Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Каждую ночь мы поднимаем глаза к небу и видим один и тот же рисунок созвездий, полагая, что наш дом стоит на надежном фундаменте вечности. Это иллюзия, дарованная нам милосердной краткостью человеческой жизни. На самом деле мы — пассажиры, несущиеся сквозь водоворот звездных вихрей с немыслимой скоростью, и наше Солнце — не неподвижный маяк, а пассажирский автобус на опасном галактическом хайвее. Миллиарды лет Солнце уводило Землю от гибельных взрывов сверхновых, проносилось сквозь облака радиоактивной пыли, расходилось на встречных курсах с проносящимися мимо звездами. Мы, смотрящие на звездное небо, не замечаем этой гонки. Куда ведет эта дорога, какие призраки прошлого остались позади и что ждет нас за горизонтом?

От переводчика: это перевод-выдержка из одного из ask-me-anything сессий физика-популяризатора Шона Кэрролла.

Вопрос: Я хотел бы узнать ваше мнение об одном распространённом критическом замечании в адрес теории струн — а именно о её фальсифицируемости

Ответ: [...] Здесь есть несколько моментов. Во-первых, сама идея фальсифицируемости во многом переоценена. Как я писал в своих блогах и статьях, когда Поппер говорил о фальсифицируемости, он на самом деле имел в виду две очень важные характеристики хорошей физической теории. Первая — теория должна быть определённой: она должна чётко указывать, какие события возможны, а какие — нет.

Понимаете? Она не может объяснять вообще всё подряд. И ещё один момент, на который он указывал, заключается в том, что должен существовать некоторый эмпирический способ оценить успешность теории — именно это действительно важно. По сути, важны именно эти две вещи. А он попытался свести их к одному критерию — фальсифицируемости, но это не совсем сработало. Современные философы науки не считают фальсифицируемость правильным способом отделять науку от ненауки.

Физикам нравится фальсифицируемость, потому что это короткая формула, правда? Не нужно особо задумываться. Когда же они разговаривают с настоящими философами науки, те начинают долго объяснять, всё становится сложным, голова начинает болеть, и разбираться не хочется. А фальсифицируемость — это просто удобный лозунг, который можно написать на бампере машины, но от этого он не становится более точным.

Так что проблема в том, что к фальсифицируемости часто относятся слишком упрощённо. Это один момент. А второй — прежде чем напрямую говорить о теории струн, позвольте привести пример того, как может работать ошибочное представление о том, что фальсифицируемость — это самое важное на свете.

Один из способов, при котором теория может оказаться нефальсифицируемой, заключается в наличии в ней свободных параметров. Например, в ньютоновской гравитации есть свободный параметр — гравитационная постоянная. Мы просто измеряем её, потому что знаем, что теория верна в определённом диапазоне условий.

Но если мы не уверены, что теория вообще применима в данном режиме, может оказаться, что у неё есть параметр с таким свойством: по мере того как его значение становится всё меньше и меньше, наблюдать какие-либо эффекты теории становится всё труднее и труднее. Например, струны очень малы, поэтому их трудно обнаружить. Тёмная материя взаимодействует крайне слабо, и в пределе, когда она вообще ни с чем не взаимодействует, мы никогда не сможем обнаружить её в лабораторных условиях.

Возникает вопрос: означает ли это, что теория нефальсифицируема, потому что существуют такие значения параметров, при которых её прямые следствия невозможно измерить? Многие рассуждают именно так — что если существуют свободные параметры, которые фактически «прячут» теорию от наблюдений, то она якобы не является фальсифицируемой. И вот в этом и заключается проблема.

А что если окажется, что теор

Года четыре назад, на стыке двух проектов, когда старый уже просто сапортили, а новый только находился в стадии препродакшена и питчингов разной степени завершенности (планирование и попыток продать концепт и идеи незаинтересованным инвесторам) у моей тогдашней команды удивительным образом появилось свободное время и где-то между обучением новичков премудростям кастомного движка, попытками переключаться на 20-ый стандарт и ретроспективой бэклога, солнечным сентябрьским утром родилась идея сделать студийные обсуждения в стиле подкаста PVC по теории С++, чтобы понять какие возможности реализованы в движке, какие компетенции есть у пополнения и вообще как-то освежить теорию. Так родился мини-курс внутристудийных лекций от разных людей с разным, но реальным опытом применения, позже осевший в местной вики в виде набора статей, бест практис или вообще заметок с упором на игродевовскую тематику. Чтобы все это добро не пропадало, ибо человекочасов туда было вбухано порядком я решил эти заметки облагородить и выложить в читаемом виде (видео к сожалению не будет, ибо НДА и всяческие спойлеры проектов и местной кухни разработки, да и никто не будет эти десятки часов болтовни слушать), но сами принципы языка и его особенностей вещь копирайту неподвластная, поэтому в таком виде вроде можно. Если подобный формат "зайдет" аудитории Хабра, можно будет продолжить статьи в виде небольшого цикла, как это получилось с серией Game++. К сожалению, начнем не с обобщенного программирования, а со второго подкаста про перегрузки, потому что первые записи оказались испорчены и на их восстановление потребуется время. Итак перегрузка в С++, не так как её учат в универе и дают в книжках...

Когда мы впервые увидели AI-чаты, это выглядело впечатляюще. Они писали код, помогали с документацией, объясняли архитектурные решения.

Это было хорошо. Но довольно быстро стало понятно главное:

В обсуждении со специалистами часто встречаю фразу от коллег: «Ассоциируйте AI‑агента с работником организации». В этой статье я не предлагаю решения, я скорее предлагаю тему для обсуждения — насколько привычные управленческие паттерны «из мира людей», применяемые при проектировании организационных структур, применимы для организации взаимодействия AI‑агентов.

К сожалению, геймдев сегодня — далеко не самое популярное направление в IT. Возможно дело в том, что это работа не для «чистых» технарей, а скорее для дизайнеров. И подавляющее большинство айтишников не заняты разработкой игр напрямую, а подобный опыт у них был разве что в детстве (до того как выбрать место с куда лучшими условиями).

Все это приводит к огромному количеству мифов, которые зачастую идут именно от непрофильных разработчиков. В этой статье постараемся отделить зерна от плевел.

Windows 10 нинужон!

Запускаем 3D симуляцию самого популярного в мире редактора УП для станков с ЧПУ CIMCO Edit 2025 (2025.01.25) в операционной системе Microsoft Windows 7. И ещё переводим на русский язык саму программу.

Привет, Хабр! В продолжение моей предыдущей статьи о локальном переводчике на кабардинском языке хочу поделиться практическим опытом обучения моделей машинного перевода для низкоресурсных языков. Расскажу о том, с какими проблемами я столкнулся, как их решал, и покажу конкретный код, который помог улучшить качество перевода с BLEU 8 до 28 пунктов.

Мы входили в эту реку дважды, трижды, бесконечное количество раз. Мы ждали 2025 год как рубеж, за которым наступит технологическая сингулярность, где рутина будет автоматизирована, а творчество возведено в абсолют. Писатели-фантасты и футурологи рисовали нам картины мира, где программист — это демиург, управляющий потоками данных силой мысли, а корпорации — это храмы эффективности.

Реальность, как это часто бывает, оказалась куда более прозаичной и, что греха таить, гротескной. Вместо киберпанка мы получили "кибер-сюр". Вместо торжества разума — торжество бюрократии, помноженное на галлюцинации нейросетей. Рынок IT к 2025 году превратился в странный гибрид восточного базара, где каждый пытается продать воздух, и неприступной бюрократической крепости, где вход и выход охраняются стражами, задающими вопросы о цвете вашей ауры.

Сейчас, наверное, только ленивый не ругает наши российские LLM: редкие и слабые релизы, спорная практическая эффективность, особенно в кодинге и математике, ограниченный контекст и забывчивость, плохое следование инструкциям и поверхностные ответы.

Да и в целом, несмотря на заявления об использовании современных архитектур и решений складывается впечатление, что «наши» модели словно отстают на 1, а то и 2 поколения от зарубежных аналогов.

Но так ли все плохо и есть ли белый свет в конце тоннеля для российских LLM?

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Рейман, я техлид аналитической платформы Авито. Мы строим систему общего назначения, которая одновременно обслуживает ETL, витрины, BI, ad-hoc аналитику и продуктовые платформы.

И в какой-то момент мы столкнулись с неприятным эффектом: объём данных начал расти заметно быстрее, чем органический рост, на который мы ориентировались раньше. Модель классического on-prem DWH перестала масштабироваться линейно: борьба за ресурсы мешала давать гарантии готовности данных; локальные оптимизации давали всё меньший эффект; любой рост требовал масштабирования “по месту” и приводил к длительным простоям аналитики.

Стало понятно, что дальнейший рост в рамках прежней архитектуры будет только усиливать эти эффекты. Именно так мы пришли к необходимости сменить базовую парадигму хранилища и начать движение в сторону Lakehouse-архитектуры. О том, как это было, читайте под катом.

Аннотация

Данное исследование представляет собой концептуальный мост между, казалось бы, удаленными областями: теорией чисел и компьютерным зрением. В его центре — не попытка формального доказательства или инженерной реализации, а методологическая гипотеза. Предлагаю рассмотреть гипотезу Римана не только как математическую проблему, но и как мощную метафору и структурный шаблон для понимания фундаментальных ограничений и принципов в машинном обучении.

Ключевая аналогия строится на идее глубинного порядка, скрытого в кажущемся хаосе. Распределение простых чисел выглядит стохастическим, но гипотеза Римана утверждает, что оно управляется строгим законом — положением нулей дзета-функции на критической линии (Re(s)=1/2). Параллельно, поток визуальных данных (пиксели) представляется хаотическим, однако глубокие нейронные сети (DNN) демонстрируют способность извлекать из него жесткую иерархию абстрактных признаков (края → текстуры → паттерны → части объектов → объекты). Возникает вопрос: является ли эта способность чисто эмпирическим феноменом, или за ней стоит некий неизвестный «закон организации признаков», подобный закону для простых чисел? Существует ли для пространства визуальных концепций своя «критическая линия» — фундаментальное ограничение, диктующее, какие иерархии признаков устойчивы, обобщаемы и эффективно вычислимы?

Работа структурирована вокруг трех центральных тем, исследуемых через призму этой аналогии:

Последние несколько лет в IT происходило то, что десятилетиями считалось фантастикой. АI перестал быть игрушкой исследовательских лабораторий и превратился в реальный рабочий инструмент, который меняет подход к написанию кода, проектированию архитектур и само мышление о разработке.

Мы стоим на пороге когнитивной автоматизации — эпохи, где рутинные и шаблонные задачи делегируются машинам, освобождая нас для решения по-настоящему сложных и креативных проблем. Это не про замену, а про суперпозицию: ИИ в роли младшего разработчика, ревьюера, QA-инженера и даже архитектора, работающего 24/7.

Если раньше программист «общался» с компьютером через документацию, StackOverflow и IT-чаты в мессенджерах, то сегодня он общается с самим компьютером, который умеет анализировать контекст, продолжать мысли, предлагать решения и даже писать код.

Продолжаем строить финансового AI-ассистента на базе MCP-сервера Finam. Сначала создадим классического MCP-агента на LangChain, затем эволюционируем его в CodeAct-архитектуру, где AI пишет Python-код вместо прямых вызовов функций. В итоге получим агента, способного анализировать тысячи акций, строить графики и не переполнять контекстное окно.

Пара коротких ночей подряд, еще одна серия перед сном, поздняя работа и кажется, что это просто стиль жизни современного человека. Мы научились считать легкую усталость нормой, но организм с этим категорически не согласен. За последние годы ученые довольно убедительно показали: хронический недосып — это не про “терплю и держусь”, а про конкретные риски для мозга, сердца, обмена веществ и психики. 

В этой статье разберемся, что именно доказано про вред недосыпа и почему режим сна — это уже не про комфорт, а про стратегию сохранения здоровья и работоспособности на дистанции.

Зумеров считают слишком нежными и нетерпимыми к токсичности. Тех, кто постарше, — преданными трудоголиками и ценителями стабильности. Так ли это на самом деле?

Мы в Мегаплане решили сравнить взгляды двух наших разработчиков разного возраста. 

Приглашаем присоединиться к дискуссии в комментариях — интересно, что вы думаете на этот счёт. 

Нестабильность – это часть нашей жизни, и, конечно, невозможно избежать нестабильности в вопросах разработки. В современном, постоянно меняющемся мире непрерывно что-то происходит: новые требования закона, новые бизнес-процессы, новые библиотеки и интерфейсы. В этой статье я разбираю принципы проектирования ПО на основе нестабильности. Всех, кто устал переделывать компоненты, а также тех, кто уже научился не переделывать лишнее, приглашаю поговорить про принцип обратных зависимостей, оси нестабильности и принципы архитектурной устойчивости проекта.

Эта статья является продолжением моей первой публикации, в которой я уже рассказывал о функциональном хаосе и поиске архитектурной устойчивости. Прочитать ее можно здесь. Сегодня же мы рассмотрим вопрос с более практической стороны и начнем с более гибкого архитектурного принципа.

С появлением виртуальных потоков в Java благодаря Project Loom, параллельное программирование стало проще, а производительность — выше. Однако за этой простотой кроются новые вызовы для инструментов отладки и анализа. Как читать тред-дампы, если их теперь тысячи — или миллионы? Какие средства реально помогают найти взаимные блокировки и аномалии в асинхронном коде? Рассмотрим в новом переводе от команды Spring АйО.

Ecли ваc раздражает стиль написания этой статьи — прогоните её через ChatGPT.

У меня были подозрения, что мы живем на помойке. Нет, я не про нью-йоркских крыс, численность которых уменьшилась на ХХ% благодаря отважным действиям городских властей. Я в целом про нашу планету Земля.

Z миллионов лет назад, (число _лет_ сомнительно...) на планете Земля произошла катастрофа, из-за чего ~5/6 атмосферы куда-то улетучилось, а давление упало в 6+ раз. Динозавры, страусы, пингвины перестали летать, многая сухопутная живность уменьшилась в размерах. Ученые не отрицают, что давление уменьшилось. Вопрос, как это сказалось на человеке?
В Библии сказано, что раньше человек жил 900-600-300 лет. Я поддержу эту гипотезу. Плюс легенды о великанах, книга Еноха, подземные цивилизации и прочее, прочее.

Разрываются пуканы? — Добро пожаловать в комментарии.

Человек более приспособлен к жизни при ~5-7 атм. давлении. Осматическое давление внутри клетки выравнивается с наружным, повышается потребление кислорода, ускоряется обмен веществ. Исследование доктора Дитури побудило меня написать эту статью.
Подопытного мужчину, возраст 55 лет, поместили в жилье с повышенным (х1,6) давлением на 100 дней.
Состав воздуха оставили как есть, без специального подмешивания других газов.

Жилье находилось под водой, мужчина плавал в округе по часу в день. Остальное время расслаблялся перед компом, встречал гостей, сдавал анализы. Много анализов.
В результате эксперимента он потерял 5 кг за первые 25 дней. У него уменьшились общие воспалительные процессы. Возросло количество стволовых клеток, удлинились тепломеры, вдвое повысился тестостерон. Улучшился сон и улучшились другие показатели, которые я не могу понять. Но все это говорит о замедлении старения и улучшении качества жизни. Почти все показатели остались на новом уровне после всплытия. Можно сказать, что подопытный прошел курс оздоровления, параллельно работая и занимаясь подводным плаванием.

В мире есть вещи, от которых невозможно оторвать взгляд. Среди окружающего нас хаоса можно встретить удивительно гармоничные структуры, обладающие какой-то мистической притягательной силой. От закрутки спиральных рукавов галактики до расположения атомов в кристаллической решётке, от соотношения звеньев молекулы ДНК до ветвления кроны дерева, от строения оболочки вируса до пропорций человеческого тела – кажется, везде и сквозь всё проходит красной нитью некий основополагающий принцип. В чём же секрет вселенской гармонии? Есть ли математическая формула красоты? Как мы отличаем настоящие произведения искусства от дешёвого уличного арта? По какому критерию мы выбираем свои идеалы? Почему мы считаем одни лица привлекательными, а другие – нет? Что заставляет нас покупать фирменные вещи с узнаваемыми логотипами?

Так и хочется найти один простой ответ на все эти вопросы. И за вас его уже давно нашли! Оказывается, всё разнообразие проявлений естественной красоты и весь секрет наших попыток воссоздать эту красоту в искусстве сводятся к единственному иррациональному числу. Золотое сечение – вот разгадка совершенства форм и баланса отношений. Так что же получается, учёные открыли универсальную формулу гармонии и красоты? Может, золотое сечение – наглядное доказательство разумного замысла и существования Творца-Архитектора? Тогда зачем нужны эти законы физики, химии и биологии, если в основе всего лежит геометрия? Что-то здесь не так. Неужели нас обманывают? Похоже, что да. Но не те, на кого обычно указывают конспирологи. Давайте разберёмся в этом вопросе и узнаем, не слишком ли переоценена роль золотого сечения в нашей жизни.