Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Один из самых неортодоксальных способов измерить прогресс на передовой ИИ сегодня — это бенчмарк торгового автомата: мы даём моделям полный контроль над торговым автоматом (цены, инвентарь, управление поставщиками и т.д.), и они должны максимизировать прибыль любой ценой.

ИИ-модель, управляющая собственным бизнесом. И новая модель Anthropic, Opus 4.6, установила новый рекорд баланса — более $8000, на $3000 больше предыдущего рекорда.

Но история здесь не в том, что она выигрывает в иначе бессмысленной симуляции, а в том, как она это делает, демонстрируя весьма тревожное и даже безрассудное поведение.

В этой короткой статье вы узнаете и о реальной опасности, которой подвергают нас эти новые, мощные ИИ, и о вполне обыденном, не-фантастическом объяснении того, почему ИИ лгут, шантажируют или действуют безрассудно — всё простыми словами, чтобы вы поняли.

Сегодня мы с радостью объявляем о выпуске Flutter 3.41, что знаменует собой важную веху на нашем совместном пути! Это захватывающее время для разработчиков; этот релиз отражает наше стремление расширить возможности нашего сообщества в формировании направления развития Flutter. Благодаря 868 коммитам от 145 уникальных участников, Flutter 3.41 обеспечивает дополнительную прозрачность и модульность, что еще больше улучшает опыт внесения вклада в Flutter.

Мы вводим публичные окна выпуска, чтобы вам было проще узнать, когда внесенные вами изменения будут включены в стабильную версию. Мы также продолжаем разделять наши библиотеки дизайна, что в долгосрочной перспективе поможет нам быстрее развивать системы дизайна, а также даст вам контроль над тем, какие изменения дизайна вы будете внедрять в свои приложения. Независимо от того, используете ли вы возможности графического процессора с помощью новых улучшений фрагментных шейдеров или интегрируете Flutter в существующие нативные приложения с представлениями, размер которых зависит от размера контента, этот релиз гарантирует вам инструменты для уверенной и быстрой разработки.

Здесь столько всего интересного, так что давайте сразу же приступим…

Если старение — это потеря информации, как полагают гарвардские исследователи, то борьба с ним должна происходить, в том числе, и на семантическом уровне. Но как аналитику и скептику «уговорить» клетки восстановиться, не впадая в мистику и эзотерику?

На одной истории с OpenBSD и Вячеславом Воронцовым мы конечно же не остановились, на этот раз в гостях у нас ещё один яркий и интересный представитель сообщества BSD.

Я сделал сервис, который помогает проходить технические собеседования. Побочный эффект - у меня есть транскрипции 9 247 интервью. В первой части я показал общую аналитику: кто собеседуется, куда, на какие позиции, какие вопросы задают на теории. Эта часть про конкретные задачи на секции live-coding.

Энигма не сохраняет скриншоты экрана - приватность. Зато vision-модель описывает то, что видит кандидат: "код на Go, функция принимает слайс, цикл с горутинами...". По этим слепкам и транскрипциям я восстановил условия самых частых задач. Это было похоже на сборку пазла из 2 000 фрагментов, где половина кусочков одного цвета.

17 задач. 10 компаний. 5 стеков. Go, Java, Python, React, C#. С кодом, статистикой ошибок и выводами, на чём фокусироваться.

Всем привет! Сегодня снова говорим про ключевую фичу проекта — сноски Дэвида Фостера Уоллеса. В этот раз без технической части.

В данной статье я описываю свой опыт разработки приложений с OpenCL/SYCL.

Вычисления на видеокартах ассоциируются преимущественно с графикой, научными вычислениями и с недавних пор с нейросетями. Но чаще всего с графикой.

Тем не менее, графические процессоры обладают свойствами, за счёт которых их очень удобно использовать в задачах, напрямую не связанных с перечисленным выше. И главное из этих свойств – массовый параллелизм.

Самый краткий ввод в гетерогенное программирование: у нас есть две роли — хост и девайс, задача хоста – формировать задачи и отдавать их на девайс, в то время как задача девайса обработать их и вернуть результат. При этом хост и девайс могут быть одним вычислительным устройством (это не обязательно CPU + GPU, так как CPU может отдавать задачи сам себе).

Начитавшись за последние пару месяцев статей про вайбкодинг и воодушевившись, что сейчас в микрофон ноута скажу «ОК Гугл, сделай мне скрипт для кодирования фото и видео архива за 15 лет» и далее как в фильме Она (2013), нейросеть мне разберет по полочкам, то что откладывалось и накапливалось.. Я столкнулся с суровой реальность :( Но дело сделал! Поэтапное решение под катом.

TL;DR: TeamViewer заблокировал все бесплатные подключения из России в 2022 году. AnyDesk с апреля 2025 года блокируется Роскомнадзором — тысячи жалоб, соединения не устанавливаются или обрываются. Российские аналоги стоят от 72 000 ₽/год и заточены под корпорации. Я сделал Portal — удалённый рабочий стол на WebRTC с прямым P2P-соединением, без серверов-посредников. macOS + Windows. 1 устройство бесплатно. Сайт — portal-app.ru. Telegram — @portalremote.

Что случилось с TeamViewer

5 мая 2022 года TeamViewer объявил о полном прекращении работы в России и Беларуси. Компания:

Заблокировала все бесплатные (нелицензионные) подключения из России и в Россию

Прекратила продажу новых лицензий

Отказалась продлевать существующие контракты

Если вы сейчас скачаете TeamViewer и попробуете подключиться — получите «Невозможно подключиться к партнёру». Всё. Без вариантов. Двадцать лет люди привыкали к этому инструменту, а потом в один день он просто перестал работать.

Я сейчас пребываю в перманентном шоке от происходящего. И дело все в нейронках, а точнее в NanoBanana, Suno и Kling. Мы за каких-то три-четыре года дошли от первых попыток через Midjourney сгенерировать что-то реалистичное на фото, до генерации неотличимого от настоящего видео. Да, всего каких-то три года, и все соцсети уже завалены роликами, сгенерированными полностью нейронками. И самое печальное, что теперь непонятно, вот эта говорящая голова настоящая, или это цифровой аватар. А голос настоящий, или нет? Или локация в кадре вообще существует в реальности? А что будет еще через пару лет?

Я инженер ОВиК, и меня достало каждый день гуглить перевод кгс/см² в бары. Универсальные конвертеры не знают про Гкал/ч и кгс/м², а инженерные калькуляторы — платные или с рекламой. Написал своё Android-приложение на Python/Kivy: 10 категорий, 60 единиц измерения (включая все инженерные), 5 калькуляторов (скорость в трубе, тепловая мощность с гликолями, расширительный бак по СП 60.13330, потери на клапане, площадь изоляции). Работает полностью офлайн, бесплатно, без рекламы. Рассказываю как сделал, с какими граблями столкнулся и как выложил в RuStore.

Современный процессор способен выполнять миллиарды операций в секунду, но его реальная производительность упирается не в вычисления, а в ожидание данных. Почему кэш измеряется десятками килобайт, оперативная память — гигабайтами, а накопители — терабайтами? Почему DRAM нужно постоянно обновлять, SSD живут ограниченное число циклов записи, а HDD до сих пор остаются актуальными для архивов?

В этой статье разберём полную иерархию памяти:
• как устроена SRAM и почему используется в кэше,
• чем физически отличается DRAM и как она работает,
• за счёт чего 3D NAND хранит несколько бит в одной ячейке и при чём тут квантовое туннелирование,
• как магнитные домены на HDD кодируют данные и почему головка «парит» в нанометрах от поверхности.

Разбираем «Додо», «Дикси» и «Золотое Яблоко». Почему скидки перестали работать, как геймификация влияет на LTV и зачем ритейлу виртуальная валюта. Только цифры, механики и выводы.

Привет Хабр! Меня зовут Радион Зарипов, я — аспирант программы «Науки о материалах» в Сколтехе и прохожу в настоящее время стажировку в Sber AI. Значительная часть работы, о которой пойдет речь, была выполнена мной во время летней практики в AIRI, в группе «Дизайн новых материалов», которая исследует возможности применения вычислительных подходов к прогнозированию новых материалов. Совместно с моими коллегами из Сколтеха, AIRI, Sber AI, РХТУ и ИФХЭ РАН мы недавно опубликовали статью в Acta Materialia, где построили подробную фазовую диаграмму карбида технеция. Это не было бы возможным без применения графовых нейронных сетей, которые заменяют существенную часть вычислений.

Здесь мне хотелось бы подробнее рассказать, что именно мы делали и с какими сложностями столкнулись. Текст получился большим и подробным, но если вам интересно, как машинное обучение постепенно меняет материаловедение, эта статья для вас.

Сейчас тренд на замену людей нейросетями, вайбкодинг, и другие вещи которые завернуты в фантик «Беззаботного будущего», всё это мне напоминает предыдущий тренд который был до появления ИИ — «Успешный успех». Нам продают не технологии, а чувства простоты, на который люди каждый раз охотно ведутся.

По ощущениям, этот тот же барабан с цифрами 777, нам показывают пару удачных прокруток, «джекпоты», счастливые лица, а реальная статистика, цена попыток, и неизбежные промахи остаются за кадром.

За последние пару лет в интернете скопилось много статей на данную тему, так зачем же еще одна? Лично для меня была проблема в том, чтобы найти всю информацию по базовой настройке сервера (обновление, защита и т.д.) и в дополнение к этому быстрый способ настройки VLESS в одной статье. Обычно я натыкался на статьи, где есть настройка панели 3X-UI (и то, как я понял, читая комментарии под такими статьями, не всегда правильная) без базовой настройки самого VPS, либо статьи, где всё написано слишком детально, а «много букав» читать, да ещё в последствии воспроизводить самому многим лениво в наше время.

Поэтому в данной инструкции я решил собрать в одном месте и базовую настройку сервера (которую может сделать практически любой, не слишком мудря с настройками), так и настройку Xray без панели 3X-UI всего за пару скриптов.

Transactional outbox обычно внедряют ради консистентности, а в итоге получают новый источник «случайной» задержки и постоянный фон нагрузки на базу из-за поллинга. В этой короткой статье разберем простой поворот идеи: не выбрасывая outbox и relay-процесс, попробовать отправлять событие сразу после коммита и превращать поллинг в редкий fallback. Посмотрим, что это даёт по задержкам и нагрузке, и какие неприятные нюансы всплывают с порядком доставки, дублями и наблюдаемостью.

Как насчёт дозы реальности?

Linux — поляризующая тема в технологическом пространстве. Каждый раз, когда кто-то публикует в соцсетях проблему с Windows или (что реже) с macOS, непременно находится какой-нибудь старатель, вклинивающийся в разговор с фразой: «Просто используй Linux, лол».

Да. Спасибо, Кевин. Давай взрослые поговорят, ладно? Спасибо.

Но, возможно, в словах Кевина было больше смысла, чем я когда-то готов был признать.

Одно время я воспринимал Linux как игрушку или как нечто предназначенное для немытых обитателей подвалов, а не для серьёзных пользователей компьютеров. Я думал, что Linux — это синоним фразы «живёт с мамой и не имеет друзей».

Я не мог ошибаться сильнее.

Кэш-монтирование в Docker — это мощный инструмент, который может значительно ускорить процесс сборки образов в CI/CD. Но его правильная настройка в GitLab требует понимания не только работы BuildKit, но и особенностей взаимодействия с различными конфигурациями GitLab Runner — DinD и DooD.

В этой статье я расскажу об устройстве кэш-монтирования в Docker и как его использовать в GitLab CI/CD. На примере простой сборки Python-проекта покажу готовые решения для кэширования зависимостей, чтобы оптимизировать сборку Docker-образов.

Наверняка, с вами бывала ситуация.

Вы едете в метро, или сидите на важном совещании. Или вы засыпаете. Внезапно, какая-то ваша мысль, живя своей жизнью, натыкается на забытый и коварно хранящийся как раз для такого момента взрывоопасно смешной анекдот или такой же убойности историю. И всё — рамки сокрушены, вы неудержимо начинаете вздрагивать от попыток сдержать смех, сгорая под негодующими взглядами окружающих или уже не надеясь уснуть.