Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Избавляемся от FFmpeg: конвертер аудио на чистом Go с FLAC-энкодером

Как убрать зависимость от FFmpeg в аудиоинструментах. Разбираю архитектуру, pure Go библиотеки и написание FLAC-энкодера с нуля. Результат: один бинарник для Linux, Windows, macOS.

Обсудили с @veged развитие open source-экосистемы компании — ключевые моменты за 2025 год, подходы к взаимодействию с сообществом и другие нюансы.

В декабре 2025 года VK провёл RecSys Challenge LSVD — соревнование по машинному обучению с нестандартной постановкой задачи. Традиционные рекомендательные системы решают проблему "что показать пользователю", но здесь требовалось обратное: для каждого нового клипа определить, каким пользователям он может быть интересен. Такой подход помогает решать проблему холодного старта контента, когда новое видео только появляется в системе и не имеет истории взаимодействий.

Я принял участие в этом челлендже и хочу поделиться своим решением, архитектурой системы и практическими выводами.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Трампу подарили Нобелевку, отмена виз в США для россиян, Telegram стали замедлять сильнее, в ChatGPT вставляют рекламу, GPT-5.2 впервые решил сложную задачу Эрдёша, в Siri встроят модель Gemini, а также свежее фото новой Ларочки.

В данной статье разбирается JavaScript‑файл, предназначенный для выполнения в Windows Script Host (WSH). Представленный код является вредоносным фреймворком, маскирующимся под вспомогательную библиотеку.

У меня недавно приняли статью на крутую конференцию, где я описываю, как ИИ лажает в микроархитектурных задачках на SystemVerilog, которые я даю студентам на интервью. Дошло до того, что стартаперы больше не берут от меня задачек, а с честными глазами говорят: мы пока не умеем решать ваши задачки, но научимся как только большая компания инвестирует в нас деньги, объявит нас своим партнером и даст нам доступ к миллионам строк на верилоге в своих закромах, на которых мы научимся и будем сиять. А пока смотрите наши слайдики.

Ну ладно, хорошо, допустим. А где же ИИ сияет сейчас? Мне говорили, что пусть ИИ не сияет на языках описания аппаратуры, но он уже дошел до продакшн в языках программирования, где заменил джуна и скоро заменит миддла. Так что во всех компаниях останется только несколько ИИ-гуру, а все остальные программисты будут отправлены собирать клубнику на плантациях города Ватсонвилл, Калифорния, где они заменят нелегальных мексиканцев, которых Трамп собирается отправить на родину.

Программирование, говорите? Ну хорошо, вот три мои попытки оправдать ИИ на задачах из программирования.

Написал небольшую обработку для получения статистики расширения. Использую для предварительной оценки обновления незнакомой конфигурации с большими расширениями.

Обработка подсчитывает:

Недавно на Хабре была статья от Femida Search, где авторы похвастались, как намеренно публиковали провокационные материалы, чтобы выехать в топ за счёт бурных споров. Они утверждают, что минусы и негатив — отличный инструмент продвижения, если цель — трафик и подписчики. Подход, конечно, рабочий, и наверное имеет место быть. К сожалению, статью удалили и ссылки на неё не будет.

Знакомо чувство, когда читаешь документацию, а через десяток страниц уже не помнишь, что именно успел изучить? Или когда возвращаешься к старой статье и не можешь понять – ты уже видел эту ссылку или нет?

В эпоху информационного перегруза даже закладки перестают быть спасением – они просто копятся где‑то на панели, а на странице по‑прежнему нет никаких намёков, что ты здесь уже был.

Но что если заставить браузер самому отмечать ссылки, которые у вас уже сохранены? Чтобы слева от каждой знакомой ссылки возникала метка с названием папки из закладок – как тихий намёк: “Ты это уже сохранял, не потеряй”.

Сегодня мы не просто поговорим об идее – мы сгенерируем через нейросеть готовое расширение для Chrome, которое сделает это за нас. А заодно разберёмся, как такие инструменты создавать, тестировать и даже улучшать – шаг за шагом, от первого промпта до работающего прототипа.

Пристегнитесь, будет интересно!

Сравнение натриевых и литиевых аккумуляторов

Сейчас литиевые аккумуляторы используются почти везде, так как у них наибольшая плотность энергии по сравнению с доступными на практике альтернативами. Однако в настоящее время появились ниши, где масса и объём менее критичны, а ключевыми факторами становятся стоимость, безопасность и низкотемпературная работоспособность.

Натриевые аккумуляторы потенциально обладают этими преимуществами по сравнению с литиевыми.

Также натрий гораздо более распространенный и дешевый элемент, что тоже имеет немалое значение.

Уровень развития технологии

Вот, что мне удалось найти, относительно серийного выпуска натриевых аккумуляторов:

Многие мои читатели знают, что вне Хабра я давно занимаюсь техническими книгами. Практически весь прошлый год у меня прошёл в русле изучения новых программно-аппаратных и философских вызовов, которые ставит перед нами искусственный интеллект. Эта работа вылилась в знакомство и сотрудничество с по-настоящему неординарными и глубокими исследователями, такими, как уважаемые Камиль Гадеев @Kamil_GR и Константин Клепиков, но при этом подтолкнула меня отслеживать и более «новостные» блоги, среди которых я рекомендую всем тем, кто интересуется промптами, полностью прочитать/пролистать статьи уважаемого Андрея Пешкова @runaway_llm.

По результатам этих поисков сегодня я хотел бы охарактеризовать важнейший тренд в проектировании физической памяти: искусственный интеллект стал тем фактором, который, наконец, требует перестать гальванизировать исчерпавший себя закон Мура и всерьёз перейти к проектированию 3D-архитектур чипов.

Записали интервью с Марией Пушковой, опытным концепт-художником по окружению и саб-лидом. Ниже представлена его текстовая расшифровка в немного сокращенном варианте.

Видеоверсия доступна для просмотра на YouTube.

1988 год, Васильевский остров, город Ленинград... Я учусь в начальной школе, живу с родителями в старой коммунальной квартире, брожу по лабиринтам запутанных проходных дворов-колодцев, пересматриваю любимые диафильмы и совсем не представляю, чем хотел бы заниматься во взрослой жизни. Но, похоже, именно тогда произошло одно из тех ключевых событий, которое определило моё компьютерное будущее.

В Ленинград приехала выставка «Информатика в жизни США». Тогда большинство посетителей выставки впервые увидели компьютерную технику «вживую»...

Рынок IT изменился: индекс конкуренции растёт, а собеседования всё чаще напоминают допросы. Почему компании пытаются «завалить» кандидата, а не раскрыть его потенциал?
Если вы сочли, что это вопрос человека, оторванного от реальности, и ответили «ну очевидно же» — я сначала ответила так же. А потом попыталась проговорить: почему и что мне так очевидно.

Контринтуитивен сам факт, что на этот вопрос вообще нужно отвечать. Небо голубое, трава зеленая, на собеседованиях топят — а почему? «Это очевидно» — не ответ.
На самом деле ответ кроется в экономической теории «рынка лимонов». Разбираемся, почему кандидатов оценивают как товар, зачем нужны карательные интервью и какие стратегии есть, чтобы выжить в этой мясорубке.

Ниже представлена подборка фактов и сравнений, которые наглядно показывают, с какой скоростью меняется мир. За несколько десятилетий одни компании исчезают, другие вырастают до триллионных оценок, технологии из редкости превращаются в повседневность, а экспоненциальный прогресс ломает привычные представления о масштабе и времени.

Тогда и сейчас.

Замерзает ли Балтийское море!?

В Калининградской области установилась морозная и снежная погода, что в нашем довольно мягком, умеренном морском климате, бывает крайне редко. По этому поводу, мы решили одеться потеплее и съездить проверить, как там наше море, не замерзло ли, и не навело ли красоту на берегу.

Привет, Хабр! Я Кирилл, занимаюсь дизайном и цифровой иллюстрацией, часто работаю с генеративной графикой. За последнее время успел перепробовать кучу разных платформ — от бесплатных Web UI до платных сервисов вроде Midjourney. Но, как это обычно бывает, идеальный инструмент так и не нашелся. Одни оказываются слишком дорогими — пока дойдешь до десятой итерации картинки, уже выжжешь весь лимит токенов. Другие же страдают от неудобного интерфейса и абсолютно непредсказуемого результата.

И вот недавно я решил создать серию артов в разных стилях, чтобы положить в портфолио. Примерно понимал, что хочу видеть, и не хотелось тратить время на миллион попыток, чтобы получить нужный результат. Именно поэтому пришлось искать новый инструмент, с которым не нужно долго разбираться и при этом можно полностью контролировать процесс генерации. Решил рассказать, как я пришел к ComfyUI, и написать небольшую инструкцию по его запуску. Заранее прошу прощения, если вы уже видели эту публикацию в ленте — перезалил потому что по невнимательности ткнул английский в языке публикации, заодно приложил более свежие арты.

Представьте: вы показываете нейросети фотографию кота, и она уверенно говорит «кот». Отлично! Но почему она так решила? Увидела усы? Уши? Или, может быть, диван на заднем плане, потому что в обучающей выборке коты часто лежали на диванах?

Нейросети называют «чёрными ящиками» не просто так. Внутри типичной модели для распознавания изображений — миллионы параметров, организованных в десятки слоёв. Данные проходят через эту махину, и на выходе появляется ответ. Но что происходит между входом и выходом — загадка даже для создателей модели.

Это не просто академическое любопытство. Когда нейросеть решает, давать ли вам кредит, ставит медицинский диагноз или управляет автомобилем — хочется понимать, на что она опирается. Не выучила ли она какие-то странные закономерности? Не обманется ли на необычных данных?

Хорошая новость: способы заглянуть внутрь существуют. Один из самых наглядных — Activation Maximization, или метод максимальной активации. Его идея проста и красива: мы буквально спрашиваем у каждого нейрона, что он хочет увидеть больше всего. А потом смотрим на ответ.

В этой статье разберём, как работает этот метод, что можно увидеть с его помощью, и почему это полезно не только исследователям, но и практикующим инженерам.

Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых сокровищ на дискету напоминал ритуал. С тех пор куча скарба разрослась до масштабов домашнего дата‑центра: здесь доисторические смишные мемы, тонны диснеевского клипарта, сканы журналов, галереи фанарта от известных в узких кругах артоделов, масса неотсортированного фототреша из собственных поездок, картинки природы и красоток, порция клубнички, шедевры CGI, нейроарт и фотографии Элизабет Уинстон. Проблема в том, что весь этот терабайтный зоопарк из разных разрешений, битности и форматов — абсолютно неструктурированная свалка, и попытка найти нужное превращается в квест «убей свои выходные». По мере роста коллекции я пробовал подряд все костыли, которые лучшие умы изобретали для сравнения изображений. В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.

Для тестирования, разработки и внутреннего использования часто используются самозаверенные (самоподписанные) сертификаты. Технически такой сертификат ничем не отличается от публичного, только вместо передачи на подпись в удостоверяющий центр (УЦ) пользователь создаёт свою собственную подпись.

Под Linux мы можем сгенерировать сертификат командой mkcert или OpenSSL. Единственная проблема в том, что браузер не доверяет такому сертификату, поскольку он не подписан доверенным УЦ. Поэтому нужно ещё запустить и настроить собственный УЦ, который подписывает наши сертификаты — и добавить этот УЦ в список доверенных центров сертификации УЦ (или браузера).