Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Мы привыкли, что пиксели на мониторе и в матрице фотоаппарата — это разные устройства. Одни работают как сенсоры, регистрируя энергию фотонов в ПЗС- или КМОП-матрице камеры. А другие излучают свет, как в RGB-решётке монитора.

Однако учёные из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) разработали принципиально новые пиксели Фурье, которые работают одновременно и как приёмник, и как излучатель света. С такими пикселями, например, компьютерный монитор «видит» всё перед собой.

Мониторы/экраны, которые одновременно являются камерами — это один из вариантов применения пикселей Фурье.

Привет, Хабр! Ну что, я таки починил игровой ноутбук от Lenovo. Это оказалось не так просто, но все получилось. Напомню, это «залитик», то есть лэптоп, пострадавший от жидкости, — самая неприятная категория ремонтов. В первой части я нашел причину, по которой Lenovo IdeaPad Gaming 3-15ACH6 не включался и не заряжался. После «купания» пробило мультиконтроллер ENE KB9022QD и на одной из линий питания оказалось около 20 Ом. Стоило снять чип, как сопротивление выросло до килоом, а дежурные 3,3 В снова появились (правда, после принудительного замыкания контактов входных ключей). У меня были просто огромные сомнения относительно работоспособности девайса. Но что поделать — кто не рискует, тот не играет в ААА-тайтлы. Так что оставалось дождаться нового EC из Китая, поставить его на место и записать прошивку.

Контроллер на днях приехал, и я вернулся к материнке. С пайкой особенных приключений не ожидал: корпус крупный, ножки на виду, под микроскопом работать удобно. А вот с программатором все оказалось сложнее. Это был квест, который мне удалось пройти. А потом еще и зарядник… Ну да ладно, давайте обо всем по порядку.

Привет, Хабр!

Это не перевод, скорее выжимка из статьи со схожим названием. Очень советую ознакомиться, если подход заинтересует.

Текущий подход к оркестрации AI агентов обычно включает в себя создание фреймворка, который руководит передачей контекста, памятью, обработкой ошибок и координацией шагов решения задачи (CrewAI, LangChain, AutoGen). Подобные фреймворки отлично подходят для сложных, многозадачных систем. Но для последовательных процессов, требующих проверки работы человеком для определенных шагов процесса, использование подобных фреймворков добавляет огромный инженерных overhead.

Методология интерпретируемого контекста заменяет оркестрацию на уровне фреймворка на оркестрацию с помощью структуры файловой системы. Markdown файлы содержат в себе промпты и контекст, который говорит агенту, какую роль взять на себя для каждого шага пайплайна. Если задача не требует использования LLM, работа описывается через локальные скрипты.

Этот подход позволяет избежать использования оркестрационного фреймворка и использования нескольких агентов. Один агент отвечает за оркестрацию. Структура директорий говорит агенту, что делать на каждом шаге процесса и даже если агенту надо делегировать задачу, эта же структура определяет контекст для sub-агентов.

Подход основан на идее Unix-pipeline. Система декомпозирована на основе того, что одни модули прячут от других модулей, что позволяет вносить изменения в логику модулей, не нарушая работу программы. Предложенный Дейкстрой подход “разделения зависимостей” позволяет модулям отвечать за единственную задачу. Разработчику остается лишь определить порядок выполнения задач.

Компании и менеджеры узнают о партнерах или конкурентах в первую очередь из ответов нейронок, поэтому сегодня все устремились в GEO — Generative Engine Optimization. Метод подразумевает настройку контента на сайте таким образом, чтобы чат-боты вроде ChatGPT и поисковики с генеративными функциями цитировали бренд в своих ответах.

Получается что-то вроде SEO-лихорадки из нулевых, когда компании гонялись за нужными ключевиками и соревновались в методах «творческой оптимизации». Ниже — о том, что (хорошего и не очень) дают чат-боты при поиске информации о компаниях, и почему попытки «придумать сеошный хак для нейронки» — так себе идея.

Привет, Хабр! Ни для кого не секрет, что в языке C существует множество красивых способов положить вашу программу со всеми вытекающими последствиями, но большинство из них обходятся банальными средствами гигиены, санитайзерами, статическими анализаторами, линтерами, да и компиляторы в целом не плохо помогают решать большинство проблем до их обнаружения в продакшене. Но существуют проблемы, которые возникают только во время исполнения и понять, в чем причина, не так просто, хотя сама проблема может оказаться очень даже понятной после установления причинно-следственной связи.

Останавливаться на том, что такое ABI, я не буду, дабы не разводить лишнюю полемику, на Хабре достаточно отличных статей на эту тему. Поговорим предметно о том что такое ABI‑разрыв или ABI‑несовметимость. ABI‑разрыв - это ситуация, когда два и более бинарных файла представляют работу с одними данными по-разному. Представим ситуацию в кофейне, вы заказали большой кофе, бариста готовит нужный объем, но стажер подает ему стакан меньшего объема, как результат вы либо получите меньше кофе, либо произойдет потеря ценных миллилитров. Это и есть ABI‑разрыв, один компонент системы представляет себе работу не так как другой и на стыке их взаимодействия получатся поведение, которое не закладывалось изначально.

Раз в минуту четыре фоновые команды обходят таблицу на сотни тысяч чатов и решают, кому бот напишет первым: у кого обновились суточные лимиты, кто начал разговор и замолчал, у кого кончилась подписка.

Год назад выяснилось, что за один проход каждая обслуживает ровно половину тех, кого сама же выбрала. Ошибок при этом нет, лог чистый, метрика отправленных растёт. Виноват chunk(), который листает выборку через OFFSET: обработанная строка из этой выборки выпадает, и окно уезжает.

Разбор на живом проекте с 300 тысячами пользователей в месяц: как chunk() теряет строки и чем его заменить, почему withoutOverlapping() по умолчанию блокирует команду на сутки, откуда берутся дубли рассылки и зачем пришлось переворачивать порядок колонок в составном индексе.

Чароит записывает мои созвоны, а после кнопки Стоп собирает стенограмму, протокол и граф встречи. Самое капризное место во всей цепочке — понять, кто что сказал. Это называется диаризацией. Ошиблась она, и решение в протоколе повисает на другом человеке.

23 сентября NVIDIA выложила нейросеть, которая только этим и занимается. Через пять дней она уже работала у меня. Сейчас через неё идут оба канала звонка, очные встречи и живая лента.

Обычно советы по безопасности криптокошельков накачивают людей относиться к seed-фразе бинарно: либо помнишь все слова и кошелёк живой, либо нет — и всё потеряно. В реальности, однако, это не бинарная история, а комбинаторная. Ответ на вопрос «можно ли восстановить» зависит не от везения, а от простой математики количества забытых слов, и далеко не все сценарии забытой seed-фразы относятся к «невозможно физически».

В последнее время я стал замечать, что знакомые программисты в моем круге общения и незнакомые в интернетах вайбкодят что-то для души.

Недавно друг скинул ссылку на сайт, где нарисована 3д модель Земли и спутники вокруг нее. Фильтры там, орбиты всякие. Данные из открытых источников в интернетах. Сказал что завайбкодил за пару-тройку недель. А еще через пару дней попросил потестить игру. Сделал раздел с орбитальными миссиями, где нужно управлять спутником и его орбитой, на базе некоторой физической модели с формулами. Геймплей, ачивки (уложится в минимальный импульс), звездочки. И тут я вспомнил, что у него была мечта кодить игры.

И тут я подумал - а ведь у меня тоже были какие-то подобные мечты. Когда я играл и восхищался первой Мафией, думал "вот бы закодить симуляцию города, чтобы каждый житель жил свою жизнь, отводил детей в школу, ходил на работу, ужинал, ездил на машине, ходил к доктору". А когда играл в старые фантастические космические стратегии c исследованиями и производством, типа Master of Orion или X-COM UFO Defense, восхищался проработанностью для тех лет, и мечтал "вот бы переписать их с новой графикой".

Но все это заканчивалось на осознании того, какой объем усилий нужно вложить дизайн, а затем и программирование, по вечерам, после основной работы (где я по сути делал все тоже самое только для бизнес-приложений).

И вот прошло 15 или даже может уже 20 лет перекладывания мыслей из головы в код с клавиатурой, кажется даже незаметно подкрался кризис среднего возраста.

И что теперь...? А теперь я Тони Старк, а кодекс мой Джарвис.

Воспроизвели grokking на трёх seed: нейросеть быстро запоминает обучающие примеры, но начинает обобщать значительно позже. Показываем результаты, границы проверки и открытые артефакты эксперимента.

Мы живем в удивительном мире, в нем огромное количество интереснейших явлений и феноменов. Один из них — планетарные кольца. Они есть у всех четырех газовых гигантов нашей Солнечной системы. Хотя, конечно, самый известный «носитель» такого рода аксессуаров космического масштаба — Сатурн. У остальных они гораздо менее заметны. В 2013 году оказалось, что подобные украшения есть даже у планетоидов. Так, у Харикло, объекта диаметром около 250 км, обнаружили сразу два кольца. Тогда это открытие удивило ученых.

И эта система подбросила еще один сюрприз. За прошедшие несколько лет внутреннее кольцо стало хуже пропускать свет, а внешнее почти перестало быть видимым в инфракрасном диапазоне. Что происходит и почему? Неужели Харикло теряет свои аксессуары? Давайте попробуем разобраться.  

Вторая часть истории о том, как моё шахматное расширение попадало в Chrome Web Store. Первая была про оплату аккаунта разработчика и мои ошибки, эта про саму подачу: что спрашивает форма, какие объяснения прошли проверку, где я чуть не написал неправду в разделе о данных и как получил отказ по своей же вине.

Внутри настоящие тексты объяснений к разрешениям, письмо с отказом, тест, который ловит забытое разрешение, и чек-лист перед подачей.

Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.

Кроме того, объем креативов растет быстрее, чем способность их тестировать. Что же делать?

В этой статье разберем, какие инструменты, и главное как, закрывают задачи баннерной рекламы, как построить процесс, где ИИ экономит время - а где лишь создает риски.

Бездисковый компьютер я впервые увидел лет двадцать назад, и это была не офисная персоналка, у которой один из уволившихся сотрудников спёр винчестер, а вполне себе тонкий клиент с загрузкой по сети для удалённой работы в терминальном режиме. Но это, как ни крути, специализированное устройство. Что же касается массового рынка, то одной из самых известных попыток создать машину со встроенным накопителем минимального объёма, весь софт для которой реализован в виде веб-сервисов, был Chromebook. Однако, читая исторические обзоры различного железа, я внезапно наткнулся на настольный компьютер со схожей концепцией, придуманный ещё в 1982 году. Оказывается, идея софта, реализованного в виде сетевых сервисов, появилась именно тогда, и более того — её вполне успешно удалось воплотить в реальность!

К 2040 году в России может стать примерно на 11 млн меньше работников в возрасте 30–49 лет, но при этом какого-то общего обвала числа работников при этом скорее не произойдет, так как будет частичная компенсация молодыми, людьми 50+ и миграцией, но уже после 2040 года эта компенсация будет начинать немного сбоить.

Я взял демографический прогноз Росстата, данные о занятости по полу и возрасту, учёл пенсионную реформу и миграцию и попробовал посчитать, сколько же людей вообще будет доступно российскому рынку труда в 2032, 2040 и 2046 годах. Плюс заодно примерно оценил то, насколько этот разрыв способны компенсировать миграция, более высокая занятость и ИИ.

Ну что, нырнём в древность? Кто и когда впервые выбрался на плавсредстве в открытое море, мы вряд ли узнаем. Но основные вехи освоения человеками морских просторов отследить можем. Как и первые военные применения кораблей. Попробуем разобраться, с чего начинается история флота.

Когда именно человекам вдарило в голову, что на куске дерева можно не просто попытаться остаться на плаву, а ещё и целенаправленно куда-то перемещаться, мы не знаем.
Даже самый большой путь начинается с маленького шага, так что первое целенаправленное перемещение было, скорее всего, через реку. Когда-то некий товарищ оказался на воде, и не кричал «Аы-ы-ы!!!» (или как там на каменновековом?), а смотрел на противоположный берег, и ждал, пока течение принесёт его бревно в нужную точку.
Ещё можно предположить, что в этой реке не было крокодилов. Но это уже не факт.

Личная история о том, как я выстраивала автоматизацию с нуля в банковском проекте.

Точка старта: огромный проект, ручной регресс на 5 дней, QA вечно «в мыле».

Через год: автоматизирована половина тест‑кейсов, регресс занимает 2 дня, ручные QA выдохнули и пишут первые автотесты

Теорема о четырёх красках формулируется очень просто: можно ли на непрерывной карте раскрасить каждую область одним из четырёх цветов так, чтобы соседние области были разных цветов?

Некоторые математические задачи продолжают преследовать исследователей ещё долго после того, как были решены. Появляется доказательство, его даже торжественно приветствуют, но чувство неудовлетворённости остаётся. Возможно, рассуждение слишком запутано и люди продолжают искать неуловимое доказательство на одной странице. А возможно, доказательство не даёт более глубокого теоретического понимания того, почему утверждение вообще верно. Какой бы ни была причина, математики снова и снова возвращаются к делу, которое формально уже считается закрытым.

Один из самых знаменитых таких случаев — теорема о четырёх красках, задача, изменившая само представление математиков о своей науке.

Задачу легко сформулировать, а представить себе ещё легче: можно ли на непрерывной карте раскрасить каждую область одним из четырёх цветов так, чтобы соседние области были разных цветов? В середине XIX века этот вопрос почти не интересовал картографов: в их распоряжении было гораздо больше четырёх цветов, и никаких причин искусственно ограничивать палитру они не видели. Но для математиков, как любителей, так и профессионалов, эта головоломка быстро превратилась в одержимость.

В середине XIX века головоломка о раскраске карт быстро стала настоящей навязчивой идеей. И сегодня продолжаются поиски более простого решения этой обманчивой задачи — простой на первый взгляд и трудной для решения.

Уже примерно год я делаю приложение для изучения иностранных слов.

За это время оно довольно сильно изменилось: появились новые языки, подборки, рекомендации, игры, уроки и куча других вещей. Сейчас в приложении можно учить 12 языков.

Но основная идея все это время оставалась одной и той же: помочь человеку быстро находить любые слова и фразы, а потом давать ему возможность максимально эффективно запоминать их через интервальные повторения.

И забавно, что за год разработки я успел придумать довольно много способов, откуда эти слова брать.

Кроме самого очевидного.

В первой части я рассказывал, как мы дошли от обычного копирования кода между MODX и ChatGPT до нормального предметного интерфейса к CMS. Агент перестал видеть сайт как россыпь файлов и строк в базе и получил возможность работать с ресурсами, чанками, TV и зависимостями между ними. В какой-то момент этого стало достаточно, чтобы ставить задачу примерно так же, как я поставил бы её разработчику, без подробной инструкции, куда именно залезть и какую строку там поменять.

Следующий шаг напрашивался сам собой. Если агент уже разобрался в проблеме и нашёл решение, какого чёрта я должен брать его код, подключаться по SSH, делать резервную копию, заливать исправление, запускать проверки и потом ещё ходить по сайту смотреть, не отвалилось ли что-нибудь рядом. Хотелось просто написать «Посмотри, почему форма перестала отправляться, исправь и проверь» и получить в ответ не инструкцию из десяти пунктов, которые мне потом самому предстоит выполнить, а уже исправленный сайт.

Вот на этом месте и началась вторая часть нашего проекта. Сам доступ на запись дать оказалось совсем несложно. К MODX MCP добавились SSH, физические файлы, логи, браузер и несколько служебных инструментов. Гораздо больше времени ушло на то, чтобы после команды «исправляй» не сидеть у агента за спиной и не следить, что именно он там сейчас собирается натворить.