Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Эта статья перевод оригинальной статьи «Introducing Gemini 4 Hydrogen».

Также я веду телеграм канал «Frontend по‑флотски», где рассказываю про интересные вещи из мира разработки интерфейсов и AI.

Вступление

Сегодня мы представляем Gemini 4 Hydrogen. Модель делает передовые возможности ИИ доступными каждому и обеспечивает скорость и эффективность для повседневной работы с кодом и агентных процессов. Наши передовые модели Gemini 4 Carbon и Gemini 4 Argon хорошо справляются с глубокими и длительными рассуждениями над самыми сложными задачами. Hydrogen же создана для быстрого выполнения разнообразных агентных задач. Мы также делаем Gemini 4 доступной всем пользователям Google AI Studio, Gemini API, Gemini для бизнеса, приложения Gemini и Google Поиска, а также платным подписчикам Google AI Pro и Ultra в Google Antigravity. Hydrogen превосходит Argon в Artificial Analysis Intelligence Index на стандартном высоком уровне рассуждений (51 против 50 и 54 на максимальном уровне xhigh), часто выполняя задачи быстрее моделей своего класса. Цена Gemini 4 Hydrogen одинакова для всего контекстного окна в 1 миллион токенов: 1,50 доллара за миллион входных и 7,50 доллара за миллион выходных токенов.

Хранение и обработка информации — это главная задача любого компьютера, независимо от того, каким методом он был создан, на основании каких принципов он работает, и из каких частей состоит. За долгие годы развития вычислительных технологий компьютеры проделали долгий путь от огромных машин, занимающий целые комнаты, до устройств куда более мощных и помещающихся на запястье. Однако на этом ученые и инженеры не собираются останавливаться. Поиски методов сделать компьютеры еще более мощными и компактными продолжаются. И потому квантовые технологии столь привлекательны. Ученые из Швейцарской высшей технической школы Цюриха (Цюрих, Швейцария) разработали новый квантовый компьютер, который хранит информацию в виде микроскопических колебаний. О каких колебаниях идет речь, как работает данный компьютер, и насколько он производителен? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Microsoft представила Classroom — образовательную платформу с ИИ‑помощником Copilot, инструментами для заданий и выставления оценок. Платформа предназначена для начальных, средних и старших классов и работает в экосистеме Microsoft 365. 

Концепция Classroom заключается в том, чтобы дать ученикам и преподавателям доступ к инструментам для учёбы из одной площадки, без необходимости переключаться между различными приложениями. Платформа позволяет заниматься классной работой (Classwork), давать ученикам задания (Assignments), выставлять им оценки (Grades), также есть записные книжки OneNote для классной активности и аналитические отчёты.

Вы добавили Redis, замерили p95 — стало быстрее. Прошла неделя, и карточка товара снова грузится секундами, а база почему-то получает в разы больше запросов, чем до кэширования. Проблема не в Redis. Проблема в том, как вы его используете. Разбираем типичные антипаттерны cache-aside — от «горячего ключа» до гонки при инвалидации — и показываем, как их диагностировать командами SLOWLOG и INFO.

Эпоха бессменного лидера Nvidia подошла к концу. 12 ноября компания официально объявила, что ее основатель Дженсен Хуанг немедленно покидает посты президента, генерального директора и члена совета директоров. Пока корпорация экстренно перестраивает управление на фоне громких кадровых потрясений, в игровом сообществе нарастает тревога: не принесет ли новое руководство направление GeForce в жертву искусственному интеллекту?

Облака учат нас жить в нескольких зонах доступности. Правда, до мультизоны редко доходят руки: то нет времени на развёртывание, то прикладные сервисы не умеют работать в нескольких экземплярах, то сетевые задержки мешают системам взаимодействовать. Так и живём, пока не падает зона.

Пожар, сирены воют, инженеры в панике пытаются поднять системы, менеджеры ругаются и ищут виновных, бизнес теряет деньги. Спустя какое-то время провайдер восстанавливает работу зоны, а вы пишете постмортем.

Представим, что команда не только пережила это падение, но и собрала мультизональную инсталляцию в облаке с маршрутизацией, репликацией и балансировкой. Она обслуживает пользователей и, главное, продолжает работать, когда падает одна из зон доступности.

Казалось бы, всё хорошо. Но однажды у провайдера случается катастрофа: одна за другой падают зоны доступности, а сроки восстановления туманны.

Публичные облака строят сверхнадёжными, и мало кто думает, что зрелое облако может отказать целиком. Шанс мал, но не равен нулю. Обычно на этом месте мы останавливаемся и, размахивая кружкой пива, уходим холиварить про BCP и DRP, но не в этот раз. Сегодня поговорим о том, как масштабировать мультизональную модель на несколько независимых площадок — и не утонуть в сложности их эксплуатации.

Три поросенка кластера

Допустим, мы учли опыт падения облака целиком и развернули инфраструктуру на нескольких площадках. Возьмём родное облако, соседнее облако и пару-тройку железных серверов в арендованных стойках надёжного ЦОДа — он-то уж точно упадёт последним.

«Живой Журнал» станет бесплатным для всех авторов. Платформа интегрируется в портал «Рамблер» и переходит на новую технологическую архитектуру.

ИИ-ассистент покупателя на Wildberries работает на модели из нашего собственного семейства языковых моделей BerryLM, дообученной под сценарии ассистента. На одно сообщение пользователя он делает много вызовов LLM, в нашем тестовом наборе в среднем около 26: разбирает контекст, извлекает предпочтения, генерирует поисковые запросы, подбирает фильтры, пишет ответ. Часть вызовов идёт параллельно. А пользователь всё это время ждёт, так что от скорости генерации напрямую зависит, как быстро ответит ассистент.

Мы перевели ассистента на спекулятивный декодинг. Но сначала прогнали на одном стенде, одной нагрузке и одних данных семь методов: от n-gram без обучения до свежих DFlash 2 и DSpark. Это рассказ о том, что из этого вышло, какие грабли нашлись по дороге и почему в проде в итоге DFlash 2.

Когда команды конкурируют за ресурсы Greenplum, а масштабирование упирается в закупку оборудования, начинаешь искать другую архитектуру. Я Артемий Наумов, инженер данных в Лемана Тех. Расскажу, как мы переносим сборку витрин на Data Lakehouse, сохраняем привычную работу с SQL и Airflow и сокращаем путь изменений до production с недели до нескольких часов.

Компания Postgres Professional выпускает Postgres Pro Backup (ProBackup) 3.5.0 — очередное обновление инструмента резервного копирования и восстановления. В новой версии функциональность удалённого восстановления полностью объединена внутри основной утилиты, расширены возможности синхронизации реплик при расхождении линий времени, добавлена многопоточность при управлении политиками хранения, а также оптимизирована производительность работы с SFTP, S3 и сжатой файловой системой CFS.

Привет, Хабр ! На связи Леонид Новожилов. Эта статья — результат нашего совместного доклада с Яной Венериной на Saint HighLoad++ 2026. Я расскажу о технической и организационной стороне ИИ-трансформации от своего имени, а психологические механизмы буду разбирать с опорой на исследовательскую часть Яны, кандидата медицинских наук и специалиста по HCI.

Анализатор Steam-тегов, который работает прямо в браузере. Рассказываю, что пошло не так (много чего).

Microsoft разрабатывает ИИ‑систему, которая сможет редактировать речь человека во время прямой трансляции. Компания подала патентную заявку, где описывается инструмент, способный распознавать определённые слова в аудиопотоке трансляции и заменять их другими.

Карта города на 78 миллионов клеток, и для каждой нужно расстояние до ближайшего пункта выдачи. Я посчитал все суммы и максимумы, так ни разу и не построив саму карту, а время упало с 444 до 70 мс.

Это вторая часть рассказа о том, как я выиграл Кубок СЭРПАС 2026 на Эльбрусе. В ней точные свёртки через NTT вместо FFT, параболы, ячейки Вороного и четыре строки в одном регистре.

Один из крупнейших маркетмейкеров на Уолл‑стрит Jane Street чуть не лишился единственного дата‑центра в Нью‑Йорке из‑за ложного срабатывания системы пожарной сигнализации. Об этом рассказал бывший участник команды системных администраторов.

Продолжаем рубрику «Лучшие практики SpaceVM 6.5.9». В прошлой публикации мы построили отказоустойчивый кластер, теперь подключим к нему хранилище: настроим разделяемую файловую систему GFS2 по iSCSI.

К2Тех опросил более 100 руководителей технических направлений крупных российских компаний, чтобы выяснить, какие инфраструктурные задачи стоят сейчас перед бизнесом. В числе основных респонденты назвали переход с зарубежных решений, повышение отказоустойчивости, обеспечение безопасности и оптимизацию затрат. Наиболее востребованным направлением стало развитие платформенной инфраструктуры – его выбрали 46% опрошенных.

Как многие уже слышали, в сентябре 2026 года TypeSafe AI представила Jev. Это модель, которая вообще не умеет генерировать текст и вместо этого принимает описание ситуации и возвращает структурированные решения с вероятностями. Разработчики назвали новый класс System One и заявили об ускорении в десятки раз на задачах автоматизации.

Впрочем, Jev не претендует на замену универсальных LLM. Да и подробности её внутренней архитектуры пока не раскрыты.

Тем не менее, кейс показательный: индустрия начинает отходить от представления, что любая интеллектуальная задача требует большой языковой модели, последовательно генерирующей токены. Причём эксперименты идут сразу на нескольких уровнях — от устройства нейросетевых блоков до самого принципа генерации и формата ответа.

GPT-подобные Transformer никуда не исчезли, на них по-прежнему построена значительная часть современных LLM. Но вместе с классикой LLM уже работают рекуррентные модели, state-space-архитектуры, гибриды с линейным attention и диффузионные генераторы текста. Некоторые используются в коммерческих продуктах, другие постепенно выходят за пределы исследовательских лабораторий.

Их и разберём в этой статье. Также обсудим будущее ИИ-систем и оценим вероятность сохранения монополии за архитектурой GPT.

Изучая историю развития домашних компьютеров, я всякий раз поражаюсь, какое невообразимое количество разнообразных устройств — от простеньких персоналок до весьма сложных вычислительных систем — было создано на базе процессора Zilog Z80. Самыми распространёнными компьютерами на основе этого чипа стали изделия компании Sinclair Research и целая плеяда машин стандарта MSX. Разумеется, есть и менее известные, но не менее интересные: например, британское семейство компьютеров Memotech MTX, по характеристикам представлявшее собой довольно-таки необычную и весьма продвинутую для своего времени машину. Эти компьютеры с мощной по тем временам архитектурой и корпоративными амбициями были созданы в попытке вытеснить «Синклеры» с рынка домашних ПК, но перспективный проект, как считают многие, погубил… Советский Союз. Сегодня о Memotech помнят разве что фанаты ретротехники, хотя по своим возможностям эти компьютеры вполне могли претендовать на гораздо более заметное место в истории.

Привет, Хабр! 

По ноябрьской традиции Хабр и ЭКОПСИ подготовили рейтинг IT‑брендов работодателей — результат масштабного исследования отрасли. Открывайте и читайте про все главные тренды и ключевые показатели компаний на рынке IT‑найма в 2026 году.