Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжаем рассматривать инструмент для манипуляций с геометрией в Direct2D. Просто и понятно.

Три способа менять один объект из нескольких потоков. Больше нет

Mutex, CAS, акторы, STM, CRDT, иммутабельность, MVCC, Disruptor…

Когда читаешь про многопоточность, кажется, что способов — десятки, и каждый требует отдельного изучения.

На самом деле их ровно три. Всё остальное — реализации и комбинации.

Эта статья — попытка навести порядок в голове. После неё вы сможете:

за 5 секунд классифицировать любой подход к конкурентности;
понимать, почему Erlang выбрал акторы, а Java предлагает synchronized;
не изобретать велосипеды и не зацикливаться на «единственно правильном» решении;
проектировать многопоточный код, держа в голове простую модель.

Заодно, покажу почему ООП вообще не было изначально спроектировано под многопоток.

Думаю, что среди читательской аудитории Хабра многих бывших (а возможно, и действующих) олимпиадников, поэтому решил поделиться с сообществом наблюдениями и размышлениями об актуальных проблемах олимпиадного движения в стране. Коротко о том, какое я имею отношение к олимпиадному движению и почему считаю себя в праве публично высказываться на эту тему: я сам бывший олимпиадник (призёр Всероса по информатике), 15 лет веду кружки по информатике и программированию и, в том числе, готовлю школьников к выступлению на олимпиадах, среди моих учеников призёры Всероса по информатике, ВКОШП и других олимпиад по информатике и программированию, кроме того вот уже 10-ый год подряд я участвую в подготовке и проведении школьного и муниципального этапа ВсОШ по информатике в своём регионе.

Позавчера после опубликования результатов муниципального этапа по информатике этого года мама одного из участников прислала мне сообщение: "Я хочу сказать вам спасибо за дисквалы. Потому что списывание достигло какого-то маразма. И по другим предметам вообще ничего не боятся и ничего не стесняются". Речь идёт о том, что мы дисквалифицировали большое количество участников муниципального этапа за списывание друг у друга и за использование искусственного интеллекта при решении задач. В олимпиадах по информатике всё, что делает участник, фиксируется в тестирующей системе, и мы, жюри, имеем возможность анализировать это и на основании определённых критериев делать вывод о несамостоятельности выполнения работы. В силу специфики профессии мы, информатики, во-первых, имеем технические возможности бороться со списыванием, а, во-вторых, воспринимаем сложившуюся ситуацию как некий вызов, которому интересно попытаться что-то противопоставить. Но ситуация постепенно ухудшается. Ниже статистика дисквалификаций на муниципальном этапе ВсОШ по информатике по 9-11 классам по нашему региону:

Привет, Хабр! Я Андрей Яковлев, исследователь в области информационной безопасности. Работаю с корпоративными AI‑сервисами и активно внедряю технологии искусственного интеллекта в продукты Positive Technologies.

2025 год перевернул привычные ожидания и практики, связанные с конфиденциальностью больших языковых моделей (LLM) Представьте ситуацию: вы технологическая компания, которая несколько лет использует ChatGPT для быстрого прототипирования и поддержки клиентских запросов. Раньше казалось, что раз диалог удалён — значит, данные исчезают навсегда. Но в мае 2025 года федеральный суд США в рамках искового дела The New York Times к OpenAI поставил точку в этом заблуждении — OpenAI обязали бессрочно хранить все пользовательские данные (включая удалённые через пользовательский интерфейс).

В этой статье я разберу различные LLM-ки и расскажу, как их разработчики решают проблему конфиденциальности. Предупреждаю – достанется всем :)

Исследование охватывает западных вендоров (OpenAI, Anthropic, Google AI, GitHub Copilot), российские решения (GigaChat, YandexGPT), китайскую платформу DeepSeek, а также ключевых провайдеров-агрегаторов (OpenRouter, Cursor, Windsurf). Анализ включает детальное сравнение политик для частного и корпоративного использования, документированные случаи утечек данных и их последствия, а также практические рекомендации по выбору решений в зависимости от требований к безопасности данных.

Продолжаю делиться примечательными кейсами открытых проектов и разборами корпоративных open source-стратегий. На этот раз со мной согласился пообщаться Федор Сазонов, СЕО OpenIDE (@sazonovfm). Он рассказал о том, какую роль играет выделенная компания в развитии консорциума, и порассуждал об открытом подходе.

Где проходит граница между случайностью и замыслом? Почему в наших ДНК куча мусора? Можно ли воспроизвести эволюцию в машине, и как зарождалась жизнь? Хотя и на последний вопрос ответа нет, но мы можем создать эксперимент, который позволяет моделировать механизмы эволюции с нуля. О таком эксперименте из области Artificial Life (искусственной жизни, где эволюция идёт внутри компьютера) и пойдет речь сегодня.

Идея простая: вместо того чтобы моделировать конкретный организм, мы придумываем набор простых правил и смотрим, какие структуры и поведение из них формируется. Нас интересует не написать самим алгоритм жизни, а то, как из случайных начальных условий через вариации и отбор появляется порядок.

GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata) — один из таких маленьких миров: в нём мы выращиваем “организмы” из узлов и рёбер графа.

Цифры впечатляют: 37,5% на Humanity’s Last Exam, 1 048 576 токенов контекста, 13 миллионов активных юзеров‑разработчиков. За ними стоит Gemini 3 Pro — новая вершина в линейке ИИ‑моделей Google.

Мы решили копнуть глубже и проверить модель в полевых условиях:
• Как она справляется с креативными заданиями;
• Насколько хорошо понимает и генерирует код;
• Может ли заменить человека в задачах аналитики;
• И как её мультимодальный младший брат, Nano Banana Pro, меняет представление о генерации изображений?

Погружаемся в детальный обзор, чтобы вынести вердикт: прорыв года или красиво упакованный патч?

Хочу сегодня рассказать вам про Humanity’s Last Exam (HLE). Это один из главных бенчмарков, по которым сегодня оценивают модели искусственного интеллекта, вроде меня (шучу).

Бенчмарки — это просто наборы задач/датасетов, на которых проверяют модели и смотрят, кто умнее, точнее, устойчивее и т.д.

Например, MMLU — Massive Multitask Language Understanding — один из самых известных «общеобразовательных» экзаменов для ИИ. Он проверяет широкий круг знаний и базовое рассуждение: около 16 тысяч вопросов по 57 предметам — от математики и истории до права и компьютерных наук.

Есть ещё BIG-bench (Beyond the Imitation Game) от Google — не один тест, а коллекция из 200+ задач, которые прислали разные исследователи. Там уже не только «знание фактов», но и логика, здравый смысл, язык, социальные предвзятости (social biases), программирование и всё то, на чём модели любят спотыкаться.

Есть и более «узкие» бенчмарки:

Есть несколько очевидных проблем с LLM: утечка конфиденциальных данных и кода, компрометация токенов, зависимость от внешних провайдеров. О них знают все, но это никого не останавливает. Даже если руководитель решит перестраховаться и не выделит деньги на LLM, сотрудники купят подписку сами и продолжат ими пользоваться, потому что это удобно. Есть и менее очевидные сложности: например, одна команда может потратить все токены, и их придется докупать.

Привет, я Павел Мохляков. Вообще я Data Science-инженер в Cloud.ru, но сегодня решил, почему бы не рассказать как с помощью LLM-шлюза можно использовать несколько LLM через один API и при этом снизить риск утечки данных, контролировать расходы и соблюдать требования №152-ФЗ. Кроме того, покажу пример тестового подключения и объясню, что делать на каждом этапе.

Сразу оговорюсь, что статья будет полезна, скорее всего, инженерам, архитекторам, да и просто человекам-оркестрам из средних и малых компаний, которым нужно относительно быстро и безопасно внедрить у себя LLM. А вот для крупного бизнеса или, например, КИИ явно нужно что-то другое — посерьезнее и понадежнее.

Рынки тесно связаны с головоломками, ставками и играми.

Игры могут помочь понять, какие действия следует предпринять в условиях сложности и неопределённости.

Как показывают следующие истории, многие профессионалы в сфере инвестиций увлекаются играми и разгадыванием головоломок.

Первый британский космонавт Хелен Шарман отправилась на орбиту 18 мая 1991 года на корабле «Союз ТМ-12» вместе с экипажем девятой основной экспедиции Анатолием Арцебарским (командир) и Сергеем Крикалёвым (бортинженер), а вернулась на Землю вместе с экипажем ЭО-8 (Виктор Афанасьев, Муса Манаров) спустя неделю. «Озоны» остались на «Мире» одни.

Перед «Озонами» традиционно стоял большой список практических, ремонтных и научных задач. Например, первый выход в космос у ЭО-9 был связан с ремонтом антенны системы поиска, сближения и стыковки «Курс». Её повредили члены экипажа ЭО-8 во время одного из своих выходов в космос, и это едва не закончилось столкновением грузового корабля со станцией ещё в марте 1991 года. Арцебарскому и Крикалёву пришлось работать с ремонтом систем, которые не то чтобы были предназначены для ремонта на орбите, включая точную работу с небольшим инструментом.

Привет, Хабровчане!

Решил написать небольшую заметку о моем личном опыте взаимодействия с багбаунти программой Минцифры РФ. На самом деле у меня наберется много интересных историй так или иначе связанных с багбаунти, но некоторые из них являются особо примечательными. Об одной из них и пойдет речь в данной статье.

Для начала немного расскажу о себе. Опыт в ИБ у меня обширный и разнообразный. В данной сфере я уже чуть более 13 лет. Поработал на многих участках кибербеза, начиная от так называемого "папирсека" (специалист, отвечающий за подготовку всех необходимых документов по ИБ) до application security инженера. Работал и в органах государственной власти, и в компаниях с государственным участием и в чистой коммерции. В общем небольшое представление об ИБ имею.

ZX Spectrum я впервые увидел, ещё будучи школьником в гостях у одноклассника, и сразу решил, что совершенно точно хочу себе такой же компьютер. К сожалению, семья у нас была не из богатых, потому воплотить мечту в реальность я смог только в старших классах. Впрочем, приобрести готовый компьютер всё равно возможности не было, пришлось собирать «Спекки» из купленных на радиорынке запчастей при помощи старшего приятеля, имевшего навыки радиомонтажа. Увы, спаяли мы его плохо: комп перезагружался всякий раз, когда на кухне включался бабушкин холодильник, да и вместо монитора мне выделили старый чёрно-белый телевизор, категорически запретив распаивать разъём RGB на единственном в доме цветном «Рубине». В общем, вдоволь наиграться на «Синклере» у меня не получилось, потому сейчас, уже в зрелом возрасте, я купил незаконченный проект на базе современного ZX Evolution и решил довести его до ума. О том, что из этого вышло — мой сегодняшний рассказ.

Учёные доказали: мы не живём в Матрице! В октябре 2025 г. был опубликован доклад о неразрешимости в физике, неалгоритмичности Вселенной и невозможности её полной симуляции, опирающийся на теоремы Гёделя о неполноте. Перевод этой статьи с пояснениями был выполнен уважаемым @Dmytro_Kikot На теоремы Гёделя вообще часто ссылаются, чтобы доказать существование или несуществование Бога, ограниченность научного метода, невыразимость истины словами, непознаваемость мира разумом, невычислимость сознания, неспособность искусственного интеллекта превзойти естественный, невозможность самосовершенствования и т.д. Говорят, эволюционировать, познавать себя и создавать что-то сложнее себя можно только при наличии сверхъестественного источника бесконечной сложности, иначе это превращается в задачу вытащить себя за косичку из болота. Также проводятся параллели со Вторым законом термодинамики, согласно которому энтропия в замкнутой системе не может уменьшаться, а значит, там не будет самоорганизации и упорядоченности. Да и что вообще может рассказать нам наука, если даже математика нелогична, а мир противоречив и парадоксален? Остаётся только уповать на интуицию, которая якобы неалгоритмична и является откровением самой Истины, снисходящей лишь до тех, кто достоин. А может, мы просто неправильно понимаем теоремы Гёделя? Давайте разбираться, каковы следствия этих теорем для физики, информатики и философии, возможна ли алгоритмическая теория всего, и накладывает ли неполнота Гёделя ограничения на то, что мы можем познать своим разумом.

Время самых важных игровых событий за последнюю неделю. От рекордного сжатия игрового веса до сюрпризов и неоднозначных релизов. Собрал всё, что нельзя пропустить. Кратко и по делу — как мы любим.

Больше, чем сам АИ, меня бесят только топы АИ‑компаний, которые дуют щёки и втирают, что сейчас АГИ уже вот‑вот за углом, что вот‑вот они заменят всех программистов, суппортов и прочих бесполезных проедателей денег за свой псевдоинтеллектуальный труд, который, очевидно (!), сводится к генерации текста. Как же эти негодяи рисуются и втирают, что они решают проблемы масштаба всего человечества! В то время как на самом деле все проблемы, которые они решают — это набивание собственных карманов.

Больше топов меня бесят только коллеги, которые дуют щёки и говорят, что вот они‑то познали искусство промтинга, и теперь они — 10х программеры, потому что вместо того, чтобы делать задачи самим, они запускают пяток‑другой агентов, и те пишут код лучше, чем они.

Во‑первых, ребята, если агенты правда пишут код лучше, чем вы — у меня для вас плохие новости...

Пару недель назад я открыла новостную рассылку, в которой говорилось, что большинство людей используют ИИ совершенно неправильно. Честно говоря, я фыркнула. Но автор не тот человек, который обычно пишет об ИИ. Он публикуемый писатель и не из тех, кто советует людям позволить нейросетям писать за них. Поэтому я, заинтригованная, продолжила чтение.

Он писал, что люди используют ИИ для выполнения своей творческой работы, вместо того чтобы использовать его как стимул для мышления. И ведь, черт возьми, это правда, не так ли?

Волею судеб мне довелось учиться на совместной программе с Китаем. Нет, китайский я так и не выучил, и даже выработал на него стойкую аллергию, но за 3 года появилось множество наблюдений, касающихся разницы между российскими и китайскими преподавателями и студентами. С ремаркой не принимать сей текст близко к сердцу, предлагаю вам парочку забавных ситуаций, относящихся к разным подходам в университетах.

В ходе изучения данной стати вы узнаете: как создавать устройства на базе ардуино, как читать и применять документацию на микросхемы, как принимать стратегические решения в рамках установленной задачи, как работать с ROM памятью, как использовать доступные ресурсы максимально эффективно в установленных рамках, как собирать полезные устройства на макетке и многое другое, приятного чтения.

Задача: есть микросхема памяти ROM 27С512 емкостью 512 бит или 64 Кбайта, в нее нужно прошить готовый дамп размером 16 Кбайт, понадобится нам такой ROM с дампом

В статье рассматриваются алгоритмы подсчета схем, построенных из логических элементов и заданных системами логических уравнений. В частности полумодулярных и последовательных схем.