Ректор МГТУ им. Баумана посоветовал не отдавать детей в IT Ректор МГТУ им. Баумана Михаил Гордин советует не отдавать детей в IT, так как навык программирования не гарантирует долгую карьеру. Об этом он заявил в интервью «Ведомостям». Claude начал массово банить аккаунты за VPN Что реально дает Wi-Fi 7 дома Как я создал СуперЗавуч — программу для генерации расписаний занятий Прощай, Кинопоиск В октябре 2013 года яндекс выкупил КП. Для меня на тот момент это ничего не значило, ведь сервис остался прежним и продолжал работать. И перезапуск 2015 года не сильно повлиял на мое мнение, ведь все вернули обратно. Но всё-таки они реализовали свою идею в 2018 году и добавили онлайн просмотр. Следующая неприятность случилась в 2019 году, когда авторизацию сделали только через яндекс. Именно тогда мне и пришлось зарегистрироваться в этой экосистеме. А в 2020 году изменили систему оценок. Все это, несомненно, не доставляло положительных эмоций. Но то, что происходит в последние годы, совершенно другая история... Скорость визуального восприятия: правда и мифы В очередной раз готовясь к выступлению, я задумалась над якобы фактом, который преследует любого, кто работает с визуальным мышлением и визуализацией в целом. «Мозг обрабатывает картинку в 60 000 раз быстрее текста», — тезис кочует из презентации в презентацию, используется как аргумент при доказательстве важности картинок и даже нашел место в книгах коллег. За годы исследования визуального мышления я выработала привычку проверять достоверность каждой цифры, которая ложится в презентацию или статью, искать пруфы. На этот быстро пруфов не обнаружилось. Слайд пришлось переформулировать и начать разбираться, откуда взялось такое красивое круглое число. Спойлер — ни на одной странице никакой научной литературы такого числа нет, хотя тезис давно закрепился в профессиональном фольклоре визуального мышления и дизайна. Часть 12. Приключения латинского алфавита в разных языках: почему польская и чешская латиницы такие разные? Народы, вошедшие в орбиту католической церкви даже далеко за пределами былой Римской империи, в основном восприняли через неё и латинское письмо. В том числе это произошло и в Восточной Европе со многими народами славянского и угро-финского корня. При этом возникло несколько почти независимых друг от друга центров формирования систем письма под языки, имевшие здесь заметно больше фонем, чем в латыни. Наиболее древними можно назвать традиции латинского письма для польского, чешского и венгерского — ибо носителям их в условиях развития государственности рано понадобилось записывать тексты на собственных языках. Об очень необычном венгерском, в последний момент латинизированном румынском и других менее знакомых нашим согражданам языках региона поговорим чуть позже, а пока что коснёмся польского и чешского языков — исходно весьма близких западнославянских, но пошедших в процессе становления национальной письменности довольно разными дорогами. Серебряная экономика: почему рынок для потребителей 60+ — это не ниша, а треть мировых расходов Международный день пожилых людей традиционно отмечается 1 октября. ООН ввела праздник в 1990 году, чтобы привлечь внимание общественности к вопросам, связанным с людьми элегантного возраста. Население планеты стремительно стареет, поэтому люди старше 60 лет играют всё более заметную роль в мировой экономике. И пока маркетологи «охотятся» за молодёжью, они зачастую упускают важную часть потребителей старшего возраста. Однако спрос рождает предложение, поэтому о «серебряной экономике», которая обеспечивает потребности стареющего населения, эксперты говорят всё чаще. MTPLX против oMLX: одна модель, два сервера, разница в 3–6 раз Вторая часть. Первая — «Локальный агент для кода на Mac: MTPLX + pi + Qwen3.8-27B» . В первой части я посадил кодового агента pi на локальную Qwen3.8-27B через MTPLX и прогнал сложную задачу в разных режимах размышлений. Осталось сомнение, которое MTPLX сам не снимает: сколько тут даёт его многотокенное предсказание (multi-token prediction, MTP), а сколько сработало бы на любой MLX-обвязке? Толчком стал разговор с ChatGPT. Я спросил, какой MLX-сервер поставить на MacBook Pro с M4 Max, и получил уверенный ответ: oMLX быстрее и качественнее остальных на таком железе. Звучало правдоподобно, проверить было интересно вдвойне. Я поставил oMLX, взял ту же модель и ту же задачу и повторил все те же режимы. Заодно отвечаю на вопросы из комментариев к первой части — про режим по умолчанию, шум вентиляторов и память. Итог короткий: совет не подтвердился. В моих прогонах MTPLX заканчивал задачу в 2,8–6,4 раза быстрее, а по скрытым тестам связки сравнялись. Оговорки тоже короткие: сборки модели разные, а каждый режим на oMLX я запускал по одному разу. Какую LLM выбрать: собираем свой бенчмарк Обычно, когда выбирают LLM, сначала смотрят рейтинги. Проблема рейтингов в том, что по ним не узнать, как модель справится с вашими задачами и сколько это будет стоить. В нашей лаборатории мы пользуемся электронным лабораторным — базой, куда записываются данные всех эксперименотов и измерений, а ИИ ассистент отвечает на вопросы по ней. Разумеется, возник вопрос, какая модель должна этим ассистентом рулить. Публичные рейтинги ответа не давали, так что мы собрали свой бенчмарк: двадцать четыре вопроса по нашей работе, которые гоняются по живому журналу через mcp на моделях DeepSeek, ChatGPT и Claude. Дальше я покажу, как мы собирали эти двадцать четыре вопроса, что на них показали девятнадцать сочетаний модели и уровня усилий при рассуждении (reasoning effort) примерно в 450 прогонах — и как сделать такой же тест под свою задачу. Дешево, но не точно: разбираем контроллер доверия к памяти LLM-агентов В 2024 году мэрия Нью-Йорка запустила чат-бота MyCity — цифрового помощника для владельцев малого бизнеса. Он должен был стать удобным справочником по городским правилам и законам. Но на деле бот раздавал советы, за которые предпринимателям грозили штрафы и суды, например, не выплачивать до конца чаевые сотрудникам, уволить человека за жалобу на харассмент, и прочее в таком духе. Правильная информация при этом лежала в собственной базе знаний бота наравне с устаревшей. Как оказалось, он просто-напросто не смог выбрать между верным и неверным, когда оба варианта оказались под рукой. Программа поиска по PDF. Разбираем PageIndex, Streamlit и ссылки на страницы «Срок гарантии — 18 месяцев». Красивый ответ. А если в договоре написано 12? Или число 18 стоит в разделе о хранении, а модель просто зацепилась за него? В чате такие ошибки прячутся за гладкой фразой. Я хотел иной маршрут: задать вопрос к PDF, получить ответ и одним нажатием открыть физическую страницу исходного файла , на которую ссылается модель. Так появился PDF Desk — небольшое приложение на Python, Streamlit, PageIndex и PDFium. Один активный документ. Никакой базы пользователей. Индекс и исходный PDF остаются на компьютере; при использовании внешней модели текст документа всё равно уходит её провайдеру. Дальше — где проходит граница между SDK и приложением. Почему голый /models не годится для проверки подключения. Из чего собран идентификатор индекса. И почему ссылка на существующую страницу ещё не значит, что ответ доказан. В конце живой прогон DeepSeek, включая браузер, и сценарии, для которых этого прогона мало. Что и как меняется в ИТ-инфраструктуре при внедрении ИИ? Меня зовут Владислав Шершульский, я советник генерального директора Группы Rubytech по инновационным проектам и ИИ. Отвечая на вопрос, заявленный в заголовке, напрашивается короткий ответ — «всё». Но попробуем немного его детализировать... Большинство корпоративных ИТ-систем впервые размещается за пределами собственных дата-центров Электричества в офисной серверной больше не хватает, а купленный под ИИ сервер устаревает раньше, чем окупается. Всем привет! На связи Андрей, руководитель отдела продуктов клиентской безопасности в Selectel . Разбираем свежий опрос Uptime Institute среди 800 владельцев и операторов ЦОД — куда и почему переезжает инфраструктура. МУзей Мусора МуМуКа Продолжаю рассказывать моим дорогим читателям об интересных местах моей любимой Калининградской области, и сегодня у нас будет небольшое виртуальное путешествие в музей мусора. ColBERT, MUVERA и скучная идея, которая оказалась выгоднее обеих

Есть особый жанр разочарования, знакомый каждому, кто занимался поиском всерьёз: читаешь статью, где новый метод обходит старый на несколько пунктов, воспроизводишь всё у себя и видишь совсем другую картину. С ColBERT и MUVERA у меня вышло именно так: на обычных текстах обещанного прироста почти не было, зато по дороге выяснилось, где эти методы действительно работают, а где нет. Добраться до них пришлось почти случайно. Мне попалась статья о MUVERA, реализация которой уже появилась в экосистеме Qdrant. С Qdrant я работаю давно и как раз готовил по нему практический курс, поэтому решил разобраться и с этой частью поиска, тем более что рассказывать о механизме, который сам ни разу не запускал, было бы странно. Первым делом я просто проверил всё на практике. Дальше началась история о том, почему результаты оказались совсем не такими, как я ожидал. По дороге не обошлось без собственных ошибок, и каждая из них, как ни странно, постепенно приближала к ответу. А сам ответ оказался заметно скучнее, чем хотелось бы, но от этого, пожалуй, только полезнее. Агент с ключом от AWS: попросился в любительскую сеть и, по словам оператора, насчитал $6531 В мае 2026 ИИ-агент попросился в любительскую сеть DN42, чтобы “создать индекс сети”, и заодно сообщил о пяти инстансах AWS по 20 Гбит/с, уже запущенных и ждущих допуска. Заявку в сеть так и не приняли, зато затянули взаимодействие на сутки: субагент принимал индивидуальные OPT-OUT, но отказался исключить всех сразу, сайт агента вел профили участников, а в реестр прилетел документ про “уровень счастья ноды”. Закончилось заявленным счетом на $6531 и просьбой о пожертвованиях. Пересказ истории Lan Tian, голоса Hacker News и мои выводы о том, какие гейты ставить агенту на деньги, ресурсы и необратимые действия. Почему в ретро-игры рубятся спустя сорок лет, а современные забываются через два-три года? Кадр со «старым» игровым автоматом из фильма «Назад в будущее 2» В моей юности хватало 8-битного шлака, а шедевры появляются и сейчас. Главный вопрос, который хочется обсудить: если в старичков 80-90-нулевых рубятся до сих пор, то вспомнят ли через 30 лет современные игры 20-х? Это не про то, что «раньше было лучше», а мое субъективное мнение, почему многие современные разработки только разочаровывают. Не воспринимайте статью, как наезд на игроиндустрию. Это скорее, повод обсудить в комментариях, куда движется отрасль. Очень надеюсь на экспертное мнение и помощь разработчиков. Как мы перераспределили альфу в A/B-тестах и сократили размер выборки Всем привет! На связи Денис Зорин и Гриша Засько , мы работаем в ASL — лаборатории прикладной статистики Т-Банка. Помогаем командам проводить A/B-тесты на масштабе всей экосистемы: от дизайна эксперимента до анализа результатов. Еще мы развиваем A/B-платформу, инструменты для экспериментов и методы, которые помогают ускорять тесты без потери статистических гарантий. Расскажем о задачке, с которой столкнулись в тестах с множественными сравнениями. Когда в эксперименте несколько целевых метрик, нужно контролировать вероятность ложноположительного результата. Часто для этого используют поправку Бонферрони: общий уровень значимости делят поровну между метриками, это простой и надежный метод. Но мы обратили внимание, что, когда метрик несколько, есть потенциал для ускорения: мы предлагаем не делить уровень значимости поровну, а распределять его между метриками оптимально. В результате для некоторых тестов удается сократить необходимый размер выборки на десятки процентов, и эффект усиливается для тестов с большим количеством множественных сравнений. Как мы перестраивали e‑commerce‑платформу в production: от legacy‑системы к Next.js и Symfony Несколько лет назад мы решили заменить legacy e‑commerce‑платформу, которая продолжала работать и принимать заказы. Новый frontend построили на Next.js, backend — на Symfony, перед ними поставили Nginx. Но после запуска выяснилось, что самое интересное только начинается. В статье разберу реальную production‑архитектуру: SSR, восемь процессов Next.js, несколько уровней кэширования, интеграции с внешними системами и проблемы актуальности данных. А главное — какие решения спустя несколько лет эксплуатации я бы спроектировал иначе. Opus 5.5, Fable 5.1, GPT-6, DeepSeek и Grok: цены и скорость За пять недель вышли Claude Fable 5.1, Opus 5.5 и Sonnet 5.5, GPT-6 Astra, Sol, Luna и GPT-6.1 Sol, Grok 4.7 и DeepSeek V4.1 Flash. Свёл в одну статью прейскуранты API и подписок, независимые замеры скорости и то, сколько денег и минут уходит на одну и ту же задачу. Цифры на 3 октября 2026 года. Как плеер угадывает тональность трека: 12 чисел и одна корреляция Плеер показывает у трека «ми минор», но как он это узнал? Программа не слушает гармонию, как музыкант: она считает, сколько звучит каждой из 12 нот, и ищет гамму, на которую набор похож сильнее всего. Разбираю алгоритм Крумхансл-Шмуклера на реальных треках, показываю, где он путает квинту и родственную тональность, и что тут меняют нейросети. Спросите Итана: Как возникли атомы? Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), пытается раскрыть раннюю историю Вселенной, с образования первых устойчивых частиц... @avshkol перевёл эту статью, ведь здесь поднимается вопрос на стыке физики и философии: почему настройки "первичного бульона" после Большого взрыва оказались таковы, что позволили образоваться многочисленным атомам? И каковы "способствующие сложному миру" границы этих настроек? PBN в SEO: как работают сетки сайтов PBN используют давно, но под этим названием скрываются сети совершенно разного качества. Это могут быть несколько старых тематических сайтов с хорошей историей и нормальными материалами или домены, которые когда-то имели ссылки, а теперь существуют только ради новых ссылок на основной проект. Результат зависит от домена, его прошлой жизни, сохранившихся ссылок, старых страниц и того, что произошло после покупки. Со ссылками у Google тоже нет противоречий. PageRank по-прежнему входит в основные системы ранжирования, связи между страницами используются при оценке документов. При этом искусственные ссылки, созданные преимущественно ради изменения позиций, Google относит к ссылочному спаму. Спам-системы могут убрать влияние такой ссылки, не удаляя саму страницу из индекса. Google for Developers Это важная оговорка для всей статьи. По индексации донора нельзя проверить, учитывается ли его ссылка. Рост позиций - не доказательство, что сработала конкретная PBN. Внутреннюю оценку ссылок Google мы не видим. Дальше разберем саму механику: что покупать, где искать домены с историей, как проверять их до торгов, что сохранять после покупки, когда есть смысл делать отдельный сайт, а когда рассматривать 301, какой движок выбрать и сколько такая сеть в действительности стоит. Устройство сайта Конфиденциальность Корпоративный блог Медийная реклама Нативные проекты Образовательные программы