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. В OpenIDE Pro появилась публичная бета поддержки C# Выпустили публичную бета-версию C#-плагина для OpenIDE Pro . Теперь в IDE можно редактировать и анализировать C#-код, работать с .NET-решениями и проектами, собирать, запускать и отлаживать приложения и тесты. Мы давно рассказывали, что готовим поддержку C#, и до этого тестировали её в закрытой бете. Теперь опубликовали текущую сборку для всех пользователей. 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. Microsoft упростила доступ к директориям в Windows 11 с помощью спецсимвола В последней сборке Windows 11 Insider заметили изменение, которое даёт доступ к директориям в Windows 11 с помощью спецсимвола «~». Его можно использовать для перехода непосредственно в папку своего профиля или по пути, например, ~\AppData, для доступа к подпапкам без ввода полного пути к профилю. 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. Chrome для Android тестирует функцию биометрии перед автозаполнением паролей В Google Chrome на Android добавят новую функцию, в рамках которой браузер будет требовать биометрическую аутентификацию перед автоматическим заполнением паролей в Google Password Manager. 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. 🥺 Тем, кто хотел быть оркестратором ИИ-агентов, посвящается! Мы же тут начали находить себе место в прекрасном будущем? Дескать, хорошо, ИИ будет выполнять работу, а мы, конечно, руководить, ставить задачи, распределять, проверять результаты. Кто-то же должен спрашивать у агентов: "Коллеги (с), а почему это до сих пор не готово?" И вот некий Итан Моллик пишет, что это ошибочное предположение. https://www.oneusefulthing.org/p/the-dot-and-the-swarm Последний год он тоже предполагал, что мы будем управлять командами AI-агентов примерно так же, как управляем людьми. Назначим аналитика, исполнителя, проверяющего, над ними поставим менеджера, определим правила, кто кому передает результат и в каких случаях несёт вопрос наверх. В общем, всё знакомое. Можно даже должностные инструкции почти не переписывать. Однако Моллика впечатлил эксперимент OpenAI, в котором тысячи агентов работали над математической задачей,обменивались миллионами сообщений, подхватывали идеи друг друга, развивали перспективные направления. Люди задали направление и немного поправляли ход работы. Попробуйте представить такое с людьми. Уже на этапе "тысячи участников" вижу, что всё глохнет на совещании по согласованию состава рабочей группы. А агенты, похоже, как-то разобрались. Вот и возникает занятный вопрос: сколько управленческой работы существует потому, что сама задача сложная, а сколько — потому, что её выполняем мы? Нам, людям, важно, кто получит признание. Мы не всегда охотно делимся информацией. Бывает, защищаем свой “участок”, даже когда это мешает общему делу. Да и просто не можем одновременно следить за работой тысячи коллег. А у агентов всё это может быть устроено иначе. И тогда наша привычная организация (с отделами, начальниками и согласованиями) им особо не пригодится. Моллик вспоминает "горький урок" машинного обучения: люди годами придумывали, как научить машину решать задачу с помощью наших правил и знаний. А потом система получала больше вычислительных ресурсов и училась решать ее лучше сама. Возможно, с управлением агентами выйдет похожая история, - мы еще будем рисовать им оргструктуру, а они уже закончат работу. Конечно, между математическим экспериментом и внедрением продукта у реального заказчика есть некоторая (и кажется, что гигантская) дистанция. К тому же, если агенты прекрасно договорились между собой, это еще не значит, что они делают то, чего хотел заказчик. Мы, люди, и сами такое умеем. Но для тех, кто занимается проектами и автоматизацией, вопрос уже вполне практический: “А не собираем ли мы сложный процесс там, где скоро будет достаточно поручить задачу целиком?” Сначала шаг А, потом Б, затем согласование, потом проверка. Мы долго выясняли порядок действий, аккуратно и с муками его описали в куче инструкций, автоматизировали. А через какое-то время агенту можно будет просто сказать, какой результат нужен, и дать доступ к необходимым данным. Вы скажете: "Ну уж управлять-то всё равно придётся человеку". Вполне возможно. Только придется заново разбираться, в чём именно состоит эта работа.

искусственный интеллект 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. Сейчас все говорят о внедрении ИИ. Внедрение инструментов ИИ становится мемом - "Зачем надо? Мы не знаем. Когда надо? Сейчас." Редко, когда можно услышать четко сформулированные причины и ГЛАВНОЕ - целевое состояние после реализации инструментов ИИ. Среди коллег и клиентов, я не так часто слышу, но все же слышу такую фразу, что-то подобное - «Наш отдел/блок/компания тратит слишком много времени на рутину, нужно внедрять ИИ», либо «ИИ модно/это будущее, если мы не реализуем, то реализуют другие, а мы опоздаем, потеряем, упустим…» Если вы сталкивались с таким, а вы с таким сталкивались... то какие ОСНОВНЫЕ вопросы вы зададите, чтобы ПОНЯТЬ нужно ли, а если нужно, то можно ли, а если можно – то, что и как будет реализовано? Задавайте вопросы, они помогают людям думать. Я для себя сформулировал и стараюсь задавать следующие. Пользуйтесь: Какие именно процессы вы считаете рутинными? Чтобы понять, где проблема. Какие именно процессы вы считаете рутинными? Чтобы понять, где проблема. Сколько времени сотрудники тратят на эти процессы? Чтобы оценить масштаб. Сколько времени сотрудники тратят на эти процессы? Чтобы оценить масштаб. Какие данные и системы используются в этих процессах и какие будут? Чтобы понять, есть ли база для автоматизации и какие будут созданы новые зависимости и риски. Какие данные и системы используются в этих процессах и какие будут? Чтобы понять, есть ли база для автоматизации и какие будут созданы новые зависимости и риски. Являются ли указанные вами процессы точными, надежными, обеспечивают ли процессы качество данных? Чтобы понять возможность, применимость и последствия реализации ИИ инструментов. Являются ли указанные вами процессы точными, надежными, обеспечивают ли процессы качество данных? Чтобы понять возможность, применимость и последствия реализации ИИ инструментов. Как внедрение инструментов ИИ повлияет на компанию, вовлеченных и ускоренных сотрудников, в долгосрочной перспективе? Чтобы понять, что произойдет с опытом и знаниями, обучением, развитием и сохранением преемственности знаний и опыта сотрудниками и компанией после внедрения инструментов ИИ. Как внедрение инструментов ИИ повлияет на компанию, вовлеченных и ускоренных сотрудников, в долгосрочной перспективе? Чтобы понять, что произойдет с опытом и знаниями, обучением, развитием и сохранением преемственности знаний и опыта сотрудниками и компанией после внедрения инструментов ИИ. Кто будет владельцем процесса и результата после внедрения? Чтобы понять кто будет нести ответственность за работу, и кто будет отвечать за результат. Кто будет владельцем процесса и результата после внедрения? Чтобы понять кто будет нести ответственность за работу, и кто будет отвечать за результат. Готовы ли люди, которых затронет изменение, работать по-новому? Чтобы понять, приживется ли решение. Готовы ли люди, которых затронет изменение, работать по-новому? Чтобы понять, приживется ли решение. ИИ является инструментом. Но инструмент без цели превращается в хайп и мемы. В хайп, в какой-то мере, способный нести риски для бизнеса. Как в части базовой информационной безопасности, так и долгосрочных перспектив ведения бизнеса. Задавайте правильные вопросы до того, как начнёте. Какой бы вы вопрос задали, в дополнение к моим? ИнформационнаяБезопасность Кибербезопасность УправлениеРисками ЦифроваяТрансформация Скрытая опция полосы прокрутки Windows позволяет перейти в любую точку документа или списка В блоге Microsoft The Old New Thing ветеран Windows Рэймонд Чен поделился краткой историей сочетаний клавиш для полосы прокрутки. Обсуждая различные варианты взаимодействия с ней, он указал на «скрытый» ярлык, который требует удерживать клавишу Shift при щелчке в любом месте полосы прокрутки. 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. Устройство сайта Конфиденциальность Корпоративный блог Медийная реклама Нативные проекты Образовательные программы