Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Размышления, вдохновленные статьей Марка Хау «Towards ‘augmented sociology’? A practice-oriented framework for using large language model-powered chatbots» (Hau, 2025)

Недавно в одном из чатов коллег-исследователей я обратил внимание на обсуждение темы использования синтетических выборок. Будучи по своему профилю академическим, да ещё и политическим социологом, я в своей работе с подобными методами не сталкивался, однако же в мире продуктовых исследований это стремительно нарастающий тренд последних лет.

В связи с этим меня крайне заинтересовал вопрос: а как исследователям вообще относиться к подобным методам и насколько они, если так можно выразиться, академичны? Так я и погрузился в исследование применения синтетических выборок и в целом LLM в рамках социологических исследований, однако, как всегда оказывается, всё гораздо глубже и тревожнее. 

Есть у меня сервис собственной разработки по визуализации данных из базы: сенсоры упорядочены, я могу посмотреть, какие значения были на том или ином датчике за определенный промежуток времени. Лично я считаю, что у меня интереснее реализованы некоторые функции, которые в пользовательском интерфейсе Grafana или ESPHome сделаны исходя из совсем других удобств.

Так, несмотря на появление принципов ООП еще в 1960 годах, о нем многие из нас начали слышать лишь в году так 2010. Многие программисты писали методы и функции без разделения кода, но оказалось, что намного интереснее ориентироваться на живой мир, когда с разработкой четко видишь и осознаешь, что вот этот текст в программе – код человека как законченного объекта исследований с его инкапсулированными методами, например, а вот тот фрагмент – это тот же человек, но с наследованием родительского класса… Он уже не просто человек, но специалист, например, в программировании.

Итак, в интерфейсе своего приложения стало интересно оттолкнуться от реального объекта в моем окружении – от фермы на балконе, где выращиваются клубника и микрозелень. И первым вопросом было явно не то, а как и каким инструментом визуализировать данные с датчиков на этом мини-огороде. Ну окей, самым первым  вопросом было, конечно, это. Но когда я накидал график и get-запросом начал переключаться между датчиками, понял, что мне не очень понятно среди этого множества графиков, как вообще управлять всем этим делом и не запутаться.

Вот на подоконнике я точно понимаю, что есть коричневый ящик, а с его правого края находятся два датчика влаги.  Но когда я забыл о ферме на полгода, а потом вдруг решил вспомнить, мне что, надо копаться и вспоминать, где именно эти два датчика?

Привет, Хабр! В одной из прошлых статей мой коллега упомянул теорию соматических маркеров Антонио Дамасио. Эта гипотеза связывает текущие ощущения с эмоциональными и физиологическими реакциями. В похожих ситуациях мозг использует их для предварительной оценки вариантов, поэтому выбор формируется раньше осознанной аргументации.

Этому исследованию уже больше тридцати лет, и многие современные работы отталкиваются или дополняют его.

В этом материале я разберу, на чем Дамасио строил свою гипотезу, какую видел роль интероцепции и вегетативной нервной системы и что показали эксперименты со знаменитой игровой задачей Айова (Iowa Gambling Task, IGT). Отдельно постараюсь ответить на вопрос, когда телесным сигналам стоит уделить внимание, а когда они отражают тревогу, усталость или ошибочно закрепленный опыт.

Практический разбор синхронизации камеры глубины RealSense и лидара Livox Mid-360. Как программная коррекция на основе счётчика кадров и замкнутой петли обратной связи позволяет добиться стабильности ±0,3 мс без GPRMC — с кодом драйвера и результатами замеров дрейфа.

Многие компании молятся на конверсию. Улучшение даже на 1% вызывает экстаз. Потеря конверсии — траур, поиск виноватых, казни на площадях.

Мамкин РОП уверен — если конверсию сделать планом, то завтра продаж станет больше, а зарплата самого РОПа — выше. Вот только после нового KPI конверсия растет, а выручка и прибыль падают.

Почему попытка добиться высокой конверсии может привести к большим финансовым потерям, разрушению клиентской базы и увольнению менеджеров — в статье.

В статье описывается архитектура автономной (внесетевой) полностью локальной системы поиска информации, предназначенной для анализа глобальной медицинской литературы на общедоступных серийных вычислительных устройствах в условиях жестких ограничений по объему памяти. Используя базу данных из примерно 2500 современных тщательно отобранных монографий и ресурсоэффективную агентную структуру, система преодолевает разрыв между обширными базами данных медицинских публикаций и возможностями работующего локально типового серийного оборудования, сохраняя при этом абсолютную конфиденциальность данных и детерминированную проверяемость результатов поиска. Система облегчает извлечение научных знаний из литературы в области лечебного дела, клинической фармакологии и биохимии. Она также предоставляет механизм поиска изображений медицинских патологий по их словесным описаниям и средства визуализации инструментальных медицинских исследований в формате DICOM. Предлагаемый ИИ асистент служит доступным ускорителем семантических исследований для практикующих врачей, биомедицинских инженеров и междисциплинарных специалистов.

Можно ли получить прибыль, используя только один простой сигнал: находится ли цена выше или ниже скользящей средней?

На первый взгляд стратегия выглядит слишком простой. Поэтому я решил проверить её на нескольких классах активов и посмотреть, насколько сильно будут отличаться результаты.

Максимально простой и в меру подробный гайд о том, как запускать и играть в игры серии Gothic. Решаем проблемы с запуском, даём полезные стартовые советы перед игрой — всё для максимально ленивых и не желающих долго ковыряться с технической частью и настройками.

Весной 2025 года Anthropic запустили эксперимент под названием Project Vend, цель которого было выяснить, сможет ли современный искусственный интеллект самостоятельно управлять небольшим бизнесом. Результаты, простите за кликбейт, вас удивят.

В октябре 2023 года я рассказывал на Хабре о WUI — небольшой UI-библиотеке на C++, которую начал делать для своего приложения. Тогда она работала на Windows и Linux, а macOS оставалась в списке задач.

Теперь у WUI есть бэкенды для macOS и WebAssembly. Можно открыть сайт и пощелкать тот же интерфейс, который собирается в desktop-приложение: кнопки, многострочный ввод, списки, меню, диалоги, разделители. Код контролов и логика демонстрации общие.

Как получить бесплатный HTTPS сертификат от Минцифры для своего сайта на 365 дней. Смотрим, с какими сложностями предстоит столкнуться.

Кто в детстве рубился в Dendy — страшный человек, который сейчас проходит все современные проекты на сложности ультра. У меня своей приставки, к сожалению, не было, поэтому тренированные друзья-счастливчики размазывали меня только так. Затестила несколько игр, чтобы проверить, насколько это вообще играбельно или в детстве любая трава зеленее. Спойлер: зависла на несколько часов и эмулятор удалять не буду. Делюсь с вами ностальгией. 

У моей визитки, как и у большинства, собственной батареи нет. Но достаточно поднести её к телефону, как микроконтроллер запускает анимацию по 21 светодиоду, получая питание исключительно через NFC.

Этот проект я начал около трёх месяцев назад, чтобы без лишних усложнений набраться опыта в проектировании печатных плат. Вот только «без лишних усложнений» продолжалось недолго. В процессе разработки этой визитки я получил гораздо больше опыта, чем планировал, да и сам конечный результат мои ожидания тоже превзошёл. Все детали проекта можно найти в репозитории.

Ну что, продолжаем издеваться над Fallout 4. В предыдущих частях я уже разбирался с графикой и производительностью, крупными дополнениями, оружием и одеждой. В принципе, на этом можно было бы остановиться и спокойно играть. Но мир модов Fallout устроен так, что после очередного нормального улучшения обязательно находится человек, который решил добавить в игру что-нибудь совершенно неожиданное. Вообще этих модов — вагон и маленькая тележка, все рассмотреть не получится при всем желании.

Сопромат и теоретическая механика против МКТ

Ешё со школьных уроков «физики» мы знаем, что согласно «молекулярно-кинетической теории» (МКТ) молекулы газа похожи на абсолютно упругие бильярдные шары, которые с высокой скорость стукаются об стенки сосудов и отскакивают от них с той же скоростью.

По МКТ получается, что именно этими  постоянными многочисленными ударами с отскоками создается эффект «равномерного давление» на стенки сосуда под давлением (см.рис.1-2.)

Постмортем Electron-редактора меню: SceneTree, PDFKit и тесты, которые доказали не то

Я вернул «Объём» в поле, для которого он был задуман.

Текст наполз на цену.

Четыре релиза подряд проходили автоматические тесты. Зелёный статус только подтверждал обходной путь, который модель сама придумала, реализовала и затем закрепила проверками.

Когда визуально все выглядело хорошо, пошла проверка деталей, на этапе которой результаты тестов разошлись с реальностью. Проверил руками и увидел, что объём лежит не там, где должен. Не в Position.volume, а внутри PriceNote. Четыре релиза. Четыре зелёных гейта. Четыре раза процесс сказал «всё правильно» тому, что правильным не было. После этого пришлось разбираться не только с багом, но и с контрактом, который его пропустил.

5 сентября стало известно о новом направлении AMD по использованию Rust в низкоуровневом программном стеке графических процессоров. Сотрудник AMD Харш Менон (Harsh Menon) сообщил о формировании небольшой специализированной команды, задача которой — «push Rust deep into the GPU stack». В качестве направлений он перечислил компиляторы, runtime, firmware, архитектуру GPU и совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения.

Объявление подтверждается опубликованной самой AMD вакансией Software Development Engineer — Rust, Compilers, and GPU Systems. В ней компания прямо называет Rust «core technical direction» при разработке системного ПО следующего поколения для GPU. Работы должны охватить компиляторы, runtime, низкоуровневое ПО GPU, прошивки и средства разработки. AMD отдельно подчёркивает: «Rust is not incidental to this role» — язык рассматривается не как вспомогательный инструмент для отдельных утилит.

( читать дальше... )

 amd, development, gpu, rocm, rust

В физике сложилась парадоксальная ситуация. С одной стороны, мы имеем блестящие математические теории (Стандартная модель, квантовая электродинамика), которые с невероятной точностью описывают результаты экспериментов (правда, часто используя подгоночные и калибровочные параметры, установленные в предыдущих экспериментах без логического понимания их происхождения). С другой стороны, мы не можем ответить на фундаментальные вопросы: «Что такое электрический заряд?», «Что такое масса?», «Почему скорость света именно такая?».

Математика даёт нам инструменты для вычислений, но не даёт понимания. Иногда она позволяет предсказывать, но не объясняет, а лишь намекает. И это не случайно — это следствие фундаментального ограничения, которое редко обсуждается.

Это ограничение заключается в том, что #математика, будучи языком, на котором можно описать что угодно, сама по себе не гарантирует, что описываемое ею существует в реальности. Мы можем придумать бесконечное число математических конструкций, которые будут с высокой точностью воспроизводить уже полученные экспериментальные данные, но лишь некоторые из них смогут предсказать новые, ещё не измеренные явления. Остальные — всего лишь красивая, но бесполезная подгонка.

Представьте себе грустного школьника, которому приходится решать тысячи задач по математике. Учебник в целом хороший, но примерно в одном проценте случаев в нем напечатаны неправильные ответы. Ученик все равно занимается по этому учебнику и в конце концов начинает решать все новые и новые задачи.

Интуитивно кажется, что результат должен быть хуже, чем при обучении по идеальному учебнику. И обычно так и происходит: неправильные данные действительно вредят обучению. Но есть любопытный нюанс, что при определенных условиях небольшое количество ошибок в обучающих данных может не только не помешать, но и привести к лучшему качеству на новых данных.

Звучит парадоксально: если учиться на неправильных ответах, откуда вообще может взяться улучшение? Об этом и поговорим.

В статье представлена переработанная текстовая версия доклада, прочитанного на JPoint 2026 с некоторыми дополнениями.

Речь пойдет об изменениях, которые произошли в сборщике мусора G1 в версиях JDK с 17 по 25, а также дано краткое введение в то, как сборщик мусора устроен.