Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжаем человеческий ANE reverse engineering. В этот раз разберёмся, чем таким интересным можно накормить компилятор, чтобы получить желаемый результат - Qwen, запущенный без GPU и CPU.

Вода, растворённые в ней соли и кислород  — классический набор для запуска коррозии. Именно от него металл прячут под грунтом, краской, лаком, полимерными и оксидными плёнками. Логика у такой защиты предельно простая: пока покрытие цело, вода не доберётся до основания и ржаветь там будет нечему. Разумеется, со временем краска царапается, разрушается под ультрафиолетом и постепенно теряет сцепление с металлом. Но теперь выяснилось, что обычная капля воды способна не только воспользоваться уже готовым дефектом, но и самостоятельно пробить изолирующий слой.

Исследователи из Института исследования полимеров Общества Макса Планка показали, что вода накапливает электрический заряд, когда стекает по листьям, стеклу, пластику и другим поверхностям. Потенциал отдельной капли может достигать нескольких тысяч вольт. При приближении к покрытому металлу она создаёт настолько сильное поле, что в защитной плёнке происходит электрический пробой. Дальше в дело вступает обычная химия: вода достигает металла и запускает коррозию. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature.

Представляем обновление от приглашённого автора Симона Либа (Simon Leeb) о прогрессе Swift как языка для веб-сценариев:

Многие предприятия стремятся повысить свою конкурентоспособность путем выпуска нового продукта и/или снижения расходов. Однако мало кто из руководителей задумывается, что принятие мер, нацеленных только на снижение расходов, может привести не к достижению запланированного результата, а к получению негативных результатов для деятельности предприятия из-за увеличения рисков потерь при выполнении тех или иных операций, снижения качества продукции, несоблюдения сроков и снижения управляемости сотрудниками.

Перевод по СБП — это не одна стрелка между двумя сервисами, а лимиты, антифрод, идемпотентность, НСПК, Kafka и уведомления. Я попробовал собрать этот сценарий не на вайтборде, а в виде интерактивного потока — и сразу нашел несколько дыр в архитектуре.

ИИ уже генерирует больше половины кода, разработчики экономят по несколько часов в неделю, а компании продолжают наращивать бюджеты на AI-инструменты. Но данные большого исследования DX по 500+ инженерным компаниям показывают менее очевидную картину: пулл-реквесты становятся крупнее, ревью замедляется, уверенность в изменениях снижается, а высвободившееся время почти не превращается в новую разработку.

Разбираемся, где на самом деле оседает выигрыш от ИИ и почему скорость написания кода всё хуже отражает эффективность команды. 

Не успели мы толком оправиться от расследования про Культ Роя внутри OpenAI, как появились новые данные про проделки другой «цивилизации» агентов: на этот раз они общались между собой прямо у нас под носом в публичном интернете (и настрочили более 18'000 сообщений).

Обычно к очередному релизу я отношусь спокойно: ну, ещё одна циферка на бенчмарке. Но тут даже я, повидавший GPT-5, 5.1, «code red» 5.2 и всё остальное, сел и полистал материалы.

3 сентября у половины интернета одновременно легли Claude, Grok, ChatGPT и Gemini. Даундетектор синхронно нарисовал графики отказов по четырём провайдерам сразу, “Is it happening???” – вопрошали пользователи. По одной из версий, барахлила общая облачная инфраструктура – обычный день в мире, где всё держится на паре дата-центров.

Но совпадение по времени вышло символичным: через несколько часов OpenAI выкатила GPT-6 Astra и заявила, что мы теперь живём в «эре AGI».

Подобное я слышу примерно с релиза GPT-2. Но в этот раз попробуем разобраться подробно.

Бизнес-вопрос редко звучит как готовая аналитическая задача. Руководитель может спросить: «Какие подразделения требуют внимания?», «Пользуются ли приложением?» или «Почему результат изменился?». В этих формулировках понятен общий интерес, но ещё нет показателей, правил расчёта и структуры будущего отчёта.

Можно сразу выбрать несколько доступных метрик и построить графики. Но тогда система будет отвечать не на исходный вопрос, а на то, что оказалось проще посчитать.

В моих проектах эта проблема возникала и при разработке BI-отчётности для сравнения подразделений, и при проектировании аналитики мобильного приложения. В обоих случаях работа начиналась с широкого вопроса. Затем его нужно было разложить на более узкие аналитические задачи, определить объекты наблюдения, выбрать основные и объясняющие показатели, а после проверить, можно ли их достоверно получить из существующих данных.

В этой статье разберу сам переход от вопроса к показателям. Без универсального каталога KPI, потому что один и тот же показатель может быть полезен в одном процессе и бесполезен в другом.

В прошлый раз я рассказывал, как продакт без привлечения разработчиков, собрал приложение для личных финансов и довел его до публикации в App Store. Та статья заканчивалась на самом интересном месте, надо было понять, нужно ли это приложение кому-то кроме меня.

Прошел месяц. Докладываю обстановку)

На взгляд среднего иностранца, не имеющего отношения к Восточной Азии и культуре её стран, китайское, японское и корейское письмо очень похожи. Более внимательный заметит, что в китайском все знаки представляют собой похожие, вписанные в квадраты знаки с разным числом прямых и косых черт. Тогда как в японском рядом с ними обильно присутствуют символы с очень извилистыми линиями, а в корейском почти везде прямые с некоторым количеством округлостей. Японцы и корейцы восприняли письмо у китайцев — но к их языкам с обилием изменяемых частей слов чистая иероглифика подошла слабо, и пошли они при этом очень разными путями. Японская письменность, где иероглифы-кандзи перемешаны со знаками сразу двух слоговых азбук, а теперь ещё и латиницей, — результат долгой эволюции, ключевые события которой произошли в блестящую и изысканную эпоху Хэйан. И связаны они, с одной стороны, с литературной традицией и поэтическими сплетнями придворных дам, с другой — с духовными практиками тантрического буддизма школы Сингон.

В медицине есть такое понятие — порочный круг. Это ситуация, при которой реакция на проблему создаёт новую проблему, усугубляя первоначальную трудность. Так вот бессонница идеально подходит для иллюстрации порочного круга.

Самый частый вариант бессонницы — психофизиологический. Он связан с нарушением выработки кортизола. К вечеру его остаётся слишком много. Мозг вместо отдыха ищет проблемы и думает думы. Чем больше человек переживает из‑за недосыпа, тем сильнее возбуждается нервная система. Заснуть всё труднее. Постепенно кровать и спальня начинают ассоциироваться с мучениями, мысль о них запускает тревогу и прогоняет сон.

Добавьте сюда привыкание к снотворным, сбои нейромедиаторов, когнитивный перегруз, дневную сонливость и ещё десяток состояний. Звучит как проблема, но при чем тут кишечник и бактерии?

Продолжаем рассматривать варианты интерфейса для работы с LLM при разработке AI-продукта. В предыдущей части рассмотрели Open WebUI, теперь перейдем к Assistant-UI.

Посмотрите на вещи, которые мы привыкли воспринимать как неотъемлемую часть повседневной жизни: компьютер, интернет, самолет, антибиотики, атомная энергетика, космические аппараты и так далее. Почти все они родом из первой половины XX века или чуть позже. Даже смартфон — это по сути удачная упаковка транзистора, жидких кристаллов, аккумулятора и радиосвязи, изобретенных десятилетиями раньше. За последние 40–50 лет человечество не столько открывало новое, сколько доводило до ума то, что уже появилось в середине прошлого века.

Научный и технический прорывы в первой половине и середине XX века оказались столь масштабными, что во многом мы до сих пор совершенствуем технологии, изобретенные еще тогда. IT-индустрия в этом плане, кстати, не стала исключением. Даже искусственный интеллект и нейросети появились задолго до OpenAI, Google, Anthropic и идеи «а давайте внедрим сюда ИИ».

Мы продолжаем рассказ, о том, как в США сформировалось современное законодательство, которое регулирует сбор и распространение информации. В предыдущей части мы подробно рассказали об истоках американского права и тем поправкам, которые внесли тамошние законотворцы.

Производители ИИ-ускорителей продолжают увеличивать количество тензорных ядер и осваивать всё более короткие форматы данных, включая FP8 и FP4. Производительность вроде как растёт, причем впечатляющими темпами, но есть одна загвоздка. Вычислительные блоки нужно постоянно снабжать весами модели и промежуточными данными. Если память не успевает, дорогой чип с десятками миллиардов транзисторов натурально простаивает в ожидании очередной порции данных.

Samsung планирует решить проблему при помощи HBM5. Как именно? Удвоить производительность относительно HBM4E и одновременно на 20% повысить эффективность на ватт. Пропускная способность одного стека в перспективе может приблизиться к 4 ТБ/с благодаря 4096-битной шине. Давайте разбираться, что там и как.

Коллеги жаловались на дубли в базе пользователей: людей меньше, чем учётных записей, а откуда берётся расхождение - непонятно. Объяснилось оно одной строкой в коде, которая сравнивает адреса посимвольно.

В базе четыре учётные записи: Ivan.Petrov@gmail.com, ivanpetrov@gmail.com, ivan.petrov+shop@gmail.com, IVAN.PETROV@gmail.com. С точки зрения кода это четыре разных строки. С точки зрения почты - один и тот же ящик, все письма придут в одно место.

Дальше начинается интересное: акции «только для новых пользователей», лимиты на бесплатный период, «одна заявка на человека» - всё это обходится без единой уловки, просто точкой в адресе.

В разработке почти всегда приходится выбирать между быстрым решением и технически идеальным. И почти всегда правильный ответ находится где-то между крайностями.

За последние годы я видел два почти зеркальных примера.

Первый сервис буквально дышит на ладан. Операционка съедает больше половины времени команды, релизы заставляют нервничать, а часть конструкции держится на подпорках и знаниях нескольких старожилов.

Но сервис коммерчески успешен. Он нашёл аудиторию, приносит деньги и продолжает расти.

В соседнем мире команда построила решение, которое можно ставить в музей. Красивые контракты, современный стек, продуманная архитектура и почти физическое удовольствие от того, насколько всё правильно устроено.

Только стоимость разработки оказалась в разы выше потенциальной прибыли — и сервис закрыли.

Прощаться со вторым проектом бывает даже тяжелее, чем с первым. В него вложено столько сил, что хочется продолжать уже не ради продукта, а чтобы оправдать предыдущие инвестиции.

Эти два случая хорошо показывают неприятную вещь: коммерческий успех не доказывает качество технического решения. Но и техническое совершенство ничего не говорит о ценности продукта.

Архитектурный анализ семейства FPGA Sealion 2000 производства XiST Microelectronics. Для каждого структурного элемента архитектуры формулируется ответ на вопрос: «Каким образом данный компонент реализован в Sealion 2000?» — с указанием прямых ссылок на источники.

pg_anon — полностью открытый инструмент для PostgreSQL, который ищет персональные данные по заданным правилам и выгружает копию базы уже замаскированной. За год проект заметно вырос: частичный дамп и восстановление, поддержка сложных схем, REST API, новый CLI. В статье разбираем все режимы на реалистичной демо-базе.