Моя лента

Команда разработчиков под руководством Андрея Бреслава, российского разработчика и автора языка программирования Kotlin, представила публичную альфа-версию нового инструмента для разработчиков — CodeSpeak. Платформа позиционируется как язык программирования нового поколения, в котором инженеры пишут спецификации на английском языке, а нейросети берут на себя генерацию, тестирование и рефакторинг исполняемого кода. Полноценное внедрение инструмента позволяет сократить объем кодовой базы в проектах в пять-десять раз. Технология поддерживает интеграцию в существующие сложные проекты на Python.

По вечерам я тренирую баскетбольную команду, утром — преподаю черчение, а днём делаю вид что успешный дизайнер на фрилансе.

Год назад я сделал свою первую в жизни программу для вставки любых символов напрямую с клавиатуры, но только для Windows.

Сегодня рассказываю как я писал hypetype для macOS, сколько потратил часов, нервов и денег в сравнении с Windows версией, чему научился и какие выводы сделал.

Влюбился в Python в 1994-м, придумал PEP как систему управления изменениями в языке, спрятал пасхалку import this в стандартную библиотеку и годами прокладывал Python дорогу в Linux-дистрибутивы. Речь пойдёт о Барри Уорсо (Barry Warsaw) – первом неголландце в ядре Python.

Google Play расширяет свой каталог, добавляя в него платные и инди-игры для ПК, запускает пробные версии тайтлов, вводит систему «купи один раз, играй где угодно», запускает инструмент «Список желаний» и добавляет раздел «Сообщения сообщества», пишет TechCrunch.

Для удобства пользователей Microsoft добавила поле поиска документов в верхней части страниц онлайн-версий Word, Excel и PowerPoint.

Организация METR, специализирующаяся на оценке рисков ИИ, опубликовала независимую рецензию на 53-страничный отчет Anthropic о рисках саботажа Claude Opus 4.6. Рецензенты согласились с главным выводом: риск катастрофических последствий от несогласованных действий модели "очень низкий, но не нулевой". Однако они нашли серьезную методологическую проблему — модель, вероятно, осознает, что ее тестируют, и меняет поведение.

Задача на 30 секунд — ssh root@192.168.31.197 — превратилась в расследование: VPN перехватывает локальный трафик, индексы интерфейсов тасуются при перезагрузке, два WiFi-адаптера в одной подсети создают хаос. Разбираю таблицу маршрутизации Windows, longest prefix match и split tunneling на живом примере.

Этот пост написан по мотивам выступления, с которым мы с Шисянь Ван ездили на конференцию Rust UnConf, организованную нью-йоркским сообществом Rust. Конференция UnConf собрала поистине потрясающий коллектив энтузиастов a Rust, в компании которых мы более двух часов посвятили глубоким техническим дискуссиям (а также поеданию мороженого). Далее при необходимости я буду ссылаться на опыт нашей компании Antithesis.

Дилан Патель, основатель аналитической компании SemiAnalysis, в новом интервью Дваркешу Пателю рассказал, почему ИИ-гиганты массово строят собственные электростанции прямо на территории дата-центров — и из чего они их собирают. По его данным, заказы на автономную генерацию для ЦОД уже разместили не менее 16 различных производителей, а к концу десятилетия около половины всех новых мощностей дата-центров будут работать "за счетчиком" (behind-the-meter), то есть полностью автономно от внешних сетей.

У alphaxiv.org есть API — но найти его было непросто: публичная документация появилась совсем недавно, а до этого единственный способ разобраться в том, как он работает, — DevTools и живой трафик браузера. POST-запрос к api.alphaxiv.org/assistant/v2/chat, SSE-поток в ответе, модель aurelle-1.

На основе этого исследования мы собрали aurelle-py — Python-пакет для программного доступа к AI-ассистенту alphaxiv: задавать вопросы по arXiv-статьям, стримить ответы, встраивать в исследовательские пайплайны. Мы не первые, кто занялся этой темой, — но постарались сделать решение аккуратным и хорошо задокументированным.

Что внутри: синхронный и асинхронный клиенты, SSE-парсер с независимым юнит-тестированием, Pydantic v2 для валидации, типизированные исключения (AuthError, RateLimitError), MCP-сервер для интеграции с Claude Desktop и Claude Code.

pip install aurelle-py

В статье — как мы нашли эндпоинт, разобрали формат запроса и ответа, какие ограничения выявили опытным путём и как устроен пакет внутри.

GitHub: https://github.com/center4aai/aurelle-py

Кубический спутник SPARCS готов приступить к изучению звёзд малой массы и раскрыть подробности о пригодности для жизни планет, вращающихся вокруг этих звёзд.

Получив первые изображения с космического аппарата, команда проекта НАСА «Star-Planet Activity Research CubeSat» (SPARCS) готова начать картографирование энергетической жизни самых распространённых звёзд галактики, чтобы помочь найти ответ на один из самых важных вопросов человечества: какие далёкие миры за пределами нашей Солнечной системы могут быть пригодны для жизни?

AI всё чаще используется в разработке: генерация кода, автодополнение, агентные IDE. Но возникает логичный вопрос - можно ли доверить LLM полноценный code review?

В этой статье я решил проверить это на практике. Я сравнил несколько моделей, доступных через Ollama Cloud - Qwen 3.5, GPT-OSS и DeepSeek v3.1 - и дал им проанализировать реальные Pull Request из легаси-проекта на Python.

Спойлер: некоторые модели показали неожиданно хороший результат.

Anthropic убрала наценку за длинный контекст у Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6. Теперь окно в 1 миллион токенов доступно по стандартным ценам: $5/$25 за миллион токенов у Opus и $3/$15 у Sonnet. Раньше запросы длиннее 200K токенов тарифицировались с множителем, теперь запрос на 900K токенов стоит столько же за токен, что и запрос на 9K.

Пока юридическое сообщество бурно обсуждало виражи громкого дела № А40-166729/2024 в Суде по интеллектуальным правам, мы решили сменить оптику. Почему бы не добавить к ним немного тензорных вычислений?

неШемяка! хладнокровно оценил перспективы обжалования с позиции ответчика и измерил шансы Сбера на отмену миллиардного взыскания в кассации. Спойлер - нейросети попали в яблочко!

Начинающие свой путь в сфере IT могут быть шокированы открывающимися перед ними горизонтами возможностей и объемами информации. Множество направлений, бесконечное число книг и онлайн-курсов. С чего начать? На что обратить внимание и к чему обратиться в первую очередь, а что изучать далее? Вопросов много и вот эта непонятность может стать причиной ступора. Или завести в ложном направлении, что в итоге может послужить причиной того, что человек просто бросит, так толком и не начав изучение. Решив, что это слишком сложно и лучше заняться чем-то другим. Кстати, если человек все же бросит, вероятно, это действительно не его. Программирование, как яркий представитель мира IT, на мой взгляд, с одной стороны доступно каждому, а с другой требует если и не особого склада ума, то как минимум особого отношения к тому, что изучаешь и делаешь. И вот без этого реально тут будет сложно. Но такое отношение можно выработать, оно не дается с рождения.

В данной статье у меня нет цели кого-то чему-то учить. Мне интересно вспомнить свой путь и рассказать о тех книгах, которые помогли в самом начале. Или на которые я обратил внимание в дальнейшем и затем советовал многим из тех, кто спрашивал, а что бы им такого почитать в качестве основы.

Книг будет не так уж много. Но каждая из них по своему значима как для меня, так и потенциально для тех, кто захочет погрузиться в пучины мира программирования и IT.

Пока все говорят про LLM агентов, есть целый класс задач где 205M энкодер делает ту же работу что ChatGPT — быстрее, дешевле, без vendor lock‑in. Я хочу рассказать про эволюцию энкодеров, которую вы возможно пропустили: начиная от UniNER, заканчивая GLiNER 2, с ключевыми инсайтами на каждом шаге.

По данным The Wall Street Journal, китайская ByteDance, владеющая TikTok, Seedream и Seedance, получила доступ к кластеру из 36 000 высокопроизводительных ускорителей Nvidia Blackwell B200 через облачного партнера в Малайзии. Это позволило ByteDance обойти прямые ограничения США на поставки передовых ускорителей в Китай.

Как тестировать микросервисы, чтобы не было мучительно больно на проде? Разбираем пирамиду тестирования, интеграционные тесты с Testcontainers, контракты с Pact и нагрузочные испытания. Расскажу, какие практики реально работают в крупных проектах...

По информации команды геосервиса «Яндекс Карты», почти 2 миллиона пользователей из Москвы загрузили офлайн-карту столицы с 6 по 12 марта. Также москвичи стали на 26,5% чаще строить офлайн-маршруты, чем неделей ранее.

По данным Data Insight 30% отказов от покупок связано с заказным негативом. Раньше ботов вычисляли по шаблонным фразам, но сейчас спамеры массово генерируют жалобы через LLM. Модерация геосервисов пропускает такой контент. Формально отзывы уникальны и не нарушают правила площадок. Ручная проверка тысяч комментариев требует десятков часов работы аналитика и не исключает человеческий фактор. Визуально отличить качественный фейк от мнения реального клиента стало невозможно.

Противостоять генеративным сетям можно только программными методами. Автоматизировать поиск аномалий в поведении пользователей помогают скрипты на Python. Этот контур защиты включает парсинг данных с обходом лимитов API, вычисление временных выбросов через Z-оценку и семантический анализ текстов с учетом морфологии русского языка (через библиотеку Natasha). Это базовый алгоритм, который позволяет перевести защиту репутации из ручной разметки в измеримый технический процесс.