Привет, Хабр! Мы - команда NIKTA.AI, и на конференции ЦИПР2025 мы решили не просто участвовать, а задать жару с нашим роботом-крабом, управляемым через Visual Language Model (VLM). Пока другие команды щелкали пультами, наш краб самостоятельно принимал решения, осматривал стенд и искал объекты. Как мы это сделали за полтора месяца? Рассказываем!
Читать далееС 1 июля 2025 года вступают в силу ужесточенные требования Роскомнадзора к трансграничной передаче персональных данных. Это напрямую затрагивает цифровые продукты, использующие иностранные облачные решения для веб-аналитики и маркетинга — включая Google Analytics и Google Tag Manager (GTM).
В этой статье разбираем, как адаптироваться к новым реалиям, избежать юридических рисков и сохранить полноту цифровой аналитики.
Читать далееНедавно задался мыслью, что хотелось бы иметь на своем телефоне удобный быстрый редактор для быстрого просмотра файлов и легкого редактирования. Имеющиеся редакторы под Android вполне себе устраивают, но синдром Утенка требовал какого-то знакомого и готового решения.
Читать далееOpenAI активно продвигает свой Assistants API как новую основу для создания кастомных AI-агентов. Многие пробуют внедрять его в поддержку клиентов, devtools, работу с документацией. Однако за видимой простотой скрываются нюансы, которые могут привести к неожиданным проблемам в продакшене.
Если не учитывать эти нюансы, вместо эффективного инструмента мы получаем искаженные метрики производительности, неконтролируемые расходы и риск «сгореть» под нагрузкой.
Такая ситуация возникает не только в теории, это реальность, когда вы пытаетесь использовать новый, более абстрактный уровень API для задач, где важен полный контроль над каждым шагом. Проблемы появляются и там, где ваши ожидания от мгновенного ответа модели сталкиваются с многошаговой логикой работы агента.
В таких системах необходим другой подход к внедрению. В этой статье разберемся, чем Assistants API отличается от классического Chat Completions API, какие у него ограничения и когда его стоит использовать, а когда лучше держаться подальше.
Читать далееПоследние годы генеративные большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT и YandexGPT, стали неотъемлемой частью многих продуктов и сервисов. С ростом популярности этих моделей возникли и новые угрозы безопасности — одной из самых актуальных стали промпт-инъекции. Что это такое, и почему это важно?
Читать далееВсем привет!
В последнее время мои знакомые стали меня часто спрашивать, как вкатиться в разработку на Go, и каждому я отвечал +- одно и то же, скидывал +- одни и те же материалы, которыми пользовался когда-то сам. И чтобы постоянно не повторяться, я решил составить простой и понятный алгоритм действий: «Учишь это шаг за шагом и становишься Go-разработчиком».
Часть 1: Философские основания самодостаточной реальности
Введение: Аксиома как основа понимания
Центральная аксиома настоящей работы: Реальность самодостаточна. Это означает, что реальность не требует внешней причины, среды или наблюдателя для своего существования или эволюции. Она является операционально замкнутой системой – все необходимые ресурсы и механизмы для ее функционирования содержатся внутри нее самой. Из этой аксиомы логически вытекают два ключевых принципа:
Читать далееВ мире php-ходящих есть мнение, что первое, что сказал Иисус Христос придя в этот мир: "исключения - зло".
Конструкция по типу try { .. } catch (Exception $e) { ..$e->getMessage() } знакома каждому 5 человеку в мире и воспринимается как неотъемлемая часть любой логики на php.
И что в этом такого?
Ничего, кроме того, что из чёткой цепочки обработки запросов ваш код быстро превращается в коллекцию try catch на каждой 3 строке. Это не кажется проблемой до того момента, как дело не дойдёт до разделения приложения на отдельные слои во благо SOLID. Представьте, что в вашей команде >1 человека и все они работают над разными слоями, которые должны между собой взаимодействовать. В подобных ситуациях все участники должны документировать все созданные методы, а так же возвращаемые исключения. И да, это хорошо, но зачастую документация исключений становится невыносимой. Таким образом ваша работа обрастает ненужным слоем прокидывания исключений, которые к слову нужно ещё и создать.
Читать далееПока одни боятся, что искусственный интеллект отберёт у них работу, другие активно перекладывают на нейросети всё больше своих программных задач. Недавние исследования показывают, кто именно использует генеративный ИИ для написания кода и насколько это выгодно в реальности.
Учёные из Университета Утрехта совместно с Complexity Science Hub решили глубоко разобраться в распространении генеративного ИИ в программировании. Они изучили более 80 миллионов изменений кода на платформе GitHub, сделанных в период с 2018 по 2024 год. Исследователи разработали специальный нейросетевой классификатор, способный отличить код, написанный человеком, от кода, созданного с помощью генеративных алгоритмов.
Выяснилось, что лидерами в этой «гонке автоматизации» стали программисты из Соединённых Штатов. Уже к концу 2024 года более 30% всех Python-функций, написанных разработчиками в США, были результатом работы искусственного интеллекта. Европейские страны, такие как Германия и Франция, также активно следуют этому тренду, достигая показателей в 24,3% и 23,2% соответственно.
Любопытно, что среди стран Азии картина выглядит иначе: если в Индии использование ИИ достигло уровня 21,6%, то в России и Китае показатели значительно ниже — 15,4% и 11,7% соответственно. Эксперты связывают это с различиями в экономических и технологических условиях, а также с возможными регуляторными ограничениями.
Интересным аспектом исследования стало выявление групп, наиболее охотно передающих рутину программирования алгоритмам. Оказалось, что новички, которые недавно начали карьеру на GitHub, особенно склонны использовать нейросети в своей работе — они доверяют ИИ около 41% задач. Опытные программисты более консервативны и чаще предпочитают писать код вручную, полагаясь на алгоритмы лишь в 28% случаев.
Читать далееВы упорно занимались, трудились, и вот наконец настал день, когда вы готовы выложить ваше первое приложение в AppStore. Вы правильно делаете, что читаете эту статью с шампанским
Шёл 1905 год, когда французский биолог Люсьен Куэно столкнулся с головоломкой. Он занимался разведением мышей, пытаясь расшифровать закономерности наследования окраски шерсти, но результаты одного из скрещиваний получались не такими, как он ожидал. Когда Куэно вывел гетерозиготных желтокожих мышей, у которых жёлтый окрас был доминантным признаком, а чёрный — рецессивным, он заметил, что на каждую чёрную мышь рождалось две жёлтых, вместо предсказанного соотношения 3:1. Потребовалось ещё пять лет, чтобы пара американских исследователей придумала объяснение происходящему, после чего мышь стала главным модельным организмом биомедицины.
Загадка Куэно поначалу казалась нарушением менделевских законов наследования. Но такие исключения типичны для биологии, где простые правила, сговариваются между собой и порождают невероятные вариации, заслоняя наше понимание, как заслоняет поле зрения густой туман. В то время, несмотря на то, что селекционеры уже давно использовали закономерности в наследовании, принципы, лежащие в основе наследственности, оставались загадочными. Так было до тех пор, пока австрийский монах Грегор Мендель не показал, что признаки передаются от родителей к потомству в виде дискретных, независимых друг от друга пакетов.
Читать далееСообщество разработчиков всегда вдохновляло меня своей открытостью и культурой обмена знаниями. В мире дизайна всё иначе — чаще показывают только финальные работы, а процесс и инструменты остаются за кадром. Хотя open-source — это не только про код, а про культуру: делиться, улучшать, переосмысливать и переиспользовать.
В этой статье делюсь опытом создания инструментов для дизайнеров, которые можно не просто посмотреть, а сразу использовать в своей работе. Рассказываю о запуске Collected — бесплатного конструктора портфолио, Swarm — платформы для онлайн-выставок, и Everywhere.tools — коллекции open-source ресурсов для дизайнеров.
Читать далееЕсть такая притча о человеке, который построил дом из прозрачного стекла, думая, что так он станет честнее перед миром. Но мир оказался не готов к такой честности — и дом превратился в клетку под всеобщим надзором.
Сегодня мы живем в эпоху, когда наши телефоны — эти маленькие спутники нашей повседневности — могут стать именно такими стеклянными домами. И делают их прозрачными не мы сами по доброй воле, а те, кто владеет технологиями невидимого проникновения.
Читать далееВ конце 1990-х мобильные телефоны стали уменьшаться в размерах. Постепенно совершался переход от «кирпичей» к устройствам, которые можно было носить с собой в кармане. Ericsson T28s, выпущенный в сентябре 1999 года шведской компанией Ericsson Mobile Communications, стал одним из заметных примеров перехода. Этот раскладной телефон выделялся малым весом и небольшими размерами. Сегодня расскажу о его возможностях и характеристиках, а потом разберу, чтобы глянуть, что там внутри.
Читать далееОптический бюджет в ВОЛС: Невидимая грань между работоспособностью и отказом. Как не оступиться в эпоху 100G+ и плотных ЦОД?
Представьте: вы спроектировали идеальную магистраль, выбрали "качественные" компоненты, смонтировали... И линк не поднимается. Или работает, но с ошибками. Или стабилен сегодня, но "падает" при нагреве летом. Часто корень зла кроется в нарушении оптического бюджета мощности (Optical Power Budget - OPB). Это не абстрактная цифра из даташита – это фундаментальный закон сохранения энергии в мире оптики. Игнорируете его – гарантируете себе головную боль. Сегодня, с ростом скоростей (100G, 400G, 800G) и плотности в ЦОД, понимание и точный расчет OPB критичны как никогда. Давайте разберемся, что это, из чего складывается, где поджидают ловушки и как избежать фатальных ошибок.
1. Суть Оптического Бюджета: Проще, Чем Кажется (На Словах)
По сути, OPB – это разница между мощностью, которую передатчик (Tx) излучает в волокно, и минимальной мощностью, необходимой приемнику (Rx) для корректной работы (чувствительностью) с учетом требуемого запаса (System Margin).
Упрощенная формула:
OPB = P_Tx_min - P_Rx_min - System_Margin
Где:
Читать далееЕсли вы проводите большую часть дня в Visual Studio Code (как и я), то вы понимаете, что это больше, чем просто редактор кода. Это ваш настоящий командный центр, не меньше. С правильными расширениями VS Code может стать мощным инструментом, который повысит вашу производительность, обеспечит чистый код и даже сделает отладку (почти) безболезненной. Конечно, сейчас кто-то подумает, ну зачем мне нужны эти расширения? Установите, и вы поймете почему.
Я собрал 10 расширений VS Code, которыми сам пользуюсь, и которые особенно будут полезны для корпоративных разработчиков, работающих над сложными, совместными и масштабными проектами. Независимо от того, сосредоточены ли вы на написании более чистого кода, раннем выявлении ошибок, оптимизации рабочих процессов Git или совместной работе с удаленными коллегами в режиме реального времени, здесь есть что-то, что сделает вашу жизнь кодирования более гладкой и быстрой.
Читать далее