Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжение истории. Во второй части речь пойдет про поиск пути к своему симулятору: затронем мультиагентные системы "прошлого" (MAS), акторную модель (actor model), современную игровую архитектуру ECS и Data-Oriented Design. Что взлетело, что не взлетело, и почему гибридная архитектура показалась подходящей для трёхуровневой модели управления из первой части. Все это с историческими отсылками к Хьюитту, Армстронгу и Эктону.

TL;DR. Мы выкатили открытый бенчмарк MELT-1 — он меряет не сколько модель знает в идеальных условиях (MMLU & co), а сколько она проживёт под дрифтом распределения и сколько стоит держать её живой. Три оси: $/1M успешных решений, часы до деградации без ретрейна, p99-латентность сенсор→актуатор под 40 °C. 30 суток непрерывного инференса, 5 сидов, два температурных профиля, sensitivity-анализ. На closed-loop manipulation наш агент (Metabolic AI, non-transformer) против Llama-class 7B INT8 показал 9.4× по стоимости, 8.5× по выживанию под дрифтом, ~1600× композитно. Архитектура закрыта — патент на стадии экспертизы. Бенч открытый: харнесс, сцены, оракул, sensitivity-скрипты, опубликованный VAE-энкодер дрифта. Прогоните своих агентов и положите рядом. PDF с полной методологией и threats to validity — в конце статьи.

Миграции базы данных вроде бы есть, Liquibase подключен, changelog лежит в репозитории, CI зелёный, релизы проходят регулярно. Значит, процесс под контролем?

Не всегда…

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о том, как роботы работают с предметами в реальной жизни. Современные роботы умеют выполнять множество простых операций, но терпят катастрофический провал в задачах, требующих понимания трехмерных пространственных отношений и физической осуществимости действий. Попробуем разобраться, как с помощью vision-language models (VLM) роботы учатся работать с предметами в пространстве.

В последнее время мне довольно часто приходится отвечать на вопросы, как я добиваюсь такой эффективности работы с ИИ-ассистентом, хотя коллеги гораздо тщательнее относятся к промптам, пишут километровые преамбулы на каждый чих и увещевают своих помощников мантрами наподобие «ты аналитик-архитектор с трехсотлетним стажем».

Записал вот и даже перевел на русский свои рецепты, чтобы каждый раз не вставать.

SectorOS - это небольшая операционная система (далее для удобства я буду писать "ось"), написанная на ассемблере x8086, умеющая запускать пользовательские программы, и предоставляющая для этих программ минимальный интерфейс взаимодействия со своей собственной файловой системой - SFS.

Если с покупкой крипты в России нет никаких проблем, то вот с превращением цифровых активов в фиатные сразу возникают трудности.

В прошлом большом цикле статей мы рассказывали историю «ганноверской пятёрки» западногерманскоих хакеров во главе с Карлом «Хагбардом» Коха и Маркусом «Урмелем» Гессом. Напомним: они из сочетания желания подзаработать, «дать пинка американскому империализму» и личной увлечённости Коха циклом «Иллюминатус!», который привёл его к вере в реальность всемирного заговора, стали первыми из хакеров, оказывавших услуги КГБ СССР. В середине 80-х Гесс и Кох лазили по серверам американских военных и научных объектов, пытаясь собирать для советской разведки разные интересные данные, пользуясь сказочным раздолбайством американских инфобезопасников — пока один въедливый калифорнийский сисадмин не заставил спецслужбы США заняться делом всерьёз. Коху эта история так или иначе стоила жизни при странных и трагичных обстоятельствах.

По свежим данным, сотрудники со стажем в компании менее года в октябре 2025 года получали в среднем 96,5 тыс. руб., двумя годами ранее было 71,9 тыс. руб., то есть рост составил +34,3%.

Самые высокие средние зарплаты оказались у сотрудников со стажем 1-5 лет - 99,3 тыс. руб., затем 5-10 лет - 98 тыс. руб., а у работников со стажем более 30 лет - 83,6 тыс. руб.

На первый взгляд это странно, ведь чем выше стаж, тем больше оплата должна быть. Но тут так не работает и чем ярче это искажение проявляется, чем очевиднее - для роста оплаты труда нужно менять компании.

Весной 2000 года Ларс Ульрих, барабанщик Metallica, пришел к офису предшественника «торрента» Napster с картонными коробками. В них — распечатанные списки с именами 300 000 человек. Это фанаты группы, которых Ульрих требует заблокировать на музыкальном сервисе Napster. 

В то время идея свободной информации противопоставляла себя авторскому праву. Это приводило к множеству перегибов, споров и судов. Многие из них сформировали индустрию такой, какой мы знаем ее сейчас. Разбираемся, как интернет-общественность боролась против закона и авторских прав, что решали суды и компании и что из этого вышло.

Возвращаемся после небольшого майского перерыва с новым дайджестом - советы и хитрости Xcode 16 и как добиться 0 рекомпозиций в сложном кастомном UI, три раунда войны с Android-клавиатурой в WebView и обновление без разрешения пользователя, 10 оптимизаций Swift, которые улучшат производительность, тестирование Compose по-новому, декларативная навигация для Flutter, под капотом перезапуска приложения Бургер Кинг и многое другое. Заходите!

Сам я левша, и несмотря на попытки переучивания в садике, единственное что делаю правой рукой – держу ложку. В детстве при этом часто слышал, что левши «креативнее» или «мыслят как-то иначе», но не наблюдал какой-то особой разницы. Отсутствие телевизора, как мне кажется, сыграло куда большую роль. Удивляло другое: почему среди людей только 10% левши, в то время как среди животных соотношение 50/50? Новое исследование объясняет, как праворукость стала доминирующим фактором для нашего вида.

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. 

А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям.

Один из способов понять как возникает сложность  — это попробовать создать ее самому. 

Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям.

Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее.

Github

Сайт-песочница 

YouTube

Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно. 

В научной фантастике одной из самых перспективных субстанций, которая могла бы стать идеальным топливом для звездолётов, считается антивещество. Антивещество — это экзотическая форма материи, основными составляющими которой являются антипротоны и позитроны (антиэлектроны). Кроме того, искусственно получены атомы антигелия и антиводорода. Антипротон и позитрон инвертированы по свойствам протону и электрону. 

Каждую весну ко мне приходят русскоязычные абитуриенты с одинаковым набором вопросов: какая программа сильнее, какой рейтинг важнее, сколько стоит семестр, насколько тяжёлый учебный план. И почти никогда не спрашивают самого важного — что собственно происходит после диплома.

А там сейчас, по европейским меркам, очень благоприятная картина:

— до 18 месяцев на поиск квалифицированной работы по §20 — как право, а не милость — пониженный порог Blue Card для свежих выпускников — 45 934 евро в год — 21 месяц до ПМЖ по Blue Card при немецком B1 — отдельный двухлетний путь к ПМЖ для выпускников немецких вузов на §18b

В новой статье на Habr — карта всех маршрутов, зарплатные пороги на 2026 год, шесть типичных мест, где выпускники теряют время, и пять конкретных сценариев. Главный вывод: это вопрос абитуриента, а не выпускника — слишком многое определяется ещё на этапе выбора программы.

Вчера автор побывал на прекрасной конференции Backend Talks 360 от компании Yandex и не в силах спокойно спать, не ответив конструктивной критикой на доклад Ильи Абрамова о работе Яндекс.Диска, автор принялся писать очередной "В интернете кто-то не прав". Что из этого вышло - добро пожаловать под кат.

«Укрытие», оно же Саркофаг, стало неотъемлемой часть внешнего вида ЧАЭС в представлении рядового человека и среднестатистического геймера. Это — конструкция из стали и бетона укрыла от мира развёрстую дыру реактора 4-го энергоблока Чернобыльской АЭС. Это — памятник первой Атомной эре, начавшейся с огненных грибов над Аламагордо и Японией и закончившийся полуночным взрывом на ЧАЭС. Это — гигантский короб, появившийся за считанные месяцы в тяжелейших условиях, с которыми когда либо сталкивались строители.

Закон Паркинсона гласит, что работа растягивается на всё отведённое под неё время. А в современную эпоху ИИ у людей вообще появился инструмент, способный масштабировать результаты их работы до той степени, до которой они смогут нагенерировать целевой контент, то есть почти безгранично.

То, что я наблюдаю в своём профессиональном поле на протяжении двух последних лет, сложно описать. Первый явный звоночек я заметил чуть меньше, чем полтора года назад. Тогда я обратил внимание, что коллега отвечает мне в переписке с помощью ИИ. Его выдала пунктуация — длинные тире там, где их никто не использует; ритмическая структура текста и уверенное рассуждение на тему технологий, в которых он заведомо не разбирался.

Я задумался над этой ситуацией, пытаясь понять, стоит ли спорить с человеком, который явно просто копирует ответы модели. Канал был публичным, и мне приходилось тратить уйму времени на исправление элементарных вещей. В конечном итоге я сдался — какого-то осмысленного диалога со встречной стороны всё равно не было.

Генеративный ИИ способен создавать, казалось бы, экспертную работу, сам при этом экспертом не являясь. Как результат, здесь возникает два вида проблем. Во-первых, новичок может быстрыми темпами воспроизводить работу, по содержанию близкую к работе старших специалистов, не имея достаточного опыта для оценки её качества. Во-вторых, люди могут получать при генерации галлюцинации или артефакты в тех областях, в которых они не разбираются. С виду это похожие проблемы, но между ними есть разница. Первую удалось хорошо измерить с помощью исследований. Но не вторую, и по своему опыту могу сказать, что она самая опасная.

Недавно прогремела громкая новость: Google DeepMind будет тестировать ИИ-модели в EVE Online — одной из самых сложных MMO с живой экономикой, корпорациями игроков, дипломатией, войнами и рынками. Лаборатория заключила исследовательское партнерство с Fenris Creations, студией-разработчиком EVE Online, ранее известной как CCP Games. Google также получила миноритарную долю в компании.

Сделка прошла в момент крупной перестройки студии. Fenris Creations вышла из-под контроля Pearl Abyss и стала независимой после соглашения на 120 млн долл. Компания сохранила руководство, команды и текущие проекты, включая EVE Online, EVE Vanguard и EVE Frontier.

DeepMind не будет запускать эксперименты в основном мире EVE Online. Для исследований будет использоваться офлайн-версия игры на локальном сервере. Это позволит тестировать и оценивать модели в изолированной среде.

Зачем ИИ-проектам такие песочницы, чему они будут там обучаться и каким может стать ИИ благодаря такому обучению.

Микросервисы запускаются, контейнеры оркестрируются, а сеть… ну, она как-то сама работает. Негласное правило многих начинающих разработчиков и админов: работает — не трогай. Но ровно до тех пор, пока в продакшене не отвалится резолв DNS или база данных не станет отдавать странные таймауты. В этот момент сеть превращается в настоящую головную боль.