CI-CD для карьеры: как я написал бота, который проходит HR-фильтры вместо меня
Привет, Хабр.Любой разработчик знает: если действие нужно повторить больше двух раз — его надо автоматизировать. Мы настраиваем пайплайны для деплоя, пишем автотесты, используем линтеры.Но когда дело доходит до поиска работы, мы превращаемся в биороботов.Заходим на hh. Вбиваем фильтры. Читаем описание (которое на 90% копипаста). Пишем сопроводительное (которое никто не читает). Жмем кнопку. Повторить 100 раз.Меня хватило на два дня. Потом я понял, что трачу часы на работу, которую должен делать скрипт.Попытка №1: Тупой парсер (Python + Requests)Сначала я решил задачу в лоб. Написал воркер, который:
OpenAI раскрыла внутреннюю механику Codex CLI
OpenAI опубликовала подробный технический разбор Codex CLI, локального агентного инструмента для работы с кодом прямо на машине пользователя. Материал особенно полезен тем, кто разрабатывает собственных агентов или оптимизирует расходы на инференс и работу с контекстом.
Тим Бернерс-Ли: сеть «оптимизирована для злобы», ещё не поздно это исправить, и битва за душу Интернета продолжается
Создатель World Wide Web, британский учёный
# Vibe Coding под прицелом: Claude Opus 4.5 против китайского GLM-4.7 в бою за транскрибацию GigaAM
Vibe Coding под прицелом: Claude Opus 4.5 против китайского GLM-4.7 в бою за транскрибацию GigaAMСсылка на мой итоговый проект: https://github.com/yaruslove/DialogScribe
Когда нейросеть решит то, что не решил никто?
В середине 2024 года GPT-4 спотыкался на школьных задачах, а к концу 2025-го модели щёлкали олимпиадные как орехи. Полтора года, и мы преодалели дистанцию от «найди икс» до «докажи теорему». Epoch AI решили заглянуть еще дальше
Учёные представили приложение для распознавания следов динозавров
Учёные запустили приложение DinoTracker, которое с помощью искусственного интеллекта распознаёт окаменевшие следы динозавров и помогает определить, какому виду они могли принадлежать. Разработка адресована не только специалистам, но и любителям: достаточно сфотографировать отпечаток, загрузить изображение в приложение — и система предложит наиболее вероятные совпадения из своей базы данных.
Почему Andrej Karpathy использует SVM в 2026 году (и вам тоже стоит)
На arXiv каждый день появляются сотни новых статей по машинному обучению. Читать всё — нереально, а пропустить что-то важное — обидно. Andrej Karpathy решил эту проблему с помощью SVM + TF-IDF. И знаете что? Его подход работает настолько хорошо, что его используют даже в академических системах. В этой статье разберём, как это устроено, когда применять (а когда не стоит), посмотрим на производительность и напишем рабочий код на полсотни строк.
Работа с несбалансированными данными: SMOTE мёртв, что работает
Бывали у вас датасеты, где класс «1» встречается в 100 раз реже класса «0»? У меня — постоянно. Модель радуется высокой точности, а на деле совершенно промахивается по редкому классу. Давайте обсудим, почему старый добрый SMOTE уже не торт, и что помогает в таких случаях. Дисбаланс данных как проблемаЕсли у вас 99 кошек и 1 собака, алгоритм, который всегда угадывает «кошка», получит 99% точности — и это ловушка. Классическая метрика accuracy тут бессмысленна, модель может совсем не узнавать собак, но всё равно быть якобы точной.
Как я написал TTS-движок на Rust за месяц: путь от Python к production-ready решению
Кому лень все читатьЯ переписал Qwen3-TTS (600M параметров) с Python/PyTorch на чистый Rust.Результат: бинарник 12 МБ вместо 2 ГБ venv
