Последняя экспонента
Технологическая сингулярность была одной из последних больших форм веры в прогресс, ещё пытавшейся выглядеть как теория. В её основе лежал простой образ: если технологическое развитие ускоряется, если каждая новая ступень делает следующую не просто возможной, а более быстрой, то исторический график рано или поздно перестаёт быть продолжением прежнего тренда и начинает напоминать экспоненту. А экспонента в историческом воображении всегда выглядит как особый тип обещания: долго почти ничего, потом — почти вертикаль.
Ubuntu 26.04 на клоне DGX Spark (Asus GX10)
DGX Spark и его клоны поставляются с DGX OS (фактически, Ubuntu 24.04 с кучей дополнительных пакетов от Nvidia). Причем, драйвера используются довольно старые, версии 580, cuda toolkit тоже чуток устарел, 12-ой версии. Кроме того, стоит куча невразумительных пакетов с телеметрией (типа, для работы с Nvidia Sync), обвешано все какими-то левыми скриптами и странными настройками.
Как мы с Claude Code учились оценивать качество RAG системы
Уверен, на Хабре найдётся немало статей, посвященных оценке качества RAG систем. Тема по-прежнему остаётся актуальной, потому что даже готовые библиотеки вроде RAGAS не очень-то работают из коробки, требуют навыков программирования и некоторой квалификации. При этом сам процесс оценки - повторение достаточно простых операций и мне всегда хотелось переложить его на AI-ассистента.
Границы применимости LLM в мобильном UI-дизайне
LLM уже умеют быстро собирать мобильные макеты, и на первый взгляд результат часто выглядит убедительно. Кнопки похожи на кнопки, bottom sheet на bottom sheet, экран не разваливается, и его можно показать на обсуждении. Но на практике это всего лишь аккуратный черновик, который ещё нужно как следует доработать: посмотреть компоненты, состояния, навигацию, safe area, длинные тексты и поведение на маленьком экране.
ML за 6 месяцев в 2026: реальные курсы и честные выводы
Курсы машинного обучения позволяют освоить интересную дисциплину за 6 месяцев, превращая разрозненные алгоритмы в отлаженную фабрику данных: от предобработки признаков и настройки нейросетей к деплою моделей, мониторингу метрик и автоматизации рабочих процессов. В этом материале, обратившись к каталогу Хабр Курсов, мы разобрали несколько треков с разной глубиной практики и поддержкой наставников и собрали чек-лист для старта без воды.Содержание
AI‑ассистент пишет код: 8 антипаттернов, из‑за которых он падает в проде
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про антипаттерны работы с AI‑ассистентом кода — те, из‑за которых сгенерированный код спокойно проходит ревью, мёржится с зелёными тестами, а потом превращается в ночной инцидент.
Почему промпты для VLM работают наоборот: как это исправить
Недавно я пытался выжать максимум из корпоративной OCR-модели, перебирая промпты и гиперпараметры, когда наткнулся на issue в репозитории Qwen-3-VL. Автор утверждал, что точность задачи выросла просто от изменения порядка: сначала изображение, потом текст. Просто перестановка блоков.Звучало странно. Трансформеры используют позиционное кодирование, но модель видит те же пиксели и те же слова. Порядок не должен так сильно влиять. Я проверил, оказалось, автор был прав.| Если вам интересна тема AI‑агентов и внедрения нейросетей, заглядывайте в мой Telegram‑канал ДругОпенсурса
Для крупных ИИ-ЦОДов создадут спецзоны с льготными тарифами на электроэнергию
Правительство готовит законопроект об ИИ, где есть статья 21 про энергетические спецзоны, территории с едиными тарифами и стройкой сетей за счёт бюджета:https://www.kommersant.ru/doc/8512956
Автотесты: опыт построения системы качества для Kubernetes-платформы
На старте проекта у нас не было ни одного автотеста. При этом продукт уже представлял собой полноценную платформу контейнеризации на базе Kubernetes с большим количеством управляемых сервисов и единой консолью управления. Любое изменение могло затронуть базы данных, брокеры сообщений, системы хранения данных или внутренние управляющие компоненты платформы.
