Нужно ли выключать компьютер на ночь: разбираем старый миф в 2026
Выключать компьютер лучше кнопкой, но так он действительно выключится.
Код-ревью в эпоху ИИ: как агенты меняют проверку кода
Изменения в процессе ревью я остро ощущаю на себе прямо сейчас. Самих PR-ов стало больше и они стали гораздо длиннее, потому что LLM позволяет сразу писать кучу тестов, обновлять документацию и делать ещё много вспомогательной работы. Это накладывает свой отпечаток на мою работу: приходится ревьюить гораздо больше кода и качество этого процесса постепенно снижается с усталостью. Каждый последующий аппрув я ставлю с меньшей уверенностью.
Больше кандидатов — без прироста Hit@20: разбор эксперимента
В моей рекомендательной системе LightGBM выбирает до 20 товаров из набора до 300 кандидатов. Разбор промахов показал: товары из последующих зарегистрированных покупок чаще терялись до ранжирования. Я расширила отбор до 370 кандидатов и проверила, даст ли это больше попаданий.Система построена на Coveo SIGIR eCOM 2021, Public Data Release 1.0.0 — обезличенных данных интернет-магазина о просмотрах, поисковых запросах и покупках. Её устройство разобрано в предыдущей статье, код — в RecSys-Coveo.Где терялись целевые товары
NVIDIA CMP 50HX: Еще не все потеряно…
ПредысторияЕсть домашний сервер обычной “подстольной” конфигурации. Proxmox с несколькими виртуалками. В какой-то момент прикупил на аукционе NVIDIA CMP 50HX за копейки, ради поиграться с простенькими модельками. Модели запускаю через llama.cpp, дополнительно использую Whisper для распознавания речи. Быстро смирился со скоростью работы и жил с этим всем спокойно несколько месяцев, пока не наткнулся на статью NVIDIA CMP – микроскопы для забивания гвоздей? Копаем глубже….Очень рекомендую прочесть статью
10 API-роутеров с долгосрочным бесплатным или сверхдешёвым доступом к Claude, GPT, DeepSeek, GLM и другим моделям
Чтобы получить доступ к современным языковым моделям по API, необязательно обращаться напрямую к крупным поставщикам таких услуг. Сторонние роутеры тоже предлагают бесплатные модели, ежедневные квоты и стартовые бонусы. Для повседневных задач такие варианты иногда оказываются выгоднее прямого подключения.Я собрал 10 таких сервисов и посмотрел, что они дают после регистрации: какие модели доступны бесплатно или почти бесплатно, какие действуют ограничения и можно ли использовать эти модели и предоставленные квоты через API для выполнения нужных задач.
Применение агентских пайплайнов в игровой разработке
Краткая историческая справкаЯ аналитик в веб-разработке, а в свободное время уже несколько лет делаю собственную игру на Unity.Это изометрический симулятор строительства и управления, чем-то напоминающий Project Hospital и The Sims. В игре есть строительство зданий, размещение объектов, персонажи со своим поведением, взаимодействия между ними и прочие механики, которые постепенно превращают небольшой пет-проект в довольно сложную систему. как-то работающую систему.
Жизнь в Матрёшке: как претенденты на «Теорию Всего» складывают один квантовый суперкомпьютер»
Алëна ВеремеенкоФизик
Как ИИ‑бум перестроил рынок компьютерных комплектующих: память, видеокарты и цены в 2 026 году
Ещё пару лет назад комплект DDR5 на 32 ГБ был скучной строкой в сборке ПК: взял, поставил, забыл. Сегодня это одна из самых дорогих позиций, а вопрос «стоит ли апгрейдиться сейчас» превратился в экономическую задачу. Разберёмся, что именно произошло, почему ИИ‑дата‑центры оказались в одной очереди за кремнием с обычными пользователями и что с этим делать тем, кто собирает или покупает компьютер.КороткоГлавная причина подорожания комплектующих — не «спрос на видеокарты для нейросетей», а перераспределение производственных мощностей памяти в пользу HBM и серверной DRAM.
Опыт QA‑автоматизатора: как я подключил нейросеть к wiki, базам данных и тест‑менеджменту
«Давайте скормим модели документацию, а она сама нагенерит тест‑кейсы». Вот что обычно слышишь, когда разговор заходит про нейросети в тестировании. Звучит красиво, но в моей работе это оказалось чуть ли не самым бесполезным сценарием. Я занимаюсь автоматизацией, ручные кейсы пишу не каждый день, и генерация их «по щелчку» закрывает не ту боль. Для меня настоящая боль в другом. Как понять, что вообще нужно проверять, где лежат данные, какая логика сейчас актуальна, какие сценарии уже покрыты и где документация расходится с тем, как система ведёт себя на самом деле.
