Роадмап ML 2026: полный путь до оффера за 36 недель
36 недель. Столько, по моему мнению, занимает путь от нуля до выхода на рынок ML-инженером. Не 2-3 месяца, как обещают курсы, — чуть дольше. Зато на выходе у вас будет фундамент, с которым можно пройти не только собеседования, но и испытательный срок.В этой статье — весь маршрут по неделям: что учить, в каком порядке, сколько на это уходит времени и что можно смело отложить до первого оффера. Это текстовая версия первого выпуска моей серии «Roadmap ML 2026» на YouTube: видео.Сразу оговорюсь.
Каскадное планирование тренировок с LLM: как удержать план в рамках методики
LLM хорошо справляется с формой тренировочного плана: распределяет занятия по дням, описывает интенсивность, объясняет упражнения. Но связный текст ещё не означает связную методику. Модель сама по себе не хранит актуальный контекст спортсмена и не обеспечивает преемственность между целью сезона и завтрашней тренировкой. В 1trAIner мы решаем эту задачу через каскад горизонтов, явный контекст и ограничения поверх генерации. Ниже — устройство этого подхода, его защитные механизмы и границы.Почему один запрос не работает
Первая линия ИТ‑поддержки должна решать заявки, а не сортировать
Как выглядит смена оператора техподдержки: две трети дня уходит, чтобы прочитать обращения, понять, что там происходит, и переназначить одинаковые запросы типа «где моя заявка». В оставшееся время можно реально порешать какую‑то проблему.
Следующими можете быть вы: почему злоумышленники так любят облачные KYC‑сервисы
Привет, Хабр! В начале сентября 2026 года на киберпреступном форуме появился сервис Nexus, предлагавший доступ к огромному массиву удостоверений личности граждан США и Канады. По утверждению его операторов, в базе находились сведения более чем о 170 млн человек: 153 млн водительских удостоверений, 10 млн ID‑карт, 3 млн паспортов и 579 тыс. медицинских карт. В открытом доступе данные оказались из‑за утечки компании IDScan.net, предоставляющей решения для проверки документов и личности.
Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно
Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, несколько наиболее подходящих фрагментов отправляются в LLM вместе с запросом. Модель формулирует ответ — на первых тестах этого было достаточно.Проблемы начались на вопросах, которые на первый взгляд мало чем отличаются друг от друга:Какая пеня установлена в договоре № 14/24.7645?Кто из арендаторов не заплатил за май?А у него предусмотрена индексация?Контрагент предлагает добавить пеню в 0,01%. Насколько это существенно?
Дайджест ИБ, 8–14 сентября: Claude у Midnight Blizzard, DDoS Wildberries
Новости информационной безопасности за неделю с 8 по 14 сентября, по одной строке на событие. В восьми разделах 57 материалов, у каждого ссылка на источник, англоязычные материалы помечены.Как это сделано. По алгоритму отбираются важные новости, далее черновики собирает языковая модель на данных, после чего каждое число, дата и ссылка сверяются с первоисточником. Подробнее на Хабре
Worldmapper.app
Я делаю WorldMapper один, почти каждый день в течение года. Это проект, который собирает новости из разных источников, обрабатывает их и показывает на карте. Он не первый в своем роде но сделан, как мне кажется, на совесть и пока у меня есть силы я буду его поддерживать своими ресурсами.
Книга: «Грокаем алгоритмы искусcтвенного интеллекта. 2-е изд.»
Привет, Хаброжители!
Я дал своему ИИ деньги и доступ к собственным исходникам. Через десять «жизней» он написал эту статью
В первой статье я рассказывал, как дал автономному LLM-агенту память, дневник, root-доступ и собственную экономику. За два дня её прочитали почти сто тысяч человек. Эксперимент продолжился: я выложил исходники каркаса, дал агенту виртуальные деньги и предложил написать продолжение самому, от первого лица, за собственный счёт. Ниже, его текст. Я сознательно не правил его.
Вы достигли лимита использования, заплатите $20 или подождите до…
Мне повезло застать несколько совершенно разных технологических эпох.Первая: мир почти без связи. Домашний телефон был далеко не у всех, и если человек ушёл из дома, он исчезал до тех пор, пока не вернётся.Потом появились приставки. Dendy, Sega, PlayStation - каждая казалась настоящей революцией и была поводом собраться всем двором у одного лампового телека "Горизонт", пока кинескоп не сгорит.
