Закон Конвэя внутри нас: инженерные системы ломаются по тем же причинам, что и люди
Linux пропитан магией. Тип файла определяется не по расширению, а библиотекой magic, которая смотрит на сигнатуру первых байтов. В системе живут демоны, процессы могут работать в режиме daemon, а исполняемые файлы хранятся в формате ELF и разбираются утилитой readelf. Это похоже на шутки старых разработчиков, но они появились не случайно.Инженерные системы наполнены метафорами, потому что так проще думать о сложном, объяснять невидимое и работать с тем, что нельзя потрогать руками. Со временем мы привыкаем к этой «магии» и перестаём замечать, что вместе с ней перенимаем определённый способ мышления.
Microsoft восполнила пробел в устранении неполадок в Windows 11 и Server 2025
Microsoft предложила IT-администраторам, управляющим корпоративной инфраструктурой в масштабе предприятия, улучшение отладочного логирования в параметрах групповой политики (GPP). Оно позволило избавиться от давних пробелов в устранении неполадок.
MLflow для исследований: как систематизировать ML-эксперименты
ВведениеКогда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются.
Построение инфраструктуры для работы с языковыми моделями: опыт X5 Tech
Привет, Хабр! Я Мичил Егоров, руководитель команды разработки продуктов искусственного интеллекта в X5 Tech. В последнее время языковые модели (LLM) стали неотъемлемой частью многих бизнес-процессов, начиная от чат-ботов и заканчивая автоматической обработкой отзывов клиентов. Однако, чтобы эффективно использовать такие модели, необходима мощная и гибкая инфраструктура. За последний год команда X5 Tech значительно выросла, проверила множество гипотез и протестировала различные модели. Основные кейсы использования включают чат-боты, суфлёры для модераторов, автоматическое резюмирование и обработку отзывов клиентов.
