AsmX G3: От высокоуровневого ассемблера к нативному коду. Разбираем компилятор ZGEN
ВведениеAsmX G3 — это наш ответ на избыточную сложность современного системного программирования. Это язык ассемблерного уровня, созданный для тех, кто требует полного контроля над железом, но не хочет жертвовать читаемостью и современными синтаксическими удобствами. Мы взяли мощь ассемблера и обернули её в синтаксис, который не вызывает желания выстрелить себе в ногу.Долгое время AsmX полагался на JIT-компиляцию — быстро, удобно, но не всегда достаточно для задач, где каждый такт процессора на счету. Для создания по-настояшему производительных, нативных приложений мы разработали ZGEN (Zero-latency Code Generation
DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке
С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).
AI-генератор сайтов на ChatGPT и Next.js 15: Создаем SEO-оптимизированные страницы с нуля (аналог v0)
Этот туториал — первая часть большого путешествия, в котором мы создадим AI-систему для автоматической генерации веб-страниц на React 19 и Next.js 15. Наша цель — не просто скорость, а архитектурная элегантность и идеальная консистентность дизайна.AI-генератор сайтов
VK заявила, что её новая ИИ-модель RuModernBERT ускоряет обработку длинных текстов
VK выложила в открытый доступ нейросетевую модель RuModernBERT для обработки разговорного русского языка. RuModernBERT понимает длинные тексты целиком, без разбиения на части. Модель работает локально и не использует внешние API. По словам VK, это снижает нагрузку на инфраструктуру.
Game-changer-инструменты для разработчиков которые стоит попробовать. [Часть 1-2]
Разработка программного обеспечения и DevOps-инфраструктура в сложно представить без мощных open-source-инструментов. Некоторые из них не просто полезны — они меняют подход к автоматизации, деплою, ИИ-интеграции и безопасности. В этой статье собраны действительно сильные и перспективные проекты с открытым кодом: они бесплатны, активно развиваются и способны радикально упростить жизнь разработчика, DevOps-инженера или команды стартапа. Мы не просто перечисляем названия — а подробно разбираем, как и где применять каждый из них, в чём их плюсы и ограничения, и где они действительно полезны.n8n
TabM — новая нейросетевая архитектура для работы с табличными данными от исследователей Яндекса
Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research представила новую нейросетевую архитектуру для работы с табличными данными — TabM. Она позволяет быстро обрабатывать большие массивы данных и строить высокоточные прогнозы, что особенно актуально для сфер бизнеса, исследований и медицины. Модель поможет оптимизировать поставки, прогнозировать энергопотребление, классифицировать пациентов по риску заболеваний и решать многие другие задачи.
8 простых задач, которые теперь ИИ делает за меня (и делает не хуже)
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получил только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети, чтобы освободить полдня на личную жизнь
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Что я получил от нейросетей за месяц: +2 часа к скорости и минус чувство вины перед ментором
Работа с ИИ почему-то всегда казалась мне большой и сложной — я искренне не понимал, как им пользоваться и внедрять в работу, не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг постоянно твердили: без ИИ сейчас никак. Конечно, пару раз я попробовал написать запрос, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
Как я месяц тестировал нейросети и нашёл простые промпты для ускорения работы
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
