Запрещённая математика в твоём autograd: бесконечно малые, дуальные числа и нестандартный анализ
TL;DRКогда вы пишете loss.backward(), ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами. В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа. Forward-mode автодифференцирование, на котором держатся JAX, PyTorch и пол-индустрии — это его обрезанная версия. В этой статье разберём гиперреалы и монады, реализуем дуальные числа в коде.Проблема, о которой не говорятОткройте любой учебник термодинамики. Найдите там первое начало:dU=δQ−δAОдин значок прямой, другой — кривой. Спросите автора учебника, чем δQ
Робот, способный создать себя сам. Режим «Инженера» в робототехнике
Футурологи часто предвещали будущее, в котором роботы способны сами проектировать и создавать себе апгрейды, прошивать новые модули, настраивать стороннюю технику и даже создавать себе подобных. Насколько это близко к реальности? С текущим темпом развития ИИ вопросы отпадают всё быстрее. Вряд ли кто-то сегодня усомнится, что ИИ способен написать код, самостоятельно отладить и протестировать его. Но с какими ограничениями и рисками придётся столкнуться на практике? Расскажу на примере реализации в проекте OpenGrall.
Топ-5 мифов о Python, в которые давно пора перестать верить
Введение.Открываешь свежий рейтинг TIOBE или статистику GitHub — Python снова гордо сидит в топе, обгоняя старичков и дерзких новичков. Открываешь комментарии к любой статье про архитектуру или бэкенд — и начинается: «медленный», «игрушечный», «жрет память», «напишите это на нормальном языке вроде Go или джавы».
Почему ваша LLM-платформа — следующая цель: аудит безопасности AI-сервиса изнутри
Disclaimer: Всё описанное — результат санкционированного аудита безопасности по договору. Уязвимости ответственно раскрыты, ключи ротированы, домены и IP изменены. Статья — для понимания, не для воспроизведения.Мы искали уязвимости в RAG-платформе с десятками тысяч пользователей — а нашли доступ ко всей инфраструктуре и API-ключам с бюджетом в сотни тысяч долларов. Две недели мы строили сложные цепочки: SSRF через LangChain, инъекции в промпты, HTTP smuggling, CVE в десериализации. Ни одна не дала результата. А потом мы сделали один curl к открытому порту — и получили все ключи за 5 минут.
OpenWebUI: System Prompt vs Skills vs MCP Tools — разбираем на живом примере валидации URL
Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контентаВ последних версиях OpenWebUI появились Skils, и я решил сразу же их «пристроить» в дело. Одной из задач их применения виделась валидация ссылок, которые чат-бот техподдержки отдает в своем ответе: модель должна отвечать на вопросы по документации, строить корректные ссылки на статьи и не выдумывать несуществующие эндпоинты и URL. AI-платформаГотовые серверы с LLM и инструментами для ИИ и машинного обучения. Узнать больше
Пишем прототип ИИ-агента для EdTech-саппорта без векторных баз и фреймворков: чистый Python, Gemini и JSON
Введение: проблематика задачиУ любого EdTech продукта есть проблема поддержки студентов. Я и сам столкнулся с ней в мою бытность автором курсов на степик. Студенты сталкиваются с трудностями и пишут в чат / на форум в надежде, что им помогут (особенно, если они заплатили за обучение свои кровные).Традиционный способ решения данной проблемы - куратор. Это человек, достаточно хорошо разбирающийся в предмете и структуре курса, задача которого отвечать на такие вопросы студентов. Если проект небольшой, то куратором может выступать сам автор курса.
Почему не всегда Pandas — лучший выбор (и когда стоит попробовать Polars)
Привет, Хабр! Меня зовут Данила Ляпин, я Senior Data Scientist в Яндексе и автор курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме.В современном мире анализа данных пользу библиотеки Pandas трудно переоценить — она используется везде экспертами любого уровня: от стажёров до техлидов, а последние годы это де-факто стандарт в аналитике.
Как я написал антиспам-бота (TAB) для Telegram на собственной нейросети
Telegram Antispam Bot (TAB)Привет, Хабр!
Франкенштейн на 30 ГБ RAM: Как мы пересадили мозг Gemma в скелет DeepSeek и сломали Transformers
У нас было две бесплатные видеокарты T4 в Kaggle, 30 ГБ оперативной памяти и безумная идея: что будет, если взять веса классической модели (Gemma-4-31B) и хирургическим путем, без всякого дообучения, вшить их в MoE-архитектуру (DeepSeek-V4)? В академической среде вам скажут, что это невозможно: разные размерности, несовместимые слои нормализации, разные принципы роутинга токенов. Но в парадигме Ghetto MLOps нет слова «невозможно». Есть только вопрос: сколько костылей потребуется, чтобы это скомпилировалось?
