egorius

Posted by pg_expecto

https://habr.com/ru/posts/973926/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973926

Этот пост — необычный. Он не о новом инструменте или результате исследования, а о процессе научной (и околонаучной) работы, ценности peer review, даже в его минимальной форме, и о том, как важно уметь признавать и исправлять ошибки.

Peer review (от англ. peer — «равный, коллега», review — «рецензия») — процесс экспертной оценки научных работ независимыми экспертами из той же области знаний. Эти эксперты (рецензенты) не работают в том же учреждении, что и автор, и не имеют с ним конфликта интересов. Их задача — беспристрастно проанализировать исследование и дать заключение о его качестве.

Всё началось с одного вдумчивого комментария: https://habr.com/ru/articles/973126/comments/#comment_29208416

@khalimonas- спасибо за наводку

В сценарии действительно была допущена методологическая ошибка, которая исказила результаты и, как следствие, выводы.

Научная и исследовательская честность требует исправления ошибок, а не их сокрытия. Поэтому, предприняты следующие шаги:

1. Статья по эксперименту "Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-4 «Временная таблица»" ( https://habr.com/p/972276/ ) - исправлена, эксперимент откорректирован.

2. Выводы в статье по итогам цикла экспериментов "Итоги анализа вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса" (https://habr.com/p/973126/) - исправлены. Результат цикла экспериментов - изменен.

3. Статья "Прогноз vs Реальность: прогноз нейросети «Временная таблица vs CTE в многопользовательской среде PostgreSQL»" - снята с публикации. Статья была построена вокруг вопроса к нейросети, который, как выяснилось, был сформулирован на шатком фундаменте (из-за той самой ошибки в сценарии).Постановка вопроса была признана некорректной, что делает всю статью и ее анализ невалидными. Во избежание распространения ложной информации, статья - удалена. Это более ответственный шаг, чем исправление, так как ее основная предпосылка была ошибочна.

Выводы и благодарность

Этот случай стал для мощным напоминанием о нескольких важных принципах:

• Ценность открытости. Публикация методологию позволяет сообществу ее проверить.

• Сила сообщества. Один вдумчивый комментарий может быть ценнее десятков часов самостоятельной работы «в слепую».

• Процесс важнее результата. Настоящее исследование — это не путь от гипотезы к красивому графику, а итеративный процесс проверки, сомнения и корректировки. Ошибаться — нормально. Гораздо важнее, как ты исправляешь ошибки.

Огромная благодарность @khalimonas  , за потраченное время и внимательность, чтобы указать на неточность.

Этот опыт только укрепил убеждение в важности диалога с техническим сообществом. Я продолжу делиться своими экспериментами, и буду рад любой конструктивной критике, которая помогает приблизиться к более точному пониманию исследуемой темы.

Все указанные выше изменения внесены. Первая статья обновлена, вторая — откорректирована, третья — удалена.

https://habr.com/ru/posts/973926/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973926

Posted by PvsTeam (PVS-Studio)

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/posts/973560/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973560

Посоревнуйся с анализатором! Найди ошибку в коде!

Ошибка из проекта OpenIDE

https://habr.com/ru/companies/pvs-studio/posts/973560/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973560

Posted by denis-19

https://habr.com/ru/posts/973882/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973882

Google представил топ лучших расширений для Chrome в 2025 году: 

• HARPA AI: позволяет автоматизировать любую работу в интернете: мониторинг сайтов, напоминания, боты, поиск, скрапинг; 

• Quillbot: если работаете с текстом — это вам. Проверка орфографии, рерайт ИИ‑текста, подборка синонимов и даже проверка осмысленности текста;

• Monica и Sider: добавляют в браузер боковую панель с самыми полезными нейронками. Удобный доступ к сразу нескольким чат‑ботам, быстрой генерации картинок и видео, проверке и переводу документов; 

• Fireflies и Bluedot: помогут в создании заметок и автоматической расшифровке бесконечных созвонов; 

• QuestionAI и eJOY: школьники и студенты, а это вам — помощник по выполнению домашних заданий и разбору тем по любым предметам. 

• Adobe Photoshop: быстрый доступ к Фотошопу. Веб‑версия проще, но там есть все нужные инструменты для редактирования фотографий, в том числе ИИ‑фотошоп;

• Phia: шопинг‑расширение с ИИ для автоматического сравнения цен при покупках в браузере. Идеально, если все ещё мечтаете найти дешёвые ОЗУ.

https://habr.com/ru/posts/973882/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973882

Posted by oldzoomer

https://habr.com/ru/posts/973856/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973856

Привет, это снова Егор Гаврилов. Сегодня я расскажу, что было сделано за последний месяц в рамках очередного своего пет-проекта - StingrayTV Alice.

Предыдущая статья была вынесена в черновики мной, однако если вкратце, StingrayTV Alice - это попытка интегрировать ресиверы Триколора на базе платформы StingrayTV с сервисом "Дом с Алисой". Это позволяет управлять ресивером через Алису, и интегрировать его в общий умный дом. Проект пережил несколько доработок, и сейчас там используется Keycloak, Spring Boot 4, и другие самые современные технологии. Также было сделано множество улучшений кодовой базы, что позволило избавиться от лишнего кода, и улучшить стабильность и производительность данного гейтвея.

Keycloak: теперь нормальная аутентификация - это реальность

Изначально планировалась аутентификация по физическому присутствию пользователя за консолью сервера. Однако реализовать это достаточно было нетривиально, и поэтому принято решение использовать уже готовый сервер аутентификации - а именно Keycloak. Оно даёт более гибкий контроль за процессом аутентификации, а также является проверенным и готовым решением для реализации OAuth2.

Куча рефакторинга

Проект подвергся обширному рефакторингу - как те, которые я сделал на всех своих пет-проектах (в частности, перевод проектов на Spring Boot 4, а также улучшения по части CI/CD в проектах - теперь там реализован полноценный пайплайн, который обеспечивает высокий уровень консистентности всего цикла), так и постепенная работа над чисткой кода (при помощи самых разных линтинг-инструментов - начиная от встроенных инструментов OpenIDE, и заканчивая SonarQube for IDE и Explyt Spring). Это позволило обеспечить гораздо большую чистоту и сопровождаемость кода.

В частности:

1. Избавились от кривого механизма аутентификации - теперь там самый что ни на есть цивильный Keycloak.

2. Убрали использование Preferences API для хранения нужных ключей для старого механизма аутентификации - Keycloak куда лучше во всём.

3. Мелкие улучшения в кодовой базе - меньше ужаса и треша, больше чистого кода.

Итоги

Проект пережил многое - но теперь оно всё ближе к тому, чтобы можно было использовать у себя дома, безопасно и спокойно.

Мой сайт-резюме
Мой GitHub

https://habr.com/ru/posts/973856/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973856

Posted by NickDoom

https://habr.com/ru/posts/973816/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973816

…и ещё немного пятничного наброшу, если не возражаете.

Не без помощи @TonnyRed, который явно на два порядка лучше меня разбирается в АКПП, эта бредятинка обрела более-менее реализуемые черты. Если в этот раз в этом есть смысл, можете считать его соавтором. Если совсем чушь — он не виноват, это всё я.

1) Постановка задачи: добавить к МКПП ограниченные возможности по плавному преобразованию оборотов в крутящий момент с тем, чтобы покрыть ими самые актуальные для АКПП ситуации: «ползём по пробке битый час», «паркуемся задом вверх по склону с зазором 10 см и поворотом», «раскачиваем машину в грязи, стараясь не дать колесу провернуться». В общем, все те, где меньше всего хочется играть сцеплением, ловя нужную степень. Не нарушить обычную работу МКПП. Не спрашивать, нахуа.

2) Решение: в обычную МКПП добавляем второй ведущий вал, связываем его с первым через «гидробублик», который, как говорит Википедия, «сочетает свойства гидромуфты и гидротрансформатора», то есть может на малых оборотах не просто пробуксовывать (как гидромуфта или обычное сцепление), а ещё и преобразовывать это в крутящий момент (как говорит Википедия, до трёхкратного, что весьма немало). Только «бублик», без всяких планетарок и прочего, входящего в состав АКПП. На этот второй ведущий вал переносим шестерни первой и задней передачи. Увеличиваем их примерно раза в три.

3) Работа: аналогично обычной МКПП. Сцепление выжали, передачу включили/переключили, сцепление отпустили. Оба вала уже после сцепления, поэтому они отцепляются вместе (правда, потребуется какой-то особо суровый синхронизатор, потому что «бублик» сильно больше весит, чем голый вал, иначе получим «и хрюкотали ЗиЛюки»). В принципе, большой разницы нет, что на том валу, что на этом, в любом случае мы включили передачу и можем ехать. Но если это одна из тех передач, которые берутся с «гидровала» — у нас есть возможность, не выключая сцепления, плавно трогаться и останавливаться (за счёт проворота «гидробублика» на малых оборотах), а также развивать нормальный для этих передач крутящий на выходе (когда обороты двигателя большие, а выходной вал заторможен массой автомобиля и обороты ещё не набрал), ну и до кучи (что на обычной механике по понятной причине не получится) — разгоняться до типичных для третьей передачи скоростей (когда «бублик» «переходит из режима гидротрансформатора в режим гидромуфты» © та же Википедия). Не то что бы это было сильно нужно, вторую-то никто не отменял, но когда-то и удобно может быть…

Особенно приятно, что теперь оно дружится с вот этим вот и избавилось от лишних сущностей типа «заодно раздатка» (как и обычная механика). Делаем на руль рычажок и включаем круиз-режим, когда электрика пытается противостоять любому изменению скорости (в обычном режиме она отслеживает педаль газа и помогает, наоборот, эту самую скорость изменить. Даже если двигатель вообще остановлен и мы на нейтрали едем чисто на электрике, в той же пробке, например). В круиз-режиме же (сбрасывается тем же рычажком или нажатием тормоза) можно завысить передачу и ехать в режиме «газ — это выключатель» (на малокубатурном моте разница в КПД за счёт более полного использования сжатия составила «изрядно не доехал до Ярославля на полном баке»/«проехал километров 50 за Ярославль на полном баке», такой вот цикл Отто). Втопили газ — а электрика разогнаться не даёт, заряжает суперконденсатор, а потом и аккумулятор. Отпустили — а она не даёт потерять скорость. Обычный гибрид в его лучшем виде, но ещё и с ручной оценкой «а с каким зарядом аккумулятора я хочу миновать Пушкино, если мне неделю потом никуда не ехать». Плюс подключение мозга к процессу оценки устойчивости машины в данной дорожной ситуации при данном положении педали газа, когда «одни тащат, другие тормозят». В общем, есть где позадрач развернуться.

—————————————————————————————————

ЗЫ: чтобы два раза не ходить. Что господа физики думают про судьбу нейтрона? Чем может отличаться взаимодействие W-бозонов в разных постановках эксперимента? Может, в них дело?

https://habr.com/ru/posts/973816/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973816

Posted by Editor_cloud_ru (Cloud.ru)

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/posts/973726/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973726

Кейс: «Жива Технологии» арендует в облаке виртуальные машины с GPU для приложения с AI 🤖💬

👨‍💻 Что за компания

«Жива Технологии» — разработчик приложения JIVA, ассистента с AI, который помогает вести здоровый образ жизни. В приложении можно составить план, чтобы достичь поставленной цели: рассчитать норму воды, построить график тренировок или поправить технику упражнений.

А еще искусственный интеллект рассчитывает по фото питательность блюда: вес порции, количество калорий, белков, жиров, углеводов, микро- и макро-нутриентов. В результате такого анализа AI-помощник в JIVA советует, что можно заменить или добавить, чтобы прием пищи стал полезнее.

🕵️ Какая была задача

Искусственный интеллект внутри JIVA — это AI-модели для распознавания нутриентов по фото, встроенный AI-ассистент на базе LLM и каскад моделей по детекции и распознаванию физических упражнений. Все модели разработчик собрал на open source.

Клиенту были нужны видеокарты с GPU для инференса и обучения этих моделей. Закупать свои графические процессоры оказалось невыгодно, и он решил арендовать их в облаке. «Жива Технологии» хотел использовать виртуалки с GPU и другие облачные сервисы, чтобы мониторить работу моделей и управлять ресурсами в одном месте.

📈 Результат

Клиент использовал набор сервисов Cloud.ru, чтобы развернуть в облаке бэкенд приложения, тестовую и продовую среду и сами модели: 

• Развернул бэкенд и модель для подбора упражнений на пяти ВМ платформы Cloud.ru Advanced. Там же подключил сервисы для мониторинга, логирования и работы с базами данных.

• Для LLM выбрал две платформы: Cloud.ru Evolution для тестовой среды и дообучения и Cloud.ru Advanced для продовой среды и инференса моделей.

• Тестовую среду развернул на виртуальных машинах Evolution Compute c GPU с гарантированной долей vCPU 30% 8vCPU 16GB RAM. Для тестирования взял одну GPU-карту A100 — она позволяет экспериментировать при обучении и тестировании LLM.

• Чтобы собирать данные для дообучения и хранить бенчмарки, выбрал объектное хранилище Evolution Object Storage.

• Для продовой среды выбрал виртуалки с такими параметрами: 20 vCPU 117 GB RAM 1 × A100 NVIDIA 80 GB.

🚀 Что дальше

В планах «Жива Технологии» — ускорить распознавание нутриентов по фото с 8–9 до 2–3 секунд, не арендуя при этом дополнительные GPU. У Cloud.ru есть сервисы, которые помогают в инференсе моделей, их дообучении и не только. Например, для запуска и развертывания ML-моделей предложили клиенту протестировать сервис Evolution ML Inference.

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/posts/973726/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973726

Posted by Surf_Studio

https://habr.com/ru/posts/973734/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973734

Как внедрить ИИ в разработку и подружиться с безопасниками

ИИ-инструменты в разработке стали классикой. Но чем активнее команды используют ИИ, тем острее стоят вопросы безопасности. Об этом говорят гораздо реже, чем о новых моделях — хотя именно она определяет, выкатите ли вы фичу спокойно или поднимите команду в 3 ночи поднимать упавший сервер.

Чтобы разобраться, как это работает в реальных процессах, мы собрали за одним столом лидеров из Сбера, Positive Technologies, RuStore и Ozon FinTech. Эксперты поделились практиками, ошибками, риск-моделями и объяснили, почему безопасность — это не тормоз, а часть архитектуры внедрения ИИ.

Теперь запись доступна на YouTube. Вы узнаете:

• Как защищать чувствительные данные, не превращая компанию в «закрытый контур». Какие подходы позволяют внедрять ИИ-инструменты в средах, где малейшая утечка — критический инцидент.

• Три ключевых AI-риска, про которые редко говорят вендоры. Злоупотребление моделями, небезопасный код, сгенерированный без проверки, и ИИ-агенты с доступами ко всему — эксперты поделятся кейсами.

• Как меняется соотношение безопасности и скорости при масштабировании. Почему крупные компании осторожнее, чем стартапы, и как учитывать репутационные и финансовые риски при внедрении автоматизации.

• Что делать, если ИИ сгенерировал уязвимый код, и это привело к взлому системы. Где проходит реальная граница ответственности между разработкой, безопасностью и инструментами.

• К чему готовиться в части регулирования. Почему регулирование ИИ будет идти по пути любых инженерных технологий, что происходит в Китае, и какие требования появятся первыми.

• Как безопасники и разработчики приходят к партнёрству.
  Почему зрелые команды кибербеза не тормозят внедрение технологий, а помогают строить безопасный процесс — и почему к 2026 году в компаниях появятся команды, частично состоящие из ИИ-агентов.

Спикеры:

• Сергей Марков — Директор по развитию технологий ИИ, Сбер.

• Светлана Газизова — Директор по построению процессов безопасной разработки, Positive Technologies.

• Александр Толмачев — ex-CDO Ozon FinTech, преподаватель Сколково и ВШЭ.

• Сергей Кузнецов — Руководитель команды мобильной инфраструктуры, RuStore.

«Большинство серьёзных инцидентов происходит не из-за ИИ, а из-за плохо выстроенных процессов вокруг него. Агент с лишними правами доступа может привести к краху всего.»

— Сергей Марков, директор по развитию технологий ИИ, Сбер.

Смотрите полную запись круглого стола на YouTube — если вы внедряете ИИ, работаете с чувствительными данными или хотите адаптировать SDLC под новые риски.

https://habr.com/ru/posts/973734/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973734

Posted by anezthezzia (Хабр)

https://habr.com/ru/companies/habr/posts/973718/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973718

Где учиться HR и рекрутингу?

С чего начинается работа в любой компании? Чаще всего — со знакомства с рекрутерами и HR. Именно эти специалисты вводят соискателя в курс дела, рассказывают о компании, её правилах и о том, что от него требуется.

Хотите стать крутыми HR-специалистом или просто улучшить свои навыки? На Хабр Карьере есть целый раздел с курсами, посвященными HR и рекрутингу. А сегодня ловите подборку по ключевым направлениям:

— HR-аналитика. Изучаем метрики, отчёты и инструменты, чтобы понять, что происходит в команде: от текучки кадров до эффективности работы.

— Управление HR. Разработка стратегии, формирование корпоративной культуры, создание систем мотивации и выстраивание HR-процессов.

— Рекрутинг. Поиск кандидатов, организация процесса найма, проведения интервью, оценка навыков и работы с возражениями соискателей.

— Кадровое делопроизводство. Учимся правильно оформлять персонал, вести документацию, работать с Трудовым кодексом, составлять договоры, оформлять отпуска и увольнения.

— Оценка персонала и аттестация. Методики оценки компетенций, performance review, грейды и регулярная аттестация.

→ Курсы по всем специальностям на нашей витрине

https://habr.com/ru/companies/habr/posts/973718/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973718

Posted by dantrusov10 (Инферит)

https://habr.com/ru/companies/inferit/posts/973714/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973714

Вышел подробный обзор ИТМен на ServerNews — делюсь главными моментами

Привет!

Я — Данила Трусов, директор продукта «Инферит ИТМен».

Хочу поделиться статьей, которая вышла на ServerNews:

Обзор российской системы инвентаризации «ИТМен»: лучше день потерять, потом за пять минут долететь.

Материал получился довольно подробным — в нем разобран текущий функционал ИТМен, архитектурный подход, основные модули и сценарии использования.

Что внутри обзора:

• краткий разбор ключевых возможностей системы;

• акцент на практическое применение в компаниях разного масштаба;

• разъяснение, чем мы отличаемся иных решений;

• обзор моделей данных, инвентаризации и подхода к каталогу активов.

Для тех, кто интересуется инструментами контроля над ИТ-активами, материал может быть полезным как структурированная точка входа, особенно если вы сравниваете решения или рассматриваете внедрение в 2026 году.

Спасибо коллегам за такой подробный обзор, для нас ценно, что ИТМен полезен, и мы рады делиться инсайтами, скринами, кейсами, в том числе в нашем блоге Хабра.

Буду рад обратной связи и вопросам в комментариях!

https://habr.com/ru/companies/inferit/posts/973714/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=973714