Недавно я обновил свою видеокарту до RTX-5060-TI 16GB. Получив новую карту я решил исследовать, что можно на ней запустить из нейросетей. Традиционно пишут, что нормальные ИИ модели начинаются с rtx3090 и выше, что ниже 24GB VRAM жизни нет. В этой статье я постараюсь развеять этот миф.
Мы в SpaceWeb проанализировали, как за последний год менялись сценарии использования нашей хостинговой платформы, и заметили устойчивый тренд: виртуальный хостинг перестает быть единственным форматом размещения проекта. Число подключений облачных сервисов выросло почти в два раза, а количество пользователей, которые начали комбинировать хостинг с облаком, увеличилось почти в три раза. Проще говоря, всё больше команд отказываются от логики «один проект — одно размещение».
Для веб-мастеров и ИТ-разработчиков это в первую очередь практический вопрос: что делать, когда сайт уже не укладывается в рамки shared-хостинга, но переезжать целиком на выделенный сервер дорого, долго и не всегда нужно. Гибридный подход решает это точечно. Классический хостинг продолжает обслуживать сам сайт, а облако подключается под конкретные задачи: отдельный сервер под бэкенд или бота, S3 для статики, медиа и бэкапов, тестовый стенд для экспериментов, база данных под нагрузкой. Как итог — масштабируете только то, что действительно упирается в лимиты, а не всю инфраструктуру сразу.
Цифры подтверждают, что так поступают именно те, у кого проектов несколько:
На сайте AvitoTech есть два бесплатных курса — по JavaScript и по паттернам проектирования в коде. Решили напомнить о них: оба курса актуальны, доступны в любое время и будут полезны независимо от того, сколько лет вы уже пишете код. Все лекции можно смотреть онлайн и без регистрации.
Рассказываем, что там внутри ⬇️
Общий балл удобно обсуждать на кадровом комитете, но он не показывает готовность человека к конкретной роли. Разбираем, чем заменить рейтинг.
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Копаничук, я старший научный сотрудник лаборатории «Сильный ИИ в медицине» AIRI. Мы с коллегами создаём ИИ‑инструменты, задача которых сделать качественную медицину доступнее. Например, основанное на нашей технологии приложение «Помощник по здоровью» стало лучшим ИИ‑решением в клиентском сервисе по версии Generation AI Awards 2025. Но речь сегодня не об этом.
За время нашей работы мы поняли, что контроль качества ИИ‑диагностики в медицине — это одна из ключевых задач, которая, как оказалось, не была ещё достаточно хорошо решена. Во‑первых, тесты для медицинских моделей зачастую далеки от реальной практики. А во‑вторых, всегда ли точны люди?
Пытаясь ответить на эти вопросы, мы с помощью коллег из ФГБУ «НМИЦ им. В. А. Алмазова» Минздрава России собрали собственный фреймворк и опубликовали про него статью в Scientific Reports. Здесь я расскажу, как он устроен и на какие метрики мы обратили внимание, а также постараюсь дать ответ на вопрос, заданный в заголовке.
В компаниях регулярно повторяется один и тот же разговор: финансовое руководство спрашивает, почему ИТ-бюджет вырос. ИТ-директор садится собирать ответ, и тратит на это несколько дней, потому что ищет по перепискам, старым Excel-файлам, звонит коллегам. Цифры для ответа обычно есть, но они разбросаны по системам и не связаны друг с другом так, чтобы быстро ответить на вопрос.
Проблема редко в том, что данных нет вообще. Реестр техники существует, но в нём остаются активы уволившихся сотрудников. Закупки фиксируются в бухгалтерской системе, но без связи с тем, какому отделу и зачем ушло оборудование. Каждый вопрос руководства — «почему выросли расходы», «зачем именно сейчас», «нельзя ли обойтись меньшим» — требует своего среза данных, и на самом деле полной инфраструктурной картины для ответа не нужно.
Привет, мы команда SimpleOne ITAM. В статье разберём, какие данные закрывают каждый из трёх вопросов, почему расчет TCO на неточном реестре может подорвать доверие ко всей системе учета сильнее, чем отсутствие расчета, и когда компании достаточно базового набора цифр без сложной аналитики.
Со стороны программирование звучит как медитативное занятие. Сидишь себе за компом целый день, слушаешь музыку, пьешь вкусный кофе. У все меня примерно так и происходит. Сначала я не спеша пытаюсь выстроить в голове то, что требуется сделать. Именно “не спеша”. И не потому что я такой опытный и мудрый, а потому что быстро я просто не умею. У меня не получается сразу продумать все корнер кейсы, которые сильно могут повлиять на архитектуру. Я не могу быстро достать из памяти нужный паттерн, чтобы на лайвкодинге блеснуть своими знаниями. Поэтому сначала я медленно вчитываюсь в описание задачи, общаюсь с ПМом или коллегами, кто больше знает в этой доменной области, чтобы в обсуждении мой мозг начал работать в правильном направлении.
Все это звучит конечно логично, но явно 10x инженером так не стать. Да и будем честны, даже 2x тоже. В IT, где эффективность, это не один из критериев оценки сотрудника, а недостижимая цель, к которой стремятся все. Мой стиль работы – это проблема. Но благодаря появлению AI, эта проблема стала решена.
Есть число, которое не меняется от смены знака. Минус перед ним ничего не делает, а модуля у него не существует: Math.Abs бросает исключение.
Это int.MinValue. И это ещё не всё, что он умеет.
Спросите десять независимых разработчиков, как они выбрали проект Unity, который они переделали, и вы, вероятно, услышите один и тот же ответ как минимум от семи из них: «В демоверсии он выглядел круто». Это неплохая отправная точка, но неполная. Отполированная демоверсия практически ничего не говорит о том, подходит ли жанр вашим навыкам, вашему свободному времени или рынку, на который вы пытаетесь выйти.
Тестирование API часто сводится к одному: отправить запрос и убедиться, что сервер ответил 200. На собеседовании этого хватает на пару минут, а в проде именно здесь всплывает то, чего статус-код не ловит: чужой заказ в ответе, молчаливый 500 вместо ошибки валидации, товар, который не списался со склада.
Разберём 20 базовых проверок, которые отличают QA, тестирующего API, от того, кто просто дёргает ручки: успешный ответ, входные данные, ошибки, доступ и состояние системы — на одном сквозном сценарии, с примерами на curl и в Postman. Начинающий выстроит последовательность, опытный сверится и поймёт, куда расширять набор тестов.
Многие аналитические платформы сталкивается с одним и тем же вопросом: как связать компоненты, которые изначально не знают друг о друге? График живёт по одним правилам, карта — по вторым, таблица — по третьим. Каждый движок говорит на собственном языке событий и данных, и заставить их работать слаженно — нетривиальная архитектурная задача. В этой статье рассказываем, как мы её решаем в Modus.
Внешняя среда меняется быстрее, чем складские процессы. Новые требования к документам и маркировке, изменения в работе торговых площадок, условия аренды, кадровый рынок и стоимость капитала по-разному влияют на бизнес. Но последствия возникают в одной точке — там, где нужно изменить операцию, назначить ответственного и понять её фактическую стоимость.
Для этого недостаточно просто установить WMS. Нужны описанные операции, данные по их стоимости и производительности, а также владелец, который отвечает за изменение.
VK WorkSpace Conf 2026: о чем расскажут на главной технологической конференции осени
23 сентября в Москве пройдет ежегодная конференция VK WorkSpace Conf 2026. Главные темы этого года — искусственный интеллект, безопасность, внедрение и администрирование цифровой рабочей среды, технологии для совместной работы команд и компаний.
На площадке соберутся более 700 ИТ- и ИБ-специалистов и руководителей. Участников ждут 20+ докладов ведущих экспертов отрасли, кейсы и нетворкинг.
Пленарная дискуссия об ИИ и общий трек о технологических обновлениях
На пленарной дискуссии покажут, как искусственный интеллект становится полноценным участником корпоративных процессов и помогает принимать решения. В общем треке команда VK WorkSpace представит ключевые запуски платформы: ИИ-функции, новые технологии и расширенные возможности продуктов.
Отдельные треки для компаний разного масштаба
В треке «Масштаб под контролем» разберут, как:
Подготовить инфраструктуру и провести миграцию. Конфигурации под разное количество пользователей и инструменты развертывания.
Организовать эксплуатацию и администрирование. Инструменты мониторинга и управления Kubernetes, настройки хранения, групповые политики и аудит действий администраторов.
Защитить данные в контуре компании. Интеграция с DLP, ограничения на скачивание и пересылку данных в приложениях, работа корпоративного антиспама.
В треке «Управляемость и рост» продолжат разговор о повседневных задачах:
Продуктивность команды. Как настроить уведомления по приоритетам, заменить часть встреч асинхронной работой и снизить цифровую перегрузку.
Администрирование. Какие задачи упростит обновленная панель управления и как запросы администраторов влияют на развитие продукта.
Автоматизация с ИИ. Как определить, какие операции стоит передать нейросетям и где это даст измеримый результат.
На конференции также выступят эксперты из «Ростелекома», «Альфа-Банка», Р7, «Ред Софт», YADRO и других компаний.
На конференцию можно приехать лично в Москве или подключиться к онлайн-трансляции. Участие бесплатное, понадобится регистрация.
Глава Palantir Алекс Карп недавно назвал две категории людей, которым не стоит бояться ИИ: те, кто работает руками, и нейроотличные. Формулировка разошлась широко, но она делит людей. Полезнее делить работу.
Делить работу полезнее по экономике: где падает её полная стоимость. А стоимость складывается из двух частей: произвести результат и обоснованно его принять. ИИ обрушил первую и почти не тронул вторую. Отсюда и деление.
Первая зона. Принять дёшево, есть внешний референт: тест, компиляция, сверка с источником, расчёт. Полная стоимость падает вслед за производством, поэтому ИИ забирает эту работу первой. Профессия при этом не исчезает, а смещается вверх по потоку, к тому, кто определяет, что считать годным.
Вторая — принять дорого: ошибка обнаруживается с задержкой, плохо обратима, внешнего референта нет. Аналитика, экспертные заключения, юридические документы, проектные решения. Производство подешевело на порядок, полная стоимость на проценты, потому что в ней теперь доминирует приёмка. Остается здесь не тот, кто быстрее делает, а тот, кто может обоснованно принять.
Тогда и вопрос другой. Не «кого не заменят», а чей результат и раньше проверялся дёшево, эта работа уходит первой. И где производство уже подешевело, а приёмка нет, туда сдвинулась ценность.
Когда в работе появляется несколько независимых задач, возникает очевидная идея - "почему бы не поручить их разным AI-агентам одновременно, вместо того чтобы ждать, пока один агент закончит все по очереди?"
Поэтому я решил провести небольшой эксперимент - взять один рабочий сценарий, запустить его тремя разными способами и сравнить не только время, но и стоимость, качество результата и удобство контроля.
В статье разберу - как был устроен эксперимент, чем отличались три тестируемых процесса, что показали цифры и какие проблемы обнаружились во время самого запуска.
Обещал в прошлой части честный замер локальных моделей распознавания — выполнял целый день, и результат вышел самым обидным: менять нечего. А три дефекта, которые я за этот день торжественно нашёл, оказались дефектами не системы, а моего измерительного стенда.
Про диаризацию на рабочем созвоне: как размечался эталон, почему в системном канале нет твоего собственного голоса, чем закончился A/B четырёх эмбеддеров (место в бенчмарке VoxCeleb никак не предсказало результат на живой записи), что показали VibeVoice и MOSS и почему адаптивный фильтр не вычитает эхо из микрофона.
Новинки Apple уже в М.Видео: открыли предзаказ на Apple Watch Series 12, Apple Watch Ultra 4 и AirPods 5.
Apple Watch Series 12 получили новую систему Health Sensing System, процессор S11 и функцию Readiness, которая оценивает готовность организма к нагрузкам с учетом активности, тренировок, показателей здоровья и качества сна. Автономность — до 24 часов, а всего 15 минут зарядки дают еще до 12 часов работы.
Apple Watch Ultra 4 ориентированы на спорт и активный отдых. Новинка получила обновленные алгоритмы определения шагов и расстояния, поддержку новых функций Apple Intelligence и увеличенную автономность — до 50 часов в обычном режиме и до 84 часов в режиме энергосбережения.
AirPods 5 получили переработанную акустическую архитектуру, Adaptive EQ и улучшенное активное шумоподавление. Apple заявляет, что ANC теперь устраняет до 50% больше внешнего шума по сравнению с AirPods 4 с шумоподавлением. А отвечать Siri можно движением головы.
Цены в каналах продаж М.Видео:
Apple Watch Series 12 (42 мм) — от 54 999 руб;
Apple Watch Series 12 (46 мм) — от 59 999 руб;
Apple Watch Ultra 4 — от 109 999 руб;
AirPods 5 (базовая версия) — 18 999 руб;
AirPods 5 (с кейсом для беспроводной зарядки) — 21 999 руб.
Что, если добавить виртуальной машине процессоров — и она станет работать медленнее? В сильно переподписанных серверах это не мысленный эксперимент, а повседневность. Новый механизм ядра Linux — steal governor — предлагает решать проблему с другого конца: не раздавать ВМ больше ресурсов, а научить её добровольно ужиматься.
Сентябрьский дайджест: Сколково, Kazan Digital Week, стажировки, акселераторы, ивенты. Куда в сентябре пойти основателю, программисту, студенту за ростом и саморазвитием.
Отечественный многопользовательский проект, полный релиз которого состоялся в декабре 2025 года, окончательно растерял свою аудиторию.
Идея была простая: смотреть аниме с друзьями так, чтобы пауза у одного означала паузу у всех. Не Discord Go Live с его артефактами и мылом, не «на счёт три жмём пробел», а честный общий плеер: кто угодно нажал — у всех перемоталось.
Я думал, это вечер работы. Получилось четыре нетривиальных проблемы, три из которых я не нашёл описанными нигде, и одна ночь отладки того, почему hls.js молча ничего не делает.
Под катом: почему прямая ссылка на видео бесполезна в браузере, как выглядит прокси с подписанными токенами и переписыванием HLS-плейлистов на лету, как синхронизировать плеер без вечного эха событий, и почему preload="none" ломает Media Source Extensions.
