Гендиректор и основатель американского финтех-стартапа Bolt Райан Бреслоу рассказал на конференции Fortune Workforce Innovation Summit о массовых сокращениях в своей компании. Он полностью ликвидировал HR-отдел и пересобрал руководство, пишет Fortune.
Марк Цукерберг уволил 8000 сотрудников Meta*. Работников попросили остаться дома в день сокращений, чтобы избежать хаоса, а уведомления об увольнении начали приходить в 4 часа утра.
Оставшимся сотрудникам объявили о переходе компании на ИИ-разработку и внедрении систем, которые будут отслеживать рабочую активность сотрудников для обучения нейросетей.
Это не просто новость. Это иллюстрация ближайшего будущего IT-индустрии.
Если бы неделю назад мне сказали, что Банк Англии будет на полном серьёзе собирать министров финансов Большой двадцатки, чтобы послушать брифинг от ИИ-компании про то, как их же модель находит дыры в мировой финансовой системе, я бы поржал. Сейчас не ржу.
Короче, что произошло за последние семь дней, пока мы тут все жили обычной жизнью.
Начиналось как «сделаю себе сайтик про кино на пару выходных». Закончилось каталогом на десятки тысяч карточек, лентой, профилями, рейтингами, совместным просмотром и кучей фоновых задач. И всё это тащит один человек — я сам себе фронт, бэк, девопс, дизайнер и поддержка. Делюсь сжато: стек и грабли, без воды.
Стек выбирал не по хайпу, а по принципу «доеду и не утону в обслуживании»: FastAPI (быстро, асинхронно, автодоки), Next.js на React (SSR из коробки — критично для SEO), PostgreSQL (SQLite кончился на первых же конкурентных записях), Redis для кэша и рейт-лимитов. Nginx + systemd на обычном VPS. Никакого Kubernetes — для одного это способ обслуживать инфраструктуру вместо разработки.
Грабли, на которых посидел:
• Фоновое состояние в памяти + несколько воркеров = рассинхрон. Пользователи попадают в разные процессы, состояние не шарится. Лечение: либо общее хранилище, либо такие фичи в один воркер.
• Права на файлы после сборки. Собрал под одним пользователем, сервис под другим — EACCES и белый экран. Теперь chown в чек-листе деплоя.
• node_modules не переезжает Windows → Linux. Только чистая установка на целевой ОС.
• dev и prod базы — разные миры. Один запуск скрипта «не туда» — и долго гадаешь, почему данные не меняются (а они меняются, в локальном SQLite, который никому не нужен).
• Не запускай два тяжёлых процесса разом. Фоновая генерация + пересборка фронта = OOM-killer молча прибил процесс. Полчаса искал причину.
• Кэш сборки трогать нельзя — «почистил на всякий» и сломал инкрементальную регенерацию страниц на сутки.
Но самое тяжёлое — не код. Некому передать, если выгорел. Некому сделать ревью и сказать «ты идиот». Легко месяцами катиться не туда. Качели мотивации: сегодня горы свернёшь, завтра «зачем я это начал». Научился просто переживать спады и не принимать в них решений вроде «всё переписать».
Что понял за это время: маленькие шаги бьют героизм; скучные бэкапы и чек-листы важнее красивой архитектуры; готовое и работающее лучше идеального ненаписанного. Один человек реально тащит удивительно много — если не воюет сам с собой за идеальность.
Не ради пиара, а как живой пруф того, о чём пишу: всё описанное работает прямо сейчас — vibemuvik.ru Можно зайти и потыкать вживую.
А вы тащите что-то в одиночку? На каком стеке, как боретесь с выгоранием и бесконечным бэклогом?
Алексей Андреевич Ляпунов был математиком - специалистом по математической логике. В 1954 году, когда кибернетика официально называлась реакционной буржуазной лженаукой, он открыл в Московском университете семинар по кибернетике. Это было примерно как читать запрещенную литературу в читальном зале публичной библиотеки. Только публичной библиотекой был МГУ.
Он не был диссидентом. Он просто считал, что обратная связь существует независимо от того, что о ней думают, скажем так, философы нужной закалки.
Разработчики утилиты DriftGuard для диагностики и калибровки геймпадов добавили расширенную поддержку контроллеров Xbox. Благодаря этому пользователи могут откалибровать стики с дрифтом или настроить аналоговые элементы управления после их замены.
OpenAI показала редкий для ИИ результат: внутренняя модель самостоятельно нашла контрпример к известной задаче из дискретной геометрии, которую Пал Эрдёш сформулировал ещё в 1946 году.
Суть задачи простая: есть n точек на плоскости. Нужно понять, сколько пар точек могут находиться ровно на расстоянии 1 друг от друга.
Долгое время считалось, что почти оптимальный ответ дают конструкции, похожие на квадратную решётку. Модель OpenAI показала, что это неверно.
Она построила бесконечное семейство конфигураций, где таких пар получается заметно больше, чем ожидалось. То есть была опровергнута не мелкая техническая деталь, а известная гипотеза, вокруг которой десятилетиями строились оценки.
Модель связала задачу о точках на плоскости с алгебраической теорией чисел.
В доказательстве используются решётки Минковского (способ превратить числа из алгебраической теории чисел в точки в обычном евклидовом пространстве), элементы нормы один и pro-3 башни числовых полей. Это инструменты из другой части математики, и именно их перенос в геометрию дал результат.
Нога Алон из Принстона отметил, что ответ оказался неожиданным, а применённые методы выглядят элегантно и нетривиально.
При этом доказательство не даёт нового «чисто геометрического» метода, на который многие надеялись. Гипотеза опровергнута, но сама структура задачи стала ещё интереснее.
Задачу сформулировал ИИ, решение сгенерировала внутренняя модель OpenAI, первичная проверка тоже прошла через автоматический ИИ-пайплайн. После этого люди проверили детали, улучшили изложение и довели работу до публикации.
Модель сама нашла неочевидную связь между разными областями математики и получила результат по открытой задаче высокого уровня.
Оригинал: https://openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/
Полчаса в день у меня уходило на ручной обход шести нод Proxmox через веб-интерфейс — он показывает по одной ноде за раз. И часть рутины всё равно проскакивала: задание PBS остановилось — никто не заметил, ZFS scrub отключили на maintenance и забыли включить, на ноде накопились pending kernel updates, и о них узнаёшь, когда уже надо ребутить.
На Proxmox-кластере, который я администрирую, после миграции с проприетарного гипервизора этот операционный долг копился особенно быстро: отключённые таймеры scrub, остановленные после рестарта PBS задания резервного копирования, дрейф конфигурации между нодами после мажорного апгрейда.
Стандартный путь — полноценный observability-стэк: Zabbix или Prometheus + Alertmanager + Grafana. Это правильный путь, но он плохо подходит к задаче «быстро получить единый экран по Proxmox-кластеру». В этой статье — про другой вариант: лёгкий read-only слой над Proxmox/PBS, который разворачивается за несколько часов и закрывает первый уровень видимости. Инструмент называется Pulse — где он работает, где нет, и что выяснилось в первый месяц эксплуатации.
NVIDIA отчиталась за первый квартал финансового 2027 года, закончившийся 26 апреля. Выручка — $81,6 млрд, или почти $900 млн в день. Чистая прибыль — $58,3 млрд, по $640 млн в день. Рост к прошлому году — 85% по выручке и 211% по прибыли. И на следующий квартал компания обещает выручку еще на $9 млрд больше.
Вышел новый выпуск подкаста ГНИВЦ, посвящённый теме, которая окончательно вышла из лабораторий в продакшен — ИИ-агенты.
Вы собрали RAG-пайплайн: загрузили документы, нарезали на чанки, сгенерировали эмбеддинги, подключили векторную базу. Задаёте вопрос — модель отвечает уверенно и подробно. Показываете заказчику, тот в восторге. Потом начинается тестирование на реальных вопросах, и оказывается, что на половину из них система отвечает мимо: то находит не тот документ, то находит правильный, но не тот кусок, то вообще ничего релевантного не достаёт и модель уверенно галлюцинирует.
Каждый раз проблема не в модели (GPT-4 и Claude отвечают хорошо, если им дать правильный контекст), а в retrieval — в том, как мы ищем релевантные куски документов. Модель отвечает ровно настолько хорошо, насколько хорош контекст, который ей подсунули.
Рассмотрим три основные причины.
Когда два инженера расходятся во мнениях после одного и того же код-ревью, первый импульс — проверить коммуникацию. Поговорить, уточнить, переформулировать. Иногда это помогает. Но есть случаи, когда проблема глубже: люди буквально воспринимают разные версии одной реальности. Не из-за невнимательности — из-за биологии. Немецкий биолог Якоб фон Икскюль описал этот механизм сто лет назад для животных. Для людей он работает так же — только сложнее.
Десять инженеров на архитектурном ревью. Один экран, один набор данных, сорок минут обсуждения. Потом каждый пишет саммари для команды.
Саммари получаются разные. Не в деталях — в ключевых выводах.
Это не проблема протокола совещания.
OpenAI сообщила, что ее внутренняя модель опровергла гипотезу Эрдёша 1946 года о единичных расстояниях — одну из самых известных задач комбинаторной геометрии. Это первый случай, когда центральная открытая задача целой подобласти математики решена ИИ полностью автономно. Препринт уже проверен, упрощен и усилен сторонними математиками, в том числе специалистами по теории чисел.
Мы все привыкли строить производство софта как конвейер. Продакт берёт идею, отдаёт аналитику. Аналитик пишет требования, отдаёт разработчику. Разработчик пишет код, отдаёт QA. QA проверяет, отдаёт DevOps. DevOps выкатывает в прод.
Каждый знает свой участок. Каждый передаёт результат дальше. Лента сама довозит результат до пользователя.
Так работало 30 лет. И вот в каждый из этих участков пришёл AI-агент. И конвейер начал барахлить.
В этом году на конференции Google I/O 2026 команды Flutter и Dart отмечают важную тему: «Везде, каждый день, создано всеми, для всех».
Dart 3.12 воплощает эту идею в жизнь. Мы делаем язык более доступным и продуктивным. Лаконичные новые примитивы, такие как приватные именованные параметры, наряду с экспериментальной поддержкой основных конструкторов, делают повседневное программирование более чистым. Но мы не остановились на синтаксическом уровне. Новые функции, такие как Agentic Hot Reload и добавление Genkit в экосистему Dart, гарантируют, что вы сможете создавать высокопроизводительные, готовые к использованию ИИ и агентные приложения, которые будут доступны пользователям в любой точке мира. Это справедливо как для индивидуального программирования, так и для парного программирования с ИИ-агентом.
Так что вперед flutter upgrade, следуйте инструкциям, чтобы изучить новые возможности Dart 3.12. Но помните, что более мощный Dart — это только половина дела. Когда вы будете готовы увидеть, как эти функции преобразуются в красивый пользовательский интерфейс, ознакомьтесь с публикацией в блоге «Что нового во Flutter» или на Хабре.
Стивен Порджес в 1988 году работал с данными кардиомониторинга новорождённых в интенсивной терапии. Он смотрел не на патологию — он смотрел на норму. На здоровых детей. И заметил странную вещь: вариабельность сердечного ритма у разных детей в одинаковых условиях покоя вела себя по-разному. Не случайным образом — паттерно. Будто у каждого сердца был собственный почерк, заложенный ещё до того, как ребёнок научился говорить, читать или заполнять психологические тесты.
Порджес назвал это «вагальным тонусом» и потратил следующие двадцать лет, пытаясь объяснить, что это значит.
Он объяснил. Но объяснение поставило под вопрос большую часть того, что мы думали про типологию личности.
В субботу 23 мая лабораторная — Docker для системных аналитиков! 🐳📊
Присоединиться и получить виртуальную машину со всеми настройками можно через Boosty! 🚀 Скидка для тех, кто хочет попробовать! 💸
Boosty - https://boosty.to/polnyistek
Подробнее - https://debugskills.ru/articles/labs/docker-basics/ 📖✨
Google I/O 2026.
Flutter 3.44 уже здесь, и это грандиозное событие! Этот релиз знаменует собой важную веху в истории Flutter: Hybrid Composition++ для Android, Swift Package Manager в качестве нового менеджера пакетов по умолчанию для iOS/macOS и улучшенную поддержку Vulkan для Impeller. Мы представляем предварительную версию поддержки многооконного режима для настольных компьютеров, и Canonical станет нашим новым ведущим разработчиком, а также начинаем масштабную архитектурную эволюцию, отделяя Material и Cupertino от основного фреймворка. Мы переосмысливаем UX для агентного взаимодействия с пользователями с помощью GenUl и переосмысливаем опыт разработчиков с помощью Agentic Hot Reload и Dart & Flutter Agent Skills. Flutter расширяет возможности приложений следующего поколения — повсюду, от мультимедийной системы Toyota RAV4 2026 года до грядущего SDK для webOS от LG. Мы очень рады поделиться с вами всеми новостями и обновлениями; добро пожаловать в Flutter 3.44!
Издание Cnews сообщило, что Минпромторг РФ потребовал привлечь дополнительных экспертов к проверке новых процессоров «Иртыш» российского разработчика «Трамплин электроникс». По мнению ведомства, использование техники на этих процессорах может стать угрозой национальной безопасности из‑за возможной схожести с китайскими процессорами Loongson. Процессоры «Иртыш» предназначены для работы на объектах критической информационной инфраструктуры. Это следует из письма министерства, которое было направлено в Торгово‑промышленную палату 9 апреля 2026 года. Cnews заявило, что имеет в распоряжении текст письма.
В этой статье — о том, почему стартапу недостаточно просто поднять оффер, как меняется роль senior-инженера, почему собеседования должны быть похожи на реальную работу и почему найм инженеров все больше становится не HR-процессом, а частью инженерной системы компании.
