Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Кравчук, я занимаюсь всем, что связано с данными в блоке AI&ML MAGNIT TECH. Расскажу про фундамент прибыльных проектов, которыми мы занимаемся в департаменте. Эта начало цикла статей о наших достижениях за 5 лет и планах на будущее.В 2020 году мы выбирали…
28 мая вышел Opus 4.8 — через 41 день после 4.7 и с Dynamic Workflows, на которых переписали Bun. Через два дня появился DeepSWE и поставил под сомнение весь лидерборд, включая только что вышедший Opus. Enterprise-клиент без лимитов сжёг $500M за месяц. DeepSeek набирает команду для создания своего агента. А в MySQL закрыли 21-летний баг. Читать далее
В продуктах, построенных поверх моделей распознавания речи (Automatic Speech Recognition models, ASR), качество распознавания речи напрямую влияет на пользовательский опыт.О том, какие есть методы оценки качества таких моделей, какие у них ограничения и как мы измеряем качество их работы — и пойдет речь. Читать далее
В августе прошлого, 2025 года, я рассказал о создании собственной чёрно-белой темы для GNU Emacs. Почти год безсменно я её использую и не испытываю никаких проблем (скриншот позволяет в этом убедиться). Но рассказ будет не про это, а про то, как выглядит техника создания собственной темы для Emacs. Для тех, кто подумал, что будет также скушно и сложно, как и в рассказах про создание собственного пакета и режима для Emacs, да, это так, только не сложно. Читать далее
После выхода новой локальной модели Qwen 3.5 мне захотелось проверить не абстрактный бенчмарк, а более приземленную вещь: можно ли отдать маленькой локальной модели обычную задачу из backend-разработки и получить рабочий результат.Составил спецификацию сервиса и разбил его не небольшие подробно описанные задачи умной моделью, а выполнение этих задач отдал локально запущенной модели подключенной к агенту Opencode.Про подход, железо и выводы подробно описано в статье. Читать далее
Кажется, что в ИИ чатах интерфейс довольно вторичен: ты пишешь, модель тебе отвечает, особо больше ничего и не надо (если модель отвечает хорошо). Но интерфейс очень влияет на то, насколько правильное решение вы примете, и насколько легко будет найти ошибку модели. Я собрала несколько научных исследований, которые могут пригодится тем, кто делает ИИ фичи в своих продуктах. Читать далее
Я совсем поехал кукухой — начал сдавать в аренду свой браузер за деньги. Началось всё с того, что мои ИИ-агенты не смогли нормально зарегаться из-за капчей и прочего, чужие расширения меня не устраивали — они плохо интегрировались в мой флоу и были завязаны на провайдера, что полный отстой.В итоге я интегрировал это в свой пет-проект, и в итоге сделал так, что браузер в аренду может взять любой желающий. Заодно сделал SDK, CLI и доки. Вот моя история погружения в пучину безумия. Погрузиться в пучину.
Ваши UI‑автотесты снова «иногда падают», а команда уже привычно лечит это ретраями? Проблема может быть не в CI и не во фронтенде, а в том, что тест ждёт не то состояние интерфейса. Разбираем пять ошибок в ожиданиях Selenium, из‑за которых автотесты превращаются в лотерею. Читать далее
Короткий пик нагрузки может закончиться раньше, чем Kubernetes успеет добавить готовую ёмкость. Разбираю, почему HPA и MPC-подходы упираются не только в алгоритм, но и в задержку метрик, запуск Pod и readiness. Разобрать лаг автоскейлинга
Привет, Хаброжители! Более десяти миллиардов строк кода C++ в настоящее время используется в реальных проектах, и 98 % разработчиков ежедневно находят и исправляют в них ошибки. Даже в критически важных приложениях встречаются баги, проблемы с производительностью и читаемостью. Эта книга поможет выявить их в коде, который вы поддерживаете, и избежать — в коде, который вы пишете. Читать далее