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
«Самые прекрасные решения, основанные на анализе огромного количества данных и обещающие миллионы рублей экономии, будут бесполезны, если клиент или его бизнес не будут способны их внедрить».Такой вывод мы сделали после анализа нескольких проектов, которые так и не вышли на финишную прямую. Ниже — детальная история одного из них. Она началась с публичного скандала, продолжилась подписанием трёхстороннего договора на бесплатные работы, а закончилась чувством облегчения от провала. Читать далее
Если у вас пет-проект или небольшой стартап на GitLab.com, рано или поздно вы упрётесь в потолок бесплатного тарифа: 400 минут пайплайнов в месяц и общая очередь раннеров. Покупка дополнительных минут стоит денег и не решает вторую проблему: общие раннеры GitLab обслуживают миллионы…
Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Козленко, я координатор по технологиям цифрового моделирования в команде девелопера ПИК. Хочу рассказать про автоматизированную параметризацию в Revit с помощью инструмента «Склеить параметры». Также освоим три сценария подготовки модели к…
Пока лента обсуждает LLM и агентов, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI, «скучный» классический ML тихо зарабатывает реальные деньги. Я Senior Data Scientist в финтехе, выступаю с лекциями по карьере и ML в ИТМО и ВШЭ. Разберем в статье на цифрах пять компаний из четырех разных областей и почему классику рано списывать со счетов. Читать далее