Опубликовано: Sat, 16 May 2026 11:39:33 GMT
Канал: Все статьи подряд / Системное программирование / Хабр

В современных реалиях, когда интернет всё чаще напоминает минное поле сблокировками и замедлениями, надежда на зарубежные (да и на некоторыелокальные) сервисы тает с каждым днем. В какой-то момент я пришел к выводу:если хочешь, чтобы инструмент работал стабильно и не зависел от настроенияпровайдеров или геополитики — напиши его сам. Так появился, например, Fury Messenger (о котором я уже писал здесь) — мессенджер дляAndroid, заточенный под нестабильное соединение. Но решив проблему текстовогообщения, я столкнулся со следующей «болью»: обмен файлами и документооборот. Именно на большом обьеме, а не кидая файлики или фоточки через мессенджер. В этой статье расскажу, как я реализовал систему прямой передачи данных междукомпьютерами, почему облака — это иногда лишнее звено, и как мой «велосипед»в итоге уехал в B2B-сегмент. Проблема: Танцы с бубном вокруг VPN Типичный сценарий обмена файлами сегодня выглядит так: 1.  Залить в Telegram (ограничение по размеру, скорость иногда «режут»).2.  Закинуть на Google Drive/Dropbox (нужен VPN, который нужно то включать, то    выключать, чтобы не отвалились другие сервисы).3.  Передать через локальную сеть (сложно настроить права доступа, если люди    сидят в разных сегментах или городах). Мне хотелось простоты: как в старой доброй Windows Shared Folder, но черезинтернет и без необходимости быть системным администратором 80-го уровня.Чтобы можно было просто «расшарить» папку конкретному человеку и передать файлна максимально возможной скорости канала. Читать далее]]>

https://habr.com/ru/articles/1035894/

Опубликовано: Sat, 16 May 2026 13:05:48 GMT
Канал: Все статьи подряд / Робототехника / Хабр

В сферу помощи людям с ограниченными возможностями венчурный капитал и топ-исследователи никогда не спешили. Слишком маленький рынок, сложный пользователь, долгая окупаемость. Но теперь ИИ-индустрия заходит на эту территорию всерьез — полноценным научным проектом на главной конференции года по искусственному интеллекту.Команда Бингемтонского университета создала робота-поводыря с LLM внутри. В отличие от обычной собаки, он разговаривает с человеком по ходу маршрута: спрашивает, куда нужно, предлагает варианты пути, объясняет, что происходит вокруг. Работу представили в январе 2026 года на конференции AAAI в Сингапуре.Само по себе появление такого робота — еще не сенсация: каждый месяц на конференциях по ИИ показывают десятки прототипов. Интересно вообще другое. Похожие проекты запускают по всему миру независимо друг от друга. Все используют практически одинаковое железо, похожие языковые модели и решают почти одну и ту же задачу.Узнаем, как сфера социальных проектов для людей с ОВЗ становится новой индустрией и свежим плацдармом для инженерных вызовов. Читать далее]]>

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1035652/

Опубликовано: Sat, 16 May 2026 21:40:03 GMT
Канал: Все статьи подряд / Системное программирование / Хабр

Это пародия... на многоеСтатья‑интервью написана на основе разговора с Артёмом, основателем проекта Stopilot — редактора кода, который помогает разработчику не писать код, пока тот не понял задачу.Большинство историй про AI‑инструменты выглядят одинаково: человек открывает Cursor, за выходные собирает SaaS, выкладывает скриншот MRR и дальше объясняет, что главное — не думать, а быстро валидировать гипотезы. Рынок не ждёт, окно возможностей закрывается, конкуренты уже деплоят.Артём пошёл в другую сторону. Он заметил, что после Cursor у многих команд появилась новая проблема: код пишется быстрее, чем его успевают понимать. За выходные он собрал альтернативу Cursor, которая на любой промпт отвечает: «Сначала сформулируйте задачу человеческими словами». Через 8 месяцев Stopilot вышел на 1,29 млн рублей в месяц.Он сам расскажет, как это было. Почитаем]]>

https://habr.com/ru/articles/1036002/

Опубликовано: Sun, 17 May 2026 13:32:25 GMT
Канал: Все статьи подряд / Assembler / Хабр

SectorOS - это небольшая операционная система (далее для удобства я буду писать "ось"), написанная на ассемблере x8086, умеющая запускать пользовательские программы, и предоставляющая для этих программ минимальный интерфейс взаимодействия со своей собственной файловой системой - SFS. Да ну, не верю, покажи]]>

https://habr.com/ru/articles/1033370/

Опубликовано: Sun, 17 May 2026 13:32:25 GMT
Канал: Все статьи подряд / Assembler / Хабр

SectorOS - это небольшая операционная система (далее для удобства я буду писать "ось"), написанная на ассемблере x8086, умеющая запускать пользовательские программы, и предоставляющая для этих программ минимальный интерфейс взаимодействия со своей собственной файловой системой - SFS. Да ну, не верю, покажи]]>

https://habr.com/ru/articles/1033370/

Опубликовано: Sun, 17 May 2026 14:21:58 GMT
Канал: Все статьи подряд / DIY или Сделай сам / Хабр

TL;DR. Мы выкатили открытый бенчмарк MELT-1 — он меряет не сколько модель знает в идеальных условиях (MMLU & co), а сколько она проживёт под дрифтом распределения и сколько стоит держать её живой. Три оси: $/1M успешных решений, часы до деградации без ретрейна, p99-латентность сенсор→актуатор под 40 °C. 30 суток непрерывного инференса, 5 сидов, два температурных профиля, sensitivity-анализ. На closed-loop manipulation наш агент (Metabolic AI, non-transformer) против Llama-class 7B INT8 показал 9.4× по стоимости, 8.5× по выживанию под дрифтом, ~1600× композитно. Архитектура закрыта — патент на стадии экспертизы. Бенч открытый: харнесс, сцены, оракул, sensitivity-скрипты, опубликованный VAE-энкодер дрифта. Прогоните своих агентов и положите рядом. PDF с полной методологией и threats to validity — в конце статьи. Посмотреть]]>

https://habr.com/ru/articles/1036098/

Опубликовано: Sun, 17 May 2026 14:05:05 GMT
Канал: Все статьи подряд / Робототехника / Хабр

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о том, как роботы работают с предметами в реальной жизни. Современные роботы умеют выполнять множество простых операций, но терпят катастрофический провал в задачах, требующих понимания трехмерных пространственных отношений и физической осуществимости действий. Попробуем разобраться, как с помощью vision-language models (VLM) роботы учатся работать с предметами в пространстве. Читать далее]]>

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1035508/