H100 стоит $30 000 и потребляет 700 Вт. RTX 5090 — $2 000 (де-факто больше) и 575 Вт. Прирост производительности между поколениями сжался с 80% до 15–20%. Разбираемся, почему это структурная проблема и что индустрия делает, чтобы с ней жить. Читать далее Read more ›
0
Некоторое время назад мы столкнулись с типовой проблемой очередей при исполнении пайплайнов. Задачи упирались друг в друга, мешая выполнять операции последовательно.Особенно остро это ощущалось на пайплайнах для сборки статики. Задачи требовали много ресурсов, выполнялись довольно долго, но основная нагрузка приходилась не столько процессор, сколько на дисковую подсистему (IOPS). В результате у нас возникали постоянные заторы при выполнении нескольких таких задач подряд.Таким образом, вырисовывалась такая к Read more ›
0
Что внутри:Метапромптинг: как заставить ИИ самому написать промпт для анализа конкурентовМетод Франкенштейна: прогон через три нейросети (Claude, ChatGPT, Gemini) и синтез лучшегоФинальная сборка: все данные в одном месте → готовая презентация для клиентаРеальный кейс: анализ конкурентов для сайта по аутсорсингу бухгалтерии. С промптами, скриншотами и ссылками на итоговые материалы. Читать далее Read more ›
0
![[Перевод] ИИ становится умнее, а мы – глупее; можно ли это остановить?](https://times42.com/media/9/4/7/12375947_640x200.jpg "[Перевод] ИИ становится умнее, а мы – глупее; можно ли это остановить?")
Кто умнее — человек или машина?На протяжении 30 лет, которые я проработала в сфере искусственного интеллекта, именно этот вопрос был в центре дискуссий.Нам также внушали следующую историю об ИИ: он будет заниматься утомительной рутинной работой — исследованиями, составлением первых черновиков, обработкой цифр — в то время как мы сосредоточимся на интересных аспектах: творчестве, суждениях, человеческом факторе.Мои исследования показывают, что мы задавали неверный вопрос и делали неверные выводы.Несколько ме Read more ›
0
Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл. Читать далее Read more ›
0
Привет! Я Владимир Потехин, разработчик в Т-Банке в ИТ-хабе Нижнего Новгорода. Моя статья — первая в спецпроекте «20 в 20» к 20-летию Т-Банка. Двадцать инженеров из двадцати городов расскажут свои истории в серии статей, чтобы показать, как выглядит наша распределенная ИТ-карта. За эти годы Т-Банк сильно вырос, вместе с ним выросла и инженерная среда: команды работают в разных городах, но остаются частью одного большого процесса.Я много времени уделяю работе с... Read more ›
0
Карьерный консультант сказал «сфокусируйся».Я сфокусировался: через 22 методики стратегического анализа, 31 экспертное интервью, финмодель, 64 сценария и год работы в Executive Master in Management ВШЭ.Получил: – Прогнозную NPV +8,7 млн ₽ на горизонте 24 месяцев – Стратегию из трёх измерений (где играем, чем играем, через какой канал) – Защиту выпускной работы на 10/10Работы пока нет.Метод — да. Гарантий — нет. Уверенность — да.Это статья о том, как корпоративный стратегический инструментарий... Read more ›
0
Хотите увидеть, как живое Spring Boot‑приложение проходит путь от репозитория до кластера Kubernetes? В статье пройдем путь от создания простого HealthController до автоматического деплоя через CI/CD. Разберём Dockerfile без магии, манифесты Deployment с пробами, настройку ресурсов и изящный Graceful Shutdown. В финале вы получите живую связку «код — контейнер — кластер», готовую к продакшену. Читать далее Read more ›
0
Если бы у этого дела был спортивный аналог — это титульный бой, выигранный в поздних раундах при отставании по очкам. Соперник: матёрый профи с большим портфелем доменов и опытом в «сотнях разбирательств». Мы: одно небольшое издание. Победили терпением — и тем, что позволили ему нокаутировать самого себя. Вот как это было — и чему нас научило. Читать далее Read more ›
0
HikariCP давно стал де-факто стандартом JDBC connection pooling в JVM-проектах. Но подключить его мало: важно правильно выбрать размер пула, таймауты, maxLifetime, keepaliveTime, leak detection и метрики.Разбираем, как настроить HikariCP для Java, Kotlin, Scala и Spring Boot, какие ошибки чаще всего встречаются в проде и почему maximumPoolSize нельзя просто копировать из соседнего сервиса. Читать далее Read more ›
0
После статьи про Cursor и сжатие контекста я получил много комментариев. В коментах спорят: виноват компактинг? Или attention dilution? Или модель просто ослушалась? Или проблема вообще не в контексте, а в alignment?Спор хороший, но он показывает фундаментальную проблему: у инженеров нет общей картины того, как LLM работают с контекстом. Мы видим симптомы (агент удалил базу, модель галлюцинирует, точность падает на длинной сессии), но не понимаем механизмы.Попробуем собрать эту картинку Бооольше... Read more ›
0
Запустил pinock.io — бесплатную ленту AI-генерации животных в стиле советских спичечных коробков. Под капотом FLUX.2-klein + кастомная LoRA + двухпроходный «sandwich»-пайплайн.Получил детальный технический комментарий на r/StableDiffusion с тремя претензиями. Сел и прогнал ablation: 5 вариантов пайплайна × 5 категорий × 3 сида = 75 картинок.Нашёл дыры в собственном пайплайне — в том числе кириллицу прямо в выходе LoRA (training-set leakage) и полный коллапс LoRA при scale=2.0. Текущий sandwich оказался патч Read more ›
0
Вы наверняка видели такой код - for (String s : data) { result += s; } сотни раз. Что с ним не так? Ведь он выглядит безобидно, почти идиоматично. Но в продакшене под нагрузкой этот цикл способен генерировать сотни мегабайт мусора в секунду - даже если сам результат никому не нужен.И казалось бы, проблема конкатенации строк в Java давно решена. Джунам говорят: используй StringBuilder и будет тебе щастье. А статьи... Read more ›
0
Искусственный интеллект пришел в мир почти 70 лет назад. А наши жизни он захлестнул поистине атилловским вторжением совсем недавно.Но когда еще сотовые телефоны едва помещались в карман, мониторы были пузатыми, а ПК стоили как целая машина, ИИ был уже рядом, делая первые робкие шаги. Сегодня мы расскажем об игре на основе AI-модели, которая наделала много шуму в 90-х и начале нулевых. А все потому что ее персонажи были пугающе умными.... Read more ›
0
У дисковой подсистемы слишком хорошая репутация в тарифных таблицах и не самая однозначная в инженерных обсуждениях. В первом случае нам продают гигабайты в секунду, во втором часто говорят, что для веба диск почти не важен.Я работаю контент-маркетологом в Scalehost и по работе регулярно разбираю темы, связанные с производительностью веб-проектов. Вопрос “нужен ли сайту NVMe или это просто маркетинговая галочка” возникает так часто, что мне захотелось собрать его в один технически... Read more ›
0
![[Перевод] Поддержка Docker Compose в Spring Boot 3.1](https://times42.com/media/5/1/3/12375513_640x200.jpg "[Перевод] Поддержка Docker Compose в Spring Boot 3.1")
Иногда перед разработчиком встает задача воссоздания некоторого окружения локально. В него часто входят различные компоненты инфраструктуры, такие как:– PostgreSQL– Kafka– RabbitMQ– RedisИ так далее. Менеджить целый зоопарк таких сервисов локально бывает не очень удобно. К счастью, у команды Spring Boot для вас есть небольшой помошник - Spring Boot Docker Compose.Комментарий от Михаила Поливахи:Друзья, хоть на дворе уже Spring Boot 4, мы знаем, что большинство из вас сидит на Spring Boot... Read more ›
0
1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимуществаВ современной архитектуре управления данными ETL-процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов - избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1].В рамках ETL-конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из Read more ›
0
Ryzen AI 9 HX 370 - это чип с NPU на 50 TOPS и Ollama его не видит - из-за своей архитектуры. Собственно, сама Ollama работает поверх llama.cpp, llama.cpp поддерживает GPU через CUDA, Metal, Vulkan и ROCm. А вот AMD GPU Ollama запускает - через ROCm и Vulkan. Но AMD NPU на базе архитектуры XDNA туда, к сожалению, не входит. Ryzen AI 300, Ryzen 8040, Ryzen 7040 - у всех... Read more ›
0
Всем привет!Мы команда интеграции в Московской Бирже (MOEX).В наши задачи входит развитие интеграционной шины (ESB).Без надёжной интеграционной шины невозможно представить ни один межсистемный процесс. В этом году мы реализовали проект по модернизации существующего решения ESB. В результате улучшили процессы управления интеграциями и сократили время на создание типовых интеграций в несколько раз.О том, какую ценность это несет и как это работает, данная статья. Читать далее Read more ›
0
Иллюзия участия в AI-инструментах: как мы теряем пользователя внутри собственного продукта Мы в Кэмпе уже более 6 лет работаем над AI-инструментами для образования и фиксируем устойчивый эффект: пользователь воспринимает результат генерации как «свой», даже если его реальное участие в процессе было минимальным.При этом проблема не в том, что AI делает слишком много, а в том, что пользователь перестает понимать, что именно он сделал внутри процесса генерации самостоятельно. Это не поведенческая... Read more ›
0
Most popular sources
Startup News
|
0% |
ScienceDaily
|
0% |
Tech Wire Asia
|
0% |
Sifted
|
0% |
Ubergizmo
|
0% |
| View sources » | |
LIKE us on Facebook so you won't miss the most important news of the day!
15.06.2026 15:17
Last update: 15:11 EDT.
News rating updated: 22:10.
What is Times42?
Times42 brings you the most popular news from tech news portals in real-time chart.
Read about us in FAQ section.