METANIT.COM

В США заработала платная школа с ИИ-учителями

В техасском Остине открылась школа Alpha, в которой вместо учителей уроки ведут системы искусственного интеллекта. Стоимость обучения в школе начинается от $40 000 в год.

Ученики самостоятельно управляют всеми учебными процессами с помощью приложений на базе искусственного интеллекта, занимаясь всего по два часа в день.

За это время их мотивируют пройти курс до «уровня мастерства» (набрать более 90%). Взрослых в классе называют проводниками, а не учителями, и они получают большие зарплаты. Их задача — вдохновлять детей.

Хотя в Alpha утверждают, что её ученики входят в 1% лучших по стандартизированным тестам, преподаватели скептически относятся к моделям искусственного интеллекта, заявляя, что их эффективность не доказана.

https://www.cbsnews.com/news/alpha-school-artificial-intelligence/

Microsoft поделилась с пользователями несколькими советами по повышению производительности систем на Windows 10/11.

Так, Microsoft признала, что, хотя облачная синхронизация файлов через OneDrive важна, но она может привести к замедлению работы. OneDrive по умолчанию синхронизирует файлы
Это позволяет пользователям получать доступ к файлам с любого устройства, подключённого к Интернету, и обеспечивает резервное копирование файлов на случай повреждения или потери компьютера.
Однако синхронизация может замедлить работу компьютера. Как рекомендует MS: "Вы можете временно приостановить синхронизацию OneDrive и посмотреть, поможет ли это повысить производительность вашего ПК".

Также в Microsoft отметили, что различные визуальные эффекты Windows 11 могут замедлять работу компьютера. На ПК даже есть специальная опция, позволяющая отключить эти эффекты. В компании заявили: «Windows 11 включает в себя множество визуальных эффектов, таких как анимация и эффекты теней. Они выглядят великолепно, но также могут потреблять дополнительные системные ресурсы и замедлять работу вашего компьютера. Это особенно актуально для компьютеров с небольшим объёмом оперативной памяти (ОЗУ)».

Функцию можно найти, введя «производительность» в поиске Windows и выбрав «Настройка внешнего вида и производительности Windows». После открытия диалогового окна «Параметры производительности» потребуется выбрать опцию «Обеспечить наилучшую производительность» на вкладке «Визуальные эффекты».

Полный список рекомендаций от Microsoft:

1. Убедитесь, что у вас установлены последние обновления Windows и драйверы устройств.
2. Перезагрузите компьютер и открывайте только те приложения, которые вам действительно нужны.
3. Используйте функцию ReadyBoost для улучшения производительности.
4. Убедитесь, что система управляет размером файла подкачки.
5. Проверьте, достаточно ли свободного места на диске, и освободите пространство.
6. Настройте внешний вид и производительность Windows.
7. Приостановите синхронизацию OneDrive.
8. Отключите ненужные программы автозагрузки.
9. Проверьте наличие вирусов и вредоносных программ и удалите их.
10. Восстановите компьютер из точки восстановления системы.

https://support.microsoft.com/en-us/windows/tips-to-improve-pc-performance-in-windows-b3b3ef5b-5953-fb6a-2528-4bbed82fba96

Все основные концепции Docker на одной диаграмме

Как работает JavaScript?
(описание к картинке из предыдцщего поста)

Вы создаёте файл с расширением .js (или встраиваете JavaScript-код в HTML).

Движок JavaScript (в браузере или Node.js) считывает ваш код и преобразует его в абстрактное синтаксическое дерево (AST).

Затем движок компилирует (или преобразует) это AST в байт-код или промежуточное представление, применяет оптимизации и преобразует его в машинный код (с помощью JIT-компилятора) для выполнения.

Во время выполнения:
* Движок исполняет машинный код, обрабатывая динамические особенности, такие как замыкания, прототипы и поиск динамических свойств.
* Он управляет памятью и выполняет сборку мусора для неиспользуемых объектов.
* Предоставляет среду выполнения со встроенными API (DOM, цикл событий, веб-API в браузерах; файловая система, сеть, модули в Node.js).

Результат: ваш JavaScript-код выполняется как эффективный машинный код (для часто используемых участков кода), при этом поддерживая динамическую типизацию, гибкие модели объектов, асинхронное программирование и кроссплатформенное выполнение.

Как работает JavaScript?
(описание в следующем посте)

Код на Си. Чтобы немного поломать мозг (вложенные функции, оператор запятая).
Иногда думаешь, что важнее: стандарт языка или его не совсем стандартная реализация в виде компилятора

Шпаргалка по логарифмам

8 типов ИИ-агентов

ИИ-агенты применяются не только для генерации текста. Создаются разные архитектуры, специализирующиеся на рассуждении, восприятии, действии и абстракции:

1️⃣ GPTs - универсальные генераторы текста, отличающиеся беглостью и универсальностью применения

2️⃣ MoE (Mixture of Experts) - система, которая направляет задачи к специализированным подсетям для повышения эффективности

3️⃣ Large Reasoning Models - модели, оптимизированные для многоступенчатого логического рассуждения

4️⃣ Vision-Language Models - модели, объединяющие восприятие и язык для выполнения мультимодальных задач.

5️⃣ Small Language Models - облегчённые, экономичные агенты для локального развёртывания

6️⃣ Large Action Models - модели для выполнения кода, вызова API и автономного выполнения задач

7️⃣ Hierarchical Language Models - модели, разбивающие задачи на подзадачи, позволяя планировать на долгосрочную перспективу

8️⃣ Large Concept Models - модели, способные улавливать абстрактные, высокоуровневые знания для обобщения

Шпаргалка по команде ip и сетевым командам

CDN, DNS и Edge Computing в проектировании систем
(продолжение предыдущего поста)

Сеть доставки контента (CDN)

* Определение: Распределённая сеть серверов, которая доставляет контент пользователям с ближайшего к ним местоположения.
* Преимущества:
* Снижение задержек (latency)
* Повышение скорости работы веб-сайта
* Разгрузка трафика с исходных серверов
* Недостатки:
* Дополнительные расходы
* Кэшированное содержимое может обновляться не мгновенно
* Примеры: Cloudflare, Akamai, AWS CloudFront — эти сервисы размещают изображения, видео и статические ресурсы ближе к пользователям.

Система доменных имён (DNS)

* Определение: Система, которая преобразует удобочитаемые доменные имена в IP-адреса.
* Преимущества:
* Обеспечивает простой доступ к веб-сайтам
* Поддерживает балансировку нагрузки через DNS-маршрутизацию
* Повышает доступность благодаря резервированию DNS
* Недостатки:
* Задержки при распространении DNS
* Может подвергаться атакам (подмена DNS, DDoS)
* Пример: Доменное имя http://example.com сопоставляется с IP-адресами сервера с помощью DNS-резолверов.

Edge Computing (вычисления на периферии)

* Определение: Обработка данных ближе к конечному пользователю или устройству вместо отправки всего на централизованные серверы.
* Преимущества:
* Снижение задержек
* Экономия пропускной способности
* Возможность обработки в реальном времени
* Недостатки:
* Требует распределённой инфраструктуры
* Более сложное управление
* Ограниченные вычислительные мощности по сравнению с централизованными серверами
* Примеры: IoT-устройства обрабатывают данные датчиков локально, игровые платформы снижают задержки за счёт вычислений на периферии.

Ключевые различия

* CDN: Распределяет статический и динамический контент ближе к пользователям.
* DNS: Преобразует доменные имена в IP-адреса для маршрутизации запросов.
* Edge Computing: Выполняет вычисления рядом с пользователем или устройством.
* Фокус: CDN ориентирован на доставку контента, DNS — на адресацию и маршрутизацию, Edge — на вычисления и снижение задержек.

Реальные примеры применения

* CDN: Netflix транслирует фильмы с граничных серверов рядом с пользователями, чтобы уменьшить буферизацию.
* DNS: Google Public DNS и Cloudflare DNS обрабатывают миллиарды доменных запросов ежедневно.
* Edge Computing: Автономные автомобили и IoT-системы обрабатывают данные на периферии для принятия решений в реальном времени.

CDN, DNS и Edge Computing в проектировании систем
(описание в следующем посте)

Многим формат инструкций WASM (WebAssembly) напоминает LISP. И тут собственно ничего удивительного: под LISP и лиспоподобные языки очень удобно писать разные парсеры. Не случайно Брендон Айк (Brendan Eich) - создатель JavaScript, изначально хотел создать язык для браузера на основе Лиспа, но его начальство настаивало на языке, похожем на Java (так как в то время Java была на хайпе) . Поэтому мы и получили то, что получили.

Discord сообщил об утечке данных и фото документов пользователей

Компания Discord сообщила об утечке данных некоторых пользователей сервиса. В том числе к злоумышленникам попали имена, логины, адреса электронной почты, IP-адреса, типы платежей, четыре последние цифры банковских карт, истории покупок и фото удостоверений личности.

Неавторизованная сторона скомпрометировала стороннего подрядчика Discord, который занимается обслуживанием системы техподдержки и взаимодействием с отделом безопасности. Затем злоумышленники получили доступ к данным пользователей, которые ранее обращались в службу поддержки, заявили в компании.

Пароли пользователей, полные номера их банковских карт, а также сообщения, выходящие за рамки переписки с техподдержкой, не утекли, заявили в пресс-службе Discord. Компания немедленно лишила подрядчика доступа к системе обработки запросов, а также начала расследование совместно с правоохранительными органами.

https://www.kommersant.ru/doc/8097348

Шпаргалка по алгебраическим тождествам

Компас программиста

Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML)

Что такое AI? Что такое ML? Это одно и то же?

Искусственный интеллект (AI / ИИ) и машинное обучение (ML) часто рассматриваются как одно и то же. Но это не так. ИИ — более широкое понятие. Речь идёт о создании программ, которые могут воспринимать, рассуждать, действовать и адаптироваться. Любая система, демонстрирующая интеллектуальное поведение, может относиться к ИИ.

ML — это подмножество AI (ИИ). Оно сосредоточено на алгоритмах, которые учатся на основе данных и совершенствуются с опытом. Именно в этой области произошёл наибольший прогресс за последние годы. Некоторые распространённые примеры применения ML — это системы рекомендаций, обнаружение мошенничества и распознавание изображений. Большинство из того, с чем мы ежедневно взаимодействуем.

Самый значительный прорыв за последние годы был достигнут благодаря ML, и когда СМИ говорят о революции в области ИИ, они в основном имеют в виду достижения в области ML, особенно в области глубокого обучения.

Блогеров в России обязали частично передавать боту РКН права на Telegram-канал

После подачи заявления на регистрацию Telegram-канала в перечне Роскомнадзора блогеры должны подтвердить владение профилем через специальный бот. Также необходимо предоставить ему право добавлять участников канала, сообщила пресс-служба ведомства. Требование действует для страниц с аудиторией от 10 тыс. подписчиков.

Бот необходимо запустить из своего аккаунта в Telegram. После этого сверяется номер регистрации из «Госуслуг» с введенным в бот. «Другой процедуры подтверждения владения каналом в этой социальной сети нет»,— следует из сообщения Роскомнадзора. Если пропустить шаг с запуском бота, в подаче заявления будет отказано. Тогда придется пройти регистрацию повторно.

https://www.kommersant.ru/doc/8096682

Google предоставит энтузиастам ограниченную неверифицируемую регистрацию Android-приложений

После негативной реакции сообщества на введение в сертифицированных сборках Android обязательной регистрации разработчиков и приложений, представители Google раскрыли некоторые дополнительные подробности предстоящих изменений. За регистрацию разработчика будет взиматься плата в 25 долларов, но для персонального использования, студентов и энтузиастов будет предоставлен бесплатный вариант учётной записи, позволяющий устанавливать свои приложения на ограниченном числе устройств и не требующий удостоверения личности.

Предложенный бесплатный вариант может применяться без прохождения верификации разработчика, но он малопригоден для массового распространения приложений и не решает проблем, озвученных проектом F-Droid, так как требует регистрации в Android Developer Console каждого устройства, на которое приложение может быть установлено. По задумке Google подобное ограничение не позволит злоумышленникам злоупотреблять бесплатной неверифицированной учётной записью.

Перед установкой стороннего приложения пользователь должен будет определить уникальный идентификатор своего устройства и передать его разработчику приложения, зарегистрированному в Google как студент или энтузиаст. После этого разработчик должен добавить идентификатор устройства через интерфейс Android Developer Console и таким способом авторизировать возможность установки своей программы на конкретном устройстве.

https://android-developers.googleblog.com/2025/09/lets-talk-security-answering-your-top.html

В МВД призвали хранить фото документов и пароли в облачных хранилищах

МВД РФ предупредило граждан о высокой опасности хранения фотографий документов, паролей и другой конфиденциальной информации на мобильных устройствах. В Telegram-канале «Вестник Киберполиции России» рекомендовано отказаться от размещения таких данных в памяти смартфонов и использовать надежные облачные сервисы с многоуровневой защитой.

В ведомстве объяснили, что сканированные копии паспорта, СНИЛС, ИНН, водительских прав и банковских карт дают мошенникам возможность получить доступ к аккаунтам, создавать фальшивые профили или проводить другие мошеннические действия. Хранение этих файлов в памяти телефона значительно увеличивает риск их кражи, поэтому оптимальным решением считаются облачные хранилища с двухфакторной аутентификацией и шифрованием.

Кроме того, сотрудники МВД подчеркнули опасность записи паролей и кодов доступа в заметках или мессенджерах. Такие данные, если попадут к злоумышленникам, позволят контролировать цифровую жизнь пользователя, в том числе его банковские счета. Специалисты советуют использовать менеджеры паролей или хранить информацию в офлайн-формате, к примеру, в записной книжке.

https://www.kommersant.ru/doc/8081406

Хранить документы в облачных хранилищах? Я че-то даже и не знаю...

JetBrains предлагает компаниям бесплатные лицензии на IDE взамен на данные для обучения моделей
JetBrains запустила инициативу, в рамках которой предлагает компаниям делиться кодом для обучения моделей. За это компания предлагает бесплатные лицензии на свои IDE.
С выходом версий сред разработки 2025.2.4 JetBrains будет предлагать компаниям делиться фрагментами кода, командами терминала, историей редактирования и запросами к ИИ-сервисам. Эти данные компания планирует использовать для обучения собственных языковых моделей.

Если компания согласится, то JetBrains предоставит бесплатные корпоративные подписки All Products Pack на год. Тариф включает в себя доступ ко всем IDE. Стоит подписка 979 долларов за каждого пользователя.

Кроме того, JetBrains начинает собирать данные студенческих и преподавательских лицензий, а также тех, кто разрабатывает проекты с открытым кодом. Разрешение активировано по умолчанию, но пользователи могут его отозвать в настройках. Данные пользователей коммерческих лицензий JetBrains не будет трогать.
https://www.jetbrains.com/lp/data-collection-program-for-organizations/