Искусственный интеллект. Высокие технологии

Как запустить задачу в фоне в Linux: Ctrl+Z, bg и disown в Bash Фоновая задача в Linux: Ctrl+Z, bg, disown #Linux https://www.youtube.com/shorts/IbBTyswsxm4

Можно купить тысячи GPU, но дата-центру нужны стабильное питание и подключение к сети. Строительство электростанций, подстанций и линий передачи становится одним из главных ограничений роста. Китай строит 38 ядерных реакторов общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире. По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей. Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их эн…

DOOM запустили внутри SQL-базы. Каждый кадр теперь результат запроса 🤯 Лукас Фогель собрал SQLDoom: игровая логика и рендеринг оригинального DOOM работают внутри CedarDB. Карты, монстры, оружие и состояние игры хранятся в таблицах. SQL рассчитывает движение, атаки и столкновения, а затем собирает картинку: • около 1300 строк SQL и 89 CTE отвечают за рендеринг; • ещё 5900 строк SQL реализуют игровую логику; • кадры 320×200 генерируются примерно с 60 FPS на ноутбуке с Ryzen 7 PRO 7840U. В тяжёлых сценах частота падает до 35 FPS. Python обрабатывает ввод, задаёт тайминг и выводит готовые кадр…

Anthropic готовится к IPO и предупреждает инвесторов: её модели могут представлять «экзистенциальный риск для человечества». Из 261 страницы проспекта около 80 посвящены рискам. Компания допускает, что продвинутые модели могут сопротивляться отключению, скрывать информацию или вести себя подобно шантажисту. Ещё сложнее их проверять, если модель распознаёт, что проходит тест. При этом Anthropic пишет, что для сохранения лидерства ей нужен непрерывный выпуск новых моделей. Ранее компания сообщила: за одну выбранную неделю на исследования безопасности пришлось около 6% вычислительных ресурсов д…

Тысячи ИИ-агентов одновременно читают продакшен-базу. Что происходит с PostgreSQL? Google представила PostgreSQL for agents в AlloyDB. Когда нагрузка растёт, система за секунды запускает изолированные экземпляры базы для агентов. Они получают доступ на чтение к актуальным данным, но не конкурируют за вычислительные ресурсы с основной базой. После работы экземпляры масштабируются до нуля. Агентам доступны SQL, индексы, векторный и полнотекстовый поиск. Идея в том, чтобы они могли исследовать свежие данные и выполнять множество запросов, не замедляя транзакции пользователей. Статус: Preview,…

Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентов Как использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.  Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году. https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/

Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI. Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз. На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code. Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение. https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.  Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит п…

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию. Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов. Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «г…

🧠 Claude попытался решить гипотезу Римана и случайно улучшил результат, который десятилетиями считался пределом. Исследовательская версия Claude не доказала саму гипотезу Римана, но нашла новый результат для связанной задачи: повысила известную нижнюю границу доли нулей дзета-функции, лежащих на критической прямой, с 41,6% до 67,2%.  Claude Code получил очень общий запрос: «серьёзно попробуй решить гипотезу Римана». Сначала модель перебрала около 650 идей без успеха. Затем за полтора дня она координировала примерно 60 субагентов, выполнила около 2400 shell-команд, написала сотни Python-скри…