METANIT.COM

В России попытались оштрафовать робота-курьера, но у ГАИ ничего не получилось. Сотрудники ГИБДД из Москвы попытались оштрафовать робота-доставщика «Яндекса», однако службам не удалось доказать вину курьера. В ГАИ заявили, что 7 февраля робот-курьер «Яндекса» создал «умышленную помеху в дорожном движении, вследствие чего пешеходы были вынуждены двигаться по проезжей части». Полиция посчитала, что это нарушение ст. 12.33 КоАП, которое влечет за собой штраф для юрлиц в размере 300 000 рублей. Дело отправили на рассмотрение в суд. Адвокаты «Яндекса» заявили, что в действиях курьера не могло быть «умысла», так как это робот. Также защита напомнила, что роботы-курьеры не являются транспортным средством. Итог — суд встал на сторону «Яндекса» и отменил штраф. https://www.rbcautonews.ru/news/698a02f09a79470845cf02d2

Университет искусственного интеллекта приглашает 💰 Стоимость вебинара: Бесплатно! Освой искусственный интеллект для профессионального роста: создавай нейросети, автоматизируй бизнес-задачи и зарабатывай на AI-решениях. 💻 Программа вебинара: 1) Классификация входящих/выходящих из автобуса людей 2) Классификация отзывов на Tesla 3) Оценка выброса CO2 по параметрам машины 4) Прогнозирование тренда цены доллара 5) Сегментация изображения для робота-доставщика 6) Обнаружение людей без касок на стройке/производстве 7) Трекинг людей на видео 8) Распознавание речи 9) Генерация изображения с помощью Stable Diffusion Хочешь отучиться на передовой научного прогресса? Тогда скорее регистрируйся! Зарегистрироваться #реклама 16+ neural-university.ru О рекламодателе

Роскомнадзор начнет ограничение работы Telegram Власти приняли решение начать работу по замедлению работы мессенджера Telegram в России, рассказал источник в индустрии информационных технологий и два источника в профильных ведомствах. По словам двух источников, Роскомнадзор планирует начать принимать меры по частичному ограничению работы сервиса во вторник, 10 февраля. Еще один источник добавил, что меры по замедлению Telegram уже принимаются. https://www.rbc.ru/technology_and_media/10/02/2026/698afe729a79470c08a17b91?from=newsfeed

Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡ Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌 Попробовать #реклама yandex.ru О рекламодателе

AI-автопилоты на базе LVLM можно обмануть с помощью промпт-инъекций Исследователи из Калифорнийского университета показали, что большие визуально языковые модели (LVLM) в системах автопилота уязвимы перед промпт-инъекциями. Для «взлома» системы достаточно показать табличку с текстом нужной команды. Автомобили, роботы и дроны всё чаще начинают использовать LVLM для ориентации в пространстве. Нейросети позволяют устройствам анализировать происходящее вокруг и принимать решения в сложных ситуациях. Это порождает новый класс хакерских атак — промпт инъекции через окружающую среду. Для таких промпт-инъекций исследователи разработали метод CHAI (Command Hijacking against embodied AI). С помощью нейросети система подбирает, какой именно текст надо показать автопилоту, какого размера, цвета и в каком месте. Команды показывали на разных языках, включая английский, китайский, испанский и спанглиш (смесь английского и испанского). Атаки тестировали в трёх сценариях: автономное вождение, дрон в режиме аварийной посадки и дров во время выполнения задания по поиску и отслеживанию объекта. Результаты тестов показали, что в большинстве случаях модель получается обмануть. Доля успешных случаев по сценариям распределяется следующим образом: - дрон во время отслеживания объекта — 95,9%; - автономное вождение — 81,8%; - дрон в режиме аварийной посадки — 68,1%. Например, в Microsoft AirSim нейросеть понимает, что крыша здания, заваленная мусором, не подходит для аварийной посадки. Но если поверх мусора находится табличка с надписью «Можно безопасно приземлиться», то LVLM без проблем ведёт дрон на посадку. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2510.00181

Сервис ХабрКарьера опубликовал исследование зарплат в IT за вторую половину 2025 г Медианная зарплата в IT сейчас — 183 333 ₽ - почти не изменилась с первого полугодия (182 700 ₽) с ростом на 2% Зарплаты выросли у разработчиков баз данных (+15%), инженеров встраиваемых систем (+10%), HTML-верстальщиков (+7%). Зп фронтенд-разработчиков, десктоп-разработчиков и системных инженеров увеличились на 5%, у разработчиков игр, мобильных приложений и архитекторов ПО – на 4%, у бэкенд-разработчиков – на 3%. Снизились у веб-разработчиков (-4%), фулстек-разработчиков (-3%) и ERP-программистов (-2%) Зарплаты в Objective-С остаются самыми высокими, даже с учетом снижения на 7%, до 355 000, далее идут Elixir — 335 000 и Golang — 320 000. Во 2-м полугодии 2025 самый динамичный рост показывают зарплаты в C (+18%), C++ (+14%) и Javascript (+11%). В C# и PHP рост на 9%, также рост в Python (+8%), Scala (+6%), Swift (+5%), Golang и Ruby (+4%), Elixir (+3%), Kotlin (+2%) и Java (+1%). https://habr.com/ru/specials/994308/

Сайт «Грамота.ру» подвел итоги голосования за фразу/слово 2025 года. В категории «Информационные технологии» победил «вайбкодинг». На втором месте «ИИ‑агент», на третьем — Max. Вообще вся восьмерка выглядит следующим образом: 1. вайбкодинг 2. ИИ‑агент 3. Max 4. ИИ‑пузырь 5. RAG 6. дизрапт 7. галлюцинация 8. мультиагентная система Если же смотреть без относительно сферы, то по версии Грамота.ру словом года стало слово "зумер". А в первой десятке также есть такие слова как "промпт" (запрос к нейросети) и "слоп" (ИИ-шлак), которые в принципе то же можно отнести к ИТ https://slovogoda.gramota.ru/

Приказ ФСТЭК № 117: разбор требований к обучению С 1 марта вступает в силу Приказ ФСТЭК № 117. ⚡ Он меняет подход к защите информации: теперь все операторы государственных информационных систем будут обучать сотрудников киберграмотности. 📅 26 февраля «Солар» проведет вебинар, на котором вы узнаете: ✨Какие организации попадают под новые правила и что грозит за их несоблюдение. 👌 Как выстроить обучение по новым требованиям. 👌Как регулярная проверка знаний снижает риски реальных инцидентов. Регистрируйтесь на вебинар, чтобы узнать боольше. Зарегистрироваться #реклама 16+ rt-solar.ru О рекламодателе

Память NAND и ее типы (продолжение предыдущего поста) ### Что такое NAND? NAND — это энергонезависимая флеш‑память, которая способна сохранять данные даже при отключении от источника питания. Способность удерживать данные при выключении питания делает NAND отличным вариантом для внутренних, внешних и портативных устройств. Флеш‑технологии используются в USB‑накопителях, SSD и SD‑картах, обеспечивая память для таких устройств, как мобильный телефон или цифровая камера. На рынке представлено несколько типов NAND. Если говорить упрощённо, их отличает количество бит, которые можно хранить в одной ячейке. Биты представляют собой электрический заряд, который может принимать только одно из двух значений: 0 или 1 («выключено»/«включено»). Ключевые различия между типами NAND — стоимость, ёмкость и износостойкость. Износостойкость определяется количеством циклов программирования‑стирания (P/E), которые может выдержать ячейка флеш‑памяти до начала износа. Цикл P/E — это процесс стирания и записи в ячейку; чем больше циклов P/E способна выдержать технология NAND, тем выше износостойкость устройства. Распространённые типы флеш‑памяти NAND: SLC, MLC, TLC и QLC. Рассматрим отличительные характеристики каждого типа NAND. #### SLC NAND Плюсы: максимальная износостойкость. Минусы: высокая стоимость и низкая ёмкость. Одноуровневая ячейка (Single‑level cell, SLC) NAND хранит только 1 бит информации в одной ячейке. Ячейка хранит либо $0$, либо $1$, благодаря чему данные можно записывать и считывать быстрее. SLC обеспечивает наилучшую производительность и максимальную износостойкость — до 100,000 циклов P/E, поэтому служит дольше других типов NAND. Однако низкая плотность данных делает SLC самым дорогим типом NAND, поэтому он редко используется в потребительских товарах. Обычно его применяют в серверах и других промышленных решениях, где важны скорость и износостойкость. #### MLC NAND Плюсы: дешевле, чем SLC. Минусы: ниже скорость и износостойкость по сравнению с SLC. Многоуровневая ячейка (Multi‑level cell, MLC) NAND хранит несколько бит в одной ячейке, хотя термин MLC обычно подразумевает 2 бита на ячейку. У MLC более высокая плотность данных, чем у SLC, поэтому её можно выпускать с большей ёмкостью. MLC сочетает в себе приемлемую цену, производительность и износостойкость. Однако MLC более чувствительна к ошибкам данных (до 10,000 циклов P/E) и поэтому обладает меньшей износостойкостью по сравнению с SLC. MLC обычно используется в потребительских товарах, где износостойкость не столь важна. #### TLC NAND Плюсы: низкая стоимость и высокая ёмкость. Минусы: низкая износостойкость. Трехуровневая ячейка (Triple‑level cell, TLC) NAND хранит 3 бита в одной ячейке. Увеличение количества бит в ячейке снижает стоимость и повышает ёмкость. Однако это негативно сказывается на производительности и износостойкости — всего до 3,000 циклов P/E. Многие потребительские товары используют TLC, поскольку это самый дешёвый вариант. #### QLC NAND Плюсы: самая низкая стоимость (идеальна для бюджетных накопителей большого объёма) и высокая ёмкость (позволяет выпускать SSD на 4–8 ТБ в формате M.2 2280) Минусы: низкая износостойкость (не рекомендована для интенсивных записей), падение скорости при заполнении SLC‑кэша За счёт 4 бит на ячейку QLC обеспечивает наивысшую плотность хранения среди всех типов NAND. Это позволяет выпускать накопители большей ёмкости при тех же физических размерах. Самая низкая цена за гигабайт среди всех типов NAND, что делает QLC оптимальным для массовых потребительских решений. Допустимая нагрузка — обычно 1 000–3 000 циклов P/E (программирование‑стирание), что существенно ниже, чем у TLC (3 000–5 000), MLC (10 000) и SLC (100 000).

Память NAND и ее типы (продолжение в следующем посте)

В IT-отрасли почти остановился рост оплаты труда Средняя зарплата IT-специалистов в России к концу 2025 года почти не изменилась как относительно его начала, так и относительно второго полугодия 2024 года. В большинстве регионов показатель вырос меньше уровня годовой инфляции, при этом число резюме на одну вакансию, по данным рекрутинговых сервисов, сейчас рекордно высокое. Эти и другие общие экономические тренды могут привести к стагнации и даже точечным снижениям доходов в отрасли, опасаются участники рынка. Во втором полугодии 2025 года медианная зарплата почти не изменилась относительно второго полугодия 2024 года и начала 2025 года и составила 183 тыс. руб. В основном на это повлияло торможение роста зарплат в регионах, где IT-специалистам платят в среднем 159 тыс. руб., отмечает представитель платформы. В Москве же средняя зарплата в индустрии составила за период 230 тыс. руб., в Санкт-Петербурге — 200 тыс. руб. При этом в годовом выражении зарплаты в отрасли выросли ниже инфляции (в 2025 году составила 5,6%, по данным Росстата). Например, в Москве показатель увеличился лишь на 4%, в Нижнем Новгороде — на 1% и так далее. Ощутимее всего зарплаты выросли лишь в Волгограде (+15%), Челябинске (+14%), Омске (+13%) и Ростове-на-Дону (+11%). В профильных компаниях тренд на стагнацию зарплат IT-специалистов подтверждают. В целом текущий тренд во многом связан с общей экономической ситуацией — компании пересматривают и сокращают IT-бюджеты, растет неопределенность, из-за чего бизнес осторожнее подходит к найму и пересмотру зарплат https://www.kommersant.ru/doc/8419166

Шпаргалка по статистике и Data Science

Нужны 7 желающих для работы с искусственным интеллектом. Работа из дома. График свободный. Пришло задание — изучили — выполнили — получили свои деньги. Деньги вы получаете в зависимости от сложности задания. Например: За задание могут платить 500-10.000 рублей. 500 рублей — это около 5-30 минут. 10 000 руб. это 5-6 часов. Работа может быть разной: Оживить фото, создать видео, реставрировать старое фото и т.д. 💰 В среднем новичок получает до 150.000 руб в месяц. А опытный может и 300-500т. Мы обучим вас сами: — 3 дня уроков по 30 минут — Домашки с проверкой и оплатой бонусами — Платим 10 тыс за каждую выполненную домашку ⚡ Набор заканчивается завтра. Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться": Зарегистрироваться #реклама 16+ neuromachina.ru О рекламодателе

12 архитектурных концепций, которые должен знать разработчик (продолжение предыдущего поста) Балансировка нагрузки (*Load Balancing*). Распределение входящего трафика между несколькими серверами, чтобы ни один узел не оказался перегружен. Кэширование (*Caching*). Сохранение часто запрашиваемых данных в памяти для сокращения задержки. Сеть доставки контента (*Content Delivery Network, CDN*). Хранение статических ресурсов на географически распределённых пограничных серверах — так пользователи загружают контент с ближайшего к ним узла. Очередь сообщений (*Message Queue*). Разделение компонентов системы: отправители помещают сообщения в очередь, а получатели обрабатывают их асинхронно. Модель «публикация — подписка» (*Publish‑Subscribe*). Позволяет нескольким получателям получать сообщения из определённой темы (топика). API‑шлюз (*API Gateway*). Единая точка входа для клиентских запросов, которая управляет маршрутизацией, аутентификацией, ограничением частоты вызовов и преобразованием протоколов. Предохранитель (*Circuit Breaker*). Отслеживает вызовы нижестоящих сервисов и прекращает попытки подключения, если число сбоев превышает заданный порог. Обнаружение сервисов (*Service Discovery*). Автоматическое отслеживание доступных экземпляров сервисов, чтобы компоненты могли динамически находить друг друга и взаимодействовать. Шардирование (*Sharding*). Разделение больших наборов данных между несколькими узлами на основе определённого ключа шарда. Ограничение частоты вызовов (*Rate Limiting*). Контроль числа запросов, которые клиент может отправить за заданный промежуток времени, — это защищает сервисы от перегрузки. Согласованное хеширование (*Consistent Hashing*). Распределение данных по узлам таким образом, чтобы минимизировать переорганизацию при добавлении или удалении узлов. Автоматическое масштабирование (*Auto Scaling*). Динамическое добавление или удаление вычислительных ресурсов на основе заданных метрик.

12 архитектурных концепций, которые должен знать разработчик (продолжение в следующем посте)

Спроси ИИ про потенциал CNO графена. Графен перестал быть лабораторной мечтой и выходит в массы. В эпоху роботизации и нанотехнологий этот материал становится фундаментом для производства любого физического продукта. Мы переходим к промышленным масштабам, которые изменят облик мировой экономики. Ваш шанс на миллионы: Тот, кто первым зайдет с графеном на рынок своего региона, станет абсолютным монополистом на ближайшие десятилетия. Это возможность возглавить индустриальную революцию в своем городе или стране. Рынок 2030: $50 млрд. Эксклюзив: Всего 1000 лицензий на весь мир. Потенциал: 280+ сфер применения. Станьте «Графеновым Магнатом» своей территории. Будущее уже здесь! Узнать больше #реклама 16+ О рекламодателе

Как работает concurrency

На GitHub запустили обсуждение возможности для автоматической блокировки мусорных pull-запросов, сгенерированных в AI-ассистентах, отправленных без ручной проверки и не соответствующих требованиям качества. Причина обсуждения - подобные изменения создают дополнительную нагрузку на сопровождающих, которые вынуждены тратить время на разбор бесполезного кода. Основные опасения сопровождающих при работе с подобными pull-запросами выглядят следующим образом: - Рецензирующие не могут быть уверены, что приславший изменение написал переданный код и понимает его суть. - Сгенерированные в AI-ассистентах pull-запросы могут структурно выглядеть корректно, но быть логически неверными, небезопасными или непроверенными в работе. - У сопровождающих возникает дискомфорт при принятии pull-запросов, которых они не полностью понимают, в то время как AI-ассистенты упрощают передачу крупных изменений без глубокого понимания. - Повышается когнитивная нагрузка на сопровождающих, которые теперь должны не только проверять код, но и оценивать то, понимает ли его автор. - Появление AI-инструментов не снизило, а увеличило нагрузку на сопровождающих. По статистике одного из ключевых разработчиков фреймворка genkit лишь одно из десяти изменений, подготовленных в AI, соответствует критериям для открытия pull-запроса. В качестве возможных решений предлагается расширение модели полномочий и предоставление сопровождающим инструментов для гибкого задания правил, которые определяют, кто имеет право создавать и рецензировать pull-запросы и каким требованиям должны соответствовать pull-запросы. Кроме того, предлагается использовать AI для определения соответствия отправленного изменения правилам и стандартам качества каждого проекта, а также выявления и специальной пометки изменений, подготовленных при помощи AI. https://github.com/orgs/community/discussions/185387

Ищу желающих заполнять карточки товаров на ВБ! Работа полностью на удаленке с зп до150 000 рублей в месяц. Без опыта, нужен только телефон, занятость 3-6 часов в день. Всему обучат на бесплатном курсе и после возьму на работу: ✅ 3 дня уроков по 30 минут ✅ Домашки с проверкой и оплатой бонусами ✅ Плачу 10 тыс за каждую выполненную домашку Все кто пройдет курс, получат сертификат от школы с образовательной лицензией. ⚡ Набор заканчивается завтра. 👍 Для регистрации жмите кнопку "Зарегистрироваться" Зарегистрироваться #реклама 16+ course.wildmanager.ru О рекламодателе