Хабр ✔

Исследователи из Университета Южного Иллинойса разрабатывают систему, в которой микроорганизмы превращают углерод из пластиковых и сельскохозяйственных отходов в пищевые ингредиенты. Проект µBites придумали для NASA Deep Space Food Challenge, где нужно производить еду при ограниченных ресурсах. Сейчас команда уже печатает на 3D-принтере богатые белком прототипы печенья. PET и растительные отходы сначала обрабатывают методом OHD с помощью воды, кислорода, высокой температуры и давления. Так стойкие материалы распадаются на более мелкие водорастворимые молекулы, доступные микроорганизмам. Генетически модифицированные дрожжи затем превращают эти соединения в белки, жиры и органические кислоты. Дрожжи заодно модифицируют ради питательности и вкуса. Пекарские дрожжи уже научили производить ванильный ароматизатор из растительного сырья, а другой штамм превращает полученный из PET этиленгликоль в бета-каротин, который организм может преобразовывать в витамин A. Сам пластик в пищу не добавляют, потому что сначала PET химически разрушают, а микроорганизмы используют часть полученных молекул как источник углерода. µBites пока остаётся экспериментальной технологией. Разработчики рассматривают систему для длительных космических полётов, подводных лодок и районов стихийных бедствий, где обычное производство пищи затруднено. В дальнейшем они хотят получать с помощью микроорганизмов ещё и крахмал, клетчатку и подсластители.

⚡ Новости к этому часу бустануть канал 👉 🆕 Вышел Grok 4.7 🇪🇸 Власти Испании распорядились заблокировать Archive.today и его зеркала 🇨🇳 В Китае представили дрон для спасения трёх людей с высоты до 100 метров 🔭 Новый телескоп NASA сможет проработать вдвое дольше плана 🤖 OpenAI закрывает Custom GPTs 🤖 Доля AI‑патчей в ядро Linux выросла с 0,33% до 17,25% 🤔 Китайские учёные испытали подводные солнечные панели [IMG] #новости

Тайна кнопочного Android-смартфона за 900 рублей, который мощнее чем ПК из середины нулевых: разбираем и изучаем девайс За 900 рублей здесь есть Android, 4G, четырёхъядерный MediaTek, отдельный GPU и 1 ГБ оперативной памяти. Для пластикового кнопочного «тапка» с экраном 240×320 — совсем не кислое железо. Аппарат даже тянет базовый серфинг и Java-игры. Но есть одна странность: интерфейс CT07 постоянно подлагивает, хотя само железо для таких задач достаточно мощное. Причём ведёт себя смартфон совсем не так, как ожидаешь от платформы MediaTek. Чтобы понять, что с ним происходит, пришлось добраться до платы и посмотреть, на чём здесь решили сэкономить инженеры.

Тёмная сторона эпохи перемен: как Геральт из Ривии сломал канон сказок «Красавица и чудовище», «Русалочка», «Белоснежка». Сказку у Сапковского обычно узнаёшь быстро. А потом становится как-то не по себе. Знакомый сюжет остаётся на месте, но уютная мораль из него куда-то исчезает. Причём Сапковский разбирал фэнтези почти по-инженерному и за пределами художественных текстов. В собственном эссе он раскладывал жанр на архетипы, обязательные ходы и привычку тащить за собой Толкина. В «Ведьмаке» эта работа уже идёт внутри самих историй. Посмотрим, во что у него превращаются знакомые сказки и почему этим дело не ограничивается.

Почему умные NPC SkyrimNet ведут себя как попугаи? Эксперименты с ролеплейным ИИ Первые 70 часов SkyrimNet давал автору почти детскую по силе иммерсию. Потом NPC начали повторяться. Некромантка сводила любой разговор к смерти, бардка к музыке, крестьянка к страху. Ответ всё чаще можно было угадать ещё до того, как модель присылала реплику. А дальше началась серия экспериментов. Автор меняет биографии персонажей, стирает им воспоминания, запрещает отдельные темы, по-разному формулирует вопросы и переключается между LLM. В какой-то момент NPC уже газлайтят игрока, давят моралью и упорно держатся за собственную версию происходящего. Обсудим, почему ролеплейный ИИ зацикливается и что происходит, когда пытаешься вытащить его из этого состояния.

Где в IT зарплаты растут быстрее всего в 2026 году В IT зарплаты вроде бы продолжают расти — медиана за полгода прибавила 4%, но если разложить рынок по специальностям, общий плюс быстро распадается на очень разные сценарии. Разработчики, например, прибавили всего 1% и оказались среди аутсайдеров по динамике. При этом в некоторых смежных направлениях рост оказался заметно выше, а внутри самой разработки одни специализации и языки прибавили, другие — ушли в минус. Смотрим, где зарплаты действительно выросли.

Номерные радиостанции: «Венона» против «Энормоз», первая шпионско-криптографическая битва Холодной войны 1 февраля 1943 года в Арлингтон-Холле начали системно разбирать советские шифрограммы. Шифр Вернама при строгом соблюдении процедуры обладал абсолютной криптоаналитической стойкостью, поэтому перед американскими специалистами стояла задача, которая математически выглядела неразрешимой. По каналам с таким шифрованием в Москву уходили в том числе сведения по Манхэттенскому проекту. Над массивами сообщений работали криптоаналитики, лингвисты и даже историк, специализировавшийся на языках древней Месопотамии. Именно в этих массивах удалось найти зацепку, которой раньше не было.

Открываем AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base — новую языковую модель Яндекса, обученную с нуля Около полугода работы, 80 млрд параметров, из которых активны 3 млрд, 17,5 трлн токенов на основной стадии обучения. AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base полностью обучена в Яндексе с нуля, без весов сторонних опенсорс-моделей. За это время команда пересобрала корпус, перебрала архитектурные решения, подобрала гиперпараметры и добавила данные для рассуждений и агентских взаимодействий. Один из самых напряжённых эпизодов начался после пересчёта гиперпараметров по scaling laws. Сначала стали расти MoE-активации, затем резко подскочил loss. Первой гипотезой была ошибка в прогнозе, но тот же эффект удалось воспроизвести на небольшой модели из нескольких широких слоёв. Команда нашла способ стабилизировать обучение, вернулась к предсказанному learning rate и успешно обучила финальную модель. И таких развилок в работе было много. Разработчики примерно вдвое ускорили распределённый шаг оптимизатора, в десятки раз сократили вычисления при отборе фактологических документов и провели отдельную стадию претрейна для развития рассуждений и агентских навыков. В итоговых замерах модель обходит более крупные DeepSeek-V4-Flash-Base и Nemotron-3-Super на многих задачах, а на IMO AnswerBench и LiveCodeBench лидирует среди сравниваемых открытых претрейнов. Какие эксперименты сработали, от каких пришлось отказаться и как модель дошла до финального чекпойнта.

Сотрудник Bloomberg Картер Леффен с помощью GPT-6 Astra расшифровал немецкую военную радиограмму от 10 июля 1941 года, ключ к которой пытались подобрать с 2005 года. Сообщение состояло всего из 82 зашифрованных символов, поэтому статистических данных для криптоанализа было мало. Полный перебор практически бессмысленен, поскольку даже стандартная конфигурация Enigma I даёт около 159 квинтиллионов возможных дневных настроек. Astra не получила готовый алгоритм и сама изучала архивы, сравнивала копии радиограмм, строила модель Enigma и писала поисковые программы на Python и C++. Зацепкой стала другая радиограмма от 10 июля 1941 года, где два раза подряд встречалось 'ROSENOW ROSENOW'. Модель предположила, что эти 14 букв есть и в MVUEH, после чего начала одновременно искать их положение в сообщении и подходящие настройки Enigma. Поиск охватил около 4,29 млрд сочетаний вариантов работы роторов и положения 'ROSENOWROSENOW', после чего осталось 97 337 кандидатов на настройки машины. Найденное решение отдельно проверили по сохранившемуся заголовку 'GTA / KCI', который не использовали при поиске основного текста. Из 26 сочетаний установок колец и начальных положений роторов только одно подходило одновременно для расшифровки основного текста и этого заголовка. В расшифровке оказалась просьба указать маршрут движения, сообщение о нахождении в месте, указанном как Rosenow, и требование немедленно ответить по радио. Две независимые программные реализации Enigma расшифровали найденным ключом все 82 буквы и заголовок, а при обратной операции снова получили исходный шифротекст. Отдельно повторили победивший поисковый запуск и побайтно воспроизвели все его 49 результатов.

Аналоговые компьютеры решали уравнения мгновенно. Почему это их не спасло? В 1956 году пилотов ракетоплана X-15 готовили к полётам на скорости в семь махов с помощью тренажёра, в котором не было ни одной нулевой или единичной цифры. Машина состояла из сотен усилителей и генераторов, а процесс решения сложных уравнений буквально тёк по проводам. В технической литературе часто упоминают, что подобные системы работали в тысячи раз быстрее первых цифровых устройств. Из-за этого их полное исчезновение к 80-м многие до сих пор считают ошибкой или маркетинговым заговором производителей нового железа. В реальности отказ от мгновенных вычислений был предопределён с самого начала. При попытке увеличить точность расчётов всего на один бит инженеры сталкивались с суровой закономерностью, обойти которую не помогало никакое финансирование.

Исследователи из ETH Zurich научили серийную роботизированную кисть WUJI ходить на пальцах, вставать после падений и нажимать клавиши. У неё 20 приводимых суставов, Raspberry Pi Zero 2 W, аккумулятор и инерциальный датчик, а вся конструкция весит 818 г. Вместо готовой походки алгоритм сам решает, какой палец переставить, пока остальные удерживают вес устройства. Систему обучали с подкреплением в Nvidia Isaac Lab, причём строение человеческой кисти только усложнило задачу. Пальцы отличаются по длине, большой палец противопоставлен остальным, поэтому при каждом шаге часть пальцев движется, а остальные держат конструкцию. После обучения кисть смогла передвигаться по 14 типам поверхностей, включая дерево, плитку, асфальт, бетон, металлическую решётку, искусственную траву, газон и гравий, со средней скоростью 9,3 см/с. После падения робот самостоятельно поднимался в 21 из 25 случаев. На клавиатуре он правильно выполнил 29 из 32 команд со стрелками и с их помощью управлял Sokoban, а в другом эксперименте толкал небольшой кубик в нужную сторону. Авторы считают, что такая кисть сможет временно отсоединяться от роботизированной руки и добираться туда, куда целая рука попасть не может.

Собираем домашний сервер для LLM дешевле RTX 3090: NVIDIA Tesla V100 SXM2 в 2026 году NVIDIA Tesla V100 SXM2 когда-то работала в дата-центрах и суперкомпьютерах, а теперь списанные модули оседают на маркетплейсах по $100-150 за штуку. Архитектура Volta образца 2017 года, в играх примерно уровень Radeon 6800XT, ни трассировки, ни Frame Generation. Казалось бы, музейный экспонат. Вот только в локальном запуске языковых моделей такая карта остаётся на уровне RTX 3090Ti. Четыре V100 по 32 ГБ собираются в 128 ГБ видеопамяти примерно за $2700, тогда как сборка на четырёх RTX 3090 переваливает за $6700. На бумаге всё выглядит слишком хорошо, и именно поэтому стоит знать про деталь, которая способна остудить энтузиазм ещё до заказа переходников.

⚡ Новости к этому часу бустануть канал 👉 📡 В «Бюро 1440» протестировали спутниковый интернет в заполярном посёлке Нельмин‑Нос в Ненецком автономном округе [IMG] 🖼 Alibaba выпустила Qwen-Image 2.1 с генерацией прозрачных изображений 🤖 Claude Code научился читать AGENTS.md 🚁 FAA запустило ИИ‑платформу для предиктивного управления воздушным движением 🤔 Проблемы с поставками приводов привели к остановке производства CD‑плееров PS Audio и Naim 👮‍♂️ ФБР увеличила использование ИИ на 605% для предотвращения преступлений #новости

На прошедшей неделе мы вели неравную борьбу с нейрослопом, вспоминали, как играли вдвоём на одной приставке, слушали исповедь тех, кто два года просидел вне найма, заглядывали в подземные хранилища американского нефтяного резерва и выясняли, почему все забыли о советском компьютере «Сетунь», который на 30 лет опередил время. ❤️ Лучшие публикации недели (14-20 сентября 2026) #weeklydigest

Переделка радиоприемника «Электроника 26-01» Советских бытовых приёмников с синтезатором частоты было всего два, и «Электроника 26-01» один из них. Вот только рассчитан он на советский УКВ-диапазон, где сегодня почти пусто, а перетянуть его на современные частоты привычным способом нельзя, потому что частоту держит кварц и цифровая логика. Вся эта логика завязана на одну редкую микросхему, на которую поначалу не находилось вообще никакой документации. Разработчики, судя по всему, рассчитывали, что управлять приёмником будут только кнопками, и тогда переделать его невозможно в принципе. Или всё же есть обходной путь, спрятанный в самой микросхеме? Узнаем, что за тайну хранит управляющая микросхема и как через неё удалось задать частоту программно.

На чём советские гики учились программировать? Часть вторая В 1984 году аспирантам химфака МГУ понадобился компьютер под эксперимент, и вместо того чтобы выбивать доступ к университетским мощностям, они просто спаяли машину с нуля. Так появилась «Ириша», которой в итоге выпустили всего 360 штук. Соседний «Корвет» придумали физики-ядерщики из того же МГУ, и он умел перерисовывать экран быстрее некоторых IBM-совместимых при куда более скромном железе. Этих наклепали около ста тысяч и собирались ставить в школы от Баку до Фрунзе. А муромская «Криста» щеголяла световым пером, которым рисовали прямо по экрану как стилусом, и вдобавок умела готовить шифрованные радиограммы. И это только три машины из тех, что оседали в гиковских руках.

И снова о том, из чего состоит протон Из школьной картинки протон это три кварка, и на низких энергиях так и есть. Но стоит заглянуть глубже, и на пределе коллайдера LHC их внутри уже под две сотни, плюс полтысячи глюонов, и сказать, какие из них настоящие, невозможно. В столкновениях участвуют все сразу. А ещё оттуда невозможно вытащить один кварк. Когда он пытается уйти, поле между ним и остальными стягивается в трубку, и её натяжение доходит примерно до 14 тонн силы. Что происходит, когда энергии всё же хватает, чтобы эту трубку порвать, устроено совсем не так, как рисует популярная литература. Разберёмся, почему кварки заперты внутри и что на самом деле творится в момент обрыва.

Грязные игры Команда бывших нефтяников решила оставить след в индустрии и собрала топ-даун шутер. Двести врагов на экране, игровая логика ест сущие крохи бюджета кадра, а игру всё равно потряхивает, и до показа паблишеру два дня. Логику можно ускорить в 20 раз и не выиграть ни одного лишнего кадра, потому что лаг приходит совсем не оттуда, где его привыкли искать. То, что они сделали за эти двое суток, звучит как капитуляция перед всем, чему учат на конференциях по разработке. И это сработало.

[ХАБРААРХИВ] «Оставайтесь голодными, оставайтесь безрассудными»: анализ речи Стива Джобса «Стивен Возняк и я основали Apple» — и «Воз и я основали Apple». Одно слово, а картинка другая. В первой версии двое предпринимателей, во второй — двое близких друзей. Джобс выбрал вторую. Та самая речь «Оставайтесь голодными, оставайтесь безрассудными», которая звучит как разговор от сердца, при разборе рассыпается на приёмы. Правило трёх — в предложениях и целых абзацах. Антитеза: «смерть, наверное, лучшее изобретение жизни». Паузы, выверенные по секундам: после строчки Фроста — ровно шесть секунд молчания. А в одном месте автор разбора ловит Джобса на промахе. «Я даже не знал, что такое поджелудочная железа» — момент напряжённый, зал вот-вот выдохнет смехом. Едва заметный акцент, и ни паузы — ни до, ни после. Но автору этого мало. #хабраархив

Есть советы, которые помогают строить карьеру. А есть советы, после которых помогает только заявление по собственному. Если не хотите проверять на себе второй вариант, загляните на нашу витрину курсов. Там есть годные вещи по переговорам и деловой коммуникации. Иногда умение договориться может дать гораздо больше ваших навыков. Сможете доходчиво объяснять начальству, коллегам, клиентам. И возможно — своим родственникам. Но это не точно.