23484
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥полезные ит-каналы https://t.me/Golang_google - Golang программирование @golangl - golang chat @GolangJobsit - golang channel jobs @golang_jobsgo - jobs РКН: clck.ru/3FmvZA #VRHSZ
🐳 Docker показал подход к воспроизводимым AI-evaluation через Docker Sandboxes.
Проблема простая: даже если зафиксировать модель, промпт и метрику, результат всё равно может отличаться из-за окружения — версий Python, зависимостей, локальных инструментов и конфигурации машины.
Для этого Docker предлагает SBX AI Evaluation Kit: evaluation описывается в YAML, запускается локально или внутри Sandbox, а на выходе сохраняется структурированный артефакт с тем, что реально произошло:
* executor;
* команда;
* stdout/stderr;
* exit code;
* время выполнения;
* digest конфигурации.
Можно переключать выполнение между локальной машиной и Docker Sandbox без переписывания самого evaluation workflow.
Подход полезен для:
* сравнения промптов;
* regression testing;
* agent evals;
* security checks;
* code-generation экспериментов.
https://www.docker.com/blog/building-reproducible-ai-evaluation-workflows-with-docker-sandboxes/
Физически корректный ray tracer всего в 99 строках C++
smallpt от Kevin Beason - один из самых известных примеров того, насколько компактным может быть настоящий path tracer.
В этих 99 строках есть:
* отражения
* преломления
* мягкие тени
* color bleeding
* зеркальные и стеклянные поверхности
Основа при этом минимальная: векторы, лучи, сферы и одна рекурсивная функция radiance().
Если дать рендеру тысячи samples per pixel, он собирает полноценный Cornell Box с зеркальной и стеклянной сферами.
Проект появился ещё в 2008 году и до сих пор отлично показывает базовую механику path tracing.
🚀 Golang Roadmap 2026 — продвинутый курс на русском
📌 О курсе
Это бесплатный open-source roadmap на русском языке. Внутри — 19 модулей, каждый со своей теорией, практикой, бесплатными ресурсами и финальным проектом. Программа собрана так, чтобы провести вас от полного нуля до уровня Senior/Staff Go Engineer за 12–18 месяцев при темпе 10–15 часов в неделю.
Главный принцип курса — практика > видосы. Каждую тему вы закрываете кодом: пишете, ломаете, чините, рефакторите. Любой модуль завершается мини-проектом, который можно положить в портфолио.
🎯 Кому подойдёт
🐹 Новичкам в Go — даже если до этого писали только на Python/JS/PHP
🛠 Backend-разработчикам с другого стека — хотите перейти на Go
📈 Junior Go-разработчикам — нужен путь до Middle/Senior
🚀 Middle-инженерам — закрыть пробелы в архитектуре, observability, distributed
🤖 Тем, кто хочет писать AI-инфраструктуру — модуль 18 специально про это
https://github.com/Develp10/golangroadmap2026
🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «Построение программ без кода: создание умного помощника и автоматизаций в n8n»
🗓 Когда: 31 августа, 20:00 (мск)
Low-code-платформы открывают новые возможности для бизнеса: теперь автоматизировать рутину и создавать полезных ИИ-помощников можно без сложного программирования. На вебинаре разберём, как с помощью n8n собирать рабочие процессы под любые задачи — от простых уведомлений до полноценных интеллектуальных агентов.
Что будет на вебинаре:
• Как устроена low-code-платформа n8n и по какой логике в ней создаются рабочие процессы;
• Как собирать автоматизации из триггеров, условий и действий;
• Как проектировать workflow для решения повседневных рабочих задач;
• Как создать персонального умного помощника и подключить его к внешним сервисам и данным;
👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/NZPi/?erid=2W5zFJBtt89
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
У нас есть инсайдерская инфа для девопсов и их руководителей.
17.09.26 в 12:00 технические лидеры Deckhouse объяснят, зачем объединили несколько продуктов в единую платформу, которая закрывает разные задачи — запуск контейнеров, виртуалок и ИИ-нагрузок в облаках, on-prem, edge и гибридной инфраструктуре. Расскажут, почему будущее принадлежит гибридной инфраструктуре и как её строить.
Даже если вы работаете не на уровне энтерпрайза, будет полезно услышать, к чему идёт рынок.
Регистрируйтесь и до встречи в прямом эфире
Учебный проект на Rust дорос до Apache Top-Level Project 🦀
Apache Iggy 19 августа официально вышел из Apache Incubator и получил статус Top-Level Project.
История началась в марте 2023 года. Пётр Ганкевич хотел разобраться, как устроен message streaming изнутри, и заодно нормально выучить Rust.
Первоначальный план - сделать простой append-only log server примерно за три недели.
В итоге получилась полноценная streaming-платформа:
- Rust
- thread-per-core архитектура
- io_uring для дискового и сетевого I/O
- Viewstamped Replication для consensus
- P99 latency в единицах миллисекунд
За время в Apache Incubator проект вырос до:
- 4500+ GitHub stars
- 120+ contributors
- около 3000 pull requests
- 500K+ загрузок
Отдельно интересна история с open source. Команда передала исходный код Apache Software Foundation, чтобы будущее проекта не зависело от одного человека или одной компании.
Дальше в планах - clustering через VSR и Kafka protocol gateway, чтобы существующие приложения могли переходить на Iggy без большого переписывания.
Название Iggy, кстати, происходит от Italian Greyhound - маленькой, но очень быстрой породы собак.
https://iggy.apache.org/blogs/2026/08/24/apache-iggy-top-level-project-tlp-graduation
#RustLang #OpenSource #DataEngineering #Streaming
@rust_code
🦀 Кто-то скачал вообще все build.rs с crates.io и собрал инструмент для случайного просмотра скриптов.
Зачем: после свежей supply chain-атаки автор решил посмотреть, что build.rs реально делает в дикой природе.
Нашлось много интересного:
* прокидывание git commit hash в env
* cfg-алиасы
* linker directives
* codegen из protobuf/OpenAPI/Excel
* скачивание внешних артефактов, иногда без проверки хеша
Самая сильная часть - предложения для Cargo: стандартный VCS info, artifact-dependencies для фиксированных и проверяемых загрузок и отдельный режим для codegen-defined crates.
https://github.com/guineawheek/build-rs-gacha
#Cargo #SupplyChainSecurity #BuildSystems
🔥 Anthropic бесплатно раздаёт Claude учёным
Компания открыла Claude Team plan for scientists для первых 10 000 исследователей из области математики, физики, химии и других областей.
Условия:
* стандартный доступ - бесплатно
* premium с лимитами в 5 раз выше - $15 в месяц
* скидка 80%
* программа действует год
Податься могут руководители исследовательских групп в университетах и некоммерческих организациях, а затем добавить участников своей команды.
Anthropic также обещает расширить программу за пределы первых 10 000 мест.
https://claude.com/programs/team-plan-for-scientists
## PowerPoint целиком запихнули в один HTML-файл
Bento — open-source альтернатива PowerPoint, где презентация, редактор и режим показа живут внутри одного файла .bento.html размером примерно 560 КБ. Его можно открыть обычным браузером, отредактировать и отправить другому человеку — устанавливать приложение или заводить аккаунт не нужно.
Внутри поддерживаются анимации между слайдами, графики, комментарии, режим докладчика, экспорт в PDF и совместное редактирование с E2EE. Есть полноценный offline-режим, при котором документ вообще не покидает компьютер.
Отдельно интересно для AI: содержимое презентации хранится как обычный JSON прямо внутри файла. Поэтому Claude Code, Cursor, Aider или локальная модель через Ollama могут редактировать презентацию напрямую, без отдельного API и плагинов.
Сейчас готов модуль Slides, дальше авторы планируют заметки, таблицы и vault. Проект распространяется под MIT.
https://github.com/nyblnet/bento
Письмо, которое изменило историю технологий 🐧
35 лет назад студент из Финляндии отправил сообщение, в котором описал свой новый проект:
«Это просто хобби, ничего большого и профессионального».
Он ошибался.
Этим проектом был Linux.
21-летний Линус Торвальдс объявил о разработке собственной Unix-подобной системы в 1991 году. Сначала это был личный эксперимент для компьютера с процессором Intel 386, но со временем проект превратился в основу огромной части современной инфраструктуры.
Сегодня Linux работает:
🐧 на серверах интернета
☁️ в облачных платформах
🤖 в инфраструктуре AI
📱 в Android-устройствах
🚀 в суперкомпьютерах
Самое удивительное - один человек начал проект «для себя», а спустя десятилетия миллионы разработчиков продолжают развивать его вместе.
От маленького хобби до основы цифрового мира.
С днём рождения, Linux 🥂
50 сайтов, на которых можно зависнуть на несколько часов
1. https://zoom.earth — Земля со спутника почти в реальном времени.
2. https://flightradar24.com — все самолёты в небе прямо сейчас.
3. https://marinetraffic.com — отслеживание кораблей по всему миру.
4. https://windy.com — ветры, осадки и штормы на живой карте.
5. https://lightningmaps.org — молнии по всему миру в реальном времени.
6. https://earthquake.usgs.gov — последние землетрясения.
7. https://submarinecablemap.com — карта подводных интернет-кабелей.
8. https://globalforestwatch.org — состояние лесов со спутников.
9. https://worldometers.info — мировая статистика в реальном времени.
10. https://internetlivestats.com — что происходит в интернете прямо сейчас.
11. https://thetruesize.com — реальные размеры стран.
12. https://oldmapsonline.org — старинные карты мира.
13. https://davidrumsey.com — огромный архив исторических карт.
14. https://openstreetmap.org — карта мира от сообщества.
15. https://window-swap.com — случайный вид из чужого окна.
16. https://virtualvacation.us — виртуальные прогулки по городам.
17. https://mapcrunch.com — случайная точка мира в Street View.
18. https://atlasobscura.com — самые необычные места планеты.
19. https://neal.fun — залипательные интерактивные эксперименты.
20. https://htwins.net/scale2 — от атома до Вселенной.
21. https://eyes.nasa.gov — 3D-модель Солнечной системы.
22. https://stellarium-web.org — карта звёздного неба.
23. https://apod.nasa.gov — астрономическое фото дня.
24. https://images.nasa.gov — фото- и видеоархив NASA.
25. https://pudding.cool — интерактивные истории на данных.
26. https://ourworldindata.org — данные о том, как меняется мир.
27. https://gapminder.org — проверка популярных заблуждений о мире.
28. https://informationisbeautiful.net — красивые визуализации данных.
29. https://data.worldbank.org — открытая статистика Всемирного банка.
30. https://data.tuik.gov.tr — официальная статистика Турции.
31. https://archive.org — книги, фильмы, сайты, игры и старое ПО.
32. https://gutenberg.org — десятки тысяч бесплатных книг.
33. https://openlibrary.org — огромный каталог книг.
34. https://loc.gov — цифровой архив Библиотеки Конгресса.
35. https://europeana.eu — культурное наследие Европы онлайн.
36. https://dp.la — цифровые коллекции библиотек США.
37. https://artsandculture.google.com — музеи и искусство онлайн.
38. https://rijksmuseum.nl — искусство в высоком разрешении.
39. https://wikiart.org — огромный архив живописи.
40. https://publicdomainreview.org — забытые материалы из истории.
41. https://openculture.com — бесплатные книги, фильмы и курсы.
42. https://metmuseum.org — онлайн-коллекция Метрополитен-музея.
43. https://musicmap.info — история музыкальных жанров.
44. https://radiooooo.com — музыка по странам и десятилетиям.
45. https://listen.hatnote.com — правки Википедии, превращённые в звуки.
46. https://wikipedia.org/wiki/Special:Random — случайная статья Википедии.
47. https://timeanddate.com — время, восходы, затмения и астрономия.
48. https://sciencedaily.com — свежие научные новости.
49. https://arxiv.org — бесплатные научные препринты.
50. https://observablehq.com — интерактивные данные и визуализации.
Интернет гораздо больше, чем несколько сайтов, которые мы открываем каждый день.
Hono — быстрый TypeScript/JavaScript-фреймворк, построенный на Web Standards. Один и тот же код можно запускать на Cloudflare Workers, Deno, Bun, Node.js, AWS Lambda, Vercel и других runtime.
Минимальный пример:
import { Hono } from 'hono'
const app = new Hono()
app.get('/', (c) => c.text('Hono!'))
export default app
hono/tiny весит меньше 12 KBRegExpRouter
🔥 6 AI API, которые можно попробовать бесплатно - сохрани, пригодится
Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API.
Вот что доступно сейчас:
* ⚡ Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей.
console.groq.com/keys
* 🤖 Google Gemini - Free Tier для Gemini API с бесплатными input/output токенами на поддерживаемых моделях.
aistudio.google.com/apikey
* 🌊 Mistral AI - Free mode включён по умолчанию, можно создать API key без банковской карты. Лимиты ниже production-тарифа.
console.mistral.ai
* 🌸 Pollinations AI - единый API для текста, изображений, аудио и видео, плюс OpenAI-compatible endpoints. Учтите: сервис сейчас развивает систему API-ключей и Pollen credits, поэтому условия бесплатного использования лучше проверять перед интеграцией.
pollinations.ai
* 🐙 GitHub Models - бесплатный rate-limited доступ к каталогу разных AI-моделей через playground и API. Отлично подходит для прототипирования.
github.com/marketplace/models
* 🤗 Hugging Face Inference Providers - один API для сотен моделей и разных inference-провайдеров. Бесплатный аккаунт получает небольшие ежемесячные credits для экспериментов.
huggingface.co/settings/tokens
Важно: free tier ≠ unlimited API. Есть RPM/TPM, дневные квоты, ограничения по моделям и иногда совсем небольшие бесплатные credits.
Но для MVP, теста нового агента или weekend-проекта этого часто достаточно, чтобы начать вообще без расходов. 🚀
GLM-5.3 теперь доступна через API.
Z.ai позиционирует новую модель прежде всего под программирование, защиту в кибербезопасности и длинные агентные задачи, где модели приходится часами работать с инструментами и не терять контекст.
При этом цену оставили на уровне GLM-5.2, так что переход на новую версию не должен увеличивать стоимость запросов.
Подключить GLM-5.3 можно через официальный API Z.ai и партнёрские шлюзы моделей.
Похоже, Z.ai продолжает двигать GLM именно в сторону рабочих агентов: не просто отвечать на запрос, а долго выполнять задачу, писать и проверять код, использовать инструменты и исправлять собственные ошибки.
https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5.3
✔ X открыла код алгоритма рекомендаций
Соцсеть выложила (https://github.com/xai-org/x-algorithm) на GitHub расширенную версию кода, который собирает ленту For You.
Кодовая база выросла - добавились конфигурации моделей, внутренние фильтры и веса сигналов в основном движке ранжирования. Закрытыми остались только антиспам-модули на Grok - чтобы владельцы ботнетов не разобрали их и не научились обходить.
В настройках Х появился инструмент Under the Hood, который выгружает JSON со статистикой аккаунта. В файле видно, какие системные метки система навесила на профиль и отдельные посты за последний месяц, - по ним можно понять, не попал ли аккаунт под ограничения.
JSON вместе со ссылкой на репозиторий можно скормить сторонней модели и разобраться, почему просели охваты.
Пока выгрузка работает в пилоте - аккаунт должен быть старше года и выпускать хотя бы десять постов в месяц.
https://x.com/XOpenSource/status/2087951962004230428
Что на самом деле делает `docker run -it` 🐳
Когда контейнеру нужен интерактивный shell, REPL или текстовый редактор, обычно запускают:
docker run -it ...
-i и -t делают разные вещи.-i (`--interactive`) — оставляет STDIN открытым, чтобы процесс внутри контейнера мог получать ввод с клавиатуры.-t (`--tty`) — создаёт pseudo-TTY, поэтому приложение ведёт себя как в обычном терминале.
docker run -it ubuntu bash
-i не будет нормального интерактивного ввода.-t приложение может работать, но без привычного терминального поведения: prompt, цветов, управления курсором и нормальной работы vim, top, less и других TTY-программ.
Terminal
↓
Docker CLI
↓
pseudo-TTY
↓
bash внутри контейнера
-i отвечает за ввод, а -t — за сам терминал.docker run -it, но никогда не разбирались, зачем нужны оба флага, у iximiuz есть отличный практический challenge:
Выделенные серверы — это хорошо. Пока не вспоминаешь, что их ещё нужно настроить и поддерживать.
В этом месте обычно упирается в знакомый компромисс: хочется физической изоляции и контроля над ресурсами, но собирать весь стек вручную и потом отвечать за каждый его компонент не всегда хочется.
Yandex B2B Tech запустила Yandex BareMetal Extend — формат частного облака с физически выделенной инфраструктурой и готовыми средами. Вместо чистого bare metal можно сразу выбрать один из трёх дополнительных модулей: виртуализацию, Kubernetes® или Stackland для разработки приложений. Дальше уже можно запускать контейнерные приложения или критичные бизнес-системы, не собирая инфраструктуру с нуля.
При этом физическая часть остаётся изолированной от публичного облака. Ресурсы можно резервировать и объединять через приватное соединение.
Функционал с виртуализацией сделали вместе с K2 Cloud, а техническую поддержку клиентов компании будут оказывать через единое окно.
Получается довольно практичная комбинация: железо остаётся выделенным, а подход к нему — максимально облачным.
GLM-5.3-Flash-Uncensored теперь доступна в MLX для Apple Silicon.
Модель квантизировали через OrcaSAQ:
- 320B параметров, 18B активных
- нативный MLX
- 94,7% Top-1 при 6-bit
- 92,3% Top-1 при 4-bit
- около 200 ГБ для 4-bit версии
- локальный запуск на Mac с Apple Silicon
То есть 320-миллиардную MoE-модель теперь можно гонять прямо на Mac без отдельного GPU-сервера.
https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-MLX
🖥 Docker показал, как запускать AI-агентов прямо внутри GitHub Actions — но не давать им полный доступ к CI runner.
Для этого используются Docker Sandboxes: агент получает отдельную microVM со своим kernel, filesystem, network stack и даже приватным Docker daemon. Внутри он может иметь root, запускать shell-команды, контейнеры и Testcontainers, но наружу доступ остаётся ограниченным.
В демо агент:
— запускается на GitHub-hosted runner
— заходит в Docker Sandbox
— поднимает PostgreSQL через Testcontainers
— находит специально добавленный баг
— пишет regression test
— исправляет код
— прогоняет тесты
— создаёт draft pull request
Самое интересное здесь — модель изоляции.
Агенту можно дать почти полную свободу внутри sandbox, но оставить небольшой blast radius снаружи: allowlist для сети, ограниченные permissions и разрешение менять только конкретные директории вроде src/**.
То есть вместо идеи «AI-агенту нельзя давать shell» получается более практичный подход:
дай ему shell, Docker и sudo, но запри всё это в одноразовой microVM.
https://www.docker.com/blog/running-ai-agents-in-github-actions-with-docker-sandboxes/
Павел Дуров рассказал, как школьник заработал $20 000 благодаря подарку в Telegram.
Джонатан Хэ, золотой медалист IOI и №7 в мировом рейтинге, продал свой Algorithm Cup - NFT-награду, которую Telegram вручил лучшим молодым программистам в этом месяце - за 15 000 Telegram Stars.
Дуров отметил, что особенно рад за него, потому что $20 000 могут сильно изменить жизнь человека, который ещё только учится.
Он также вспомнил, что 20 лет назад примерно такой суммы ему хватило, чтобы запустить первую компанию. Через несколько месяцев у проекта уже был 1 млн пользователей, а инвестиции составили $12 млн при оценке $60 млн.
Дуров надеется, что победители этого года смогут использовать свои награды так же удачно.
Как выбрать 100 случайных из бесконечного потока и не хранить его целиком
Кандидаты идут потоком, конца не видно, а память ограничена. Reservoir sampling решает это за один проход: первые сто попадают в резервуар сразу, а каждый следующий i-й заходит с вероятностью 100/i и вытесняет случайного из выборки. В итоге держишь в памяти ровно сто элементов, но у каждого кандидата шанс попасть в выборку одинаковый.
Rust, который наконец становится понятным 🦀
Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?
Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.
Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код
Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.
🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу
В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.
Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/
Безопасность кода не должна держаться на ручных обвязках
Многие команды строят процесс разработки на GitLab CE, а недостающие функции безопасности добавляют самостоятельно. В итоге контроль распределяется между репозиторием и CI/CD, а работа с секретами строится на переменных GitLab или самописной интеграции с Vault. Чем больше таких решений, тем сложнее их сопровождение.
28 августа в 12:00 на вебинаре «Единый контур безопасной разработки с Deckhouse: Code + Stronghold» покажем, как решить эти задачи с помощью Deckhouse Code и Deckhouse Stronghold.Разберём:— push rules, approval rules и CodeOwners;— риски хранения секретов в переменных CI/CD;— нативную интеграцию через JWT/OIDC;— разграничение доступа через bound claims;— управление конфигурацией хранилища с помощью GitOps-плагина.
Будет много демо: покажем, как механизмы работают на разных этапах разработки.
👉 Зарегистрироваться
🌳 Как сделать поведение AI предсказуемым: Bonsai строит логику через Behavior TreesBonsai — open-source реализация Behavior Trees на Rust для детерминированного AI, робототехники и игровых систем. Недавно у проекта появились и Python bindings.
Вместо огромного количества if/else поведение собирается из узлов: Sequence, Select, If, While, WhenAll, WhenAny, Race. Каждый узел возвращает Success, Failure или Running, а дерево само решает, что выполнять дальше.
Такой подход удобен там, где нужна не «магия» LLM, а жёстко контролируемая логика: NPC, автономные роботы, игровые агенты, навигация и сложные реактивные системы. Долгие задачи можно выносить в фоновые потоки, чтобы дерево не блокировалось.
Для Rust:bonsai-bt = "*"
Для Python:pip install bonsai-bt
GitHub: github.com/Sollimann/bonsai
Redis считает миллиард уникальных пользователей и тратит пару килобайт Мадара Знает ответ!
Хранить миллиард ID в SET дорого: точность идеальная, а память улетает в гигабайты. HyperLogLog не хранит пользователей вообще, он прогоняет каждого через hash и обновляет маленькие регистры, а потом по этим следам оценивает количество уникальных. Погрешность около процента, зато вместо гигабайтов уходит несколько килобайт.
#naruto #redis
https://www.youtube.com/shorts/-i4_fEicrlI
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️
24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 — флагманскую технологическую конференцию, посвящённую облачным технологиям, инфраструктуре и искусственному интеллекту.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке Hybrid Infrastructure & DevOps откроем программу рассказом про главные инфраструктурные анонсы и новинки 2026 года. На примере Stackland расскажем, как построить свою внутреннюю платформу по методологии Platform Engineering и ускорить time to market. Разберём, зачем бизнесу кластеры Yandex Managed Service for Kubernetes на тысячи нод — на реальном продакшн-кейсе Mindbox. Расскажем, как получить предсказуемую и безопасную ИИ‑разработку с ИИ‑командой на платформе SourceCraft и максимизировать возврат инвестиций от ИИ. Разберём возможности построения реальной гибридной инфраструктуры на базе единой технологической платформы и то, как полноценно объединить локальную и облачную среды, включая выделенные серверы BareMetal. И на примере крупного банка рассмотрим, как создать полноценный гибрид, соблюдая требования безопасности, регуляторов и бизнеса одновременно.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Отдельно пройдут воркшопы по Hybrid Infrastructure & DevOps. Смоделируем аварию на физическом сервере и проверим, как гибридная архитектура на облаке и BareMetal держит отказоустойчивость. Научим разворачивать корпоративную ИИ-систему с RAG-сценарием на Yandex BareMetal и Stackland — чтобы модель работала с внутренней документацией и базами знаний. Разберём, как эффективно делить GPU-ресурсы Yandex Managed Service for Kubernetes между параллельными задачами обучения моделей. И покажем, как команда ИИ-агентов SourceCraft проходит путь от бизнес-требований до безопасного релиза — с проверкой на уязвимости на каждом шаге.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
На конференции будут не только треки — ещё демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. Параллельно в онлайн-студии — розыгрыш призов и секретный гость.
❗️Требования к защите информации стали строже: обновления в регулировании КИИ уточнили подходы к категорированию значимых объектов и применению российского ПО, а для государственных информационных систем начал действовать приказ ФСТЭК №117.
Orion soft проводит вебинар, посвященный требованиям к инфраструктуре ИС и сертифицированным продуктам zVirt Max и Nova SE, которые помогают сформировать технологический фундамент для аттестации.
Программа:
— Требования ФСТЭК к инфраструктуре ЗО КИИ, ГИС, МИС, АСУ ТП и ИСПДн
— Применение сертифицированных версий zVirt Max и Nova SE в регулируемых контурах
— Механизмы защиты на уровнях виртуализации и контейнеризации
— Изоляция данных, разграничение доступа, контроль целостности и регистрация событий безопасности
— Построение доверенной российской инфраструктуры без отказа от современных технологий виртуализации и контейнеризации
OWASP выпустили Agent Memory Guard, защиту от одной из самых неприятных атак на AI-агентов: отравления памяти.
Проблема в том, что агент может сохранить вредоносную инструкцию в долгосрочную память, а потом продолжить выполнять её даже после очистки контекста. Обычные prompt injection-фильтры здесь уже не особо помогают.
Agent Memory Guard ставится между агентом и хранилищем памяти и проверяет каждую запись. Он умеет ловить prompt injection, утечки секретов и PII, попытки изменить защищённые ключи, аномально большие записи и циклы, когда агент начинает сам усиливать уже записанную вредоносную инструкцию.
Политики задаются через YAML, а подозрительную запись можно пропустить, замаскировать, отправить в карантин или полностью заблокировать. Есть снапшоты и rollback для восстановления памяти после атаки.
В опубликованном бенчмарке на 55 вредоносных payload'ах проект показывает 92,5% detection rate, 100% precision и медианную задержку всего 59 мкс.
GitHub: https://github.com/OWASP/www-project-agent-memory-guard