Программирование

Жизнь движется очень быстро. Если вы время от времени не останавливаетесь и не оглядываетесь вокруг, вы можете многое упустить. Это можно сказать и о мире искусственного интеллекта. Всё происходит со скоростью биржевого совета на Уолл-стрит. Попробуй написать приложение для своего телефона Несколько дней назад, я задал вопрос ИИ Гугла: ты можешь написать приложение для телефона? Он ответил: «Да, я могу помочь тебе с этим! Хотя я не нажму кнопку «опубликовать» в App Store за тебя, я могу взять на себя самую сложную техническую часть. Вот чем конкретно я могу быть полезен: Написать код: Я создам структуру и логику на Swift (iOS), Kotlin (Android) или кроссплатформенных фреймворках вроде Flutter или React Native. Продумать архитектуру: расскажу, как связать приложение с базой данных и сервером. Исправить ошибки: если у тебя уже есть код, который «не заводится», просто скинь его — разберемся. Пошаговый гайд: объясню, какие инструменты скачать (например, Xcode или Android Studio) и куда

Компания Apple продолжает активно внедрять искусственный интеллект в инструменты для разработчиков. В новой версии среды разработки Xcode 26.3 появилась встроенная поддержка агентного программирования — технологии, при которой специальные ИИ-агенты помогают писать, анализировать и улучшать код. Новинка уже вызвала большой интерес в профессиональном сообществе, поскольку обещает ускорить разработку приложений для iPhone, iPad, Mac и других устройств Apple. Что такое агентное программирование и зачем оно нужно Агентное программирование — это подход, при котором искусственный интеллект не просто подсказывает фрагменты кода, а действует как полноценный помощник разработчика, пишет xrust. Такой агент может: анализировать проект искать документацию проверять структуру файлов изменять настройки проекта запускать сборки и тесты исправлять ошибки и предлагать улучшения По сути, это «виртуальный программист», который работает вместе с человеком и берет на себя рутинные задачи. Какие ИИ-агенты

Пятнашки остаются одной из самых известных механических головоломок уже полтора века. Эта игра представляет собой квадратное поле размером четыре на четыре клетки, содержащее 15 пронумерованных костяшек и одну пустую ячейку. Цель игры проста: расставить все числа по порядку, перемещая костяшки по полю. Однако за этой простотой скрывается сложная математическая структура, связанная с теорией перестановок и группами симметрий. Происхождение головоломки и «мошенничество» Сэма Ллойда Настоящим создателем пятнашек был Ной Палмер Чепмэн, почтмейстер из Канастоты. Ещё в 1874 году он показывал друзьям головоломку из шестнадцати пронумерованных квадратиков. Первоначальная задача требовала сложить их в ряды по четыре штуки так, чтобы сумма чисел каждого ряда равнялась 34. К 1880 году игра распространилась по всему миру с невероятной скоростью. В марте головоломка появилась в США, к концу месяца достигла Канады и Франции, а следующий месяц увидела массовое увлечение в Эстонии, Норвегии, Швеции,

Умножение на 11 часто кажется чем-то магическим: дети видят быстрый результат, но не всегда понимают, почему он получается именно таким. На самом деле здесь нет никакой магии — только простой и логичный школьный алгоритм, который легко объяснить на пальцах, на бумаге и, что особенно удобно, в Excel В этой статье мы разберём: классический школьный метод умножения двухзначных чисел на 11; несколько примеров — от самых простых до тех, где возникает перенос разряда; как пошагово показать этот метод в Excel, чтобы результат был наглядным и понятным; почему этот способ работает и чем он полезен для развития устного счёта. Материал подойдёт школьникам, родителям, учителям и всем, кто хочет научиться считать быстрее и осмысленнее, пишет xrust. В чём суть школьного метода умножения на 11 Рассмотрим самый простой пример: 12 × 11 Школьный метод предлагает следующий алгоритм: Берём двухзначное число — 12 Разделяем его на цифры: 1 и 2 Складываем эти цифры: 1 + 2 = 3 Вставляем полученную сумму

Компания Microsoft сделала большой набор инструментов для разработки квантовых приложений открытым исходным кодом, внедрив в мир квантовых вычислений привычные среды программирования, такие как Visual Studio Code и GitHub Copilot. Обновление Quantum Development Kit призвано помочь программистам работать с квантовыми системами, не начиная с нуля с незнакомыми инструментами. Заметим, пишет xrust, реальное квантовое оборудование пока еще ограничено. Об этих изменениях впервые сообщило издание TechRadar, которое охарактеризовало шаг Microsoft как попытку приблизить разработку квантовых приложений к повседневной работе над программным обеспечением, а не к специализированной дисциплине, предназначенной для исследователей и физиков. Квантовые вычисления все еще находятся на стадии, когда аппаратное обеспечение — физические устройства, выполняющие квантовые операции, — хрупкое и трудно масштабируемое. Но программное обеспечение развивается быстрее. Вместо того чтобы заставлять разработчиков

Пошаговое руководство по решению уравнения x¹⁰ + y⁵ = –32 в Excel. Табличный перебор, шаг 0,1, автофильтр и условное форматирование для поиска приближённых решений. Введение Excel всё чаще используется не только для бухгалтерии, но и для задач, близких к программированию и математическому моделированию, пишет xrust. С его помощью можно решать системы и уравнения, анализировать большие массивы данных и наглядно визуализировать результат. В этой статье разберём, как решить нелинейное уравнение x¹⁰ + y⁵ = –32 с помощью Excel, используя табличный метод, автоматическую фильтрацию и условное форматирование. Подход не требует написания кода и подходит для программистов, аналитиков и студентов технических специальностей. Условие задачи и математическая логика Рассматриваем уравнение: x¹⁰ + y⁵ = –32 Важно учитывать: x¹⁰ — всегда неотрицательное значение; отрицательное значение левой части возможно только за счёт y⁵; значит, y должен быть отрицательным, а x может принимать любые действительные

Excel давно перестал быть инструментом только для бухгалтеров и аналитиков, пишет xrust. С его помощью удобно решать повседневные задачи, включая расчёт стоимости блюд. Один из самых популярных примеров — себестоимость салата оливье. В этой статье разберём, как посчитать оливье в Excel пошагово: от создания таблицы до автоматического подсчёта итоговой суммы и цены одной порции. Материал подойдёт даже тем, кто раньше почти не работал с таблицами. Зачем считать стоимость оливье в Excel Расчёт в Excel позволяет: точно узнать, сколько стоит салат целиком; понять вклад каждого ингредиента в итоговую цену; быстро пересчитывать стоимость при изменении цен; использовать таблицу для других блюд. Такой подход полезен и дома, и для кафе, доставки или фуд-блога. Шаг 1. Создаём таблицу ингредиентов Откройте Excel и создайте новую таблицу. В ячейке A1 укажите заголовок: Ингредиент Ниже (A2–A9) перечислите продукты, которые используются в салате оливье: картофель морковь яйца колбаса (или курица)

Еще недавно Excel считался инструментом для бухгалтеров и офисных отчетов. Сегодня же таблицы все чаще выигрывают у Python там, где важны скорость, наглядность и результат «здесь и сейчас». Пока программисты разворачивают окружение и пишут скрипты, опытный пользователь Excel уже сдает задачу. Разбираем 10 реальных задач, где Excel объективно быстрее Python — и почему это не миф, а рабочая практика. 1. Быстрая очистка и нормализация данных Удалить дубликаты, пробелы, лишние символы, привести формат дат и чисел — в Excel это делается за минуты, пишет xrust. Power Query и встроенные инструменты позволяют очистить CSV или XLSX без единой строки кода. В Python же потребуется pandas, скрипт и проверка результата. 2. Сравнение двух списков Найти расхождения между двумя таблицами? В Excel — ВПР, XLOOKUP, условное форматирование. В Python — загрузка данных, merge, логика проверки. Для небольших и средних объемов Excel выигрывает по времени. 3. Быстрый отчет для руководства Excel — это сразу и

Маркет на этой неделе получил от Google набор инструментов для розничных продавцов. Новинка поможет онлайн-магазинам внедрять агентов искусственного интеллекта. Маркет и искусственный интеллект Новые агенты искусственного интеллекта для розничной торговли, которые помогают покупателям находить нужные товары, предоставляют поддержку клиентов и позволяют заказывать еду в ресторанах, пишет . Они являются частью того, что принадлежащая Alphabet компания Google называет Gemini Enterprise for Customer Experience. Крупные ритейлеры, включая гиганта товаров для дома Lowe's, продуктовый магазин Kroger и сеть пиццерий Papa Johns, заявляют, что уже используют инструменты Google, чтобы подготовиться к грядущей волне покупок и заказов с помощью ИИ... Суть новинки OpenAI Начав гонку среди технологических гигантов за опережение этого сдвига, компания OpenAI прошлой осенью выпустила функцию Instant Checkout, которая позволяет пользователям покупать товары напрямую через свой чат-бот ChatGPT. В

Использование ИИ в работе правоохранительных органов Великобритании привело к серьезной ошибке: полицейский отчет, составленный с помощью Microsoft Copilot, содержал вымышленные факты. Инцидент показал, что слепое доверие алгоритмам опасно и не освобождает специалистов от ответственности. Использование ИИ в полиции: когда алгоритм подменяет мышление История с полицией графства Уэст-Мидлендс стала наглядным примером того, к чему приводит использование ИИ без проверки и анализа. Перед футбольным матчем между «Астон Виллой» и «Маккаби Тель-Авив» было принято решение запретить допуск израильских болельщиков на стадион, пишет xrust. Основанием стал разведывательный отчет, признанный матчем повышенного риска. Позже выяснилось, что документ содержал фактические ошибки и вымышленные события, которые не имели ничего общего с реальностью. Как Microsoft Copilot стал источником ложных данных В ходе разбирательства руководство полиции признало: при подготовке отчета использовался ИИ-помощник

Китай стал первым в мире, кто разработал и открыл доступ к специализированному ПО для синхронизации времени на Луне. Ученые обсерватории Пурпурной горы представили LTE440 — инструмент, учитывающий релятивистские эффекты и гравитацию спутника. Это позволяет точно координировать миссии. Китай и его прорыв в лунном времени Китай активно наращивает лидерство в космических технологиях, и разработка лунного времени — яркий пример, отмечает xrust. Группа из обсерватории Цзыцзиньшань (Пурпурная гора) в Нанкине опубликовала в Astronomy & Astrophysics ПО LTE440 (Lunar Time Ephemeris). Это первое общедоступное решение для точной синхронизации лунных и земных часов, учитывающее слабую гравитацию Луны (в 6 раз меньше земной) и орбитальное движение. Часы на Луне идут быстрее примерно на 56–58 микросекунд в сутки, что за годы приводит к серьезным расхождениям. Почему Китай опередил других в создании лунного времени Китай сделал акцент на практичности: LTE440 автоматизирует сложные релятивистские

Программирование в 2026 году: vibe coding позволяет создавать приложения, просто описывая идею словами. ИИ генерирует код и интерфейс за минуты. В статье — суть метода, история от Андрея Карпати, сравнение с классикой и топ-инструментов года. Программирование: Что такое vibe coding на практике Vibe coding — это когда вы больше не пишете код вручную, а «настраиваете атмосферу» через диалог с ИИ, сообщили xrust. Вы описываете желаемый результат, ИИ создаёт всё, вы корректируете — и так до идеала. Основной цикл: Формулируете задачу на естественном языке ИИ генерирует полный код (frontend, backend, стили, логика) Запускаете и тестируете прототип Даёте обратную связь: «добавь тёмную тему», «убери анимацию», «измени расчёт» Через 20–60 секунд — новая версия Программирование: Главные преимущества vibe coding Скорость: MVP за 5–30 минут вместо недель Доступность: могут создавать софт даже без опыта программирования Мгновенные итерации: десятки версий за час Автоматическое использование

Агентивный и Physical AI — два направления искусственного интеллекта, которые в 2026 году активно выходят за пределы экранов и начинают влиять на повседневную жизнь. Если раньше ИИ в основном отвечал на вопросы xrust, то теперь он сам ставит цели, принимает решения и даже действует в физическом мире. Ниже — объяснение простым языком, с бытовыми и технологическими примерами, без сложных терминов. Что такое агентивный ИИ простыми словами Агентивный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который умеет самостоятельно достигать поставленной цели, а не просто выполнять отдельные команды. Ключевое отличие: человек формулирует результат, а ИИ сам решает, какие шаги нужно сделать. Основные признаки агентивного ИИ самостоятельно формирует цель разбивает её на последовательные действия использует разные сервисы и устройства контролирует ход выполнения меняет план при изменении условий В отличие от чат-ботов, такой ИИ не ограничен одним ответом — он работает как цифровой менеджер. Пример из

ИИ стал главным трендом CES 2026 в Лас-Вегасе. Компании показали переход от текстовых моделей к Physical AI и агентивным системам, которые способны самостоятельно действовать в реальном мире — от роботов до умных сервисов. На международной выставке CES 2026 в Лас-Вегасе (6–9 января) ведущие технологические компании представили новый этап развития искусственного интеллекта, пишет xrust. Главный фокус — переход от текстового ИИ к Physical AI и агентивному ИИ, способному самостоятельно принимать решения и управлять физическими устройствами. Эксперты называют этот сдвиг ключевым событием для рынка технологий в 2026 году. ИИ на CES 2026: главные заявления Выставка CES традиционно задает технологическую повестку года. В 2026 году центральной темой стал ИИ, который больше не ограничивается цифровыми ответами. Производители и разработчики представили решения, где ИИ: взаимодействует с физическим миром; анализирует окружающую среду в реальном времени; выполняет задачи без постоянных команд

ИИ помог ученым доказать, что «мусорная» ДНК играет ключевую роль в болезни Альцгеймера. Искусственный интеллект и CRISPR позволили выявить скрытые ДНК-переключатели в клетках мозга, что меняет подход к изучению нейродегенеративных заболеваний. Искусственный интеллект становится не просто инструментом анализа данных, а полноценным участником научных открытий, пишет xrust. Недавнее исследование международной группы ученых показало: именно ИИ помог расшифровать функции так называемой «мусорной» ДНК — обширной части генома, которая десятилетиями считалась бесполезной. Оказалось, что эти участки напрямую связаны с развитием болезни Альцгеймера и могут стать основой для новых методов диагностики и лечения. ИИ меняет представление о «мусорной» ДНК и болезни Альцгеймера Долгое время считалось, что основную роль в работе организма играют гены, кодирующие белки. Однако они занимают лишь около 2% генома человека. Остальные 98% — некодирующие участки — традиционно называли «мусорной» ДНК.