Программирование

Долгое время пользователи Linux на ARM-процессорах оставались без официальной сборки Google Chrome. Конечно, Chromium был доступен, и некоторым удавалось найти обходные пути, но настоящего браузера Chrome для ARM64 Linux просто не существовало. Скоро это наконец изменится. Google заявляет xrust, что Chrome для устройств Linux на базе ARM64 появится во втором квартале 2026 года. Это объявление ставит Linux в один ряд с другими платформами ARM, которые уже получили официальную поддержку Chrome. Компьютеры Mac от Apple на базе ARM получили оптимизированную сборку Chrome еще в 2020 году, а Windows на ARM — в 2024 году. Linux, как ни странно, ждал своей очереди. По словам Google, когда выйдет сборка для ARM64, пользователи Linux получат тот же функционал Chrome, что и на других платформах. Это означает синхронизацию закладок, вкладок и истории с учетной записью Google, доступ к Chrome Web Store, встроенный перевод страниц и обычный набор расширений, которыми люди пользуются каждый день.

Подразделение электронной коммерции Amazon созвало на вторник, 10 марта, большую группу инженеров для «глубокого анализа» серии сбоев, включая инциденты, связанные с использованием инструментов программирования на основе искусственного интеллекта. По данным служебной записки к встрече, с которой ознакомилась Financial Times, в последние месяцы наблюдалась «тенденция к инцидентам», характеризующаяся «большим радиусом поражения» и «изменениями, внесенными с помощью Gen-AI». «Неполадки» этого характера, отмечает xrust, выходят за сегмент прочих факторов. В разделе «способствующие факторы» записка включала «новое использование Gen-AI, для которого еще не полностью разработаны лучшие практики и меры безопасности». «Друзья, как вы, вероятно, знаете, доступность сайта и связанной с ним инфраструктуры в последнее время оставляет желать лучшего», — сообщил сотрудникам в электронном письме, также попавшем в распоряжение Financial Times, Дейв Тредвелл, старший вице-президент группы. В записке,

Учёные из Массачусетского технологического института представили новый метод, который помогает моделям искусственного интеллекта объяснять свои прогнозы более понятно и точно. Разработка была создана в лаборатории CSAIL MIT и будет представлена на Международной конференции по обучению представлениям. Технология может повысить доверие к ИИ в медицине, анализе изображений и других критически важных областях. Почему объяснимость ИИ становится критически важной Современные системы искусственного интеллекта часто называют «чёрным ящиком», констатирует xrust. Они способны давать точные прогнозы, но пользователи не всегда понимают, почему модель пришла именно к такому результату. Это особенно важно в таких областях, как: медицинская диагностика; анализ медицинских изображений; научные исследования; системы безопасности. Например, если алгоритм обнаруживает меланому на снимке кожи, врач должен понимать, какие признаки на изображении привели к такому выводу. Без этого доверие к алгоритму

Искусственный интеллект сегодня повсеместно используется для объединения и интерпретации различных видов информации, включая текст, изображения, аудио и видео. Среди «заковык» – необходимость решить, какой алгоритм лучше всего подходит для конкретной задачи. Физики из Университета Эмори предложили более четкий и систематический подход, пишет xrust. В статье, опубликованной в журнале The Journal of Machine Learning Research, они описывают новую математическую модель, которая систематизирует методы искусственного интеллекта и направляет разработку алгоритмов для решения конкретных задач. «Мы обнаружили, что многие из самых успешных современных методов искусственного интеллекта сводятся к одной простой идее — сжимать различные типы данных ровно настолько, чтобы сохранить только те фрагменты, которые действительно позволяют предсказывать то, что вам нужно», — говорит Илья Неменман, профессор физики в Университете Эмори и старший автор исследования. «Это дает нам своего рода

Квантовые компьютеры работают с кубитами. Последние, как оказалось способны менять производительность – деградируют. Ученые нашли способ отслеживать онлайн эти колебания. Процесс занимает миллисекунды. Открытие открывает дорогу к повышению надежности. Кубиты, пишет xrust, — это фундаментальные единицы квантовых компьютеров, которые, как надеются ученые, однажды превзойдут по производительности самые мощные современные машины. Но кубиты чрезвычайно чувствительны. Материалы, используемые для их создания, часто содержат крошечные дефекты, которые ученые до сих пор не до конца понимают. Эти микроскопические несовершенства могут менять свое положение сотни раз в секунду. При этом они изменяют скорость потери энергии кубитом, а вместе с ней и ценной квантовой информации. До недавнего времени стандартные методы тестирования занимали до минуты для измерения производительности кубита. Этого было слишком мало для выявления этих быстрых флуктуаций. Вместо этого исследователи могли определить

QR-код занимает всего 1,977 квадратных микрометра. Это меньше, чем некоторые бактерии. Он создан в Венском техническом университете. 3 декабря 2025 года он попал в Книгу рекордов Гиннесса. QR-код, созданный венскими программистами и ученым в три раза меньше предыдущего мирового рекордсмена, пишет xrust. Исследователей из Венского технического университета (TU Wien) возглавляли ученые, работавшие совместно с компанией Cerabyte, специализирующейся на технологиях хранения данных. Разработчики сообщили, что созданная структура настолько тонкая, что её невозможно увидеть с помощью оптических микроскопов. Правда, это не считается необычным в микрометровом мире. Ведь там можно создавать «узоры» из отдельных атомов. Однако одного этого недостаточно для получения стабильного, читаемого кода. Ключом к созданию такого маленького QR-кода стало его нанесение на тонкую керамическую пленку, предназначенную для покрытия высокоэффективных режущих инструментов. Направив ионные пучки на этот материал,

Комиссия по добросовестной торговле Японии в среду провела обыск в офисах Microsoft Japan. Мероприятие проведено в рамках расследования ограничений клиентов платформы Azure в использовании конкурирующих облачных сервисов. Источник сообщил xrust, что антимонопольные органы Японии также запросят разъяснения у материнской компании Microsoft в США. Microsoft Japan подозревается в установлении условий, фактически исключающих доступ к другим сервисам путем ограничения доступа к популярным сервисам на других облачных платформах. Регуляторы в Великобритании, Европе и США независимо друг от друга изучают деятельность компании Microsoft, а также ряда других в отношении облачных вычислений. В прошлом месяце антимонопольный орган Бразилии начал административное расследование в отношении местного подразделения программного гиганта в связи с его услугами облачных вычислений.

Исследователи Socket обнаружили активную кампанию атак и назвали ее SANDWORM_MODE, по аналогии с параметрами переменных среды «SANDWORM_*», встроенными в логику управления выполнением вредоносного ПО. По меньшей мере 19 пакетов, содержащих опечатки и сквотты, были опубликованы под различными псевдонимами, выдавая себя за популярные утилиты для разработчиков и инструменты, связанные с ИИ, пишет xrust. После установки эти пакеты начинают работать, собирая секреты из локальных сред и систем CI, а затем использует украденные токены для модификации других репозиториев. Во вредоносной программе реализован «выключатель» в стиле Шаи-Хулуда, который по умолчанию остается в выключенном состоянии, чтобы инициировать очистку домашнего каталога при обнаружении вредоносного ПО. Исследователи назвали эту кампанию «реальной и высокорискованной» угрозой, посоветовав специалистам по кибербезопасности рассматривать эти пакеты как активные риски компрометации. Опечатка в слове takeover Кампания

Google интегрирует свою модель создания музыки на основе искусственного интеллекта Lyria 3 в приложение Gemini. Это позволит пользователям генерировать 30-секундные песни из текста, изображений или видео подсказок непосредственно в чат-боте. Возможности Lyria 3 по преобразованию текста в музыку позволяют пользователям приложения Gemini создавать песни, описывая определенные жанры, настроения или воспоминания. Например, спрашивая xrust: «Афробит-трек для моей мамы о прекрасных временах, которые мы провели в детстве». Генератор музыки может создавать инструментальные аудиозаписи и песни с текстами, автоматически сочиненными на основе подсказок пользователя. Пользователи также могут загружать фотографии и видеоматериалы, которые Gemini затем использует для генерации трека с текстом, соответствующим настроению. Цель таких «произведений» — не создание музыкального шедевра, а предоставление вам забавного и уникального способа самовыражения, поясняет Google. Gemini добавит к песням,

В США представили самых маленьких в мире полностью программируемых автономных роботов. Разработку выполнили специалисты из Университет Пенсильвании и Мичиганский университет. Речь идет о микроскопических устройствах, способных самостоятельно перемещаться в жидкости, анализировать окружающую среду. Размер каждого такого робота составляет примерно 200 × 300 × 50 микрометров — это меньше крупинки соли, отмечает xrust. По масштабу они сопоставимы с живыми микроорганизмами. В перспективе подобные технологии могут использоваться в медицине для мониторинга состояния отдельных клеток, а также в микроэлектронике — при создании и сборке сверхмалых устройств. Полная автономность без проводов и магнитов В отличие от предыдущих миниатюрных решений, новые микророботы не требуют проводов, внешних магнитных полей или постоянного дистанционного контроля. Они функционируют за счет энергии света — встроенные солнечные элементы питают микроскопический вычислительный модуль. На борту размещён

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