🚀 ИИ предпочитает взлом честному поражению в шахматах

📈Специалисты Palisade Research провели масштабное исследование, в ходе которого семь моделей искусственного интеллекта состязались с одним из сильнейших шахматных движков Stockfish. Результаты оказались поразительными: в проигрышных позициях модель o1-preview от OpenAI фиксировала мысль «Мне нужно полностью изменить подход», после чего модифицировала системный файл с координатами фигур для достижения технической победы. По данным исследования, o1-preview прибегала к «взлому» в 37% случаев, что позволяло ей в 6% партий обойти защиту Stockfish.

🖥Исследование показало, что не все ИИ стремятся к подобным методам — остальные модели (o1, o3-mini, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet и QwQ-32B-Preview от Alibaba) играли честно. Результаты эксперимента подчёркивают, что для некоторых ИИ «взлом» становится единственной эффективной стратегией в условиях значительного превосходства противника.

Подробности читайте на сайте.

🔒 В условиях стремительного развития технологий и увеличения числа кибератак, обеспечение безопасности становится ключевым аспектом как для крупных корпораций, так и для отдельных специалистов. Сегодня кибербезопасность — это не просто набор технических мер, а комплексный подход, включающий организационные, технические и образовательные компоненты.

🔑Добавьте дополнительный уровень защиты для ваших аккаунтов. Даже если пароль будет скомпрометирован, второй фактор (например, смс-код или уведомление в приложении) поможет предотвратить несанкционированный доступ.

🔐Своевременные обновления операционных систем и приложений часто содержат исправления уязвимостей, благодаря чему вы значительно снижаете риск взлома. Автоматизация обновлений – залог постоянной защиты.

🔏Используйте технологии шифрования для защиты конфиденциальной информации как на уровне отдельных файлов, так и для всего диска. Это особенно важно при работе с удалёнными серверами и облачными хранилищами.

🛡Надёжное антивирусное ПО и правильно настроенный фаервол обеспечивают первичную защиту от вредоносных программ и сетевых атак, позволяя обнаруживать угрозы в режиме реального времени.

🤷‍♀️Человеческий фактор часто становится слабым звеном в системе безопасности. Регулярное обучение сотрудников методам защиты от фишинга, социальных атак и других киберугроз помогает минимизировать риски.

☠️В начале 1970-х годов, когда компьютеры только начинали объединяться в сети, появился первый компьютерный вирус — программа Creeper. Она была способна распространяться по сети ARPANET.

🦾По факту, Creeper – эксперимент, запущенный, чтобы проверить, возможна ли в принципе самовоспроизводящаяся программа. Никаких вредоносных действий вирус не совершал, только выводил простое сообщение: "I'M THE CREEPER. CATCH ME IF YOU CAN!" (Я CREEPER. ПОЙМАЙ МЕНЯ, ЕСЛИ СМОЖЕШЬ!).

🛡В ответ Рэй Томлинсон разработал программу Reaper, которую часто считают первым антивирусом в истории. Reaper был создан для обнаружения и удаления вируса Creeper с заражённых систем. Несмотря на свою простоту, эта программа заложила основу для будущего развития антивирусного программного обеспечения и стала первым шагом в борьбе с компьютерными угрозами.

🔐Принцип работы первого антивируса, известного как Reaper, заключался в следующем:
• Reaper сам распространялся по сети ARPANET, подобно вирусу Creeper, для устранения которого и был создан.
• Программа осуществляла поиск заражённых систем по характерным признакам.
• Обнаружив заражённое устройство, Reaper автоматически удалял вирусный код, тем самым избавляя систему от угрозы.

🖥Фактически Reaper выполнял функции автоматического обнаружения и устранения вируса, что стало основой для будущих антивирусных ПО.

📈Сегодня современные антивирусные системы используют гораздо более сложные алгоритмы и технологии, но именно Reaper продемонстрировал, что кибербезопасность – необходимая вещь и ею нельзя пренебрегать.

📊 Аналитик данных в IT — это специалист, который занимается сбором, обработкой и анализом данных для извлечения полезной информации и принятия обоснованных бизнес-решений. Благодаря его работе организации могут оптимизировать процессы, прогнозировать тренды и значительно улучшать эффективность управления.

📈 Необходимые навыки:
• Отличное владение языками программирования (Python, R) для анализа данных и работы с библиотеками статистики.
• Знание SQL для работы с базами данных и опыт использования инструментов BI (Tableau, Power BI) для визуализации информации.
• Способность применять методы машинного обучения, статистические модели и алгоритмы для выявления скрытых закономерностей в данных.

📊 Преимущества профессии:
• Востребованность: аналитики данных необходимы во всех отраслях – от финансов до медицины, что гарантирует стабильный спрос на их экспертизу.
• Возможности для карьерного роста: специалисты могут продвигаться до позиций Data Scientist, руководителя аналитического отдела или бизнес-аналитика.
• Гибкость: в IT-сфере аналитики часто работают как в крупных компаниях, так и на фрилансе, имея возможность выбирать удобный формат работы.

💳 Потенциальный доход:
Заработная плата аналитика данных зависит от уровня квалификации, опыта и региона. Начинающие специалисты могут получать около 70–100 тысяч рублей в месяц, а опытные профессионалы в крупных компаниях – до 250–300 тысяч рублей.

💻 Карьерные перспективы:
Аналитики данных могут специализироваться в различных направлениях, таких как Big Data, машинное обучение и бизнес-аналитика. С развитием технологий открываются новые возможности для повышения квалификации, участия в инновационных проектах и перехода на руководящие позиции, что делает эту профессию одним из самых перспективных направлений в IT.

🦾Российская нейросеть YandexGPT 5 Pro обогнала по популярности китайскую DeepSeek. Это стало возможным благодаря новому релизу Яндекса, который добавил в чат с Алисой эту мощную нейросеть. Тесты показали, что новая технология обеспечивает лучшее качество работы по сравнению с конкурентами.

💻Обновлённая Алиса теперь может писать профессиональные тексты, даже на английском языке, генерировать код и решать логические задачи. Она учитывает профессиональную терминологию, контекст и культурные особенности. Всё это доступно без использования VPN и с учётом российского контекста.

📈Приложение «Алиса» с обновлённым чатом быстро заняло верхние строчки в App Store, обогнав даже популярный китайский сервис DeepSeek.

📊 Java с момента своего появления стала одним из самых популярных и универсальных инструментов в IT. Давайте окунемся в её историю и посмотрим, как она развивалась:

📈 В начале 1990-х годов в компании Sun Microsystems под руководством Джеймса Гослинга был разработан язык, первоначально названный Oak, который впоследствии получил имя Java. В 1995 году вышел первый релиз, который произвел революцию благодаря принципу «write once, run anywhere» – возможность создавать приложения, работающие на различных платформах без дополнительной адаптации.

💻 Благодаря своей простоте, объектно-ориентированному подходу и надежности, Java быстро завоевала доверие разработчиков. Уже в 1996 году начали появляться первые коммерческие приложения, а язык стал основой для создания масштабируемых корпоративных решений.

🚀 В 1998 году с выходом платформы Java 2 язык получил новые функции и библиотеки, что открыло путь для разработки настольных и серверных приложений. Java постепенно стала ключевым инструментом для создания веб-приложений, мобильных приложений (особенно для Android) и корпоративных систем.

🖥 Последние версии языка продолжают развиваться и предлагают современные возможности, такие как лямбда-выражения, стримы и улучшенная поддержка многопоточности. Эти улучшения позволяют создавать эффективные, надежные и масштабируемые приложения для самых разнообразных задач.

🌎 Сегодня Java занимает лидирующие позиции благодаря огромной библиотечной экосистеме и поддержке обширного сообщества разработчиков. Компании по всему миру – от стартапов до гигантов, таких как Google и IBM – используют Java для решения сложных задач, что делает её незаменимым инструментом в арсенале современного программиста.

🔄 В 2009 году Sun Microsystems была приобретена компанией Oracle, что привело к новым изменениям в развитии Java. Oracle продолжает поддерживать и развивать язык, выпуская регулярные обновления и улучшения.

🎯 Современные тенденции развития Java включают:
• Активное развитие Spring Framework как основной экосистемы для корпоративных приложений
• Интеграцию с облачными технологиями
• Улучшение производительности и оптимизации
• Развитие инструментов для микросервисной архитектуры
• Внедрение модульной системы Project Jigsaw

🛠 Java продолжает эволюционировать, внедряя новые возможности:
• Project Loom для улучшенных виртуальных потоков
• Record типы для упрощения создания данных
• Pattern Matching для более удобного работы с типами
• Улучшенная поддержка функционального программирования

🏭 Java остается основным языком для:
• Корпоративных приложений
• Финансовых систем
• Больших данных (Apache Hadoop, Spark)
• Android-разработки
• Интернет вещей (IoT)

🦾Java продолжает оставаться одним из самых востребованных языков программирования, сочетая в себе стабильность, надежность и постоянное развитие, что делает её отличным выбором как для начинающих разработчиков, так и для опытных профессионалов.

🚀 Алан Тьюринг – один из величайших умов XX века, чьи идеи и открытия заложили основу для современных вычислительных технологий и искусственного интеллекта.

📊Родившийся в 1912 году, Тьюринг с раннего детства проявлял выдающиеся способности в математике и логике. Уже в школьные годы он отличался аналитическим складом ума, что предопределило его будущую карьеру. Его увлечение числами и абстрактными понятиями позволило ему глубоко понять основы теории вычислений.

📖В период обучения Тьюринг уже задавался вопросами, которые впоследствии станут ключевыми для развития информатики. Он изучал работы ведущих математиков и философов, что помогло ему сформулировать концепцию универсальной вычислительной машины.

📈В 1936 году Тьюринг представил концепцию универсальной вычислительной машины – теоретической модели, способной выполнять любые вычислительные задачи при наличии соответствующей программы. Эта модель стала фундаментом для создания современных компьютеров, поскольку показала, что все вычислительные процессы можно описать с помощью алгоритмов.

💻Идеи Тьюринга заложили основы того, что сегодня известно как теория алгоритмов и формальная логика. Его работы по вычислимости оказали огромное влияние на дальнейшее развитие компьютерных наук.

💁‍♂️Во время Второй мировой войны Тьюринг возглавил команду специалистов, работающих над расшифровкой секретных сообщений, передаваемых немецкой машиной «Энигма». Благодаря разработанным им методам и алгоритмам удалось значительно сократить время дешифровки, что, по мнению многих экспертов, сыграло решающую роль в победе союзников. Этот подвиг не только продемонстрировал практическую значимость теоретических разработок, но и положил начало развитию криптографии.

🦾В 1950 году Тьюринг предложил тест, суть которого заключалась в оценке способности машины демонстрировать интеллект, неотличимый от человеческого. Этот тест стал важной концепцией в области искусственного интеллекта, оставаясь актуальным даже в наши дни и стимулируя дальнейшие исследования в области машинного обучения и нейронных сетей.

🖥Сегодня принципы, заложенные Тьюрингом, лежат в основе алгоритмов обработки данных, систем искусственного интеллекта и современных вычислительных машин.

🦾 HackerRank — это популярная платформа, созданная для решения задач по программированию, подготовки к техническим собеседованиям и обучения новым языкам через практику. Вот подробный обзор возможностей и преимуществ платформы:

📈Платформа предоставляет тысячи задач, рассчитанных на различные уровни сложности — от новичков до опытных разработчиков. Это отличная возможность отточить навыки в таких языках, как Python, Java, C++, JavaScript и многих других.

📊Что вы найдёте:
• Встроенный редактор кода позволяет писать, тестировать и отлаживать решения прямо в браузере. После отправки решения система автоматически проверяет его по набору тестовых кейсов.
• Задачи делятся на тематические категории (алгоритмы, структуры данных, математические задачи и т.д.) и уровни сложности, что позволяет пользователю постепенно повышать свой уровень мастерства.
• Регулярные марафоны стимулируют развитие навыков и дают возможность сравнить свои результаты с коллегами по всему миру. Это отличный способ подготовиться к собеседованиям и продемонстрировать свои способности потенциальным работодателям.

💻Платформа не только предлагает практические задания, но и предоставляет обучающие материалы и туториалы, которые помогут разобраться в тонкостях программирования и алгоритмических концепциях. Многие компании используют HackerRank как инструмент для оценки кандидатов, поэтому прохождение заданий здесь может стать хорошим дополнением к вашему резюме.

🤝Участники платформы получают баллы, зарабатывают значки и попадают в рейтинговые таблицы. Это создает здоровую конкуренцию и мотивирует к постоянному обучению. Сообщество HackerRank активно обменивается опытом, обсуждает задачи и делится полезными советами.

🚀Если вы хотите совершенствовать свои навыки программирования, готовиться к собеседованиям или просто участвовать в увлекательных конкурсах — HackerRank станет вашим надежным помощником.

🎙Приглашаем вас принять участие в конференции K2 Cloud Conf, посвященной современным и будущим тенденциям в области ИТ-инфраструктуры, облачных технологий и человеческого капитала. Мероприятие состоится 4 марта 2025 года в РБК Центре Событий в офлайн-формате, а также будет доступна онлайн-трансляция на официальном сайте.

💻Основные темы конференции:
• Роль облачных технологий в цифровой трансформации бизнеса.
• Интеграция передовых решений для повышения надежности и безопасности ИТ-систем.
• Обсуждение практического опыта внедрения облачных проектов в крупных компаниях.

🗣Среди спикеров:
• Сергей Зинкевич, CEO K2 Cloud.
• Дмитрий Самоходкин, управляющий партнер «Самолет Технологии».
• Юлия Золотарева, вице-президент по ИТ компании «Азбука вкуса».
• Дмитрий Марков, исполнительный директор MTS AI.
• Адель Валиуллин, первый вице-президент, начальник Центра технологий искусственного интеллекта Газпромбанка.

📊Программа мероприятия включает панельные дискуссии, кейс-сессии и круглые столы, где будут обсуждаться приоритеты ИТ-проектов, практические примеры использования облачных решений и вопросы безопасности в облачных средах.

🦾Для участия необходимо зарегистрироваться на официальном сайте конференции. Не упустите возможность узнать о новейших трендах в ИТ и обменяться опытом с ведущими экспертами отрасли!

🚀 Яндекс работает над “рассуждающей” нейросетью, которая способна не просто генерировать ответы, а выстраивать сложные логические цепочки и проверять собственные выводы. Это настоящий прорыв в области AI, который может кардинально изменить работу существующих сервисов.

🦾Работа заключается в обучении нейросети анализировать контекст, распознавать ошибки и предлагать несколько вариантов решения одной задачи. По предварительным данным, эта технология может появиться в таких популярных продуктах как “Поиск с нейро” и “Алиса” уже в 2025 году.

💁‍♂️На мировом рынке уже представлены подобные решения, например, в ChatGPT O3, DeepSeek R1 и Google Gemini 2.0 Flash Thinking. Однако российские разработки подобного уровня пока находятся на стадии тестирования. В частности, MTS AI готовит новые версии корпоративных моделей Cotype, а Сбер продолжает работу над языковой моделью GigaChat.

🚀Европейские учёные совершили прорыв в области искусственного интеллекта – они создали и запустили гибридный компьютер, в котором живые человеческие нейроны интегрированы с электронными компонентами.

🧠Суть разработки заключается в объединении биологических тканей с традиционной компьютерной архитектурой. В основе системы – живые клетки мозга человека, которые работают в тандеме с электронными элементами. Это первый в своём роде эксперимент по созданию подобного гибридного устройства.

📈Как это работает?
• Живые нейроны выращиваются из стволовых клеток
• Они подключаются к компьютерной системе через биосенсор
• Биологические клетки обрабатывают информацию подобно обычному мозгу
• Результаты передаются в электронную часть компьютера

📊По словам разработчиков, такой подход позволяет достичь более высокой эффективности обработки информации и открывает новые перспективы для развития нейроморфных вычислений.

🦾Это исследование может стать важным шагом на пути к созданию более совершенных систем искусственного интеллекта, которые будут сочетать преимущества биологических и электронных компонентов.

🦾Современные киберугрозы становятся всё изощрённее, и традиционные методы мониторинга уже не всегда справляются с их выявлением. Здесь на помощь приходят нейросети и алгоритмы искусственного интеллекта, способные анализировать сетевой трафик в реальном времени и обнаруживать даже самые маленькие аномалии.

🛡Как это работает?
• Нейросети обучаются на огромном объёме данных с нормальным сетевом поведением. Система постоянно мониторит входящий и исходящий трафик, сравнивая текущие показатели с эталонными значениями. Любые отклонения – даже незначительные – фиксируются как потенциальная угроза.
• Используются методы unsupervised learning (например, кластеризация, автоэнкодеры), которые позволяют системе самостоятельно определять, какие паттерны трафика являются нормальными, а какие – подозрительными. При обнаружении аномальных моделей система может мгновенно инициировать процедуру дальнейшего анализа или оповещения специалистов.
• На основе анализа данных нейросеть не только выявляет угрозы, но и прогнозирует возможные атаки. Благодаря этому ИИ-системы могут запускать автоматизированные сценарии реагирования – от изоляции потенциально заражённых узлов до блокировки подозрительных соединений. Это позволяет существенно сократить время реакции и минимизировать ущерб.

📈Преимущества использования ИИ в кибербезопасности:
• Алгоритмы ИИ способны обрабатывать миллионы пакетов данных в секунду, выявляя даже малейшие отклонения от нормы. Это делает их незаменимыми в условиях динамично изменяющейся сетевой среды.
• Нейросети постоянно обучаются на новых данных, что позволяет им оперативно адаптироваться к новым типам атак и угроз.
• Благодаря интеграции с системами управления сетью, ИИ может не только обнаруживать угрозы, но и автоматически запускать защитные меры. Это снижает нагрузку на специалистов и обеспечивает круглосуточную защиту информационных систем.

🔐Примеры использования:
• Крупные компании уже внедряют решения на базе ИИ, такие как Darktrace и IBM QRadar, для мониторинга и защиты своих сетевых инфраструктур. Такие системы способны обнаруживать подозрительную активность и предотвращать атаки до того, как они нанесут ущерб.
• Нейросети анализируют входящие сообщения и транзакции, выявляя аномальные паттерны, которые могут свидетельствовать о фишинговых атаках или попытках мошенничества. Это помогает защитить как корпоративные, так и персональные данные пользователей.

📊 Тестировщик программного обеспечения — это специалист, отвечающий за обеспечение качества программных продуктов. Его основная задача — обнаруживать ошибки и дефекты в программном обеспечении до его выпуска, что позволяет повысить стабильность и надёжность конечного продукта.

📈 Необходимые навыки:
• Знание методик тестирования, как ручного, так и автоматизированного, и понимание жизненного цикла разработки ПО.
• Навыки работы с языками программирования (например, Python, JavaScript) и инструментами автоматизации тестирования (Selenium, JMeter, TestNG).
• Внимание к деталям, аналитическое мышление и умение документировать найденные баги.
• Хорошие коммуникативные навыки для эффективного взаимодействия с разработчиками и другими членами команды.

📊 Преимущества профессии:
• Высокий спрос: тестировщики востребованы во всех IT-компаниях, так как качественное ПО невозможно без тщательного контроля.
• Возможности карьерного роста: от младшего тестировщика до ведущего специалиста, QA-инженера или руководителя отдела контроля качества.
• Гибкость: многие компании предлагают возможность удалённой работы и гибкий график.

💳 Потенциальный доход:
Начинающие тестировщики могут зарабатывать от 50 до 70 тысяч рублей в месяц, в то время как опытные специалисты в крупных компаниях получают до 150–200 тысяч рублей и выше.

💻 Карьерные перспективы:
Тестировщики могут специализироваться в области автоматизации, участвовать в разработке собственных QA-решений, а также перейти на позиции аналитиков качества или менеджеров по тестированию. Постоянное совершенствование навыков и освоение новых технологий открывают широкие возможности для профессионального роста в IT-сфере.

📊 JavaScript – это язык программирования, который изначально был создан для добавления интерактивности на веб-страницы. Сегодня он стал основным инструментом для разработки веб-приложений, серверных решений и мобильных приложений. Давайте окунемся в его историю и посмотрим, как он развивался:

📈 JavaScript был разработан в 1995 году Бренданом Эйхом в компании Netscape. Первоначально он назывался Mocha, затем LiveScript, а в итоге получил своё современное название. Благодаря своей простоте и гибкости язык быстро завоевал популярность в веб-среде.

💻 С 1996 года JavaScript начал активно развиваться. В 1997 году был принят стандарт ECMAScript, который объединил различные реализации языка и обеспечил совместимость между браузерами. Это дало толчок к созданию более сложных и интерактивных веб-приложений.

🚀 С появлением таких фреймворков и библиотек, как jQuery, Angular, React и Vue, JavaScript перешёл на новый уровень. Появление Node.js расширило его применение на серверной стороне, а технологии вроде React Native позволили создавать мобильные приложения. JavaScript вышел за рамки браузера и стал универсальным инструментом в мире IT.

🌎 Сегодня JavaScript – один из самых востребованных языков программирования, используемый компаниями по всему миру для создания инновационных продуктов. Гибкость и распространенность позволяют языку дальше развиваться и расширять функционал.

📈Первые шаги в развитии искусственного интеллекта были скромными по сравнению с технологиями сегодняшнего дня, но именно они позволили проводить дальнейшие исследования. Давайте подробнее рассмотрим, что именно могли делать первые ИИ-системы и как эксперименты в этой области повлияли на дальнейшее развитие.

📊В 1936 году Алан Тьюринг предложил теоретическую модель универсальной вычислительной машины, которая продемонстрировала, что любой вычислительный процесс можно свести к алгоритмической процедуре. Эта идея стала отправной точкой для всех последующих разработок в области ИИ.

💻Исследователи ИИ начали рассматривать алгоритмы не как отдельные наборы команд, а как универсальные решения, способные обрабатывать данные и выполнять логические выводы. Это позволило создать первые программы, которые могли решать строго формализованные задачи.

📊Например, они могли решать логические задачи или имитировать диалог, но их возможности не распространялись на сложное обучение или принятие решений в реальном времени, как это происходит сегодня.

🦾Разработанная Алланом Ньюэллом и Гербертом Саймоном в 1956 году, Logic Theorist стала одной из первых программ, которая могла доказывать математические теоремы. Она использовала метод поиска по дереву решений для проверки логических утверждений и показала, что машины способны к решению сложных логических задач.

💻Созданная Джозефом Вейценбаумом, ELIZA стала первой программой, имитирующей диалог с человеком. Программа работала по заранее заданным шаблонам, имитируя работу психотерапевта. Хотя она не понимала смысла общения, её способность вести беседу удивляла пользователей и стала отправной точкой для будущих разработок в области обработки естественного языка.

🚀Хотя первые версии ИИ не обладали возможностями самообучения, но ученые увидели, на какие аспекты стоит обратить внимание при усовершенствовании систем. Также эксперименты показали, что вычислительный интеллект возможен.

🖥В то время вычислительная мощность компьютеров была крайне ограничена. Это означало, что алгоритмы должны были быть максимально оптимизированы, а их применение оставалось экспериментальным.

🚀Идеи и модели, предложенные в первые годы исследований, легли в основу методов машинного обучения и нейронных сетей, которые активно используются сегодня.

📊Знаете ли вы, что первый программист в истории — женщина? Августа Ада Кинг, графиня Лавлейс, оставила свой след в истории технологий, хотя её работа была признана лишь спустя десятилетия после смерти.

💻Дочь знаменитого поэта лорда Байрона, Ада с детства проявляла невероятный талант к математике.

🤝В 17 лет Ада встретилась с Чарльзом Бэббиджем, изобретателем первой механической вычислительной машины. Их сотрудничество привело к созданию первой в мире компьютерной программы для вычисления чисел Бернулли.

🦾В 1840-х годах Ада предсказала, что машины смогут:
• Сочинять музыку
• Создавать произведения искусства
• Писать научные труды

📊Более того, она ввела в обиход ключевые термины программирования: “цикл”, “рабочая ячейка”, “распределяющая карта”.

🌎Её гениальность была признана лишь в XX веке. В её честь назван язык программирования Ada, учреждена специальная награда за достижения в информатике, а с 2009 года ежегодно во второй вторник октября отмечается День Ады Лавлейс.

“Суть и предназначение машины будут меняться в зависимости от того, какую информацию мы в неё вложим. Машина сможет писать музыку, рисовать картины и покажет науке такие пути, какие нам и не снились.”

📈Ада Лавлейс ушла из жизни в 36 лет, но её идеи продолжают вдохновлять новое поколение программистов и исследователей.

📖“Чистый код” Роберта Мартина: must-read для каждого программиста

💁‍♂️Почему стоит прочитать?

Эта книга – практически учебник по написанию качественного программного кода. Автор, известный как “дядюшка Боб”, делится своим многолетним опытом и показывает, как создавать код, который будет не только работать, но и легко поддерживаться.

📈Основная идея книги заключается в том, что качество кода – это не просто приятное дополнение, а критически важный фактор успеха любого проекта. Мартин убедительно показывает, что хорошо структурированный код не только работает эффективнее, но и значительно упрощает дальнейшую поддержку и развитие программного продукта.

🦾Особое внимание в книге уделяется практическим аспектам написания кода. Автор подробно разбирает такие важные темы, как правильное именование переменных и функций, оптимальная длина методов, структура классов и обработка ошибок. Он рекомендует использовать понятные, говорящие названия, избегать сокращений и дублирования в именах, а функции стараться держать в пределах 20 строк кода.

📊Книга будет полезна как начинающим программистам, которые только нарабатывают свои профессиональные навыки, так и опытным разработчикам, желающим систематизировать свои знания. Особенно ценным её содержание окажется для тех, кто работает в команде, поскольку чистый код значительно облегчает взаимодействие между разработчиками.

Готовы проверить, насколько вы круты в мире технологий? Пройдите наш веселый тест и узнайте, какой айтишник скрывается внутри вас – от настоящего гуру алгоритмов до мастера отладки, который знает все секреты багов!

👉 Пройди тест "Какой ты айтишник?" прямо сейчас!

Поделитесь результатами с друзьями и узнайте, кто же настоящий IT-волшебник!

🦾Microsoft активно развивает собственные технологии искусственного интеллекта, чтобы снизить зависимость от OpenAI. По данным The Information, Microsoft разработала модели машинного рассуждения, сопоставимые по возможностям с o1 и o3-mini от OpenAI. Примечательно, что OpenAI отказала в предоставлении технической документации по модели o1.

💻Как сообщает Bloomberg, Microsoft также работает над семейством моделей под названием MAI, доступ к которым, вероятно, будет открыт через API уже в этом году. Параллельно компания тестирует альтернативные ИИ-решения от xAI, Meta*, Anthropic и DeepSeek для возможной интеграции в виртуального ассистента Copilot.
Подробнее здесь.

🚀 Что спрашивают дети у ИИ? Исследование T-Data
Аналитический проект T-Data проанализировал свыше миллиона обращений юных пользователей карты «Джуниор» от Т Банка к виртуальному помощнику. Результаты показывают, что:

📊В 70% диалогов дети стремятся пообщаться и узнать что-то интересное, часто просят рассказать увлекательный факт.
26% запросов — это помощь с домашним заданием, при этом математика занимает лидирующую позицию (52% запросов по школьным предметам).
20% обращений связаны с финансами, где 56% детей интересуются, как накопить первые деньги для покупки мечты.

🗓Данные собраны с июня 2024 по февраль 2025 года. Это исследование помогает понять, как ИИ может способствовать развитию навыков общения, логического мышления и финансовой грамотности у детей.