Ноут и Море

Русский текст в ChatGPT обрабатывается вдвое дороже английского. Причина – в токенайзере, который режет слова не по морфемам, а случайно. Токенайзер – это инструмент, который разбивает текст на фрагменты перед подачей в нейросеть. Для английского он работает логично: «running» → «run» + «ing». Для русского – хаотично: «бегущий» может разрезаться посередине без всякой логики. Из-за этого модель не может посчитать буквы в слове, чаще ошибается в арифметике на русском и съедает больше токенов на обработку того же объема текста. Техническая статья от Selectel объясняет, почему популярные модели до сих пор хуже работают с русским – и почему фраза «давай рассуждать по шагам» реально улучшает результат. https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1068446/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1068446 #инструменты

Senior Product Manager разобрал, как устроена рейтинговая система Яндекс.такси – и почему компания предпочитает не говорить об этом вслух. Пассажиры с рейтингом ниже 5.0 ждут машину дольше и чаще получают водителей с низким рейтингом. Алгоритм работает так: сначала заказ предлагается водителям с высоким рейтингом, они его отклоняют (видят низкий рейтинг пассажира), затем заказ спускается ниже по цепочке. При этом Яндекс утверждает, что «рейтинг ни на что не влияет». Классический конфликт: экономическая модель требует одного, а честный UX – другого. Компания выбрала газлайтинг вместо прозрачности. Автор показывает, как можно было бы решить проблему – от отмены рейтинга пассажиров до честного объяснения механики. Но пока Яндекс делает вид, что проблемы нет. #продуктивность

Статья на Хабре про то, как жить с риском увольнения – даже если работаешь хорошо. Автор разбирает разницу между полезной подготовкой и бесконечной тревогой. Главный тезис: устойчивость – не про спокойствие, а про несколько сценариев вместо одного. Советы без воды: как различать продуктивное беспокойство и паранойю, зачем держать запасные варианты и почему попытка «спасти текущую работу любой ценой» – плохая стратегия. Особенно актуально для тех, кто видит волны сокращений вокруг, но пока не под ударом. #удалёнка https://habr.com/ru/amp/publications/1073526/

После волны сокращений компании теряют именно тех, кого хотели сохранить. На оставшихся специалистов сваливается работа уволенных коллег, растут нагрузка и число инцидентов, а HR продолжает рассказывать про "эффективную оптимизацию". Результат предсказуем – ценные сотрудники уходят сами в течение нескольких месяцев после сокращений. Компания экономит на одних, чтобы потерять других, причем более квалифицированных. На Хабре разобрали механику этого процесса и объяснили, почему организации сами создают условия для "второй волны" потерь еще до первого заявления об увольнении. #удалёнка https://habr.com/ru/articles/1046552/

Менеджерам скоро придется управлять не только людьми, но и AI-агентами – и делать это одновременно. Asian Efficiency пишет, что организационные структуры становятся гибридными: часть команды выполняет креативные и стратегические задачи, часть (AI) – рутинные и автоматизируемые процессы. Те, кто первыми научится распределять задачи между людьми и агентами, получат серьезное конкурентное преимущество. Остальным придется догонять. Для удаленщиков это двойной вызов: нужно не только освоить AI-инструменты самому, но и понять, как встроить их в рабочие процессы команды так, чтобы это действительно работало. #продуктивность #инструменты

Студент технического вуза устроился учителем информатики для детей – без опыта, просто чтобы подзаработать. Через пару дней понял: это не он учит их программированию, а они меняют его взгляд на мир. Автор делится опытом на Хабре: как столкнулся с тем, что дети задают вопросы, которые взрослые уже разучились задавать. Как пришлось переосмыслить подачу материала, потому что шаблонные объяснения не работают. И как случайная подработка превратилась в переоценку карьерных приоритетов. Для тех, кто работает удалённо и думает о смене деятельности – неожиданный угол зрения на то, что может дать преподавание. https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1063372/

Microsoft предупреждает о «кадровом дефолте» в IT к 2026 году. Генеративный ИИ забирает рутину – написание тестов, разметку данных, простой код. Звучит как победа автоматизации, но есть нюанс: именно на этих задачах учились джуны. Традиционный путь передачи инженерного опыта ломается. Теперь индустрия стоит перед вопросом – кто и как будет растить новых специалистов, если входной билет в профессию исчез. Система обучения требует перестройки, причем срочной. #продуктивность

ИТМО и Яндекс Практикум запустили онлайн-магистратуру по управлению цифровыми продуктами. Полностью удалённый формат, диплом государственного образца. Подать документы можно до 28 августа. Программа нацелена на подготовку продакт-менеджеров – специалистов, которые ведут продукты от идеи до запуска и масштабирования. Вариант для тех, кто хочет формализовать опыт или сменить специализацию, не выходя из дома. Удалённое обучение в университете топ-уровня – ещё пять лет назад звучало как фантастика. https://habr.com/ru/companies/yandexpraktikum/articles/1071374/?utmcampaign=1071374&utmsource=habrahabr&utmmedium=rss #удалёнка #образование

AI-агенты в 2026-м не убили разработчиков, но изменили правила игры. Рутинный код теперь пишут нейросети. Спрос смещается к тем, кто понимает архитектуру, умеет управлять контекстом задачи и берёт на себя ответственность за решение. Средний разработчик, который просто выполняет задачи по ТЗ, становится редкостью – его функции автоматизируются. Для удалённых разработчиков это сигнал: либо прокачивать инженерное мышление, либо конкурировать с ботами. https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1070982/?utm_campaign=1070982&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss #AI #карьера

Владелец проекта заменил разработчиков на ИИ-инструменты – и публично об этом рассказал. В статье на Хабре автор описывает, как нейросети взяли на себя часть задач команды. Без извинений, но с пониманием противоречивости ситуации. Тема болезненная, но реальная. Особенно для удалённых специалистов, которые первыми попадают под автоматизацию: если работу можно делать из любой точки мира, её можно делать и без человека. Статья поднимает вопрос, который многие предпочитают не обсуждать вслух. Но игнорирование не отменяет процесс. https://habr.com/ru/articles/1070308/