🚀 Rust совет: используйте const generics, чтобы заставить компилятор агрессивно разворачивать циклы и оптимизировать layout

Идея простая:
если размер структуры или массива заранее известен и мал (например 3, 4, 8, 16), задайте его как const N.
LLVM увидит фиксированный размер и сможет:
• полностью разворачивать циклы
• устранять bounds checks
• делать tight layout и векторизацию

Пример: реализация dot-product для вектора размером N, где компилятор почти всегда превратит цикл в прямую серию операций без оверхеда.

Приём отлично работает для небольших math типов, SIMD алгоритмов, linear algebra структур и game engine компонентов.

#junior

🦀 Строим LLM с нуля на Rust

Хочешь действительно понять, как работают большие языковые модели изнутри?

Начни с основ - с полного GPT-2-подобного трансформера, написанного с нуля на Rust.

В этой серии объясняется всё: от токенизации до архитектуры модели, так что ты сможешь шаг за шагом собрать собственный LLM и понять механизмы, которые стоят за современными AI-системами.

📖 Читай здесь: https://tag1.com/white-paper/part1-tokenization-building-an-llm-from-scratch-in-rust/

🦀 Как начать изучать Embedded Rust — гайд для новичков

Embedded Rust — это использование языка Rust для программирования встраиваемых систем.
То есть микроконтроллеров и устройств, которые работают без операционной системы или с очень ограниченными ресурсами.

Embedded Rust может показаться сложным направлением, особенно если вы только начинаете путь в встраиваемых системах. Вопрос «с чего начать?» возникает у большинства.

В этом материале собраны полезные ресурсы и логичная последовательность шагов, которые помогут:
- понять основы Embedded Rust
- разобраться с no_std, HAL и работой с железом
- выбрать подходящие платы и инструменты
- избежать типичных ошибок новичков

Хороший ориентир для тех, кто хочет перейти от теории к реальной работе с микроконтроллерами на Rust.

🔗 Статья: https://blog.implrust.com/posts/2025/12/how-to-learn-embedded-rust/
🔗 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=lmEln75nVT4

🧩 mdBook - одна из самых удобных утилит, созданных командой Rust

mdBook позволяет собирать полноценные онлайн-книги из обычных Markdown-файлов.
Это простой способ создать документацию, учебное пособие, справочник или целый курс — без сложных инструментов и без лишних зависимостей.

Изначально mdBook был популярен в сообществе Rust, но сейчас его используют и за пределами экосистемы: для Python-гайдов, Go-учебников, курсов по DevOps и даже документации компаний.

Почему инструмент нравится разработчикам:

- работает на Markdown, никаких проприетарных форматов
- генерирует чистый, быстрый, статический HTML
- легко деплоится на GitHub Pages, Netlify, любой CDN
- поддерживает поиск, темы, расширения
- невероятно простая структура проекта

Если нужен лёгкий и мощный движок для онлайн-книги или проекта - mdBook отличный выбор.

Подробнее: https://rust-lang.github.io/mdBook/

🎨 Snap Your Pixels to Perfection!

Pixel Snapper — инструмент для упорядочивания пикселей в идеальную сетку. Он помогает исправить неаккуратные и несогласованные элементы пиксельного искусства, созданного ИИ. Подходит для 2D-игровых активов и процедурного искусства, требующего точной сетки.

🚀Основные моменты:
- ✅ Упорядочивает пиксели по сетке.
- ✅ Поддерживает масштабирование разрешения.
- ✅ Привязывает цвета к строгой палитре.
- 🌐 Доступен как CLI и веб-версия.

📌 GitHub: https://github.com/Hugo-Dz/spritefusion-pixel-snapper

#rust

🎯 Высокопроизводительная распределённая платформа для предсказательных рынков, построенная на микросервисной архитектуре.

Она позволяет пользователям создавать, торговать и закрывать рынки прогнозов с поддержкой. Построена на Rust, она обеспечивает масштабируемость и надежность.

📌 GitHub: https://github.com/CryptomSol/prediction-market

#rust

🦀 Сообщество Rust опубликовали итоги целей за декабрь 2025

Rust-команда опубликовала Project goals update (December 2025) - это ежемесячный отчёт о том, как двигаются ключевые инициативы проекта. По сути - публичный статус-репорт: что реально делается, что застопорилось и куда уходит фокус.

Rust сейчас ведёт 41 проектную цель, из них 13 - “flagship goals” (приоритетные направления). Это не просто “идеи”, а конкретные треки с ответственными, задачами и трекингом по issue.

Что это значит простыми словами

1) Rust развивается не хаотично
Это не “выпустили релиз и забыли”. У языка есть публичная система целей, где видно:
- кто владелец
- какая команда отвечает
- какой прогресс
- что мешает

2) Важен не только код, но и процессы
В отчёте прямо пишут, что по некоторым целям прогресс есть, по некоторым - нет. И это тоже полезный сигнал: Rust честно показывает реальность разработки большого языка.

3) Это лучший источник, чтобы понять «куда идёт Rust»
Если ты пишешь на Rust или следишь за экосистемой, такие апдейты дают самое ценное:
не хайп, а реальное движение по большим инициативам.

Если коротко:
Rust превращается в ещё более “инженерный” проект - с понятным планом, ответственными и прозрачной отчетностью.

Подробности: https://blog.rust-lang.org/2026/01/05/project-goals-2025-december-update/

🚀 Алгоритм рекомендаций для "For You" на X

Этот репозиторий содержит ядро системы рекомендаций, которая формирует ленту "For You". Алгоритм объединяет контент из сети (посты от подписок) и внешний контент, используя модель трансформера Grok для ранжирования.

🚀 Основные моменты:
- Интеграция постов из сети и глобального корпуса.
- Использует Grok для предсказания вероятности вовлеченности.
- Упрощенная архитектура без ручных настроек и эвристик.

📌 GitHub: https://github.com/xai-org/x-algorithm

🦀 Rust 1.93.0 вышел (22 января 2026) - чем интересен релиз

В свежем релизе упор не на “громкие фичи”, а на практичные улучшения для продакшена и low-level кода.

Главное:
1) Обновили musl до 1.2.5
Теперь *-linux-musl таргеты поставляются с musl 1.2.5.
Это заметно улучшает DNS-резолвер (особенно на больших DNS-записях и рекурсивных серверах), а значит - более надёжные статически собранные Linux-бинарники с сетью.

2) Глобальный аллокатор теперь может безопасно использовать TLS
Rust 1.93 меняет внутренности std так, чтобы кастомные глобальные аллокаторы могли использовать:
- thread_local!
- std::thread::current
без проблем с реэнтерабельностью (std временно уходит на system allocator).

3) cfg внутри asm!
Теперь не нужно дублировать весь asm! блок ради одной условной инструкции.
Можно делать так:

#[cfg(target_feature = "sse2")]
... прямо на строках внутри asm!.

4) Стабилизировали пачку API
Самое заметное:
- String::into_raw_parts
- Vec::into_raw_parts
- методы MaybeUninit (assume_init_*)
- std::fmt::from_fn / FromFn
- удобные методы для массивов (`as_array`, `as_mut_array`)
- несколько unchecked операций для int типов

Запускаем:

$ rustup update stable

📌 Полный релиз: https://blog.rust-lang.org/2026/01/22/Rust-1.93.0/

@rust_code

🚀 Погружение в "небезопасный" Rust

Corroded предлагает альтернативный взгляд на Rust, позволяя использовать "небезопасные" паттерны для оптимизации кода. Этот репозиторий демонстрирует, как обойти ограничения компилятора, предоставляя инструменты для работы с указателями, памятью и многопоточностью без традиционных предостережений.

🚀 Основные моменты:
- Использование unsafe блоков для повышения производительности.
- Удаление ограничений на указатели и ссылки.
- Работа с неинициализированной памятью и "потерянными" указателями.
- Поддержка многопоточности без синхронизации.

📌 GitHub: https://github.com/buyukakyuz/corroded

#rust

🛡️ Принесите безопасность Rust в C++

Rusty-cpp — это статический анализатор, который применяет модель владения Rust к коду C++. Он помогает выявлять проблемы с безопасностью памяти на этапе компиляции, предотвращая ошибки, такие как использование после перемещения и двойное освобождение. Проект предлагает простые аннотации для активации проверки безопасности.

🚀 Основные моменты:
- Статический анализатор для C++ с правилами заимствования Rust
- Обнаружение ошибок использования памяти на этапе компиляции
- Поддержка безопасных типов и идиом Rust
- Простота интеграции в существующие кодовые базы

📌 GitHub: https://github.com/shuaimu/rusty-cpp

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥

Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день!
Простое понимание основ, без сложного кода!

Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях.

📌 Темы решаемых задач:
1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса
2. Классификация отзывы на Tesla
3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины
4. Прогнозирование тренда цены золота
5. Сегментация изображения для робота доставщика
6. Обнаружение людей без касок на стройке/производстве
7. Трекинг людей на видео
8. Распознавание речи
9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion

Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования.

📚Регистрируйтесь прямо сейчас и получите подарок — бесплатный доступ к 21 AI-вебинару!

🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному интенсиву и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!