Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Искусственный интеллект перестал быть редкой технологией для разработчиков и крупных компаний. Сегодня он нужен студентам, маркетологам, предпринимателям, редакторам, программистам, специалистам поддержки и всем, кто хочет быстрее решать повседневные задачи.

В России интерес к таким решениям особенно высокий. Пользователи хотят получить доступ к умному помощнику ChatGPT на русском языке, использовать его в браузере, на компьютере или смартфоне, задавать вопросы, писать тексты, составлять планы, переводить, анализировать и получать идеи без лишних ограничений.

При этом у пользователей остается много вопросов. Работает ли GPT на русском языке? Есть ли бесплатный доступ? Можно ли пользоваться без аккаунта? Где найти бесплатный чат GPT для телефона и компьютера? Чем отличается браузерная версия от приложения? И правда ли, что существует бесплатный чат GPT без ограничений?

Тем, кто хочет начать без сложностей, подойдет сервис чат GPT на русском бесплатно, где можно быстро протестировать возможности ИИ для работы, учебы и повседневных задач. Такой формат особенно удобен для тех, кто не хочет тратить время на создание аккаунта, подтверждение почты и изучение интерфейса.

Скилл для Claude Code, который знает Material Design 3 лучше, чем вы: 30+ компонентов с Compose-маппингами, генерация тем из seed-цвета, адаптивная навигация и аудит готового приложения по 10 категориям — от цветовых токенов до accessibility. Compose-first, Flutter вторичный, веб в maintenance mode. 454 звезды за 4 дня.

Загружаешь фото, пишешь текст — через 2 минуты бот в Telegram присылает видео, где человек на фото произносит этот текст. Сделал бота AvatarBox на HeyGen API. Рассказываю пошагово: как подготовить фото, написать текст, выбрать голос, и для каких задач это реально полезно — видеовизитки, презентации, контент без показа лица. И что не работает: длинные видео, жесты, песни.

Генерацию изображений в продукте часто описывают слишком просто: есть prompt, есть вызов text-to-image, на выходе — картинка. Для демо этого достаточно. Для production — почти никогда. Как только функция встраивается в реальный продукт, выясняется, что она должна не только вернуть изображение, но и обеспечить хранение результата, быстрый preview, повторное использование, учёт стоимости, поддержку входных изображений и подготовку производных версий.

Поэтому генерацию корректнее рассматривать как визуальный AI-сценарий с полноценным жизненным циклом результата. Внутри такого сценария система создаёт не один файл, а набор связанных сущностей: исходник, превью, итоговый медиа-объект, метаданные и подготовленные версии для разных продуктовых задач. Это и есть нормальная инженерная постановка задачи.

Попробовать ИИ для генерации изображений на сайте Ranvik

Помните сцену из “Матрицы”, где Нео смотрит на экран с зелёными символами и вдруг начинает видеть – не код, а реальность за ним? Примерно такое же ощущение возникает, когда первый раз по-настоящему используешь Claude. Не просто “дай код” или “перепиши абзац”, а когда задаёшь сложный вопрос, даёшь контекст – и получаешь ответ, который ощущается как разговор с очень умным, терпеливым человеком. Человеком, которому нескучно разбираться в деталях.

Эта статья – про то, как добраться до этого опыта из России. Потому что просто открыть claude.ai и зарегистрироваться – не выйдет. Но выход есть, и он удобнее, чем кажется.

Сняли видео — и что-то не то. Фон слишком пустой. Погода серая, а хотелось солнца. В кадр попал лишний объект. Свет не тот. Раньше это означало одно из двух: переснимать или терпеть. Теперь — третий вариант.

Runway Aleph — это нейросеть для редактирования уже готового видео. Не генерация с нуля, а именно правка того, что есть. Загружаете ролик, пишете что нужно изменить — и получаете результат. Без монтажного стола, без сложных редакторов, без часов работы.

Разбираем архитектуру Ranvik — AI‑сервиса, который объединяет разные модели в единый продуктовый слой. Как мы решали проблемы хранения, статусов, тяжёлых задач, стоимости выполнения и контентного контура.

Kaspersky выпустил глобальный отчёт по киберугрозам на основе данных своих сервисов MDR, Incident Response и Compromise Assessment. Внутри — статистика по реальным атакам на 200 000 корпоративных клиентов, разбор тактик злоумышленников и неожиданные цифры о том, насколько плохо большинство SOC используют собственные данные.

Разбираю главное

Переговоры начались стандартно: рукопожатия, слайды. Потом пошли возражения: «Зачем нам менять наш офис на ваш?», «Сможете пояснить нестыковки в документации?», «А чем докажете, что ваше решение лучше?» — и Рома «поплыл». 

Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Бадиков, я специалист по анализу данных и я работаю в «Синимекс». Как вы возможно уже догадались по заголовку и небольшому спойлеру выше, я буду рассказывать что-то про продажи — точнее, про нашего ИИ-тренера по продажам. Берите поп-корн, наливайте кофе — поехали. 

9 апреля был взломан веб-сайт cpuid.com, с которого распространяются популярные утилиты CPU-Z, HWMonitor и PerfMonitor. В течение примерно 18 часов ссылки на загрузку этих утилит были подменены на вредоносные. Специалисты «Лаборатории Касперского» провели анализ данной кибератаки, в ходе которой на компьютеры жертв устанавливалось ПО для кражи персональных данных.

Модифицированные инсталляторы содержали оригинальный легитимный дистрибутив соответствующей утилиты и вредоносную библиотеку CRYPTBASE.DLL. Она отвечает за подключение к командному серверу и запуск следующей стадии атаки. Интересным моментом является тот факт, что организаторы атаки повторно использовали командный сервер, который ранее был замечен в совсем другой атаке: в марте он был задействован при распространении поддельной версии популярного FTP-клиента FileZilla.

Несколько лет назад в одном из моих проектов на чистом JavaScript возникла задача: валидировать большие вложенные объекты со сложной структурой. Объекты содержали различные подобъекты, к каждому из которых применялись свои правила валидации в зависимости от типа.

Задача усложнялась двумя дополнительными требованиями:

DeepSeek — бесплатная нейросеть уровня GPT-5, но большинство используют её как «бесплатный ChatGPT». Собрал промпты, которые выжимают максимум: код-ревью без придирок к стилю, дебаг по стектрейсу, архитектурные решения в DeepThink, structured output из хаоса. Готовые шаблоны для копипасты + правила, которые работают для любого промпта.

Как устроено арифметико-логическое устройство процессора, если смотреть не на блок-схемы из учебников, а на сам кристалл? В этой статье — очередной захватывающий разбор АЛУ Intel 8086 через реверс-инжиниринг от Ken Shirriff: от фотографий кремния до понимания, как реализованы перенос, логические операции и сдвиги на уровне транзисторов. По ходу станет видно, какие инженерные компромиссы стояли за архитектурой и почему даже базовые операции в реальном железе устроены сложнее, чем кажется по спецификации.

Звездообразование — это бурный и сложный процесс, происходящий повсюду во Вселенной. Однако большая часть этого действия скрыта облаками газа и пыли. Именно здесь на помощь приходят такие обсерватории, как космический телескоп Джеймса Уэбба («Уэбб») и Атакамская большая миллиметровая/субмиллиметровая решётка (ALMA). Они используют инфракрасное излучение и радиоволны соответственно, чтобы проникнуть сквозь завесу, окружающую процесс звездообразования.

Команда под руководством докторанта Университета Флориды Таэхва Ю недавно использовала «Уэбб» для наблюдения гигантской области звездообразования в Млечном Пути — Вестерхаут 51 (W51). Она расположена примерно в 17 000 световых лет от Земли в направлении созвездия Стрельца. Собранные ими изображения и данные раскрыли множество тонких деталей происходящего там звездообразования. «С помощью оптических и наземных инфракрасных телескопов мы не могли проникнуть сквозь пыль, чтобы увидеть молодые звёзды», — сказал доктор Адам Гинзбург, профессор астрономии Флоридского университета. «Теперь мы можем».

Открыл дашборд потребления токенов — и завис. Ответы Claude начинаются с «Конечно!», «Отличный вопрос!», «С радостью помогу!», потом мета-комментарий про процесс, и только потом сам ответ. Взял 500 типовых запросов, написал 30 строк на Python и посчитал — сколько именно токенов уходит на эту вежливость. Получилось 11,3%. Дальше — что убирается, что оставить, и сколько это в деньгах.

TL;DR: Расскажу про свой опыт перепрошивки телефона и превращения его в маленький домашний сервер. Спойлер: оказалось гораздо проще, чем я сам ожидал.

Для начала представлюсь – я Деревянкин Павел, менеджер продукта электронных визиток MyQRcards, в прошлом мобильный разработчик в этом же продукте.

В последнее время (в эпоху повального увлечения нейросетями) я столкнулся с тем, что API, которые я размещаю для всяких домашних экспериментов и микропроектов, уже не помещаются на крохотном арендованном облаке. Кроме того, пришло письмо о повышении арендной платы. Посмотрев на всё это, я решил, что пора обзавестись домашним сервером, который я уже давно хотел, и перенести на него то, что не требует вечного доступа из внешнего интернета.

Можно было для этой цели взять какой-нибудь из старых ноутбуков, что пылятся у меня за спиной, или купить Raspberry Pi, но я решил, что это будет слишком скучно, потому что, честно говоря, затеял всё это для развлечения, а не для гонки за реальным результатом, этого мне и на работе хватает. Я было полез на всем известный сайт в поисках б/у дешёвого Mac на M1 или чём повкуснее. Искал как сами miniPC, так и ноутбуки со сломанными дисплеями. Но, покопавшись в объявлениях с полчаса, понял, что это не такое дешёвое удовольствие, как хотелось бы. Да и что там будет веселее, кроме повышенной мощности?

И вот в этот момент я подумал: ну я же вырос из мобильной разработки, а M1 – это сильно ушедший вперёд мобильный процессор (не бейте ногами, я сильно упрощаю, да).

Почему бы не поискать возможность накатить сервак на телефон?

6852 сессии Claude Code, 234K вызовов инструментов. Reasoning упал на 73%, стоимость API - в 122 раза. Три изменения Anthropic, ноль строк в changelog.

В начале 2026 года рынок явно сместился от чат-ботов к агентным сценариям. Если прошлый год был посвящен тому, чтобы ИИ давал вам ответы, то 2026 год - это год, когда ИИ достигает поставленных целей. Лучшие ИИ-агенты больше не заперты в окне чата: они просматривают ваши файлы, проводят исследования, помогают с почтой и выполняют многошаговые рабочие процессы, пока вы фокусируетесь на стратегии.

В апреле 2026 года рынок агентов вошел в стадию специализации. Вопрос больше не звучит "может ли ИИ это сделать?", теперь мы спрашиваем "какая архитектура агента лучше подходит для этой задачи?". В этой статье мы разберем актуальный ландшафт ИИ-агентов - от недавнего релиза Claude Cowork до обновлений ChatGPT и Gemini - и поможем выбрать инструмент, который действительно будет работать на вас, а не просто генерировать текст.

В АСУТП разработчику как правило приходится иметь дело с Legacy. Оборудование работает десятилетиями, системы управления стареют вместе с ним. Это не отменяет потребности в периодической модернизации, которая, за давностью времен, прошедших со времени первоначальной установки, зачастую превращается в восхитительный квест. Когда собираются вместе три «Всадника Апокалипсиса» Индастриал-дева: Сименс, Майкрософт и Хьюлетт-Паккард, скучно долго не будет.

Как лучше запускать MVP — сразу с платной функциональностью или сначала сделать все бесплатным и собрать фидбек? Рассказываю, как это было у меня.