Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вы когда-нибудь пробовали найти на схеме зала, где могут сесть люди с особенностями передвижения, слабовидящие или, скажем, те, кому важно быть ближе к выходу? 

На самом деле всё не так просто. Часто эти места спрятаны глубоко в описаниях, а на схеме не отражены вовсе. В этой статье я покажу, как разные площадки — от театров до концертных залов — визуализируют специальные места (или, увы, не делают этого вовсе). 

Данная статья посвящена тому как создать первый мод для Minecraft, а так же очень подробно разбирает многие аспекты библиотеки Mixin. Понятно и просто. После данной статьи можно изменить хоть 80% кода игры.

Привет! Меня зовут Антон Фролов — я ведущий менеджер продукта в Content AI. В этой статье расскажу, как мы превратили корпоративный поисковый портал Intelligent Search в платформу для создания цифровых ассистентов с поддержкой LLM.

Если у вас уже есть прототип ассистента на базе open-source компонентов, платформа может помочь оперативно разработать решение production-уровня для автоматизации различных процессов с внутренними документами.

В этой публикации мы хотим детально познакомить вас с мажорным обновлением нашего продукта -- «Форсайт. Бюджетирование и консолидация», которое, на наш взгляд, заслуживает вашего внимания и времени на узнавание. Изменения настолько значительны, что мы даже обновили название продукта в связи с добавлением большого пула новых функциональных возможностей и технологических инструментов. Мы расскажем, каким образом осуществляется переход на новую версию, и раскроем детали того, какие подходы и технологии мы обсуждали и брали за основу продукта.

Продукт «Форсайт. Бюджетирование» уже имеет свою историю успеха: он был выпущен в 2018 году, в следующем 2019 году включен в Реестр российского ПО и за прошедшее время было выполнено значительное количество его внедрений. Из наиболее крупных можно выделить проекты в «Росэнергоатоме», «РусГидро», VK, Иркутской нефтяной компании, «Газпром нефть», Ikon Tyres (Айкон Тайерс), «Лайм-Займ».

При разработке этого продукта (как и других отраслевых решений нашей компании) использовался подход, когда в основе лежит наша флагманская разработка – «Форсайт. Аналитическая платформа», а в продукте разрабатывается дополнительная специализированная функциональность, позволяющая более эффективно автоматизировать процессы, на которые нацелен продукт. При этом уникальность такого подхода на рынке в том, что базовая для продукта платформа «Форсайт. Аналитическая платформа» сама является полноценным продуктом enterprise уровня с широким набором инструментов и сервисов. Разрабатываемые отраслевые продукты на базе платформы получают всю функциональность базовой платформы и высокий уровень защиты и безопасности (платформа сертифицирована ФСТЭК на соответствие 4 уровню доверия). Также отраслевые продукты, как «заказчики функциональности», влияют на развитие самой платформы. Функциональность «Форсайт. Бюджетирование», например, примерно на 80% состояла из функциональности платформы. Важным результатом применяемого подхода является получаемый синергетический эффект: в совместном развитии и функциональных возможностей продуктов, и инструментов базовой платформы.

OpenAI опубликовали фреймворк, на который мало кто обратил внимание. Исследование OpenAI (да и не только их) показало: компании внедряют ИИ, но часть из них не получает ожидаемого эффекта. В этом фреймворке на мой взгляд обозначены принципы отделяющие посредственные решения от тех которые делают внедрение AI в бизнес эффективным.

https://openai.com/index/evals-drive-next-chapter-of-ai/

KPI и OKR остаются бизнес-целями. Evals — метрики, которые показывают, как AI помогает достигать целей. Либо evals становятся частью KPI, либо контролируют качество AI, который двигает показатели вверх.

Это нужно, если бизнесу важны:
- Понятный путь к окупаемости (ROI)
- Свести критические ошибки к минимуму
- Предсказуемость результатов для клиентов
- AI, который выдерживает рост нагрузки без сбоев

Evals – конкурентное преимущество. Промпты скопируют, архитектуру evals – нет. Это скрытый слой, который недоступен ни поставщикам моделей, ни конкурентам.Evals гарантируют стабильность при обновлениях промптов, переходе на другие модели или архитектуру. Так AI-решение постоянно улучшается под задачи бизнеса не теряя в качестве.

Фреймворк OpenAI из 3 шагов:
1. Определение – превратите размытые цели в конкретные: "Конвертировать письма компаний с бюджетом 100K+ в демо, сохраняя стиль бренда"
2. Измерение – тестируйте на клиентских запросах и пограничных случаях
3. Улучшение – развивайте на основе результатов тестов, а не надейтесь на удачу

Для этого процесса создали BotMetrica.com – слой надёжности, который делает AI готовым к промышленному использованию.

В ближайшие дни поделюсь тем, как BotMetrica формализует каждый шаг этого процесса с конкретными примерами.

"Don't hope for 'great.' Specify it, measure it, and improve toward it" / "Не полагайтесь на удачу. Определите 'отличное', измерьте и улучшайте" – OpenAI

Пишите в личку – отвечу на вопросы и покажу сервис: @ovashchukov или на oleg@botmetrica.com

Продолжая цикл статей о российском ценообразовании, я решил рассказать о странных предрассудках, сложившихся в России вокруг важнейшей части строительной сметы — сметной прибыли. Этот вопрос регулярно возникает при составлении смет, порождая забавные коллизии.

Согласование сметы — отдельная печальная песня. Наличие базы государственных расценок приводит к тому, что у заказчиков процветает магическое мышление: если смета показывает, что выделенных денег не хватает на строительство, то проблема не в проекте, а в смете. Вместо того чтобы изменять проект, сокращая расходы и заменяя материалы на более дешёвые, заказчик требует изменить смету — применить другие расценки, выбросить обязательные расходы… действует, как козлёнок из советского мультика, который считал до десяти. Там корабль перестал тонуть, когда умный козлёнок всех сосчитал.

В реальной жизни так не происходит. Если заказчик выбросил из сметы уборку строительной площадки, то он всё равно потребует её убирать. Без этого заказчик не примет работы. Поэтому оплачивать эту работу подрядчику придётся из собственной прибыли. При этом заказчик жутко обижается, когда эта тема всплывает в разговоре. Тема коммерческой прибыли в России табуирована. Самый простой способ потерять заказчика — честно признаться, что твоя компания собирается на нём заработать. Серьёзно.

Привет, Хабр! Это Юра Петров, Tech Lead Friflex. В этой статье хочу разграничить два понятия: вайб-инжиниринг и вайб-кодинг. Они звучат очень похоже, но разница между ними, на самом деле, колоссальная. Попробую объяснить ее простым языком.

Нравится вам это или нет, но мы живем во времена, когда старые добрые игры так или иначе возвращаются. 

За последние годы мы получили огромное количество классных как ремастеров, так и ремейков, причем во многом настолько ультимативных, что оригинальные игры после них как будто бы больше и не нужны. 

Сегодня мы вспомним несколько таких ремейков. Только заранее договоримся: про ремейки Resident Evil мы так или иначе уже не раз говорили, поэтому про них сегодня не будем.

Если вы задаётесь вопросом, что лучше — Apache Kafka или RabbitMQ, или думаете, что RabbitMQ надёжнее Apache Kafka, хочу сразу остановить вас. Эта статья рассматривает обе системы с более широкой точки зрения и сосредоточится на функциональности, которую они предоставляют. Это поможет вам принять обоснованное решение о том, какую систему использовать и в каких случаях.

Зачем топтать мою любовь паять своё авто? ;-)

Каждый день, одни технологии уходят, а другие приходят, вставая на место ушедших, где многие из них представляют собой довольно интересный объект для исследования, в свете чего, окунемся в прошлое, и посмотрим на ещё одну, которая почти осталась «за кадром»...

“Администраторы делятся на три категории - тех, кто еще не делает бекапы, тех, кто уже делает, и тех, кто уже проверяет бекапы.”

Когда речь заходит о необходимости защиты данных сервисов и приложений, на ум в первую очередь приходит резервное копирование и репликация. Наличие копии вселяет ложное чувство уверенности: «у нас есть копия = мы в безопасности».

Здесь кроется ловушка: резервное копирование позволяет восстановиться после сбоев, которые легко распознать, например, от физических отказов - выхода из строя диска, случайного удаления тома, сбоя узла.

Когда ты тестируешь интернет-магазин, пропущенный баг — это съехавшая вёрстка. Но если ты тестируешь высоконагруженную СУБД — это остановка бизнеса федерального масштаба. Разбираем внутреннюю кухню QA в Postgres Professional: от борьбы с утечками памяти через ASAN и Valgrind до «вайб-кодинга» с ИИ. Узнайте, как выстроить процессы качества так, чтобы не уронить прод, когда цена ошибки исчисляется миллионами.

Меня зовут Артем Лещев, я работаю системным аналитиком на проекте банка ВТБ, а в этой статье мы с вами попробуем разобраться почему День системного аналитика отмечается в последнюю пятницу ноября, а не 24 сентября, как принято считать. 

Всем привет! Меня зовут Миша Мартьянов, я инженер по исследованиям и разработке в лаборатории AI R&D в red_mad_robot. В мои задачи входит проверка гипотез и развитие наших продуктов. Однако недостаточно просто улучшать продукты, необходимо также чтобы они работали устойчиво и безопасно. 

Ранее я рассказывал разработку идеального контент-фильтра на базе Guardrails. Но время не стоит на месте: появляются новые модели и новые практики их применения. Этому и будет посвящён наш сегодняшний разговор.

Hilbert Team стал партнером года Yandex B2B Tech в номинации «Security». Награда была вручена 20 ноября на торжественной церемонии Partner Conf 2025 в рамках конференции для партнеров Yandex B2B Tech.

На днях подходит ко мне коллега с вопросом: «Слушай, а как в Go сделать замену логики функции в тесте?»

Я уточняю, что он имеет в виду. А он такой: «Ну, хочу monkey patching, чтобы подменять функции из коробки. Типа time.Now возвращала фиксированное время, uuid.New конкретный ID. Чтобы удобно тестироваться».

И тут я, конечно, немного завис :D

Да, технически в Go есть способы делать monkey patching (еще и есть библиотека) через unsafe, через подмену указателей на функции в рантайме. Но это настолько хрупкое и непредсказуемое решение, что я бы не советовал тащить его в продакшен-код. Особенно когда есть нормальный, идиоматичный способ решить эту задачу.

Введение

Одной из основных характеристик глобальной навигационной спутниковой системы ГЛОНАСС является точность оценки координат и высоты, полученных в навигационной аппаратуре потребителей (НАП) только по спутниковым сигналам без привлечения дополнительной информации. Большое влияние на точность позиционирования оказывают характеристики НАП. Стандартные образцы НАП не обеспечивают необходимый уровень помехоустойчивости при существующем уровне мощности принимаемых сигналов ГЛОНАСС порядка минус 166…156 дБВт.

Точность  измерения координат определяется количеством спутников, одновременно видимых навигационным оборудованием. Ошибки ГЛОНАСС составляют  3-6 м при использовании 7-8 спутников. На большей части поверхности земли над горизонтом находятся одновременно до 11 спутников ГЛОНАСС, однако отношение сигнал/шум в канале связи, необходимое для безошибочного приема информации,  часто обеспечивается только для 2-4 спутников. На рисунке 1 показан пример видимости спутников разных систем навигации в условиях городской застройки.

Почему закон обратных квадратов так точен? Почему постоянная Планка имеет такое значение? Почему пространство выглядит гладким, хотя под ним скрывается квантовый хаос?

В этой работе показывается, что ответы на эти вопросы можно получить из единого принципа - Принципа Наименьшего Информационного Действия, а также что: пространство возникает как статистическое среднее стохастической метрики, 1/r² - эмерджентный закон (результат закона больших чисел), квантовая неопределённость - следствие минимальной стоимости корреляции, время - результат самосогласованных информационных структур, постоянная Планка ℏ - цена одной корреляции, голографический принцип - следствие оптимальности информационного действия.

Бывает так, что запускаешь тесты, а они падают там, где вроде бы всё должно работать. В логах — только сухая ошибка, без контекста. Открываешь код, смотришь на участок кода, где произошёл сбой, и начинаешь гадать:

Всем привет!

Многопоточность в Java развивается очень быстро, а многие всё ещё ограничиваются обычными потоками и ключевым словом synchronized. Сегодня я хочу рассказать именно о виртуальных потоках: как с ними работать, почему они меняют подход к многопоточности и какие задачи решают лучше традиционных механизмов. Буду объяснять просто и понятно, чтобы материал был полезен как новичкам, которые только знакомятся с виртуальными потоками, так и опытным разработчикам, которые хотят понять современные практики и возможности Project Loom.