Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Программирование прямо сейчас переживает сдвиг в подходе к работе.

Если раньше основной процесс выглядел как «сел и пишешь код руками», продумываешь архитектуру, разбираешься с документацией и часами ищешь ошибки, то теперь всё чаще сценарий другой: ты формулируешь задачу, а реализацию на себя берёт ИИ.

Это и называют вайбкодингом.

Ты не работаешь на уровне синтаксиса — ты работаешь на уровне идеи. Задаёшь направление, описываешь поведение, уточняешь детали, а модель превращает это в код и структуру проекта.

Но здесь важно не попасть в иллюзию. Это не автоматическая разработка и не кнопка «сделать всё». Это инструмент, который даёт ускорение, но только если ты контролируешь процесс и понимаешь, что происходит.

Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи.

Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей.

Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов.

Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний.

Ниже представлен алгоритм построения архитектуры информационной безопасности (ИБ) при использовании технологии виртуализации на основе документа РС БР ИББС-2.8-2015.

Алгоритм построен по принципу разветвляющейся блок-схемы, аналогичной приведённому примеру. Он учитывает ключевые требования: разделение контуров безопасности, изоляцию, сертификацию средств защиты информации (СЗИ) и разграничение ролей.

Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет.

Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает. Ключевая мысль: аугментация — явное утверждение о том, какие вариации не должны менять смысл метки. Отсюда проще решать, что оставить и что убрать, и отличить реальную пользу от ситуации, когда обучение просто стало шумнее.

Без «волшебной таблетки»: не готовая формула, а интуиция, ментальная модель и пошаговый протокол для реальных систем. Внутри — инженерный взгляд, два уровня, пайплайн в семь шагов, настройка силы и бюджета, продвинутые приёмы, диагностика и метрики, признаки вреда, автопоиск, выкат и примеры.

Исходный гайд в документации. (Документация)[https://albumentations.ai/docs/] Репозиторий

Albumentations — открытая библиотека аугментаций изображений (15k+ звёзд на GitHub, 140M+ загрузок).

Хотите за секунды находить точный ответ в сотнях закрытых корпоративных PDF, Excel и презентаций, вместо того чтобы часами копаться в «мусорном» поиске по ключевым словам?

В статье разберем новую архитектуру RAG — система, которая сначала молниеносно находит нужные куски документов по смыслу, а потом объясняет их человеческим языком строго по источникам, практически без галлюцинации.

В статье мы раскрыли всю «кухню» от семантической нарезки и эмбеддингов до HyDE, RRF и итеративного поиска — читайте и сразу пробуйте своего супербота на pro-talk.ru!

Как пережить блокировку Github-аккаунта

и почему к ней лучше подготовиться заранее

что делать, если вы не можете войти аккаунт и что стоит сделать, чтобы уменьшить последствия в случае блокировки

Привет, Хабр! С выходом платформы MAX у разработчиков появилось новое игровое поле. Пока комьюнити спорит о шансах на победу в гонке мессенджеров, маркетологи уже начали переливать туда трафик.

Самая типовая задача для бизнеса сейчас — бот обратной связи. В Telegram эту нишу давно занял Olgram, а вот в Max — чистый лист. Давайте вместе напишем свой аналог. Это отличный кейс, чтобы разобраться с новым API, не углубляясь в лишнюю инфраструктуру.

Стек: Почему все оказалось проще, чем кажется

Для MVP (Minimum Viable Product) мы будем использовать Node.js и официальную библиотеку @maxhub/max-bot-api.

30+ движков за две недели, реальные замеры на Apple M4, и почему ElevenLabs за $5.57/час — это приговор для бизнеса

Сижу на очередном рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю — документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в слаке переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что‑то сложнее «I agree» — начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня.

Знакомо?

Я CTO, серийный предприниматель, последние годы плотно работаю с AI‑интеграциями. И вот парадокс: могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, а сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником.

Решил наконец закрыть этот гештальт. Полез искать real‑time переводчик. Что‑то типа: я говорю по‑русски, собеседник слышит английский. И наоборот. В реальном времени, без пауз на 10 секунд.

И тут началось интересное.

Темы статьи

1. Аналог AD DS: Samba DC

2. Активация, лицензирование и законодательство

3. Правильный подход и автоматизация

4. Список литературы, методы её изучения

5. Синхронизация времени в домене

6. 50 примеров задач, решаемых при помощи GPO

Несколько дней к ряду я занимался реставрацией легаси модели ai-forever/rugpt3xl, это классическая языковая модель от SberDevices на 1.3B параметров, крошка по современным меркам, на которой сберовцы обкатывали свои научные наработки аж в далёком 2021м году. Подробнее о ней можно почитать в статье “A family of pretrained transformer language models for Russian” на Google Scholar.

Да, она foundation, то есть умеет только продолжать текст, не может выполнять инструкции или работать в режиме чата. Но обучена она на корпусе русского языка и этот самый русский генерит очень бодро. У неё есть две примечательные особенности: её обучали с нуля, архитектура представляет собой глубокую модификацию GPT-2.

Перевод на русский полного текста свежего (20 марта 2026) интервью Дваркешу Пателю интересного собеседника, Теренса Тао, величайшего математика нашего времени (разумеется, величайшего наряду с Григорием Перельманом) о том, чему нас учит история великих астрономических открытий и как ИИ даёт возможность ускорить математические исследования.

Это лонгрид, часовое интервью. Но несмотря на длительность, я настоятельно рекомендую прочитать его всем интересующимся: математикой, физикой, астрономией, ИИ, историей науки и тем, как на самом деле делаются научные открытия...

AI должен был сделать мою работу легче. Он сделал. Только вместе с этим куда-то пропало ощущение, что я вообще что-то создаю

Несколько раз в своей жизни, я был в ситуации, когда нужно было срочно искать работу и я навсегда запомнил таблицу из 500 откликов, которые я сделал без единого приглашения на собеседование. Находясь в той ситуации, все внутри меня кричало о том, чтобы кто-то помог мне, выступил опорой и указал на ошибки. 

В надежде на то, что эта статья будет полезна тем, кто сталкивается с трудностями при поиске работы, особенно продакт-менеджерам, кем и являюсь сам. Тем, кто делает сотни откликов без обратной связи, сталкиваясь с немым вопросом.

По какой-то причине в России мало говорят в университетах, курсах про поиск работы. А если и говорят, то в основном, это вырванная из общего контекста информация без деталей, которые, в данном случае, имеют большое значение.

Подчеркну, статья будет смещена в область продакт-менеджмента и примеры будут для этой профессии. Однако, подавляющее большинство рекомендаций применимы практически для любой специальности

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

Современный бизнес-аналитик 1С занимается не только сбором требований заказчика и передачей их разработчику. Эта роль стала шире: здесь требуются и навыки проектного управления, и понимание архитектуры решений.

Наталья Китавина, аналитик проектов 1С Ресурсного центра Инфостарта, рассказывает, какими программами сегодня пользуются аналитики и как подобрать инструментальный стек под свои рабочие задачи.

В середине января 2026 со мной связался рекрутер с заманчивым предложением присоединиться к команде Яндекс по программе Мультитрек.
Мультитрек это просто: вы по одному месяцу работаете в трех разных командах и потом выбираете к какой команде присоединиться.
С конца прошлого года нахожусь в поисках работы и развиваю собственные проекты.
Как многим известно, рынок труда в части ИТ очень изменился. Год-два назад я получал по паре приглашений в месяц даже при условии того, что мое резюме было снято с публикации. Сейчас количество приглашений на собесы стремится к нулю.
Почитал про Яндекс как про работодателя - да написано много негатива про собеседования, но с другой стороны программами Яндекса я пользуюсь постоянно - это и Яндекс Музыка и Такси так что я решил себя попробовать на этом поприще.
Вот что было предложено пройти : https://yandex.ru/jobs/interview/backend#tech-content

Испытание 1: Базовые технические навыки (Алгоритмы).
Для меня это было самым тяжелым испытанием. До сих пор уверен, что та теория которая дается в рамках курса Теории алгоритмов не встречается на реальных рабочих проектах. По крайней мере не встретились мной за 25 лет практики. А если и встречаются, то у тебя есть несколько дней а чаще недель на то, чтобы погрузится в задачу такой сложности. Здесь же нужно решить две алгоритмические задачи на скорость: 2 задачи за 1 час.
Внутренний протест заниматься бесполезным занятием был очень высок, но, во первых других предложений по работе небыло, а во вторых пошел с собой на компромис со словами о том, что эти знания меня не портят и даже делают сильнее.
Было еще третье - внутренний вызов. Тварь я дрожащая или лидом и сеньором (помидором) по джава имею право называться и вот он шанс еще и самому себе объективно подтвердить свой статус приняв вызов и очередной раз побиться за этот чемпионский пояс.
Попросил на подготовку 2 недели и в режиме нон-стоп начал изучать саму теорию и практиковаться на сайте litcode - выбрав раздел топ-100 задач для собеседований. Голова просто разрывалась от количества информации вкачанной туда слишком быстро. Возможно здесь есть еще такие старперы как я, кто помнит фильм Джонни-Мнемоник - вот там очень хорошо показано то, что испытывал я на себе в процессе этой подготовки.
Сдал с хорошей обратной связью.

SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.

На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline.

Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ.

Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать.

В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.

О метаданных файлов изображений мы уже говорили и не секрет, что их тоже можно редактировать, в том же Exif-pilot, например. Как распознать фейк, если метаданные на изображении корректные? Кэп очевидность утверждает, что только анализом контента. Логично.

— Возьмем какой-нибудь файл с зачищенными метаданными и проанализируем его на предмет манипуляций в Фотошопе или еще каком-нибудь редакторе. В том же Пейнте :)))

Закинем его на уже упоминавшийся https://29a.ch/photo-forensics и посмотрим, что он нам расскажет. Самый верхний пункт меню — Magnifier/ Увеличилка, чтобы можно было глазками прошерстить картиночку и пальчиком везде потыкать: вдруг кто-то неаккуратненько подработал. Но такое можно не только тут.
Нас интересует другая опция в меню: Clone Detection — детектор клонов показывает применение инструмента типа "штамп" при обработке, он выделяет клонированные участки розовым светом. Как видно, тут этого добра преизрядно.

Умерла ли IT-премия или же покидает мегаполисы? Разбираемся, что происходит с зарплатами, промышленностью и AI-автоматизацией одновременно — и строим четыре сценария для удалёнщика до 2030. Внутри: почему сварщик догоняет программиста по зп, как выглядит ликвидационизм без лишней теории, и шесть пунктов стратегии, которая работает при любом раскладе.

Небольшая инструкция по установке VPN (протокол VLESS), на роутер с операционной системой OpenWRT с использованием пакета Passwall