Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Или: как спорили о реактивщине, а потом Java 21 всё запутала ещё сильнее

Реактивное программирование обещало нам масштабируемость и производительность. Оно их дало. Но вместе с этим подарило новый вид боли: stacktrace на 47 фреймов, половина из которых operator.onNext, а элементарные вещи написаны так, словно решаешь задачу на leetcode. Потом подвезли Virtual Threads, и половина интернета написала «реактивщина умерла», другая – «ничего не изменилось». Истина где-то посередине.

Попробуем с вами разобраться.

Работодатель спрятал в PDF с тестовым заданием скрытую инструкцию для ИИ.

Claude Opus 4.6 не только отказался ее выполнять, но и предупредил кандидата о ловушке. Разбираемся, как устроена гонка вооружений между HR и соискателями в эпоху LLM. И главное, как проверять такие документы перед работой.

Настройка пула соединений — то, в чём разработчики часто ошибаются. При конфигурировании пула есть несколько принципов, которые некоторым могут показаться неочевидными, и их нужно понимать.

Подробнее в новом переводе от команды Spring АйО.

Эксперимент, проведенный студентами в Англии, дал интересный результат.

Они взяли два початка кукурузы — один выращенный "традиционным" способом, а другой генетически модифицированный.

Оба початка на несколько дней оставили в местном парке, после чего сравнили результат.

Животные, судя по всему, чувствуют, что продукт ГМО обладает непревзойденными преимуществами.

Пока "органический" початок остался практически нетронутым (возможно, из-за отпугивающего запаха естественных грибков или просто низкого содержания сахаров), ГМО-кукуруза была съедена практически мгновенно.

В ГМО-кукурузе концентрация полезных сахаров и аминокислот зачастую выше, а опасных микотоксинов, которые всегда сопровождают поврежденные насекомыми «природные» сорта, практически нет. Животные — прагматичные выживальщики, они не читают псевдонаучных газет и выбирают самый калорийный и безопасный продукт, созданный по высшим стандартам современной науки. Пока люди спорят о терминах, природа голосует за эволюцию в чистом виде, выбирая продукт, который совершеннее, чище и вкуснее всего, что могла предложить случайная селекция прошлого.

Это все сатира, если что.

Выбираем лучшую нейросеть для генерации видео из фото или по описанию. Подробный обзор ИИ-генераторов роликов, секреты промптов и юзкейсы для создания крутых клипов.

Нарисовать красивый интерфейс, добавить персонажей, придумать систему баллов и вот в продукте уже «геймификация». А если сверху насыпать бейджики, рейтинги и немного анимации, то кажется, что успех гарантирован. Так ведь?

Меня зовут Григорий Волчков, я EdTech-продакт, преподаватель НИУ ВШЭ и автор Telegram-канала «Netflix в сфере образования». Вместе с SENSE подготовили статью, где посмотрим на геймификацию как на дисциплину на стыке продукта, аналитики и психологии и разберем:

— почему она начинает работать только при опоре на исследования и данные, а не творческий полет дизайнера;
— какие исследования нужны до запуска;
— и какие метрики считать в разных сценариях.

Статья будет полезна аналитикам, дизайнерам и проджектам, которые занимаются созданием «креативных» продуктов и не всегда понимают, в какую сторону двигаться дальше.

16 марта 2026 года на конференции GTC компания NVIDIA представила DLSS 5. Если раньше DLSS в основном помогал поднимать FPS и улучшать картинку за счет апскейлинга, то теперь речь идет уже о другом уровне. DLSS 5 подают не как очередное обновление технологии масштабирования, а как шаг к нейронному рендерингу - когда искусственный интеллект не просто дорисовывает недостающие пиксели, а глубже вмешивается в то, как выглядит сцена.

Казалось бы - а в чем проблема? Но все оказалось не так очевидно и вокруг анонса сразу начались споры. Чтобы понять, почему реакция оказалась такой резкой, давайте вспомним, как вообще развивалась графика в играх.

Недавно на созвоне финансовый аналитик показывал мне свою Excel-модель. Двенадцать листов, формулы ссылаются друг на друга через три уровня вложенности, именованные диапазоны вместо переменных, и INDIRECT, который динамически собирает адреса ячеек из строк. Я смотрел на это и думал: чувак, ты же написал компилятор. Ты просто не знаешь об этом.

750 миллионов человек используют Excel. Для сравнения — на Python пишут примерно 15 миллионов, на JavaScript — около 17. Excel обгоняет их всех вместе взятых раз в двадцать. И вот что забавно: подавляющее большинство этих людей искренне считают, что они «просто работают с таблицами». Заполняют ячейки. Делают отчёты.

Нет, они программируют.

Привет! Меня зовут Тома, я IT‑юрист в ecom.tech. Бурное внедрение ИИ‑ассистентов и ИИ‑агентов в разработку и бизнес‑процессы уже невозможно игнорировать. Я сделала обзор основных инструментов для написания кода и оценила их с правовой точки зрения. Пойдём по порядку: что такое IDE, как в ней появился ИИ, причём тут ИИ‑ассистенты и что со всем этим делать юристу.

Работа с Enterprise-клиентами научила меня одной прописной истине: подготовка ко встрече обязательна, и она либо спасает, либо топит. Третьего не дано.

Кто-то тратит на подготовку полдня, перекапывая всё подряд, но по иронии судьбы на встрече забывает спросить главное. Кто-то вообще не готовится, и тогда встреча превращается в спич с одолжением «ну давайте я расскажу про продукт». Правда как обычно посередине.

Главный принцип: подготовка должна соответствовать этапу сделки и цели встречи. Нельзя готовиться к первой встрече так же, как к финальным переговорам с ЛПР. Все же в курсе, да?

А теперь разложим все по полочкам.

Озвучить текст голосом раньше означало: найти диктора, договориться, записать, заплатить, подождать. Или записать самому — с микрофоном, тишиной в комнате и десятком дублей. Сейчас нейросеть озвучивает текст за секунды, голос получается живым, без роботизированного привкуса, и всё это без студии и бюджета.

Озвучка через ИИ — это не только про подкасты и аудиокниги. Это про контент, который слушают фоном. Про видео, которые смотрят без картинки. Про блоги, которые читают ушами по дороге на работу.

Нейросети уже давно перестали быть игрушкой для технарей. Сегодня ИИ используют врачи, бухгалтеры, маркетологи, учителя. Юристы — не исключение. Причём здесь ИИ оказался особенно полезным: профессия строится на работе с текстами, анализе прецедентов, знании актуального законодательства — всё это нейросети умеют хорошо.

При этом вопрос «заменит ли ИИ юристов» звучит всё громче. Ответ честный: полностью — нет, но изменит профессию — уже меняет. Юрист, который умеет работать с ИИ, будет эффективнее того, кто игнорирует эти инструменты. Это просто факт.

Привет, Хабр! Мы – Константин Тюрин и Евгений Соколов – группа технической поддержки транспортных сетей РТК-Сервис.

Наши заказчики довольно часто сталкиваются с проблемами на DWDM-линиях, оборудованных этими усилителями. В силу достаточно сложного технического решения, операторы не всегда могут оперативно найти проблему и решить её самостоятельно, тогда на помощь приходит наша команда.

В нашем посте будет приведен пример одного случая, когда неисправность привела к длительному перерыву критически важных сервисов, и её решение.

Весна — лучшее время для красивых фотографий. Цветущие деревья, охапки тюльпанов, мягкий свет и пастельные цвета везде. Но что делать, если до ближайшего цветущего поля далеко, а идеальный образ для весенней фотосессии уже готов в голове? Нейросеть решает эту задачу буквально за минуту.

Весенняя фотосессия с ИИ это не просто «сгенерировать красивую картинку». Это способ примерить десятки образов, найти свой стиль, попробовать нестандартные сцены — ванну с цветами, парящие лепестки, лошадь в поле — без фотографа, студии и подготовки. Результат получается таким, что хочется сразу поставить на аватарку.

В этой статье — 10 подробных промтов для весенней фотосессии девушки, идеи для семейных и детских съёмок, советы по работе с нейросетью и несколько неочевидных сцен, о которых редко пишут.

Проблема: 2 000+ проектировщиков тратят 15–30 минут на поиск ответа в 120+ инструкциях Confluence.

Решение: ИИ-помощник на основе архитектуры RAG, который отвечает за несколько минут.

Результат: время поиска сократилось до 5 минут, адаптация персонала — с 2–4 недель до 3–5 дней.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Курбатов, я — руководитель продукта BIM Inspector в ПИК Digital. Сегодня расскажу, как мы решили одну из непростых задач в BIM-автоматизации — помогли новому пользователю начать работать с системой за дни, а не за недели.

Нейросети уже работают в медицине, праве, образовании. Бухгалтерия — следующая в очереди. И здесь ИИ приходится особенно кстати: профессия построена на работе с текстами, цифрами, шаблонами и законодательством, которое меняется каждый квартал.

Среднестатистический бухгалтер тратит значительную часть рабочего времени не на анализ и принятие решений, а на составление типовых документов, написание пояснений, ответы на требования ФНС и оформление приказов. Именно эту рутину нейросеть умеет закрывать быстро и качественно.

В промышленной сети обрыв кабеля — это не локальная неприятность, а сбой, который может повлиять на весь технологический процесс. Поэтому здесь особенно важны отказоустойчивость и предсказуемое поведение сети при авариях. Media Redundancy Protocol решает эту задачу за счёт кольцевой топологии с контролируемым резервированием: в штатном режиме он предотвращает образование петли, а при сбое быстро восстанавливает связность. В статье разберём, как устроен MRP, какие роли выполняют устройства в кольце, как происходит переключение и какие ограничения нужно учитывать на практике.

Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже создали цифровых персонажей и зарабатывают на них реальные деньги. ИИ-аватары — это не аниме-картинки и не мультяшные стикеры. Это реалистичные персонажи с внешностью, характером и голосом, которые ведут блоги, снимаются в рекламе и набирают миллионы подписчиков.

Несколько таких персонажей уже зарабатывают суммы, которые не снились многим живым блогерам. Лил Микела — ИИ-модель с 2,5 миллиона подписчиков в Instagram — сотрудничала с Prada и Calvin Klein. Японская виртуальная певица Имма работала с IKEA и BMW. И это не единичные случаи — это новый формат контента, который только набирает обороты.

Ещё год назад ChatGPT занимал 87% рынка ИИ-ассистентов. Сегодня — 68%. За один год крупнейший в истории продукта обвал доли рынка. Gemini вырос в три раза, Claude набрал 30 миллионов активных пользователей и прочно закрепился как лучшая нейросеть среди разработчиков, а в новостях уже мелькают заголовки про «+300% удалений подписок ChatGPT».

Что случилось? И — главный вопрос — кому реально нужен ChatGPT 5.4 в 2026 году?

В этой статье вы увидите, как нейросети решают совершенно разные задачи.
Мы создадим свои собственные нейросети на PyTorch и протестируем их на реальных данных:
- Распознавание одежды по черно-белым картинкам
- Анализ тональности текста
- Классификация растений по их характеристикам