Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии.

Около полугода назад я был на соревнованиях в роли судьи. Пока шел турнир, у меня появилась мысль: а может ли ИИ помогать судьям? Не заменять их, а дополнять, например, фиксировать касания, отмечать моменты или собирать объективные данные по поединку. В теории звучит логично, но возможно ли это на практике?

До этого я работал с командой Programming Store над системой ИИ-видеоаналитики. Мы внедряли её на производствах, в ритейле, на промышленных площадках: анализировали видеопоток, распознавали события, считали метрики. Но спортивный зал в этом списке никогда не был.

Интересно, что несколько моих бывших коллег тоже занимаются кендо. Я рассказал им про эту мысль после турнира. Мы посмеялись, прикинули, что это может быть технически сложнее, чем кажется… и решили попробовать. 

Так начался наш эксперимент — научить систему видеть удары на татами.

Автор создал курс по JavaScript. И первое, что он хочет сказать: не надейтесь на курсы.

Ни на этот, ни на любой другой. Индустрия онлайн-образования продаёт ощущение прогресса вместо самого прогресса.

Ниже — почему, и что автор предлагает взамен.

В феврале 2026 года информационная служба Хабра выпустила 1015 публикаций (972 новости и поста, 7 лонгридов и 36 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

В этой статье рассмотрим следующую задачу с МХТ 2023:

Цветные принтеры для печати используют минимум 4 разных красителя— циан,маджента,жёлтый,чёрный(CMYK).Любой из них может закончиться в самый неподходящий момент,и бежать в поисках нового картриджа— то ещё приключение. Можно ли заменить четыре контейнера в принтере на один с веществом или смесью веществ,способных менять цвет при определённых внешних воздействиях (температура, электрическое/магнитное поля и др.)? В зависимости от выбранного воздействия на бумаге должна появляться точка одного из четырёх цветов CMYK.При необходимости можно добавить второй контейнер с дополнительным реагентом, который будет расходоваться в пренебрежимо малых количествах по сравнению с основным “красителем”.

Мной было предложено следующее решение:

Во-первых определим, что такое тонер.То́нер — обладающий особыми свойствами чёрный или цветной порошок, который переносится с помощью электрографического принципа на заранее специальным образом заряженный фотобарабан и формирует на нём видимое изображение, которое затем переносится на бумагу.

Цвета CMYK показаны на следующем фото:

Я писал код всю свою жизнь. И сейчас осознаю — если бы я родился на 15 лет позже, я бы не написал ни одной строчки. Но я бы всё равно создавал отличные продукты.

Это не антиутопическая фантазия. Это траектория, по которой мы движемся. AI-агенты уже могут генерировать код, писать тесты, создавать миграции и отправлять pull request'ы. Вопрос, который не даёт мне покоя: когда AI пишет код, важна ли ещё архитектура программного обеспечения?

В моей предыдущей статье я исследовал инструменты и агентов, которые меняют IT-разработку — «что» революции AI. Эта статья идёт глубже. Она о «как» — как AI меняет наше мышление о коде, архитектуре и всей индустрии. Она объединяет мои личные размышления, разговоры с десятками разработчиков, исследования новых методологий и наблюдения за экосистемой в состоянии стремительной трансформации.

Как я создал робота шагохода с нуля и что в итоге у меня получилось.

Вдохновившись видео Алекса Корвина, я решил собрать своего робота. Начал с замеров сервоприводов и моделирования в FreeCAD. Процесс оказался нудным: детали ломались из-за тонкого пластика, пришлось переделывать. Купил бракованные сервы — хрустели и не работали. Заменил на нормальные, заодно переделал модели. С туловищем тоже намучился: косяки в расчётах, кривые крепления, лишние детали. Когда дошло до программирования, полез в чаты радиоэлектронщиков – там меня послали и начали насмехаться. Спас друг, помог дописать код. Добавил управление с пульта. В итоге робот пошёл. Такие вот дела, робот создан.

Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины

Data Mesh, Fabric, Lakehouse – все говорят, но никто толком не объясняет, чем они отличаются и можно ли их использовать вместе. Разобралась и делюсь структурированно и без воды.

➕ Сравнительная таблица и чек-лист: что выбрать под свою боль.

✔️Сохраняйте, чтобы больше никогда не путаться.

Если вы когда-нибудь разрабатывали мессенджер, то наверняка сталкивались с задачей выбора фотографий и видео для отправки. На первый взгляд кажется, что Apple предоставляет всё необходимое: UIImagePickerController, PHPickerViewController. Но стоит только копнуть чуть глубже, и оказывается, что стандартные компоненты не покрывают и половины того, что нужно в реальном продукте.

Как запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026

Запускайте большие языковые модели оффлайн на своём компьютере — без API-ключей, без облачных зависимостей, полная приватность.

Как машины могут учиться так же эффективно, как люди и животные? Как машины могут научиться рассуждать и планировать? Как машины могут изучать представления восприятий и планов действий на нескольких уровнях абстракции, что позволит им рассуждать, предсказывать и планировать на различных временных горизонтах? В этой позиционной статье предлагается архитектура и парадигмы обучения для построения автономных интеллектуальных агентов. Она объединяет такие концепции, как конфигурируемая предсказательная модель мира, поведение, движимое внутренней мотивацией, и иерархические архитектуры совместного вложения, обучаемые с помощью самоконтролируемого обучения.

Этот документ не является технической или научной статьей в традиционном смысле, а представляет собой позиционную работу, выражающую мое видение пути к интеллектуальным машинам, которые учатся больше похожим на животных и людей образом, способны рассуждать и планировать, и чье поведение определяется внутренними целями, а не жестко запрограммированными инструкциями, внешним контролем или внешними вознаграждениями. Многие идеи, описанные в этой статье (почти все из них), были сформулированы многими авторами в различных контекстах и в различной форме. Настоящая работа не претендует на приоритет в какой-либо из них, но представляет собой предложение о том, как собрать их в единое целое. В частности, в работе выявляются предстоящие трудности. Также перечисляется ряд направлений, которые, вероятно, будут успешными или неуспешными.

Текст написан с минимальным использованием жаргона и с использованием минимальных предварительных математических знаний, чтобы быть понятным читателям с самым разным образованием, включая нейробиологию, когнитивистику и философию, а также машинное обучение, робототехнику и другие инженерные дисциплины. Я надеюсь, что этот материал поможет лучше понять контекст некоторых исследований в области ИИ, чья значимость иногда неочевидна.

В начале 2021 года я взялся написать игру для компьютера, которому тогда было уже 40 лет — речь о его благородии Commodore 64. Релиз игры Cab Hustle наконец состоялся осенью 2022 года, после того, как я в течение нескольких месяцев эпизодически добивался по ней некоторого прогресса. В начале 2023 года я также выпустил версию этой игры для ПК.

Ollama выложили новую модель qwen3.5:122b которая уже умеет видеть. Потестировав на логику, написание скриптов она оказалась весьма неплохой, на уровне наверное gpt-oss:120b.

Но в отличии от gpt-oss она еще может обрабатывать картинки. И я ради интереса загрузил ей карикатуру на Дональда Трама, кто не знает, это руководитель такой страны как америка. Кто не знает что такое америка, могу рассказать в комментариях.

Этот месяц оказался достаточно насыщенным в плане новых моделей. Пока одни разработчики только анонсировали обновления, другие уже успели выкатить полноценные релизы. В итоге февраль подарил нам сразу несколько громких новинок: Gemini 3.1 Pro, ChatGPT 5.3 Codex, Nano Banana 2, Seedance 2.0 – и, конечно, главных для сегодняшней статьи: Claude Sonnet 4.6 и Claude Opus 4.6.

Обе модели от Anthropic я уже успел поюзать достаточно, чтобы составить о них какое-то мнение. Именно поэтому решил не держать тесты при себе, а оформить их в сравнение – как это уже было в прошлой статье про ChatGPT 5.2 Pro и Gemini 3.1 Pro.

Сразу скажу: никакого официального крупного бенчмарка здесь не будет. Это сугубо личный эксперимент, затеянный из собственного любопытства. Тем не менее, если вы сами выбираете между этими двумя моделями или просто следите за развитием ИИ, возможно, статья поможет вам подметить что-то полезное: плюсы, минусы, неочевидные нюансы каждой из версий.

Что ж, принимайте стратегически удобное положение – я приступаю.

OpenAI 5 месяцев строили продукт без единой строчки ручного кода — миллион строк, 1500 PR, 7 инженеров. Разбираю их подход «harness engineering» и что из этого можно применить уже сейчас: как организовать AGENTS.md, почему скучные технологии побеждают, и зачем нужна архитектура с первого дня.

Как одна журнальная статья, написанная 70 лет назад, поменяла всю инвестиционную индустрию и принесла ее автору Нобелевскую премию.

В одном из последних интервью ее автор вспоминал: «Когда люди восторгаются моей Нобелевской премией, я люблю говорить им, что Нобелевская премия не была моей самой большой наградой. Моя самая большая награда была вручена мне в мужском туалете большого отеля в Вашингтоне, округ Колумбия, после ужина, где-то между Рождеством и Новым годом 1990 года»...

Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками, но при этом я также затрону смежные темы, чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить.

Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.

Я являюсь давним поклонником носимых устройств и первый мой такой девайс появлился более 10 лет назад и был по сути простым шагомером. С тех пор я навсегда перевел телефон в беззвучный режим и воспринимаю только уведомления на браслете, не использую будильник со звуком и в целом использую носимые гаджеты как источник полезной информации.

С тех пор развитие гаджетов шагнуло очень далеко и я прогрессирую в их использовании. Хочу рассказать свой опыт не с точки зрения всех устройств, а про наверное самый популярный - whoop.

У меня сейчас браслет whoop peak. В России его можно без проблем приобрести за ~ 30к рублей, что будет в себя включать годовую подписку. Годовая подписка на мой гаджет стоит 239$ в год. Есть еще тариф за 359$, который включает в себя ЭКГ, измерение давления и прочие фишки для людей с рисками по сердцу, но я пока решил ограничиться версией без этого. Подписка у whoop достаточно дорогая, многие смартчасы предоставляют много данных бесплатно, а ближайший похожий девайс кольцо Oura стоит 7$ в месяц.
Аксессуары для whoop тоже достаточно дорогие, ремешки в США стоят порядка 50$, в Москве 10-12к руб. Есть китайские, но мне не понравилось их качество.

У меня никогда не было состояния «идей нет». Идей — хоть отбавляй. Проблема всегда была в другом: когда я сажусь и начинаю специально их придумывать, мозг часто выдаёт ровно то, что от него ожидают: безопасное, предсказуемое, «правильное». А вот когда я задаю себе вопрос, формулирую задачу и отпускаю, — идеи становятся заметно сильнее: неожиданнее, сложнее, ближе к тому, что цепляет игрока.

Со временем я перестал воспринимать это как мистику и начал относиться к креативности как к настройке режима работы мозга. Не «вдохновение пришло/не пришло», а «какой режим сейчас включён, и как его переключить».

Если вы считаете, что Vampire: The Masquerade - Bloodlines 2 - плохая игра, умершая в тени величия своего прародителя, - вы ошибаетесь. Сегодня я покажу вам другую сторону и честно обрисую своё собственное видение. Разбираю каждую часть по основным аспектам жанра и игр.

С 1960-х годов в архивы по всему миру начали поступать на хранение цифровые документы. Изначально небольшая, их доля среди собраний возрастала каждое десятилетие. Цифровые фонды при этом бросают вызов одной из главных функций архива: сохранять поступившее в неизменном виде. Неизменяемость для цифрового документа означает смерть, ведь уже через несколько десятков лет может не найтись ни одной машины, которая способна его открыть.

О том, как архивисты и программисты десятилетиями искали выход из этой ситуации, и как цифра меняет основы архивного дела рассказывает германский архивист Кристиан Кайтель. С его разрешения (и благословения издательства) мы публикуем отрывок из его книги «Двенадцать путей в архив. Контуры открытого и прикладного архивоведения».

Keitel C. Zwölf Wege ins Archiv. Umrisse einer offenen und praktischen Archivwissenschaft. Stuttgart: Franz-Steiner-Verlag, 2018. S. 188-202. Перевел Никита Ломакин (телеграм-канал Архивный гик), редактировала Анастасия Тарасова.