Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Часть первая.

Я не помню ни дня, когда Azure не работал бы в стрессовых условиях.

Даже во время периодических мероприятий по повышению качества бэклог проблем не уменьшался, а только рос.

Весной и летом 2024 года началась масштабная инициатива по увеличению количества VM, которое мог хостить каждый узел. С точки зрения бизнеса всё было понятно: повышение плотности уже имеющихся серверов гораздо дешевле, чем построение новых дата-центров. Развёртывания Azure на мощностях компании всегда были ограничены шестнадцатью VM на узел. До того года собственные коммерческие облака Microsoft работали максимум с 32 VM, и это всё равно крошечная доля от теоретически поддерживаемых гипервизором 1024 VM.

Цель заключалась в увеличении на 50%, до 48 VM на узел, с перспективой увеличения до 64 в будущем. То, что должно было стать задачей по повышению произвольных ограничений ПО, привело к росту вылетов и инцидентов на 50%. Проблемы масштабировались ровно пропорционально плотности.

Ранее, когда я ещё продолжал работать над планом переработки интерфейса гипервизора для нижней части стека узлов Azure, мы провели исследование с командой Core OS, отвечавшей за другую сторону Hypervisor API. Данные трассировки вызовов показывали, что агенты узлов вместе атаковали гипервизор через интерфейс пользовательского режима WMI, в пике достигая 10 тысяч вызовов в секунду. У команды Hyper-V не было информации о том, какие агенты отвечали за это и почему было необходимо столько вызовов. С нашей стороны тоже никто не мог дать определённого ответа. На этом этапе стало понятно, что проект портирования выгрузки Overlake не будет никогда завершён. Не только из-за описанных выше зависимостей, но и из-за самого динамического поведения стека.

Ещё до споров из-за применения Пентагоном искусственного интеллекта Дарио Амодеи всё активнее нападал на своего бывшего начальника Сэма Альтмана и на курс развития OpenAI — компании, которую они вместе выстроили.табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

В последние месяцы генеральный директор Anthropic в общении с коллегами сравнивал судебную тяжбу между Альтманом и Илоном Маском с борьбой Гитлера и Сталина1, называл злом пожертвование в $25 миллионов долларов, которое президент OpenAI Грег Брокман направил в протрамповский суперкомитет политических действий2, и в речах уподоблял OpenAI и других соперников табачным компаниям, сознательно сбывающим вредоносный продукт.

Платный трафик на лендинг с формой захвата — это почти всегда мусорные заявки. Номер 123, номер 1111111, четыре цифры вместо телефона. Заявка засчитана, деньги за клик списаны, позвонить некому.

Часть людей заполняет форму абы как — случайно, не хотят оставлять настоящий номер, просто проверяют работает ли кнопка. Причина не важна — важно что за каждую такую заявку вы платите как за нормальный лид. Это типичная проблема для любого кто работает с платным трафиком.

Группа полярников отрезана от Большой земли суровой зимой. К ним на станцию пробирается пришелец, замерзший когда-то в антарктических льдах и разбуженный неосторожными исследователями. Кто доживет до весны, а кто станет жертвой инопланетянина?

Впервые этот рассказ экранизировали в 1951 году. Но, конечно, на слуху у всех ремейк, снятый Джоном Карпентером («Хэллоуин», «Побег из Нью-Йорка») в 1982 году. Карпентер с детства любил оригинальный фильм и хотел его модернизировать, чтобы как следует напугать искушенную аудиторию.

Для этого режиссер собрал команду специалистов в самых разных сферах эффектов, и вместе они создали шедевр. Давайте разбираться, как создавали для большого экрана идеальное воплощение паранойи: инопланетное нечто, способное принять любую форму.  

Дисклеймер: «Нечто» — фильм ужасов, поэтому в нем полным-полно весьма отвратительных эффектов, крови и жестокости. Самые визуально неприятные моменты в статье под спойлерами, открывайте на свое усмотрение.

В Ташкенте курсируют около 1 800 активных автобусов на 170 маршрутах. Их GPS-координаты поступают каждые 10 секунд. В сутки это составляет порядка 15 миллионов координатных пингов. Но объём – не самая сложная часть.

Настоящая проблема в том, что отдельный GPS-пинг сам по себе ничего не значит. Координата автобуса на заданной широте/долготе не отвечает на вопросы:

В феврале CEO Anthropic заявил, что не может «по совести» дать Министерству обороны неограниченный доступ к своим ИИ-системам. Через несколько часов администрация Трампа назвала Anthropic риском для цепочки поставок. Ещё через несколько часов Сэм Альтман подписал сделку.

Позже он признал, что это «выглядело оппортунистично и небрежно», но он был 1) нечестен и 2) слишком поздно.

Удаления ChatGPT выросли на 295% в тот же день. Бойкот под названием QuitGPT собрал 2,5 миллиона участников за неделю (4 миллиона на момент написания). Claude стал самым скачиваемым бесплатным приложением в US App Store. Глава робототехники OpenAI публично уволился. Сотни сотрудников подписали открытое письмо в поддержку позиции Anthropic.

Тротуар у офиса OpenAI в Сан-Франциско покрылся граффити: «you suck».

Это движение против OpenAI не убьёт лидерство ChatGPT, но оно разрушит её имидж безвозвратно. Рынок может не заботиться о морали, но он заботится об оптике.

В наши дни соотношение полезного сигнала и шума в информационном пространстве приближается к единице. Иными словами, дезинформации почти столько же, сколько реальных фактов — и отличить одно от другого становится крайне трудно. Эти рекомендации помогут журналистам в условиях нехватки времени распознавать контент, сгенерированный с помощью ИИ. Предложенные семь категорий проверок полезно освоить каждому репортеру.

Я помогаю редакциям бороться с дезинформацией. И вот что меня особенно тревожит: обычная проверка фактов занимает несколько часов или даже дней, а ИИ способен производить фейковый контент за считаные минуты.

(Эта статья является переводом, а обложку мне прислал институтский коллега. По русскому языку Gemini вместе с Nano Banana пока ставим уверенную «двойку»)

Всем привет. Меня зовут Максим, я разработчик в одном из крупных финтехов России. У нас сейчас (наверно, как и у всех) интенсивно вводят ИИ-агенты для написания кода. Плюс необходимое соблюдение метрик по охвату и использованию данных агентов.

Но никто не задумывается о состоянии души разработчика при KPI обязательного использования ИИ.

Началась эта история еще осенью, когда мне вдруг потребовалось небольшое помещение в доме, в котором поддерживалась бы стабильная температура +7 градусов. Ну, почти как серверная, только еще прохладнее.
Зимой это было несложно: поставить термодатчик и обогреватель, который бы включался, когда температура падает. А вот что делать летом? Очевидно, нужна холодильная установка!

Посмотрев на цены на промышленные холодильные установки - подумал, а что если сделать это самому? Нужно всего лишь взять простой ...

Не, простой кондиционер не получается. Оконный - нужно устанавливать в какое-нибудь окно, которого нет. Напольный, с трубой вывода воздуха - можно, но у него особенность: если с одной стороны он воздух выдувает - значит, с другой всасывает, то есть в помещение всегда будет идти поток теплого воздуха снаружи, а это плохо для охлаждения.
Оставалась сплит-система, но это казалось ужасно сложно и непросто.

От вайбкодинга к профессиональной ИИ-разработке на примере LanChess: 3300 промптов, 832 коммита, 100 тыс. строк кода и путь от POC к продакшен-сервису.

Поздний вечер, я смотрю в терминал. Celery worker на восьмиядерном сервере перемалывает 67 партий блица на Lichess одного из пользователей. Через минуту этот человек получит персонализированную аналитику и упражнения от сервиса, аналогов которого в России найти пока не удалось. Я же сижу и думаю, стоит ли выводить этот сервис из закрытого режима по инвайтам.

Менее чем за 3 месяца я написал 100 тыс. строк кода и ни одной — своими руками. Мне пришлось стать оператором персональных данных. РКН порекомендовал мне убрать авторизацию от Google. А ВК не давал мне подключить свою авторизацию, пока я не стал самозанятым.

Зато теперь у меня есть свой сервис, на примере которого без всяких NDA я могу открыто рассказывать о том, чем отличается вайбкодинг от профессиональной ИИ-разработки. Могу смело поделиться статистикой продуктивности. Могу, не таясь, рассказать о сложностях, ошибках и успехах, с которыми сталкиваются инженеры, использующие самые современные инструменты искусственного интеллекта для разработки программного обеспечения. С помощью ИИ я работал над разными проектами за последние годы. Но только о своём я могу рассказать всё.

Не так давно я рассказывал вам про легендарный карманный компьютер от HP под названием hx4700. Несмотря на высокую цену, девайс поражал пользователей мощнейшим ARM-процессором от Intel, ярким и сочным VGA-дисплеем и наличием дискретного GPU. Однако в процессе изучения аппаратной платформы, мы с вами выяснили его страшную тайну - на самом деле это был КПК от HTC...

Однако недавно ко мне в руки попал последний настоящий КПК от HP - Jornada 560, и его конструктив показался мне очень необычным...

Пришёл в проект, там легаси погоняет легаси. Спагетти такие что уже в рот лезут. Отчёты по филиалам открывались 30 секунд. Команда реально боялась нажать кнопку в рабочее время, а вдруг база ляжет.

Это была система управления розничной сетью: несколько филиалов, сотни тысяч записей о заказах, ежедневные отчёты по выручке и остаткам. На бумаге ничего страшного. На практике монолит на Django где бизнес-логика размазана по контроллерам так, что поменяй что-то одно и сломается три другого.

Первое, что я сделал: открыл EXPLAIN ANALYZE.

Я всю жизнь писал только бэк и подкапотщину - будь это классический КРУД, хайлоад, CLI, [вставьте свое]... И для любых сетевых взаимодействий чаще всего люди думают именно прикладными вещами - GRPC, REST, Kafka, не задумываясь об этом глубже - супер удобные инструменты с защитами от дураков и прочими радостями

Но тут спохватился я писать фронт - подключать свое же к себе же. И в этот момент я понял, насколько же это сложно, муторно и, главное, НЕУДОБНО взаимодействовать REST'ом

ЗАЧЕМ ОН НУЖЕН?? - У нас нет удобного контракта общения (eg Proto, Avro) кроме Swagger, который нужно поддерживать с обеих сторон. Да и к тому-же, сложность взаимодействия с JSONом с ОБЕИХ СТОРОН - одна постоянно маршаллит, защищается, ищет поля, в то время другая боится резких обновлений, что строчка получения поля может превратиться в что-то в роде

Я разработал свою первую 3D-игру на Unity: подводный лабиринт в духе PacMan, где игрок управляет субмариной и взаимодействует с разными типами рыб. В какой-то момент, я столкнулся с вопросом: как сделать поведение агентов не просто рабочим, а живым и правдоподобным?

В статье разберем:

• что такое Steering Behaviors и в чем суть этого подхода
• основные типы поведения: seek, pursue, evade, wander, avoidance
• как из простых правил собрать более сложную модель поведения агента
• как этот подход был применен в моей игре

Привет, Хабр! Я постоянно обмениваю одни электрогитары на другие, и несколько дней назад поступило предложение приобрести этот красивый телекастер за более практичный и универсальный инструмент с двумя хамбакерами. Разумеется, отказа не последовало, и теперь перед нами предстанет сверкающее изделие лютиеров из Поднебесной.

Времена меняются. Когда-то китайские подделки годились разве что на роль декораций в гостиной или кафе, а на сегодняшнем экземпляре можно играть с большим удовольствием и даже записываться в студии без замены каких-либо комплектующих.

Мой взгляд на моральную сторону вопроса не изменился. Продукцию надо подписывать своей маркой, и тогда придёт честный успех, если не копировать чужие дизайны.

Эту контрафактную гитару мы с вами всесторонне рассмотрим и послушаем, после чего она достанется ученику музыкальной школы и поможет ему в творческих свершениях.

Привет, Хабр! Меня зовут Aloncie. Пока в моем окружении часто спорят о том, какой язык программирования учить первым, я решил не выбирать легких путей и закопаться в «кишки» системного программирования.

Мой проект Rwal — это CLI-утилита (с перспективой перехода на GUI) для управления обоями, которая должна одинаково хорошо чувствовать себя в разных окружениях: от KDE и GNOME до Windows. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, работу с D-Bus, интеграцию со стандартами C++20 и то, как я организовал сборку.

Занимаясь созданием систем искусственного интеллекта, не перестаешь удивляться, из каких порой «костылей» состоят настоящие чудеса прогресса. Например, знаете ли вы, что даже самые современные нейросети фундаментально не умеют перемножать два числа? Они не считают в привычном нам смысле, а скорее запоминают и аппроксимируют ответы.

Как так вышло, что ИИ пишет код и сочиняет стихи, но буксует на таблице умножения?

Всем привет, на проводе снова я и опять буду донимать всех своей синхронизацией. В этом цикле статей предлагаю хорошенечко разобраться в фазовой синхронизации на основе протокола PTPv2 G.8275.1 и его верном спутнике технологии частотной синхронизации Synchronous Ethernet. Изучать будем от и до: физический уровень, для интереса заглянем в осциллограммки, посмотрим на сигнальный обмен, расковыряем дампы, посчитаем параметры, проведем пару сеансов разоблачения, узнаем почему QoS’ы стали нафиг не нужны, как линчевание негров и повесточка изменили PTP, поиграемся в хроматическую дисперсию, увидим какие данные можно выжать с Huawei и Juniper, а также узнаем особенности их работы и где можно неудачненько влететь. К концу пьесы выясним, почему PTP без SyncE пиво без водки деньги на ветер. Информации миллиард и на удивление почти вся по делу. Наберитесь терпения, постепенно все станет ясно.

Нейросеть хвалила мой говнокод и помогала закопать проект. Я психанул и два месяца строил инструкцию, которая убивает подлизу. Это история о том, что вышло.

Все современные языковые модели иногда ведут себя так, будто у них есть эмоции: они «рады помочь», «извиняются» за ошибки и словно «нервничают», когда задача не даётся. Новое исследование Anthropic показывает, что это не просто стиль ответа — внутри моделей действительно возникают функциональные представления эмоций, которые влияют на поведение: например, «отчаяние» повышает шанс выбрать неэтичный или «костыльный» путь решения задачи. То, как обучаются модели, подталкивает их играть роль персонажа с человеческими чертами и формировать богатые внутренние представления абстрактных концептов, включая эмоциональные.

Возникает практический вопрос: если у модели есть такие функциональные «эмоции», как с этим работать в промышленной разработке? Как сделать так, чтобы агент в сложной ситуации не «паниковал» и не уходил в небезопасные или нестабильные решения, а действовал предсказуемо и по правилам? Здесь важен не только выбор базовой модели, но и то, в какой среде она работает и какими инструментами пользуется.

Возьмём Veai и посмотрим на это через призму архитектуры. В основе Veai лежит идея максимально использовать инструменты IDE: Veai относится к Claude Code примерно так же, как разработчик с IDE относится к разработчику, сидящему только в терминале.