Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Обычная системная куча обязана предполагать худшее: что в неё в любой момент постучатся из десятка параллельных потоков. Отсюда неизбежные блокировки, атомарные операции и накладные расходы. Но в GUI-приложениях на WinUI 3 этого сценария просто не бывает — все контролы и элементы разметки создаются и умирают строго в одном-единственном STA-потоке. Зачем же платить за потокобезопасность, которую мы не используем?

В этой статье мы разберем устройство sta_memory_pool — кастомного аллокатора для библиотеки wxl, работающего в 15–16 раз быстрее общей кучи. Вы узнаете, как с помощью инструкции lzcnt вычислить класс размера за один такт, как избавиться от лишних if-проверок на горячем пути с помощью самоперестраивающихся таблиц функций и как заставить линейную аллокацию работать на максимальную отзывчивость приложения при старте.

Главная инженерная задача здесь — превратить поток неструктурированного текста из сотен телеграм-каналов в события, с которыми может работать остальная система: определить тип события, место, краткое описание, убрать дубли и понять, кому именно его нужно отправить.

Мы изначально строили систему без постоянной ручной модерации. События появляются круглосуточно, поэтому ручная проверка плохо масштабируется. Часть работы выполняет LLM-конвейер, часть — пользователи, которые могут сами сообщать о событиях и проверять сообщения друг друга.

Xiaomi собрала не одну модель, а целое семейство — от 7B-малыша до открытого MoE на триллион параметров. Разбираю, что в нём устроено интереснее всего.

Как собрать собственную визуально-языковую модель с нуля, имея ограниченный бюджет и одну арендованную GPU? Автор эксперимента взял небольшую языковую модель, подключил к ней визуальный энкодер и прошёл весь путь обучения VLM – от настройки архитектуры до оценки качества ответов. В статье – разбор решений, ошибки первых запусков и результаты модели на 628 млн параметров, которая научилась описывать изображения примерно за $200.

А помните, был такой проект "Кронос" на закате "союза", на заре "перестройки"? Профессиональная 32-битная графическая рабочаz станция на собственном железе и собственной ОС и собственной инженерной школой. Вроде был Кронос, а вроде и не был его, сколько с тех пор воды утекло.

Рынок труда 2026 года устроен так, что резюме сначала читает алгоритм и только потом человек, причём по диагонали. Системы фильтрации научились оценивать не только наличие ключевых слов и опыта, но и контекст их использования, а рекрутеры активно применяют ИИ — ChatGPT, Claude, Gemini, Grok или DeepSeek. Стандартное резюме, написанное один раз и разосланное по сотне вакансий, отсеивается на этапе автофильтра. Рекрутер получает от системы ранжированный список из нескольких кандидатов и обрабатывает их также через ИИ. Задача соискателя — попасть в этот список, пройти фильтры и обойти конкурентов.

Ситуацию усложняет то, что нейросетями пользуются обе стороны. Рынок труда стал похож на киберпанк-утопию, где ChatGPT сканирует резюме от других ИИ. В этих условиях выделиться можно единственным работающим способом — собирать резюме и сопроводительное письмо под конкретную вакансию из заранее подготовленной матрицы достижений. Ниже разберём, как использовать ИИ для создания резюме и как заставить нейросеть делать его под конкретную вакансию.

В этой статье - как составить резюме в 2026 году, которое пройдёт ATS и ИИ-скрининг: матрица достижений, лексическое зеркало, 9 готовых промптов для ChatGPT, Claude и DeepSeek.

Аналитика сейчас изменяется, если раньше чтобы понять в каких регионах сильнее всего снизились те же продажи, либо выросла текучесть нужно было неплохо так шарить за сбор данных, их обработку и статистику, то сейчас всё намного проще.

Мало того, что ИИ позволяет обрабатывать и разбирать данные намного быстрее, чем это делалось вручную, так еще и современные BI системы уже позволяют внутри себя задавать вопросы к данным. Это я узнал не так давно, так как сам с этим не сталкивался еще, но это натолкнуло меня на размышления аналитического бытия.

Привет, Habr! Рад представить сообществу проект, над которым корпел практически целый год.

Ссылка на git

Тяжело писать вступление для такой щепетильной темы, но так как мы на техническом ресурсе, я опущу все очевидные мотивы и просто опишу, что получилось.

Идея появилась, когда я решил попользоваться бесплатными VLESS-конфигами. Найти их нетрудно, а вот пользоваться постоянно невозможно: конфиг может перестать отвечать, потерять скорость или перестать пропускать отдельный сервис. Приходится возвращаться к подписке, перебирать варианты и искать замену вручную. Платные сервисы тоже этим грешат, что, если честно, вызывает жжение ниже спины. Вот одним вечером и появилось желание испытать себя и автоматизировать этот процесс.

Хотелось оставить на телефоне, ноутбуке и роутере по одному профилю, а поиск работающих конфигов перенести на сервер. Так появился Hydrat: шлюз, к которому устройства подключаются по WireGuard, а дальше их трафик уходит через автоматически выбранный VLESS или Tor. Источники могут обновляться, внешние серверы - отваливаться и возвращаться в строй. Профиль на конечном устройстве из-за этого менять не нужно.

Расскажу с какими проблема столкнулся и как автоматически перебрать тысячи конфигов и найти десятки рабочих.

Пустой наследник Random работает медленнее родителя. string[] и object[] оказываются одним объектом. А Matrix4x4 до сих пор держит шестнадцать полей float вместо четырёх векторов.

Ни одно из трёх уже не переделать, и на то есть причины.

Кто помнит поисковики начала двухтысячных, наверняка помнит, что результаты выдачи иногда имели мало общего с самим запросом. Системы слабо учитывали порядок слов, синонимы, предлоги и отрицания, поэтому пользователям приходилось упрощать формулировки, добавлять уточнения и пробовать запрос в нескольких вариантах.

Чат-боты того времени тоже были совсем не похожи на современные AI-чаты. Они находили во фразе знакомое ключевое слово и выбирали одну из заранее подготовленных реплик, а любое отклонение от предусмотренного сценария быстро заводило диалог в тупик.

Сегодня поисковые системы распознают сущности, учитывают контекст, геопозицию и смысловые связи между словами, а также способны формировать ответы на основе нескольких источников. AI-чаты понимают разные формулировки одного намерения, работают с текстом, изображениями и голосом, используют веб-поиск и могут учитывать контекст предыдущих разговоров.

Чтобы поисковые системы и AI-чаты научились отвечать так, как они отвечают сегодня, потребовался долгий путь. Именно об этой эволюции и пойдет речь в статье.

Переезд с include на GitLab CI Components: у модуля появляется объявленный spec: inputs с типами и дефолтами, а опечатка в имени input роняет пайплайн до старта…

Я всё меньше пишу первую версию кода сам.

Раньше backend-задача чаще начиналась для меня с реализации. Сейчас я могу описать её Codex, получить diff и уже от него идти дальше: разбираться в коде, проверять поведение системы, находить недостающий контекст и отдавать задачу на следующую итерацию.

Недавно этот процесс хорошо проявился на интеграции между несколькими сервисами. Codex написал рабочий код, но end-to-end задача осталась незакрытой.

Почти три года назад, когда я начал митапы Verilog Mettup в Hacker Dojo, на них пришел Владимир Чурюкин и когда посмотрел на мою инфраструктуру Basic-Graphics-Music, где баш-скрипты по имени платы строят проект, сразу сказал “А давайте перепишем все на питон”. И переписал! С оговоркой что это PoC, то бишь Proof of Concept, то есть он это проверил только на 5-ти платах, а не на всех 45-ти, как мой исходный репозиторий.

А теперь посмотрим что из этого получилось.

В последние 10 лет у меня всегда был запасной аэродром: если очередной бизнес или стартап не взлетит, всегда можно вернуться продактом в айтишку. В трек-рекорде бигтех, с руками оторвут. Так происходило несколько раз: я возвращался в наёмный труд с поджатым хвостом, синяками, ценным опытом, а иногда с кредитами, но схема работала. Два года назад я снова вышел из найма, на этот раз как взрослый, с расчётами, гипотезами и существующим кэшфлоу. Успел неплохо заработать на маленьком медиа-бизнесе, а потом обнаружил, что люто проседает уже и он. А запасной айти-аэродром уже горит синим пламенем.

Postiz можно установить на своём сервере или оплатить облако с теми же возможностями. Разбираю, как открытый код, интеграции и страницы сравнений связаны с продвижением продукта, и предлагаю эксперимент для своего SaaS.

Все знают Arduino, Raspberry Pi, ну или Flipper на худой конец. Это экосистемы вокруг аппаратных платформ. Мой светильник из прошлой статьи тоже в некоем роде аппаратная платформа. И я решил тоже сделать вокруг него экосистему.

Экосистему я назвал Lumeward.

Всем привет, меня зовут Пётр, я DevOps инженер компании Nixys. История с алертами и дежурствами для меня, как и для любого DevOps инженера, довольно противная, потому что не знаешь, что вызывает больше негатива: ложный звонок посреди ночи или критичный алерт, который почему-то не сработал.

Долгое время решением этого были Grafana OnCall, PagerDuty и другие платформы, которые предоставляли возможность установки open-source инструментов для оповещения инженеров, ведения смен и эскалации происшествий. Но в марте 2026 года состоялась полная архивация проекта Grafana OnCall OSS, а PagerDuty полностью прекратила сотрудничество с клиентами из России еще в 2022. И вот, время шло, а крепкой зарубежной opensource замены уровня Grafana так и не появлялось. Это побудило нас самостоятельно взяться за разработку локального проекта для управления алертингом, который мы бы хотели предоставить в открытый доступ.

Кейс о том, почему нельзя слепо доверять автоматической проверке контрагентов от крупных банков. Проводим ретроспективный Due Diligence скам-сделки и разбираем 4 критических маркера аффилированности и финансового кризиса бенефициара, которые полностью проспали роботы.

Недавно все мы пропустили важнейшую новость: OpenAI выпустила свой первый чип с огоньком под названием Jalapeño. Его презентовали 24 июня 2026. Это значит, что OpenAI выпустила свой первый процессор для запуска больших языковых моделей!

А теперь цифры, которые делают историю интересной. Путь от старта разработки до готовности чипа занял около ДЕВЯТИ месяцев! Обычно инженеры тратят на это 3 года! Это аномально БЫСТРО!

Давеча пересматривал «Матрицу» и поймал себя на мысли, что с аналитикой иногда происходит что-то похожее. Ведь самое интересное в Матрице не то, что мир был ненастоящим, а то, насколько убедительно он выглядел. Смотришь на отчёт: конверсия хорошая, CPL в норме, заявки идут. Всё вроде бы реальное, но только продаж почему-то больше не становится.

Когда начинаешь разбираться, понимаешь, что стоит за реальными заявками: боты, нецелевые обращения или лиды, которые просто не дошли до менеджера. При этом аналитика может считать всё совершенно правильно. Проблема начинается, когда то, что система умеет посчитать, мы принимаем за то, что действительно происходит с бизнесом.