Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье я расскажу о способе написания тестов для LLM-приложений, с использованием инструмента DeepEval. Рассмотрены базовые концепции данного инструмента, а также приведен пример его использования на реальном приложении c RAG. Будет теория и много примеров на Python.

Доклады, митапы, семинары, вебинары... Привычная всем форма всех этих мероприятий — говорящая голова на фоне слайдов разной степени доступности.

Когда мы готовимся посетить очередное выступление, нас не оставляет небольшая, почти подсознательная надежда, что в этот раз всё будет по-другому, не по стандартной, давно знакомой схеме. Мы ждём, что вместо очередной полезной и практичной, но занудной лекции мы увидим и услышим что-нибудь яркое и захватывающее...

Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE. 

Поэтому в этой статье я расскажу:

1. что такое CTE

2. зачем оно нужно 

3. что такое рекурсивные СТЕ

4. чем СТЕ отличается от временных таблиц, представлений и подзапросов

5. как СТЕ может плохо сказаться на производительности 

6. как использовать СTE в самом народном фреймворке Django

Использует SELECT со звёздочкой Макс - Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Поехали! 

Когда в продукте появляется LLM‑фича, спорить о качестве «на глаз» быстро становится дороже самой разработки: каждый новый промпт, ретривер или модель меняет поведение, а воспроизводимость улетучивается. В этой статье — прагматичный рецепт, как превратить оценку качества в инженерную процедуру: собрать небольшой датасет с фейлами, откалибровать LLM‑оценщиков под отдельные критерии и завести eval‑harness, который будет ловить регрессии при каждом изменении конфигурации.

Разработана программа с целью обучения и быстрого создания программ для управления робототехническими комплексами или электропреобразовательными установками. Программа представляет собой приложение для персонального компьютера (ПК) с операционной системой (ОС) Windows 10 и выше, разрядностью 64-бит, (версия 32-бит проверялась на Windows 7), позволяющее визуально создавать конфигурацию периферийных устройств микроконтроллеров (МК) STM8S103/STM8S105, что позволяет ускорить процесс создания “прошивки” для МК и (или) уменьшить количество ошибок при разработке. Программа по созданной визуально конфигурации, путем выбора из заданных альтернатив, ввода числовых значений и контроля правильности ввода (предупреждает об ошибках), формирует файлы проекта для программирования МК на языках C (с библиотекой SPL или программирование на уровне регистров) и Assembler (язык выбирается в настройках программы). Позволяет сохранить созданную конфигурацию в файл для использования в дальнейшем. Имеется необходимая справочная информация по МК, SPL, C упрощающая создание кода. Созданные файлы проекта можно перед отправкой в IDE редактировать в сразу этой программе.

Ключевые слова: РОБОТОТЕХНИКА, МИКРОКОНТРОЛЛЕР, STM8S, STM8, ПРОШИВКА, ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКА, ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ, ПРОГРАММА, ОБУЧЕНИЕ, ПРОГРАММИРОВАНИЕ. 

Скачать программу Конфигуратор микроконтроллеров STM8S103/105.

Ссылка на скачивание - https://disk.yandex.ru/d/rGRHUb-DxaQgGg 

Введение

Как известно, разработка встраиваемых систем для управления робототехническими комплексами или электропреобразовательными установками в настоящее время является сложной и актуальной задачей. В процессе обучения студентов по дисциплине “Применение микроконтроллеров для разработки устройств”, “Применение микроконтроллеров STM для разработки устройств” возникла необходимость в создании программы, содержащей максимально возможную информацию о микроконтроллерах STM8S, изучаемых на практических занятиях, и лабораторных работах с возможностью создания визуально конфигурации МК и автоматическому созданию проекта с кодом на языке С или С++ с применением библиотеки SPL [1] от фирмы ST [2] или на языке Assembler. Полученный проект предназначен для известных IDE используемых при разработке и отладке кода для МК STM8, например, IAR [3], STVD [4]. Дальнейшая разработка и отладка кода происходит в перечисленных выше IDE. На разработанную программу получено авторское свидетельство [5].

Когда вы начинаете делать UI и/или работать с текстом, вы почти сразу сталкиваетесь с проблемой: а как непосредственно задавать формат этого текста, куда подставлять данные, как прокидывать форматирование, а что делать с датами. Решение простое.

Берете язык из String.Format и жените его с Unity Inspector.

Продолжаем знакомить читателей, молодых и немолодых специалистов в области наук о Земле, с новым перспективным стандартом работы с метаданными космической съемки, данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и другими результатами космической деятельности (РКД).

В предыдущей статье мы рассмотрели предпосылки для рождения нового стандарта и причины его стремительного развития. Привели примеры наиболее успешного внедрения STAC в таких глобальных каталогах космических продуктов и сервисов как Microsoft Planetary Computer, Eurac Research и Copernicus Data Space Ecosystem.

Продолжим погружаться в принципы взаимодействия со STAC и его структурами данных.

1.1. Контекст и вызов Современные большие языковые модели(LLM) совершили рывок в обработке естественного языка, приблизившись к человеческому уровню в задачах генерации и понимания текста. Однако за внешней убедительностью ответов скрывается одна большая и существенная проблема: LLM по своей природе всё также остаются «предсказателями» следующего токена, а не системами, построенными на формальной логике или чётких онтологических моделях. Это порождает парадокс: модели, способные вести глубокие дискуссии по сложным темам, могут формировать ложные выводы или выдавать противоречивые утверждения в одном ответе.

1.2. Суть проблемы: смешение абстракций и отсутствие внутренней дисциплины
Галлюцинация не являются основной проблемой, они лишь следствие. Основная причина в
систематическом нарушении согласованности между различными уровнями обработки информации. Это проявляется в нескольких ключевых типах логических сбоев, скрывающихся в архитектуре LLM:

· Фактическая несогласованность: Ответы модели противоречат проверяемым данным или её же собственным предыдущим утверждениям в рамках диалога.
· Логическая несогласованность: Нарушение базовых правил дедукции (например, признание истинности утверждений «А → Б» и «А», но отрицание «Б») или последовательности в цепочках рассуждений.
· Контекстуальная несогласованность: Неспособность сохранять все выводы и факты при генерации сложного ответа, что приводит к искажению или полной замене исходных условий.

Эти сбои — прямое следствие того, что в процессе генерации модель не различает в своей внутренней работе этапы извлечения и верификации сырых данных (факты), построения интерпретаций на их основе (анализ) и формирования окончательных выводов (синтез).

Все эти уровни смешиваются в едином потоке токенов, что делает процесс непрозрачным и непроверяемым. Как следствие, модель может начать рассуждение с одного набора предпосылок, а завершить его — с другим, неявно подменив их в процессе.

На протяжении всего существования программирования, считалось, что оно тяжело для освоения, и что на то чтобы овладеть им, нужно потратить много времени и сил на обучение, вплоть до нескольких лет обучения в ВУЗе. Но на самом деле сложность программирования обусловлена одной проблемой, которую не решило ни появление интернета с доступом к информации, ни Stackoverflow, где можно задавать вопросы, ни появление сред разработки (IDE) с их различными фичами, ни курсы "войти в айти за 9 месяцев", ни даже появление ChatGPT в 2022 году, которому можно задавать вопросы, и который и вовсе может "писать код за нас". Последнее создало у всех иллюзию революции, будто бы теперь любой желающий может создавать программы без знаний программирования, хотя в действительности их стало можно создавать без бюджета на программиста на начальном этапе. Если вы не знаете программирование, и программу для вас пишет ИИ, то вы заказчик, а не программист, и программу создаете не вы. А иначе бы и про заказчиков на фрилансе можно было бы сказать, что они они создают программы без знаний программирования при помощи исполнителей. А одного того, что нейросетям можно задавать вопросы, недостаточно, чтобы называть это образовательной революцией - это скорее эволюция того, что было раньше (гуглинг, Stackoverflow и т.д). Если какую революцию ИИ и совершил - так это производственную революцию. Но главную проблему, мешающую быстрому освоению программирования, он так и не решил.

А в чем состоит эта проблема и как она будет решена, пойдет речь в данной статье.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.

За 2025 год мы разработали несколько новых инструментов для операторов связи: они расширяют покрытие мобильной сети, помогают формировать тарифную сетку и защищают инфраструктуру. Также мы добавили функциональность, которая поможет администраторам телекомов автоматизировать управление инфраструктурой. 

Найти квалифицированного исполнителя для выполнения технически сложной задачи не так просто. Но практика показывает, что еще сложнее найти квалифицированного заказчика.

Эта статья — крик души Кирилла, основателя одной ИТ‑компании и руководителя подразделения в другой (обе специально не называю). Работал 20 лет в ИТ, писал код, управлял проектами, продавал, сделал пару ИТ бизнесов. Далее рассказ от его имени. 

Недавно я участвовал в круглом столе на тему «аналитики против искусственного интеллекта». Это обсуждение вдохновило меня на более предметный разговор о том, почему нейронные сети — это не противник, а полезный инструмент, который реально экономит время. Меня зовут Владимир Бурмистров, я главный системный аналитик в IT-холдинге Т1. В отрасли я уже 18 лет — застал и времена адаптации под Internet Explorer 6, и приход нейросетей. И я могу уверенно сказать: благодаря нейросетям я ускоряю свою работу примерно на 30%. Как именно? Давайте разбираться по порядку.

Привет! Меня зовут Виталий. \

Уже более 7 лет я помогаю внедрять IT-решения для бизнеса. Довелось пообщаться с разными компаниями, клиентами, пользователями, собрать интересный опыт. В этой статье вы найдете топ-5 low-code платформ для автоматизации бизнеса, а также мои мысли, наблюдения и опыт в части выбора такой платформы.

Чтобы задать уровень выдаваемой дичи сразу на весь 2026 год вперед, я написал эту замечательную статью.

Цифры взял из иследования Kapwing по самым высокооплачиваемым ИИ-инфлюренсам. Доходы от продажи своих товаров и рефералок не учитывали. То есть реальные доходы точно выше.

Я в IT с 2013 года. Последние 2 года активно развиваю AI-направление в DNA IT (AI Dev Team). Результат: клиенты всё чаще выбирают AI-отдел вместо традиционных команд разработчиков. Причина простая — быстрее (1-2 недели вместо 2-3 месяцев), дешевле (-80% затрат), качественнее (автоматизированные проверки).

Всё, о чём я пишу, — протестировано на реальных клиентских проектах. Никакой теории ради теории. Только практика.

Привет! В этой статье мы – Никита Сошин, Senior продуктовый дизайнер и Team Lead проекта, и Александра Дёмина, Senior продуктовый дизайнер – во всех подробностях расскажем о том, как evilUnion сделал перезапуск платформы цифровой патоморфологии и почему этот проект нельзя назвать обычным редизайном.

Довольно занятно получается, когда некоторое привычное физическое явление оказывается вдруг… несуществующим. Точнее, лучше будет сказать, что оно есть и мы с ним вполне взаимодействуем, но по своей природе оно скорее иллюзорно. В физическом смысле оно как тень от дерева в солнечный день.

На удивление, подобных явлений науке известно довольно много. Обычно в этих случаях проявление природы или эффекта не будет фундаментальной сущностью. Оно лишь будет вытекать из работы других взаимодействий. И, пожалуй, самое удивительное тут – магнитное поле.

За годы разработки приходит понимание, что происходит в тех или иных сервисах, когда они тормозят, лагают, выдают «неожидаемое» поведение. В данной статье хочу рассмотреть проблему неправильного использования алгоритмов и архитектурных решений с бытовой, общечеловеческой стороны.