Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Я - Михаил Персианов (Данила Мастер), я разработчик 1С в ИТ-холдинге Т1.

Сегодня мы с Оппонентом обсудим вечную тему. Конечно же, в контексте 1С, и с неожиданным выводом. Для тех, кто вдруг не в курсе, поясню:

/

Сегодня ночь выдалась очень интересной, благо я выполнял квест под названием "реставрация крутейшего КПК с видеочипом Nvidia 20-летней давности"! Недавно мой подписчик подогнал мне Acer n311, у которого не работал тачскрин, который намертво зависал и порой вообще переставал включаться и на что либо реагировать. Но мы ж с вами тоже не лыком шитые и хотим дать новую жизнь старенькому, уставшему, но такому классному КПК!

Удалось "пощупать" новинку от ОНИКС БУКС — это пятое поколение популярной линейки Кон-Тики. Модель выполнена в алюминиево-магниевом компактном корпусе с защитным стеклом, оснащается памятью 4/64 Гб и системой Android. Есть ИИ-сервисы, быстрый обмен файлами Boox Drop, а также предустановленный магазин приложений RuStore и сервисы Google.

В последние десятилетия наблюдается значительное усложнение технологических процессов, на промышленных предприятиях применяется всё более эффективное оборудование, которое требует более внимательного подхода к его диагностике. Следствием этого стало появление отдельного класса промышленных информационных систем – систем параметрической диагностики. Помимо систем параметрической диагностики в последнее время стали появляться Системы Поддержки Принятия Решений, которые, помимо прочих функций, успешно решают задачи диагностики. Пример такой системы мы и рассмотрим в этой статье, ориентированной на технических руководителей и эксплуатирующий персонал промышленных предприятий.

Современное машинное обучение — это алхимия: есть рабочие рецепты, но нет строгой теории. Мы знаем, что dropout помогает, batch norm стабилизирует, а learning rate = 3e-4 часто работает лучше всего — но почему? Разбираемся, что происходит в обучении нейросетей, и почему путь от алхимии к науке лежит через эксперименты

С каждым месяцем нейросети становятся всё умнее, но каждый шаг, такое ощущение, даётся всё сложнее и сложнее. Попробуем посмотреть со стороны, что происходит в обучении нейросетей.

Сегодня даже школьники легко оперируют такими понятиями как pretrain, fine-tuning, gradient descent, loss function. Забавно, что для практических опытов им, да и многим другим, необязательно понимать теоретическую суть процессов, происходящих в нейросетях. Достаточно примерного понимания того, что обычно происходит, какие риски и возможности. 

По этому поводу, кстати очень ёмко высказался Али Рахими ещё в 2017 году, назвав современное машинное обучение алхимией. Думаю, это определение до сих пор справедливо. Что это значит?

Амели собирает письмо из вырезанных кусочков — и получается послание, которое меняет чью-то жизнь. Примерно тем же занимается консультант, который платит $60 в месяц за три AI-подписки, хотя мог бы собрать рабочий стек из бесплатных инструментов.

Qwen Chat — Deep Research, Artifacts, генерация изображений. DeepSeek — reasoning уровня топовых платных моделей. Оба бесплатно. Perplexity Pro остаётся для работы с файлами клиента и верификации источников — но точечно.

В статье: карта «задача → инструмент», четыре кейса с промптами, разбор ограничений и рисков (включая отправку данных на серверы в Китае).

Экономия: $60 → $20 или $0. Если готовы, как Амели, поработать ножницами — результат не хуже оригинала.

В этом году ученые раскопали термодинамический способ ИИ-генерации, который может быть экономнее классических методов в 10 млрд раз. Теоретически, это значит, что подписка на Midjourney могла бы стоить дешевле чашки кофе.

К сожалению, рассказать как это всё работает без предыстории невозможно — там присутствует тяжелая математика и физика, читать которую без "человеческих" объяснений невозможно. Именно этой базе и посвящена эта статья.

В апреле 2025 года в Nature Communications вышла статья про устройство, которое считает на шуме. Не вопреки шуму, а прямо на шуме.

Звучит как оксюморон. Полвека инженеры боролись с тепловыми флуктуациями в электронике: криогенные температуры, экранирование, фильтрация — всё ради того, чтобы сигнал не тонул в случайных колебаниях. Майнинг-фермы греются и шумят, но шум этот бесполезен, это просто тупые потери. А тут приходят ребята из нью-йоркского стартапа Normal Computing и говорят: давайте тепловой шум не глушить, а использовать. Пусть физика считает за нас.

И что характерно — у них работает.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Кутневич, я работаю ведущим Архитектором в ЦК архитектуры БЦТ РСХБ-Экосистема. В этой статье хочу поделиться реальными кейсами оптимизации микросервисной архитектуры из проекта «Свои финансы» — нашего нового банковского приложения. Покажу, как эти решения помогли существенно улучшить производительность системы. 

Как-то при разработке UEFI мне посчастливилось разбираться с таблицами описания системы в исходниках ASL (ACPI Source Language). Тема оказалась не тривиальная и моего багажа в несколько лет опыта, достаточно плотной embedded-разработки, не хватало для полного понимания работы подсистемы ACPI (Advanced Configuration and Power Interface). Поэтому пришлось исследовать доступные материалы на тему. 

В процессе поиска информации заметил, что очень мало русскоязычных статей на эту тему – а если и есть, то они в основном рассказывают о том, как включить какое-то оборудование на раннем этапе загрузки системы, а не дают понимания, как это устроено. Поэтому решил попробовать написать об устройстве ACPI, тем более что тема достаточно сложная для понимания – одна лишь спецификация ACPI занимает более 1200 страниц (на момент написания статьи). А некоторые даже и не знают о её существовании.

ИИ-детекторы любят формулировать простое обещание: «Мы точно знаем, где человек, а где нейросеть». Генераторы отвечают ещё увереннее: «Наши тексты детект не ловит».

Обе стороны звучат убедительно — и обе упрощают реальность.

Если смотреть на эту систему изнутри, становится ясно: речь идёт не о качестве отдельных текстов и не о том, «умнее» ли один алгоритм другого. На самом деле это непрерывная технологическая гонка между генераторами и детекторами. Каждая сторона подстраивается под изменения другой, теряет преимущество и снова пытается его вернуть.

У этой гонки нет устойчивого состояния и не может быть финальной точки, где одна из сторон побеждает окончательно. 

Мы в Кэмпе были внутри этой гонки: любое найденное решение работало лишь какое-то время, после чего переставало быть эффективным. Но мы нашли выход.

Ниже — трезвый разбор, почему стабильное прохождение ИИ-детекта технически невозможно, почему со временем под удар попадают даже человеческие тексты и как мы вышли из этой гонки.

Японские хоррор-игры снова на слуху, ведь впереди — выход Resident Evil Requiem, нового выпуска самой влиятельной франшизы жанра. На фоне этого релиза хочется оглянуться на то, что сегодня действительно определяет японский хоррор: игры, которые доступны на современных платформах и продолжают держать планку, заданную классикой двухтысячных.

В этой подборке только актуальные хоррор-игры, следующие японской традиции рассказывать страшное шепотом и намеками и делать главного героя уязвимым.

11 суровых истин, скрывающихся за KPI поддержки клиентов с помощью чат-ботов. Выводы, основанные на жестких данных, опыте неудач и тех немногих, кто действительно понимает, как все работает.

Если вы отвечаете за эффективность ИИ-поддержки, приготовьтесь. Настало время разоблачить скрытые ловушки, подводные камни и радикальные подходы, которые переопределяют, что на самом деле означает автоматизация удовлетворенности клиентов.

С момента публикации предыдущей статьи на эту тему (https://habr.com/ru/articles/786288/) прошло чуть более двух лет.
С точки зрения прогресса в области развития LLM - срок огромный.
В статье среди прочего давался краткий обзор возможностей, которые предоставляли тогдашние LLM для решения задачи нормализации записей справочника номенклатур.
За два года у многих LLM появился функционал, который непосредственно может быть применён для решения этой задачи, в том числе tools use/function calling и structured output.
Связку MS Excel+LLM structured output и рассмотрим на примере нормализации обозначений отводов по ГОСТ 17375 в корпоративном справочнике номенклатуры.

Помните те славные времена, когда мы смеялись над Уиллом Смитом, поедающим спагетти, и считали количество пальцев на руках у сгенерированных девушек? Кажется, это было в прошлой жизни. Сегодня нейросети научились не только рисовать правильное количество конечностей, но и писать текст без ошибок, соблюдать сложные композиции и выдавать фотореализм такого уровня, что стоковым фотографам впору искать курсы переквалификации.

Но вместе с качеством пришла и проблема выбора. Если еще год назад ответ на вопрос «Где сделать красиво?» был один - Midjourney, то сейчас трон шатается. С одной стороны подпирает дерзкий опенсорсный. С другой - Nano Banano, который научился писать текст на картинках лучше, чем некоторые дизайнеры. А где-то в углу тихо плачет DALL-E.

Сегодня мы не будем перечислять все сто пятьдесят сервисов, появившихся за последнюю неделю. Мы отобрали 12 тяжеловесов, которые претендуют на звание лучшего генератора 2026 года.

Чтобы проверить интеллект этих моделей по-настоящему, я придумал максимально странный, сюрреалистичный и сложный запрос. Мы заставим нейросети страдать, смешивая несовместимые текстуры и логику.

Приятного чтения!

Крионика — возможность обратимой заморозки тела и органов — сулит огромные перспективы: по сути, это машина времени для переноса в будущее. По задумке, криопациенты получают шанс перенестись в будущее, где уже могут быть побеждены большинство болезней, а может быть, даже и сама смерть. В теории, при температуре жидкого азота органические объекты могут сохраняться тысячелетиями, однако, как всегда, есть одно НО — кристаллизация воды. Внутри биологических объектов возникают кристаллы льда, которые рвут клетки и мембраны, делая обратимую разморозку чрезвычайно трудной.

В статье мы предложим новую идею, которая может сделать возможной витрификацию (заморозка без кристаллизации).

Делюсь интересным разговором с Олегом Архангельским@olegarhInTheHabrahabr, руководителем департамента разработки Мессенджеров и ВКС МойОфис и руководителем проекта AntiQ. Олег рассказал об открытом подходе в компании.

ЦОДы для ИИ уже несколько лет упираются в ограничения межсоединений. Ускорители становятся мощнее, кластеры разрастаются до сотен тысяч чипов, а передача данных между ними все чаще начинает тормозить масштабирование. Медь и оптика все еще работают, но по мере роста ИИ-кластеров становится ясно, что масштабировать такие решения все сложнее и дороже.

На этом фоне активные радиокабели (ARC) выглядят как более практичный вариант. Компании Point2 Technology и AttoTude предлагают передавать данные радиоволнами через пластиковые волноводы, а в отрасли все чаще говорят о copper cliff — моменте, когда медь перестает справляться с терабитными скоростями в плотных ИИ-стойках. Давайте разберемся, какие проблемы с межсоединениями накопились к 2026 году и почему радиочастотные решения на пластиковых волноводах начали привлекать внимание отрасли. 

Ты изучал SQL в университете, получал пятёрки на экзаменах… а на собеседовании по Data Science сталкиваешься с вопросом про OVER() и думаешь: "Что?! Впервые такое слышу..."
В этой статье я рассказываю, как превратить университетский SQL в инструмент, который реально помогает на собеседованиях.

Многие специалисты в ИТ и управлении знакомы с состоянием, когда в конце рабочего дня список задач выполнен, но вместо ожидаемого удовлетворения возникает ощущение пустоты или фоновой тревоги. Это не субъективное переживание, а закономерный результат работы нейробиологических и когнитивных механизмов, которые часто игнорируются в построении рабочих процессов. Именно анализ этих механизмов позволяет понять, почему продуктивная активность не всегда приводит к психологическому ощущению завершенности.

Дофаминовая система: мотивация без награды

В основе нашего стремления к выполнению задач лежит дофаминовая система мозга. Ключевой нюанс ее работы заключается в том, что дофамин - это в большей степени нейромедиатор мотивации и предвкушения, а не удовлетворения. Его уровень повышается в процессе движения к цели, а не при ее достижении. В условиях современной рабочей среды этот механизм дает сбой:

Приходилось ли вам выискивать изменения во вроде бы одинаковых документах вручную? А многостраничные договоры вычитывать доводилось? А если их бывает по 10 штук в неделю?