Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Перевод на русский полного текста свежего (20 марта 2026) интервью Дваркешу Пателю интересного собеседника, Теренса Тао, величайшего математика нашего времени (разумеется, величайшего наряду с Григорием Перельманом) о том, чему нас учит история великих астрономических открытий и как ИИ даёт возможность ускорить математические исследования.

Это лонгрид, часовое интервью. Но несмотря на длительность, я настоятельно рекомендую прочитать его всем интересующимся: математикой, физикой, астрономией, ИИ, историей науки и тем, как на самом деле делаются научные открытия...

AI должен был сделать мою работу легче. Он сделал. Только вместе с этим куда-то пропало ощущение, что я вообще что-то создаю

Несколько раз в своей жизни, я был в ситуации, когда нужно было срочно искать работу и я навсегда запомнил таблицу из 500 откликов, которые я сделал без единого приглашения на собеседование. Находясь в той ситуации, все внутри меня кричало о том, чтобы кто-то помог мне, выступил опорой и указал на ошибки. 

В надежде на то, что эта статья будет полезна тем, кто сталкивается с трудностями при поиске работы, особенно продакт-менеджерам, кем и являюсь сам. Тем, кто делает сотни откликов без обратной связи, сталкиваясь с немым вопросом.

По какой-то причине в России мало говорят в университетах, курсах про поиск работы. А если и говорят, то в основном, это вырванная из общего контекста информация без деталей, которые, в данном случае, имеют большое значение.

Подчеркну, статья будет смещена в область продакт-менеджмента и примеры будут для этой профессии. Однако, подавляющее большинство рекомендаций применимы практически для любой специальности

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

Современный бизнес-аналитик 1С занимается не только сбором требований заказчика и передачей их разработчику. Эта роль стала шире: здесь требуются и навыки проектного управления, и понимание архитектуры решений.

Наталья Китавина, аналитик проектов 1С Ресурсного центра Инфостарта, рассказывает, какими программами сегодня пользуются аналитики и как подобрать инструментальный стек под свои рабочие задачи.

В середине января 2026 со мной связался рекрутер с заманчивым предложением присоединиться к команде Яндекс по программе Мультитрек.
Мультитрек это просто: вы по одному месяцу работаете в трех разных командах и потом выбираете к какой команде присоединиться.
С конца прошлого года нахожусь в поисках работы и развиваю собственные проекты.
Как многим известно, рынок труда в части ИТ очень изменился. Год-два назад я получал по паре приглашений в месяц даже при условии того, что мое резюме было снято с публикации. Сейчас количество приглашений на собесы стремится к нулю.
Почитал про Яндекс как про работодателя - да написано много негатива про собеседования, но с другой стороны программами Яндекса я пользуюсь постоянно - это и Яндекс Музыка и Такси так что я решил себя попробовать на этом поприще.
Вот что было предложено пройти : https://yandex.ru/jobs/interview/backend#tech-content

Испытание 1: Базовые технические навыки (Алгоритмы).
Для меня это было самым тяжелым испытанием. До сих пор уверен, что та теория которая дается в рамках курса Теории алгоритмов не встречается на реальных рабочих проектах. По крайней мере не встретились мной за 25 лет практики. А если и встречаются, то у тебя есть несколько дней а чаще недель на то, чтобы погрузится в задачу такой сложности. Здесь же нужно решить две алгоритмические задачи на скорость: 2 задачи за 1 час.
Внутренний протест заниматься бесполезным занятием был очень высок, но, во первых других предложений по работе небыло, а во вторых пошел с собой на компромис со словами о том, что эти знания меня не портят и даже делают сильнее.
Было еще третье - внутренний вызов. Тварь я дрожащая или лидом и сеньором (помидором) по джава имею право называться и вот он шанс еще и самому себе объективно подтвердить свой статус приняв вызов и очередной раз побиться за этот чемпионский пояс.
Попросил на подготовку 2 недели и в режиме нон-стоп начал изучать саму теорию и практиковаться на сайте litcode - выбрав раздел топ-100 задач для собеседований. Голова просто разрывалась от количества информации вкачанной туда слишком быстро. Возможно здесь есть еще такие старперы как я, кто помнит фильм Джонни-Мнемоник - вот там очень хорошо показано то, что испытывал я на себе в процессе этой подготовки.
Сдал с хорошей обратной связью.

SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.

На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline.

Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ.

Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать.

В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.

О метаданных файлов изображений мы уже говорили и не секрет, что их тоже можно редактировать, в том же Exif-pilot, например. Как распознать фейк, если метаданные на изображении корректные? Кэп очевидность утверждает, что только анализом контента. Логично.

— Возьмем какой-нибудь файл с зачищенными метаданными и проанализируем его на предмет манипуляций в Фотошопе или еще каком-нибудь редакторе. В том же Пейнте :)))

Закинем его на уже упоминавшийся https://29a.ch/photo-forensics и посмотрим, что он нам расскажет. Самый верхний пункт меню — Magnifier/ Увеличилка, чтобы можно было глазками прошерстить картиночку и пальчиком везде потыкать: вдруг кто-то неаккуратненько подработал. Но такое можно не только тут.
Нас интересует другая опция в меню: Clone Detection — детектор клонов показывает применение инструмента типа "штамп" при обработке, он выделяет клонированные участки розовым светом. Как видно, тут этого добра преизрядно.

Умерла ли IT-премия или же покидает мегаполисы? Разбираемся, что происходит с зарплатами, промышленностью и AI-автоматизацией одновременно — и строим четыре сценария для удалёнщика до 2030. Внутри: почему сварщик догоняет программиста по зп, как выглядит ликвидационизм без лишней теории, и шесть пунктов стратегии, которая работает при любом раскладе.

Небольшая инструкция по установке VPN (протокол VLESS), на роутер с операционной системой OpenWRT с использованием пакета Passwall

В России продолжает формироваться правоприменительная практика в отношении использования Telegram, в том числе в части размещения рекламы. Позиция регуляторов в последние месяцы изменилась, что создало дополнительную неопределённость для бизнеса.

Ранее Федеральная антимонопольная служба указывала, что размещение рекламы на ресурсах с ограниченным доступом, включая Telegram, подпадает под признаки нарушения законодательства о рекламе. В соответствии с частью 10.7 статьи 5 закона «О рекламе» распространение рекламы на таких ресурсах не допускается, а ответственность несут как рекламодатель, так и рекламораспространитель.

Впоследствии ФАС скорректировала подход и фактически допустила размещение рекламы в Telegram, установив переходный период до конца 2026 года. При этом само по себе такое смягчение не означает снятия правовых рисков и не меняет базовой логики регулирования.

Существенное значение в текущей ситуации приобретает вопрос квалификации информации как рекламы. В соответствии с действующим законодательством РФ, рекламой признаётся информация, направленная на привлечение внимания к объекту и его продвижение на рынке. В то же время новостные, аналитические и справочные материалы, не направленные на продвижение, а также публикации на собственных ресурсах компаний, при отсутствии стимулирования интереса к конкретному продукту, рекламой не являются.

По мнению юриста R-Style Softlab Максима Сектименко, текущая ситуация требует осторожного подхода со стороны бизнеса, несмотря на формальное смягчение позиции ФАС. 

Читать

В этой статье я расскажу об одном свободном и бесплатном инструменте, позволяющем выкачать из популярного мессенджера Телеграм и сохранить на вашем компьютере данные из ваших любимых групп, каналов и диалогов.

Представленный здесь инструмент не единственный, но, возможно, один из самых простых и удобных. Это не бот: запросы к серверу будут выполняться от вашего имени, что гарантирует доступ к тем чатам, которые видите вы сами.

Всё началось с простого желания: чтобы AI-агент мог потихоньку развивать мои проекты, пока я занят другими делами. Поставил задачу, ушёл, вернулся к готовому результату. За неделю из этого желания выросла мультиагентная система с шиной сообщений, мониторингом, делегированием задач и собственной веб-админкой. Система, которая в значительной мере построила сама себя.

Под катом: путь от первого запуска Claude Code до деревни из двенадцати агентов, каждый хак и каждые грабли на этом пути, и неожиданное открытие, что менеджмент AI-команды устроен ровно так же, как менеджмент живых людей.

История одного выгорания, которая привела меня к токарному станку 4-го разряда. О том, как завод заманивает стипендиями, но встречает мешками со списанной формой и кумовством. О том, как важно найти «твердую почву» и почему программирование станков - это новый фронтенд, только честнее

Иногда наибольшую ценность создаёт тот, кто приходит вторым. Тим Кук и Сатья Наделла не основывали Apple и Microsoft, но каждый из них сел за руль — и увеличил капитализацию своей компании в десять раз. На прошлой неделе Дарио Амодеи пошёл первым, дав отпор администрации Трампа и отказавшись позволить Министерству обороны диктовать политику частному бизнесу. Но в том, что, возможно, является самой недоосвещённой историей в tech, Сатья Наделла, последовавший его примеру, мог изменить политический ландшафт.

Когда рынок сужается, работодатель получает абсолютную власть — и условия для разработчиков откатываются в прошлое. В статье я собираюсь показать на своем примере как это происходит.

Больше 10 лет я в разработке — был джуном с договором на 100к, дедлайном в 5 месяцев и штрафом в 500к. Дорос до ИП с приличным оборотом. Похоже это цикл и все начинается сначала.

В 2026 году кодовые ассистенты окончательно перестали быть просто автокомплитом и превратились в полноценный инструмент разработки: они читают кодовую базу целиком, понимают зависимости, дебажат по логам и могут довести задачу до рабочего состояния почти без участия разработчика. Но на практике всё не так однозначно — один агент хорошо чинит баги, но ломает архитектуру, другой уверенно пишет на Python, но теряется в TypeScript. Чтобы разобраться, кто из них реально помогает в разработке, а кто только выглядит убедительно, мы прогнали популярные решения через собственный приватный бенчмарк с задачами на 15+ языках.

Меня зовут Ильнур Файзиев, я руковожу юнитом Data LLM в Doubletapp и расскажу, как и почему мы тестировали агентов, какие задачи давали и какие выводы из этого можно сделать для команды и бизнеса.

Содержание

⁃ Какой бенчмарк выбрать для теста кодовой модели?
⁃ Почему многие выбирают именно Codex/Claude Code и Cursor как компаньонов по разработке
◦ Claude Code
◦ Codex
◦ Cursor
⁃ Какие задачи брали для прогона
⁃ Результат
◦ Сравнение с публичными бенчмарками
◦ Сравнение с приватным Python-репозиторием
⁃ Итоговый рейтинг
⁃ Итоговый рейтинг на разных языках
⁃ Разбивка по языкам
⁃ Заключение

Разбираем Приказ ФСТЭК России № 117, который вступил в силу с 1 марта 2026 года и заменил действовавший более десяти лет Приказ № 17. В статье подробно рассматриваются новые требования к защите информации в государственных информационных системах, включая введение показателей Кзи и Пзи, переход к процессной модели управления безопасностью, ужесточение требований к кадровому составу и обязательность внедрения современных средств защиты.

Отдельное внимание уделено практическим аспектам применения: какие технические меры стали обязательными, какие сроки установлены для устранения уязвимостей, как изменилась архитектура защиты и почему у многих организаций возникают сложности с переходом. Рассматривается текущая ситуация на рынке, включая нехватку методических разъяснений и возможный пересмотр подходов к классификации систем.

Когда разработчик приходит в Next.js из обычного React SPA, он часто тащит с собой старую схему мышления. Есть поле ввода, значит будет useState. Есть поиск, значит будет useEffect. Есть список данных, значит будем следить за изменением состояния и вручную запускать новый запрос.

На маленьком экране это вроде работает. Но очень быстро выясняется, что в приложении уже не одно состояние, а три. Есть значение в поле, значение в URL, данные, загруженные по одному из этих значений. Потом появляется четвёртая проблема. Кнопки Back и Forward начинают вести себя странно. Ссылкой на результат поиска неудобно делиться. А отладка превращается в угадайку, потому что не до конца понятно, что именно сейчас считается главным источником правды.

В App Router это решается проще. Если фильтр является частью состояния страницы, его логично держать в URL. Тогда схема становится прямой: URL изменился -> сервер прочитал searchParams -> выполнил fetch -> отрендерил новый список. В этот момент Next.js начинает восприниматься как понятный инженерный инструмент.

Статья будет о том, как быстро начать работать с vLLM и vLLM Production Stack: от первого запуска модели до базовых режимов инференса через OpenAI-совместимый API. Разберем практические настройки и сценарии запуска — tool calling, thinking/non-thinking, мультимодальные и CPU-модели, а так же какие стартовые параметры сильнее всего влияют на память, производительность и стабильность. Отдельном рассмотрим полезные оптимизации для production-сценариев: FP8, Tensor Parallelism, KV-cache offloading, Speculative Decoding и ускорение холодного старта больших моделей.