Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Хостинговые компании России устранили старые проблемы. Большинство хостингов стабильно держат соединения с крупными интернет-провайдерами (BGP-сессии с аплинками) и правильно объявляют свои IP-адреса в глобальной сети (route-объекты). Клиенты получают сервис высокого уровня без лагов.

Однако все эти достижения могут в один момент разлететься на кусочки.

Палеоантропология в последние годы напоминает детектив, где постоянно что-то случается. Только привыкнешь к одной версии расселения древних гоминин, как появляются свежие данные — и всё перестраивается. Яркий пример — черепа из китайского местонахождения Юньсянь. Их возраст пересмотрели, и выяснилось, что они на добрых 600–700 тысяч лет старше прежних оценок. Новый вариант — 1,77 млн лет. Это ставит под вопрос устоявшиеся представления о том, как «основатели» рода Homo покидали африканскую колыбель и насколько быстро осваивали огромные пространства Евразии.

Иногда так хочется прийти с работы, сесть за ПК и запустить что-нибудь максимально простое и ненапряжное — без сложных механик, диалогов на полчаса и микроконтроля. Чтобы можно было просто отключить голову и играть на автомате, наслаждаясь процессом. Если вспомнить лучшие изометрические или 2D-шутеры начала нулевых, то у многих первым всплывёт Crimsonland, кто-то обязательно назовёт Soldat, ну и, конечно, нельзя обойти стороной серию Alien Shooter со спин-оффами вроде Zombie Shooter. Все эти проекты цепляли своим незамысловатым, но безумно затягивающим геймплеем, позволяющим по-настоящему расслабиться и получить дозу адреналина. Именно за это их и ценили.

Если в начале нулевых хотя бы одна из этих игр стояла почти на каждом домашнем ПК или в любом уважающем себя игровом клубе, то сегодня, спустя годы, о них вспоминают всё реже. А зря! Сегодня хочу рассказать, почему Alien Shooter 2 до сих пор остаётся игрой, способной подарить отличный, бодрый геймплей без необходимости тратить на неё десятки часов: просто запустил в перерывах на 15 минут, покрошил в кровавое рагу инопланетных тварей и пошёл дальше заниматься своими делами! Ну и, конечно, я подготовил для вас готовую к запуску сборку проекта, в которой покажу, как запустить игру в высоком разрешении, убрать всё лишнее и сделать её максимально комфортной для прохождения сегодня. Ну что, начинаем!

Я работаю продуктовым дизайнером последние 7 лет. За последний месяц я в одиночку запустил 9 цифровых продуктов — без разработчиков, тестировщиков и девопсов. И самое странное: лучший результат я получил, когда перестал делать то, в чём разбираюсь.

Это не мотивационная статья про магию нейросетей. Это отчёт практика о том, как выглядит работа с ИИ, когда ты реально на нём строишь бизнес. С конкретными цифрами, косяками и неудобными выводами.

Семь миллиардов устройств. Тридцать пять лет истории. Linux 7.0 — это первое крупное обновление мажорной версии с 2022 года, и на этот раз цифра действительно имеет вес.

Ядро Linux — это та самая невидимая прослойка между вашим железом и всем, что вы делаете за компьютером. Именно оно решает, как ваш телефон общается с экраном и как Netflix стримит сериалы на ваш телевизор.

На нём работает Android. На нём держится большая часть интернета. Когда ядро меняется, миллиарды устройств в конечном итоге это чувствуют — замечаете вы это или нет.

Линус Торвальдс подтвердил смену версии и, в своей типичной манере, объяснил это простой арифметикой. «Я дошел до того момента, когда начинаю путаться в больших числах», — написал он. По его словам, у него уже почти закончились пальцы на руках и ногах, чтобы их считать.

Ядро прошло путь от 2.6 до 3.0, от 4.20 до 5.0, от 5.19 до 6.0. И вот теперь 6.19 превращается в 7.0. Никаких технических революций, привязанных к дате. Никаких сломанных API. Просто красивая цифра.

Но иногда новые крутые фичи идеально совпадают с символизмом момента. Только за первую половину окна слияния (merge window) в Linux 7.0 влилось 7 695 коммитов. Пятилетний эксперимент официально подошел к концу, в ядро завезли постквантовую криптографию и впервые прописали официальные правила для кода, сгенерированного нейросетями.

Я профессионально работаю с Linux уже больше 20 лет: в телекоме, цифровой медицине и deep-tech проектах. Я видел, как выходят и уходят разные версии ядра.

Какие-то из них важны. Какие-то — проходные. Но эта — действительно имеет значение.

Автомобильная компания была создана актером и музыкантом Николаем Фоменко. Marussia Motors построила 44 прототипа спортивных автомобилей и выпустила четыре серийных. Компания привлекала инвестиции и кредиты, активно занималась рекламой. Однако в апреле 2014 года Marussia Motors объявила о банкротстве, её имущество было выставлено на продажу. Рассказываем в нашей статье, что же пошло не так. И кому достались активы компании.

Всем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии.

Около полугода назад я был на соревнованиях в роли судьи. Пока шел турнир, у меня появилась мысль: а может ли ИИ помогать судьям? Не заменять их, а дополнять, например, фиксировать касания, отмечать моменты или собирать объективные данные по поединку. В теории звучит логично, но возможно ли это на практике?

До этого я работал с командой Programming Store над системой ИИ-видеоаналитики. Мы внедряли её на производствах, в ритейле, на промышленных площадках: анализировали видеопоток, распознавали события, считали метрики. Но спортивный зал в этом списке никогда не был.

Интересно, что несколько моих бывших коллег тоже занимаются кендо. Я рассказал им про эту мысль после турнира. Мы посмеялись, прикинули, что это может быть технически сложнее, чем кажется… и решили попробовать. 

Так начался наш эксперимент — научить систему видеть удары на татами.

Автор создал курс по JavaScript. И первое, что он хочет сказать: не надейтесь на курсы.

Ни на этот, ни на любой другой. Индустрия онлайн-образования продаёт ощущение прогресса вместо самого прогресса.

Ниже — почему, и что автор предлагает взамен.

В феврале 2026 года информационная служба Хабра выпустила 1015 публикаций (972 новости и поста, 7 лонгридов и 36 переводов). В текущем дайджесте представлены лучшие технические новости, переводы и лонгриды (отдельные большие публикации) инфослужбы Хабра, согласно оценкам пользователей.

В этой статье рассмотрим следующую задачу с МХТ 2023:

Цветные принтеры для печати используют минимум 4 разных красителя— циан,маджента,жёлтый,чёрный(CMYK).Любой из них может закончиться в самый неподходящий момент,и бежать в поисках нового картриджа— то ещё приключение. Можно ли заменить четыре контейнера в принтере на один с веществом или смесью веществ,способных менять цвет при определённых внешних воздействиях (температура, электрическое/магнитное поля и др.)? В зависимости от выбранного воздействия на бумаге должна появляться точка одного из четырёх цветов CMYK.При необходимости можно добавить второй контейнер с дополнительным реагентом, который будет расходоваться в пренебрежимо малых количествах по сравнению с основным “красителем”.

Мной было предложено следующее решение:

Во-первых определим, что такое тонер.То́нер — обладающий особыми свойствами чёрный или цветной порошок, который переносится с помощью электрографического принципа на заранее специальным образом заряженный фотобарабан и формирует на нём видимое изображение, которое затем переносится на бумагу.

Цвета CMYK показаны на следующем фото:

Я писал код всю свою жизнь. И сейчас осознаю — если бы я родился на 15 лет позже, я бы не написал ни одной строчки. Но я бы всё равно создавал отличные продукты.

Это не антиутопическая фантазия. Это траектория, по которой мы движемся. AI-агенты уже могут генерировать код, писать тесты, создавать миграции и отправлять pull request'ы. Вопрос, который не даёт мне покоя: когда AI пишет код, важна ли ещё архитектура программного обеспечения?

В моей предыдущей статье я исследовал инструменты и агентов, которые меняют IT-разработку — «что» революции AI. Эта статья идёт глубже. Она о «как» — как AI меняет наше мышление о коде, архитектуре и всей индустрии. Она объединяет мои личные размышления, разговоры с десятками разработчиков, исследования новых методологий и наблюдения за экосистемой в состоянии стремительной трансформации.

Как я создал робота шагохода с нуля и что в итоге у меня получилось.

Вдохновившись видео Алекса Корвина, я решил собрать своего робота. Начал с замеров сервоприводов и моделирования в FreeCAD. Процесс оказался нудным: детали ломались из-за тонкого пластика, пришлось переделывать. Купил бракованные сервы — хрустели и не работали. Заменил на нормальные, заодно переделал модели. С туловищем тоже намучился: косяки в расчётах, кривые крепления, лишние детали. Когда дошло до программирования, полез в чаты радиоэлектронщиков – там меня послали и начали насмехаться. Спас друг, помог дописать код. Добавил управление с пульта. В итоге робот пошёл. Такие вот дела, робот создан.

Data Mesh, Data Fabric, Lakehouse: разбираем модные термины

Data Mesh, Fabric, Lakehouse – все говорят, но никто толком не объясняет, чем они отличаются и можно ли их использовать вместе. Разобралась и делюсь структурированно и без воды.

➕ Сравнительная таблица и чек-лист: что выбрать под свою боль.

✔️Сохраняйте, чтобы больше никогда не путаться.

Если вы когда-нибудь разрабатывали мессенджер, то наверняка сталкивались с задачей выбора фотографий и видео для отправки. На первый взгляд кажется, что Apple предоставляет всё необходимое: UIImagePickerController, PHPickerViewController. Но стоит только копнуть чуть глубже, и оказывается, что стандартные компоненты не покрывают и половины того, что нужно в реальном продукте.

Как запускать LLM локально с LM Studio: Полное руководство 2026

Запускайте большие языковые модели оффлайн на своём компьютере — без API-ключей, без облачных зависимостей, полная приватность.

Как машины могут учиться так же эффективно, как люди и животные? Как машины могут научиться рассуждать и планировать? Как машины могут изучать представления восприятий и планов действий на нескольких уровнях абстракции, что позволит им рассуждать, предсказывать и планировать на различных временных горизонтах? В этой позиционной статье предлагается архитектура и парадигмы обучения для построения автономных интеллектуальных агентов. Она объединяет такие концепции, как конфигурируемая предсказательная модель мира, поведение, движимое внутренней мотивацией, и иерархические архитектуры совместного вложения, обучаемые с помощью самоконтролируемого обучения.

Этот документ не является технической или научной статьей в традиционном смысле, а представляет собой позиционную работу, выражающую мое видение пути к интеллектуальным машинам, которые учатся больше похожим на животных и людей образом, способны рассуждать и планировать, и чье поведение определяется внутренними целями, а не жестко запрограммированными инструкциями, внешним контролем или внешними вознаграждениями. Многие идеи, описанные в этой статье (почти все из них), были сформулированы многими авторами в различных контекстах и в различной форме. Настоящая работа не претендует на приоритет в какой-либо из них, но представляет собой предложение о том, как собрать их в единое целое. В частности, в работе выявляются предстоящие трудности. Также перечисляется ряд направлений, которые, вероятно, будут успешными или неуспешными.

Текст написан с минимальным использованием жаргона и с использованием минимальных предварительных математических знаний, чтобы быть понятным читателям с самым разным образованием, включая нейробиологию, когнитивистику и философию, а также машинное обучение, робототехнику и другие инженерные дисциплины. Я надеюсь, что этот материал поможет лучше понять контекст некоторых исследований в области ИИ, чья значимость иногда неочевидна.

В начале 2021 года я взялся написать игру для компьютера, которому тогда было уже 40 лет — речь о его благородии Commodore 64. Релиз игры Cab Hustle наконец состоялся осенью 2022 года, после того, как я в течение нескольких месяцев эпизодически добивался по ней некоторого прогресса. В начале 2023 года я также выпустил версию этой игры для ПК.

Ollama выложили новую модель qwen3.5:122b которая уже умеет видеть. Потестировав на логику, написание скриптов она оказалась весьма неплохой, на уровне наверное gpt-oss:120b.

Но в отличии от gpt-oss она еще может обрабатывать картинки. И я ради интереса загрузил ей карикатуру на Дональда Трама, кто не знает, это руководитель такой страны как америка. Кто не знает что такое америка, могу рассказать в комментариях.

Этот месяц оказался достаточно насыщенным в плане новых моделей. Пока одни разработчики только анонсировали обновления, другие уже успели выкатить полноценные релизы. В итоге февраль подарил нам сразу несколько громких новинок: Gemini 3.1 Pro, ChatGPT 5.3 Codex, Nano Banana 2, Seedance 2.0 – и, конечно, главных для сегодняшней статьи: Claude Sonnet 4.6 и Claude Opus 4.6.

Обе модели от Anthropic я уже успел поюзать достаточно, чтобы составить о них какое-то мнение. Именно поэтому решил не держать тесты при себе, а оформить их в сравнение – как это уже было в прошлой статье про ChatGPT 5.2 Pro и Gemini 3.1 Pro.

Сразу скажу: никакого официального крупного бенчмарка здесь не будет. Это сугубо личный эксперимент, затеянный из собственного любопытства. Тем не менее, если вы сами выбираете между этими двумя моделями или просто следите за развитием ИИ, возможно, статья поможет вам подметить что-то полезное: плюсы, минусы, неочевидные нюансы каждой из версий.

Что ж, принимайте стратегически удобное положение – я приступаю.

OpenAI 5 месяцев строили продукт без единой строчки ручного кода — миллион строк, 1500 PR, 7 инженеров. Разбираю их подход «harness engineering» и что из этого можно применить уже сейчас: как организовать AGENTS.md, почему скучные технологии побеждают, и зачем нужна архитектура с первого дня.