Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Квантовый Интеллект - призрак AGI.

Самая невыдуманная история, случившаяся под Новый год.
Без лишних слов. Основополагающие определения, термины, названия и что к чему прикручено — давать не буду, все в свободном доступе.

В ноябре 1918 года Германская империя последней из блока Центральных держав подписала перемирие, признав тем самым своё поражение в Первой мировой. Британия и другие страны Антанты, испытавшие на себе разрушительность ночных бомбардировок с цеппелинов, решили запретить немцам строительство и эксплуатацию дирижаблей жёсткой конструкции. Все дожившие до конца войны машины должны были быть переданы державам-победительницам. Казалось бы, на этом история германского дирижаблестроения в целом и компании Zeppelin Luftschiffbau должна была окончиться. Однако её новый руководитель, сменивший умершего графа Фердинанда фон Цеппелина доктор Хуго Эккенер был полон решимости не допустить этого ни при каких обстоятельствах.

Газ Кнудсена и Статическая теория газов (СТГ)

Публикации моих статей  на ХАБРе дают мне очень много ценной ответной реакции:

- кто-то с интересом читает мои статьи  и ставит мне + в карму, тем самым позволяя мне продолжать публиковаться на сайте,

- некоторые даже дают очень полезные ссылки на старые технические издания, до которых я сам мог бы никогда и не добраться (тому пример «Вихревые аппараты» 1985г. из прошлой и позапрошлой  статей);

-кто-то въедливо ищет изъяны в моих рассуждениях и расчётах, стремясь опровергнут меня с позиций «общепринятых  теорий» из школьных и ВУЗовских учебников физики.

Я искренне признателен всем категориям моих читателе!

Так мне удаётся  получить критический взгляд на свои теории, и найти новые аргументы в их пользу.

Иногда я настолько проникаюсь замечаниями, что даже  радикально пересматриваю свою позицию на почти противоположную.

Так  в предыдущей статье про «принцип работы ВТР» я  признал свою ошибку в вопросе  определения  температуры струи воздуха,  истекающей из дроссельного отверстия, которая оказалась не такой  холодной на  самом срезе дроссельного отверстия, как я считал ранее.

Признание моей прошлой неправоты позволило мне использовать  чуть изменённую модель расчёта температуры струи на разных её участках. При этом новая  модель начала давать куда более вразумительные цифры, подтверждаемые уже в эксперименте на конкретной ВТР.

Данная  статья посвящена ещё одному замечанию от «активного критика», который натолкнул меня на изучение  широкой темы физических явлений с газами, о существовании которых ранее я не знал, хотя и задумывался о возможности существования подобного в реальности.

View Transitions API: полное руководство по плавным переходам в браузере

View Transitions API часто показывают на демках с одной карточкой. Но когда вы начнёте внедрять его в реальный проект с асинхронной загрузкой, React, кастомными анимациями и поддержкой старых браузеров, — окажется, что демки умалчивают о массе деталей.

В современных задачах анализа данных, от биоинформатики и нейробиологии до социальных и поведенческих исследований, обычно используется традиционный пайплайн обработки данных. Он почти всегда включает агрессивную предварительную фильтрацию признаков, снижение размерности (PCA и аналоги), а затем кластеризацию или обучение нейросетевых моделей.

На практике эти шаги считаются технически необходимыми и редко подвергаются сомнению. В этой статье я хочу обсудить, почему в исследовательском анализе такая практика может приводить к систематически некорректным выводам — и даже к созданию искусственных сущностей, не существующих в реальности. Код, эксперимент и комментарий кандидата биологических наук, сотрудника РАН Дарьи Романовой ниже.

В этом исследовании я проанализировал крупнейший немецкий сайт вакансий (более 600 000 объявлений), чтобы определить роли, в которых полностью или частично выполняются функции системного аналитика.

В статье рассмотрены названия позиций, требования работодателей, зарплаты, распределение по индустриям и топ работодателей в Германии. Результаты представлены в виде графиков и сопоставлены с данными по рынку США.

Продолжаю серию исследований зарубежных рынков труда, которую начал в прошлом году.

Тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0: модель успешно построила карту большого форума, собрала все сообщения в JSON и преобразовала их в готовый SQL‑дайджест, показав высокое качество генерации кода, но «залипла» при решении чисто логической задачи.

Итак, процесс поиска работы превратил меня в подопытного кролика для HR-бизнеса. За последнее время я прошел через руки пяти различных «специалистов» — от частных консультантов до компаний из топ-10. Цены на услуги варьировались от 7 до 450 тысяч рублей, а результат колебался между «ноль» и «комичный провал».
Но самое забавное началось, когда я сам вышел на рынок. То, что творится на собеседованиях, достойно отдельного стендапа. Под катом — хроники моих злоключений, портрет идеального абсурда в найме и описание рабочего пайплайна, который в итоге сложился.

В полупроводниковой отрасли и так цены растут как на дрожжах, а тут они еще подскочили на один из базовых, хотя и не самых известных материалов — сверхтонкую стеклоткань T-glass. Ее используют в подложках современных чипов, чтобы компенсировать тепловое расширение в многослойных корпусах. Японская Nitto Boseki, которая занимает большую часть этого рынка, подняла цены на 20–25%. Расширять производство компания пока не спешит, так что при растущем спросе со стороны серверных и ИИ-чипов дефицит сохраняется. Давайте разбираться, что происходит и чего ожидать.

Raspberry Pi разных поколений — одноплатник, переживший, и вполне успешно, несколько серьезных передряг: пандемийный дефицит компонентов, глобальные проблемы с логистикой и появление достойных конкурентов. Несмотря ни на что, эти зеленые платы много лет подряд разлетались как пирожки. Они становились основой для домашних серверов, ретро-гейминга, образовательных наборов и даже промышленных решений. Причина такой живучести простая: удачный баланс возможностей, открытой экосистемы и цены, которая долгое время оставалась доступной для большинства.

Но в последние годы ситуация стала меняться. Цены повысились, а объемы производства снизились, не в последнюю очередь из-за дефицита компонентов. Последствия не заставили себя ждать. В начале 2026 года фонд Raspberry Pi объявил о возвращении в производство модифицированной версии четвертой модели, выпущенной еще в 2019 году. В новой ревизии используется два отдельных чипа оперативной памяти вместо одного пакета большей емкости. Решение стало прямым следствием проблем на рынке RAM: рост цен и нестабильность поставок сделали прежнюю конфигурацию экономически невыгодной.

«Массив — самая важная структура данных в computer science», — Дональд Кнут (вольное изложение цитаты)

Простейшая структура данных

Массивы настолько просты, что мы иногда воспринимаем их, как нечто само собой разумеющееся. Смежная память, доступ за O(1): что тут ещё оптимизировать?

Всё.

Я работал над конвейером обработки пакетов сетевого коммутатора. Код был простым: считываем пакеты из кольцевого буфера (массива), обрабатываем их и записываем результаты в другой массив. Всё просто, правда?

Но производительность была ужасной. Мы обрабатывали 100 тысяч пакетов в секунду, хотя оборудование должно было справляться с 1 миллионом.

Профилировщик показал нечто странное:

$ perf stat -e cache-misses,instructions ./packet_processor

Performance counter stats:

450,000 cache-misses

1,000,000 instructions

450000 промахов кэша на 1000000 команд? То есть промах происходил раз в 2-3 команды. При простых операциях с массивами это не имело никакого смысла.

Проблема заключалась не в самих массивах, а в том, как мы их использовали.

Возможно многие увидят схожую проблему при использовании нейронок. Я уже достаточно долго и часто использую llm для личных и рабочих задач, автоматизирую свои воркфлоу и в моих кейсах модели эффективно справлялись со своими задачами пока не столкнулся с одним кейсом.

Этим кейсом оказался кейс по генерации интересной идеи: креатива нейминга до маркетинговой стратегии. Я открывал различные нейронки ChatGPT, Gemini и прочее, но в итоге получал что‑то формальное, не интересное и обычное. Проводил много времени в чате, менял температуру, но в итоге — это список идей, но от которых не появляется простое слово «Вау!!!» В итоге вместо решения конкретной задачи нет методологии, ни структуры, ни оригинальность.

Первая часть серии была про механизмы: как человек учится, как устроена деятельность, как работает мозг. Эта часть - про то, что человек не пассивный носитель этих механизмов. Он субъект, который сам определяет своё отношение к деятельности, строит стратегию жизни, действует из модели потребного будущего и стремится за пределы привычного.

Ещё недавно инвестиции в AI означали рост цен на акции, и это работало как рефлекс. Но теперь рефлекс сломан.

Знаете ли вы, что такое рынок AI? Это неконтролируемая аномалия, распространяющаяся внутри американской экономики.

Аналитики утверждают, что этот «рынок» — не то, что мы привыкли думать. Он мутировал в крупнейший финансовый пузырь в истории. А финансовые пузыри всегда заканчиваются одинаково — лопаются и рушатся.

Обычные люди, инвесторы-любители и техно-энтузиасты не обязаны всё это осознавать. Но финансовые эксперты уже бьют тревогу. Они видят закономерность.

В конце января легендарный инвестор и продавец без покрытия Джим Чанос заявил прямо: массивные инвестиции в AI-инфраструктуру, особенно в дата-центры и чипы, могут не оправдать вложенный капитал. И это явный признак пузыря.

Но предупреждающие знаки появились ещё раньше. В июне 2024 года Goldman Sachs поставил под вопрос окупаемость огромных инвестиций в AI. В отчёте отмечалось, что несмотря на сотни миллиардов долларов, вливающихся в индустрию, нет доказательств ROI и никаких чётких признаков революционного скачка производительности. Большинство вариантов использования AI оставались постепенными, а не трансформационными.

Позже McKinsey & Company опубликовала свой годовой отчёт о состоянии AI за 2024–2025 годы. Документ отмечал, что, несмотря на широкое внедрение технологии, только относительно небольшая доля компаний получала от неё измеримую экономическую выгоду. Разрыв между объёмом инвестиций и реальной отдачей оставался далёким от приемлемого.

Таким образом, когда мы говорим о рынке AI, мы должны понимать, что речь идёт об AI-хайпе. Этот хайп формирует финансовый пузырь исторического масштаба, подпитываемый колоссальными долгами и нереалистичными ожиданиями беспрецедентной высокотехнологичной прибыли.

Для запуска А/В теста необходимым минимумом является фиксация ошибок первого и второго рода, расчет MDE (минимальный наблюдаемый эффект). Однако при расчете результатов теста далеко не всегда получается достичь MDE заданного размера, в таком случае статистическая значимость результатов не будет достигнута. Помимо этого даже при статистически значимом результате существует вероятность ошибки, при которой наши результаты являются выбросом или просто случайностью. Как быть в таком случае?

ADAudit Plus умеет отправлять алерты по SMS. Telegram — это почти SMS, если закрыть глаза. Осталось убедить в этом сам ADAudit. Спойлер: ему всё равно, что отправлять, лишь бы URL проходил валидацию. А валидация там — та ещё боль.

Если вы когда-нибудь пытались настроить Telegram-оповещения в ADAudit, то знаете: готового решения нет. Есть форумы, где люди годами просят вендора добавить Webhook. Есть костыли с Python-скриптами, батниками и планировщиками. А есть способ, за который не стыдно.

Никаких внешних скриптов. Никаких «запустить программу». Только нативная настройка SMS-шлюза и одна правка в клиентском JavaScript.

Пару месяцев назад вышла статья от Google про тренды 2026 ИИ агентов

В их новом отчете «AI Agent Trends 2026» слово «LLM» отходит на второй план. Главный герой теперь — Agentic AI (Агентный ИИ).

Я изучил 50 страниц этого отчета, чтобы вам не пришлось, если кратко то

Спойлер: Google считает, что эпоха «чат‑ботов» закончилась.

Начинается эпоха «цифровых конвейеров», где люди не пишут код или тексты, а дирижируют ансамблем ИИ‑агентов.

Ниже — разбор 5 главных трендов, анализ нового протокола MCP и мой личный опыт попытки создать такого «оркестратора» в пет‑проекте (спойлер: это сложнее, чем кажется).

Углубленный взгляд на устройство работы New | Delete

Переопределение, new_handler, типы new, внутренняя реализация

В прошлой статье я рассказывал, как сделать несложную сигнализацию на Arduino.

Сегодня я расскажу, как она была модернизирована.

Компьютерный бизнес – довольно хлопотное предприятие, подводные камни которого мне не были видны «на берегу». Собственно, я и не собирался заниматься никаким купи-продаем, поскольку не видел в этом своего призвания. К тому времени большое количество моих знакомых и друзей уже активно занимались чем-нибудь.

Сосед Леха, например, промышлял всем, что попадалось под руку.
 - Стиралку надо? По оптовой цене, – мог позвонить он в самое раннее утро вывешиваясь из своей двери.
 - Ты же знаешь, у меня есть.
 - Друзьям кому-нибудь толкни? – напирал лёхин коммерческий авантюризм. За его плечом, насколько можно было разглядеть коридор, возвышалась мелкооптовая партия стиральных машин – их выпускал гражданский цех нашего ракетно-космического завода. Лёха там и работал – добавляя к зарплате вот такую «пушнину».