Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Для Альтмана игра почти окончена

Как первые клубы дыма, поднимающиеся от «Гинденбурга», ранние предупреждающие знаки о неминуемом и неизбежном катастрофическом разрушении OpenAI теперь неоспоримы. Это проблема, потому что в отличие от «Гинденбурга», который нёс груз богатых элит, груз OpenAI - это экономика США. Мы все видим дым. Однако команда дирижабля OpenAI, его фанатичные пассажиры и недалёкие люди, которым поручено заботиться о его драгоценном грузе, достигли уровня массовой истерии безумного отрицания и утверждают, что всё в порядке и что они на самом деле на курсе к приземлению в раю. Между тем остальные из нас знают, что нет дыма без огня, и даже крошечная искра может взорвать эту гигантскую бомбу прямо нам в лицо. Вот как OpenAI вот-вот рухнет, как «Гинденбург».

В эпоху цифровизации, Вы когда-нибудь задумывались, существуют ли способы значительно снизить затраты на разработку ИТ-решений? И речь не про жалкую экономию в 5-10%, а именно экономию в разы, когда от прототипа до ввода в промышленную эксплуатацию - достаточно несколько дней разработки. Не месяцы, не годы, а именно дни. Особенно это актуально для инжиниринговых, конструкторских или производственных компаний, которые по своей сути не являются разработчиками ИТ, но вынуждены здесь и сейчас обеспечивать собственные нужды различными ИТ-решениями.

За 8 дней частичной занятости я собрал RAG-систему на NestJS + PostgreSQL (pgvector), которая обрабатывает ~11 000 чанков документов.

Первая версия отвечала около 4 минут, после оптимизации - 40–60 секунд.

Главный вывод: RAG - это не «векторный поиск + LLM», а в первую очередь подготовка данных, фильтрация контекста и аккуратная работа с промптами.

Оценивать технических кандидатов становится всё сложнее по мере роста возможностей ИИ. Тестовое задание, которое сегодня хорошо разграничивает уровни квалификации, завтра может быть тривиально решено моделью — и полностью потеряет ценность как инструмент отбора.

Разбираем бинарный формат Firebird по байтам: структура страниц, транзакции, MVCC. Пишем утилиту на Delphi для восстановления данных, когда gfix и gbak бессильны.

Вряд ли Стивен Сассон, инженер компании Kodak, понимал, какой гвоздь вбивает в крышку гроба своего работодателя. В 1975 году он  представил новейшую разработку: устройство на CCD-матрице, разрешением 100 на 100 светочувствительных элементов. Устройство могло фиксировать яркость по каждому элементу и записывало результат на магнитную пленку. 

Это событие считается важнейшей вехой в появлении цифровой фотографии. 

Появление “цифры” резко изменило сам подход к фото. И дело не только в том, что появилась возможность моментально смотреть результат съемки или делать неограниченное число кадров. Изменилась сама концепция фотографии. Именно про это мы и поговорим сегодня. Обсудим техническую реализацию цифровых камер, особенности их конструкции, затронем обработку. И, конечно же, уделим время вычислительной фотографии. Добро пожаловать в мир без пленок!

X опубликовали репозиторий с исходным кодом своих рекомендательных алгоритмов в 2023 году. Там нет конкретных весов и многих переменных, но есть общие принципы. По репе можно понять общую механику того, как именно контент попадает в ленту.

Похожие рекомендательные системы используются и в других соцсетях.

Главная проблема — из сотен миллионов ежедневных твитов невозможно прогнать через тяжелую Ranker-нейросеть каждый. Поэтому используются быстрые алгоритмы, чтобы отобрать топ кандидатов (конкретное число скрыто в params.rs). Для out-of-network контента X использует SimClusters — алгоритм, который находит сообщества пользователей с похожими интересами. Если вы попали в кластер "Любители Rust", а пост популярен в этом кластере, он попадёт в кандидаты, даже если вы не подписаны на автора.

Потом идёт второй этап — Grok-трансформер, который для отобранных кандидатов предсказывает вероятность 19 различных действий (лайк, ретвит, ответ, шер в личку и другие).

«Сколько платят в QA» — вопрос не про цифры, а про роль. Анализ зарплат QA-вакансий за 2025 год по данным 2500 объявлений показывает, почему manual и junior остаются в нижнем сегменте рынка, а automation и fullstack-специалисты получают существенно больше.

В начале 2026 года стало понятно, что с рынком видеокарт происходит что-то весьма серьезное. То, что раньше выглядело как временные перебои или спорадические скачки цен, больше не похоже на случайность. За этим стоят вполне конкретные причины — от решений производителей и до того, как сейчас распределяются мощности и ресурсы внутри отрасли. Давайте разберемся, что происходит с поставками видеокарт и к чему это в итоге приводит. Поехали!

В реальности всё полно оттенков: ничего чисто чёрного или белого, то же в машинном обучении, тк решения редко бывают абсолютными. Возьмём задачу: нейросеть анализирует фото еды и определяет, это пицца, суши или салат. Для двух классов хватит сигмоиды, но с несколькими нужна функция, которая раздаст вероятности по всем вариантам, чтобы их сумма была точно 1. Вот где и выходит SoftMax- стандарт для многоклассовой классификации. Сегодня разберём её от А до Я: интуицию, шаги, формулы и хитрости.

Вы всё еще считаете ширину дорожек по калькулятору? Поздравляю, вы вступили в секту «Я верю стандарту, потому что его написали умные люди». Правда в том, что ваши расчеты — это фейк-ньюс, основанный на «черновике» 70-летней давности. В этой статье мы похороним «золотые правила» топологии, разберем, почему ваш многолетний опыт мешает вам проектировать современные платы, и выясним, как слепое следование гайдам привело к краху топовых видеокарт RTX 3080. Читать на свой страх и риск: после этого ваша инженерная реальность никогда не будет прежней.

Атли уже 15 лет обучает бизнесменов и топ-менеджеров креативности и инновациям. Через его курсы прошли миллион человек по всему миру. Сегодня он работает как педагог и исследователь: учит и изучает, как люди могут раскрыть и усилить свои творческие способности, используя ИИ.

Привет, Хабр! (И тебе, случайный читатель, который думает, что "код - это магия", а процессор - маленький гномик, который внутри ноутбука читает for i in range(10) и послушно бегает кругами.)

Сегодня разберёмся с вопросом, который в какой-то момент приходит в голову каждому разработчику, а потом быстро вытесняется дедлайном:

Как вообще компьютер “читает” Python или 1С или любой другой язык программирования, если он понимает только 0 и 1? И почему ваш идеальный код иногда превращается в "segmentation fault" / "Неопределённая ошибка" / “Пользователь не найден (хотя он сидит напротив)”?

Вот и мне спустя годы в разработке пришла идея изучить этот ваш старомодный Computer Science и понять вообще, что такое программа и компьютер на самом деле.

Поехали. Будет без хардкора уровня “компилятор за 21 день”, но с понятными аналогиями, для статьи упростил всё до минимума. Реально постарался переварить информацию и выдать её в красивой упаковке. Кстати, в статье будут примеры из двух разных миров Python и 1С, так что будет интересно…

Запрос к языковой модели выглядит как обычный текст, но по сути он выполняет роль интерфейса управления. Малейшее изменение формулировки может заметно повысить точность, ясность и практическую применимость результата. Почему так происходит и как формулировать запросы так, чтобы выжимать из модели максимум?

Это вторая часть серии «Базовый минимум», в которой собраны основные техники промпт-инжиниринга для повышения качества и стабильности ответов больших языковых моделей.

Задача автоматического анализа рентгеновских изображений багажа на первый взгляд кажется прямолинейной. Есть изображение, есть опасные предметы, значит можно научить систему их находить.

На практике всё оказывается сложнее. Ограничения физики, особенности данных, человеческий фактор и реальная работа ИИ накладывают множество условий и компромиссов.

В этой статье я попытался разобрать эту задачу целиком и собрал основные ограничения, с которыми приходится сталкиваться при работе с интроскопами и алгоритмами компьютерного зрения.

Fine-tuned Qwen2.5-0.5B для классификации обращений в поддержку: intent, category, urgency, sentiment, routing — всё в одном JSON. Модель 350 МБ, работает на CPU, стоимость инфраструктуры $10/месяц. Рассказываю как обучал, квантовал и деплоил.

В PostgreSQL устранили проблему невозможности выполнить контрольную точку на большом кэше буферов. В статье описываются условия возникновения проблемы, даётся пример диагностики статистики ввода-вывода в ситуациях, когда процесс checkpointer не успевает очищать свой круговой буфер. Также приводится алгоритм синхронизации файлов данных.

Для Альтмана игра почти окончена

Как первые клубы дыма, поднимающиеся от «Гинденбурга», ранние предупреждающие знаки о неминуемом и неизбежном катастрофическом разрушении OpenAI теперь неоспоримы. Это проблема, потому что в отличие от «Гинденбурга», который нёс груз богатых элит, груз OpenAI - это экономика США. Мы все видим дым. Однако команда дирижабля OpenAI, его фанатичные пассажиры и недалёкие люди, которым поручено заботиться о его драгоценном грузе, достигли уровня массовой истерии безумного отрицания и утверждают, что всё в порядке и что они на самом деле на курсе к приземлению в раю. Между тем остальные из нас знают, что нет дыма без огня, и даже крошечная искра может взорвать эту гигантскую бомбу прямо нам в лицо. Вот как OpenAI вот-вот рухнет, как «Гинденбург».

Сейчас уже никого не удивить блокировками карт/счетов по подозрению в "мошенничестве" или "отмывании денежных средств". Особенно, после 01.01.2026.

Но летом, прошлого года, блокировки за "отмывание" были еще в диковинку и моя статья
"Если вам звонят из службы безопасности банка — будьте осторожны. Это может быть служба безопасности банка" - вызвала бурное обсуждение.

Я обещал, что расскажу чем все закончилось и дам несколько советов тем, кто попал в эту ситуацию (на примере собственного опыта). Мне таки удалось снять с себя подозрение в "отмывании".

Думаете это было легко?

Пока один эксперт за три недели запускает свой курс и покупает новую квартиру, другой — годами продаёт консультации, выгорает и не понимает, как зарабатывать больше. И разница между ними не в харизме, таланте или гениальности. Разница — в понимании одной простой вещи: как правильно масштабироваться