Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Серверное железо долго оставалось предсказуемым рынком. Администраторы заранее прикидывали, сколько стоит апгрейд стойки или строительство дата-центра. 

Но в последний квартал всё наперекосяк. То, что вы раньше заказывали без лишних вопросов, теперь заметно дороже, и поставки растягиваются на месяцы. Производители предупреждают о дефиците.

Давайте разбираться во всем этом.

Прошло около двух месяцев с тех пор, как финансовый директор OpenAI Сара Фрайар вызвала ажиотаж одним заявлением. На конференции Wall Street Journal Tech Live в Напе, Калифорния, она публично заявила о необходимости государственных гарантий для крупномасштабных проектов в области ИИ. Если перевести упомянутые ею цифры в доллары, примерно получится 1,4 триллиона долларов. Речь идет о таких проектах, как Stargate.

В тот же день Сэм Альтман бросился тушить пожар в X, настаивая на том, что компания не ищет подачек. Фрайар также быстро отозвала свое заявление в посте в LinkedIn. Но слова не забываются, и сегодня, в начале определяющего для отрасли 2026 года, пыль улеглась, и мы можем трезво взглянуть на произошедшее.

Это был не пиар-прокол, а в каком-то роде признание реальности: самый дорогой стартап в мире исчерпывает способы оплачивать свои счета.

И хотя самые преданные поклонники Сэма до сих пор верят ему, дела у OpenAI на самом деле обстоят гораздо хуже, чем он пытается убедить инвесторов и партнеров. Уже не кажется немыслимым, что OpenAI может столкнуться с банкротством, а Сэм Альтман – с забвением.

Не торопитесь. У этой истории может быть совершенно иной конец, которого большинство наблюдателей не ожидают.

Идея офлайн-оценки в общем-то не нова, и довольно логична — хочется еще до запуска A/B тестов хотя бы примерно прикинуть, получилось ли у нас улучшить модель рекомендации, или лучше оставить все как есть. Такой подход здорово экономит нервы и ресурсы: повышает шансы на «зеленый» свет в тестах, отсекает заведомо провальные идеи и не заставляет ML-инженеров зря тратить время на решение ненужных инфраструктурных задач.

Меня зовут Рустам Муртазин, я senior аналитик в отделе ML-аналитики (про отдел в целом и наши задачи можно почитать в этой статье) и в этой статье я расскажу про особенности офлайн оценки моделей рекомендаций в музыкальном сервисе Звук.

Мы опубликовали первые итоги ежегодного Большого опроса сообщества разработчиков 1С - в этом году в нём приняли участие более 10 000 человек, что стало рекордом. Такие выборки редко встречаются в нишевых профессиональных исследованиях, поэтому данные полезно читать не как «истину в последней инстанции про весь рынок», а как достаточно надежный срез активного сообщества: как люди реально работают, чем пользуются, где буксуют процессы и что происходит с удалёнкой, инструментами и доходами.

По портрету участников видно, что опрос заполнили в основном опытные специалисты. 52,2% респондентов программируют почти каждый день, ещё 16,8% используют программирование как часть своей работы. 60,7% работают в ИТ более 10 лет, и лишь около 10% имеют стаж менее двух лет. Самая многочисленная возрастная группа - 35–44 года (36,2%), далее - 45–54 (27,8%). По ролям большинство - штатные сотрудники (71%), около 10% - владельцы или совладельцы бизнеса....

Фотошаблоны - один из тех «невидимых» расходников, без которых не делается большая часть микроэлектроники и микроустройств. Именно они задают точный вид будущего изделия, определяя расположение дорожек, отверстий и контактов.

В этой статье мы поговорим о создании фотошаблонов для микронных топологий и разберем:

1. что такое фотошаблон

2. как его делают традиционным способом

3. какие особенности и преимущества у лазерного подхода

Также покажем, как на специализированном лазерном оборудовании МикроСЕТ инженеры изготавливают фотошаблоны и индивидуально подбирают технологии лазерной обработки под задачу, материал и требования конкретного клиента.

Привет, это Саша Константинов из Cloud.ru. Недавно в статье я рассказал, как после ухода Notion развернул базу знаний в облаке на Wiki-движке Outline, потому что хотел хранить данные и управлять ими самостоятельно и без ограничений, чего не может дать SaaS. И что самое главное, я хотел дорабатывать решение под свои требования.

В этой части истории сосредоточусь на том, как я еще упростил себе жизнь и добавил в базу знаний AI-помощника. Он помогает мне, когда нужно быстро просмотреть тезисы нескольких статей на общую тему или найти ответ на конкретный вопрос в документах по работе. Для доступа к базе я сделал Telegram-бота с подключением через MCP-сервер. Расскажу, как все устроено, поделюсь процессом настройки и интеграции компонентов. 

Разберем самые популярные и удобные способы тестирования в спортивном программировании: Стресс-тесты, дебаггеры, проверка граничных условий. Обсудим, что делать, когда вердикт вашего решения WA или TL.

Как 750 миллионов человек тренируют ИИ каждый день, не подозревая об этом

Мы когда-то предполагали, что ИИ должен наблюдать за нами, чтобы учиться. Федеративное обучение доказывает обратное – и сегодня мы увидим, как это работает, через простые диаграммы.

Прямо сейчас, пока вы это читаете, клавиатура на вашем смартфоне тихо становится умнее.

Я не сказала "учится", я сказала "становится умнее". Есть разница.

Работающая на ИИ и машинном обучении, клавиатура вашего телефона учится на том, как вы печатаете, отслеживая часто используемые слова, поток предложений и даже эмодзи, которые вы добавляете не задумываясь. Со временем она становится настолько точной, что может предсказать, напечатаете ли вы "Вообще-то" или "кстати", прежде чем вы закончите мысль. Это выходит за рамки простого статистического сопоставления паттернов, которое часто предполагается в таких функциях, как Smart Compose.

А теперь другая часть: Google не имеет доступа к содержанию каких-либо сообщений, которые мы печатаем.

Постойте! Что?

В 2026 году классический интернет-маркетинг в формате организовали “трафик - получили продажи - повторили” не работает. За предыдущие годы мы в этом убедились. Трафик стоит столько, что первая покупка клиента в лучшем случае выводит вас в ноль (нет, не выводит). Чаще в глубокий минус. Пример, стоимость лида в салон красоты в районе Хамовников стоит около 30-35 тыс рублей, в лучшем случае. И нет, в e-commerce, в horeca и медицине ситуации не утешительнее.

Бизнес сегодня это не про то, как нагнать людей/привлечь трафик. Это про то, как удержать того единственного, кто к вам зашел, и заставить его купить пять раз. А потом еще привести знакомых.

Если путь клиента приводит к пункту: сливать клиента сразу после покупки, мы проиграли. 

Мы выбрали другой путь. Тестировать гипотезы и искать варианты. 

Что можно сделать? Работать над тем сколько приносит клиент и давать ему такой сервис, продукт, что это продвигает нас дальше. Более умными словами: работать над нашим P&L.

Рассказываем, как делали это через Telegram Mini Apps (TMA):

Intel 8086 часто вспоминают как точку старта x86, но куда интереснее заглянуть внутрь и понять, как он «думает» на уровне железа. В этой статье разбираем, как микрокод не просто запускает операции, а фактически настраивает АЛУ: одна микроинструкция выбирает режим, следующая забирает результат, а между ними работает логика, которая склеивает поля микроинструкций с опкодом (включая загадочную XI‑подстановку). По пути – кристалл под микроскопом, PLA, LUT‑подобная конструкция АЛУ и те самые углы CISC, из‑за которых простых ответов тут не бывает.

Про SAFe и масштабирование Agile на десятки команд есть много статей. Но про визуализацию этого процесса материалов не так много. В итоге остается вопрос, как организовать работу так, чтобы сотни людей видели и общую картину, и свою часть задач? Покажем в этой статье — с канбан-досками для каждого этапа внедрения.

Шаблоны всех досок есть в статье.

Встав утром и посмотрев в профиль, отметил: на Хабре много лет, писал статьи, писал код. И ни разу не писал о коде на Хабре. А вообще-то разработчик. Поззорище! Пора исправляться.

Поговорим о классической (и болезненной) проблеме кодирования "присваивание вместо равенства" которая в любой момент может создать очень много проблем. О логическом источнике этой ошибке, и о способах решения.

Ну и ещё слегка вспомним "Звездные войны" :)

Claude умеет многое, но в реальной работе чаще всего ломается на рутине: стиль, шаблоны, чек-листы, критерии, инструменты. Agent Skills решают это прагматично: вы один раз упаковываете процедуру в папку со SKILL.md, и Claude подхватывает ее по ситуации. В статье простое объяснение, как это устроено, чем Skills отличаются от Projects/MCP, и как я упаковываю скиллы для моих повседневных задач.

Ранее мной уже был опубликован цикл статей по теме SD-WAN. В некоторых статьях раскрывались детали работы решения Kaspersky SD-WAN. Делюсь, если интересно: первая, вторая, третья.

Новая статья – их продолжение. В конце 2025 года был выпущен новый релиз продукта Касперский SD-WAN версия 2.5, в который были внесены существенные изменения в функционал, обеспечивающий стабильность связи. Здесь детально разберу механизмы балансировки в режиме нестабильности связи и способы борьбы с такими проблемами в версии 2.5.

В 1978 году Intel представила процессор 8086 — революционный чип, приведший к созданию современной архитектуры x86. Однако в отличие от современных 64-битных процессоров, 8086 был 16-битным. Его арифметически-логическое устройство (АЛУ, ALU) работает с 16-битными значениями, выполняя арифметические операции (например, сложение и вычитание), а также логические операции, включающие побитовые AND, OR и XOR. АЛУ процессора 8086 — сложная часть чипа, выполняющая 28 операций1.

В этом посте я расскажу об управляющих АЛУ схемах, генерирующих сигналы управления конкретных операций. Этот процесс сложнее, чем можно было бы ожидать. Во-первых, команда машинного кода приводит к исполнению множества команд микрокода. Использование АЛУ — это двухэтапный процесс: одна команда микрокода (микрокоманда) конфигурирует АЛУ под нужную операцию, а вторая микрокоманда получает результаты из АЛУ. Кроме того, на основании микрокоманды и команды машинного кода схема управления отправляет в АЛУ сигналы управления, переконфигурируя его под нужную операцию. Таким образом, эта схема становится источником «клея» между микрокомандами и АЛУ.

На фотографии показан процессор 8086 под микроскопом. Я разметил основные функциональные блоки. Архитектурно чип разделён на блок интерфейса шины (Bus Interface Unit, BIU) в верхней части и блок исполнения (Execution Unit, EU) внизу. BIU занимается действиями с шиной и памятью, а также упреждающей выборкой команд, а EU исполняет команды. В правом нижнем углу находится ROM микрокода, хранящее микрокоманды. АЛУ (ALU) находится в левом нижнем углу; биты 7-0 расположены сверху, биты 15-8 — снизу, а между ними расположена схема флагов состояний. Темой этой статьи станет схема управления АЛУ, выделенная внизу красным цветом.

Года три назад я заказала книгу В. Вересаева довольно привычного российского издательства: твёрдая обложка, приятная бумага, хороший шрифт. Но читать я её не смогла: неправильные переносы, разрывы строк, опечатки… Мне сложно понять, как такое могло произойти с книгой, пережившей столько переизданий, но факт остаётся фактом. Вересаева я купила чуть позже в букинистическом, но неприятный опыт оставил осадок. А ведь работая со статьями на Хабре вот уже 10 лет, я сформировала немало «автоматизмов»: какие-то мелочи модераторы исправляют, практически не думая о них, но в то же время эти мелочи могут испортить впечатление о статье и вызвать такое же глухое раздражение читателей, как та новоизданная книга.   

Мы немного исследовали тему и решили поделиться наблюдениями. Давайте постараемся сделать статьи лучше.

В статье разберем, как быстро создать собственного ИИ-агента с RAG, SQL-базой и поиском в Интернет на базе smolagents от Hugging Face. Предполагается, что у слушателей минимальные знания про ИИ-агентов, но есть некоторые знания в Python и базах данных.

Сразу извиняюсь за то, что представленный код далек от идеального, а статья поверхностна. Правильно будет воспринимать этот материал как вводный гайд по теме ИИ-агентов. Тем не менее статья может быть полезна в контексте автоматизации задач и процессов.

Сейчас из всех утюгов валятся новости про ИИ-ассистентов или ИИ-агентов, и о том, как они могут облегчить жизнь пользователям и срезать косты в некоторых бизнес-процессах. Эта тема заинтересовала и меня, поэтому я решил разобраться, как создать собственного ИИ-агента.

Итак, на сегодняшний день для создания ИИ-агентов существует несколько популярных фреймворков.

Зачем вообще давать роботам чувствительную кожу? Кроме как для моделей из «особой индустрии». Дело в том, что изначально рабочие машины проектировались под заводы. Где все внутреннее помещение – это четко ограниченная среда, со строгими протоколами и работой линий. Но если «вытащить робота с завода», он столкнется с хаосом и непредсказуемостью мира. И даже «стоп-кран», не будет спасать ситуацию, ведь нужно не пасовать, а адаптироваться к внешним изменениям. Поэтому и нужна эдакая надстройка в виде чувствительности, чтобы роботы могли сосуществовать рядом с нами, как адекватные ассистенты.

В этой статье я открою капот своей системы, которая по голосовухе в телеграме сразу делает новые фичи на живых проектах. С появлением LLM я безоговорочно верил в то, что голос станет следующим важным интерфейсом — и вот наконец технологии всех частей достаточно созрели, чтобы собрать своего персонального AI-ассистента, который и код из бара напишет и в пробке за рулем кофеек на маркетплейсе закажет.

Поговорим про целеполагание, архитектуру, ASR, TTS, таск-трекинг, ai-агентов, написание кода ллмками, авто-комиты и пошагово пройдемся по моему end-to-end пайплайну, который себя блестяще показал и выглядит как что-то из фильмов про будущее, которое уже наступило.

Привет, Хабр!

Меня зовут Альбина Алдабергенова, я – руководитель продукта BIM Data Service в ПИК.

Продолжаем серию статей об экосистеме ПИК. В предыдущих материалах мы уже рассказали историю ее формирования и разобрали несколько инструментов: Family Manager, PikTools и BIM Inspector.

Сегодня расскажу о продукте BIM Data Service, который превращает «цифровой двойник» здания в единый источник общих данных. А также о том, как мы автоматизировали один из самых непростых процессов в строительстве — расчёт сметы.