Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Откуда берутся законы физики, почему константы именно такие, и при чём тут оператор из высшей математики?

Я человек науки, ввиду своей специальности, хоть и далёкой от академической физики. Я работаю врачом, а в свободное время занимаюсь писательством. В прошлом году я написал научно-фантастический роман «Командная строка», где главный герой мог менять причинно-следственные связи с помощью специальных команд.

И вот недавно, пытаясь найти логичное научное объяснение таким манипуляциям с реальностью, я наткнулся на нечто невероятное: рабочую, самосогласованную систему законов физики.

Self-hosted AI-платформа на Docker: N8N, Ollama, Open WebUI, Qdrant, Whisper. Автоустановка, 152-ФЗ. Разбор архитектуры, benchmark топовых моделей декабря 2025 (DeepSeek-R1, Llama 3.3, Qwen 2.5), метрики на CPU/GPU, расчёт TCO.

2025 год окончательно добил иллюзию, что холодные наборы ещё что-то решают. Клиенты стали мгновенно различать живую речь и AI-скрипты, а попытки «дожать» через телефон вызывают не конверсию, а отписку.

За 18 лет в продажах я видел разные эпохи: от марафонов по 200–300 наборов в день до отделов, которые продают почти без участия менеджеров. И изменения последних двух лет оказались куда глубже, чем просто отказ от старых техник.

Сегодня результат дают не «герои», а системы — и эта разница особенно заметна, если сравнить корпоративную школу «Билайн», индивидуальную глубину Resulting и массовые процессы GeekBrains.

Почему рынок так резко сменил направление?
И куда всё движется в 2026 году?

Покажу на реальных кейсах — от прямых продаж до EdTech.

Есть у каждого такая железка. Купил вроде бы «для дела», а потом годами используешь как угодно, только не «для дела». У меня это мини ПК CHUWI CoreBox с Ubuntu под капотом. Он был и прокси, и NAS, и VPN, и сервером Lineage 2 (три человека играли, один из них я, второй — жена), и даже чем‑то вроде цифровой кладовки для вещей, которые жалко удалять, но которыми невозможно пользоваться (все было убито, потому что хранить хлам и ждать, когда он пригодится — плохо).

Когда то я купил себе 3D принтер просто поиграться. И в какой‑то момент неожиданно понял, что это одно из самых крутых хобби, которые у меня вообще были. В 3D печати есть что‑то удивительно честное и созидательное: ты делаешь модель, нажимаешь кнопку, и через пару часов держишь в руках вещь, которой раньше не существовало. Даже если это маленькая бесполезная мелочь вроде берущегося за голову дракончика или держателя для зубочисток, ощущение «я это создал» работает и присутствует. И вот тогда мне и пришло в голову, что хочется собрать свою библиотеку моделей, чтобы печатать что угодно в любую секунду.

Ах да, к сути...

Привет, Хабр! Хочу поделиться историей создания Aether Monitor+ — простого и легкого монитора системы, который стал моим верным спутником в работе.

Как известно, в Линуксе можно всё — главное, знать как :) В этой статье хотелось бы рассказать начинающим линуксоидам о такой интересной возможности, как использование алиасов. В повседневной работе нам приходится использовать различные команды. Как правило, большинство из этих команд повторяется в различных комбинациях. Простейший пример – создание каталога с последующим переходом в него.

Как я построил полностью изолированную пентест-лабораторию и почему ИИ нельзя доверять

Уже месяц я изучаю создание пентест-инструментов (назовем это так, чтобы с модерацией проблем не было :-)) по книге "Black Hat Go", и до недавних пор я тестировал малварь на своём хосте, ибо в них нет ничего опасного, это простейшие утилиты по типу TCP-сканера.

Значит, нужно построить свою виртуальную и изолированную лабу. В них должно быть минимум 3 машины: Windows 11 в роли жертвы, Ubuntu server lts в роли C2 сервака, и, конечно, классический Metasploitable2 опять же в роли жертвы.

Соседка в подгорицком коворкинге Даша (уезжает летом в Сербию из‑за нового закона о странцах) вернулась из МУПа, подавала документы на последнее продление. Рядом сидит Милош (черногорский серб, негодующий по поводу нового закона о странцах, который, вероятно, знатно так побьёт местную экономику). Я (тоже закрываю юрлицо из‑за нового закона о странцах) собираюсь на улицу перекусить чорбой...

Здравствуйте, дорогие друзья!

Кто давно следит за развитием проекта, помнит, что одним из больных мест ReactOS была поддержка USB.

При тестировании на реальном железе с большой вероятностью система выпадала в BSOD из-за USB-драйверов.

Даже если вы использовали PS/2 мыши/клавиатуры, то простое подключение/отключение флешки могло "уронить" систему.

Но, недавно, разработчик @The_DarkFire__ внёс ряд исправлений в USB-драйвера, которые исправляют данные проблемы с USB в ReactOS на реальном оборудовании!

Рассматривается фреймворк marimo, названной в честь аквариумной водоросли, изображенной на заставке к статье. marimo позволяет работать с блокнотами — текстовыми файлами Python, ячейки блокнотов представляют собой декорированные функции Python. Переменные в ячейках реактивные, изменение значения переменной в ячейке приводит пересчету всех ячеек, где есть ссылки на данную переменную. Это позволяет представить вычисление ячеек блокнота в виде направленного ациклического графа, решает проблему скрытых состояний и воспроизводимости вычислений, имеющуюся в блокнотах Jupyter.

Наряду с ячейками Markdown и Python в marimo предусмотрены ячейки SQL, можно делать запросы не только к реляционным базам данных, но и фреймам данных pandas, polars, имеются удобные виджеты для работы с данными. По сравнению с Jupyter расширены возможности Markdown, в тексте могут отображаться значения переменных из других ячеек, виджеты пользовательского интерфейса, подсвеченный исходный текст, различные диаграммы.

В marimo встроен мощный редактор, позволяющий, редактировать и выполнять исходный текст Python, осуществлять интерактивную визуализацию с помощью библиотек altair, matplotlib и plotly, разрабатывать приложения с графическим пользовательским интерфейсом, легко переключаться между режимами редактирования, выполнения приложения, показа презентации.

Приложения marimo интегрируются в веб-приложения Flask, FastAPIи FastHTML.

Локальные LLM для кода — пока мусор. По крайней мере на M1 Max 32GB

Тестировал 5 моделей на реальном проекте. Результат:
qwen3-coder-30b - завис после 44k токенов
qwen2.5-coder-14b - ушёл в бесконечные вопросы
qwen3-8b - пыталась выполнить list_files в терминале
deepseek-coder - сломал файл со второй попытки

При этом DeepSeek через API за 95₽ сделал три валидных изменения за 11 минут.
Вывод: если нет жёстких требований к конфиденциальности - не мучайте свое железо. Claude Code или облачный DeepSeek работают в разы лучше.

Подробный разбор с промптами, настройками и ценами провайдеров в статье.

Иногда маленькие вещи случаются не потому, что ты их планировал, а потому что... ну а кто ещё это сделает? Я пару месяцев подряд писал небольшие ML-прототипы на PHP (да, знаю, иногда судьба заносит в странные места), и каждый раз сталкивался с одним и тем же раздражением: массивы печатаются так, будто пытаются скрыть правду.

Я смотрю на этот разъехавшийся print_r(), и думаю: а что, если я просто хочу увидеть аккуратную табличку? А если я хочу форматирование как у Python? А если я хочу имитировать пайторчевский tensor([...])?

Спойлер: я таки написал маленький хелпер. И чем больше я его использовал, тем больше понимал - возможно, он не только про удобство, но и про какое-то внутреннее право на ясность.

Этот хелпер - не "фреймворк", не "революция", не "супер-мегапринтер", просто очень маленькая утилитка, которая делает одну вещь и делает её хорошо.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась насыщенной: DeepSeek обновили линейку до V3.2, Mistral выпустили новый флагман, а Gen-4.5 от Runway обходит топовые Veo 3, Sora 2 Pro и Kling. Оперативка дорожает бешеными темпами из-за дата-центров NVIDIA, Anthropic прицениваются к IPO, а Павел Дуров запустил Cocoon.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Привет, Хабр! Я Алексей Шаманов, старший системный архитекторов ГК «Цифра», занимаюсь проектированием решений на базе платформы ZIIoT. Сегодня предлагаю поговорить об использовании SSH для подписи коммитов в git.

Прошло чуть больше года с момента публикации первой части. Я хоть и делал паузу, но проект не пылился в ящике, я занимался изучением различных аспектов работы микропроцессоров, смотрел видео, читал книги, справочники, документацию, задавал вопросы на Reddit, и кажется, пришло время поделиться продолжением моей небольшой истории.

Всем привет.

В данной статье я хочу поделиться двумя новостями. Во первых открытый российский Embox выложил в открытый доступ базовые драйвера для российского процессора семейства KOMDIV64, и данный российский процессор стал более открытым и доступным. А во вторых вдохновившись командой Северстали, которые делают открытую АСУ-ТП, мы запустили на этом открытом российском процессоре открытую среду для МЭК 61499 (4Diac).

На тему Natural Processing Language написано множество статей, однако во многих из них рассказывается о том, как уже используется NLP в различных отраслях. Однако, что делать тем, кто только хочет начать использовать естественный язык для своих задач? В этой статье мы изучим основы обработки естественного языка на Python, используя подход «сначала код», используя Natural Language Toolkit (NLTK).

На сегодняшний день не существует полноценного инструментария для кластеризации на графическом процессоре, что стало основным стимулом для создания универсальной библиотеки, способной автоматически решать задачи кластеризации данных различных представлений.

Мы представляем GaMAC - библиотека автоматической оптимизации кластеризации с поддержкой с GPU.

В прошлом коротком посте я писал, как психанул и неделю жил в режиме «НЕТ». Эффект был неожиданный: прод не упал, а я впервые выжил. Но эксперимент — это одно. А продакшен-решение — другое.

Я сел анализировать, почему вообще этот эксперимент понадобился. И понял: я годами жил с архитектурой Default Allow.

В InfoSec это считается дичью. Представьте админа, который открыл все порты, отключил фаервол и пускает любой пакет, если у того в хедере написано «Ну пожалуйста». Этот сервер ляжет за 5 минут. Но именно так мы строим коммуникацию.

Мультиагентные системы на базе LLM почти всегда строятся вокруг текстовой коммуникации. Агенты объясняют друг другу планы, уточняют шаги, формируют выводы — всё это через генерацию токенов. Такой подход кажется естественным, но он порождает фундаментальные проблемы: текст генерируется медленно, ошибки формулировок на ранних этапах распространяются вниз по цепочке, а количество токенов растёт лавинообразно.

Исследователи из Принстона, Стенфорда и Иллинойса предлагают другой путь: отказаться от текстовых сообщений между агентами и вместо этого обмениваться скрытыми представлениями модели. Их система, LatentMAS, показывает, что модели могут сотрудничать напрямую в латентном пространстве — там, где их мысли существуют изначально.