Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: рекламу в Телеграме и Ютубе хотят запретить задним числом, Max пытается следить за вашим VPN, маркетплейсы заставят скинутся на поддержку «Почты России», нефть растет из-за «спецоперации» в Иране, а Polymarket удалил пари на ядерные удары.

Ввиду серьёзных ограничений, которые могут быть введены для Telegram, а также возможной блокировки сервиса, я решил сделать простой скрипт для сохранения информации из диалогов. В первую очередь — из Saved Messages (Избранное).

У меня хранится довольно много ссылок и полезной информации в избранных сообщениях, и терять доступ к этим данным не хочется. Поэтому возникла идея сделать небольшой инструмент для резервного копирования.

Так уж сложилось, но хобби у меня с восьми лет, а вот семья с женой и детьми появилась значительно позже. Хобби мало сочетается с профессией, а вот семья требует времени. Хобби ушло в разнообразие, а семья добавилась новыми членами семьи, домами, дачами и многим другим.

Эти статьи - мастер-класс. Знаете, что это такое? Как-то я попал на мастер-класс Алексея Лебедева сценариста "Смешариков" и автора многих сериалов, среди которых люблю "Приключения Пети и Волка". И вот он рассказывает, рассказывает, и его перебивает женщина с конкретным вопросом. Он ей отвечает. Рассказывает дальше, снова она спрашивает, как делать вот это вот. Он ей отвечает. На третий раз он не выдерживает и говорит: "Женщина, мастер-класс - это не как делать, а как я делаю..." Так что я буду рассказывать как у меня это получается или не получается... Как я нахожу равновесие с семьёй, работой и Вселенной.

Точки над "Ё"

С восьми лет на писатель. Как бы громко это не звучало. В итоге у меня есть изданных несколько рассказов и одна книжка для детей с картинками. С двадцати одного года я стал заниматься анимацией, а ещё год спустя и видеомонтажом. Есть несколько фильмов и мультфильмов. Впрочем, хобби - это не всегда про профессию. Это про остальную жизнь и ваше личное время. Так что жить на свои хобби я и не собираюсь. Профессия приносит мне деньги на существование, а хобби удерживает нервную систему. Но хобби помогает и профессии. Творческая составляющая, как бы это громко ни звучало помогает и в профессии, отчего я вношу кучу пунктов в резюме, укрепляя свою позицию перед другими кандидатами.

Компания Microsoft опубликовала масштабный отчет по киберугрозам, в котором констатировала фундаментальный сдвиг в тактике злоумышленников. Хакеры больше не рассматривают искусственный интеллект как экспериментальную технологию, а активно интегрируют его во все фазы своих операций — от первичной разведки и фишинга до разработки вредоносного программного обеспечения и закрепления в скомпрометированных системах. Эксперты охарактеризовали генеративные нейросети как «мультипликатор силы», который радикально снижает технические барьеры и позволяет даже низкоквалифицированным преступникам проводить атаки на недоступных ранее скоростях.

Если раньше использование ИИ сводилось к написанию убедительных фишинговых писем, то теперь это непрерывный конвейер. Северокорейский хакер маскирует акцент нейросетью прямо во время онлайн-собеседования в западную корпорацию, а после успешного найма поручает языковой модели общаться с коллегами, переводить документацию и писать код, чтобы стабильно выполнять KPI, не вызывая подозрений службы безопасности.

OpenStack — это ваш собственный «Self Hosted AWS». Звучит пугающе, но с kolla-ansible развернуть его можно за вечер. Рассказываю как — от ip addr show до рабочего дашборда Horizon. Гайд, которого мне не хватало на русском.

Делюсь методологией артефактно-ориентированной разработки с AI-ассистентами. Метод решает проблему ограничений контекста в LLM через двустороннюю синхронизацию проекта и сжатых артефактов. Эксперимент на реальном проекте (портфолио с нуля, 36 файлов) показал: 18× меньше файлов для загрузки, 30× ускорение подготовки контекста, 100% воспроизводимость.

Написал небольшую библиотеку для Spring Boot, которая добавляет типизированные @Conditional-аннотации для работы с конфигурацией через Environment...

Сегодня мы продолжим проектировать нашу солнечно-аэродинамическую электростанцию: разберёмся с терминами, сделаем некоторые расчёты и определимся, как купол будет крепиться к земле

В этом тексте я покажу, что можно сделать, если у вас закончились все аппаратные таймеры в микроконтроллере.

В ARM Cortex-M процессорах помимо SysTick есть еще один 32 битный таймер по имени DWT. Этот таймер увеличивается на 1 каждый тик ядра.

Как же воспользоваться этим ядерным таймером?

У нас нет недостатка в манифестах технооптимистов, ведь каждый, кто заработал на ИТ-стартапах и недавнем ИИ-буме, возвещает новый, восхитительный мир. На их фоне технопессимисты были более разнозненны, выражая свой пессимизм и скептицизм в основном в комментариях под статьями оптимистов. Но теперь и у пессимистов / скептиков появился свой программный текст!..

Перед вами — наконец, чётко сформулированный "манифест технопессимизма". Этот перевод цикла статей The Global Intelligence Crisis включает две части: первую часть, Восхождение агентного ИИ, написал Алап Шах. Вторую часть, Глобальный кризис интеллекта в 2028 году, написали на основе его мыслей CitriniResearch. Я объединил обе части в одной статье в часовой лонгрид, и приглашаю желающих подискутировать о будущем мира, каким мы его знали...

Представьте на минуту, что C++ — это не набор странных ключевых слов и ошибок линковки, а всего лишь ещё один способ поговорить о мире вокруг нас: о людях, числах, цветах, событиях и котах. Мы привыкли думать о программировании как о чём‑то сугубо техническом, где важно запомнить синтаксис, расставить точки с запятой и “угадать”, чего сейчас хочет компилятор. 

Но если задать себе вопрос «а чем вообще оперирует программа?», внезапно выясняется, что за всеми этими int, struct и template прячутся довольно простые и понятные идеи: вещи, их свойства, группы похожих вещей и правила, по которым одни вещи превращаются в другие.

И попробовав объяснить, что такое объекты, типы и прочие фундаментальные понятия информатики, неизбежно приходится выходить за рамки чисто технического языка и говорить о более общих категориях идей, с которыми человечество работает уже тысячи лет, и именно здесь нам пригодятся слова «сущность», «вид» и «род». 

Когда философы и логики говорят об абстрактных сущностях, они имеют в виду индивидуальные вещи, которые не существуют в пространстве и времени так, как существуют стол, человек или компьютер, а как нечто неизменное: например, число 13 или сам по себе синий цвет не родились в какой‑то момент и не "умирают" через какое‑то время, это не объекты физического мира, а идеи, с которыми мы работаем в голове и в математике. 

«Эта модель лучше шутит, а та лучше пишет код» — отличный критерий выбора, если вы просто переписываетесь с чатиком. Но как только LLM оказывается внутри продукта, нас перестаёт интересовать юмор и начинает волновать архитектура: encoder‑decoder против decoder‑only, мультимодальные энкодеры, test‑time reasoning, скрытые цепочки рассуждений. В этом посте попробуем перестать выбирать между логотипами и посмотреть на языковые модели как на инженерные конструкции с понятными trade‑off’ами.

Привет Хабр! Меня зовут Алексей и я Системный Администратор с 8 годовалым опытом.
В этой статье расскажу с чего начать, с чем есть, куда смотреть и как вообще войти в данную стезю так сказать когда не знакомых, не опыта и даже знаний нет.

Когда регулярно ревьюируешь чужой код или менторишь младших коллег, начинаешь замечать паттерны. Есть ошибки, которые кочуют из скрипта в скрипт, и совершают их не только джуны, но и вполне уверенные специалисты.

Сегодня разберем пять неочевидных нюансов SQL, которые могут незаметно исказить бизнес-метрики, сломать воронку или просто заставить базу выполнять лишнюю работу.

Не успели мы опомниться от предыдущего релиза пару дней назад, как 5 марта 2026 года OpenAI официально представила нам уже 5.4 в ChatGPT, API и Codex. Внутри самого ChatGPT модель идет как GPT-5.4 Thinking, так и в GPT-5.4 Pro. 

Нам дают улучшенную версию для набора задач, где собрать фактуру, удержать контекст, пройтись по инструментам, проверить себя и выдать результат. Именно на это OpenAI делает основной акцент в официальном анонсе.

Но, как обычно, одно дело - красивый релизный пост, другое - что из этого реально работает. Давайте попробуем разобраться.

Если же вы сами хотите покопаться в новой модели и протестировать ее на разных задачах, обратите внимание на рейтинг виртуальных карт, собранных на нашем сайте. Сравнивайте условия, выпускайте карту и с помощью нее оплачивайте подписку ChatGPT через официальный сайт. Также 20 марта на Paybeam появится возможность оплаты ChatGPT и других нейросетей без выпуска виртуальной карты, stay tuned.

На прошлой неделе Хабр опубликовал материал о том, как компании платят до 300 000 рублей в месяц за «скрытый аутсорс» задач в ChatGPT. История получила резонанс — но обсуждение ушло не туда. Говорили о доверии, об этике, о трудовом договоре.

Никто не спросил о главном: а как вы вообще проверяете, что задача была выполнена — агентом или человеком? И была ли она выполнена вообще?

В открытом демо-пайплайне dcl-eval-pipeline-demo я показала, как аудировать поведение агентов на практике. Теперь разберём, почему это критично и как построить полноценный слой верификации — вплоть до готового инструмента, который можно скачать и запустить прямо сейчас.

Это не риторический вопрос. Это архитектурная дыра, которая сейчас присутствует практически в каждой агентной системе. Называется она fabricated execution — ситуация, когда агент возвращает результат, не выполнив задачи, или выполнив что-то принципиально другое, оформив под видом запрошенного.

Это продолжение серии. Если вы не читали первую часть, рекомендую начать с неё: https://habr.com/ru/articles/1000766/

Вы спокойно работаете, и тут к вам приходит продакт с вопросом по A/B-тесту, который запустили две недели назад. «Ну что, мы уже набрали достаточно трафика? Можно подводить итоги?».

И всё бы ничего, но есть нюанс: на встречу по дизайну этого эксперимента вас позвать забыли. Длительность никто не считал, MDE (Minimum Detectable Effect) не фиксировал.

Чтобы ответить на вопрос продакта, вам нужно посчитать MDE с учетом текущего размера выборки и дисперсии, а затем сравнить его с порогом практической значимости. Выгружать сырые данные только ради того, чтобы посчитать дисперсию в моменте — занятие довольно муторное, особенно если речь идет о неконверсионных (непрерывных) метриках. Даже на highload-проектах, где данных море, тратить время на лишние ETL-операции ради промежуточного чека совсем не хочется.

Но, к счастью, у вас под рукой есть A/B-платформа, которая уже услужливо посчитала доверительный интервал. Например, она показывает вам отложенный эффект: 2% ± 1.5%.

Держите лайфхак: берем половину ширины доверительного интервала (те самые 1.5%), умножаем на 1.43 и получаем наш текущий MDE.

Давайте разберем математику, которая за этим стоит.

Изначально, в этой части цикла я планировал разместить объемный материал про установку Git, Cursor, изначальную настройку и видео с ходом реализации проекта с первых строк, но реакция читателей показала, что написать нужно совершенно о другом.

Сайт на Тильде есть, трафик идет, но 20% заказов теряются в Telegram, а менеджеры работают вслепую. Покупать дорогую CRM или писать свой бэкенд?