Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Стас, я ведущий инженер отдела сертификационного тестирования компании YADRO. Однажды мне стало лень вручную проставлять статусы тестов PASSED/FAILED в TestY TMS, и я написал свое клиент-серверное приложение ATS Studio. С его помощью я залечил боль ручного управления для нескольких команд YADRO.

Как мне это удалось, если я не пишу код на Python, и чему я научился в процессе, узнаете под катом.

Kenbak-1 не имел ни экрана, ни клавиатуры, ни даже микропроцессора, но это не помешало ему войти в историю, как первый персональный компьютер.

В статье я расскажу о том, как создал уникальный iOS‑эмулятор Kenbak-1, что послужило мотивацией к этому, о деталях реализации, и почему это устройство поможет вам понять фундаментальные принципы работы современной вычислительной техники.

BIM давно зарекомендовал себя в гражданском и промышленном проектировании. А можно ли использовать информационное моделирование для технологических схем?Демид Сентемов, инженер-проектировщик технологических процессов, разработчик программных решений, ответил на этот вопрос утвердительно. С помощью компонента «СПДС» Платформы nanoCAD и среды API MultiCAD его команда разработала собственный продукт «Промпроектор», предназначенный для создания технологических схем по принципу BIM. Первым пользователем приложения стала компания «РИОС-Инжиниринг», которая уже опробовала новое решение при моделировании технологической схемы для установки реформинга бензина. 

Всем привет! На днях в космос успешно улетел наш второй спутник, поэтому 2026 обещает начаться с космических высот. Но помимо запуска спутника у нас было ещё много чего интересного — мы традиционно подводим итоги.

Статья будет полезна админам других блогов (для сравнения метрик) и для непостоянных читателей нашего блога (внутри — топы самых-самых публикаций). 

Когда вы вводите в командную строку docker run nginx — кажется, что произошло какое-то волшебство: за считанные секунды появляется полностью изолированная среда. Но здесь нет никакой магии, а просто инженерия ядра Linux. Давайте подробнее разберём эту тему подробнее и изучим, что именно происходит внутри ядра, когда Docker создаёт контейнер.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Аврамчук, я редактор блога МТС. За последние два года с интересом наблюдаю, как старые правила, принципы создания материалов либо очень сильно меняются, либо перестают работать. И за все это спасибо GenAI.

Досталось всем, но текстовый контент оказался самым уязвимым. С одной стороны, звучат призывы к внедрению GenAI в рабочие процессы, перестройку пайплайнов и срочное изучение LLM, RAG и вот этого всего. Мол, раз мир меняется, то и нам надо перестраиваться вместе с ним, иначе останемся в хвосте. С другой — возмущения падением качества контента и призывами остановиться. Только люди, только хардкор.

В результате возникает точка бифуркации, где никто до конца не понимает, что будет дальше и какие навыки теперь действительно нужны. Вроде бы логично использовать инструмент, который ускоряет производство, и все выглядит так, будто подход AI-first стал новой нормой. И тут возникает парадоксальная ситуация: с резким развитием технологий важность их владения падает, уступая место компетенциям, о которых мы почему-то забыли. 

В этом материале расскажу, что сейчас происходит в мире контента, какие тренды незримо на него влияют, где и кого AI-first-подход заведет в ловушку. Покажу, куда это все катится и с чем придется столкнуться авторам и редакторам.

Доброго времени суток, коллеги!

Меня зовут Влад, и в этом году я поступил в университет MBZUAI (Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, Абу-Даби, ОАЭ) – первый в мире университет по искусственному интеллекту. Основанный в 2019 году, он уже успел занять лидирующие позиции среди ведущих лабораторий мира в области ИИ. Так, по данным рейтинга CSRankings на момент написания данной статьи университет занимает 10-е место в мире. Слышали про Сэма Альтмана, основателя OpenAI, компании, создавшей ChatGPT? 26 сентября этого года MBZUAI торжественно присвоил ему степень PhD.

Для ощущения надёжности и безопасности VPS часто берут с запасом. Но со временем процессор начинает простаивать, память заполняется кэшем, диск пишет логи и бэкапы вместо рабочей нагрузки, а тариф остаётся прежним. На фоне грустных новостей об НДС и кризисе есть хорошая — некоторые расходы на инфраструктуру можно сократить. О том, как это сделать, мы расскажем под катом. 

Рынок криптовалют характеризуется высокой волатильностью и большим количеством одновременно торгуемых инструментов. Для трейдера ключевой проблемой становится не столько поиск точки входа, сколько предварительный отбор активов, на которые вообще стоит обращать внимание. Ручной анализ десятков графиков требует значительных временных затрат и неизбежно приводит к субъективным ошибкам. Особенно актуально это стало на текущем крипторынке - в декабре, да и в целом во второй половина 2025 года, было огромное количество периодов с околонулевой волатильностью, что делает качественную торговлю невозможной.

Целью данной работы стало создание автоматизированного скрипта, который позволяет в реальном времени отбирать криптоактивы с признаками повышенного интереса со стороны участников рынка. В основе подхода лежит анализ динамики открытого интереса (Open Interest) и его соотношения с движением цены. В качестве платформы для оповещений я выбрал telegram - настроим бота, который будет присылать уведомления по необходимым активам.

Очередное доказательство: всё, что работает в теории, тонет в реалиях сжатия. Забавно, будто кто-то всерьёз надеялся, что модели "зрение-язык" не споткнутся о JPEG. Как будто "идеальные" изображения существуют вне Instagram и Telegram.

Новое исследование предлагает всесторонний анализ возможностей современных моделей, объединяющих зрение и язык, при работе со сжатыми изображениями.

Символично, что Merriam-Webster выбрал словом 2025 года «Slop» — тот самый бесконечный поток сгенерированного мусора, которым становится завален интернет. В новостных лентах ситуация похожая: отделить реальные релизы от маркетингового шума становится всё сложнее. 

Но отставить панику! Мы уже собрали все главные новости декабря в один дайджест. В этот раз в предновогоднем «меню» — долгожданные Gemini 3 Deep Think и DeepSeek V3.2, пачка новинок от Mistral и сразу несколько релизов от OpenAI. Заодно обсудим последние корпоративные скандалы и поделимся подборкой нашумевших исследований и инструментов для разработки.

Погнали разбираться, что принесла нам под ёлку ИИ-индустрия в последнем месяце года!

Почему векторной базы/RAG недостаточно для качественной памяти ИИ-агентов. Приближаем поведение агента к человеческому с помощью архитектурных решений поверх LLM

Доброго времени суток, уважаемые хабровчане! Я живу в Ташкенте.

Как превратить беспокойство о качестве воздуха в полезный Open Source проект?

Уже многие годы JavaScript остаётся «рабочей лошадкой» веба. Если вам нужно сделать то, что невозможно реализовать средствами HTML и CSS, то обычно найти решение помогает JS. И это замечательно! JS помог расширить возможности пользователей, а также стимулировал прогресс HTML и CSS!

Но время идёт, функции HTML и CSS расширяются, поэтому мы должны начать заменять старые и привычные решения на JS новыми, требующими меньше JS.

Я ничего не имею против JS, но у него есть иные задачи, кроме как управление аккордеонами и внеэкранными меню навигации... Кроме того, JS нужно скачивать, распаковывать, обрабатывать, после чего он ещё часто тратит память на мониторинг и поддержку фич. Если мы сможем перенести какую-то функциональность JS в нативный HTML или CSS, тогда пользователям придётся скачивать меньше данных, а оставшийся JS сможет уделить внимание более важным задачам, с которыми (пока) не справляются HTML и CSS.

В этой статье я приведу несколько примеров; сможете придумать свои?

Всем привет! Меня зовут Татьяна Кутузова, я работаю в Wildberries & Russ ML-инженером. Вместе с Иваном Горбуновым и Елисеем Мягких мы занимаемся разработкой AI-детектора изображений, который помогает отличать реальные фотографии от сгенерированных нейросетями.

Детектор появился из практической потребности: генеративные модели стали достаточно хороши, чтобы их результат массово попадал в пользовательский контент, и платформе понадобился автоматический способ с этим работать. Создание такого инструмента — это не только обучение модели, но и большое количество инженерных, продуктовых и методологических решений: что считать генерацией, на каких данных обучаться, как обеспечить устойчивость к новым моделям и как интегрировать детектор в реальные процессы.

В этой статье рассказываем, как мы подошли к созданию AI-детектора: от выбора архитектуры и данных до продуктовых границ и сценариев применения. Отдельное внимание уделяем тому, как в таких задачах корректно оценивать качество модели, какие метрики имеют смысл и почему их интерпретация не менее важна, чем сами числа.

Мы запустили h3llo cloud — IaaS/PaaS‑облако на современном железе и собственной платформе. Идея простая: вы запускаете инфраструктуру, а не проходите квест «найди нужную галочку и дождись согласования».

Если вам нужна мощность и гибкость облака, но хочется, чтобы всё было понятно, прозрачно и под вашим контролем — вы по адресу. На слайдах в галерее покажем, что вы получаете на старте и как быстро потестить h3llo cloud.

Дети любят Новый год, а ИИ может сделать праздник ещё веселее. Расскажу, как с помощью deepseek, perplexity и sora сделал веселый многодневный интерактив для двоих дочерей.

Новогодние каникулы часто превращаются в редкое время, когда можно спокойно провести несколько дней дома, заняться любимыми делами и без спешки погрузиться в игры. В такие моменты особенно хорошо ощущаются проекты с зимней атмосферой: они создают привычный фон праздников, помогают расслабиться и настроиться на размеренный ритм.

Собрали игры, которые лучше всего передают сезонное настроение и подходят для спокойных вечеров в начале года.

В своей работе в качестве консультанта лабораторий по внедрению ЛИМС и системного аналитика часто сталкиваюсь с двумя понятиями: цифровизация и автоматизация. А недавно услышал интересное мнение, что цифровизация это не помощник, а надсмотрщик. Конечно захотелось разобраться в чем разница и почему так происходит
Путем недолгого запроса в нейросеть Qwen получил следующие определения:
Цифровизация — это перевод процессов, данных или взаимодействий в цифровой формат. Это не замена человека машинами, а переход от аналоговых или бумажных систем к цифровым инструментам.

Автоматизация — это использование технологий для выполнения задач без человеческого вмешательства. Здесь речь идет о замене ручного труда машинами, программами или алгоритмами.

Современные большие языковые модели достигли впечатляющих результатов в генерации текста, однако они до сих пор остаются жуткой стохастикой. На мой взгляд проблема текущего ИИ заключается не в синтетических обучающих данных или архитектурных ограничениях, а в отсутствии внутренней верификации.

Для LLM галлюцинация и факт онтологически равноценны: и то, и другое — лишь вероятностная последовательность токенов, максимизирующая правдоподобие. Стандартные методы донастройки, такие как RLHF, часто еще сильнее ухудшают ситуацию: они учат модель казаться правильной и вежливой, создавая маску дружелюбного ассистента, но не меняют глубинные механизмы принятия решений. В результате мы получаем модели, которые полноценно врут даже там, где их знаний возможно хватило бы для правильного ответа на вопрос.

Данная работа посвящена изучению методов Representation Engineering (RepE) — подхода, который позволяет проникать в активационные слои нейросетей и слегка усиливать отдельные вектора. В отличии от классического промпт инженеринга мы не задаем роль, а правим внутреннюю генерацию ответа, можно сказать точечно правим "веса" хоть это в действительности и не так. Цель - проверка того, может ли выделение и активация специфических семантических векторов служить функциональным регулятором генерации - и как в целом это выделение влияет на модель. Возможно ли таким методом снизить энтропию или получить сравнительно лучшие ответы от модели.