Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Коротко: я не стану тратить свое и ваше время на тестирование Deepseek, Qwen или Jasper AI… Зачем, если всем очевидно, что GPT пишет тексты лучше в 9 из 10 случаев за исключением узких задач типа SEO‑копирайта и так далее. Меня больше интересует: у какой нейронки больше потенциал, если ее правильно настроить. Да‑да, обучить! 

Для этого мы сразу берем лидеров с точки зрения написания разных текстов: стихов, эссе, книг, лонгридов, рефератов, рекламы и так далее:

Причины провалов ваших проектов, нездоровая коммуникация в команде, изменения в PMBOK, матрица Эйзенхауэра, ИИ-камуфляж и всё интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

В последнее время из общего ИИ-пузыря выделилось несколько хайповых тем:

• автономные ИИ-агенты и другие инструменты, которые якобы помогают человеку выполнять рутинные задачи и экономить время (это обман, на самом деле всё наоборот: загруженность человека с ИИ сильно возрастает — увеличивается интенсивность труда, усталость, риски выгорания и требования к производительности),
• частные облака для «локального» инференса,
• децентрализованный ИИ, который будет работать на компьютерах пользователей.

С агентами всё понятно, а вот частные облака и P2P-суперинтеллект можно рассмотреть внимательнее.

Кратко: готовиться к собеседованию скучно и страшно.

Я сделал симулятор, где вы проходите три уровня интервью как квест: отвечаете на вопросы по реальной вакансии, AI оценивает ответы, а ваши HP и урон по «боссу» зависят от качества ответов. Плюс артефакты, ранги, достижения и подробный отчёт, которым можно поделиться с рекрутером. Рассказываем, зачем это нужно, как устроено под капотом и почему хочется играть снова.

Год назад я приобрел ноутбук категории Copilot+ PC с процессором AMD Ryzen AI 9 HX 370. Тогда такие устройства были в новинку, да и сейчас не сильно распространены. Прошло достаточно времени и теперь хочу рассказать о том, что из себя представляют устройства такого типа.

Статью можно разделить на две части. Сначала расскажу об опыте использования Copilot+ PC и его функций в рамках Windows 11, а потом углубимся в NPU, разберемся что оно из себя представляет и даже проведем тестирование с запуском LLM.

Сегодня технологический мир обсуждает не очередную большую языковую модель, а микроскопическое насекомое в виртуальной среде. 6 марта 2026 года стартап из Сан-Франциско Eon Systems объявил о создании первой в мире полноценной эмуляции мозга плодовой мушки (Drosophila melanogaster), подключенной к физически симулированному телу. Загруженный в компьютер коннектом из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться.

Эмуляция мозга дрозофилы в физическом симуляторе

Успешные модели поддержки DeepTech всегда начинаются с цели: у NASA — снизить стоимость доступа в космос, у DARPA — создавать технологии, которых ещё не существует, у ESA — встроить космос в экономику, у Китая — обеспечить технологическую независимость.

В 2008 году SpaceX была на грани банкротства: три неудачных запуска подряд, последние деньги. И тут NASA заключает контракт… на то, что они ещё не сделали. Это и есть «модель COTS» — и это ключ к тому, как государства выращивают DeepTech.

Не грантами ради галочки, а системой, где государство становится первым клиентом, а не конкурентом.

Почему у нас ничего подобного нет — и что можно сделать?

Наверняка вам знакомо это состояние: висит важная, но объемная задача — например, нужно спроектировать архитектуру, разобраться с неочевидным багом или собрать структуру нового курса. Вы садитесь за монитор, наливаете кофе, открываете IDE... и спустя два часа обнаруживаете себя за просмотром случайных роликов на YouTube.

Первое, что мы делаем — начинаем нещадно себя ругать за лень и слабую силу воли. Но давайте разрушим этот вредный миф. Современная нейробиология дает однозначный ответ: прокрастинация — это вообще не про лень. Это системная проблема регуляции эмоций и защитный механизм нашего мозга.

Ранее я затрагивал на Хабре тему ядерных реакций с участием азота, происходящих в атмосфере под действием электрических разрядов. Статья «Азот и молнии» от 30 августа 2021 года собрала впечатляющие 24,9% дочтений при всего 2,8% доскроллов. Сегодня я возвращаюсь к этой теме и хочу рассказать о том, что наряду с обычными молниями в земной атмосфере также возникают сильнейшие «тёмные молнии», называемые в научной литературе «TGF» («terrestial gamma flashes») – буквально «наземные гамма-всплески», которые, всё-таки, правильнее называть «гамма-всплесками земного происхождения». Поразительность этих явлений не только в их радиоактивности, но и в том, что они являются естественными генераторами антивещества.

Сегодня Agile — почти стандарт в IT(и не только). Его используют стартапы, корпорации и даже государственные организации. Но мало кто задумывается, что Agile — это не методология.

Agile — это философия управления разработкой, основанная на адаптации к изменениям, быстрых итерациях и тесном взаимодействии с пользователями.

Ни‑че‑го не понятно. Да, есть такое, но давайте разбираться, что такое Agile, откуда он взялся, что было до него и почему сейчас большинство рынка его придерживаются.

До Agile: эпоха водопадов

До начала 2000-х основной моделью разработки была каскадная модель (Waterfall/Водопад).

Процессор AMD K6-III под кодовым именем Sharptooth вышел в феврале 1999 года в версиях на 400 и 450 МГц и стал очередным шагом в развитии линейки K6. Он появился в то время, когда Intel уже ушла от Socket 7 к Slot 1, а AMD продолжала развивать старую платформу и старалась выжать из нее максимум. Сам процессор по архитектуре мало отличался от K6-2, но получил встроенный кэш второго уровня, который заметно ускорял работу системы. Благодаря этому компьютеры на Socket 7 еще некоторое время оставались вполне приемлемым, недорогим вариантом для дома и офиса. Что ж, давайте вспомним «ветерана».

Объемы данных в современных дата-центрах растут быстрее, чем когда-либо. Обучение моделей искусственного интеллекта, резервные копии облачных сервисов, архивы видео и телеметрии требуют хранилищ, измеряемых уже не терабайтами, а петабайтами и эксабайтами. При таких масштабах ключевую роль по-прежнему играют жесткие диски: пока SSD берут на себя быстрые рабочие данные, магнитные накопители остаются основой долгосрочного хранения. Поэтому каждая новая ступень роста емкости напрямую влияет на экономику дата-центров. Один из последних примеров — диски Seagate объемом 44 ТБ, анонсированные несколько дней назад. Давайте разберемся. 

Задачи в нашей небольшой команде разделены строго: Лев отвечает за аппаратную часть, схемотехнику и проект в целом, а Марк — за инженерию данных, разметку виброакустических датасетов и алгоритмы каскадной фильтрации.

В этой статье мы хотим поделиться набитыми шишками при проектировании прототипа: почему стримить аудио работающего двигателя фуры в облако — это экономическая утопия, как организовать непрерывный сбор данных без блокировки процессорного ядра и почему перенос цифровой обработки сигналов (DSP) на борт микроконтроллера стал для нас единственным выходом.

Пока IT-директор «Магнита» ищет способы сэкономить 200 млн рублей на серверах и обновляет техрадары, в их логистике ежегодно «сгорает» 2,5 миллиарда. Я пришел в комментарии к CIO с готовым алгоритмом, который пакует фуры со скоростью 500 000 объектов в секунду с учетом LIFO, развесовки и крена, но получил лишь игнор и минус в рейтинг. Что ж, переходим к публичному вызову: 168 часов против 2,5 миллиардов. Кто быстрее — математика или корпоративный TOGAF?

В новом выпуске замена циклов рекурсией и Android на десктопах, нарезание Android-монолита и промпт-контракты, снижение комиссии в Play Store, потери органики и что с этим делать, скрытый bottleneck сборок и многое другое. Заходите!

Отделу продаж вдруг понадобился флаер. Обычный буклет, чтобы совать его клиентам.

Давайте посмотрим, как выглядит эта «плевая задачка» на разных уровнях управления.

Спойлер: это хроника погружения в аццкую бездну.

Три года назад я опубликовал статью Сортировка слиянием — не так просто, как кажется, в которой решал задачу с собеседования, как построчно отсортировать огромный текстовый файл, который заведомо не влезает в оперативную память.

Формат строки: число, точка, пробел, далее любые символы до конца строки.
Порядок сортировки: сначала сортируем текстовой части строки, потом по числу если текстовые части совпадают.
Кодировка: UTF-8, сортировка с учетом локали.
Размер файла: 100гб — гарантированно больше объема ОП.
Должно отработать менее чем за час на HDD.

Прошлая версия, которую я написал еще на .NET 7, справлялась за 32 минуты на моем компьютере. Большую часть времени занимало чтение-запись файлов, поэтому так применялись сжатие, параллельная обработка сортировки и ввода-вывода, а таже низкоуровневые манипуляции с массивом байт для уменьшения аллокаций.

Большинство API-тестов бесполезны: они флакают и тормозят CI. Показываю альтернативу — изоляционные тесты без стендов и боли.

Кому будет полезно

Если вы живёте в Python и одновременно используете statsmodels, lifelines, pyhf, PyMC/BlackJAX, linearmodels (или что‑то похожее).

Если вам важны воспроизводимость и понятная валидация численных оптимизаций (особенно в HEP).

Если вам интересна архитектура «одно вычислительное ядро → много задач» и практические hot paths (AOT, SIMD, zero‑copy).

Про облака написано столько, что легко запутаться. Маркетологи обещают рай, одни эксперты советуют одно, другие — прямо противоположное. А на деле владелец сети или ИТ-директор просто хочет понять: что выбрать, чтобы и кассы не висли, и бюджет не трещал, и завтра не пришлось всё переделывать?

Я попробую без маркетинга. Просто пройдёмся по фактам, трендам и реальным подводным камням. С цифрами, но с осторожностью. С выводами, но без советов «для всех».