Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

У любой сложной технической системы есть граница, на которой модель больше не совпадает с реальностью. Если вы видели систему со всеми зелёными метриками, но интуиция подсказывала, что дежурство будет тяжёлым, вы знаете это состояние. В распределительных центрах эту границу видят не в логах и дашбордах, а на полу склада. Когда алгоритм уже всё просчитал, а физический мир внёс свои правки.

Эта статья не про роботов как технологию и не про автоматизацию как цель. Она про роль, которая появляется, когда автоматизация становится массовой. Про человека, который стоит между WMS, роботами и реальным складом. И про то, почему без этой роли, даже если формально всё работает, автоматизация со временем деградирует.

Хотите сделать видео поздравление, которое вызовет вау-эффект? Я протестировал топовые нейросети для создания коротких роликов. Узнайте, как работает генерация видео поздравлений с помощью ИИ за пару кликов.

Качественный и полноценный отдых важен и даже жизненно необходим для счастья и продуктивности.

В этом лонгриде я сфокусируюсь на том, что для многих читателей будет контринтуитивным: на примерно 30 разных подходов к тому, чтобы вы не просто качественно восстанавливались, но и получали от этого удовольствие.

И основополагающее правило, которым посоветую руководствоваться при прочтении:

Отдых  - это не награда за какие-то действия, это часть полноценной и насыщенной жизни.

На связи — Катя Лысенко и вторая часть статьи о системе онбординга новых людей в команду. Здесь поговорим о маршруте, ролях и последовательности в управлении адаптацией. Освежить в памяти материал вы можете по ссылке на первую часть.

В структуре онбординга, которую мы внедрили, получилось три ключевых части:

Геймификация — всё, что происходит до выхода, плюс квесты первых дней и встречи.

План онбординга — подробный маршрут, направляющий новичка через обучение, знакомства и задачи.

Self-Assessment — регулярная точка саморефлексии, через которую новичок понимает, куда движется и что с ним происходит.

Как это было?

Доступность интерфейсов в web3 и финтех-проектах по-прежнему редко рассматривается как обязательная часть архитектуры. Чаще всего внимание уделяется визуальной составляющей и функциональности, тогда как сценарии использования без мыши или без экрана остаются вне фокуса. В этом разборе я анализирую доступность Moni с точки зрения незрячего пользователя (сам являюсь им) и параллельно даю конкретные технические рекомендации, которые могут улучшить удобство использования интерфейса в целом.

Пока ещё человеческие полёты в дальний космос не приобрели массового характер. Однако исследователи и изобретатели обдумывают средства медобеспечения автономных космических полетов. В частности, предусматривается применение как ИТ, так и ИИ. Но что с патентами?

Гоночные видеоигры – один из старейших жанров в индустрии. По ним можно проследить весь путь видеоигр от электромеханических аттракционов с вращающимися лентами и физическим автомобилем через ультравыпуклые телевизионные экраны к реалистичной графике с открытым миром.

И для многих именно этот жанр лет десять-двадцать назад был одним из любимых. Как Шумахер мы гоняли по гоночным трекам, а как Доминик Торетто – ускользали по ночным улицам от полицейских. 

В статье повторим этот путь через аркады, консоли, ПК и легендарные серии вроде Need for Speed, а также посмотрим на российские франшизы. 

Слоны очень точно управляют своим хоботом, а сам он — сложный и эффективный инструмент. С его помощью животные поднимают тяжелые ветки и другие крупные предметы, а уже секунду спустя — аккуратно снимают плоды с дерева или осторожно забирают еду из рук человека, не раздавив ее. Такие возможности связаны не только с мощными мышцами и большим количеством нервных окончаний в коже. Исследования показали: важную роль играют специальные волоски на поверхности хобота. Давайте разбираться, что они дают и как устроены (и как этот принцип работы уже используют инженеры).

Представьте: утром 40 000 сотрудников СИБУРа приходят на работу, а корпоративная система видеосвязи не работает. Совсем. Зарубежный вендор отключил доступ из-за новых санкций. Заводы от Европейской части и до Дальнего Востока остались без связи друг с другом.

Этот сценарий мог стать реальностью в любой момент. До 2025 года мы использовали зарубежную систему видео-конференц-связи. Она работала стабильно, но с каждым новым пакетом санкций риск блокировки рос.

Для компании масштаба СИБУРа потеря связи между подразделениями — это не просто неудобство. Это остановка управления, срыв производственных процессов, миллиардные потери.

Мы решили не дожидаться катастрофы и стали искать альтернативы. Но на рынке еще не существовало продукта, который закрывал бы все наши требования. Поэтому мы пошли на новый риск — вошли в разработку нового продукта вместе с вендором.

Я занимаюсь разработкой компиляторов, то есть, пишу программы, преобразующие программы в программы. Иногда требуется нацелиться на более высокоуровневый язык, чем, скажем, простой ассемблер, и зачастую именно в таком качестве удобно взять язык C. Генерировать C не так страшно как писать от руки — в частности, потому, что генератор умеет не попадать в ловушки, связанные с неопределённым поведением. А когда пишешь на C вручную, именно неопределённого поведения следует особенно остерегаться. Здесь я опишу некоторые паттерны, которые обнаружил сам, и которые помогают мне результативно работать.

Считайте этот пост краткой подборкой тех вещей, которые мне действительно помогают. Рискуя, что меня могут обвинить в тщеславии, назову их «наилучшими практиками», хотя, это действительно мои рабочие практики, поэтому, если они вам понравятся — смело берите их на вооружение.

Что вообще такое Seedance 2.0? Это новая нейросеть для генерации видео от ByteDance (создатели TikTok). В Китае модель уже вышла на платформах Jimeng и Xiaoyunque, а вот в международный доступ “убийца Голливуда” (так говорят в соцсетях) должен выйти в конце февраля 2026 года.

Привет, Хабр! Меня зовут Артем Колчин, я Senior Project Manager (ранее Delivery Lead, а ещё ранее разраб на C# и аналитик) и автор курса «Мидл менеджер проектов» в Яндекс Практикуме.

Как менеджеру проектов мне важно находить и использовать инструменты, которые повысят эффективность работы команды и при этом не добавят новых проблем при внедрении. Проблема в том, что не всегда такие инструменты есть, а если они есть — непонятно, устроят ли они всех и помогут ли с процессами. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как я использую нейросети для оптимизации процессов и быстрого прототипирования инструментов с нужным функционалом (чтобы понять, а точно ли нам нужно именно это).

Yttri часто сравнивают с Notion, Obsidian, ChatGPT и облачными сервисами транскрипции - и это логично. В этой статье я разбираю, где эти инструменты реально выигрывают, а где упираются в ограничения: интернет, приватность, стоимость, разрозненность данных и «проект по настройке плагинов».

Сравнение без холиваров: облачные workspace (Notion/Coda/Confluence), локальные конструкторы (Obsidian/Logseq/Joplin), standalone AI-чаты (ChatGPT/Claude/Gemini) и транскрипция как сервис (Otter/Whisper API/Trint). Плюс - почему Yttri решает другой класс задач: единый локальный контур (заметки + почта + календарь + задачи + финансы + встречи), офлайн-режим и AI внутри пространства (RAG + tool calling + локальные модели).

Если вы выбираете «что взять под конкретный сценарий» — эта статья сэкономит время.

Почему Марк Андриссен верит, что мы стоим перед лицом экономической «Мексиканской дуэли», и как стать тем, кто выживет в этой перестрелке.

Этот нарратив повсюду: «Роботы идут. Твоей работе конец. Алгоритм заменит тебя».

Это главная тревога 2020-х. Но Марк Андриссен, человек, написавший код, породивший современный интернет (Netscape), и венчурный капиталист, стоящий за почти каждым технологическим гигантом последнего десятилетия (a16z), считает, что мы все поняли наоборот.

В недавней публикации Андриссен сделал заявление, идущее вразрез с общим мнением:

Привет, Хабр! На связи Just AI. Мы уже долгое время изучаем мир AI-агентов — за это время набили немало шишек и поняли, что создание действительно эффективных и масштабируемых AI-агентов требует глубокого подхода к архитектуре.

В этой статье разберем, почему один «суперагент» почти всегда превращается в монстра, как декомпозиция спасает качество и стоимость, и какие архитектуры мультиагентных систем реально работают в продакшене — с примерами из наших проектов и практическими рекомендациями.

Шел 2025-й год, а наши слабые тела так и не были напичканы аугментациями. Нейроны изучали уже десятки лет, мемристоры были не в новинку, нейроморфная электроника создавала один имитатор нейрона за другим, но живая плоть ни в какую не хотела сочленяться с металлами и полимерами. 

Посвященные знали: проблема проста — масштаб. Кремниевые компоненты работали на напряжениях и токах, которые могли бы выжечь нервную клетку быстрее, чем та успеет передать сигнал. А электрический язык живой материи — это милливольты, наноамперы, пикоджоули. Мысли, речь, память — все реализуется в рамках мощности обычной лампочки — 20 Вт на мозг целиком. Инженеры упорно пытались подчинить мозг правилам кремния, но мозг не сдавался.

Надежда зародилась лишь к концу года — инженеры MIT опубликовали в Nature Communications статью, в которой впервые описали искусственный нейрон, работающий на биологически релевантных величинах. Переходы в мемристоре происходили уже при ~60 мВ и наноамперных токах, а отдельный нервный импульс достигал около 120 мВ и требовал энергию всего в десятки пикоджоулей. Так у человечества впервые появилась возможность когда-нибудь примирить электронику и живое тело — а помощником в этом суждено было стать бомбардирующей грязь электронами бактерии…