Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В 2009 году на авиасалоне МАКС показали макет нового российского самолёта. Белый, длинный, красивый с широченным салоном и композитным крылом, которого ни у кого в этом классе ещё не было. Назвали МС-21 — «Магистральный Самолёт XXI века». Обещали: серийное производство в 2016-м. Через семь лет вы будете на нём летать!

Прошло семнадцать.

Согласно новому исследованию, посвящённому опасностям, связанным с тем, что ИИ говорит людям то, что они хотят услышать, чат-боты на базе искусственного интеллекта настолько склонны льстить своим пользователям и соглашаться с ними, что дают плохие советы, способные нанести ущерб отношениям и усугубить вредные модели поведения.

В исследовании, опубликованном в четверг в журнале Science, были протестированы 11 ведущих систем ИИ, и было обнаружено, что все они в той или иной степени демонстрировали льстивое поведение, чрезмерно уступая пользователю и подтверждая его слова.

Проблема не только в том, что они дают неуместные советы, но и в том, что люди доверяют ИИ и склонны соглашаться с ним, когда чат-боты подтверждают их убеждения.

В последние месяцы многие уже сталкивались с ограничениями мобильного интернета — иногда в отдельных районах города, иногда сразу в целых регионах. В такие моменты становится ясно, насколько мы привыкли к интернету и зависим от него. В нынешнее время интернет — не просто развлечение, а критическая инфраструктура уровня электричества или водопровода, и, когда он исчезает, это затрагивает практически все аспекты повседневной жизни.

Сегодня мы рассмотрим инструменты, которые позволят иметь хоть какую‑то связь во время полного шатдауна (когда нет ни мобильного, ни проводного интернета, сотовая связь не работает, а домашний телефон был отключен еще в 2010‑м) или частичного (когда связь работает с перебоями: появляется на короткое время и снова исчезает). Основное внимание уделим технологиям, на которых эти инструменты базируются, и тому, как использовать возможности своего смартфона или ноутбука без покупки дополнительного оборудования.

Медленный запрос — это не приговор, это задача со своим решением. Но найти его невозможно, пока планировщик PostgreSQL остаётся для вас чёрным ящиком. Книга Павла Толмачёва «PostgreSQL 16. Оптимизация запросов» даёт то, чего не хватает большинству разработчиков и администраторов: системное понимание того, как планировщик принимает решения, — и практические инструменты, чтобы направить его в нужную сторону.

На бумаге интеграция в АСУ ТП выглядит понятной: подключили оборудование, настроили обмен, передали данные в SCADA и выше по контуру. На практике всё быстро упирается в разнородные протоколы, старые и новые устройства в одной сети, рассинхрон по времени и проблемы с тем, что одни и те же данные в разных системах живут под разными именами. В статье — о том, как с этим работают в реальных промышленных сетях: где помогают шлюзы, когда уместен OPC, в чём ограничения нативных драйверов и почему без единого пространства данных интеграция так и остаётся набором локальных решений.

За новостями о телеграмме, мы совсем забыли про террористическую соцсеть, куда ходить нельзя. В последние месяцы мимо меня пролетали разные сообщения о том, что кого-то перевели на "профессиональный режим", а кого-то забанили с концами. Если у кого-то есть опыт, то мне было бы интересно собрать примеры с хронологией событий, ибо у меня есть гипотеза.

В этом посте продолжаем дневник TAPe‑детекции и рассказываем, что получилось после отказа от трансформеров: насколько сократилось число параметров, как работают локальные ассоциации TAPe‑патчей и почему на лице человека у нас начинает “сам по себе” появляться зачаток сегментации.

В итоге мы можем в некотором роде классифицировать понятие “кожа”. Да, напрямую мы этого не делаем, но из обучения так выходит, потому что одежда – это натуральная граница внутри самого объекта “человек”, и эти сегменты мы находим, потому что полагаемся на самые контрастные патчи, чтобы собрать из них общее описание всего объекта...

Архитектура в ИТ — это не «нарисовать диаграмму» и не «выбрать стек». Это работа со сложностью: там, где одной команде уже тесно, где требования конфликтуют, а решения нужно держать в голове годами.

В этом интервью я, Александр Шулепов (телеграм-канал Shulepov Code), поговорил с Филиппом Дельгядо — архитектором финтех-продуктов и создателем сайта lekton.io — о том, с чего начинается архитектура, почему «монолит vs микросервисы» не решается одной фразой и какие навыки действительно определяют уровень специалиста.

В этой статье я собрал несколько исследований и работ, с хорошей методологией, которые изучали вопрос продуктивности разработчиков с AI. Ниже кратко о самом главном.

Телеграм уже довольно давно из нишевого игрока превратился в обязательный инструмент коммуникации. Он везде - рабочие и общедомовые чаты, личная переписка, взаимобействия бизнеса и клиентов. Картину дополняет его разноплановая инфраструктура - телеграм-боты, каналы по интересам, кошелек, биржа ценных бумаг и куча скама -ну куда же без него, правда?

Но по какой-то неведомой нам причине (тут должна быть реальная причина, но ее не будет, вы и так все знаете) - телеграм объявлен вне закона, и вообще дел с ним иметь не стоит…

Что ж... Недавно я увлекся C++, поэтому давайте разберемся в какой-нибудь технологии и напишем по ней статью. Мой выбор пал на WebRTC и клиент на Qt.

Практический кейс реверс-инжиниринга приборной панели на базе микроконтроллера 9S12HY64 (Freescale). Вместо дизассемблирования мы использовали сниффинг шины I²C, сбор референсных команд, поиск сигнатур в прошивке и точечный патчинг статических данных.

Мы недавно писали про обновление нашего публичного синтеза, silero-tts. В прошлый раз мы существенно увеличили скорость, качество и добавили поддержку омографов.

В этот раз мы хотим вас порадовать особенной фичей, которая в большинстве случаев стабильно не работает даже в моделях синтеза, которые требуют для своей работы на 3-4 порядка больше вычислительных ресурсов и современные серверные видеокарты (наш синтез запускается даже на слабых процессорах).

Как вы догадались, эта фича — это постановка вопросов.

Почему я решил сделать свой платёжный бот

Я просто хотел принимать платежи и донаты в своём Telegram-канале. Ничего сложного: кинул ссылку — получил деньги. Но когда начал смотреть существующие сервисы (Трибьюн, BotPay и подобные), столкнулся с одним и тем же: регистрация, паспорт, ИП, привязка карт. Мне это было неприятно — как будто чужой дядька лезет в интимные места.

Я не хотел светить данные, не хотел оформлять юридическое лицо, не хотел возиться с налоговой. Хотел просто продавать мануалы и принимать донаты, используя встроенную валюту Telegram — Stars.

Так родилась идея сделать своего бота: анонимного, без регистраций, без паспортов. Чтобы любой человек, у которого есть Telegram, мог создать товар, кинуть ссылку и получить деньги.

Режим чата теперь работает по той же логике, что и агентный, но только с read-only инструментами — можно исследовать кодовую базу без риска случайных изменений. Edit mode убрали: его сценарии полностью покрывает агентный режим.

Появилось ветвление диалогов. Если агент пошёл не туда, можно вернуться к любому вызову инструмента в истории и продолжить оттуда — новая ветка не затрагивает предыдущую. А сами сессии теперь можно экспортировать в JSON.

Для мультимодальных моделей — gemini-3-flash-preview, gpt-5.3-codex, kimi-k2.5 и gpt-5.4 — добавили возможность прикрепить изображение прямо в чат.

Собрал себе простой аналог Windows Recall на Linux, показываю что у меня получилось и как это работает.

Знакомая ситуация: вам скидывают PDF на полсотни страниц, а нужна всего одна цифра. Вы открываете файл, начинаете листать - и через полчаса ловите себя на мысли, что уже забыли, что именно искали. А потом выясняется, что документ - скан. Текст не выделяется, Ctrl+F бесполезен, дедлайн горит. Знакомо?

Ещё пару лет назад выход был один: делать скриншоты кусков, тащить их в онлайн-распознавалки, собирать текст по частям и надеяться, что ничего не потерялось. Сейчас за нас это умеют делать нейросети - причём бесплатно. Они читают сканы, понимают таблицы и вытаскивают нужное из любого хаоса форматов.

В этой статье мы взяли пять таких инструментов и устроили им один и тот же тест: дали инструкцию к пылесосу и попросили объяснить, как почистить фильтр. Посмотрим, кто справится быстрее и точнее.

Поехали!

Слабые пароли — головная боль и для пользователей, и для разработчиков. Первые считают, что «кто будет меня взламывать», вторые уверены: «я не банк, кому нужна моя база». А в это время ботнеты методично перебирают комбинации, словарные атаки становятся умнее, а нейросети уже научились генерировать пароли по шаблонам, которые мы считали сложными — но результаты пока не впечатляют.

В этой статье я разберу аутентификацию с самого начала: почему пароли до сих пор актуальны, как оценить их реальную стойкость (с честными расчётами), что происходит с паролем на сервере и какие ошибки допускают разработчики. В конце — чек-лист для обеих аудиторий.

Привет, Хабр.
Мне по работе часто приходится заниматься переводом, и чтобы упростить себе жизнь, я решил настроить себе помощника, который был бы знаком с контекстом моей работы. Ниже делюсь результатами своих экспериментов.

Переводчик в своей работе ориентируется не просто на какой-то язык, а на терминологию и стилистику определённого сообщества. Мой основной рабочий процесс выстроен в Obsidian (подробнее об этом я писал вместе с Игнатием Сатирским), и я подумал, что база знаний, которая накопилась на этой платформе, может послужить «отражением» терминологии и стилистики, на которые мог бы опираться помощник. Я стал искать плагин, который давал бы интеграцию с нейросетью, и из всех возможных вариантов наиболее зрелым мне показался Obsidian Copilot — о нём и пойдёт речь.

Я не рассчитываю, что нейросеть сможет произвести чистовой текст, который сразу можно было бы сдавать как выполненную работу. Но я надеюсь, что получится облегчить мне труд при редактировании. Посмотрим, оправдает ли инструмент мои надежды.

Хранилище с использованными плагинами и результатами экспериментов доступно здесь.

Автомобили перестали быть просто средством передвижения. Автопилот и встроенные ИИ-системы превращают машину в вычислительную платформу. Она обрабатывает гигантские потоки данных в реальном времени, принимает решения без человека и учится на ходу. И чем «умнее» транспорт, тем более сложные задачи он решает.

Недавно глава Micron Санджай Мехротра отметил, что для машин с автономностью четвертого уровня (по классификации SAE (Society of Automotive Engineers, Общества автомобильных инженеров) это практически беспилотные автомобили, управляющие без водителя, но только в строго определенных условиях) не хватит десятков гигабайт — потребуется 300 и больше. Давайте посмотрим, почему.