Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Меня зовут Борис Кузнецов, я руководитель Управления стратегических проектов ЕДИНОГО ЦУПИС. В конце прошлого года мы столкнулись с необходимостью сменить менеджер задач и перейти на отечественное решение. После тщательной оценки вариантов мы сделали выбор в пользу системы Shtab — и не пожалели об этом. Рассказываю, как все происходило.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Омаров, я ведущий инженер учебного центра по продуктам в компании «Цифра». Вместе с моим коллегой, Фёдором Арефьевым, мы решили поделиться своим опытом создания корпоративного агента, который в разы ускоряет поиск по базам знаний компании.

Внутри статьи: мы подробно разбираем архитектуру RAG-пайплайна — от локального векторного поиска и реранкинга до сборки контекста для облачной LLM. Вы узнаете, почему мы отказались от дообучения моделей в пользу динамической базы знаний, как реализовали локальную очистку данных от чувствительной информации для соблюдения требований информационной безопасности и каким образом системный промпт помогает победить «галлюцинации», гарантируя опору только на факты и ссылки на первоисточники.

Статья будет полезна тем, кто решает задачу эффективного доступа к знаниям внутри компании и ищет баланс между качеством генерации, стоимостью инфраструктуры и требованиями ИБ.

Привет! Сегодня на связи команда вендора Data Sapience, а именно Spark-разработчик Виталий Мартынов и технические лидеры направления разработки Apache Spark платформы Data Ocean Nova Дмитрий Паршин и Евгений Морозов.

Концепция Lakehouse активно продвигается как «золотая середина» между Data Lake и Data Warehouse: она обещает объединить гибкость хранения данных, расширенную аналитику и соблюдение транзакционности в единой архитектуре с использованием современных табличных открытых форматов, таких как Iceberg (который уже де-факто стал общепринятым стандартом при построении Data Lakehouse). И сегодня мы хотим посвятить статью разбору следующего вопроса: почему без использования Spark нельзя построить полноценный Lakehouse? 

Поговорим о том, какую роль Spark играет в Lakehouse-подходе, какие задачи он закрывает успешнее других, о его тесной взаимосвязи с Iceberg и том, почему альтернативы часто не дотягивают до нужного уровня универсальности, масштабируемости и надежности в рамках большой продуктивной среды. Также расскажем, почему мы в Data Ocean Nova используем Spark в качестве движка для обслуживания Iceberg-таблиц и инструмента для миграции данных в Lakehouse.

Прошли времена, когда нейросети казались далекими технологиями будущего. Сегодня они стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мы доверяем им написание писем, создание музыки, редактирование фотографий и придумывание идей для проектов. Кажется, единственным, чего им пока недостаёт, является способность сварить кофе утром... хотя, скорее всего, это тоже скоро изменится.

Ещё недавно технологии были первые попытки анимации старых снимков выглядели забавными и немного нелепыми. Теперь же нейросети создают картины, пишут фильмы и генерируют видеоролики настолько реалистично, что отличить их от настоящих почти невозможно. Со временем мы привыкли к этому прогрессу и больше не воспринимаем его как нечто экстраординарное.

Однако прогресс породил новую проблему: переизбыток возможностей. Ежедневно возникают новые сервисы, обещающие облегчить нашу жизнь и автоматизировать любые задачи. Это привело к трудному выбору среди множества вариантов.Для вашего удобства мы составили список из десяти лучших бесплатных нейросетей, которые подходят практически ко всем ситуациям. Конечно, многие из них предлагают платные премиум-функции, но сегодня поговорим исключительно о бесплатном функционале.

Приятного прочтения!

Приветсвтую читатели Хабра!

Эту статью я достаточно долго формировал в голове, подбирал тезисы, но собрать ее попробую здесь и сейчас, пока есть вдохновение. Моя нейронная полуимпровизация.

Heartbeat-мониторинг — единственный способ проверить cron-задачи, фоновые процессы и устройства за NAT. Рассказываю, как работает эта технология в PingZen, и почему она проще и надежнее self-hosted решений.

«Если я дам людям диагностический инструмент, который позволит им получить ребёнка, у которого в три раза выше шансы поступить в MIT, я думаю, что люди будут заинтересованы».

Хотя это звучит как фраза из научно-фантастического фильма, на самом деле это цитата Стива Хсу, профессора физики Мичиганского государственного университета и соучредителя Genomic Prediction — компании, которая предлагает родителям новую технологию под названием полигенный отбор эмбрионов.

В фильме 1997 года «Гаттака» мышление, отражённое в высказывании Хсу, привело к антиутопии, где дети зачинались в лабораториях, а общество делилось на генетически обеспеченных и необеспеченных. Когда фильм только вышел, репродуктивные технологии, изображённые в нём, были научной фантастикой, но сегодня они быстро становятся научной реальностью.

Сегодня я выбрал довольно нетрадиционную для публикации на Хабре форму: обзор музыкального альбома с песнями на русском языке. С информационными технологиями его связывают две вещи: это песни про компьютерные игры, а создан он с применением генеративного искусственного интеллекта. Ведь куда же мы теперь без него.

Сейчас в обществе активно разворачивается дискурс о пользе или вреде ИИ как творческого инструмента, и о ценности контента, создаваемого с помощью нейросетей. Мнения полярные и во многом негативные. Родился термин «ИИ-слоп», обозначающий низкокачественный генерируемый в больших количествах контент, и именно ему сейчас посвящено большинство публикаций, а на созданном с применением ИИ творчестве лежит стигма: оно по определению считается недостойным внимания. Думаю, для демонстрации тезиса о том, что нейросеть лишь инструмент в руках человека, и применять его можно по-разному, особенно важно уделять внимание удачным работам.

Альбом, о котором идёт речь, вышел ровно год назад, набрав скромные две тысячи просмотров на YouTube, и можно сказать, прошёл незамеченным. Но лично для меня эта работа стала поворотной точкой в восприятии полезности ИИ как инструмента творческого самовыражения, по крайней мере, в области музыки. Мне кажется важным поделиться с тем, что же такого я в этом нашёл. Попутно расскажу и о таком проявлении современной культуры, как песни про игры, и немного поковыряю палочкой дальний спор о том, являются ли компьютерные игры искусством.

Соединить мозг с компьютером кажется научной фантастикой. Но такие технологии появляются в медицине. В разных уголках мира команды инженеров и нейрофизиологов создают устройства, превращающие мысли в действия — движение курсора, набор текста или управление протезом. 

Активный, но не самый известный игрок — NeuroXess из Шанхая. К концу 2025-го ее специалисты провели больше пятидесяти имплантаций. Недавно компания представила полностью автономную систему, где все компоненты, включая источник питания, помещаются внутрь пациента. Это заметно упрощает жизнь и продлевает использование. Давайте посмотрим, что там за достижения.

Всем привет! Я уже довольно долго работаю в сфере арбитража трафика. Как и многие, начинал с форумов и нутры, а сейчас в основном лью трафик на гемблинг. За это время перепробовал кучу CPA-сетей и поработал как с прямыми партнёрками, так и с классическими сетками.

Для начала хочется развеять один популярный миф: многие считают, что CPA-сети - это просто лишняя комиссия в никуда. По факту это не совсем так. Разъясню простую вещь.

Во‑первых, гибкость при сбоях. Если оффер отключился, пошли проблемы с платёжками или у рекламодателя начались техработы, нормальная сеть автоматом переключит трафик на аналогичный оффер. Вы ничего не трогаете, а залив не встает колом. Да, такое случается редко, но потери могут быть большие. Это первый риск. У меня лично так было.

Во‑вторых, доступ к премиальным офферам. Крупные сети заключают эксклюзивные договорённости с рекламодателями и дают такие условия, которые напрямую часто просто недоступны. Тот же CPL в гемблинге найти - редкость, а в некоторые сетях такие офферы доступны.

В‑третьих, выбор. Когда у вас десятки офферов по одной вертикали и разные ГЕО, можно быстро тестировать связки, масштабировать то, что зашло, и спокойно диверсифицировать риски, а не держаться за одну партнёрку и полностью зависеть от одного продукта.

Меня зовут Павел Коростин, я техлид тестирования мобильного банка для юридических лиц в Альфа-Банке. Бэкенд мобильного банка — это около 300 микросервисов, работающих в k8s, развитием которых занимаются примерно 50 команд, разделённых на функциональные области. За каждой командой закреплены сервисы, которые они поддерживают, разрабатывают, тестируют и, соответственно, пишут автотесты. Раньше все тесты на сервисы «жили» в одном монорепозитории, но в определённый момент мы поняли, что дальше так работать уже не можем и нужно как-то разъезжаться.

Не буду вдаваться в подробности, почему гигантский монорепозиторий неудобен, потому что, если вы уже решили избавляться от громоздкого монолита, то основной вопрос — как дробить?

Налоги это основа существования государства. Большая часть бюджетов формируется именно за счет налоговых поступлений. Например, в США около 90% доходов федерального бюджета обеспечивают налоги. В России ситуация схожая: по разным оценкам около 80% доходов бюджета формируется за счет налоговых платежей бизнеса и граждан.

За 12 лет работы в налоговых органах я видел десятки схем ухода от налогов - от самых примитивных до довольно сложных и изобретательных. В этой статье я хочу разобрать несколько самых распространенных схем, которые чаще всего встречаются в реальной практике.

AI-ассистенты для программирования за последние годы прошли путь от простого автодополнения до полноценных агентов, способных анализировать проект, принимать решения и выполнять сложные задачи. 

В 2026-м сильный ассистент уже умеет читать репозиторий, запускать команды, собирать изменения в дифф и предлагать готовые PR-ы. 

В этой статье по материалам нашего вебинара разберем, как устроены современные AI-ассистенты, чем они отличаются и на что обращать внимание при выборе решения для enterprise-контура. Ключевые моменты – безопасность кода и данных, on-premise развёртывание, риск уязвимостей в сгенерированном коде и контроль действий AI-ассистентов.

В конце 2025 года соцсеть X (бывший Twitter) ввела функцию редактирования изображений с помощью Grok — любой пользователь мог взять изображение из чужого поста, удалить водяные знаки, изменить стиль, позу или добавить новые элементы. Это вызвало массовый протест художников, в результате которого некоторые авторы объявили о своем уходе с платформы [1].

По закону об авторском праве (АП) нельзя не только редактировать чужое произведение, но даже публиковать его без разрешения автора. Однако Илон Маск внедрил инструмент, который будто демонстративно игнорирует эти нормы.

Всё началось с простой идеи: что если подключать к языковой модели новые «навыки» как приложения к смартфону — без переобучения, без деградации, за полчаса? Я потратил 22 шага экспериментов и 97.5 GPU-часов на одной видеокарте, чтобы это проверить. Архитектура заработала идеально. А потом выяснилось, что модель, которая говорит на языке математики, совершенно не умеет решать задачи. Это история о том, как красивая метрика обманула исследователя, и как модель в итоге нашла выход сама.

На связи Анастасия Шильникова, менеджер по тестированию компании «Гарда».

Мы регулярно сталкиваемся с ситуациями, когда в Jira к задаче вроде есть какое-то описание, стоит статус «готово», но, чтобы понять, в чем была проблема, что было исправлено, как было проверено, приходится «нырять» в мессенджер или звонить коллегам. Все это съедает время, размывает ответственность между командами и мешает выпускать продукт быстро, качественно, в срок.

Чтобы решить проблему, мы решили внедрить в жизненный цикл разработки концепцию DoR (Definition of Ready) и DoD (Definition of Done). В этой статье я расскажу: чем DoR и DoD отличаются от критериев приемки и почему их важно не путать, как не превратить полезный инструмент в бюрократическую обязаловку, какие узкие места могут возникнуть при внедрении концепции.

Все знают Стивена Вольфрама как британского физика, математика, информатика и предпринимателя. Одни его боготворят как современного гения уровня Ньютона и Эйнштейна, другие - завидуют успеху и в науке и в бизнесе, третьи - стремятся оспорить его идеи, претендующие на роль Теории всего. Но никто не остается равнодушным. И это понятно. Я и сам ранее посвятил несколько статей Вольфраму и сам прошел путь от полного непонимания того, о чем вообще говорит Вольфрам до того, что мой мир перевернулся и больше никогда не будет прежним после того, как я наконец начал его понимать. Хорошо, но причем здесь вообще Кант и Гегель?

Velocity, Burndown и количество закрытых задач выглядят как контроль над разработкой. На практике эти метрики часто создают только видимость управляемости: отчёты красивые, а сроки всё равно срываются.

В статье разбираем, какие показатели действительно помогают прогнозировать сроки, находить узкие места и держать баланс между скоростью разработки и качеством релизов.

Данная статья является переводом откровений Гельдрейха о работе в Valve и некоторых других «самоорганизующихся» компаниях (представленных в виде, без преувеличения, «учебника по выживанию»), с некоторым форматированием для более удобного чтения. Имейте ввиду, что это рассказ об условиях работы на Западе (США), и некоторые советы могут выглядеть очевидными или странными.

Исследование The Ladders (2018): рекрутер тратит на первое знакомство с резюме 6–7 секунд. За это время глаз выхватывает три точки: