Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Люди негативно реагируют в соцсетях на контент, созданный искусственным интеллектом. Иногда пишут «Бл**** ещё один пост из жпт», как недавно (и совершенно несправедливо) прокомментировали один из репостов в UX Notes. В комментариях в Тредс часто можно встретить предположения, что пост написал ИИ, причём без какой-либо эмоциональной оценки. Негативная коннотация подразумевается авторами и уже ощущается читателями.

Почему?

Привет, Хабр.

Я регулярно прохожу собеседования — в первую очередь чтобы держать в тонусе знания и понимать, что происходит на рынке. Плюс это помогает не терять ориентир по зарплатам и требованиям компаний.

Заметил, что периодически в чатах, на Хабре и в обсуждениях всплывает вопрос про сезонность найма. Кто-то говорит, что её нет и вакансии публикуются круглый год. Кто-то наоборот уверен, что есть «правильные» месяцы для выхода на рынок.

Поэтому решил поделиться своей насмотренностью на этот счет

В российских проектах НСИ часто выходит далеко за рамки справочников и включает задачи MDM и Data Quality. Разбираемся, чем это отличается от классического RDM и к чему это приводит.

В стремлении завести домашний сервер я заходил далеко. В какой-то момент это был экстремальный вариант с 19-дюймовой стойкой на 24 юнита в кладовке, где жило некоторое количество приличного серверного железа. Увлекательно, шумно и непрактично. Со временем я приходил к мысли, что домашняя инфраструктура должна быть компактной и тихой.

Недавно мне знакомый отдал компьютер, сказав что-то вроде «знаю, ты любишь необычные штуки — забирай, понравится». Так в мои руки попал занятный мини-ПК с полностью пассивным охлаждением и процессором Intel Core i7-4500U. Разумеется, мне захотелось посмотреть внутрь. Детали под катом.

9 марта 2026 года Microsoft выпустила VS Code версии 1.111 — первый стабильный еженедельный релиз. Ведущий инженер Кай Мецель объявил, что финальное тестирование будет «встроено в еженедельный процесс». Каждая новая функция в v1.111 связана с ИИ. Главное нововведение: режим Autopilot, в котором ИИ-агент работает автономно до завершения задачи — сам одобряет вызовы инструментов, сам повторяет попытки при ошибках, сам отвечает на собственные вопросы, чтобы «агент не простаивал в ожидании ответа».

Я пишу код в той или иной IDE с начала 2000-х. Видел, как Eclipse замедлялся до ползания, как IntelliJ поглотил мир Java, как VS Code стал редактором по умолчанию для целого поколения. Это — другое. Это не добавление функции. Это изменение самих отношений между разработчиком и инструментом.

Ни одна современная AI-система в юридическом домене не обходится без RAG: юридические данные слишком специфичны, слишком изменчивы и никогда слишком редко составляли значимую часть обучающей выборки LLM, чтобы доверять ей без внешней базы знаний. Обычно при построении RAG-системы используют модуль поиска, основанный на векторных БД. Однако в таких сложно организованных областях знаний, как юридическая, архитектура, основанная на поиске в хранилище "плоских" эмбеддингов, может не справиться. Векторный поиск позволяет находить семантически близкие (схожие) фрагменты текстов, тогда как юридический домен также требует понимания многочисленных связей между сущностями, рассеянными по множеству документов .

Кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний, особенно после появления современных инструментов, позволяющих автоматически строить такие графы на тысячах документов и использовать их в качестве хранилища знаний для RAG-систем. Однако все имеет свою цену: неполнота или неточность построенного графа может свести на нет все вложенные ресурсы и оставить вас с системой, которая хуже "наивного" векторного поиска.

Какие преимущества поиска по графу знаний по сравнению с классическим векторным поиском, а также каковы критерии, когда использование графового поиска действительно необходимо для построения RAG-системы в юридическом домене?

Стивен Хокинг долго не хотел писать мемуары. Рассказывать о Вселенной ему всегда было интереснее, чем о себе. Но желающих изложить его биографию (и расставить свои акценты) становилось всё больше. Так родилась эта книга — попытка сохранить право голоса в собственной истории. Хотя однажды свой голос он всё же потеряет — навсегда и совершенно буквально. В 1985 году после пневмонии и трахеостомии Хокинг лишится речи и будет общаться с миром через синтезатор. Тот самый, с электронным баритоном, который потом станет его визитной карточкой.

«Моя краткая история» вышла в 2013 году, когда автору было за семьдесят. По тональности это напоминает сочинение «как я провел лето» — только написанное гением, который между делом объясняет устройство черных дыр и Теорию большого взрыва (не сериал). Хокинг просто перебирает события: детство, родители, школа, первые открытия, жены, дети, болезнь. Без надрыва, без пафоса — и с английским юмором. Здесь нет популярного пересказа теорий — всё это Хокинг уже сделал в других книгах. Вместо этого — человек, который всю жизнь смотрел в телескоп, наконец согласился посмотреть внутрь себя и чуточку приоткрыть личную жизнь нам.

Добро пожаловать, уважаемые пассажиры. Постарайтесь сильно не нервничать, хотя у нас есть все шансы не долететь. Ремни пристегивать не обязательно, их у вас все равно нет. Туалет на борту также отсутствует. Лететь будем с диким шумом, визуально ориентируясь на железную дорогу. И если кто-то захочет помолиться, лучше молиться о том, чтобы не испортилась погода. Нам это сильно поможет.

Ваш пилот и капитан - герой недавно отгремевшей мировой войны. Многих тогда посбивали, а он ничего, летает. Сколько ему еще будет везти сказать трудно, но будем верить, что на этот рейс его удачи и мастерства хватит. Ибо в случае авиакатастрофы причины вряд ли узнают: “черных ящиков” еще нет. 

Но не все так плохо. Наша стюардесса - настоящая медсестра. В случае, если кому-то станет плохо, она будет пытаться откачать. Чаще всего у нее это получается.

А теперь вдохните поглубже, мы взлетаем!  

Продолжаем писать сервис DeadDrop: сегодня идём от монолита к чистой архитектуре

В предыдущей части мы реализовали готовый прототип, но его код был спорным: от смешанной логики до хранения секретов пользователей в открытом виде - пора вносить правки!

Сегодня мы:

1) Превращаем "толстый" хэндлер в хорошее архитектурное решение с разделением слоёв

2) Хэшируем с bcrypt

3) Внедряем зависимости (DI) через интерфейсы

4) Готовим код к дальнейшему масштабированию

Рефакторинг, который не ломает проект, а делает его удобным для дальнейшей разработки!

Ваша ML-модель работает в ноутбуке, а в продакшене — нет. Бывало такое? Именно здесь начинается настоящая инженерная задача: взять эксперимент из Jupyter-ноутбука и превратить его в воспроизводимый, наблюдаемый и масштабируемый пайплайн — от сырых данных до стабильного инференса под реальной нагрузкой. Kubernetes давно стал де-факто стандартом для этой работы: более 70% компаний используют его в продакшене — это не дань хайпу, это прагматичный выбор тех, кто уже наступал на грабли.

В этой статье разберем, почему K8s выигрывает у альтернатив именно для ML-нагрузок, а также обсудим какие мифы и анти-паттерны тормозят команды на пути к продакшену. Пройдемся по полному стеку: от подготовки кластера и фиксации данных через DVC до canary-деплоя модели и автоскейлинга GPU-подов. В конце вас ждет взгляд на то, куда движется индустрия: serverless-ML, multi-LLM-ops и edge-развертывания.

Если вы DevOps- или MLOps-инженер, которому приходится запускать обучение и инференс в одном кластере, или R&D-инженер, чьи модели «магически ломаются» при переходе в прод — читать обязательно.

Telegram: @pg_expecto

MAX: PG_EXPECTO

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

GitFlic - pg_expecto - статистический анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

Может ли ИИ заменить эксперта по PostgreSQL?

С учетом существующих точек зрения о потенциале полного замещения человека искусственным интеллектом в задачах оптимизации баз данных, в данном исследовании проведен анализ работы нейросетевой модели DeepSeek при оценке производительности СУБД PostgreSQL с применением статистического метода «majority vote» на выборках из пяти и одиннадцати независимых прогонов. Результаты подтверждают, что даже при эффективном выявлении закономерностей и диагностике узких мест с помощью ИИ, окончательная интерпретация выводов остается прерогативой специалиста, что позиционирует нейросеть не как замену эксперту, а как инструмент для фильтрации случайных ошибок и оптимизации рутинных процессов.

Меня зовут Ксюша Новосёлова, я отвечаю за направление обучения и развития UX-исследователей в Контуре. 

Для нас важно создавать среду, в которой сотрудники могут добирать недостающие навыки, развивать компетенции и получать поддержку в своём профессиональном росте.

Поэтому мы стараемся смотреть на обучение не как на набор разовых активностей — отправить кого-то на курс, купить доступ к конференции или провести внутренний мастер-класс — а как на систему развития, которой можно управлять.

Мы пока в начале этого пути, но уже видим несколько рабочих принципов и форматов, которыми готовы поделиться.

Делаем из простого скрипта настоящий консольный чат: цикл общения, system prompt, обработка ошибок и первые шаги к “живому” AI-приложению на Python с Ollama и LiteLLM.

В конце 2020 года я купил MacBook Pro 13 на процессоре Apple M1, очень хотелось испытать процессоры на архитектуре ARM. Почти сразу на чипе Apple M1 был найден вычислительный блок для матричных операций Apple AMX. Для Apple AMX не было документации, он не использовался в Apple Accelerate, но несколько энтузиастов занимались реверс-инжинирингом и анализом производительности ("https://github.com/corsix/amx"). 

В 2024 году вышли компьютеры на базе семейства процессоров Apple M4, у которых блок AMX задействован для выполнения инструкций из Scalable Matrix Extension 2 (сайт ARM недоступен в РФ) (ARM SME2). 

В статье рассмотрим использование расширения ARM SME2 на примере умножения заполненных матриц. Увидим, как выжать максимум из процессора и получить прирост производительности в десятки раз.

Доброго свободного времени, товарищи! в этой своей первой статье хотел бы вам рассказать как я будучи далёк от сетевых технологий перешел с роутера мыльницы на старый комп из-под дивана.

Приходилось ли вам браться за задачу, из-за которой прошлый разработчик успел выгореть и сменить компанию? Что ж, мне удалось с такой столкнуться — c задачей обеспечения безопасного локального хранения файлов, которые пользователь загружает в приложение, например, общаясь с технической поддержкой в чате. Обо всех деталях и во всех подробностях я и расскажу в данной статье.

Проблема предвзятости или необъективности мнений возникла задолго до создания нейросетей и ИИ, и она имеет несколько вариантов решения, один из которых предложил русский писатель Федор Михайлович Достоевский: он использовал особый способ рассуждений, который он назвал реализмом в высшем смысле. Этот способ вполне подходит для ИИ, хотя, конечно, способ мышления нейросетей значительно отличается от человеческого. Но у них есть много общего.

Проблема предвзятости нейросетей и ИИ (в дальнейшем будем использовать эти термины как синонимы – для удобства) привлекает все большее внимание, что вызвано ростом их влияния на формирование общественного мнения. В частности, этой теме посвящена статья «ChatGPT: Измеряет ли ИИ политическую предвзятость человечнее человека?». Исследователи подчеркнули, что «Необъективный ИИ может усугублять социальную поляризацию, распространять дезинформацию и дискриминировать отдельные группы населения».

Известно, что предвзятость ИИ является следствием предвзятости, присущей человеческому обществу. Однако я не встречал в статьях о нейросетях упоминаний о том, что многие мыслители задолго до возникновения ИИ пытались преодолеть предвзятость человеческого общества, и некоторые в этом деле очень даже преуспели. В частности, это пытался сделать Федор Михайлович Достоевский, который использовал свой собственный способ мышления, который он назвал реализмом в высшем смысле.

Его подход существенно отличается от подхода, который считается эталоном в ИИ, когда под объективностью понимается представление ИИ сбалансированной картины по тому или иному вопросу, для чего нейросеть излагает аргументы разных сторон по спорным вопросам.

Как автоматизировать процесс обработки рекламаций с помощью ИИ?

Кейс о том, как мы внедрили систему отслеживания рекламаций на производстве с использованием искусственного интеллекта.

Kafka часто воспринимается как система, гарантирующая доставку сообщений и Exactly Once Semantics. Однако в реальных распределённых системах эти гарантии заканчиваются на границе брокера.

Сообщение может потеряться между записью в базу данных и публикацией события, а может быть обработано повторно при сбое сервиса.

В этой статье разберём:

Привет, Хабр!

Прикрутил к reley браузеру openclaw навык для поиска, отклика на вакансии и поднятия резюме на HH в топ. Все автоматически, по расписанию, оптимизировано скриптами для меньшего потребления токенов. У меня стало уходить примерно в три раза меньше времени на поиски, и я могу сосредоточиться на выборе вакансий, а не на прохождении ритуалов по типу поднятия резюме в топе. Хотел-бы я так сказать. Как это было на самом деле и что получилось, расскажу подробнее.