Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Недавно мы обсуждали рынок AI-инфраструктуры с моим коллегой Александром. В компании OpenYard он отвечает за развитие отношений с вендорами и выстраивание цепочек поставок. Нам быстро стало понятно, что за громкими заявлениями об AI-революции скрывается куда более сложная и не всегда очевидная экономика. Компании массово инвестируют в обучение моделей, строительство дата-центров и AI-кластеров, растет спрос на GPU, ускорители и серверную инфраструктуру. На этом фоне кажется логичным ожидать аналогичного роста со стороны производителей памяти ― одного из ключевых компонентов AI-систем. Однако реальность оказывается сложнее.

Два крупнейших поставщика DRAM: Samsung Electronics и SK Hynix, которые в совокупности контролируют более 70% мирового рынка оперативной памяти, неожиданно ведут довольно сдержанную игру. Несмотря на рекордный спрос со стороны AI-сегмента, компании не планируют резкого расширения производства. Почему рынок, испытывающий дефицит, сознательно отказывается от масштабирования?

Сервисы — место, где живет бизнес-логика

Здравствуйте! Идея написать эту статью пришла мне в голову абсолютно спонтанно. Я работаю в компании и, так сложилось, что нас имеет мы имеем DRF монолит на писят два миллиона строк кода. И вот однажды, чью-то светлую голову посетила мысль — «а давайте писать код одинаково». Идея прозвучала чертвоски просто и соблазнительно. С этого момента мы завели себе ишака по имени «Django Service Layer», и все дружно начали на него наваливать. Теперь навалю и вам. Би-бу-бип.

Чем исследование сознания помогает в разработке LLM, развитие  каких элементов позволит моделям лучше программировать, тестировать, размышлять. Разберем на примере Gigachat.

Я регулярно вижу научные статьи, в которых иногда завуалированно, а иногда и практически открытым текстом, рассказывают, как вроде бы обнаружили почти реальные признаки сознания у LLM. Мне читать такие статьи весьма интересно, а иногда и забавно. 

Сегодня я решил, вооружившись опытом чтения статей с arXive, провести собственное исследование чтобы разобраться, насколько LLM близка к человеческому сознанию. Пытаясь компенсировать почти полное отсутствие в исследованиях российских ИИ, в качестве подопытного я выбрал наиболее доступную модель GigaChat от Сбера.

Весь год мы скакали по бескрайним полям открытого кода, расследуя преступления, отстреливая уязвимости и собирая трофеи. Но сегодня мы решили заглянуть в самый пыльный бар, где у стойки стоит опытный шериф и вспоминает десять самых лихих и опасных багов на диком западе.

Очередной Новый Год на носу, а значит, срочно нужно придумать очередной новогодний проектик и написать про него статью. И я придумал сделать интро-поздравление для ZX Spectrum. Да не современное, поражающее невообразимыми эффектами, а напротив, в максимально классическом стиле очень ранней демосцены. Заодно это повод рассказать про особенности национальных хакерских традиций в зимний и иные периоды. Сведём же новогодние олдскулы зарядом концентрированной ностальгии!

Все любят безопасность, пока не приходится её настраивать. Первая версия нашего аудита напоминала пульт управления АЭС: бесконечно гибко, но без инструкции не взлетишь. Мы признали поражение, послушали стоны администраторов и сделали «версию 2.0» — с классами событий и логикой, понятной человеку, а не только компилятору. История работы над ошибками, которая превратила «полочный» софт в рабочий инструмент.

Привет. Меня зовут Климент, я co-founder GPTunneL, одного из крупнейших агрегаторов нейросетей в России и мире. Хочу поделиться опытом запуска и развития ИИ-продукта на 1,5 миллиона пользователей в 44 странах и тем, как перейти от концепта “доступ без VPN” к комплексному продукту для разной аудитории. А еще развенчать мифы о распространенности ИИ, в которые мы тут, внутри IT-пузыря, очень верим.

За два года в GPTunneL мы с командой прошли путь к 50k DAU и 650k MAU, объединили 100+ ИИ-инструментов для генерации фото, видео, аудио и текста в собственноручно написанном сервисе.. да, без VPN и с простой оплатой.

Поздравляю с праздниками! С удовольствием пообщаюсь на тему ИИ в комментариях, а помимо ценной информации, в статье оставил для вас приятный новогодний сюрприз.

Для большинства из нас кубик Рубика — это популярная головоломка; для спидкуберов — спортивный снаряд; для художников и дизайнеров — пиксельный строительный блок в кубических мозаиках. Но если посмотреть на классический кубик 3×3×3 как на механическую систему со своей симметрией и жёсткими ограничениями, он начинает вести себя как математическая модель. Несколько лет я экспериментировал со свойствами куба, собирая мозаики из кубиков Рубика, и в процессе разработал метод, позволяющий создавать двусторонние паттерны — когда на противоположных сторонах мозаики формируются зеркальные изображения в инверсивных цветах. Я назвал этот метод Mirror Dual-Sided Inverse (MDSI). С его помощью любую мозаику из десятков и сотен кубиков Рубика можно превратить в «кубическую ткань» с лицевой и изнаночной сторонами. В этой статье я расскажу, как работает MDSI-метод и на каких принципах он основан.

Всем привет! Закрываем год подборкой главных CVE декабря. Звездой месяца, несомненно, стала React2Shell — единственный плюс, что её исправили в начале декабря, а не на праздники, как MongoBleed.

Кроме того, в Fortinet закрыли уязвимость на обход аутентификации, а в продуктах Apple в WebKit, который помимо прочего использует Google Chrome на iOS, исправили CVE на use-after-free. В компонентах Apache Tika нашли CVE под произвольный код, а в Gogs остаётся неисправленным нулевой день также под RCE, эксплойт которого активно идёт уже давно. Обо всём этом и других ключевых уязвимостях последнего месяца уходящего года читайте под катом!

Вы запустили медийную рекламу: показы есть, бюджет тратится, а продажи не растут. Кажется, что деньги уходят впустую. Но это не так. Медийная реклама работает на перспективу. Важно уметь измерять отложенный эффект. В статье эксперты click.ru разобрали, какие показатели отслеживать и как связать показы рекламы с реальными бизнес-результатами.

Мы ищем иной разум в космосе, а он уже здесь — в океане и в наших серверах. Почему корпорации похожи на осьминогов, зачем учить моллюска игре на пианино и почему Новый год — это просто ошибка

Вычисление обратной матрицы, а именно, вычисление алгебраических дополнений и определителя матрицы займёт большое количество машинных ресурсов при квадратной матрицы высокого порядка. В статье описывается решение и приводятся результаты обращения квадратной матрицы методом решения системы AX = E, где A, X, E - квадратные матрицы порядка n, X - обратная A матрица, E - единичная матрица, и методом LU декомпозиции.

Сегодня мобильными приложениями активно пользуются не только молодёжь, но и представители старших поколений, количество которых непрерывно растёт (Pew Research Center). Чаще всего именно эти пользователи меняют системный шрифт и настраивают контрастность для комфортного использования. Это влияет не только на пользовательский опыт работы, но ещё и формирует новые потребности в развитии операционных систем Android и iOS.

По данным ресурса Appt, многие люди предпочитают изменять стандартные настройки отображения интерфейса, однако далеко не все разработчики учитывают эту особенность и адаптируют свои интерфейсы под нужды пользователей. Из-за этого возможны ситуации, когда информация, необходимая для совершения критически важных действий (вроде заказа такси или перевода денег) либо вовсе не помещается на экране, либо оказывается расположена неудобно и не соответствует ожиданиям пользователя.

Меня зовут Игорь, я Android-разработчик в Сбере, развиваю проект СберИнвестии в команде «Портфель клиента». Расскажу про наш опыт работы с особыми возможностями Android, как мы к этому пришли, а также на практических примерах покажу улучшения UX нашего приложения. Конечно же, я также расскажу про подводные камни, на которых мы удачно поскользнулись, куда же без этого :).

С 1 октября 2026 года в России вступает первый закон о платформенной экономике. Он устанавливает правила для маркетплейсов, сервисов такси и доставки — всех площадок, которые связывают продавцов и покупателей.

Регулирование платформ — логичный шаг. Маркетплейсы стали основным каналом продаж в стране. Рынок онлайн-торговли, электронной коммерции в 2024  составил около 9-11 трлн руб. (по данным Data Insight и АКИТ). На этих площадках работают 620 тысяч бизнесов (Data Insight, май 2024).

Государство стремится видеть реальный оборот и контролировать цепочки продаж. 

Для селлеров в законе есть несколько ключевых изменений. Самые заметные из них — три. Маркетплейсы обязаны уведомлять за 45 дней о повышении комиссий или штрафов. Нельзя снижать цены товаров без согласия продавца. Запрещены необоснованные блокировки — только по четким основаниям и с уведомлением за 3 дня.

Но мы разберем, что реально меняется для продавцов: какие права появляются, какие проблемы остаются нерешенными и как подготовиться к новым требованиям.

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist компании RAFT. Сегодня я расскажу об своем pet проекте по объяснению правил для настольных игр. Цель данного проекта — понять, как можно собрать RAG агента без использования больших библиотек.

В работе над React-проектами код почти всегда живёт дольше, чем кажется на старте: требования меняются, команда растёт, появляются новые сценарии и интеграции. В таких условиях выигрывает не тот, кто «быстрее собрал», а тот, кто оставил после себя понятную структуру — с предсказуемой логикой, прозрачными зависимостями и минимальным количеством скрытых допущений. 

В данной статье мы расскажем о принципах «чистого кода» в React, которые используем в повседневной разработке, и покажем их на коротких примерах.

Начинающим IT-специалистам приходится нелегко. Но прогрессивные компании понимают, что новички — будущее отрасли, и дают им возможность получать необходимый опыт и строить карьеру рядом с профессионалами. Для многих конференция «Импульс Т1» становится именно тем местом, где можно реализовать такой шанс. 

Как сделала героиня нашей истории Оля. О том, как она посетила все конференции «Импульс Т1» и что из этого вышло, читайте под катом.

Я работаю системным и бизнес-аналитиком, но периодически вижу обсуждения, что аналитики не нужны, либо не нужны били изначально, потому что DDD и вот это всё, либо не нужны становятся сейчас из-за развития нейросетей и трансформации разработки. Однако на своем опыте я вывел несколько причин, почему аналитики всё таки нужны:

Разделение труда - системный и бизнес-аналитик это результат разделения труда и специализации. Естественный процесс в любой деятельности, где работает больше трех человек.

Дешевая замена - аналитики в рамках выделения своей ролевой специфики часто выступают для сокращения затрат на разработчиков.

Тушитель пожаров - аналитики на проектах часто выступают в роли затыкателя дыр, выполняя все возможные временные функции от тестировщика до тех.писа.

Собиратели конструкторов - аналитики заменяют разработку в проектах с лоу-код и ноу-код конструкторами.

Вайб-кодеры - в настоящее время за счет нейросетей аналитик может самостоятельно тестировать идеи в коде и прототипах вообще без разработчиков.

В 1936 году Алан Тьюринг, пытаясь формализовать пределы вычислений, сформулировал вопрос, навсегда изменивший не только компьютерную науку, но и наше понимание границ познания. Этот вопрос — известная как «Проблема остановки» — звучит обманчиво просто: можно ли создать алгоритм, который, анализируя код любой программы и её входные данные, заранее и безошибочно определит, завершится ли её работа или же она уйдёт в бесконечный цикл? Казалось бы, речь идёт о чисто технической задаче, мечте каждого программиста об идеальном отладчике. Однако ответ Тьюринга, уместившийся в элегантное и почти язвительное доказательство от противного, оказался оглушительным: нет, такой алгоритм принципиально невозможен. В этой статье мы не только разберём суть этого гениального доказательства, которое построено на самореференции и логическом парадоксе, подобном «лжецу», но и визуализируем его ход с помощью наглядного кода в MATLAB, превратив абстрактную логику в динамическую демонстрацию. Мы увидим, как гипотетическая «всезнающая» программа H неминуемо запутывается в сетях, расставленных специально сконструированной программой-провокатором , приводя к неразрешимому противоречию в любом исходе. Это открытие — не просто академическая курьёзность. Оно устанавливает фундаментальный, алгоритмический предел: существуют чётко поставленные вопросы, на которые мы никогда не получим однозначный «да» или «нет» от любой вычислительной машины. Мы проследим глубокую связь этого результата с теоремой Гёделя о неполноте, обсудим другие неразрешимые проблемы, такие как проблема соответствия Поста, и затронем трезвые последствия для современной разработки, верификации программ и даже для мечтаний о создании всесильного искусственного интеллекта. Эта история — о том, как осознание непреодолимой границы стало одним из самых мощных интеллектуальных достижений человечества, чётко очертив то, что мы можем знать, и указав на бескрайние области того, что мы знать не в силах.

Мы довольно долго изучали азелаиновую кислоту. Сначала как любопытную молекулу, потом — как инструмент для конкретных случаев (акне и постакне, розацеа, гиперпигментация). Она, конечно, не панацея, но это редкий случай, когда одна молекула работает сразу по нескольким фронтам: и с воспалением, и с ороговением, и с тоном кожи.

Но есть две вещи, за которые мы зацепились особенно крепко.

Первая: резистентность к азелаиновой кислоте у бактерий развивается значительно реже, чем к антибиотикам. Это принципиально важно, потому что Cutibacterium acnes переходит в суперустойчивые штаммы.

Вторая: она умудряется избирательно тормозить гиперактивные меланоциты (те, которые штампуют пигмент в пятнах), почти не трогая нормальные клетки рядом. Обычно такая избирательность требует специфических рецепторов или сложных сигнальных путей, а тут — дикарбоновая кислота с девятью атомами углерода, простейшая структура, а эвоно как.