Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Напомню тейк. В мире есть национальные мессенджеры, популярнее телеграм, которые развились без административной поддержки на чистой конкуренции.

По какой-то причине мнения относительно ИИ сильно поляризованы. Одни едко критикуют, другие восторгаются. Вместе с развитием технологии растет и ее аудитория, как в дне сурка проходя все те же стадии принятия. За 3 года бурного распространения генеративного ИИ стали понятны глубинные мотивы некоторых комментаторов и участников процесса. Ниже результаты расследования, основанного на моем опыте как руководителя ит-компании Starfish и компании-вендора ИИ-копайлота для 1С-ников 1yes.pro.

OpenClaw (ex. Moltbook и Clawdbot) мощно взорвал начало года. Все бросились устанавливать себе агента, и я понимаю, почему получился такой хайп. Ведь это первый в мире опен сорсный персональный AI-ассистент, которого можно подключить к мессенджеру, почте, календарю и практически чему угодно еще и он будет управлять моей личной жизнью. Ему можно поручить покупку билетов в кино, бронь столика в любимом кафе или внести важную встречу в календарь.

Другая сторона хайпа — вопросы к безопасности агента, здесь шумихи не меньше. То исследователи Gen Threat Labsнашли 18 000 открытых инстансов OpenClaw, к которым можно подключиться и управлять уже не своей, а чужой личной жизнью. То Касперский пишет, что каталог «навыков» агента стал рассадником вредоносного кода. Или вспомнить историю о том, что OpenClaw сливал данные своих пользователей через Moltbook (соцсеть для нейронок).

И что теперь, совсем нельзя пользоваться этим агентом? Я считаю, что пользоваться можно, но осторожно и лучше в облаке. Расскажу, как это сделать безопасно.

В конце 1990-х в Китае заявили о намерении создать интернет нового поколения и продвигать протокол IPV9. Почти три десятилетия спустя вокруг этой инициативы остается немало вопросов — особенно на фоне официального курса страны на IPv6. Обсудим, что известно об этой необычной технологии, и почему она вызывала недоумение даже у Винтона Серфа.

Помните времена, когда статический сайт был сайтом-визиткой на голом HTML, а любой серьёзный проект требовал CMS?

Мы привыкли считать нормальным сайт на WordPress, «Битриксе» или хотя бы самописном Django. Статика же оставалась уделом гиков, документации и страниц о скором запуске.

В 2025 году статические сайты вернулись. Не в качестве альтернативы для бедных, а как зрелая архитектура, которая решает 90% задач быстрее, дешевле и безопаснее, чем тяжёлый бэкенд.

Мы придём к фундаментальному инварианту проективной геометрии — двойному отношению — решая задачу классификации конфигураций четырёх прямых на плоскости. Это своего рода миниатюра, в которой видно, насколько классификация четвёрок подпространств сложнее классификации троек. Именно, взаимное положение трёх подпространств определяется дискретными инвариантами — размерностями сумм и пересечений, а для четырёх подпространств таких инвариантов недостаточно — нужны непрерывные инваринаты, что видно уже на примере прямых.

Подчеркнём, что мы будем рассматривать только линейную структуру на плоскости, то есть:

1. начало координат фиксировано;

2. про длины и углы забудьте.

Разработан новый рекомпилятор rexglue, что сдвинуло камень с места и привело к новому витку развития рекомпиляции

В отличие от XenonRecomp код более универсален, соответственно сам создает toml таблицу функций проекта.

В 2026 году генеративные модели на основе искусственного интеллекта не всегда понимают, что просил пользователь, и выдают нерелевантные ответы. Векторные базы данных помогают ИИ распознавать смысл, который человек вкладывает в запрос, и быстрее находить нужную информацию.

Если в вашем проекте пользователи ищут данные не по точным ключевым запросам, а по смыслу, эта статья для вас. В ней мы расскажем, как работают векторные базы данных, для каких проектов они нужны и как выбрать подходящую в зависимости от задач.

Давайте вместе на секунду представим, что у нас есть ключ вообще от всех замков в мире, которые когда-либо были созданы или, которые когда-либо будут созданы. Этот ключ может мгновенно проверить правильность любого сложнейшего решения от идеального расписания для всех поездов во всех странах до расшифровки самого секретного сообщения. Без этого ключа, для того чтобы найти эти решение с нуля, вам могут потребоваться столетия даже на самом мощном компьютере.

Именно в этом ключике лежит суть проблемы P =? NP — величайшей нерешённой задачи теоретической информатики. За её решение Институт Клэя назначил премию в $1 000 000. Но дело не в деньгах. Дело в фундаменте нашего цифрового мира. Если эта задача будет решена, последствия будут сопоставимы с научной революцией или даже сильнее.

Знаете, я выходил на рынок труда полный энтузиазма, с предвкушением, что скоро вольюсь в новый коллектив и буду работать над интересным проектом, сменив привычную обстановку.

Честно говоря, я даже изучал каждую вакансию перед откликом, подходил к процессу очень внимательно.

Но теперь… я чувствую себя вымотанным. Бесконечные отказы на HH, HR-фильтры, нескончаемый поток собеседований, где снова и снова задают одни и те же странные вопросы — это выбивает из колеи.

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана на основе интервью с основателем швейного производства мужской одежды из Томска — Дмитрием Гуляевым.

У меня в семье все производственники. Дед был директором лесопромышленного комбината. Отец сейчас исполнительный директор в компании, которая 25 лет перерабатывает сибирские орехи, ягоды, травы. Я вырос в этом окружении, желание управлять производством было всегда.

Жена тяготела к рукоделию. С 2019 года работала швеей в найме, изучала технологии, смотрела процессы. В мелких компаниях платят мало и график тяжелый. В крупные не попасть: там штат набран, люди держатся.

В 2024 году решили: хватит шить на других. Я работаю в госкорпорации менеджером по контролю качества, зарплата хорошая. Жена шьет. За год вложили 800 тысяч. Сейчас зарабатываем 30-40 тысяч чистыми в месяц.

Расскажу, на что ушли деньги и почему пока работаем почти в ноль.

Если ведёте дела в iPhone и хотите, чтобы важное не выпадало из головы, напоминалки — самый простой способ держать день под контролем. Это актуально и для личных задач, и для работы, и для учёбы, особенно если привыкли реагировать на уведомления сразу.​

В этой статье разберу, когда достаточно встроенных Apple «Напоминаний», а когда лучше поставить отдельное приложение: дам понятные критерии выбора, соберу ТОП‑8 под разные сценарии и покажу таблицу сравнения.

В начале 2025 года ФБР вручило Microsoft ордер на получение ключей шифрования BitLocker с нескольких ноутбуков. Следователи считали, что на них хранятся доказательства мошенничества в программе помощи безработным в связи с COVID-19 на Гуаме. Microsoft выполнила запрос — и передала ключи.

А вы знаете на что уходит ваше рабочее время?
Не знаешь что сказать на ежегодном перфоманс ревью?
Нужно подготовиться к ежемесячному one to one, но не помнишь чем занимался?
Нужно провести ретроспективу по задаче?
Не знаешь почему задача заняла так много времени?
Забыл что делал вчера, 1 день назад, 2,3?
Интересуешься самоорганизацией?
Возможно этот инструмент для тебя.

Привет! Меня зовут Игорь, я занимаюсь разработкой на Unity c 2018 года.
В статье рассказываю о личном подходе к самоанализу, инструменте для оценки распределения трудозатрат и поиске точек роста. В конце статьи бонус: как выглядит 1 рабочий день из жизни техлида.

Одно из недооценённых событий уходящего года деревянной змеи - в проекте стандарта языка С появился оператор числа элементов. Как заметил один мудрый товарищ, Алексей Годин, даже полвека ещё не прошло, а наконец, дождались.

Принято считать, что компьютеры от Apple покупают только для работы (и понтов). Якобы макбуки это исключительно печатные машинки с базовыми возможностями для дизайнеров, а моноблоки iMac — дорогая игрушка со слабыми характеристиками.

Раньше это было действительно так. Если на Mac и выходили игры, то обычно это были различные стратегии и всякое нетребовательное инди. А что-то посерьезнее заглядывало лишь изредка — когда разработчики соизволят подготовить порт. Однако еще в начале 2020-х годов ситуация начала меняться. Apple перешли на собственный чипсет с мощной интегрированной графикой — серию M на архитектуре Silicon. Это с одной стороны ухудшило обратную совместимость со старыми играми, но зато открыло дорогу для новых релизов.

Насколько сильно изменилась ситуация за прошедшие с тех пор 5 лет? Стал ли Mac полноценной игровой системой? Постараемся разобраться.

Пришло время обновить бота. В этой статье я покажу, как создать Telegram-бота, который умеет: Общаться с любой AI-моделью — OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek и сотни других, Переключаться между моделями на лету, Анализировать изображения (vision), Генерировать изображения по текстовому описанию, Искать в интернете актуальную информацию, Запоминать контекст диалога.

Искусственный интеллект перестал быть экспериментом, технология GenAI становится полноценным участником корпоративных бизнес-процессов. В ИТ-поддержке автоматически обрабатываются типовые обращения, HR-департаменты ускоряют онбординг новых сотрудников, бухгалтерия больше не вводит данные вручную. За этими результатами стоят инструменты для ИИ-автоматизации бизнес процессов: визуальные конструкторы, библиотеки готовых AI-инструментов, корпоративная память и автономные ИИ-агенты. 

В этом материале разбираемся, как устроена ИИ-автоматизация изнутри: какие компоненты необходимы, как они взаимодействуют и почему создать интеллектуальный процесс можно без программистов — на примере GenAI-платформы SimpleOne.

В управлении почти всегда есть отчёты, дашборды и десятки показателей — и при этом решения всё равно принимаются «по ощущениям». Почему так происходит и где именно рвётся связь между данными и реальными действиями? В статье разбираем, что такое data-driven подход на практике: от управленческих ошибок и зрелости аналитики до экономических моделей и проверки гипотез, которые действительно влияют на бизнес.

Есть ощущение, что мы сейчас живём в странный период: LLM-агенты уже умеют “делать работу”, но ещё не умеют быть предсказуемыми.

На демке всё выглядит идеально:

• один агент пишет код,
• второй — тесты,
• третий — делает ревью,
• четвёртый — собирает артефакты и отчёт,
• пятый — «оператор», который всё это оркестрирует.

Первые пару запусков ты сидишь и думаешь: «Ну всё. Завтра индустрия будет другой». На третьем запуске агент уверенно сообщает: «Я исправил проблему», и одновременно: