Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Почему одни системы всегда показывают актуальные данные, а другие — иногда отдают устаревшее, но зато хорошо масштабируются и показывают хорошие показатели по производительности?

В новом переводе от команды Spring АйО разберем, что такое модель согласованности как контракт между процессом и системой, какие бывают сильные и слабые гарантии и как они связаны с производительностью и доступностью.

Вступление
В прошлой статье я показывал,как мы в AGIQ Solver Enterprise применили квантово‑вдохновлённый популяционный подход на GPU для NP‑задач и получили ускорение на практических постановках в 50–100 раз по сравнению с последовательным перебором и плохо распараллеливаемыми схемами.

Сегодня — следующий шаг:покажу,как задачи машинного обучения можно кодировать в SAT/MaxSAT, а затем решать обычным NP‑солвером — тем же AGIQ Solver Enterprise.

О чём статья (и что мы НЕ делаем)
Мы не будем пытаться “запихнуть” в SAT весь мир DL (ResNet/LLM/градиенты/батчи). Это плохая идея: там, где нужна дифференцируемая оптимизация, SGD остаётся королём.

Зато есть большой класс ML‑задач, где:
модель дискретная или может быть дискретизирована,
важны ограничения (fairness/монотонность/запреты/политики),
важна проверяемость и воспроизводимость решения,
нужен глобальный поиск (а не локальная оптимизация по градиенту).

Вот здесь SAT/MaxSAT — это не экзотика,а универсальный язык “правила + ограничения + оптимизация”.

Почему SAT вообще способен “кодировать что угодно”
В теории, любой NP‑вопрос можно редуцировать к SAT. На практике это означает простую вещь:

Всем привет!

Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.

Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.

Основная идея проста: разработчик формирует спецификации, ИИ генерирует код. Принципы — не терять и не размывать контекст, контролировать структуру и качество кода.

Я работаю долго в продуктовых компаниях и за это время определил для себя 3 группы людей.

Создатели — это дизайнеры, инженеры, исследователи, аналитики. Люди, которые руками и головой делают продукт. Придумывают, проверяют, собирают, улучшают. Если продукт получился крутым — это в первую очередь их заслуга.

Менеджеры — это те, кто отвечает за развитие этих людей. Нанимают, растят, дают обратную связь, помогают стать сильнее. Если вам повезло работать с хорошим менеджером, вы знаете, насколько повезло вам и вашей карьере.

Долгое время у меня был вопрос вокруг продакт‑менеджеров. Они кто — создатели или менеджеры?

В слабых, «фичевых» командах продакт часто больше администратор: согласовать, приоритизировать, свести всех вместе. В сильных командах продакт — это уже соавтор продукта. Он не просто управляет задачами, он влияет на то, что и зачем мы делаем. Это ближе к роли создателя, хотя и не такой «чистой», как у инженера или дизайнера.

Люди процесса это не те, кто делает продукт. И не те, кто развивает тех, кто его делает. Это те, кто отвечает за то, как всё должно происходить.

Scrum masterа, специалисты по внедрению фреймворков, product ops в определённой интерпретации. Их зона ответственности — процесс, инструменты, ритуалы, стандарты.

Процесс сам по себе не зло, без него начинается хаос, но с процессом есть одна опасность - он очень легко становится самоцелью. Если не быть внимательными, процесс начинает жить собственной жизнью. И это особенно быстро происходит в больших компаниях. Я много раз видел, как это случается.

Что, если я скажу, что для обучения AI-агентов вам вообще не нужны датасеты? Не надо их собирать, валидировать, размечать. Достаточно развернуть двух агентов на компактной модели Qwen2.5-3B или 7B, запустить их где-нибудь у себя или в облаке, дать им базу знаний и наблюдать за циклом «AI учит сам себя», попивая кофеек :)

В середине января 2026 года на Hugging Face опубликовали исследование по фреймворку Dr. Zero (DeepResearch-Zero) для самообучения агентов (ссылка на GitHub там тоже имеется). Фишка: в этом подходе агенты самообучаются с нуля без участия человека и показывают результаты, сопоставимые с полностью контролируемыми поисковыми агентами. Для вашего удобства я написал обзор исследования и дополнил его пояснениями. Приглашаю почитать обо всем этом под катом.

Финансовый директор Алексей каждый понедельник тратил несколько часов на анализ продаж. Сейчас — 4 минуты 30 секунд. Рассказываю, как Python + Claude API превращают немые таблицы в диалог: задаёшь вопрос — получаешь ответ с цифрами и выводом. Без BI, без SQL, без аналитика в цепочке. ~75 строк кода, реальные грабли с 1С и контекстным окном.

Я аналитик данных и люблю бумажный формат книг (если есть сомнения, сначала пробую электронную версию, но, если книга заходит, всегда потом беру бумажную).
В этой статье честный обзор, без рекламы, тех книг, которые я купила не так давно в бумажном формате.

Часть 1: Обход защиты

Однажды меня попросили прочитать файлы с расширением .xcm программы холтер-мониторинга и вывести из них кардиограмму на график. Всё бы ничего, но формат файлов оказался кастомным и не подходил под стандарты ни одним байтом. Без оригинальной программы разобраться в том, как их читать, было невозможно.

Я попросил прислать мне саму программу, но мне ответили, что без аппаратного ключа она не работает. Ключ при этом находится в Бразилии, и прислать его не могут, так как он нужен медикам для работы. «Присылайте так, разберусь», — сказал я. Была мысль глянуть, что там да как статически, а если получится — заставить её работать без ключа и смотреть уже в динамике.

Статья написана на основе интервью с Андреем Бобковым, кофаундером и CTO QQ Coffee.

Мы обжариваем кофе высокого класса в Подмосковье, около 10 тонн в месяц. 90% продаж идёт в кофейни, рестораны и офисы, остальное через интернет-магазин и маркетплейсы. В команде 25 человек. Я пришёл в компанию как аккаунт-менеджер, работал с заказами и клиентами, а со временем взял на себя всю IT-часть.

Практически всё ведём в МоемСкладе это ERP-система для малого и среднего бизнеса. Заказы, склад, производство, финансы, аналитика. За четыре года накопилось больше 150 тысяч документов, 3500 контрагентов и 3500 товаров.

В данной статье хочу поделиться своим опытом трудоустройства на квотируемую должность в IT, рассказать что это и почему так важно. Текст содержит субъективное мнение и не несет целей кого-то обвинить или оскорбить.
Это моя первая большая статья на одновременно непопулярную, но важную тему, которая волнует меня и может стать актуальной в связи с последними событиями.

За последние 1–2 месяца ИИ системы разработки сделали довольно значительный шаг вперед, стали меньше ошибаться, подключили планирование и обратную связь. Задавались ли Вы вопросом почему? Казалось бы, ИИ взял лучшие шаги из разработки ПО, разбил разработку «на промпты» (по агентам) и — прорыв. Вы удивитесь, все это было раньше, и даже сама разработка ПО — это лишь это часть универсальной базы, причем даже сейчас еще не до конца реализованной.

Привет!

Это седьмой выпуск Frontend Status — дайджеста по фронтенд-разработке.

В этом выпуске — разговор с одним из создателей WebAssembly о версии 3.0, трезвый взгляд на AI-копилотов и что приходит им на смену. Прокачиваемся в CSS и JS: что уже baseline в 2026, как не провалиться в ловушки дат и зачем нужен «Can I Stop». По фреймворкам: Angular чинит уязвимости и наконец делает формы человечными, Vue — про доступность, Svelte лидирует в State of JS. Плюс Bun, сайт конференции Three.js, опасный баг в Chromium и статья для тех, кто устал просто «рисовать пиксели».

Всем привет! Я Михаил Семенищев, учусь в Бауманке на третьем курсе по направлению «робототехника и мехатроника». С десятого класса работал программистом, писал с нуля приложения и сайты на фрилансе. 

В конце прошлого года участвовал в соревновании по робототехнике от МТС, выиграл его и попал на стажировку в МТС Веб Сервисы. И это далеко не первая моя олимпиада, на которой победил. В посте поделюсь опытом участия, выводами, которые для себя сделал, и немного раскрою стратегию, которая помогает мне выигрывать.

Я отношусь к тому постепенно вымирающему поколению разработчиков, которым выпала странная привилегия писать программный код в его самой чистой, первозданной форме, создавать каждую строчку вручную, собственными руками и головой, без всяких умных копайлотов-помощников, без промптов, без автодополнения, которое якобы знает что ты хочешь написать лучше тебя самого. Голая логика алгоритмов, литры выпитого кофе и мигающий курсор в пустом файле открытой IDE, когда мозг пытается удержать в своей “оперативной” памяти всю архитектуру системы целиком. 

И я искренне рад, что прошёл через этот опыт в своё время, что успел застать ту эпоху, когда программирование ещё было настоящим ремеслом, а не управлением автоматическими генераторами кода. В те совсем недавние времена, которые теперь уже кажутся какой-то историей мамонтов, я писал код постоянно: в офисе, дома, когда был под стрессом от мажора, когда был счастлив от решения сложной задачи, иногда во снах продолжал что-то отлаживать и искать баги.

Я делал это не потому, что меня кто-то заставлял или потому что так требовало начальство, а просто потому что сам процесс создания работающей системы из ничего, исправление хитрых багов, построение сложных систем из простых компонентов – всё это было по-настоящему весело, приносило какое-то детское удовольствие от созидания. Когда наконец откидываешься в кресле от монитора после многих часов работы, смотришь на то что построил своими руками, и видишь что всё работает как задумано, и думаешь: "Да, я, блин, чертов гений, это всё сделал только я, и никто мне не помогал". Ну разве что SO и немного гуглежки.

Растущая стоимость сотрудников для компании и необходимость оптимизировать бюджеты — ключевые проблемы в HR последних лет, не считая мощного хейта. Первое, что приходит в голову в качестве решения, — сократить штат. В консалтинговой компании «Экопси» проанализировали пять тысяч компаний, которые во время кризиса увольняли сотрудников и в целом придерживались жесткой экономии. Из них выжили и стабильно вернулись на рынок лишь около 10–20%. Тотальная оптимизация!

Хорошо, что есть и другие способы — без карательного урезания костов и выполнения работы за себя и коллег, с которыми пришлось попрощаться. 

Матрица Эйзенхауэра знакома каждому управленцу и менеджеру. Этот инструмент любят на тренингах по тайм-менеджменту: рисуют на флипчартах, распечатывают для ежедневников и советуют применять всем — от разработчиков до руководителей проектов.

Говорят, что так получится закрывать задачи без горящих дедлайнов. Но когда дело доходит до практики, матрица перестает работать уже через неделю. И это не потому, что люди ленивые. Приоритизация в компании — это не личная привычка каждого, а целый управленческий процесс.

Блокчейн прозрачен и отследить при желании можно всё, что угодно. Однако чтобы создать новый кошелек – не нужны ни верификация, ни процедура подтверждения личности. Вкупе с только начинающей зарождаться регуляцией, это открывает массу лазеек для всякого рода мошеннических схем. Именно поэтому крипта – настоящий рассадник скама. Обмана тут больше, чем в любой другой нише. Но и возможностей для заработка больше, а значит важно научиться не попадаться на уловки мошенников и складывать профиты в свой, а не их, карман.

В статье разберем 15 самых популярных скам-схем, с помощью которых в 2026 году активно «разводят» криптанов. Как говорится, предупрежден – значит вооружен. Искренне надеемся, что убережем прочитавших от потери денег и нервов.

Поехали!

Однажды при мне два ИИ экcперта закусились на тему какая модель лучше извлекает именованные данные на русском языке: RuModernBERT или multilingual-e5-base. Я послушал их аргументы и решил поставить небольшой эксперимент на реальных данных (благо данных хоть отбавляй).

Итак, условия NER задачи:

Я работаю в компании, которая занимается автозапчастями. Не буду называть бренд, но представьте любой крупный интернет-магазин запчастей — у нас всё примерно так же.

Десять лет всё работало. Поставщики присылали прайсы, менеджеры загружали. В 90% случаев клиенты искали товар по артикулу — просто вбивали номер и получали результат. Оставшиеся 10% запросов — это названия вроде «хомут бмв х5». И поиск как-то справлялся.

Да, в базе была каша: один и тот же товар мог называться «Хомут винт. BMW X5/E81» и «Хомут крепления топливного шланга 12мм для BMW». Но артикулы вывозили, а на остальное закрывали глаза.

А потом мы узнали про Честный знак.

Сразу к делу: невзирая на изобилие мощных генераторов изображений, основная проблема заключается в том, что они требуют регистрации виртуальной карты и VPN или агрегаторов нейронок, которые работают в нашем гео или сервисов на их API. Альтернативные бесплатные ИИ для создания фото — не оправдывают ожиданий и часто выдают «мыло». Есть ли выход? Мы протестировали все лучшие ИИ для создания картинок в 2026 году, и создали собственный бот, который упрощает весь процесс: