Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавно на созвоне финансовый аналитик показывал мне свою Excel-модель. Двенадцать листов, формулы ссылаются друг на друга через три уровня вложенности, именованные диапазоны вместо переменных, и INDIRECT, который динамически собирает адреса ячеек из строк. Я смотрел на это и думал: чувак, ты же написал компилятор. Ты просто не знаешь об этом.

750 миллионов человек используют Excel. Для сравнения — на Python пишут примерно 15 миллионов, на JavaScript — около 17. Excel обгоняет их всех вместе взятых раз в двадцать. И вот что забавно: подавляющее большинство этих людей искренне считают, что они «просто работают с таблицами». Заполняют ячейки. Делают отчёты.

Нет, они программируют.

Привет! Меня зовут Тома, я IT‑юрист в ecom.tech. Бурное внедрение ИИ‑ассистентов и ИИ‑агентов в разработку и бизнес‑процессы уже невозможно игнорировать. Я сделала обзор основных инструментов для написания кода и оценила их с правовой точки зрения. Пойдём по порядку: что такое IDE, как в ней появился ИИ, причём тут ИИ‑ассистенты и что со всем этим делать юристу.

Работа с Enterprise-клиентами научила меня одной прописной истине: подготовка ко встрече обязательна, и она либо спасает, либо топит. Третьего не дано.

Кто-то тратит на подготовку полдня, перекапывая всё подряд, но по иронии судьбы на встрече забывает спросить главное. Кто-то вообще не готовится, и тогда встреча превращается в спич с одолжением «ну давайте я расскажу про продукт». Правда как обычно посередине.

Главный принцип: подготовка должна соответствовать этапу сделки и цели встречи. Нельзя готовиться к первой встрече так же, как к финальным переговорам с ЛПР. Все же в курсе, да?

А теперь разложим все по полочкам.

Озвучить текст голосом раньше означало: найти диктора, договориться, записать, заплатить, подождать. Или записать самому — с микрофоном, тишиной в комнате и десятком дублей. Сейчас нейросеть озвучивает текст за секунды, голос получается живым, без роботизированного привкуса, и всё это без студии и бюджета.

Озвучка через ИИ — это не только про подкасты и аудиокниги. Это про контент, который слушают фоном. Про видео, которые смотрят без картинки. Про блоги, которые читают ушами по дороге на работу.

Нейросети уже давно перестали быть игрушкой для технарей. Сегодня ИИ используют врачи, бухгалтеры, маркетологи, учителя. Юристы — не исключение. Причём здесь ИИ оказался особенно полезным: профессия строится на работе с текстами, анализе прецедентов, знании актуального законодательства — всё это нейросети умеют хорошо.

При этом вопрос «заменит ли ИИ юристов» звучит всё громче. Ответ честный: полностью — нет, но изменит профессию — уже меняет. Юрист, который умеет работать с ИИ, будет эффективнее того, кто игнорирует эти инструменты. Это просто факт.

Привет, Хабр! Мы – Константин Тюрин и Евгений Соколов – группа технической поддержки транспортных сетей РТК-Сервис.

Наши заказчики довольно часто сталкиваются с проблемами на DWDM-линиях, оборудованных этими усилителями. В силу достаточно сложного технического решения, операторы не всегда могут оперативно найти проблему и решить её самостоятельно, тогда на помощь приходит наша команда.

В нашем посте будет приведен пример одного случая, когда неисправность привела к длительному перерыву критически важных сервисов, и её решение.

Весна — лучшее время для красивых фотографий. Цветущие деревья, охапки тюльпанов, мягкий свет и пастельные цвета везде. Но что делать, если до ближайшего цветущего поля далеко, а идеальный образ для весенней фотосессии уже готов в голове? Нейросеть решает эту задачу буквально за минуту.

Весенняя фотосессия с ИИ это не просто «сгенерировать красивую картинку». Это способ примерить десятки образов, найти свой стиль, попробовать нестандартные сцены — ванну с цветами, парящие лепестки, лошадь в поле — без фотографа, студии и подготовки. Результат получается таким, что хочется сразу поставить на аватарку.

В этой статье — 10 подробных промтов для весенней фотосессии девушки, идеи для семейных и детских съёмок, советы по работе с нейросетью и несколько неочевидных сцен, о которых редко пишут.

Проблема: 2 000+ проектировщиков тратят 15–30 минут на поиск ответа в 120+ инструкциях Confluence.

Решение: ИИ-помощник на основе архитектуры RAG, который отвечает за несколько минут.

Результат: время поиска сократилось до 5 минут, адаптация персонала — с 2–4 недель до 3–5 дней.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Курбатов, я — руководитель продукта BIM Inspector в ПИК Digital. Сегодня расскажу, как мы решили одну из непростых задач в BIM-автоматизации — помогли новому пользователю начать работать с системой за дни, а не за недели.

Нейросети уже работают в медицине, праве, образовании. Бухгалтерия — следующая в очереди. И здесь ИИ приходится особенно кстати: профессия построена на работе с текстами, цифрами, шаблонами и законодательством, которое меняется каждый квартал.

Среднестатистический бухгалтер тратит значительную часть рабочего времени не на анализ и принятие решений, а на составление типовых документов, написание пояснений, ответы на требования ФНС и оформление приказов. Именно эту рутину нейросеть умеет закрывать быстро и качественно.

В промышленной сети обрыв кабеля — это не локальная неприятность, а сбой, который может повлиять на весь технологический процесс. Поэтому здесь особенно важны отказоустойчивость и предсказуемое поведение сети при авариях. Media Redundancy Protocol решает эту задачу за счёт кольцевой топологии с контролируемым резервированием: в штатном режиме он предотвращает образование петли, а при сбое быстро восстанавливает связность. В статье разберём, как устроен MRP, какие роли выполняют устройства в кольце, как происходит переключение и какие ограничения нужно учитывать на практике.

Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже создали цифровых персонажей и зарабатывают на них реальные деньги. ИИ-аватары — это не аниме-картинки и не мультяшные стикеры. Это реалистичные персонажи с внешностью, характером и голосом, которые ведут блоги, снимаются в рекламе и набирают миллионы подписчиков.

Несколько таких персонажей уже зарабатывают суммы, которые не снились многим живым блогерам. Лил Микела — ИИ-модель с 2,5 миллиона подписчиков в Instagram — сотрудничала с Prada и Calvin Klein. Японская виртуальная певица Имма работала с IKEA и BMW. И это не единичные случаи — это новый формат контента, который только набирает обороты.

Ещё год назад ChatGPT занимал 87% рынка ИИ-ассистентов. Сегодня — 68%. За один год крупнейший в истории продукта обвал доли рынка. Gemini вырос в три раза, Claude набрал 30 миллионов активных пользователей и прочно закрепился как лучшая нейросеть среди разработчиков, а в новостях уже мелькают заголовки про «+300% удалений подписок ChatGPT».

Что случилось? И — главный вопрос — кому реально нужен ChatGPT 5.4 в 2026 году?

В этой статье вы увидите, как нейросети решают совершенно разные задачи.
Мы создадим свои собственные нейросети на PyTorch и протестируем их на реальных данных:
- Распознавание одежды по черно-белым картинкам
- Анализ тональности текста
- Классификация растений по их характеристикам

В этой статья я предлагаю поговорить о том, почему вопрос "существует ли мир независимо от нас" перестал быть философской абстракцией и стал рабочей проблемой современной науки и почему ответ оказался сложнее, чем "да" или "нет".

Когда мы говорим об объективной реальности, мы обычно подразумеваем что-то простое и очевидное: мир существует сам по себе, независимо от того, смотрим мы на него или нет. Стол стоит в углу, даже если в комнате никого нет. Луна не исчезает, когда мы закрываем глаза. Эта интуиция лежит в основе не только повседневного опыта, но и классической науки: Ньютон, Максвелл, Эйнштейн строили свои теории, предполагая, что за наблюдениями стоит устойчивая, измеримая реальность.

Однако в течение последнего столетия развитие квантовой физики поставило под сомнение эту, казалось бы, незыблемую предпосылку. И дело не в мистике или эзотерике - дело в том, что эксперименты начали давать результаты, которые невозможно описать в рамках ньютоновской картины мира. Вопрос об объективной реальности перестал быть умозрительным: он стал частью научной повестки.

Недавно, когда писал статью про «Тетрис», я поймал себя на мысли, что вспоминаю не только падающие блоки, но и другой культовый проект — жёлтый кругляш, вечно убегающий от призраков. А потом в памяти всплыл фильм «Пиксели» (2015). Там есть сцена, которая одновременно смешная — жутковатая: создатель Пакмана, Тору Иватани, выходит к гигантскому Пакмену и пытается с ним поговорить по-отечески: 

«Пакман, я сделал тебя. Ты такой голодный, я знаю. Не надо больше есть. Хороший мальчик» — актёр Денис Акияма (Тору Иватани).

И вот я подумал: а почему бы не попробовать самому создать Пакмена? Не такого кровожадного, конечно, а просто для души. Тем более что с «Тетрисом» получилось удачно, захотелось закрепить успех.

В больших инфраструктурах Kubernetes не живёт сам по себе: вокруг него выстраивается экосистема со своими дефолтами, ограничениями и точками отказа. В нее входят CNI, ingress-контроллеры, системы мониторинга, бэкапов, политики безопасности, GitOps и десятки других компонентов.

Поэтому у вас всегда есть выбор. Взять ванильный Kubernetes и вручную прикрутить к нему нужные инструменты или использовать готовое решение от вендора. Формально и там, и там в основе лежит одно и то же кубовое API, но на практике различия начинаются уже на этапе установки.

Инженеры практики контейнеризации, виртуализации и частного облака К2Тех изучили особенности эксплуатации четырех российских платформ: «Штурвал», Nova Container Platform, «Боцман», Deckhouse Kubernetes Platform. Результаты сравнения разложили по полочкам в таблицах – их вы найдете в статье.

Я работаю в немецком университете и регулярно получаю одни и те же вопросы от русскоязычных студентов и абитуриентов: почему немецкий бакалавриат длится три года? Какие типы школ существуют и после каких из них реально поступить в университет? Как устроен Abitur и чем он отличается от ЕГЭ? Насколько немецкая школьная математика слабее или сильнее российской?

В этой статье я постарался ответить на все эти вопросы — без романтизации и без лишних обобщений, опираясь на то, что вижу сам, работая в немецком вузе каждый день.

Всем привет! Меня зовут Саша. Я тимлид команды разработки личного кабинета пользователя в Банки.ру.

В какой-то момент я понял, что мы тратим слишком много времени на однотипные изменения в коде: обновления зависимостей, правки после breaking changes, синхронизация между проектами. Всё это делается через поиск, регулярки и ручное редактирование и быстро начинает масштабироваться в боль.

В статье разобрал, как можно подойти к этому иначе: использовать codemod и jscodeshift, чтобы автоматизировать такие изменения и применять их сразу ко всей кодовой базе. Как это работает через AST, и посмотрим на примере, как писать свои трансформации.

Привет! Мы разработчики платформы AlfaGen — команда Умного поиска AdvancedRAG. Это внутренняя GenAI‑инфраструктура банка и продукты на её базе.

В статье расскажем, как мы сделали Advanced RAG, чем он отличается от обычного Умного поиска — RAG. А ещё зачем вообще компаниям и пользователям такие продукты, и как вы можете сделать такой проект с меньшим числом седых волос.

Ранее я начал писать небольшую программу на Go, чтобы прокидывать трафик между компьютером и своим сервером. Назначение программы исследовательское - посмотреть "как это работает" и разобраться, как именно работают механизмы, мешающие нормальному интернету.