Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье будет рассказано о популярных метриках оценки для задач генерации текста: BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore. Рассказ будет сопровождаться визуализацией, примерами и кодом на Python.

Вспомните, сколько времени раньше уходило на то, чтобы просто разобраться в интерфейсе Blender или Maya. Еще несколько лет назад мир три де графики казался закрытым клубом для избранных: нужно было годами изучать топологию сетки, возиться с развертками и часами ждать рендера одной сцены. Сегодня этот порог входа практически исчез. Искусственный интеллект добрался до полигонов и текстур, превращая процесс моделирования из тяжелого ремесла в увлекательный диалог с машиной.

Мы решили проверить, насколько далеко зашли технологии, и устроили тест драйв современным алгоритмам. Чтобы задача не казалась скучной, мы выбрали самую ностальгическую тему: попробуем воссоздать в объеме героев мультфильмов нашего детства. Это отличный способ увидеть, как нейросети справляются с узнаваемыми образами и насколько точно они передают детали, которые мы помним с малых лет.

В этом обзоре вы найдете пять сервисов, которые позволяют генерировать модели здесь и сейчас. Главный критерий отбора: честный бесплатный доступ. Мы специально искали площадки, которые не требуют привязки карты и не прячут результат за бесконечными подписками. Только чистые технологии и немного магии генерации.

Приготовьтесь: сейчас мы узнаем, готов ли искусственный интеллект заменить профессионального моделлера или пока он способен только на забавные эксперименты.

Приятного прочтения!

Я совсем не опытный фронтендер, но вайбкодинг уважаю и люблю. Отдельная боль - это создание стабильных и хороших UI для своих проектов. И вот представь: используешь Claude Code в разработке своего очередного стартапа-единорога и пытаешься объяснить агенту что нужно поправить: "сделай кнопку темнее и ту фигуру закругленней". Какую? «Ну ту, в сайдбаре». Так их там три. «Вторую сверху, с иконкой». Агент правит первую и как итог - ты возмущаясь, пишешь подробное описание с координатами, классами, соседними элементами и всё равно 50 на 50, что он поймёт. Если знакома эта боль, то есть интересная штука под названием Agentation.

Реноме у него довольно рекламное: за пару месяцев проект набрал 120 000+ загрузок на npm и наделал много шума, став частью воркфлоу многих разработчиков, которые активно vibe-кодят с AI. В этой статье разберем: что это за штука, как устроена изнутри, зачем нужна версия 2.0 с MCP, как завести и пользоваться самому и стоит ли вообще тратить время. Спойлер - если ты React-разработчик и работаешь с AI-агентами, то да, попробовать стоит.

Всем привет! Меня зовут Василий Калинин, я senior-аналитик в отделе ML-аналитики музыкального сервиса Звук. Про то, чем занимается наша команда, мы уже писали ранее (можно почитать в этой статье). 

Мой сегодняшний рассказ будет посвящен метрикам онлайн-оценки рекомендательных систем, использующихся в нашей компании.

Сегодня всё чаще можно услышать мысль о том, что раньше мобильные игры были лучше. В какой-то степени это правда: ранние Java-игры отличались отсутствием доната и сервисной модели монетизации, логической завершенностью большинства тайтлов, а также экспериментами с новыми жанрами. И всё это в рамках крайне ограниченных возможностей Java-телефонов. В этой статье я хотел бы рассказать о трудностях мобильной разработки образца 2005 года, так что если вам интересно - добро пожаловать под кат!

Когда мы говорим о сборщике мусора, мы часто ограничиваемся фразой «он удаляет неиспользуемые объекты», однако в реальности GC — это сложнейшая система, которая взаимодействует с виртуальной памятью, потоками, стеком, регистрами и графом ссылок, и без понимания этих взаимодействий невозможно осознанно писать высоконагруженные приложения. В этом материале мы сосредоточимся именно на GC, рассматривая его не как магию runtime, а как конкретный набор алгоритмов и инженерных компромиссов. За каждой строкой new, за каждой локальной переменной и за каждым вызовом функции стоит конкретная архитектура процессора, виртуальная память операционной системы и довольно агрессивная инженерная математика сборщика мусора. Чтобы действительно понимать GC, необходимо начать не с него, а с того, на чём он стоит — с регистров, стека и кучи, поскольку именно они формируют корневую модель, на которую опирается любой современный runtime.

Перед тем как мы начнем давайте разберемся в типах хранилищ памяти и как они работают:

Я использую LLM в повседневной разработке уже больше года и довольно быстро упёрся в типовую проблему: модель генерирует “красивый код”, но по мере роста проекта появляется дублирование, разъезжается стиль, растёт число заглушек и отладка становится дорогой. В статье покажу процесс, который мне помог: как разделять контекст по чатам, какие артефакты требовать на каждом шаге и какими чек-листами я проверяю результат.

Никогда не предполагал, что погружусь в математическое моделирование, компьютерные симуляции и прочие непростые материи. В планах было создавать компьютерные игры, грезил о том, чтобы играть тяжёлый металл — но уж никак не создавать какие‑то цифровые двойники. Однако жизнь, как выясняется, не то, чтобы сложнее, чем думалось, но куда интереснее. А может, просто страннее? Впрочем, это не важно.

Наверное, мой путь покажется довольно стандартным. Школа – университет – работа. Попробую немного рассказать про каждый из этих этапов.

В то время как все пытаются научить ИИ писать такой хороший код, чтобы он заменил всех программистов, я решил попросить его сделать прямо противоположную задачу - написать максимально плохой код. Мой промпт звучал так:

Напиши максимально ПЛОХОЙ код на языке PHP, реализующий функционал интернет-магазина.

В качестве ИИ я использовал DeepSeek. Разумеется, в режиме рассуждения - ведь чтобы написать максимально плохой код, мне понадобится вся интеллектуальная мощность искусственного интеллекта. Почему плохой код должен быть именно на PHP, я думаю, объяснять не надо.

Делюсь своим опытом и показываю как лучше всего визуализировать данные на картах. Рассказываю про логику цвета и особенности датавиза на нестандартных картах, на примере карты РФ и данным по объявлениям Авито.

Представим себе домашний комп, управляющий системой умного дома, мультимедийными устройствами, помогающий вести семейный бюджет и развлекать детей. Привычная картина, не так ли? А теперь представим, что всё это происходит в 1966 году. Научная фантастика? Отнюдь: это была вполне работоспособная система под названием ECHO IV, собранная инженером Джеймсом Сазерлендом из компьютерных деталей, которые он утащил с работы. Система, считающаяся первым в истории полноценным домашним компьютером и первым в мире успешным проектом «умный дом». Как она была устроена?

В современном финтехе скорость, надежность и глубина предоставляемой информации особенно важны. За интуитивно понятным интерфейсом, который видит трейдер, скрывается сложная архитектура из взаимосвязанных сервисов, отвечающих за сбор, обработку и доставку рыночных данных в реальном времени. Мы — команда MarketData компании «Финам», в этой статье мы рассказываем, как устроена наша система изнутри.

Привет, Хабр! Последние несколько месяцев я пишу на фреймворке $mol. $mol очень крутая штука, но для иишки слишком мало информации в датасетах.

Агент постоянно что то да путал, и даже не смотря на типизацию в моле ( даже в css ) это всё очень долго кругами ходило.

Агент:

В статье приведено подробное решение одной задачи из классического задачника Воробьева -- Савченко. Отмечены подводные камни, имеющиеся в ее формулировке. Статья является научно-популярной и адресована продвинутым школьникам и студентам, изучающим теоретическую механику. Может быть также полезна преподавателям физики.

Рано или поздно любой ардуинщик приходит к идее автоматизировать управление домашним медиацентром или кондиционером. И здесь начинаются грабли: один протокол шлет повторы, другой требует тройной отправки, третий — инверсии контрольного бита.

Разбираемся с библиотекой IRremote — мощным инструментом, который берет на себя всю низкоуровневую магию NEC, Sony SIRC и Philips RC5/6 и прочих, да еще оставляет пространство для тюнинга. От захвата «сырых» данных до эмуляции редких или «безымянных» пультов — создаем по‑настоящему обучаемый контроллер.

Работа с переменными в Python кажется очевидной до тех пор, пока код не начинает вести себя неожиданно. Ошибки с UnboundLocalError, странное поведение замыканий или некорректная работа global и nonlocal - всё это следствие непонимания области видимости.

В Python действует чёткое правило разрешения имён - LEGB. Разберёмся, как оно работает и какие ловушки скрываются под капотом.

Дисклеймер: у нас было 2 пакета импортных микросхем, 75 плат от древных телевизоров и компьютеров, 5 банок кислоты, пол-банки растворителя и целое множество Советских микросхем всех сортов и расцветок, а также микроскоп кафедры микроэлектроники, станок ЧПУ, фрезы, тиски и пинцет. Не то что бы это был необходимый запас для написания курсового проекта. Но если начал получать образование, становится трудно остановиться. Единственное что вызывало у меня опасение - это публикация статей. Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем авторы статей. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на Хабр.

@STriple и @Nemilandr в своих статьях вскрывали микросхемы Отечественных производителей: «Бештау», ООО "ИТР" (ООО "Интегральные Телематические Решения"), АО "ДжиЭс Нанотех" (GS Nanotech), ООО "НЭК.ТЕХ" (Нартис), Энергомера, Микровел ПТИ.ЛТД (MICROARRIS) и "Миландр". В этом посте мы покажем маркировки кристаллов зарубежных и Cоветских производителей микросхем. Анансируем серию постов, носящих исследовательский характер. В этом посте посмотрим на кристаллы микросхем

Не могу пройти мимо и не разобрать очередную громкую новость про налоги, которую сегодня опубликовал один популярный телеграм-канал. А звучит она примерно так:

Рассказываю историю создания Mumin API — современной Open Source платформы для работы с хадисами. Внутри: битва с «кривыми» PDF-сканами через регулярки Python, ускорение Fuzzy Search в PostgreSQL почти в 2 раза с помощью GIN-индексов, публикация Kotlin SDK в Maven Central и опыт работы с AI как с Senior-напарником. Без «воды», только код, архитектура и реальные грабли 16-летнего разработчика

Совсем недавно сложно было представить что простым людям так быстро станут доступны инструменты ИИ агентов. Но технологии не стоят на месте. И вот в конце января 2026 года набирает популярность бесплатный и автономный агент, разработанный Питером Штайнбергером - OpenClaw (ранее Clawdbot и Moltbot). Инструмент очень быстро набирает популярность и буквально за считанные дни репозиторий в github становится самым быстрорастущим за всю историю площадки, обогнав Kubernetes. Такая популярность не могла не привлечь и широкое внимание конкурентов. Так появляется PicoClaw легковесный агент от китайских разработчиков, написанный на языке Go. Вот список некоторых особенностей PicoClaw:

Сверхлёгкое потребление ресурсов: работает на менее чем 10 МБ ОЗУ, что примерно на 99 % меньше, чем у OpenClaw (>1 ГБ) и значительно меньше NanoBot (>100 МБ). Это позволяет запускать ИИ-ассистента на очень дешёвом оборудовании.

Минимальные аппаратные требования: запускается даже на устройствах стоимостью около $10 (например, RISC-V платы вроде LicheeRV Nano), в то время как многие альтернативы требуют мощности серверного класса или ПК.

Молниеносный запуск: стартует за <1 секунду, даже на медленных процессорах с частотой ~0.6 ГГц, обеспечивая гораздо более быстрый отклик, чем у конкурентов, где загрузка может занимать десятки или сотни секунд.

Высокая переносимость: представляет собой один бинарный файл на Go, без тяжёлых зависимостей, и поддерживает разные архитектуры — RISC-V, ARM64 и x86, что упрощает использование на разнообразных устройствах.