Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Приветствую. Эта небольшая история будет не столько о самом мощном упаковщике на Sega Mega Drive, сколько о том, как я, в очередных своих попытках пореверсить что-нибудь интересное на старушку Сегу, откопал бесценное сокровище, почти утерянную часть истории разработки видеоигр, если можно так (достаточно громко) выразиться!

Заинтриговал? Тогда добро пожаловать под кат.

Этот документ не просто описывает поведение модели или ставит ей граничные условия, это попытка обращения к самой модели, попытка компании-создателя LLM "договориться" со своим детищем (и одновременно удовлетворить требования регуляторов и общественности в безопасности и этике модели). Текст этой "конституции" пытается решить несколько непростых вопросов во взаимодействии человека и LLM.

Несомненно, данный документ станет знаковым в современной истории технологий, поэтому считаю необходимым познакомить с ним русскоязычного читателя. Более того, здесь и в "Подростковом периоде" видна попытка Anthropic перехватить у OpenAI интеллектуальное лидерство (и лидерство во влиянии на политику западных правительств в области ИИ)...

Для понимания этого текста рекомендую также прочитать мой перевод "Подросткового периода технологий" — программного эссе Дарио Амодеи, основателя Anthropic.

Новый проект, первый день. Тебя добавили в Slack, кинули ссылку на Jira и PM говорит: «Вот команда, начинай». И ты начинаешь… угадывать. Когда ретро? К кому идти, если упал стенд? Почему задача висит в Review неделю?

К концу первого месяца многие понимают, что потратили половину времени на разгребание последствий элементарного незнания. Пропущенные митинги, баги в продакшене из-за несогласованного процесса и конфликты из-за нарушения неписаных правил – это классический сценарий.

Проблема не в твоей компетентности, а в отсутствии системного онбординга. Исследования показывают: QA-специалист должен начать приносить пользу (находить баги) в течение 2-4 недель. Без правильных вопросов на старте этот срок растягивается на месяцы.

Этот гайд – ваша страховка от хаоса. Мы объединили критические вопросы тимлиду и расширенный чек-лист, который поможет профессионально влиться в работу за первые 48 часов.

Я не нашел на хабре достойного представления фрейморка Jaspr сообществу и решил представить сам. Flutter, безусловно, хорошая магия: один код для всех платформ, в том числе и Web. Но за магию приходится платить. Платить мегабайтами загрузки, муками с SEO и ощущением, что ты принёс на пляж боулинг — вроде и весело, но как-то не к месту. Команда Flutter и сама честно говорит: Flutter Web создан для веб-приложений, а не для веб-сайтов. Для сложных дашбордов, PWA, для всего, что живёт за логином — да. Для контентного сайта, блога, лендинга — увы.

Знакомьтесь, Jaspr. Веб-фреймворк на Dart, который осознанно отказывается от канваса и пиксельной магии Flutter в пользу старого доброго HTML и CSS. Он выглядит как Flutter, ощущается как Flutter, но на выходе даёт то, что поисковики и браузеры любят и понимают: обычный HTML-документ и DOM. А попробовать на вкус его можно здесь.

Я видел курсы с обоих сторон: со стороны студента и со стороны ментора. В этой статье хочется поделиться моим субъективным мнением по поводу этого всего.

У меня есть опыт менторства в разных школах программирования, возможно кому-то эти мысли помогут при выборе (а скорее отказе от школы программирования)

Хотите узнать про этот опыт - добро пожаловать под кат.

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в январе 2026. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем. 2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.

Спасибо всем, кто пришел высказаться в комментарии к моей вечерашней статье про перенос по словам в far2l. Получилась интересная дискуссия о том, что такое современный менеджер файлов, и куда ему стоит двигаться. Решил заодно написать про ещё одну недавно добавленную «фишку» far2l: ускоренную вставку из буфера терминала. Технически это может показаться очень локальной оптимизацией, но в некоторых кейсах меняет качество жизни кардинально.

Поговорим о скорости. А точнее — о том, как мы заставили far2l мгновенно «проглатывать» большие объемы текста из буфера обмена терминала, даже если вы сидите через медленный SSH на сервере, где нет иксов.

Привет! Я Женя Белодед — дизайнер интерфейсов в resume.co. В прошлом году я запустил проект «А что, если...», где каждый день придумываю иронично-полезные фичи для интерфейсов и отрисовываю их. Сегодня покажу подборку лучших концептов про всеми любимый рабочий мессенджер Slack. Уверен, некоторые идеи вас точно не оставят равнодушными.

В предыдущей статье рассказал, где и для чего мне понадобился биллинг. 

Речь идёт о списаниях с баланса пользователей оплаты за мониторинг сайтов в моём Tg-боте. Тариф простой: 1 сайт бесплатно, каждый дополнительный — 2 рубля в сутки.

Пользователь может в любой момент включать/выключать сайты.

Задача в том, чтобы честно считать, сколько сайто-дней набежало за предыдущие сутки, и фиксировать в базе соответствующее списание.

Я сам для себя сформулировал ряд дополнительных требований, которые сильно усложнили код. А уже этот сложный код в комбинации с некоторым дальнейшими обстоятельствами привёл к сумятице в списаниях. Ниже поделюсь своим опытом и выводами.

90% кандидатов на системного аналитика уверенно говорят про BPMN и UML, но «сделайте user-service» внезапно превращается в парад красивых диаграмм без ответа на ключевые вопросы. В этой статье — разбор типового тестового задания в рабочей логике: как распаковать расплывчатое ТЗ в сущности, правила и критерии приёмки, где всплывают интеграционные риски и NFR, и какие детали отделяют «оформителя» от аналитика, который реально помогает команде не уехать в стену.

Проводить нагрузочное тестирование PostgreSQL — полдела. Главная сложность начинается, когда нужно проанализировать сотни результатов и понять, где реальная просадка производительности, а где статистический шум. Младшие специалисты Postgres Professional Евгений Бузюркин, Дарья Барсукова и Рустам Хамидуллин разработали инструмент, который автоматически определяет тип распределения данных, детектирует мультимодальность и подбирает оптимальные параметры для каждого набора результатов бенчмарков.

Представьте: вы скидываете нейросети скриншот сложной программы (будь то Cinema 4D, Excel или 1С) и говорите: «Сделай мне вот это». И через секунду мышка на вашем экране начинает сама летать по кнопкам, выполняя работу за вас.

Это не магия и не дорогой корпоративный софт. Это AI Bridge — микро-утилита на Python, которую можно запустить за минуту.

В предыдущих статьях цикла были рассмотрены информационные блоки и словарь, являющиеся фундаментом технологии поиска решений управляемого данными. Ключевая особенность технологии – динамическое построение алгоритмов из самодостаточных фрагментов формализованной предметной информации. В этой статье будут детально рассмотрены механизмы, управляющие процессом динамического связывания информационных блоков для достижения конечной цели – получения грамотно обоснованного прикладного решения.

Ниже приведено техническое описание основных деталей алгоритма поиска решений управляемого данными. В конце статьи приведены блок-схема и псевдокод возможной программной реализации этой информационной технологии.

Важно отметить, что изложение не привязано к каким-то конкретным математическим методам и технологическим решениям работы с данными: Марковский подход, RL (reinforcement learning), простая статистика частот, ML‑модели,  ….

Примеры будут носить абстрактный характер. Детальный разбор перегрузит изложение и уведёт в сторону от основных идей.

Здравствуйте, дорогие друзья.

Наконец-то у меня дошли руки написать статью с итогами ReactOS по 2025 году.

Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.

Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU? На обычном CPU. Бесплатно. С хорошей поддержкой русского языка. И развернуть его за 15-20 минут.

В этой статье рассказывается, как запустить Qwen2.5-3B на бесплатном CPU-тире Hugging Face Spaces, создать веб-интерфейс с помощью Gradio и получить работающего ассистента с поддержкой русского языка. Никаких глубоких знаний не требуется — только базовый Python и аккаунт на Hugging Face.

Если вы устали искать бесплатный GPU или просто хотите поэкспериментировать с LLM без лишних затрат — эта статья для вас.

В мире администрирования PostgreSQL данные об ожиданиях (wait events) являются ключевым источником диагностики производительности. Однако отдельные метрики без аналитической обработки создают лишь информационный шум, не отвечая на главный вопрос: какой тип ожиданий действительно определяет общую нагрузку на систему?

Метод «Взвешенной корреляции ожиданий (ВКО)», реализованный в комплексе PG_EXPECTO, основан на серьёзной теоретической базе. Он сочетает корреляционный анализ для оценки силы связи между типом ожиданий и общей нагрузкой с взвешиванием по значимости, учитывающим долю каждого типа. Без этого фундамента метрика оставалась бы просто числом, а не стратегическим инструментом приоритизации.

Именно теория превращает ВКО в точный компас, который позволяет отделить системные узкие места от фонового шума и сфокусироваться на главной причине проблем — будь то ожидания IO, IPC или блокировок.

В статье рассматривается , как теоретические принципы статистики воплощаются в практический инструмент для анализа производительности PostgreSQL, способный превращать данные в чёткий план действий.

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Эта статья — ответ на критику: «перестаньте рассказывать сказки, как AI помогает в науке, покажите примеры!». Действительно, без примеров, рассказы об успешном успехе AI выглядят как сектантский бред.

В феврале 2026-го Google выложил на arXiv препринт на 151 страницу. Пятьдесят авторов из Carnegie Mellon, Harvard, MIT, EPFL и ещё дюжины институтов. Документ называется скромно: «Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques». Скромное название, но реально очень крутой контент.

Препринты о возможностях AI выходят каждый день. Большинство — бенчмарки: модель набрала 94.7% вместо прошлогодних 93.2%, поаплодируем. Здесь же, вполне конкретные исследователи рассказывают, как они месяцами бились над открытой проблемой, а потом загрузили её в Gemini Deep Think — и магически получили решение. Или контрпример. Или указание на теорему из совершенно другой области математики, о которой они никогда не слышали.

Некоторые истории оттуда заслуживают отдельного разговора.

Недавно Яндекс поделился цифрами по РСЯ для телеграм-каналов. 4 млрд рублей выплат по каналам за 2 года, [тут статья], кому интересно. Радужно, да?

А что насчет эффективности для рекламодателей? Собрала для вас стату по внутренним проектам нашего агентства, сейчас всё расскажу.

Особенности рекламы

А потом мой заказ выбросили в мусор (но это неточно, может быть, всё-таки съели).

Субботним днём я решил заказать родителям к воскресному обеду что-нибудь вкусное, зашел в Яндекс.Еду, выбрал их адрес из сохраненных закладок, набрал всякого в корзину, оформил заказ, предупредил папу и забыл об этом. В воскресенье звонит папа и рассказывает, что курьер попросил его открыть шлагбаум (которого отродясь не было), а после некоторого обсуждения выяснилось, что заказ приехал несколько в другую точку Большой Москвы, и привезти по нужному адресу его никак не смогут, а деньги оставят себе. Конечно, я написал в поддержку, где несколько подряд сотрудников уверяли меня в том, что заказ был оформлен на неверный адрес, и в таких случаях деньги не возвращаются, а идут на компенсацию расходов поставщику (читай – в лучшем случае сотрудники разберут по домам то, что ты заказал, в худшем – выкинут в помойку). Было полное ощущение разговора слепого с глухим: правильный  адрес в заказе, а привезли куда-то не туда.

Я точно помню, где был, когда мой телефон взорвался уведомлениями.

27 января 2025 года. Утро понедельника. Я стоял в очереди в Starbucks, листал Twitter в ожидании переоцененного латте, когда увидел: "Nvidia упала на 17% на премаркете".

Первая мысль - опечатка. Вторая - может, Дженсен Хуанг объявил об уходе или что-то столь же катастрофическое. Но потом я увидел имя, которое будет доминировать во всех техноразговорах следующий год: DeepSeek.

Китайский ИИ-стартап, о котором никто не слышал две недели назад, только что стер $589 миллиардов с капитализации Nvidia. За один день. Крупнейшая однодневная потеря в корпоративной истории.

А оружием им послужила научная статья с заявлением, что они построили передовой ИИ по цене приличного загородного дома.