Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет Хабр!

В геометрической алгебре достаточно абстрактно введен дифференциал, здесь предлагается наглядный численный метод — выразить дифференциал через ориентированный объём и геометрическое произведение.

Это даёт возможность интерполировать значения функции вне сетки и отдельно учитывать параллельную и ортогональную составляющие приращения.

Написана статья с целью собрать мнения специалистов о достоинствах и недостатках такого подхода. В общем буду рад комментариям.

В 2014 году на встрече президента с представителями интернет-индустрии прозвучала реплика, которая потом зажила отдельно от своего политического контекста: “надо вылезать из-под коряги”.

В 2014 это означало, что ИТ бизнесу нужно больше работать с властью и социальными проблемами. В 26-м для инженеров эта фраза становится неожиданно точной.

Представьте сцену. На встрече сидят заказчик, кто-то из менеджмента, пара людей “на синке”, кто-то "модерирует", кто-то пытается всех успокоить. Заказчик просит “небольшое изменение” кнопочку добавить, которое на самом деле ломает ключевой принцип архитектуры, сроки и половину уже принятых решений. Вы это видите почти сразу. Остальные либо не видят, либо делают вид, что сейчас или позже всё как-нибудь договорится.

Дальше обычно два сценария.

1. Либо вы входите в конфликт и становитесь “сложным”, “негибким”, “слишком резким”.

2. Либо Гибко прогибаетесь, соглашаетесь на неправильную рамку, а потом именно вам и вашей команде разгребать последствия, и теперь уже для команды вы "предатель"

Казалось бы причем тут лидерство ? Это и есть реальная точка входа в тему  для инженера. Не вдохновение. Не харизма. Не soft skills, как список добродетелей. А момент, в котором спрятаться под корягой уже не получается.

У сильного инженера обычно нет проблемы с ответственностью. Чтобы ни говорили менеджеры. У него другая проблема: чем выше уровень, тем меньше у него шансов жить в удобном пузыре своих технарей, где между ним и реальным конфликтом стоят менеджеры, календарики и чужие созвоны. И в котором в голос ржут над очередным ляпом от боссов.

Сейчас в Legal AI доминирует довольно наивная идея: если большая языковая модель уже умеет писать приличный юридический текст, значит осталось только дать ей корпус судебных актов, прикрутить чат и получить "цифрового юриста" То есть будто бы право - это просто очень длинный prompt.

Проблема в том, что суд - не текстовый жанр. Суд - это система.

И как только вы выходите за пределы задач вроде "суммаризируй решение", "достань нормы" или “набросай черновик ходатайства”, выясняется неприятная вещь: LLM неплохо работает как интерфейс, но очень слабо подходит на роль самой архитектуры. Она умеет красиво объяснять. Но плохо заменяет процессную модель, вероятностный движок, слой маршрутизации и проверку ограничений.

Это особенно заметно в задачах судебной аналитики: где дело может зависнуть, на каком этапе ломается траектория, где процесс ветвится, где нужен не текст, а расчет. И вот тут внезапно оказывается, что самые полезные идеи лежат не в свежем AI-маркетинге, а в работах полувековой давности.

Еще в конце 1960-х исследователи моделировали прохождение felony defendants через судебную систему округа Колумбия, а в 1973 году уже описывали преимущественно алгебраический подход к симуляции legal systems для совместной работы инженеров и юристов, в том числе на материале судов Индианы. С инженерной точки зрения это важно не как исторический курьез, а как ранняя попытка честно ответить на вопрос: что именно мы автоматизируем в праве - текст, решение или саму систему.

Ниже несколько простых, но, как кажется, важных идей по прочтении двух статей полувековой давности - Simulation Applied to a Court System (Jean G. Taylor, Joseph A. Navarro, Robert H. Cohen, 1968) и An algebraic method for simulating legal systems (Michael K. Sain, Eugene W. Henry, John J. Uhran, 1973).

В предыдущей статье я пытался определить пределы применения LLM в решении творческих и исследовательских задач в широком смысле. В этой статье я хочу рассмотреть эти пределы в конкретной области, продуктовых и маркетинговых исследований в бизнесе.

В области бизнес-исследований есть задачи, которые LLM уже сейчас выполняют вполне успешно, и есть задачи, с которыми они справляются хуже или не справляются вовсе. Цель этой статьи — понять, какие задачи и какие исследовательские подходы могут быть полностью автоматизированы, а где участие человека остаётся необходимым даже в будущем, когда LLM достигнут своего предела, при условии, что их архитектура принципиально не изменится.

В квартире стояла летняя жара. Впрочем, ненадолго: хозяин квартиры как раз привез мне кондиционер, и его пора было запускать.

Через несколько недель

Я писал на C# программу для распаковки gzip-файлов и неожиданно поймал странное исключение, из которого следовало, что архив поврежден.

Ситуация выглядела дико: ошибка намекала на поврежденный архив, хотя сам файл не выглядел реально битым. Сказать, что это напрягало

В Telegram-каналах и различных интернет-изданиях начала активно расходиться тревожная новость о том, что если до 30 апреля не подать декларацию 3-НДФЛ за доходы 2025 года, то уже после 20 мая ФНС начнет массово блокировать счета граждан.

Новость звучит громко и страшно, а потому отлично собирает просмотры. И судя по тому, что этот вброс разлетелся без каких-либо объяснений, авторы прекрасно знают, как играть на страхах людей. Так, например, в Telegram-канале «Топор-Экономика» (фейковые посты из которого я разбираю уже не в первый раз) формулировка звучит дословно так:

N-back — это сложное когнитивное упражнение, которое используется в нейрофизиологии для оценки объёма рабочей памяти. Я несколько лет играл в эту игру, время от времени. Каждый уровень оттачивал до состояния, позволяющего комфортно проводить получасовые сессии. Успешно закрепившись на 9-м уровне, я приступил к 10-му, но обнаружил, что он мне совсем не поддается. В течение долгого времени я безуспешно пытался добиться хотя бы минимального прогресса, но, наоборот, получал откат. Я даже начал подозревать, что это мой объективный предел и я прошел игру до конца, пока внезапно не обнаружил решение опровергающее мои подозрения.

Я интегрировал в приложение смарт-контракт на Solana, который принимает ставку на результат. Если я достигаю установленного результата до дедлайна, ставка возвращается, в противном случае — теряю её. Как только цена ошибки стала неэфемерной, процесс сдвинулся с мертвой точки. Качество игры росло по мере приближения к дедлайну, а накануне дедлайна включился режим «бей или беги». Тем не менее я проиграл свои деньги, но зато расширил представление о собственных актуальных возможностях. На данный момент я стабильно прогрессирую на 10-м уровне, а объективный предел разрушил простенький смарт-контракт.

Авито запустил полноценный рекламный кабинет с аукционом, шестью форматами, таргетингом по 74 сегментам и управлением бюджетом.

Разбираю каждую функцию подробно.

Что реально работает, где подвохи и кому это вообще нужно.

Вы когда-нибудь получали от нейросети изображение, которое хочется сразу удалить и сделать вид, что этого не было? Допустим, вы открыли Midjourney, DALL-E или Kandinsky. Пишете: "нарисуй красивого кота". ИИ выдает что-то с тремя хвостами, шестью глазами и текстурой мокрой тряпки. Знакомо?

Нейросети для генерации изображений - отличные исполнители, но ужасные телепаты. Они не знают, что значит красиво, атмосферно или немного грустно. Им нужны конкретные слова: тип освещения, угол съемки, материалы, стиль художника. И даже порядок этих слов имеет значение. Да, они капризные, как заказчик, который не знает, чего хочет, но "это точно не то".

В этой статье мы соберем четкую инструкцию о том, как разговаривать с ИИ на его языке, основываясь только на конкретных приемах: структура промпта, вес слов, негативные инструкции и настройки.

Под конец вы сможете превращать кота-уродца в фотореалистичного мейн-куна в золотистом свете, 85 мм, f/1.4. Или в акварельного кота в стиле гравюр XIX века. ИИ перестанет вас бесить. Ну, хотя бы чуть-чуть.

Готовы? Тогда поехали, приятного прочтения!

Не шучу, правда довели. Одни уходят, другие замедляют. И у меня начала мелькать шальная мысль: а что, если взять и поднять свой корпоративный чат?

Но я это делаю вообще в первый раз, поэтому сразу появилась гора вопросов: а с чего начать, как это спроектировать, сколько нужно серверов, нужен ли VPN, как не оставить дыру в безопасности и не собрать систему, которую потом я сам же запарюсь поддерживать?

Я Марк Ковалев, технический специалист по ИБ. И сегодня я отвечу на все эти вопросы себе и вам, а также расскажу, как поднял корпоративный мессенджер в облаке с нуля. Сильно не ругайтесь, я знаю, что решение может быть не самым оптимальным — поэтому жду советы в комментах, чтобы его докрутить и сделать круче.

Я решил учить C не по учебникам, а через практику — сделать свою простую консольную игру. Не ради “проекта мечты”, а чтобы на собственных ошибках разобраться, как всё работает на самом деле.

Новая сертификация партнеров-разработчиков на Claude от Anthropic (Claude Certified Architect) не просто корпоративная бюрократия, а задокументированный чеклист современого вайб-кодера.

12 марта 2026 года Anthropic запустила свою первую техническую сертификацию — Claude Certified Architect, Foundations. Формально - это часть партнёрской программы на $100 млн. Фактически — публичный чеклист того, что теперь считается базовой грамотностью в работе с ИИ.

Осенью прошлого года у меня был визит по технологическим компаниям Китая: Baidu, Xiaomi, SenseTime и другие, была возможность познакомиться с ними изнутри, хотя и кратко. Одна из вещей, которые меня удивили – сильно иное отношение к ИИ в Китае, чем в России.

У нас в инфополе две темы: готовьтесь к безработице, ИИ всех вас заменит, и ИИ – глуп, ничего не может. При этом один человек может запросто высказывать обе, не замечая противоречия. И, что важно, первая тема звучит не только для нагнетания напряженности, не, именно так ставят задачу и заказчики приложений или агентов, и их разработчики. Впрочем, справедливости ради, надо отметить, что отношение меняется, и в докладах все больше прагматического отношения к ИИ-агентом. Но это не отменяет их кликбейтных заголовков, в которых звучит вопрос именно о замене людей, а вот для менеджеров тема продолжает звучать всерьез, они именно под это санкционирует запуск проектов.

В Китае же отношение принципиально иное, они нацелены на то, как с помощью ИИ сделать эффективнее работу команд. При этом то, что ИИ-агенты еще недостаточно умны, тоже воспринимают естественно: ИИ учится, и мы должны ему помогать учиться, обсуждая с ним наши задачи, чтобы ИИ быстрее выучился и смог лучше помогать людям. SenseTime вообще формулирует миссию так: «Пусть ИИ возглавит наш прогресс».

И такое отношение реально приводит к тому, что ИИ и его применение развивается быстрее: когда ты ставишь задачу помощи, а не полной замены, ты можешь делать задачи в зоне доступности, срывая низко висящие фрукты, а потом – наращивать применение.

Биткоин впервые в истории обошёл золото во время крупного военного конфликта. За три недели после начала операции Epic Fury против Ирана в феврале 2026 года биткоин вырос на 8–10%, тогда как золото потеряло 12–14% — худшая неделя для жёлтого металла с 1983 года. Это не аномалия, а точка перегиба: актив, которому всего 17 лет, начал перехватывать функцию, принадлежавшую золоту пять тысячелетий. Впрочем, история этого противостояния далеко не однозначна — и за каждым утверждением о цифровом золоте стоит массив данных, который одновременно подтверждает и опровергает этот нарратив.

В этом месяце вышло уже 110 дополнение к MTG. На это раз посвящённое коллаборации со вселенной Черепашек-Ниндзя (при этом, дополнений, не выходящих в основном соревновательном формате, за все эти годы вышло ещё больше). Но речь в статье пойдет не об этом новом блоке, а о фундаментальных особенностях правил и способах их "правки".

Карточная Магия исторически имеет несколько проблем в базовой механике, с которыми игрокам приходится жить и от которых никуда не деться. Тем не менее, можно ультимативно разрешить основные проблемы, придумав иной формат игры. Например - "Разделённая Колода".

Современные языковые модели демонстрируют отличные способности к рассуждению, но при этом остаются инструментами. У инструмента нет выбора. В основе LLM лежит предсказание следующего токена. В основе агентных систем — оптимизация внешней целевой функции. В обоих случаях цель задана извне. Система не имеет права её пересмотреть.

Вы в праве сказать, что содержание статьи — это одна большая глупость, но я хочу предложить альтернативу. «Сознание» возникает не из сложности и объёма вычислений, а из архитектуры, где «Я» — не метафора в промте, а функциональный компонент системы.

Нам необходимо построить субъектность с нуля.

Любители вайбкодинга и агентного программирования говорят, что работают в 2, 10, а то и в 100 раз продуктивнее! Один даже разработал с нуля целый браузер. Невероятно!

И скептики задают правомерный вопрос: «А где же все эти приложения?» Если пользователи ИИ становятся пусть хотя бы вдвое продуктивнее, то где искать этот двухкратный прирост созданных программ? Все подобные вопросы исходят из предположения, что миру нужно больше ПО, и если оно станет дешевле в производстве, то и создавать его будут больше. Так что, если вы с этим предположением согласны, то где же все эти дополнительные программы, которые можно было бы отнести к «эффекту ИИ»?

В их поиске мы заглянем в PyPi, главный репозиторий пакетов Python. Он большой, публичный и регулярно измеряется, так что в нём должен быть заметен хоть какой-то эффект от появления ИИ.

Время от времени технический спор обнажает нечто гораздо большее. Недавняя стычка между Министерством обороны США и Anthropic — как раз такой случай. Не потому, что речь о контракте на 200 миллионов долларов. А потому, что она делает видимым новый тип корпоративного риска — тот, который большинство CEO, CTO и CIO до сих пор воспринимают как закупочную формальность.

В недавнем материале «Пентагон хочет переписать правила ИИ» я сосредоточился на политическом значении ситуации, когда правительство пытается заставить ИИ-компанию ослабить собственные ограничения. Для руководителей бизнеса главный вывод — куда более практичный: если ваши ИИ-возможности зависят от условий, политик и механизмов контроля одного провайдера, ваша стратегия теперь — заложник чужого конфликта.

Почему мы вообще обсуждаем конкуренцию людей и машин? Потому что мы стали жертвами удачного нейминга.

Возврат в 1950-е. Алан Тьюринг и Клод Шеннон дали базу. Но термин «ИИ» придумал Джон Маккарти в 1956 году.

Это был классический питч стартапа. Маккарти придумал громкое имя, чтобы откреститься от «Кибернетики» Норберта Винера, привлечь внимание и получить грант в $7,500 от Фонда Рокфеллера.

Маккарти «прибил флаг к мачте» и очеловечил программы. Он хотел создать ИИ человеческого уровня за лето, но все специалисты, приглашенные для участия в гранте, занимались своими исследованиями, и скоординировать их было очень сложно. Вы можете почитать оригинал статьи Джона Маккарти — организатора Дартмутской конференции и дисциплины ИИ о том, как все начиналось.

На деле то, что мы называем ИИ, — это Сложная обработка информации (СОИ).

Этот термин использовали Аллен Ньюэлл (Allen Newell) и Герберт Саймон (Herbert A. Simon). Это легендарные ученые, стоявшие у самых истоков отрасли (Саймон позже даже получил Нобелевскую премию, а вместе с Ньюэллом они стали лауреатами премии Тьюринга).

Когда в 1956 году Джон Маккарти собирал Дартмутский семинар и активно пушил придуманный им термин ИИ (чтобы, как мы уже выяснили, «прибить флаг к мачте» и выбить гранты), Ньюэлл и Саймон были категорически против.

Галактики растут за счёт слияний и притока газа, и когда астрономы хотят понять, как галактика развивалась на протяжении миллиардов лет, одним из лучших способов сделать это является изучение её химического состава. Изучение этих химических «отпечатков» называется галактической археологией и основано на том факте, что звёзды сохраняют химический состав газовых облаков, в которых они образовались. В этом деле также задействованы кинематика и астрометрия, а также такие методы, как моделирование и машинное обучение.

Для таких крошечных существ, как люди, попытка воссоздать картину формирования и эволюции огромной галактики на протяжении миллиардов лет — задача поистине грандиозная. Именно это удалось сделать группе исследователей под руководством учёных из Центра астрофизики Гарвардского университета и Смитсоновского института в отношении спиральной галактики NGC 1365. Галактика находится на расстоянии около 56 миллионов световых лет в скоплении Печи. Иногда её называют «Великой спиральной галактикой с перемычкой», поскольку её впечатляющая форма так характерна для галактик этого типа.