Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

16 лет назад я написал на Хабре статью «Нетрадиционные животные в доме» – про то, каких экзотов держат дома и с какими проблемами сталкиваются их владельцы. Статья неожиданно собрала довольно живые комментарии и подняла мне карму.

С тех пор мало что поменялось, разе что оборудование, корма, террариумы и животных стало проще находить, в остальном же всё осталось по-прежнему. Есть старые форумы и разрозненные группы во «ВКонтакте». Есть несколько сайтов, часть из которых давно заброшена. Но нет места, где можно собрать «коллекцию» своих животных, вести журнал наблюдений, найти пару для разведения, составить вишлист и просто быть среди своих.

Прошло 16 лет. Проект, наконец, дозрел.

Мы привыкли думать, что после хорошего созвона все участники понимают одно и то же: что решили, кто что делает и какие следующие шаги. На практике это почти никогда не так. В одном из исследований памяти разговоров участники через неделю после беседы смогли совпасть в воспоминаниях друг с другом лишь по 4,7% деталей разговора. То есть два человека, которые были на одном и том же созвоне, спустя время помнили практически разные версии событий. При этом люди, которые фиксировали информацию сразу после разговора, сохраняли значительно больше деталей (источник: Cognitive Science — Memory for conversations). Проще говоря, каждый уносит с встречи свою версию происходящего.

В рабочей среде это особенно заметно. Мы проводим десятки встреч, обсуждаем решения, договариваемся о следующих шагах - а потом тратим время, пытаясь восстановить контекст по чатам и обрывкам воспоминаний.

Именно это и подтолкнуло меня начать записывать встречи и в итоге привести к небольшому pet-проекту, который неожиданно начал экономить мне часы каждую неделю.

Невидимый текстовый слой PDF можно редактировать и экспортировать в Markdown, JSON и TXT. Такие документы называются адаптивными PDF, они созданы для чтения и людьми, и роботами. Люди видят обычный PDF, а роботы — отдельный слой ActualText с текстом в Markdown и картинками в base64.

Внедрение ИИ в реальные бизнес-процессы компаний зависит не только от качества моделей и стоимости токенов, но и от уровня доверия к технологии в целом. Такое доверие формируется на основе понимания общих принципов работы LLM, технических навыков работы с ИИ-помощниками, знаний об информационных угрозах и этических нормах, а также способности оценить качество выдаваемого моделью результата. Последнее напрямую связано с уровнем профессиональной компетентности человека, заменить которого в этой цепочке нам предлагают агентами. Однако передача доменной экспертизы на откуп ИИ чревата как ошибками в итоговом результате, так и притуплением собственных навыков.

Кто хотя бы раз работал в вебстудии над создаваемыми сайтами, знает, что используемые там универсальные движки очень даже норовистые. Чуть не уследил за правильной кастомизацией кода под требования клиента - на получи тормоза при открытии его страниц.

И ведь не сразу найдёшь, где же в глубинах проекта образовался проблемный фрагмент, начавший поглощать ресурсы сайта.

Для поиска таких мест были созданы разные инструменты профилирования. Этим термином называют всестороннее измерение нагрузки, оказываемой исследуемым скриптом на сервер сайта. Например, для языка PHP наиболее известными профилировщиками кода являются следующие: Blackfire, Xdebug Profiler, Tideways, XHProf/XGHui.

Но что если вам важнее не разноплановый функционал популярных инструментов, сколько возможность в один щелчок побыстрее выполнить основную функцию: замерить нагрузку сразу по всем задействованным файлам CMS и понятно визуализировать результат.

Для решения подобной узкой задачи я разработал очень простой бесплатный профилировщик PHP. Так сказать, студийную версию профайлера, то есть урезанную до объёма, достаточного вебмастеру при работе над проектами в студии. И делюсь этим скриптом с сообществом. Кому интересно, прошу под кат.

Я не ошибусь, если скажу, что примерно с 2020 года культура вот такого активного «ведения» социальных сетей уступила сухому общению в мессенджерах у большинства людей, есть же такое?

Вспомните, раньше ведь как было: страничка во «ВКонтакте» с активной стенкой (которую Дуров отобрал, ага), в закладках Баш.орг, LiveJournal, а с телефона пиликает «Аська». И главное — никаких алгоритмов, которые знают нас лучше, чем мы сами себя.

Предлагаю сегодня вернуться назад и посмотреть на те штуки в интернете, которые раньше использовали все, но в наше время они буквально исчезли под гнетом времени.

Какую модель выбрать из новой тройки GPT 5.6?

А какой ризонинг?

Стоит ли всегда использовать Ultra?

Ответы на эти и другие вопросы ждут вас под катом от автора, который успел уже сжечь $200 000 на новой модели GPT 5.6 Sol

Если вы обратитесь к врачу, например, с болью в груди, он не сможет прямо с порога назвать ваш диагноз. Сначала выслушает, задаст вопросы, составит список возможных вариантов и назначит анализы, чтобы поэтапно их проверить. Нейросетям же на ответ нужно несколько секунд, они звучат убедительно и почти всегда попадают в цель. Появляется соблазн — открыть ChatGPT и быстро выяснить, чем лучше лечиться. 

В 2026 году вышло несколько исследований, где ученые попытались разобраться, что стоит за этой уверенностью языковых моделей, и насколько можно доверять таким ответам. 

Скормил новому встроенному скиллу Claude Code датасет на 76 лет — только ранги, без чисел. Модель сама выбрала перевёрнутую лог-ось, проверила палитру математикой и починила наезжающие подписи. Разбираю, как /dataviz устроен изнутри и почему из всех решений кодом проверяется только цвет

В новой части «Основ биологии для инженеров» попробуем разобраться, зачем мы вообще изучаем живые системы и в какой момент знание превращается в управление.

Поговорим о том, как человечество десятилетиями собирало карты метаболических путей, почему ИИ не заменяет науку, но резко ускоряет поиск гипотез, и как из миллионов вариантов оставить хотя бы те, которые имеет смысл нести в лабораторию.

Будет немного философии, немного биоинженерии и привычное количество инженерной наглости.

Настоящая статья написана под влиянием двух статей М.Ю. Коренюгина, являющегося управляющим директором компании BMGI, автор-разработчиком методологии ADAPT, мастером черного пояса по Lean – Six Sigma (General Electric): «Тензорное управление: критический взгляд на парадигмы менеджмента. Часть 1», опубликованной в журнале «Методы менеджмента качества», № 5, 2026 г., и «Тензорное управление: критический взгляд на парадигмы менеджмента. Часть 2», опубликованной в журнале «Методы менеджмента качества», № 7, 2026 г. Обе статьи поражают глубиной проработки, логичностью построений и выводов, а также высокопрофессиональными знаниями автором темы, которой они касаются.

Рассмотрим приведенные в статьях логические построения и выводы с точки зрения еще одной проекции, а может быть и самой реальности, существующей в компании, называемой методологией процесса управления в организации. Это, конечно, смелое заявление, но попробуем в настоящей статье с этим разобраться. Все используемые из статей М.Ю. Коренюгина цитаты в тексте будут выделяться курсивом.

Что такое тензор?

Искусственный интеллект определяет его так: это линейный алгебраический объект, который обобщает понятия вектора и матрицы на многомерные данные. Важнейшее свойство тензора, отличающее его от матрицы – независимость от координат: если при повороте системы координат компоненты матрицы меняются, то тензор остается тем же объектом.

Разрабатывая и применяя те или иные парадигмы, методологии, методы, инструменты, метрики и показатели, мы имеем дело не с самой реальностью, а с ее проекциями в плоскости принятия управленческих решений в определенных системах координат. Отождествлять первое и второе – фундаментальная управленческая ошибка, которая для бизнеса нередко оказывается фатальной.

Вся история — от закрытой Mythos Preview и проекта обязательной проверки, который Трамп отклонил, до глобального отключения, закулисных переговоров, возвращения Fable и первых международных последствий.

Fable 5 снова доступна после почти трёх недель глобального отключения. Anthropic договорилась с правительством США, изменила защитные механизмы модели и добилась отмены экспортных ограничений. Но исходное состояние не восстановилось: более мощная Mythos 5 осталась за закрытыми дверями, а законность механизма, позволившего правительству выключить модель по всему миру, суд так и не проверил.

За прошедший месяц появились подробности о причинах запрета, правовом механизме, переговорах Anthropic с Белым домом и условиях возврата. Многочисленные пересказы обычно фокусируются на центральной части истории — джейлбрейк, внезапное отключение и конфликт Anthropic с администрацией. По краям остались два менее заметных эпизода: незадолго до запрета Трамп отклонил обязательную проверку моделей, а после запрета зависимость от американского ИИ стала темой переговоров на уровне G7. Я решил собрать историю целиком.

То есть доступ вернули, но сам административный рубильник никуда не делся.

Привет Хабр!

В прошлых годах видео от нейросети было заметна по характерным огрехам. По плывущим лицам, лишним пальцам и кривому движению. Как дела обстоят в середине 2026-го? 

Мы взяли пять топовых генераторов видео — Veo 3.1, Kling v3 Omni, Sora 2 Pro, LTX-2.3 Pro и Grok Imagine Video 1.5 — и прогнали их через 7 одинаковых сценариев. Одинаковые промпты, одинаковые настройки, равные условия. От средневекового рыцаря до жонглёра, кота-паникёра и Уилла Смита, уминающего спагетти. 

Погнали.

Еще недавно руководители компаний видели в удаленке большие перспективы, но сегодня сотрудников все чаще приглашают вернуться в офисы. Мы в Beeline Cloud хотим поговорить о том, как меняется гибкий формат работы. Посмотрим, готовы ли специалисты лишаться дохода ради удаленки, какие скрытые мотивы менеджеров стоят за политикой «возвращения в офис» и почему «отмена» дистанта может быть временной.

В случае американского киберпанка на ум первым делом приходят «Нейромант» и «Матрица». Наиболее ярким примером японского киберпанка является «Ghost in the Shell» — в основном в виде двух полнометражек Осии и сериальной трилогии. С 7 июля 2026 года начала выходить новая аниме-версия. Выглядит она для привыкшего к «классике» непривычно и странно: студия Science Saru решилась на эксперимент. Она перенесла на экран в профессиональной анимации, дословно и покадрово, оригинальную мангу Масамунэ Сиро 1989 года — которая сама по себе не очень ценится поклонниками цикла. Во-первых, автор был на момент создания сильнее в идеях, персонажах и образах, чем в умении внятно и понятно выстраивать графическое повествование. Во-вторых, атмосфера исходника радикально отличается от привычной по экранизациям: вместо кибернуарной меланхолии мы видим буйство красок и тонны гэгов. Натыкавшихся на мангу после аниме накрывал жёсткий когнитивный диссонанс, и её мало кто котировал, особенно за рубежом. Экранизировать её «как есть» казалось безумием. Однако, если судить по первой серии, «доведение до ума» неидеального исходника у Science Saru получается, как минимум, интересно. Попробуем разобраться, чем был «Призрак в доспехе» в своей изначальной версии?

«Честный Знак» накрывает всех: как не платить по несколько тысяч рублей в месяц за готовые облачные решения, если у вас небольшие тиражи. Рассказываю, как я написал (а точнее навайбкодил) собственное веб-приложение на Python/Flask для учета товаров и автоматизации работы с КМ (кодами маркировки), чтобы упростить складской учет и не сойти с ума от бюрократии.

Вот всем хороши микроконтроллеры - маленькие, программируемые, "умные" - одно плохо: нельзя вот так просто так взять и включить, скажем, двигатель откатных ворот или группу прожекторов на объекте.
Двигателю нужно 220В, а то и 380, а микроконтроллер питается от 3.3.

Для этого давным-давно придуманы реле, тысячи их.
Казалось бы, все просто и понятно - контроллер включает реле, реле включает то-что-надо-включить.
И вот тут начинаются разные интересные нюансы.

Классический мониторинг отвечает на вопрос «открылась ли страница». Магазин со сломанным приёмом заказов отвечает на него уверенное «да»: витрина рендерится, корзина считает, 200 OK, сертификат валиден. Не работает только одно — деньги не проходят. Шлюз остался в тест-режиме после работ, обновление сломало оформление, растёт доля сорвавшихся оплат — снаружи всё зелёное.

Разбираем, как проверять приём заказов изнутри WooCommerce: три сигнала из статистики заказов с порогами, нормированными на собственную норму магазина (чтобы не будить владельца двух заказов в неделю), и суточный smoke-прогон конвейера заказа — создать скрытый виртуальный товар, провести заказ по статусам, удалить всё за собой. Без единого письма, без следов в отчётности, без реальных платежей.

Плюс две грабли, на которых мы посидели: письма WooCommerce не глушатся фильтром woocommerce_email_classes (к моменту cron хуки уже развешаны на init — бить надо в woocommerce_email_enabled_{id}), а finally не спасает от PHP-фатала, из-за чего в чужом магазине остаётся висеть служебный заказ. И почему headless-браузер — это отдельный уровень, а не замена этому.

Биологи уже много лет пытаются собрать из отдельных молекул систему, похожую на живую клетку. Главная сложность здесь в том, чтобы объединить отдельные реакции в единый работающий цикл. Репликация ДНК, синтез белков, рост мембраны и деление — все это должно происходить внутри замкнутого пространства и повторяться из поколения в поколение.

Раньше получалось только что-то одно: либо репликация ДНК в липидных пузырьках, либо рост мембраны, либо синтез белка. Полноценный цикл долго оставался недостижимым. Недавняя работа группы Кейт Адамалы из Университета Миннесоты вплотную приблизилась к этой цели. Их искусственные клетки — пока простые, но уже способные делиться несколько раз.