Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Многие привыкли думать о дипфейках как о полностью поддельных видео: будто кто-то взял, полностью заменил лицо или сгенерировал всё с нуля. Но на деле всё становится куда тоньше — и опаснее. Представьте, если в знакомом ролике тихо изменили всего один жест, переставили предмет на фоне или ловко стерли пару кадров. Такие незаметные правки почти не отличить ни невооружённым глазом, ни специальными программами. И вот это — уже сегодняшняя реальность. Исследователи придумали для таких скрытых подделок отдельный термин, собрали крупный набор примеров и даже показали, почему современные детекторы и мы сами так часто оказываемся в дураках. Как работают эти новые "невидимые" дипфейки, чем они опасны и что вообще с этим делать — в новом разборе.

В 2025 году рынок QA Automation в России переживает трансформацию: зарплаты senior-специалистов перестали расти или даже снижаются, а сменить работу стало сложнее. Расскажу, как изменилась динамика рынка, что движет этими изменениями и какие шаги предпринять, чтобы остаться востребованным.

Каждый раз создавая кучу аккаунтов под какой то сервис, будь то гугл или что то менее крупное, я постоянно паранойю, вот постоянно… И причина этой паранойи - недоверие антидетект браузеру, как инструменту, который реально создаст мне изолированные на 100% личности, выглядящие в глазах стороннего сайта как уникальные.

Предлагаю на старте отбросить все предрассудки по поводу корректности использования антидетект браузеров и превращение интернета в “мертвый”. Схем, для чего может потребоваться большое количество профилей масса, и не все они черные или даже серые, уж поверьте. 

Речь сейчас про то, что заставляет меня периодически менять антидетект браузер, происходит это примерно так - сделал пачку аккаунтов, щелчок - меняю провайдера (и дальше какое то время работаю с другим). Через пару недель схему повторяем. Может чистой воды паранойя, а может я такой и не один, кто знает.

Ivory — это бесплатный open-source инструмент с веб-интерфейсом, созданный для управления кластерами PostgreSQL, которые работают под контролем Patroni. Если раньше для таких задач приходилось использовать командную строку или Patroni API, то с Ivory всё можно делать через удобный браузерный интерфейс.

Цель проекта — упростить жизнь администраторам баз данных (DBA) и разработчикам:

Полгода назад я испытал культурный шок. Всю карьеру — я QA Automation Engineer — пилил фичи в аутсорсе: стабильно, предсказуемо, местами даже комфортно. Но на январских каникулах впервые за долгое время задумался: мне скоро 30, я уверенный сеньор — а будто бы стою на месте.

Я просто включил «open to work» на LinkedIn — и неожиданно получил оффер в продукт. Пошёл на собеседование «чисто посмотреть» и остался.

Эта статья — честный разбор, как меняется работа, подход к качеству и жизнь в целом, когда уходишь из аутсорса в продукт. Без восторгов, но с фактами. Расскажу, что изменилось в процессе, что удивило, что порадовало — и почему релизы теперь не вызывают у меня тахикардию. Возможно, мой опыт поможет кому-то из вас решиться на перемены.

Разработчики PyTorch предоставили модуль torch.sparse для работы с разреженными тензорами, где большинство элементов – нули. Зачем это нужно? Представьте матрицу смежности графа, сильно обрезанную сеть или облако точек – хранить такие данные плотным массивом без надобности расточительно. Разрежённая структура сохраняет только ненулевые элементы и их индексы, что сильно экономит память и ускоряет вычисления. Например, матрица размером 10,000 на 10,000 с 100 000 ненулевых float-значений в разрежённом COO-формате займёт не 400 МБ, а около 2 МБ.

Несмотря на перспективы, API разрежённых тензоров в PyTorch пока в бете и может менять крошечные детали. Будьте к этому готовы: часть операций поддерживается, часть – нет, и некоторые автоград-ячейки пока работают только для COO, а для CSR, например, градиент не считается. Но обо всём по порядку.

Иногда запрос на слияние (merge request) даже не стоит отправлять на код‑ревью, так как при его составлении кто‑то злоупотреблял искусственным интеллектом, и это повредило как проекту, так и команде. Например:

1. Удалив часть кода, можно значительно улучшить запрос на слияние
2. Вы не знаете основ языка, на котором подавали запрос
3. Спам в документации
4. Вопиющая несогласованность материала
5. Чрезмерно подробно рассмотрены пограничные случаи
6. Вы добавили бессмысленные или нежелательные зависимости и сами не понимаете, зачем.

Если я прислал вам обратно ваш запрос на слияние с невычищенным ИИ и без всяких прочих комментариев — значит, какие‑то из этих пунктов вы выполнили.

Несмотря на свежие исследования и дискуссии на эту тему, мне известно, что ИИ действительно помогает писать код. Но злоупотребление ИИ — это новый феномен, и нам нужно чем‑то руководствоваться, чтобы выявлять такие случаи. Оригинал этой статьи написан в 2025 году, надеюсь, со временем улучшится ситуация как с инструментами, так и с регламентацией.

Привет, Хабр! На связи Виталий, дежурный системный инженер дата-центра в Selectel.

Продолжаем тему, поднятую в наших предыдущих публикациях, где мы говорили об уплотнении серверов линейки ChipCore и усмирении RyzenTM в мини‑корпусе. Сегодня углубимся в специфику размещения по‑настоящему мощного оборудования. Напомню, нашей главной целью было эффективно использовать стандартные 19‑дюймовые серверные стойки для размещения систем, собранных из высокопроизводительных десктопных компонентов. Очевидно, что для решения этой задачи, разработки собственного корпуса не избежать.

В отличие от прошлых проектов, появилась новая особенность — железо экстремальной производительности с потребляемой мощностью, значительно превышающей стандартные показатели TDP в 180 Вт. Конфигурации на базе процессоров Intel® CoreTM i9-13900K или AMD RyzenTM 9 7950X с 128 ГБ памяти DDR5 и быстрыми NVMe-накопителями по 2 ТБ — настоящие «печки». Было изначально понятно, что без жидкостной системы охлаждения (СЖО) в этот раз не обойтись.

Платформа zVirt разработана на базе oVirt — виртуализации с открытым исходным кодом. В 2024 года она осталась без поддержки разработчика Red Hat. Он перестал развивать Open Source-проект и выпускать для него обновления по информационной безопасности. Тем не менее ИТ-сообщество продолжает пользоваться oVirt и находить в ней уязвимости. 

Регулярное обнаружение уязвимостей — признак того, что продукт популярен, им продолжают пользоваться и тестировать его. Однако многие компании на фоне произошедшего начали сомневаться в безопасности вендорских продуктов, разработанных на базе oVirt. 

Использовать «чистую» oVirt действительно рискованно. Любой продукт, который остается без техподдержки и не развивается, опасен для бизнеса. Это подтверждают в том числе и недавние примеры компаний, которые использовали Windows, Cisco и другие решения, оставшиеся без обновлений, и подверглись кибератакам. Но современные вендорские разработки — это не всегда просто локализованные версии oVirt. 

В этой статье мы расскажем о технологиях, процессах и подходах, которые обеспечивают независимость и безопасность нашей системы zVirt.

Привет, меня зовут Саша и я Android-разработчик :)

Разрабатывая мобильные приложения я обратил внимание что все операции которые делает приложение - это по сути запросы данных от разных источников.

Часто источниками данных являются: человек, сервер и устройство (User, Server, Platform).

Приложение принимает данные от какого-то источника, преобразует их и выдает преобразованные данные другому источнику и так пока не дойдет до корня дерева запросов.

Подобно тому как вызовы функций вкладываются друг в друга:

В свете небезызвестных событий в законотворческой области, столкнулся с необходимостью организовать канал для звонков внутри семьи, т.к. пользоваться звонками в популярных мессенджерах – значит быть подверженным угрозам со стороны мошенников и спонсировать терроризм, а звонить по мобильной сети с ее ужасным качеством связи (несмотря на все потуги операторов в VoLTE и прочие VoiceHD)  в 2025 году – какой-то моветон. А MAX на мои устройства устанавливаться отказался, не знаю почему, я даже не пробовал. Может быть потому что я слишком мало времени провожу в лифте и на парковке?

Что из этого получилось и как повторить — готов поделиться.

Твоя игра на Unity тормозит?
В этой статье гайд о том, как поднять FPS с 30 до 60+.
Мы вместе разберем Profiler, GC, Object Pooling и другие "болевые точки".

Изображение выше принято рекомендовать как древнюю карту мира римского географа Помпония Мелы. Это не совсем так. Собственно оригинал вряд ли бы сохранился — Мела умер около 45 года нашей эры. До нас дошёл только древний трактат «Описательная география» (De chorographia, также его называют De situ orbis), то есть текстовое описание ойкумены без координат и без графической схемы.

Карту выше в 1898 году реконструировал немецкий картограф Конрад Миллер. Картинка обрезана, там должен быть текст «Orbis habitabilis ad mentem Pomponii Melae» («Обитаемая часть мира по мысли Помпония Мелы»). Лист с картой вышел в шестом выпуске серии Миллера «Mappae mundi. Древнейшие карты мира» (Mappaemundi. Die ältesten Weltkarten) с подзаголовком «Реконструированные карты» (Rekonstruierte Karten), таблица 7.

Карты как распространённый жанр родились в позднесредневековых и в ранненововременных изданиях благодаря появлению ксилографии и гравюр на меди. Мела же занимался описательной хорографией — писал рассказы про территории. Упомянутый трактат — это перипл про разные части света, без координатной сетки, меридианов и параллелей. Грубо говоря, Помпоний Мела составлял текстовый портрет территории, а не рисовал картинки. Как же из этого получился вот этот рисунок?

За период с 1996 по 2021 год IBM заработала примерно $27 млрд исключительно на продаже лицензий и использовании своих патентов. Эти средства были важным источником финансирования дальнейших исследований и разработок. Однако в последние годы, примерно с 2020, ситуация начала меняться. 

В 2022 году произошло резкое снижение регистрации объектов ИС (интеллектуальной собственности) IBM, компания потеряла первое место в рейтинге патентообладателей США. Вместо этого она сосредоточилась на стратегических направлениях, таких как гибридные облачные сервисы, искусственный интеллект и квантовые вычисления. О том, почему так получилось и чего добилась корпорация — в нашем материале.

Для тех, кто "чуть постарше" термин "индусский кодинг" (оно же "индусский код", "спагетти код") знаком не понаслышке. Штука как "мемная", так и настолько же вызывающая отвращение/подгорание (выбрать по вкусу) при встрече в исходниках.

Конечно, запутанный, лапшеобразный, непонятно как работающий, "крайне трудно поддерживаемый", без комментариев и пометок код встречался всегда. Как правило, это были исходники "написанные студентами и школьниками" - человеками с большими перспективами и надеждами (да, "мы вас всё-таки любим, хотя и ругаем"(с)), но в силу объективных причин - в подавляющем числе случаев, увы, с низкой квалификацией (кхм...."пока ещё недостаточной для полноценного решения большей части задач проекта - с учетом как контекста и деталей проекта, так и перспектив долгосрочной поддержки и развития системы").

Но именно "индусским" такой код стал около 2005-2010 года (примерно) когда множество компаний начало аутсорсить разработку программного обеспечения в страны Азии. Всё по модели переноса производств в страны с дешевой рабочей силой.

Тогда, помнится, многие опасались, что программисты в исходных компаниях останутся "не у дел" - их всех вытеснят дешевые программисты из Азии.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.

tl;dr. Мы изучаем сублиминальное обучение — неожиданное явление, при котором языковые модели перенимают свойства из данных, сгенерированных другой моделью, даже если эти данные семантически никак не связаны с передаваемыми свойствами. Например, «студент» начинает предпочитать сов, если его обучить на последовательностях чисел, сгенерированных «учителем», который предпочитает сов. Тот же феномен способен передавать misalignment через данные, которые выглядят абсолютно безобидными. Этот эффект проявляется только в том случае, если учитель и студент основаны на одной и той же базовой модели.

Исследование проведено в рамках программы Anthropic Fellows. Эта статья также опубликована в блоге Anthropic Alignment Science.

Представьте: вы тихо сидите, пишете документы, проверяете баги или рисуете диаграммы, никого не трогая, как вдруг сверху приходит священный указ: «Ты же всё понимаешь. Расскажи другим.»
И вот вы уже не инженер, а… тренер. Не специалист, а наставник поколения.
Вам вручают группу коллег, которые пришли на обучение так же добровольно, как на медицинский осмотр.
А вы — с презентацией, трясущимися руками и вопросом: «А кто вообще меня сюда поставил?..»
Примите мои соболезнования.
И мою шпаргалку (для себя делал), как инструкцию по выживанию в роли внезапного учителя.

Итак, представим, что вам предстоит войти в аудиторию, где сидит N (5 < N < 20) человек, чьё представление о «бизнес-процессе» ограничивается процессом «заказать кофе с доставкой на работу», а слово «онтология» вызывает боль в мозгах и глазах.
Не паникуйте. Ваша задача — не выйти оттуда поседевшим.
Методология проста: диагностика, интеграция, маска.
Разбираемся по шагам.

Привет, меня зовут Саша и я старший дизайнер коммуникаций HR-бренда Ozon Банка. Сегодня расскажу, как мы нашли запоминающуюся концепцию для линейки мерча — «Сёрфим на финансовых волнах».

В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена».