Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Соединить мозг с компьютером кажется научной фантастикой. Но такие технологии появляются в медицине. В разных уголках мира команды инженеров и нейрофизиологов создают устройства, превращающие мысли в действия — движение курсора, набор текста или управление протезом. 

Активный, но не самый известный игрок — NeuroXess из Шанхая. К концу 2025-го ее специалисты провели больше пятидесяти имплантаций. Недавно компания представила полностью автономную систему, где все компоненты, включая источник питания, помещаются внутрь пациента. Это заметно упрощает жизнь и продлевает использование. Давайте посмотрим, что там за достижения.

Всем привет! Я уже довольно долго работаю в сфере арбитража трафика. Как и многие, начинал с форумов и нутры, а сейчас в основном лью трафик на гемблинг. За это время перепробовал кучу CPA-сетей и поработал как с прямыми партнёрками, так и с классическими сетками.

Для начала хочется развеять один популярный миф: многие считают, что CPA-сети - это просто лишняя комиссия в никуда. По факту это не совсем так. Разъясню простую вещь.

Во‑первых, гибкость при сбоях. Если оффер отключился, пошли проблемы с платёжками или у рекламодателя начались техработы, нормальная сеть автоматом переключит трафик на аналогичный оффер. Вы ничего не трогаете, а залив не встает колом. Да, такое случается редко, но потери могут быть большие. Это первый риск. У меня лично так было.

Во‑вторых, доступ к премиальным офферам. Крупные сети заключают эксклюзивные договорённости с рекламодателями и дают такие условия, которые напрямую часто просто недоступны. Тот же CPL в гемблинге найти - редкость, а в некоторые сетях такие офферы доступны.

В‑третьих, выбор. Когда у вас десятки офферов по одной вертикали и разные ГЕО, можно быстро тестировать связки, масштабировать то, что зашло, и спокойно диверсифицировать риски, а не держаться за одну партнёрку и полностью зависеть от одного продукта.

Меня зовут Павел Коростин, я техлид тестирования мобильного банка для юридических лиц в Альфа-Банке. Бэкенд мобильного банка — это около 300 микросервисов, работающих в k8s, развитием которых занимаются примерно 50 команд, разделённых на функциональные области. За каждой командой закреплены сервисы, которые они поддерживают, разрабатывают, тестируют и, соответственно, пишут автотесты. Раньше все тесты на сервисы «жили» в одном монорепозитории, но в определённый момент мы поняли, что дальше так работать уже не можем и нужно как-то разъезжаться.

Не буду вдаваться в подробности, почему гигантский монорепозиторий неудобен, потому что, если вы уже решили избавляться от громоздкого монолита, то основной вопрос — как дробить?

Налоги это основа существования государства. Большая часть бюджетов формируется именно за счет налоговых поступлений. Например, в США около 90% доходов федерального бюджета обеспечивают налоги. В России ситуация схожая: по разным оценкам около 80% доходов бюджета формируется за счет налоговых платежей бизнеса и граждан.

За 12 лет работы в налоговых органах я видел десятки схем ухода от налогов - от самых примитивных до довольно сложных и изобретательных. В этой статье я хочу разобрать несколько самых распространенных схем, которые чаще всего встречаются в реальной практике.

AI-ассистенты для программирования за последние годы прошли путь от простого автодополнения до полноценных агентов, способных анализировать проект, принимать решения и выполнять сложные задачи. 

В 2026-м сильный ассистент уже умеет читать репозиторий, запускать команды, собирать изменения в дифф и предлагать готовые PR-ы. 

В этой статье по материалам нашего вебинара разберем, как устроены современные AI-ассистенты, чем они отличаются и на что обращать внимание при выборе решения для enterprise-контура. Ключевые моменты – безопасность кода и данных, on-premise развёртывание, риск уязвимостей в сгенерированном коде и контроль действий AI-ассистентов.

В конце 2025 года соцсеть X (бывший Twitter) ввела функцию редактирования изображений с помощью Grok — любой пользователь мог взять изображение из чужого поста, удалить водяные знаки, изменить стиль, позу или добавить новые элементы. Это вызвало массовый протест художников, в результате которого некоторые авторы объявили о своем уходе с платформы [1].

По закону об авторском праве (АП) нельзя не только редактировать чужое произведение, но даже публиковать его без разрешения автора. Однако Илон Маск внедрил инструмент, который будто демонстративно игнорирует эти нормы.

Всё началось с простой идеи: что если подключать к языковой модели новые «навыки» как приложения к смартфону — без переобучения, без деградации, за полчаса? Я потратил 22 шага экспериментов и 97.5 GPU-часов на одной видеокарте, чтобы это проверить. Архитектура заработала идеально. А потом выяснилось, что модель, которая говорит на языке математики, совершенно не умеет решать задачи. Это история о том, как красивая метрика обманула исследователя, и как модель в итоге нашла выход сама.

На связи Анастасия Шильникова, менеджер по тестированию компании «Гарда».

Мы регулярно сталкиваемся с ситуациями, когда в Jira к задаче вроде есть какое-то описание, стоит статус «готово», но, чтобы понять, в чем была проблема, что было исправлено, как было проверено, приходится «нырять» в мессенджер или звонить коллегам. Все это съедает время, размывает ответственность между командами и мешает выпускать продукт быстро, качественно, в срок.

Чтобы решить проблему, мы решили внедрить в жизненный цикл разработки концепцию DoR (Definition of Ready) и DoD (Definition of Done). В этой статье я расскажу: чем DoR и DoD отличаются от критериев приемки и почему их важно не путать, как не превратить полезный инструмент в бюрократическую обязаловку, какие узкие места могут возникнуть при внедрении концепции.

Все знают Стивена Вольфрама как британского физика, математика, информатика и предпринимателя. Одни его боготворят как современного гения уровня Ньютона и Эйнштейна, другие - завидуют успеху и в науке и в бизнесе, третьи - стремятся оспорить его идеи, претендующие на роль Теории всего. Но никто не остается равнодушным. И это понятно. Я и сам ранее посвятил несколько статей Вольфраму и сам прошел путь от полного непонимания того, о чем вообще говорит Вольфрам до того, что мой мир перевернулся и больше никогда не будет прежним после того, как я наконец начал его понимать. Хорошо, но причем здесь вообще Кант и Гегель?

Velocity, Burndown и количество закрытых задач выглядят как контроль над разработкой. На практике эти метрики часто создают только видимость управляемости: отчёты красивые, а сроки всё равно срываются.

В статье разбираем, какие показатели действительно помогают прогнозировать сроки, находить узкие места и держать баланс между скоростью разработки и качеством релизов.

Данная статья является переводом откровений Гельдрейха о работе в Valve и некоторых других «самоорганизующихся» компаниях (представленных в виде, без преувеличения, «учебника по выживанию»), с некоторым форматированием для более удобного чтения. Имейте ввиду, что это рассказ об условиях работы на Западе (США), и некоторые советы могут выглядеть очевидными или странными.

Исследование The Ladders (2018): рекрутер тратит на первое знакомство с резюме 6–7 секунд. За это время глаз выхватывает три точки:

⏱ Время чтения: ~10 минут

Compensating Transactions на PHP: как мы внедрили откаты для мультисистемных операций

Всем привет!

Привет! Меня зовут Игорь Федорчук, я руковожу разработкой в направлении «Монобренды» в GRI.

За последний год компания заметно выросла: команд стало больше, изменений и интеграций — тоже. А процессы в разработке долго оставались такими же, какими были пару лет назад. В какой-то момент это перестало «склеиваться» само собой: ответственность размылась, централизованной точки входа в команды не было, а коммуникация стала слишком неэффективной.

Это первая статья о том, как мы пересобирали процесс разработки в GRI — от получения запроса от заказчиков до выкатки в прод. В этой части я разберу роли (тимлиды, техлиды, TPM), зоны ответственности и общий флоу. Во второй части покажем, как мы приземлили это в Jira и метрики, а в третьей — как масштабировали поставку: релизы, код-ревью и инциденты.

Начали мы не с Jira и не с попытки «ускорить релизы», а с зоны ответственности. При росте она ломается первой: задачи начинают зависать на стыках ролей, статусы приходится собирать вручную и дублировать в несколько каналов коммуникаций, а «владелец результата» меняется по ходу движения.

Привет, друзья!

На днях помогал коллеге с видеоотчетом для руководства. Он все четко рассказал, но когда сел просматривать материал обнаружил, что забыл вовремя остановить запись. В итоге после финальной фразы камера еще пять минут добросовестно снимала его разговор с клиентом, обсуждение обеденного меню с женой и поиск ключей на столе. Сразу встал вопрос монтажа: как обрезать видео?

Ситуация показалась мне очень знакомой. Несколько лет назад я записывал видеолекции и одновременно был спикером и оператором. В такой ситуации без обрезки не обойтись: каждый ролик начинался с моего пути к столу, откуда я вел урок, и заканчивался обратным путешествием для выключения камеры. И эти хвосты нужно было как-то убирать — желательно быстро и без погружения в функционал профессионального софта.

Так вот, я собрал для приятеля простые видеоредакторы на ПК, браузерные помощники, ну и мобилки на всякий случай. Теперь хочу поделиться с вами, вдруг кто-то оказался в похожей ситуации.

За последние несколько лет, с момента бума ИИ-чатов, всё больше людей меняют привычный Google и Яндекс на разговор с ИИ-ассистентом. Не нужно копаться в ссылках, да и ответ сразу перед вашими глазами. Статистика 2025 года показывает резкий рост интереса к нейропоиску: только в Рунете ChatGPT собирает свыше 1,17 миллиона запросов в месяц, а глобально эта цифра приближается к 47 миллиардам.

Doubletapp уже несколько лет развивает экспертизу в области нейросетей, и в 2025 году мы всё чаще стали получать лиды именно из ChatGPT и других ИИ-платформ. Мы разобрались, как же все-таки работает нейропоиск, и готовы поделиться этим с вами.

Содержание:

‣ Можно ли заменить Google на ChatGPT?
‣ SEO умерло? Да здравствуют AEO и GEO
‣ Как AI выбирает сайты для ответов в нейропоиске
‣ Отзывы и комментарии: нужны ли они нейросетям как SEO?
‣ Масштабирование: от AEO к GEO и битве экосистем
‣ Почему бизнесу пора стать ответом, а не ссылкой

Сейчас настало довольно странное время. С одной стороны, технологии движутся вперед, а с другой стороны, они стоят настолько дорого, что старые, проверенные временем решения вновь становятся по-настоящему массовыми. Например, когда все вокруг говорят о DDR5 и AM5, MSI тихонько делает очень прагматичный ход — и, на мой взгляд, правильный. Несколько дней назад компания выпустила две новые материнские платы на чипсете B550 с сокетом AM4: PRO B550M-B и B550M-A PRO. Обе — в форм-факторе microATX, обе работают с DDR4 и обе нацелены на бюджетных сборщиков. Можно быть уверенным, что такое решение будет если не самым популярным в 2026 году, то точно очень востребованным. И на это есть как минимум несколько причин.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Если вы все еще считаете, что покупка «качественных» прокси или использование дефолтных настроек антидетект-браузера — это гарантия того, что ваш бот или скрипт не улетит в бан через 15 минут после запуска, у меня для вас плохие новости. Современные антифрод-системы (от Google и Meta до Cloudflare) уже давно перестали смотреть только на ваш IP-адрес.

Сегодня ваш «цифровой отпечаток» — это сложная нейросетевая модель. Они анализируют всё: от скорости отрисовки WebGL-контекста до того, как именно (с точностью до миллисекунд) ваш курсор перемещается по экрану.

В этой статье я не буду предлагать вам «волшебную таблетку». Я покажу, как выглядит современная лаборатория автоматизации «изнутри». Мы разберем, почему классические Selenium-фермы сегодня — это «красная тряпка» для систем защиты, и как через связку Python + Local API конкретного инструмента (в моем случае — AdsPower) выстроить систему, которую нейросети систем защиты будут принимать за реального, «офисного» пользователя.

Мы идем дальше, чем просто «создать профиль». Мы идем в сторону инженерной автоматизации.