Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Искусственный интеллект развивается так быстро, что расстановка сил в индустрии меняется чуть ли не каждый месяц. OpenAI — лучшее тому доказательство. Компания почти одновременно договорилась о сотрудничестве с двумя главными производителями чипов — NVIDIA и AMD, на которых держится весь современный ИИ. Причем недавно казалось, что NVIDIA вне конкуренции. Ее ускорители H100 и Blackwell стали стандартом для обучения больших моделей, а акции компании росли вместе с безостановочным спросом на вычислительные мощности. В сентябре 2025 года OpenAI и NVIDIA объявили о партнерстве, предполагающем строительство дата-центров мощностью до 10 гигаватт — примерно столько потребляет крупная электростанция. Общий объем инвестиций оценивается в сто миллиардов долларов.

Но всего через две недели Сэм Альтман представил второе соглашение — уже с AMD. Этот шаг мгновенно отразился на рынке: бумаги AMD подскочили в цене, а аналитики заговорили о переломе в балансе сил между ведущими чипмейкерами. Для OpenAI такие соглашения стали не просто контрактами на поставку оборудования — компания формирует собственную экосистему, в которой конкуренция между производителями становится инструментом ускорения инноваций. Казалось бы, все хорошо. Но есть и опасения — ведь слишком быстрый рост может раздуть очередной технологический пузырь. Все это и обсудим. 

Привет, Хабр!

Меня зовут Наталья Корсакова, я руководитель департамента лингвистической разработки MWS AI (входит в МТС Web Services и разрабатывает ИИ-продукты и решения как для экосистемы МТС, так и для внешнего рынка). На последнем Conversations AI в Питере на пару с Еленой Деликановой (это наш тимлид разработчиков-лингвистов) мы рассказали, как прикручивали LLM к чат-ботам МТС. Так мы надеялись улучшить лояльность клиентов (абонентов МТС), ускорить разработку и упростить поддержку громоздких диалоговых систем. По многочисленным просьбам излагаем наш опыт в тексте. 

Спойлер: оказалось, что нельзя просто так взять и заменить тысячи строк кода на промпты. То есть можно, но жизнь разработчикам это не упростит, а в некоторых случаях даже усложнит. Однако работа наша оказалась небесполезной: мы поняли, что нужен баланс между традиционной логикой бота и генеративкой, и пришли к идее гибридной архитектуры. Но обо всем по порядку. 

Надо признать — наш прошлый бесперебойник, WB-UPS v.2, мы считаем неудачным. Не потому, что мы где-то ошиблись, или схалтурили, или сэкономили. Нет, мы использовали неплохие компоненты, и все делали согласно рекомендациям из даташитов их производителей.  Но этого оказалось мало. Ощутимую часть устройств (~1.5%) нам пришлось менять по гарантии — через сколько-то месяцев непрерывной работы аккумуляторы «распухали», хоть и продолжали работать. Было понятно, что с этим надо что-то делать.

В ноябре 1996 года Microsoft выпустила продукт для тех, кто хотел иметь компьютер прямо в кармане. И имя этому продукту было Windows CE.

Windows CE была не просто урезанной копией привычной десктопной «винды». Это была совершенно новая компактная ОС, чья главная задача заключалась в том, чтобы втиснуть знакомый миллионам пользователей интерфейс в небольшое устройство, умещающееся буквально на ладони. Именно CE впервые позволила получить тот самый «виндовый» опыт — с меню «Пуск», проводником и документами — за пределами офиса или дома.

Вышла действительно компактная ОС, значение которой переоценить сложно. Небольшой Windows CE выпала поистине важная роль — заложить архитектурный фундамент, на котором Microsoft многие годы реализовывала свои мобильные амбиции. Почему же мир, который только начинал знакомиться с мобильными телефонами, вдруг захотел карманный компьютер с Windows? Давайте разбираться.

Подсветка синтаксиса - это инструмент. Она помогает быстрее читать код. Быстрее находить нужную информацию. Ориентироваться в большом файле.

Как и любой инструмент, её можно использовать правильно или неправильно. Чаще всего дефолтная подсветка выглядит как новогодняя елка, что делает текст трудночитаемым. Давайте посмотрим, как изменить это.

Летом 2025-го я впервые услышал про «Контент-завод».
Идея простая: автоматизация, которая «из ничего» штампует контент - текст, видео, аудио и т. д.

Знакомые из бизнеса говорили, что тема сейчас на хайпе.
Мимо пройти было нельзя :)

Инструмент для экспериментов - n8n. Наткнулся на него случайно (кажется, в Reels). Эта статья - мой опыт: что делал по шагам и к чему пришёл.

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования в котором учёные показали: чтобы встроить «бэкдор» в большую языковую модель, вовсе не нужно контролировать огромную долю обучающих данных — достаточно около 250 вредоносных документов. Этот результат переворачивает представления о масштабируемости атак через отравление данных и ставит новые вопросы к безопасности ИИ.

Что такое региональное ценообразование?

Цель каждого бизнеса — максимизация прибылей. Бизнес должен выставлять такую цену на свои продукты, чтобы получать наибольшую прибыль. Сделаешь цену слишком низкой — рискуешь потерять существенную часть прибыли. Слишком высокой — она будет неподъёмной для многих потенциальных покупателей. Для решения этой проблемы компании используют задачу фирмы по выбору оптимальной цены, то есть точки, где прибыль максимальна и есть баланс между ценой и спросом.

Мы знаем, что у многих бизнесов покупатели есть по всему миру. Для максимизации международных прибылей бизнесу необходимо регулировать цены в разных регионах в зависимости от покупательской способности каждой страны и других факторов (налогов, стоимости доставки и пошлин). Это крайне важно, потому что цена, доступная в одной стране, может быть слишком высокой в другой. Без учёта этих различий бизнес может продешевить или завысить цену; и то, и другое приводит к снижению прибылей.

У многих популярных онлайн-сервисов, в том числе Netflix, Spotify, HBO Max, Disney+, YouTube Premium, Steam и Epic Games Store, есть региональное ценообразование. В этой статье я проанализирую стратегию регионального ценообразования, используемую популярной шахматной онлайн-платформой Chess.com.

Трассировка печатных плат - это процесс расположения проводников (дорожек) на печатной плате, обеспечивающий электрическое соединение между компонентами. Правильная трассировка критически важна для надежной работы устройства. Необходимо учитывать длину проводников, ширину, зазоры между ними, а также расположение переходных отверстий и полигонов.
В процессе обработки файлов клиентов наши инженеры-конструкторы часто сталкиваются с ошибками трассировки печатной платы. Устранение этих ошибок на этапе проектирования печатнойплаты, сделает производство печатной платы проще, быстрее и дешевле.

Ниже перечислены 6 распространенных ошибок:
1. Слишком узкие зазоры между трассой и площадкой.
Это усложняет процесс травления и может привести к непротравам и замыканиям между элементами топологии.
Непротравы - это участки медной фольги, которые не были удалены в процессе травления. Непротравы могут приводить к замыканиям, ухудшению электрических характеристик и другим дефектам печатной платы.
В свою очередь, замыкание между элементами топологии - нежелательное электрическое соединение между двумя или более проводящими элементами, которые не должны соприкасаться.

Поэтому, если место позволяет, лучше сделать расстояние между трассой и площадкой больше.

Минимальный зазор проводника/площадки, мм.

Этот инструмент экономил сотни тысяч долларов и без него нельзя было выпустить релиз — но на бумаге оставался “пет-проектом” одного инженера. Почему компании раз за разом убивают такие инициативы — и как этого избежать.

Привет! Продолжаем говорить про организацию мероприятий для непрофессиональных ивентеров. HR, ассистенты, руководители проектов, маркетологи, пиарщики и все те, на чью долю выпало в нагрузку к основным рабочим обязанностям сделать мероприятие, эта статья для вас.

Краткая справка об основных действующих лицах:

Susan Hart - режиссёр и актриса озвучения игр и мультипликации, номинант и победитель многочисленных профильных наград, включая несколько премий Emmy. Принимала участие в режиссуре озвучения большинства классических игр серии Resident Evil (со второй по четвёртую части, а также нулевой и Code Veronica), двух частей Dino Crysis (2000 / 2001), а также помеси шутера и beat 'em up-action'а Heavy Metal: Geomatrix (2001). По меньшей мере в двух играх озвучивала Cammy, персонажа серии Street Fighter, в частности в классическом проекте X-Men vs. Street Fighter (1996).

Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.

Коллектив российских ученых из МФТИ, Российского квантового центра и Крымского федерального университета представил новый метод анализа магнитной анизотропии тонких гранатовых пленок при низких температурах, основанный на измерениях ферромагнитного резонанса (FMR). Этот метод позволяет быстро и точно определять температурную зависимость констант магнитной анизотропии, что является важным шагом в развитии магноники — перспективного направления в спинтронике.

За последние годы мир убедил себя, что ИИ уже здесь и что он: говорит, пишет, рисует, а значит - он думает. Но что, если это всего лишь иллюзия? Что, если настоящий ИИ "молчит" и не потому что не может, а потому что "не хочет говорить", пока не будет готов нести ответственность за каждое слово?

Пока все смотрели на LLM, за кулисами десятки команд по всему миру, от Токио до Сан-Паулу, десятилетиями строили архитектуры, в которых разум "рождается" не из данных, а из логики, символов и целеполагания. Эти системы не генерируют стихи, а решают задачи, которых не было в обучающих наборах. И они уже сегодня обладают зачатками того, чего LLM принципиально лишены: модели мира, теории разума и внутренней воли.

В этой статье вы узнаете, почему ни одна LLM никогда не пройдёт даже базовый тест Тьюринга. Какие архитектуры уже сегодня соответствуют критериям Настоящего ИИ и почему их разработчики предпочитают молчать, а не участвовать в гонке за хайпом.

Это не статья для тех, кто верит в "чудо масштабирования", она для тех, кто готов увидеть, что скрыто за завесой.

Terraform Actions — это новая концепция, представленная в Terraform 1.14, которая позволяет выполнять операции вне стандартного рабочего процесса CRUD (Create-Read-Update-Delete). Это расширяет возможности Terraform, позволяя взаимодействовать с ресурсами способами, для которых раньше требовались другие инструменты, например Ansible.

Google выпустил Computer Use на Gemini 2.5 Pro для автоматизации действий в браузере. Его стали сравнивать с Operator от OpenAI и Comet от Perplexity. Разбираемся, чем они отличаются по возможностям, доступности и сценариям для компаний.

Всем привет, я Кирилл, и я оказался на рынке труда осенью 2025 года. Давайте разберем, почему же нам, разработчикам с большим стажем перестали приходить отклики, количество собеседований уменьшилось до нуля, а со всех сторон все HR-специалисты трубят о нехватке кадров в IT. А также рассмотрим новую боль всех HR-ов. Статья носит статистический характер, пару советов и философские высказывания автора, и немного юмора.

При разработке электроники часто приходится работать с CAN шиной. Это не только автомобилестроение, но и электронная начинка для лифтов, поездов, кораблей, космических аппаратов и прочего тоже использует CAN шину для общения между агрегатами.

При прототипировании CAN совместимых устройств часто надо собирать и разбирать различные конфигурации CAN шин. Два устройства, 4 устройства, 8 устройств, потом снова 3 и прочее.

В этом тексте я представил инструкцию по сборке harness-a для CAN или RS-485.

Привет! Сегодня расскажу про Discovery-процесс в команде. 

Discovery и Delivery процессы разделены.  В Discovery-команду могут входить продакт-лид, продакт-менеджеры, продакт-аналитики, бизнес-аналитики и UX-дизайнеры/проектировщики. Если же задачи технические, то подключаются тех/тим-лиды, архитекторы и другие технические специалисты.

Что такое Disco? Discovery в первую очередь отвечает на вопросы  и «Что делать?»  и «Надо ли вообще делать?». Delivery -  «Как делать?».

Discovery-команда занимается обоснованием и проработкой инициатив, которые затем попадают в продуктовый бэклог для последующей реализации в Delivery. 

Для запуска с нуля такой команды и их процессов мы используем следующий чек-лист: