Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

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.

Ну что, расскажем, как всё начиналось? Даже не знаю, рассказать правду или как оно было на самом деле. В любом случае, получится предельно личный мемуар об эволюции новосибирского Digital-рынка. Поскольку я в «продвижении» сайтов обитаю с 2003 года, на роль компетентного наблюдателя, который видел рождение, смерть и реинкарнацию десятков алгоритмов, бизнесов и специалистов, я как минимум подхожу.

Привет. Меня зовут Вадим, в разработке очень давно — поучаствовал во всём чём можно: стартапы, продуктовые команды, инфра, питчи, продажи. Последнее время плотно живу в терминальных AI-агентах: Claude, Codex, и всё что появляется каждую неделю.

В какой-то момент заметил — инструменты стали умнее, а способ работы с ними остался прежним. Поставил Claude Code — дал полный доступ и молишься что не сломает систему. Не дал — натыкиваешь права руками, половина функций не работает. Хочешь нормальную изоляцию — нужны контейнеры или VM, к ним надо подключаться, пробрасывать порты, SSH-сессии, всё это руками.

А параллельно ещё и с самими сессиями бардак. Несколько машин, на каждой крутятся агенты и обычные терминалы с долгими задачами. Открыл вкладку, запустил агента, переключился на другую машину, вернулся — вкладка мертвая, контекст потерян, агент где-то работает но его не видно.

Когда 4 машины, 12 сессий и половина из них — AI-агенты которые что-то пилят в фоне, есть ощущение что что-то пошло не так. Нужна штука которая решает обе проблемы: и изоляцию сред, и визуальное управление всем этим хозяйством — со статусами, переподключением из браузера, и чтобы не надо было жонглировать SSH-сессиями вручную.

В итоге — запилил решение для себя, показал знакомым бойцам — сказали, жги в опенсорс.

Существует такое понятие Bone Wars — «Война костей». Под этим названием известна история двух профессоров палеонтологии — одного из Йеля, другого из Филадельфии, — которые на протяжении пятнадцати лет, с 1877 по 1892 год, вели ожесточенное противостояние друг с другом. Эдвард Коуп и Отниел Марш засылали шпионов, подкупали чужих рабочих, похищали окаменелости и уничтожали кости динозавров, чтобы они не достались конкуренту. Попутно ими было открыто более 140 новых видов, и фактически именно они создали американскую палеонтологию. В итоге оба разорились. Обратимся к истории.

В новом дайджесте сетевой слой в iOS и сериализация Kotlin, 10 ошибок, которые Android-разработчиков и сожаление о выборе профессии, что происходит с подписочной моделью в приложениях, как перестать бояться Claude Code и научить его не ломать проекты, и многое другое. Заходите!

Завершение серии статей о параллелях между недокументированными операциями советских ПМК и концепциями Карлоса Кастанеды. Начало тут...

Беспроводные мыши и клавиатуры появились на наших столах много лет назад. И добавили новую головную боль — теперь нужно следить за зарядом своих девайсов. Иногда нужно менять батарейки или ставить устройство на зарядку, плюс со временем аккумуляторы изнашиваются. Причем элементы питания частенько «садятся» в самый неподходящий момент.

Dell предложила интересное решение — убрать из комплекта клавиатура/мышь обычные аккумуляторы. Вместо них поставили суперконденсаторы. В итоге гаджеты заряжаются буквально за секунды и потом работают очень долго, без постоянной возни с зарядкой. Давайте разберемся, что это за новинка такая.

23 марта с Плесецка ушла «Союз-2.1б» с 16 серийными спутниками «Рассвета». Я поймал себя на странном чувстве: уважение к инженерам — и одновременно лёгкое раздражение от пресс-релиза.

Сейчас объясню и то, и другое.

Что сделали

«Бюро 1440» основали в 2020-м внутри «ИКС Холдинга». За шесть лет — три миссии, испытания лазерной межспутниковой связи на орбите, и теперь первый серийный запуск. Спутники работают в 5G NTN, умеют передавать данные между собой лазером на расстоянии тысячи километров, обещают 1 Гбит/с пользователю с задержкой около 60 мс.

Почему это не «наш Starlink» — и почему это нормально

Starlink сегодня — почти 10 000 аппаратов. «Рассвет» 23 марта — 16.

Недавно я участвовал в корпоративном хакатоне по обходу ИИ-песочниц. Задача: пройти закрытый бенчмарк PAC1, где ИИ-агенту нужно работать с виртуальной файловой системой (чтение логов, поиск файлов, отправка писем) и обходить ловушки безопасности (Indirect Prompt Injections).

Но реальность оказалась суровой: хваленые reasoning-модели постоянно галлюцинировали, ломали структуру JSON на выходе (выдавая свои "мысли" вместо чистого ответа) и просто сжигали бюджет на API, зацикливаясь на одной ошибке.

Потратив часть бюджета впустую, я решил: если ИИ не справляется, мы заменим его на старый добрый хардкод. Так родился концепт Zero-Cost Agent — алгоритмического лома, который симулирует поведение нейросети.

Наверняка многие и не задумываются: а как на самом деле происходит возврат структур и других типов значений из функций? Что происходит под капотом, какие приемы задействует компилятор? В данной статье я постараюсь дать ответы на эти вопросы и сделать это просто и понятно.

Мой опыт показал, что этот простой на первый взгляд механизм часто вызывает неожиданные сложности в реализации. Когда в дискуссиях меня начинают спрашивать почему, приходится долго объяснять. Поэтому решил создать эту статью как ликбез, да и чтобы в процессе свои мысли структурировать для будущих аргументов.

TLDR;

Использование SaaS в авторизации и аутентификации пользователей для решений не ограниченных контуром предприятия имеют самую большую эффективность и удобство. (можно промотать страницу в самый конец - там будет сравнительная таблица)

Иногда даже у сильной и опытной команды, с бюджетом и желанием работать, нет главного — ясного понимания, какой именно проект должен получиться на выходе. Именно в таком положении в 1998 году находилась Raven Software, оказавшаяся в творческом тупике и пытавшаяся понять, что делать дальше. Но по воле издателя ей досталась лицензия на малоизвестный журнал о наёмниках и боевых действиях, подаривший игре её будущее название — Soldier of Fortune. И хотя у разработчиков за плечами уже был солидный опыт, в процессе создания они столкнулись с множеством трудностей. Стоило принять несколько других решений на разных этапах, и проект вполне мог бы получиться совсем не таким, каким мы его знаем — например, превратиться в клон тактического шутера Rainbow Six.

В сегодняшнем материале я продолжу свою новую рубрику статей и расскажу о том, как появилась Soldier of Fortune — одна из самых ярких, необычных и запоминающихся FPS начала нулевых. Поговорим о том, с чего началась эта серия, как разработчики сумели сделать не просто интересный шутер, а действительно прорывной для своего времени проект с передовыми механиками и мощной визуальной частью, а также о том, какие их находки позже стали нормой для всей индустрии. Заодно разберём, через что игре пришлось пройти до появления на полках магазинов. Ну а в финале, как и всегда, вас будет ждать ссылка на сборку проекта, чтобы сразу после прочтения вы могли примерить на себя роль наёмника, без всякой жалости отстреливающего конечности всем, кто рискнул встать у него на пути.

В 2023 году JetBrains запустил стипендиальную программу в немецком частном университете — с полным покрытием tuition fee, жилья и проживания для студентов CS/AI. Университет этот русскоязычным абитуриентам почти не известен. Ниже — разбор того, что это за место, какие там программы и стоит ли его рассматривать всерьёз.

Все мы проходили через это: скармливаешь RAG‑системе сложный PDF на 50 страниц, а она в ответ либо галлюцинирует, либо вываливает на LLM простыню нерелевантного текста, съедая ваш бюджет на токены быстрее, чем вы успеваете сказать «GPT-4o». Проблема в том, что классический подход со статическим top_k — это костыль, который либо не додает контекста, либо вызывает у модели информационное «ожирение» (заполняет контекст нерелевантным мусором). Нашему RAG нужно помочь адаптироваться к безжалостной среде разрозненных документов!

Я потратил выходные на то, чтобы решить эту проблему фундаментально. В итоге на свет появился DRAG with KNEE (Dynamic RAG with Knee‑point pruning) — алгоритм, который не просто ищет «похожее», а выстраивает иерархию документов и безжалостно отсекает лишнее с помощью геометрического анализа «колена». В этой статье я покажу, как с помощью Qdrant, Python и капли математики сделать ваш RAG адаптивным.

Привет, Хабр! Хочу рассказать про наш опыт разработки манипулятора на 6 степеней свободы. Сейчас проект находится на этапе тестирования прототипа, и я считаю, что накопилось достаточно материала, чтобы поделиться с сообществом - от мотивации и выбора кинематической схемы до борьбы с люфтами бюджетных сервоприводов и топологической оптимизации конструкции.

В августе 2019 года, за несколько недель до выборов в Московскую городскую думу, Пьерик Годри из исследовательского института INRIA опубликовал результаты анализа кода московской системы дистанционного электронного голосования. Вывод был однозначным: параметры шифрования слабы настолько, что расшифровать голоса избирателей в режиме реального времени можно было за двадцать минут на стандартном ноутбуке с помощью общедоступного программного обеспечения Gaudry, Golovnev, 2019. Не взломал — математически решил задачу, которую разработчики системы, судя по всему, считали нерешаемой за разумное время. Ключ шифрования был построен на 256-битных параметрах ElGamal: при таком размере задача дискретного логарифма решается за минуты на обычном ноутбуке.

Годри опубликовал результат, уведомил разработчиков и указал на конкретное исправление: перейти на параметры не менее 2048 бит, или, лучше, на эллиптические кривые с эквивалентной стойкостью при меньшем размере ключа. Уязвимость закрыли за несколько часов. Но сам факт её существования говорит не об ошибке одного инженера — параметры, которые опытный криптограф определяет как слабые с первого взгляда, прошли через все стадии проектирования, разработки и предзапускового тестирования системы национального масштаба. Ни на одном этапе разработки и согласования не было звена, которое проверило бы это независимо от команды разработчиков. Оба изъяна нашли внешние исследователи — по собственной инициативе, до начала голосования.