Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.

Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev. Если хотите разобраться в теме глубже, чем позволяет это интервью в блоге ЛАНИТ, подписывайтесь.

У нас есть цех, где жидкая сталь превращается в слиток. Это происходит в УНРС — установке непрерывной разливки стали. На УНРС жидкая сталь проходит через кристаллизатор, где формируется «корочка» (оболочка) будущего непрерывнолитого слитка, и поддерживающую систему, состоящую из роликовых сегментов, где происходит окончательное затвердевание слитка за счёт охлаждения в зоне вторичного охлаждения (ЗВО) водо-воздушной смесью.

Сегменты имеют регламентированный ресурс, после достижения которого отправляются в ремонт. Плюс на сегментах могут забиваться отдельные форсунки, а это приводит к дефектам формируемых слябов.

Сегменты постоянно осматривают рабочие.

В предыдущей серии оказалось, что бумажный журнал — не самый эффективный способ отслеживания. Мы его заменили на ИТ-систему, что уже повысило безопасность и вызвало глубокое моральное удовлетворение рабочих.

Получилась критичная ИТ-система, которая не делает ничего космического или нагруженного, но предельно важна всем в цеху.

Вот про развитие этой системы я сейчас и расскажу.

Коллизии между архитектурой и инженерными системами в модульных зданиях часто обнаруживаются слишком поздно – на производстве или стройплощадке. Задача, стоящая перед предприятием «СПЕЦ Прожект групп» (Бронезавод «АПИТ») заключалась в выявлении и устранении подобных явлений на ранних этапах реализации проектов. В кейсе представлен детальный разбор, как средствами nanoCAD BIM Строительство создавалась единая BIM-модель, где каркас, панели и проемы становятся основой для бесшовной интеграции всех смежных разделов. Представлена трансформация типового чертежа формата DWG в «живую» параметрическую модель, где корректировка одного свойства автоматически обновляет все планы, разрезы и ведомости.

Сегодня расскажем об объекте, который интересен не дизайном, а подходом. Речь идет о доме под аренду недалеко от Переславля-Залесского. Его построили с обычной электрикой, а позже добавили автоматизацию на базе Home Assistant и голосовое управление через Алису.

В статье разберем, повышает ли умный дом реальную ценность жилья для гостей. Покажем, как спроектировать систему так, чтобы ей могли пользоваться неподготовленные арендаторы, что делать с теми, кому автоматизация не нужна, и какую практическую пользу владелец получает от удаленной диспетчеризации.

Последние годы мы наблюдаем гонку контекстных окон: 32k, 128k, 1 миллион токенов. Но за этой магией скрывается сложная математика, которая прошла долгий путь эволюции. Многие слышали про механизм Attention и загадочные матрицы Query, Key, Value, но далеко не все понимают их физический смысл. Почему мы вообще умножаем ключи на запросы и причем тут «внимание»?

Я предлагаю разобрать работу трансформеров на интуитивно понятном примере «ржавого ключа», чтобы увидеть, как именно слова передают друг другу смысл и формируют контекст.

Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит на грустные размышления. Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.

Работа будет полезна специалистам в области логистики, транспортного планирования и оптимизации, а также исследователям в сфере математического моделирования транспортных задач.

Хочу представить вашему вниманию материалы по обучению Jira, которые я бережно собирал на протяжении последних 10 лет на очных или онлайн-тренингах в нескольких учебных центрах.

Сразу оговорюсь, что материал бесплатный, доступен на RuTube, мне важна ваша обратная связь, и конечно будут приятны лайки, комментарии и подписки на канал.

Курс лучше всего подойдёт начинающим пользователям Jira, делающим первые шаги в системе. Хотя для опытных пользователей и даже админов наверняка найдутся интересные темы, и возможность дополнить и структурировать имеющиеся знания.

Вступление

На днях я наткнулся на проект братьев Либерманов - децентрализованную инфраструктуру ИИ под названием Gonka. Признаюсь, их идея меня зацепила. ИИ сегодня - это новое электричество, новый интернет, даже новая гравитация. Он проникает во все сферы жизни: где-то плавно и незаметно, где-то резко и стремительно, но всё более неотвратимо.

Если кратко, Gonka - это децентрализованная AI-инфраструктура, предлагающая альтернативу дорогим облачным вычислениям для обучения и инференса моделей. Вместо расчёта хэшей (как в Bitcoin) система использует вычислительные мощности GPU для решения реальных задач ИИ. Хосты получают вознаграждение в токенах Gonka, а разработчики - доступ к более дешёвым ресурсам для развертывания приложений.

Всем привет! Меня зовут Сидоров Антон, я руководитель отдела технической архитектуры в департаменте сопровождения информационных технологий ПСБ. Моя команда занимается архитектурой инфраструктурных систем, и сегодня я хочу рассказать вам про наш первый опыт использования подхода «Архитектура как код»

Финансовые системы каждый день генерируют потоки данных: транзакции, котировки, события в мобильных приложениях, отчёты партнёров. Данные легко превратить в витрины и отчёты. Сложнее — превратить их в прогноз, который помогает принять решение в моменте.

Предиктивная аналитика отвечает на вопрос «что, скорее всего, произойдёт дальше». В финтехе это обычно сводится к вероятности события или прогнозу числа: риск дефолта, вероятность мошенничества, ожидаемый спрос на продукт. Дальше модель уже превращают в действие: лимит, скоринговый порог, приоритет проверки.

В статье расскажем, какие типы моделей чаще используют в финтехе, где они применяются, как обычно устроен конвейер данных и моделей, и какие ограничения чаще всего ломают качество в эксплуатации.

Хабр уже писал, что идея «ЦОД в космосе» на низкой околоземной орбите (LEO, 400 км) вышла за рамки научной фантастики. 

Компания Axiom Space в сентябре 2025 г. заявила о создании первого орбитального дата-центра AxODC (от Axiom orbital data center), который разместился на Международной космической станции МКС. Этот ЦОД будет обслуживать не только станцию, но также любые спутники с оптическими терминалами на борту. Использованы 64-разрядные процессоры Microchip PIC64-HPSC и накопители SSD Phison Pascari объёмом 128,88 Тбайт. Терминал способен обеспечить скорость связи с ЦОД на борту МКС до 2,5 Гбит/с. В будущем скорость обмена будет повышена до 100 Гбит/с. 

Мы решили разобраться, что с патентами на орбитальные ЦОДы. 

Большие языковые модели (LLM) становятся мощными инструментами для автоматизации моделирования бизнес-процессов, обещая упростить перевод текстовых описаний процессов в диаграммы Business Process Model and Notation (BPMN). Однако степень, в которой эти системы ИИ способны создавать высококачественные BPMN-модели, пока не подверглась тщательной оценке.

Данная статья представляет оценку пяти инструментов генерации BPMN на базе LLM, автоматически преобразующих текстовые описания процессов в BPMN-модели. Для оценки качества этих моделей ИИ мы вводим новую структурированную систему, которая присваивает баллы каждой BPMN-диаграмме по трем ключевым измерениям качества моделей процессов: ясность/читаемость, корректность и полнота, охватывающим как точность, так и понятность диаграммы.

Используя эту систему, мы провели эксперименты, в которых каждому инструменту поручалось моделировать один и тот же набор текстовых сценариев процессов, а полученные диаграммы систематически оценивались по критериям. Этот подход обеспечивает последовательную и воспроизводимую процедуру оценки и предлагает новую линзу для сравнения возможностей моделирования на базе LLM.

Наши выводы показывают, что хотя существующие инструменты на базе LLM способны создавать BPMN-диаграммы, отражающие основные элементы описания процесса, они часто демонстрируют ошибки — пропущенные шаги, непоследовательную логику или нарушения правил моделирования, что подчёркивает ограничения в достижении полностью корректных и полных моделей. Чёткость и читаемость генерируемых диаграмм также различаются, указывая на то, что эти модели ИИ всё ещё находятся на стадии созревания в генерации легко интерпретируемых потоков процессов.

Привет, Хабр. В этой статье мы разберём ключевые различия между отечественной службой каталогов «Эллес» и её основой — Samba, и расскажем, почему для создания российского аналога Active Directory выбрали именно этот проект с открытым кодом.

10 новых российских продуктов для создания и продажи курсов, отслеживания цен на товары, отправки HTML-писем из стандартных почтовых клиентов, автоматизации маркировки рекламы и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В начале января несколько полупроводниковых компаний, среди которых Intel, AMD, NXP, Qualcomm, Renesas анонсировали свои новые линейки процессоров для встраиваемого применения и, как сейчас принято, ориентированных на решение задач связанных с ИИ.

Стандартный мониторинг часто пропускает «тихих убийц» — запросы, которые по отдельности кажутся нормальными, но в сумме создают аномальную нагрузку на СУБД. В итоге система живет в хрупкой идиллии до первого аврала.

В статье — описание универсального способа контроля качества кода и нагрузки на базу без выделенного DBA. Пошагово разберем поиск неоптимальных запросов с помощью pgBadger на живом кейсе.

Push-уведомления сами по себе — полезный инструмент для легальной коммуникации с пользователями: новости, события, обновления сервисов.

Однако существуют вредоносные SDK, которые используют Push API для скрытого спама, трекинга и монетизации через сторонние рекламные серверы. Они используют легальные браузерные API, но наносят серьёзный вред пользователю и репутации сайтов.

В этой статье разберём реальный вредоносный скрипт https://kidecyg.com/13850.js, покажем как он работает, зачем каждый элемент кода нужен и как его выявить.

В прошлых частях мы поговорили о том, как происходит регистрация объектов в сборщике мусора, о том как происходит планирование и вызов сборки мусора, что такое молодое поколение и как устроена для него сборка мусора. В этой части пришло время поговорить об инкрементальной сборке мусора — главному нововведению версии 3.14 в части сборки мусора. Поговорим, как она устроена, какие даёт преимущества и какие имеет недостатки, а также затронем полную сборку мусора.

Если вам интересно, давайте попробуем разобраться.

По просьбе подписчика моего ТГ-канала публикую список источников для самоподготовки. Легендарные вещи, полностью изменившие мои взгляды на индустрию.

Ваш LLM-агент забывает цель через 10 шагов? Контекст "гниёт" на длинных документах? Модель галлюцинирует? Разбираем 10 реальных проблем LLM-приложений и паттерн RLM, который их обходит — без замены модели. С примерами кода и FAQ для новичков.