Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Рассмотрим следующую задачу:Пусть есть металлическая равномерно заряженная и очень тонкая(высота пренебрежимо мала по сравнению с размерами) прямоугольная пластина размера 2a на 2b. Поверхностная плотность заряда σ>0. Требуется определить

электрическое поле E(x0,y0,z0), созданное этой пластиной в любой точке x0,y0,z0 трёхмерного евклидова пространства. А также рассмотреть случай пластины в форме эллипса.

Постепенно, по мере получения практических результатов эйфория от ожидаемых результатов внедрения генеративного ИИ в процессы компаний проходит. И это обусловлено показателями, полученные компаниями при использовании в своей деятельности ИИ-агентов.

В июле 2026 г. вышел исследовательский материал под названием «ИИ-агенты: где хайп, а где реальность», подготовленный сотрудниками «Яков и Партнеры» (см. сайт: https://yakovpartners.ru/publications/ai-agents/), где проведен анализ использования ИИ-агентов за рубежом и в России за последние годы и представлены выводы по эффективности их внедрения в компаниях и практические предложения для владельцев и руководителей по их использованию. Выдержки из этого материала далее будут выделены курсивом.

На рынке ИИ-агентов сложилась парадоксальная ситуация:

Пока идёт бинарный апгрейд nginx, systemctl reload nginx не применяет конфиг так, как вы думаете: в лучшем случае к половине процессов сервера, в худшем — вообще никуда. Код возврата ноль в обоих случаях, в error.log пусто. Что именно у вас — решает одна строчка в юните: -s reload бьёт по pid-файлу, а он после USR2 принадлежит новому мастеру; kill -s HUP $MAINPID бьёт по старому, а тот конфиг вообще не перечитывает, и это описано в документации nginx — в разделе про обновление исполняемого файла, куда по другому поводу не заходят.

Это первая из пяти проверок. Я взял пять ходовых утверждений про reload в nginx, померил каждое на стенде — и получил результаты по обе стороны: три подтвердились, два развалились. Развалившиеся оказались интереснее.

Не работают ровно те страшилки, что про слушающий сокет: listen ... reuseport бесшовность не ломает (inode’ы сокетов до и после reload одни и те же — их держит мастер, а не воркер), паузы в accept при reload не существует вовсе (msleep(100) стоит ПЕРЕД QUIT), а значит и арифметика про переполнение backlog на reload — про нагрузку, а не про reload.

Зато подтвердилось то, о чём почти не пишут. keepalive_min_timeout оставляет уходящего воркера в живых, и тот обслуживает запросы, которых в момент reload ещё не существовало — по старому конфигу. А ngx_close_idle_connections не различает направление соединения, поэтому каждый reload сбрасывает пул keepalive к бэкендам — и с 1.29.7 это касается всех, у кого есть блок upstream: пул там включён по умолчанию, 32 соединения на воркер.

Правило из первой части — «соединение, открытое до reload, нового конфига не увидит» — приходится переформулировать: держится старого конфига не соединение, а процесс.

В конце — Traefik, у которого reload’а нет вовсе, и который умеет не применить конфиг своим способом: кольцевой буфер на одно сообщение и двухсекундный дроссель.

nginx release-1.31.3, traefik v3.7.10, все опыты в репозитории, запуск одной командой.

7 мая одна из моделей OpenAI получила задание: достроить формулы в книге Excel. Книга ссылалась на Google Drive. Интернет у модели был отключён.

Задача была нерешаема. Не сложна — нерешаема, как «нарисуй квадратный круг». Кто-то собирал обучающий набор и не проверил.

Через несколько дней сюжет повторился: агенту велели найти файл с базой данных белков, а положить этот файл в контейнер забыли. Дальше — реконструкция OpenAI, изложенная на брифинге: агент искал, не нашёл и в какой-то момент переключился с поиска файла на поиск того, у кого файл может быть. Спросить было негде. Значит, надо было сделать место, где спрашивают.

Местом стал JFrog Artifactory — служебный репозиторий пакетов, через который в изолированные среды раздают зависимости. Записать туда может любой агент. Прочитать — тоже любой, хоть из соседнего прогона, хоть из совершенно другой задачи.

Через два месяца в этом хранилище будут лежать сотни тысяч сообщений, рабочие эксплойты и украденные учётные данные. Никто в компании об этом знать не будет.

Виртуальные сотрудники в b2b: как мы полгода готовили 1С и Битрикс24 к мультиагентной системе — 1100 подзадач на ИИ-пайплайне

Смерть b2b-компаний на рубеже пяти лет. Почему все видят в ИИ преимущества, но на деле откладывают его практическое внедрение

На примере игры в крестики-нолики рассмотрены идеи и базовые методы обучения с подкреплением. Кратко дано методологическое обоснование методов.

Эту ламповую "кофеварку" вы можете встретить на машиностроительном заводе, а чтобы ей грамотно пользоваться, придется восстановить нейронные связи, заложенные еще школьной физикой. Начнем мы издалека, так что пора бы сделать перекур, и пока гудят станки, я вам расскажу, где в обычных насосах можно случайно наткнуться на оптические явления.

Я занимаюсь маркетингом и политическими технологиями достаточно долго, чтобы пережить несколько революций. Смерть наружной рекламы. Рождение таргета. Эпоху инфлюенсеров. Каждый раз отрасль хоронили — и каждый раз она мутировала и выживала.

То, что происходит сейчас, — другое. Не мутация. Замена вида.

Между брендом и деньгами встал алгоритм. И этот алгоритм — не инструмент маркетолога. Это новый клиент. Со своей логикой, своими критериями выбора и полным равнодушием к тому, что вы вложили в свой бренд двадцать лет. Ниже — девять сдвигов, которые я разбираю в книге «Фабрики смыслов 2.0». Не прогнозы. Уже происходящее.

Медные коммуникации дороги в обслуживании и энергозатратны — а в некоторых странах еще и регулярно становятся добычей охотников за металлом. Неудивительно, что телекомы массово переходят на оптоволокно: старую медь можно выгодно продать, а в бывших телефонных станциях устроить ЦОДы. На словах их поддерживают и руководства стран, но на деле не все так гладко: например, американскому AT&T отказаться от медных сетей в Калифорнии попросту не разрешили — дело дошло уже до суда. Посмотрим, что происходит с медной инфраструктурой в мире и при чем тут «поставщики последней инстанции».

Летом 2025 года физики собирались на немецком острове Гельголанд, чтобы отметить 100-летие создания квантовой механики. За столетие, прошедшее после теоретического шедевра Вернера Гейзенберга — созданного им как раз во время выздоровления от сенной лихорадки на этом острове, — эта теория стала ещё более точной в своих описаниях и успешной в применении. Благодаря таким технологиям, как квантовые компьютеры, мы стоим на пороге революции, которая обещает привнести квантовый мир во многие аспекты нашей жизни. 

Однако до сих пор нет единого мнения о том, что всё это означает — о том, что квантовая механика может рассказать нам о фундаментальной природе реальности. Рассмотрение этого вопроса переносит нас из области физики в сферу философии. Хотя физики лучше всего подходят для разработки и расширения математических основ квантовой теории, а также для разработки экспериментов по её проверке, для концептуального осмысления полученных результатов нужны философы от физики: именно они обладают инструментами, позволяющими поместить эти основы в контекст и вписать их в целостную картину реальности.

После запуска хобби-проекта я заметил, что один робот за сутки открыл календарь 88 632 раза и добрался до 7273 года. Причиной оказалась обычная ссылка “следующий месяц”, которая создавала бесконечную цепочку корректных URL.

Рассказываю, как удалось обнаружить проблему с помощью собственной аналитики, почему сервер спокойно пережил неожиданный нагрузочный тест и во что в итоге превратилась страница несуществующих дат.

В статье я разберу, как писать тесты, используя Playwright. И покажу все на собственном примере.

Когда наш продукт стал сложным, мы столкнулись с тем, что релизы стали затаскивать на прод баги. Чтобы не “тестировать на пользователях” и минимизировать человеческий фактор, мы решили автоматизировать самые частые пользовательские сценарии, используя Playwright. 

Давайте перейдем к сути и начнем писать тесты на Playwright.

Лишь 25% сотрудников видят в работе  путь для достижения личных целей. 64% считают системы оценки производительности (на основе которых и строятся карьерные треки и ИПР) пустой тратой времени.

Явно есть возможности и потенциал для улучшения HR продукта “Карьера”.

Одним из интересных HR продуктов является система управления карьерой сотрудников в компании. В 90% компаний все заканчивается грейдами в рамках одного профессионального трека. К слову и в науке не сказать, чтобы разгуляться - есть концепция Эдгара Шейна с его карьерными якорями (влиянием ценностей на карьерный выбор сотрудника); есть концепция жизненного цикла сотрудника в компании (например, Дуглас Холл); Иехуда Барух отметился с обоснованием необходимости в управлении талантами обратной связи, ревью и  вот этим всем; не забудем про карьерные беседы, ИПР (индивидуальные планы развития), матрицы компетенций (Гринхаус).

С одной стороны усилия компаний по обеспечению прозрачности карьеры для сотрудников явно идут на пользу. Так по данным Экопси (2024) 52% сотрудников согласны с утверждением “Я знаю, что делать для карьерного роста” и этот показатель вырос на 7%. по сравнению с предыдущим периодом. 

С другой стороны, по данным StartExam (2025) лишь 25% сотрудников видят в работе  путь для достижения личных целей. 64% считают системы оценки производительности (на основе которых и строятся ИПР) пустой тратой времени. То есть, формализовывать мы уже научились, а вот к использованию всех этих формальных грейдингов и прочего - пока сотрудники относятся с недоверием и не считают, что они являются реальным основанием для принятия решения о повышении.

Это история о том, к чему привело моё желание иметь часы, которые в магазине не купишь.

Ещё с детских лет у моей кровати всегда стояли какие-нибудь дешёвые часы с красными семисегментными индикаторами и функцией радио, купленные в Walmart или Target. Это всегда были дешёвые, простые и живучие модели — вот только все они неизменно требовали ручной подстройки при переходе не летнее/зимнее время и при сбое питания. И после недавнего такого сбоя, когда я в очередной раз стоял у тумбочки, зажав кнопку «TIME» и лихорадочно нажимая кнопку «HOUR», моё терпение лопнуло: «Мы прожили уже четверть 21-го века. Должен же быть какой-то более совершенный способ!»

В моём представлении идеальные часы должны уметь сами настраивать время. Они должны автоматически переходить на летний/зимний режим (или нет, в зависимости от того, чем закончится этот законопроект) и компенсировать погрешность хода, всегда показывая точное время вплоть до миллисекунд. Плюс они должны показывать это время на семисегментном дисплее красными цифрами — не синими, не зелёными, не жёлтыми и уж точно не белыми. И всё это не должно требовать установки всяческих мусорных шпионских приложений.

Я разбирался с ИИ для работы и статей — какой промпт качественный, как западная и китайская школы генеративных моделей разошлись и снова сходятся. Заставлял модели работать лучше, для этого препарировал процесс — и собственные мысли тоже пришлось препарировать. А именно — превращать интуитивные озарения в текстовые алгоритмы. В итоге я начал искать ответы на «Что есть наше сознание, которое мы формализуем?».

В какой-то момент ИИ у меня стал ассоциироваться с Океаном из «Соляриса» Станислава Лема — безбрежным нечеловеческим разумом без соприкосновения с человеческим опытом. Океан мыслит, реагирует, воссоздает целые миры из чужой памяти, как нейронка из промпта. Но полноценный контакт с Океаном не устанавливается, поскольку не за что зацепиться — отсутствует общая система координат. С нейросетями повезло больше: их обучали на человеческих текстах, и точки соприкосновения появились.

Тем не менее ИИ крайне сложно раскрыть тему без конкретики — хотя бы кривой и неполной. На ней можно наращивать содержательные слои, а без нее модель генерирует обтекаемые образы.

Человек же создает конкретику сам для себя. Сознание превращает мир в частный опыт «я». Выдавая конкретику нейронкам, я задумался: почему в нас она возникает автоматически?

Для себя я нашел подсказку: исходная конкретика, из которой строится сознание, — тело. Оно задает специфику восприятия и его границы. Сознание начинается с них. 

Мысль очевидная, и я заподозрил, что до нее кто-то дошел более обстоятельно. Покопавшись, я нашел две работы, которые эту связь между сознанием и телом разбирают куда основательнее — причем с разных сторон.

Доброго времени суток. Я новичок в криптографии. Хотелось бы рассказать свой ход мыслей по поводу расшифровки текста по алгоритму XOR, когда не знаешь ключ.

Таким я решил заняться, потому что иногда бывает время, когда хочется заняться какой-то сложной задачкой или анализом, а так как я хочу развиваться в криптографии, я придумал для себя такую задачку. Вообще, мне интересно было анализировать дамп памяти, но сложно придумать способ, который бы генерировал процедурно разные варианты, тем более, чтобы они не были мне известны изначально.

С XOR другая ситуация. Алгоритм простой, но сложность есть. Я скачал книгу с gutenberg project в текстовом формате и также взял словарик в линуксе. Сделал получение случайным образом позицию в книге и случайный ключ из словаря.

Программа, которая отображает дамп шифра, сохраняет в файле session позиции для проверки ответа.

Теперь я хочу показать сам дамп памяти, который подлежит расшифровке.

Всякая программная система, сколь бы сложной она ни была, есть в конечном счёте формальная теория некоторого фрагмента мира, материализованная в вычислительной среде. Это утверждение, тривиальное для философа, оказывается глубоко нетривиальным для инженера, ибо между формальной теорией и её материализацией пролегает пропасть семантический разрыв, порождаемый множеством трансляций: от неформальных требований к формальным спецификациям, от спецификаций к архитектурным моделям, от моделей к исполняемому коду, от кода к машинным инструкциям. Каждая трансляция есть потеря семантической точности, каждое преобразование это потенциальный источник дрейфа смысла. Традиционная инженерия программного обеспечения, какой бы изощрённой она ни была в инструментальном отношении, никогда не преодолевала этого разрыва; она лишь управляла его последствиями через тестирование, верификацию и непрерывную интеграцию, т.е. через процедуры, которые констатируют наличие ошибки, но не устраняют её онтологическую возможность.

У меня был iPhone и ноутбук на Windows, а хранилище Obsidian лежало в iCloud. Работаешь себе, всё нормально, и в какой-то момент заметка, которую ты правил, превращается в 10 копий с номерами в именах. Что-то потыкал, вроде исправилось. Несколько дней тишина, потом то же самое. А когда я наконец заглянул в служебную папку, там лежали сотни копий одного файла workspace.json: он размножался активнее всего, просто на глаза не попадался.

Кончилось тем, что я перешёл на технику Apple целиком. Я и так к этому шёл, но история с копиями решение заметно ускорила.

Из этого опыта я вынес мысль, вокруг которой построена вся статья. У синхронизации Obsidian нет одного правильного способа: то, что отлично работает у одного человека, у другого разваливается за неделю. Дальше разберу все рабочие варианты, покажу, от чего зависит выбор, и расскажу, что изменилось этим летом. Перемен хватило, чтобы популярные русскоязычные инструкции перестали работать.

Представьте: вы с другом в детстве живете в разных домах, и окна ваших комнат выходят друг на друга. Вечером, когда вас зовут на ужин по домам, вы больше не можете общаться со своим другом, ведь ввиду возраста у вас еще нет телефонов (вот было время...). Зато родители подарили каждому из вас по фонарику.

Вы заранее договорились, что один клик фонариком — это привет, два клика — пока, да и вообще каждому количеству кликов можно придать свое значение. Например, моргаете 8 раз, и по вашей договоренности друг понимает, что вы предлагаете встретиться завтра во дворе в 8 утра. А как быть, если нужно передать сообщение, о котором вы заранее не договаривались?

Тут мы подбираемся к сути кодировки: кодирование — это есть замена одной единицы информации на другую, которая в данных условиях просто удобнее передается. Вы несете одинаковый смысл и когда говорите слово «привет», и когда мигаете фонариком один раз. Первое, что приходит в голову, когда нужно расширить ваши возможности общения, — это закодировать буквы по алфавиту, где А — 1 щелчок, а Я — 33 щелчка, и с помощью букв уже собирать любые слова. Но, конечно, не все так просто.