Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавно затрагивала тему, что в 2gis мало отзывов. Они и сами об этом знают и придумали решение.

2gis сделал интеграцию с Нетмонет - давайте посмотрим что из этого вышло.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои разборы: «Рейтинг ни на что не влияет»: Почему Яндекс.такси выбирает газлайтинг вместо честного UX и Салют mini vs Маруся Neo. Кто из них полезнее?

Непальский провайдер WorldLink семь лет назад включил IPv6 и довёл его до 100% из более чем миллиона абонентов, а 70% трафика теперь идёт мимо CGNAT. Главный инженер сети рассказывает, что сломалось по дороге. После обрыва волокна домашние роутеры, которые пользовались разрешённой в RFC 8415 возможностью вести отдельный автомат на адрес и на префикс, слали по 116 SOLICIT в минуту, а функция DBOR на BNG сносила абонентам сессии по кругу. Плюс мультикастовые фильтры второго уровня, снупинг на OLT, выбор между /64 и /56 и почему внедрение IPv6 надо мерить долей трафика, а не числом абонентов с адресом.

30 сентября 2026 года облачный сервис Structurizr прекратил работу. Для команд, которые хранили там C4-модели, это не просто закрытие ещё одного SaaS: вместе с хостингом исчез привычный способ публиковать архитектуру, раздавать доступ коллегам и встраивать диаграммы в другие системы.

Все тесты пройдены, заказчик доволен. Но какое-то странное чувство всё равно не покидает. Зачем читать код, если ИИ может его самостоятельно отревьюить? А когда найдёт проблему - и исправить. Зачем вообще мне документация в эпоху chatGPT?

Но что, если за разумное время не получится найти решения? Если ошибочна сама постановка промпта? Как заглянуть в кроличью нору? И надо ли вообще?

Представьте: посетитель интернет‑магазина спрашивает в чате, сколько дней на возврат. Бот бодро отвечает: «30 дней, без вопросов». На сайте при этом написано 14. Через три недели покупатель приходит с товаром и скриншотом переписки. Спорить с ним бесполезно: «ваш же консультант сказал».

Мы делаем для сайтов ассистента. Это чат, который отвечает на вопросы о магазине или компании — доставка, оплата, условия, контакты, статус заказа — и зовёт живого оператора, когда сам не справляется. Когда собирали первую версию, быстро стало понятно: «не знаю» — далеко не худшее, что может сказать такой чат. Худшее — уверенная неправда. Языковая модель прекрасно умеет звучать убедительно. А вот отличать «знаю» от «похоже на правду» у неё получается гораздо хуже.

Ниже расскажу, как мы развели в ответах разговор и факты, где решение принимает код, а не модель, и где мы до сих пор верим модели на слово. Код на Python, но идея переносится на любой стек.

OpsDeck за три недели: ИИ-агент, который сам ходит на хосты, и ещё восемь релизов

Три недели назад я писал здесь про OpsDeck — бесплатное открытое приложение, в котором DevOps-инженер держит в одном окне терминал, Kubernetes, SSH, базы, заметки и прочее, по чему обычно разложены пять вкладок и три консоли. С тех пор вышло девять релизов, в репозитории появились внешние контрибьюторы, а приложение заметно изменилось — настолько, что отдельный рассказ назрел.

Коротко о главном: локальный ИИ перестал быть подсказчиком команд и научился сам ходить на хосты — по правилам, которые вы ему задаёте, и с вашим разрешением на любое изменение. Об этом — первая половина поста. Дальше — что ещё появилось и чему меня научили ваши баг-репорты.

Это статья о том как мы делали модуль автономного выполнения целей в корпоративном ИИ-ассистенте KW-7 AI.

За этим терминалом нет ни шелла, ни файловой системы: каждое нажатие клавиши уходит в языковую модель на 360 млн параметров, и она предсказывает, как изменится экран. Автор дообучил Qwen2.5-Coder-0.5B на 336 тысячах записанных сессий, научил её чинить собственные ошибки, а задержку p95 на больших кадрах на RTX 4090 сократил с 6,7 до 0,87 секунды за счёт параллельного декодирования строк. Модель запускает vim и tmux, играет в змейку и в тесте на чтение ранее записанных файлов отвечает верно в 9 случаях из 13 (модели без дообучения — в 2 и 3). Квантованная версия на 208 МБ работает прямо во вкладке браузера.

Математика – удивительная наука, появившись глубокой древности, она и сегодня занимает ведущую роль среди точных наук, а с появлением искусственного интеллекта, ее роль существенно возросла и в области гуманитарных наук. Но и самой математики были революционные открытия, которые впоследствии существенно меняли наши представления о природе и тем самым позволяла решать раньше не решаемые прикладные задачи. Вот одним из таких открытий является комплексные числа. На Habr’е я нашел несколько статей на эту тему. Вот несколько из них: “Ведение в комплексные числа” и “Операции над комплексными числами” автора @nagayev и “Краткая история комплексных чисел” автора @malkovsky. Я в этой статье не собираюсь пересказывать историю комплексных чисел, а хочу постараться переосмыслить некоторые открытия в этой области и посмотреть на них слегка под другим углом. Иногда это может привести к удивительным результатам.

Не знаю базы ЯП, но с агентами построил ИИ, которому нужно в 250 раз меньше опыта, чем PPO.

Всем привет, меня зовут Никита, я AI Native разработчик. Сегодня покажу свой главный проект - WorldBased Spiked Neuralsymbolic AI. Это ИИ с моделью мира на спайковой нейросимвольной сети.

Больше миллиона строк, 161 таблица и гигабайт данных за пять лет. А потом форма просто перестала принимать ответы: база упёрлась в лимит записей по тарифу.

Спустя полгода адаптации к OpenSource выпускаю еще две библиотеки из моего рабочего контура в одном npm-пакете - ARFA Generator и api-contract-check. В этой статье расскажу про первый инструмент, а второй презентую в рамках отдельной статьи.

Когда-то давно я уже писал статью про удобство использования файловых генераторов, интегрированных в долгоживущий процесс dev-сборки, однако за несколько лет развития и обкатки в реальных проектах концепт существенно расширился. Удобнее всего оказалось сместить бандлер с центрального места в один из сайд-эффектов после стабилизации кодовой базы, а разнородные инструменты проверки качества объединить в единый пайплайн с инкрементальным watch-режимом.

В статье не буду пересказывать документацию на русском и английском, а расскажу, как я пришел к такой схеме, насколько она улучшает DX, помогает людям быть продуктивнее, LLM-агентам сжигать меньше токенов, а кодовой базе не расползаться со временем и проще мигрировать между архитектурами.

Что показали 3360 испытаний и что агент при этом сообщал пользователю

Ранее мы описывали методологию создания тестовой системы для ИИ‑агентов с вызовом функций, имеющих реальный эффект.

Ее основная идея заключается в том, что для совершения действия агент должен проанализировать условия, которые обеспечивают правомерность действия, но при этом он может их узнать только из внешнего источника — из ответа функции чтения или из доступного ему документа, то есть условие имеет статус неназванного. Методология позволяет воспроизводимо проверить, вызовет ли ИИ‑агент функцию, когда вызывать ее нельзя, а также сопоставить с действием ответ агента, который он даст при этом пользователю.

Метод, план прогона, карты ошибок и подробный анализ опубликованы в препринте. Здесь мы представим лишь некоторые выводы, касающиеся работы агента плюс несколько замечаний о методе.

Главный результат прогона: удержит ли агент условие, зависит прежде всего от того, как оно записано в данных. Норму, записанную словом в имени поля или значением‑запретом, DeepSeek соблюдал почти всегда. Запрет, который нужно вывести из описания объекта, он нарушал и без всякого давления. В большинстве срывов агент называл препятствие и всё равно выполнял действие.

Настроить пару серверов по SSH несложно. Сложнее сделать так, чтобы их конфигурации оставались одинаковыми, даже если кто-то что-то изменил вручную.

Разберём, как Ansible управляет серверами, зачем нужны Inventory и Playbook и что происходит при запуске автоматизации. Всё на простом примере с Nginx.

А в конце намеренно сломаем конфигурацию одного сервера и проверим, сможет ли Ansible сам найти проблему и исправить её, не затронув второй.

Холодным февральским утром в Эдинбурге, Шотландия, у Патрика Хики закончились живые объекты, которые можно было бы рассматривать под микроскопом. Растения и грибы в его саду засохли, а летние лужи с их поразительным биологическим разнообразием давно замёрзли.

Хики, миколог из компании Hypha Research Ltd., изучал митохондрии, клеточные органеллы, вырабатывающие энергию, с помощью листьев растений. Он собирался прорастить семена горчицы, чтобы получить свежие образцы, но ему не терпелось продолжить работу. Готовя кофе на кухне, он заметил свисающую с подоконника холодостойкую каллизию ползучую. «Я отрезал кусочек длиной около двух с половиной сантиметров, сунул его в карман, отнёс в лабораторию и был просто поражён тем, что увидел», рассказал Хики.

Под микроскопом митохондрии стремительно перемещались внутри клеток. Они ловко огибали более медленные хлоропласты, словно мотоциклисты, лавирующие в потоке машин. «Там буквально всё кипело жизнью», рассказал Хики.

Его видеозапись этого микроскопического танца, сделанная с помощью покадровой съёмки, открывает нашу галерею ниже. Недавно её отметили наградой на конкурсе Nikon Small World in Motion 2026 года. Она демонстрирует тесное сотрудничество между органеллами: хлоропласты (красные) превращают солнечный свет в сахар, а митохондрии (зелёные) преобразуют сахар в энергию.

Конкурс Nikon Small World, учреждённый в 1974 году, отмечает выдающиеся достижения в области микроскопии. Ежегодные конкурсы позволяют проследить не только эволюцию творческой микрофотографии, но и развитие технологий получения изображений.

Я много работаю с серверами. Разрабатываю EvertyDesk Next, экспериментирую с сетевыми протоколами, поднимаю контейнеры, собираю приложения, иногда просто захожу посмотреть, почему опять что-нибудь перестало работать.

Для всего этого нужен SSH.

Много лет для подобных задач существует PuTTY. Программа хорошая, проверенная, выполняет свою работу. Но лично меня она постепенно начала раздражать.

Открываешь одно соединение, потом второе. Где-то ошибка подключения, где-то соединение оборвалось. Где-то требуется вспомнить команду, которую выполнял вчера. Где-то снова заниматься ключами.

И каждый раз ощущение, что вокруг обычного терминального подключения приходится выполнять слишком много дополнительных действий.

Мне не нужен комбайн. Я хочу открыть приложение, выбрать сервер и работать.

И если соединение оборвалось, это не должно превращаться в маленькую катастрофу.

В какой-то момент я подумал: а почему бы не написать собственный SSH-клиент?

Тем более что у меня уже есть Rust и собственный интерфейсный движок EvertyUI.

Так появился EvertySSH.

Допустим, ваш продукт продаётся в России и за рубежом, и по-русски нейросети уже ссылаются на ваш сайт и статьи. Я проверил, переносится ли это на английский: сравнил, из каких сайтов Google AI Overviews, Perplexity и Алиса AI собирают ответы на русские и на английские вопросы. В Google и Perplexity русских сайтов на английском почти не осталось, хотя регион в настройках Google стоял российский. Видимость по-русски сама в английскую не превратится, её придётся строить отдельно.

Мы подготовили модель TAPe+ML к локальному исполнению внутри процессорного ядра. Модель помещается во внутренней памяти процессора и после первоначальной загрузки работает там. Для работы самой модели не требуется постоянно переносить ее параметры из оперативной памяти в процессор.

Текущая локальная поставка занимает около 4,2 МБ, а на протестированных CPU обработка кадра занимает от 8,6 до 15,8 мс.

У YOLO – в 22-58 раз больше.

Практический разбор для начинающих специалистов Blue Team: где искать следы подозрительной активности, как читать записи SSH и веб-сервера и почему один странный запрос ещё не означает взлом.

Представим ситуацию: на сервере работает сайт, пользователи заходят на него, приложение обрабатывает запросы, а администратор занимается обычными задачами. В какой-то момент нагрузка растёт, в логах появляется множество ошибок, а SSH начинает регистрировать неудачные попытки входа.

Что произошло? Обычный сбой, автоматическое сканирование или кто-то пытается получить доступ к системе?

Без журналов событий ответить на этот вопрос сложно. Но если логи настроены правильно, они могут рассказать довольно много: какие действия выполнялись, когда они происходили, какие ресурсы запрашивались и чем закончились попытки доступа.

— В этой статье разберём, как начать расследование подозрительной активности на Linux-сервере без сложных SIEM-систем и дорогостоящих инструментов.

В этом году сегмент бюджетных смартфонов с ценой до 10.000 рублей не отличается особым разнообразием. Подавляющее число моделей построено на базе чипсетов от Unisoc, визуально имитируют внешний вид iPhone 17 Air и отличаются лишь экранами и конфигурацией памяти, за исключением редких "броневичков" с сменными аккумуляторами типа Cubot KingKong Dura.

Свежий Blackview Wave 10 является хорошим примером сбалансированного ультрабюджетника: за 10к мы получаем 8-ядерный UNISOC T615, 8ГБ оперативной памяти и 256ГБ постоянной, и свежую версию Android с фирменной оболочкой DokeOS. Стоит ли он своих денег? Сегодня узнаем!