Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Похоже я нашел свой мидл-граунд между истинно локальным интересном и типовыми подписками. Положил на кошелёк 2000 ₽, прогнал два Qwen'а по три раза на своих двух наборах задач, и весь бенч обошёлся в 154 ₽ :)

В прошлых статьях я рассказывал о портировании AM32 на отечественный микроконтроллер К1946ВК035 и о том, как принимать DShot, когда нужный нам модуль захвата сигнала не соединён с DMA. С шестишаговой коммутацией тогда разобрались, мотор закрутился. Но на этом, как вы уже понимаете, останавливаться было бы неинтересно.

На этот раз попробуем векторное управление, оно же FOC. Микроконтроллер оставим тот же, а за математикой отправимся в открытый проект https://github.com/vedderb/bldc Бенджамина Веддера.

ИИ уже умеет писать код, работать с данными и выполнять задачи, для которых раньше требовался отдельный SaaS. За что теперь платить клиенту, если нужную функцию можно собрать с помощью ИИ? И как SaaS-компаниям сохранить конкурентоспособность, когда привычные преимущества перестают работать?

Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), сделал статью с минимальным количеством слов и множеством картинок на тему: как далеко можно долететь с ускорением 1g (ускорение свободного падения на Земле: 9,8 м/с2)?

@avshkol перевел эту статью, чтобы обсудить возможность добраться до ближайших звезд за какие-то там... n лет. Заодно и гравитация земная. Отличная тема для понедельника!

Энтропия в физике - это мера того, насколько естественно система переходит от более упорядоченного состояния к менее упорядоченному и более вероятному. Проще говоря, без внешних усилий порядок обычно не сохраняется сам собой. Колода карт, брошенная на ветер, разлетается, а не собирается обратно. Яйцо, упав на пол, разбивается, а не восстанавливается. Именно поэтому многие процессы в мире идут только в одну сторону: из прошлого в будущее. В этом смысле рост энтропии связан со стрелой времени.

Часто энтропию объясняют как движение от порядка к беспорядку. Это не совсем строгое, но удобное упрощение. Смысл в том, что беспорядочных состояний обычно гораздо больше, чем упорядоченных, поэтому система естественным образом скорее приходит именно к ним. Чтобы сохранять порядок, как правило, нужны энергия, контроль и усилия. Дом не становится чище сам по себе: чтобы в нём был порядок, нужно постоянно тратить время и силы.

Как попасть в ответы нейросетей? Первым делом вам посоветуют дать ответ в первых строках страницы, а это значит браться за начало каждой страницы на сайте. Search Engine Journal пересказал анализ TJ Robertson из агентства TJ Digital на 193 507 ответах ChatGPT и ИИ-ответов Google (AI Mode и AI Overviews): процитированные страницы и правда чаще начинались с прямого ответа. Но против страниц, которые ИИ нашёл и не стал цитировать, разрыв небольшой, а сам Robertson считает это связью и причиной не называет. Переписывать весь сайт рано: сначала стоит проверить начало важных страниц, каждую по её целевому вопросу. Я опираюсь на логи замера ответов ИИ-моделей и аудит цитируемости страниц, так что для меня это рабочая задача.

Есть вещи посильнее “Фауста” Гёте. Есть вещи побыстрее Rust – новый ЯП Goose. Он же и помедленнее. Зависит от контекста.

В типичных публикациях феномен подаётся так: “ИИ написал язык Goose – быстрее C++ и Rust”. Под катом – магия в деталях с частичным последующим разоблачением.

Новейший тренд в технологиях машинного обучения — так называемые «персональные ассистенты», AI-агенты вроде Muse от Meta* и Dots от OpenAI. Это вторая волна подобных программ, после первой волны ассистентов, включая OpenClaw, Instinct и проч. Агенты нового поколения приходят на смену чатботам прошлого, не имеющим продвинутой памяти и доступа к персональным данным пользователя.

К сожалению, сбор данных со стороны крупных IT-корпораций увеличивает риски для приватности пользователей. И первый мониторинг активности AI-агентов подтвердил худшие опасения.

Я тимлид, который умеет нанимать, но не умеет искать работу. Поэтому я нанял для этого ИИ-агента: он живёт в моём браузере, мониторит вакансии, пишет сопроводительные письма и пинает меня по расписанию. Дневник первой недели эксперимента — что получилось, где агент сел в лужу и почему финальное «отправить» всё равно остаётся за человеком.

К концу 2026 года Claude Code перестал быть экзотикой: CLI-агент от Anthropic генерирует всё на свете — видео, сайты, приложения, скрипты, статьи — и закрывает заметную часть инженерной рутины. Одни называют его лучшим, что случилось с разработкой за последние годы; другие указывают на лимиты, которые заканчиваются быстрее, чем ожидалось, жалуются на решения, которые агент принимает без спроса, и на очередную волну блокировок аккаунтов.

Статья для тех, кто не сразу нырнул в ИИ-сферу и до сих пор копирует код из браузера в IDE, а теперь хочет понять, что за зверь такой Claude Code.

В этой статье я расскажу как им пользоваться, почему пара часов вместо пары дней — на самом деле реальный сценарий, но только для небольшой фичи или сервиса, оговорю это сразу. Разберём, что настроить до первого запуска, как описать проект, чтобы агент не угадывал команды, и в какой момент пора остановиться и проверить всё руками. А также разберем конкретные инструменты и нововведения Claude Code - скиллы, агенты и MCP. Они распространяются и на другие альтернативы, будь то Codex или OpenCode, но Claude Code остается эталоном, на его примере и разберем.

(Сборник старых и новых литературных анекдотов)

Вначале писатель писал свои книги сам.

Потом обнаружилось, что это долго, нудно и мешает личной жизни.

Так появился "литературный призрак" – человек, который пишет книги, чтобы писателем считался другой. В старину называли их литературными неграми, но в век толерантности теперь называем их по другому, как, например, в нашем заголовке или в начале этого абзаца.

Первый получал деньги, второй славу.

Со временем слава стала обходиться дороже, а труд дешевле.

Наконец появился искусственный интеллект.

И литература впервые получила возможность обходиться без литераторов. 

И без читателей.

Посмотрим в анекдотах, как проходила эта эволюция, с давних времен до сегодняшних.

Мини проект климат контроля температуры, влажности. 

Проект представляет собой автономный модуль климат‑контроля на ESP32‑C3, который считывает данные с AHT10 по I2C и передает их в браузер через WebSocket, работая как собственная точка доступа.

В апреле 2026 года хактивисты атаковали ИТ-компанию, которая предоставляет услуги коммерческого облака. Десятки серверов виртуализации с сотнями виртуальных машин вышли из строя, а корпоративный репозиторий с проектами компании был уничтожен. Такое воздействие может привести к тому, что компания не сможет дальше оказывать услуги, и даже к уничтожению продуктовых серверов ее клиентов.

Это один из случаев, которые мы разобрали в исследовании атак с применением шифровальщиков и вайперов на российские организации. Под катом — другие истории, статистика и разбор того, как злоумышленники попадают в сети атакованных компаний.

Человек выполнит то, что ему скажут сделать. Человек сделает это быстрее, если потребовать это от него. Это базовые основы менеджмента, которые работают.

Но насколько эффективно иметь такого исполнителя?

Человеческий мозг - это сложное сочетание биологических инстинктов, гормонов эмоций, анализа и самоанализа, логических (и не очень) механизмов принятия решений. Правильное функционирование такого широкого спектра нейробиологических механизмов делает человека эффективным генератором конечного продукта.

Но что происходит с мозгом, если ему отдан приказ сделать что-то? А если приказ приукрасить угрозой?

Все сложные механизмы мышления мозга отключаются. Он переходит в стрессовый режим работы - рядом опасность! И экстренно делает работу, опираясь на примитивные инстинктивные алгоритмы выживания. Да, офисный сотрудник в критический момент делает свою работу на тех же "рельсах", что и древний человек при появлении опасного хищника возле себя.

Но древнему человеку с копьем не нужно было выполнять глубокий анализ информации, продумывать сложные процессы, архитектуру приложения. Бей-беги и прочие простейшие алгоритмы молниеносно срабатывали в мозгу и спасали человека тысячелетиями.

Организация труда в таком режиме - управление через стресс. Это позволяет решить возникшую проблему быстро и некачественно. Но не стоит ожидать продуманного решения от человека, который находится в таком режиме. К тому же, человеческий мозг не предназначен для постоянной работы под кортизолом - это переходит в хронический стресс и апатию. По простому - к выгоранию.

У меня было 16 моделей, 7 поисковых инструментов, 2 провайдера ai моделей, одна компания и целая куча вопросов о том, как же ИИ модели ищут информацию о компаниях в интернете. Что находят, как обрабатывают найденное, какие делают выводы и как на это повлиять.

Для владельцев роутеров Keenetic/Netcraze, которые, как и автор, не смогли найти удобной управлялки Xray - навайбкоженное решение для управления ею.

Российский геймдев подарил миру множество подлинных шедевров. Однако судьба многих игр была далеко не самой радостной. Даже несмотря на колоссальный успех, в том числе коммерческий, игры во многом канули в Лету. И часто проблема была в том, что шедевр создавался энтузиастами, продолжался серьёзными ремесленниками, а потом переходил в управление коммерческих работяг, которые не сохраняли ничего из духа оригинальной игры. Так что сегодня мы будем говорить про создание, триумф и провал одной из самых ярких русских игр начала нулевых годов.

Встречайте историю великой игры Ex Machina. Нет, скорее Великой игры — с большой буквы. Ведь это чудо 2005 года до сих пор играбельно и способно доставить море удовольствия, причём не только ностальгирующим «старичкам», но и новым игрокам, даже если они родились в год выхода игры. В этом тексте мы будем говорить только про первую часть игры, слишком уж большим выходит рассказ, о второй части и том ужасе, которым является третья - мы поговорим, возможно, отдельно.

У этого текста две независимые части. Первая полностью посвящена истории создания игры. Вторая — геймплею. Каждую из частей можно читать в отрыве от остального текста.

Всем привет! В предыдущей статье мы с вами разобрали обычную проблему C++: десять потоков увеличивают общий счётчик, но из-за гонки данных программа может работать неправильно.

В Rust мы с вами постараемся решить ту же самую задачу.

Главное отличие заключается не в том, что Rust умеет создавать потоки каким-то лучшим способом, а дело в модели владения и системе типов: компилятор не позволяет безопасному коду произвольно разделять изменяемые данные между потоками.

Но это кстати и не значит, что Rust автоматически исправляет любую ошибку в многопоточности. Логические ошибки, взаимные блокировки и неправильная синхронизация по-прежнему возможны.

Будем разбираться с вами на практических примерах.

В литературе существует несколько работ, изучавших отношение разных ноосвиков / LLM к риску. Данная статья представляет обзор этих работ из перспективы развиваемой автором теории LLM. Любопытно, что хоть в общем случае задание (промпт) и влияет на рискованность поведения ноосвика, для популярных моделей в случае одинаковых стартовых условий обнаружена закономерность в рискованности их поведения: Claude Sonnet 4.5 < DeepSeek V3.2 < Gemini 3 Pro < Qwen3 Max < GPT-5.2.

Есть жанр проектов, где самое интересное — не то, что сделано, а то, что сознательно не сделано. Этот как раз такой.

Речь о системе «Цифровой аватар спортсмена» (ЦАС): верифицированный профиль спортсмена, методическое ядро тренера, аренда методик с роялти, кабинеты спонсора и федерации. Звучит как очередная «экосистема», и на этапе презентации обычно всё заканчивается слайдами. Мне было интересно другое: собрать работающий прототип, в котором каждое заявленное утверждение можно проверить двумя кликами, а не поверить на слово.

Ограничения были заданы заранее и жёстко: