Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Следующие 5 минут с вами Моне Даниил, корпоративный архитектор банка Уралсиб.

Ситуация до боли знакомая: вы заполняете заявку, нажимаете «Отправить», а через минуту получаете СМС: «Банк не готов предоставить кредит». Обидно? Еще бы. Непонятно? Абсолютно.

Сегодня я приподниму завесу тайны над тем, какой путь на самом деле проходит ваша заявка. Почему решения принимаются так быстро? Кто или что решает вашу судьбу? И главное — из-за чего чаще всего сыпятся отказы? Будет жестко, но честно. Поехали.

Словарь, чтобы понимать друг друга

Прежде чем нырять в дебри, давайте договоримся о терминах. Вот база, без которой дальше будет сложно:

На ggsel стартовала весенняя распродажа — мы снизили цены на игры, подписки, внутриигровую валюту и программное обеспечение. Кроме того, мы отменили комиссию на пополнение Steam — теперь средства зачисляются на баланс полностью, без потерь.

В акции участвуют ключевые категории цифровых товаров. Мы подготовили выгодные предложения на игровые ключи, подписки и сервисы. Многие позиции стали заметно дешевле, чем обычно — отличная возможность закрыть отложенные покупки или обновить библиотеку перед летом.

Customer Experience, или клиентский опыт, — это реальные деньги. Но многие западные B2B-компании и большинство российских до сих пор их упускают. Причина простая: CX все еще остается историей про улыбки, эмпатию и красивые слова в миссии компании.

Читайте статью, если хотите узнать, как разлочить потенциал клиентского опыта с помощью сервис деск системы и превратить его в измеримую пользу.

Polsia выросла до $1,5M годовых и 1500+ активных компаний. Factory Floor на март 2026 фиксирует $180K совокупной выручки у компаний без людей в операционке, условно называемых фабриками. При этом KPMG, Anthropic и Forrester показывают одно и то же, полностью автономного миллиардного бизнеса пока нет, а типичное плато лежит в районе от $1 до $5 млн ARR. Ниже в тексте объясню, что такое ZHC, какие инструменты под капотом, где ломается модель и почему спор про внимание как ресурс не теоретический.

Начал появляться код тех самых навайбкоденных проектов, который изменит мир и т. д. Ну а мы начинаем потихоньку смотреть код этих проектов, в том числе и сквозь призму статического анализа.

Как и многие фанаты автоспорта, я внимательно слежу за жаркими дискуссиями вокруг жесточайшего клиппинга (исчерпания заряда батареи) в рамках нового технического регламента Формулы-1.

В этом контексте вспомнил про открытую библиотеку fastf1 с сырыми данными с телеметрии болидов и решил посмотреть в цифрах на этот самый клиппинг. Длинная 1.2-километровая задняя прямая в Шанхае (между 13 и 14 поворотами) показалась мне идеальным полигоном, чтобы на цифрах проверить, насколько сильно машины задыхаются в конце скоростных участков.

Спойлер: конечно, нет.

Давайте поразмышляем. Кто такие программисты? Однозначный ответ - это люди, умеющие мыслить алгоритмически. Писать ли код на Java, C++, Python или PHP - это всё не важно, важно писать думающе, вкладывая в код алгоритмическую основу, которая будет эффективно, надежно и предсказуемо выполнять поставленную задачу, а код при этом будет понятным, читаемым и поддающимся модернизации...

В Angular v21 у разработчиков появится новый, пока что экспериментальный, способ создавать формы: Signal Forms.

После многих лет работы с формами, управляемыми шаблоном, template-driven forms (ngModel), и реактивными формами, reactive forms (formGroup/formControl), у нас появился третий подход, целиком основанный на сигналах и доступный в пакете @angular/forms/signals.

В этой статье мы разберем основы: создание форм, обработку отправки и добавление валидации.

Иногда одна незаметная фича может сжигать гигантский объём ресурсов. В Netflix именно так и вышло: скоринг серендипности в Ranker оказался дорогой горячей точкой, а попытка слегка его ускорить в итоге привела к большой инженерной перестройке — от батчинга до SIMD через JDK Vector API.

В новом переводе от команды Spring АйО разберем, как SIMD AVX инструкции на практике позволили снизить потребление CPU.

До этого момента мы говорили в основном о данных. Но у этой темы есть ещё один слой, возможно самый важный. Он начинается там, где онтология перестаёт восприниматься просто как удобный формат для ответа на вопросы по базе знаний и превращается в основу памяти.

Работа в Сибири – это суровый климат, гигантские расстояния и сложные промышленные объекты, которые требуют технологий, способных «видеть» и фиксировать реальность с ювелирной точностью. Для инженерного центра «СибИАЦ», более 20 лет обеспечивающего теплом и энергией населенные пункты региона, лазерное сканирование давно стало и глазами, и средством получения точной информации.

Введение санкций и уход с российского рынка западных компаний, занимающихся разработкой и поставкой специализированного программного обеспечения, сделали актуальным вопрос оперативного перехода на отечественное решение. Совместный с компанией «Макссофт-24» проект по внедрению программного решения nanoCAD Облака точек позволил не только бесшовно заместить ПО для обработки данных лазерного сканирования, но и выстроить более эффективный и технологичный рабочий процесс – от сканирования объекта SLAM-сканером до передачи готовой трассировки в BIM-модель.

Когда овчинка стоит выделки: сложности внедрения окупились многократно...

Космическая отрасль уже давно перестала лежать только в сфере интересов государственных агентств. Частные фирмы активно ищут способы снизить расходы на запуски и планируют начать освоение ресурсов за пределами нашей планеты. Многие проекты, предлагаемые бизнесом, сосредоточены на добыче материалов прямо в космосе, чтобы не тащить все с поверхности Земли.

Одна компания из Лос-Анджелеса пошла еще дальше. Она предлагает отправить робота к небольшому небесному телу, аккуратно завернуть его в специальную оболочку и переместить ближе к нам. Идея может показаться смелой и даже фантастической, но уже нашелся инвестор, который выделил средства на работу по проекту.

Журналистка Ребекка Иган Маккарти опубликовала на сайте Grist репортаж, посвящённый ситуации с центрами обработки данных в США. В нём рассказывается о проблемах энергетики, экологии и отношении местного населения к развитию подобной инфраструктуры.

В первой статье мы остановились на том месте, где классический RAG начинает буксовать. Он умеет находить близкие по смыслу фрагменты текста, но не умеет по-настоящему "жить" внутри структуры знаний. До определённого масштаба это почти незаметно. Но как только данных становится очень много, а вопросы требуют не буквального извлечения фраз, а работы со связями, векторный поиск начинает всё чаще давать не то чтобы неправильный, а недостаточно глубокий результат. Он вытаскивает похожее. Но похожее — не всегда значит связанное.

Пиксель кажется чистым изобретением компьютерной эры – светящаяся точка на экране, из миллионов которых складываются все наши фото, игры и видео. Мы привыкли думать о нём как о технической единице: квадратной и цифровой.

Но если посмотреть внимательнее, идея пикселя появилась задолго до первых процессоров. Это не столько технология, сколько способ мышления: разбить сложное изображение на отдельные части и собрать их заново уже в своей голове.

Художники открыли эту логику первыми, когда наносили на холст сетку, пытались управлять светом через темную комнату – она же камера-обскура, а позднее превратили дискретность в художественный принцип. Затем пришла цифровая революция: пиксель стал матрицей чисел, стандартом тестирования и языком видеоигр. А сегодня пиксель вернулся туда, откуда появился, – в материальный мир, но уже как культурный феномен. Теперь пиксель можно держать в руках: это кубик Рубика или кирпичик LEGO. В этой статье мы пройдём путь от аналоговой сетки к цифровому пикселю и обратно… к кубику Рубика.

В последние два года у многих возникло ощущение, что большие языковые модели почти решили проблему доступа к знаниям. Достаточно взять ChatGPT или любую другую сильную LLM, добавить к ней документы компании, подключить поиск по базе знаний, и вот уже кажется, что мы получили универсального цифрового аналитика. Он читает инструкции, отвечает по регламентам, пишет письма, пересказывает договоры, собирает отчёты и даже объясняет табличные данные на человеческом языке. На этом фоне Retrieval‑Augmented Generation, или просто RAG, стал восприниматься как практически универсальный рецепт: если модель чего‑то не знает, надо просто «подложить» ей нужные данные...

Пятничное, давно я что-то не писал про приключения ездового кота, но недавно наткнулся на  очередной пост про нейросети и искусственный интеллект, который теперь умеет диагностировать болезни, предсказывать поломки оборудования и вообще решать задачи, для которых раньше требовались годы человеческого опыта. Автор распинался про триллионы параметров, петабайты данных и революцию в промышленности, а я читал, усмехался и вспоминал, что в начале нулевых был свой “ии” для диагностики неисправностей, только работал он не на GPU-кластерах и обучался не на размеченных датасетах, а на похвале старого инженера, с которым был на дежурствах и не мешал делать выводы.

Той зимой, когда всё это случилось, я был еще студентом без диплома, но с амбициями и верил в силу образования, современных подходов, и что техника требует знаний и матерка. Дорога из славного города И. к объекту работы занимала около часа, и всё это время машина петляла между холмами со смешанным лесом, где ель выдворяет берёзы на опушку, а берёзы окружают сосны и не дают расти, а над всем этим висит то серое небо, которое зимой становится почти белым от снега, готового вот-вот посыпаться, но всё никак не решающегося. 

Наверняка вы уже слышали о том, что рынок видеокарт в 2026 году переживает не лучшие времена. Дефицит DRAM, взлетевшие цены на память, производственные линии TSMC, забитые заказами на ИИ-ускорители — все это превратило покупку новой видеокарты в квест с непредсказуемым финалом. И вот на этом фоне NVIDIA принимает решение, которое еще пару лет назад показалось бы абсурдным — перезапустить производство GeForce RTX 3060. Да, той самой карточки 2021 года на архитектуре Ampere. Наверное, об этом вы тоже слышали, но давайте обсудим, надо ли этому радоваться. 

Привет, Хабр! Я Маша Митрофанова, проджект исследования IT-брендов работодателей в ЭКОПСИ. Совместно с Хабром мы с 2020 года ежегодно замеряем привлекательность IT-компаний среди соискателей и сотрудников, а сейчас стартовал уже седьмой цикл нашего исследования. Под катом делюсь аналитикой о том, чем живёт российский рынок IT-кадров и на что на самом деле смотрят специалисты при выборе работы.

Неестественные паузы и интонации; голос не передаёт эмоции и контекст; проблемы с ударениями в редких или сложных словах; плохая обработка аббревиатур, цифр, дат; слабое качество для языков, отличных от английского — это лишь небольшой перечень проблем, которые еще год назад вызывали смех у профессиональных дикторов, но сегодня все иначе. Ведущие модели не только усовершенствовались в понимании языков, но и обучились эмоциям. Правда, не все. И, если честно, до получения хороших результатов — все еще нужно поработать. Тем не менее, мы рассмотрим лучшие AI для озвучки и расскажем, как озвучивать текст нейросетью, чтобы он звучал убедительно.