Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В статье приведен результат опроса сообщества 1С разработчиков на предмет применения ИИ в своей текущей деятельности.

На конец 2025 года был проведен опрос сообщества на предмет исползования ИИ.
Цель - понять какие технолгии\модели\подходы\практики обрели популярность.

Какие технологии "прижились" среди 1С разработчиков, а какие пока воспринимаются с опаской.
Так получилось, что моя деятельность во многом связана с продвижением ИИ в среде 1С.
Так вот, главный интерес заключается в том что получилось а что нет.
А может некоторые практики и технологии упущены.

Также достаточно интересно с какой стороны и кто занимается внедрением практик работы с ИИ в компаниях.
"Снизу" или "сверху".

Поэтому аудиторию, пожалуй, нельзя считать среднестатистической, хоть попытки и были.

Вообщем приступим:

Рынки переживают всплеск интереса к компаниям, связанным с искусственным интеллектом — во многом схожий с ажиотажем вокруг электромобилей (EV) несколькими годами ранее. Тогда почти каждый новый EV-стартап быстро оказывался в фокусе инвесторов и медиа, зачастую ещё до появления устойчивой бизнес-модели.

Опыт EV-бума позволяет рассмотреть как эволюцию технологических идей, так и поведение инвесторов в периоды массового ожидания прорыва. Показательно, что сами электромобили вовсе не являются чем-то новым: первый электрический экипаж был создан в 1832 году — почти за полвека до автомобиля с двигателем внутреннего сгорания (ICEV).

Выбор backend-языка часто сводится к компромиссу между скоростью разработки и производительностью. Python с FastAPI ценят за простоту и быстрый старт, а Go — за высокую производительность и предсказуемость работы под нагрузкой. Но что если взглянуть на реальные цифры, а не на общие тезисы?

В этой статье я провёл нагрузочный тест двух минимальных серверов: Go (net/http) и Python (FastAPI + Uvicorn) с использованием Locust. Мы тестировали один endpoint под 1000 одновременных пользователей, с высокой скоростью добавления новых, чтобы увидеть пределы производительности и стабильности откликов.

Статья полезна всем, кто разрабатывает API, оптимизирует серверы и хочет принимать решения на основе фактических данных, а не слухов. Результаты эксперимента наглядно показывают, где Python подходит для быстрого старта, а где Go выигрывает в производительности и стабильности.

26.12.2024, Шармила Кутхунур, Space.com

В этом году число подтвержденных миров, обнаруженных за пределами нашей Солнечной системы и отслеживаемых NASA, превысило 6000, и еще несколько тысяч ожидают подтверждения.

Эта веха, достигнутая всего через три десятилетия после открытия в 1995 году первой планеты, вращающейся вокруг звезды, похожей на Солнце, за которое была присуждена Нобелевская премия, во многом является результатом мощных возможностей космического телескопа «Кеплер» и спутника TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite ) NASA по поиску планет.

Некоторые люди в значительной степени полагаются на визуальные и звуковые сигналы при принятии решений. Эта чувствительность тянет за собой неадаптивные решения. Когда связи между сигналом и результатом меняются, таким людям сложно обновить свои убеждения. Они продолжают следовать устаревшим сигналам, даже когда это влечет за собой риски.

«Выживает не самый сильный и не самый умный, а тот, кто лучше всех приспосабливается к изменениям».

В этой статье мы порассуждаем о том, как AI технологии будут влиять на экономику, как это может коснуться каждого из нас, а также чего нам действительно стоит (или не стоит?) бояться. Что стоит за страхом потерять работу? Почему продуктивность растёт, но мы не стали работать меньше? Кто и на какие деньги будет покупать товары, если всех заменит AI?

У Синих есть все задатки стать идеальными руководителями, но их нерешённые психологические проблемы мешают им полностью реализовать свой потенциал.

Красный мир и его влияние на Синих руководителей. Попытки приспособиться Синих к иной бизнес среде.

У меня долгое время было мнение, что «синие» руководители (по систематике Грейвза), то есть люди, настроенные по своей сути на стратегию, являются потенциально самыми эффективными.

Именно Синие мне виделись теми руководителями 5 уровня, о которых писал Джим Коллинз в, несомненно, одной из лучших книг по бизнесу «От Хорошего к Великому». Все совпадало в описании: и личная скромность, и нацеленность на стратегический результат, и даже невыраженная эмоциональная харизма, вроде всё соответствовало типичному описанию синего руководителя. НО…

Как это часто бывает в бизнесе, непроработанные психологические проблемы часто мешают людям достичь полной реализации своего потенциала.

Синие, обладая всеми важными качествами, необходимыми для того, чтобы стать по-настоящему великими управленцами, вырастая в красном мире, всегда испытывали комплекс неполноценности по сравнению со своими более активными, харизматичными и яркими Красными сверстниками, коллегами. Все вокруг всегда восхищались Красными, а не Синими и это, к сожалению, накладывает негативный отпечаток на Синих.

Меня всегда удивляло, когда вроде умный, адекватный синий начинает слушать и пытаться следовать идеям Красных шарлатанов вроде Тони Робинсона. Кстати, я абсолютно уверен, что среди тех, кто платил по 500 тысяч рублей за этот семинар, кроме Красных - любителей понтов, были и Синие, которые втайне ожидали услышать то, что наконец-то изменит их жизнь и сделает их ботанов такими же яркими и харизматичными, как и Красные.

Как из незащищенного li-ion аккумулятора сделать 18650 protected. Добавляем плату защиты сами. Небольшой гайд по этому процессу. А также разберем, как влияет плата защиты на характеристики аккумулятора.

Обязательным условием всех способов повышения помехоустойчивости при передаче информации по зашумленным каналам связи является введение информационной избыточности. Вид избыточности и ее размер определяется используемым способом помехоустойчивого кодирования. Выбор способа кодирования происходит с учетом параметров сигнала и характеристик канала связи: для цифрового канала – интенсивности ошибок, для аналогового канала – уровня шума и помех. Большое значение имеет степень сложности кодирования/декодирования и, соответственно, требуемая вычислительная мощность. Практически во всех корректирующих кодах, обеспечивающих автоматическое исправление ошибок, степень вводимой избыточности определяется способом кодирования и жестко связана с размером кодируемого информационного блока. Поэтому представляет интерес возможность использования избыточности, размер которой регулируется в соответствии с уровнем шума в канале связи.

Тривиальный способ введения избыточности – увеличение длительности сигнала добавлением фрагмента любой длительности и любого содержания, например, нулевого. Это способ фиксирует параметры шума в канале, но не позволяет уменьшить уровень искажений сигнала. Но если избыточность вводить не в сигнал, а в спектр сигнала, результат оказывается другим. При цифровой обработке сигналов широко используется операция интерполяции (передискретизации) – повышение частоты дискретизации. При этом к высокочастотному концу цифрового спектра добавляется нулевой фрагмент требуемой длительности. В результате обратного преобразования Фурье (ОПФ) формируется сигнал, содержащий большее количество отсчетов, то есть, имеющий ту же форму, но более высокую частоту дискретизации. При передаче этого сигнала по каналу связи происходит наложение аддитивного случайного шума. В приемнике в процессе устранения введенной избыточности есть возможность провести усреднение случайного шума и снизить уровень искажений. Проведено моделирование в среде MATLAB этого способа передачи.

На днях вышла новая статья "Beyond Context: Large Language Models Failure to Grasp Users Intent", которая задаёт новые тренды академического кликбейт названия публикаций. По сути авторы заявляют, что модели не понимают глобального интента пользователя.

Они делают глубокое исследование, которое это подтверждает на примерах обеспечения личной безопасности пользователя и получения легальной, но потенциально вредоносной информации.

Но на практике оказывается иначе: модели распознают намерение пользователя, но не используют его при принятии решений. Почему так происходит и как с этим работать в реальных системах?

Декабрь — это когда:

- задачи вроде бы закрыты, но TODO всё ещё смотрит укоризненно

х- очется «ещё один маленький рефакторинг» перед Новым годом

- и, конечно, появляется ощущение, что со следующего года всё точно будет ещё лучше ✨

Недавно на работе мне пришлось столкнуться с одной задачей. Нужно было срочно озвучить текст для ролика, но рядом ни диктора, ни коллег, которые могли бы помочь.

И тогда я задумался: а что если доверить это алгоритмам? Можно ли с помощью нейросети получить живой, выразительный голос, который будет звучать как настоящий диктор?

Сегодня мы как раз рассмотрим 6 нейросетей, которые могут прийти на помощь в такой ситуации.

Приятного просмотра. Мы начинаем!

Этот проект я изначально писал для себя и под свои рабочие привычки: хотелось иметь быстрый “пульт” к компьютеру/серверу из Telegram, где всё управляется кнопками, без постоянного ввода команд.
Потом стало понятно, что штука может пригодиться и другим людям, поэтому я решил выложить её в открытый доступ.

Репозиторий на GitHub:
https://github.com/andreykadelite/AutoCraft-Bot

Последняя версия на GitHub на момент публикации: v1.1.7.

Если интересно, как всё начиналось и к чему я пришёл по ходу разработки, у меня уже выходили две статьи на Хабре:

Кажется, сегодня невозможно открыть новостную ленту, не наткнувшись на заголовки вроде: «ИИ заменил тысячи сотрудников», «такие-то профессии больше не нужны», «ChatGPT научился выполнять то и то». Чаще всего заголовки кликбейтные, но и за ними скрывается доля истины и тревожный тренд.

Нет, это не будет очередной статьей по восстание машин (но на всякий случай: прошу прощения, скайнет). Здесь я попробую понять какое место в этом будущем останется за человеком.

Введение: Тревога у костра

В профессиональных чатах и на конференциях по разработке ПО сегодня витает специфический страх. Он пахнет дымом у костра, вокруг которого собрались те, кто ещё вчера чувствовал себя творцом цифровой вселенной. GPT-4 пишет код по наброску на салфетке. Copilot предугадывает целые функции. Аналитики один за другим выносят вердикт: профессия программиста если не умрёт завтра, то неизбежно обесценится. Кажется, мы наблюдаем закат жрецов, которые когда-то научились разговаривать с кремнием на его собственном языке.

Но что, если мы смотрим не туда? Что, если это не конец, а начало куда более масштабной и удивительной истории? Главный вопрос эпохи ИИ звучит не «как мне спасти свою работу?», а гораздо шире: что останется человеку, когда машины станут умнее его в самой коронной дисциплине — в искусстве превращения мысли в работающий алгоритм?

Ответ обещает быть провокационным. Программирование не умирает. Оно становится главным смыслом жизни. Но теперь мы программируем не компьютеры, а собственную судьбу и будущее всей цивилизации. И делаем мы это не в одиночку, а в сложном, непрерывном диалоге с новым видом разума, который мы же и вызвали к жизни. Наша историческая задача на этом переломе — не стать его хозяевами (эта иллюзия тает с каждым релизом новой модели). Наша задача — найти свою уникальную и прочную нишу в новой экосистеме, где мы больше не единственные разумные программисты. Пора сменить метафору: мы не строители башни, мы — садовники, впервые оказавшиеся в лесу, который растёт по своим, не до конца понятным нам законам.

После ухода Microsoft с российского рынка подписка Xbox Game Pass из обычной покупки превратилась в настоящий квест. Раньше все решалось парой кликов — добавил карту, нажал «Оформить», пошел скачивать игры. Сейчас же пользователи сталкиваются с отказами в оплате, региональными ограничениями и странными ошибками, которые появляются буквально из ниоткуда.

При этом сама подписка никуда не делась. Она работает, обновляется, пополняется новыми играми и остается одной из самых выгодных в индустрии. Просто теперь к ней нужен чуть более продуманный подход.

В прошлых статьях я разбирал основы апскейлинга дома и сходил с ума, вырезая закадровый смех из «Скуби-Ду». Тот опыт привёл меня к выводу: существующие инструменты, будь то плагины вроде NeatVideo или комбайны типа Topaz Video AI — это «чёрные ящики». У них ограниченный набор настроек, и они часто пасуют перед специфическими задачами старой анимации.

В этот раз я пошёл от обратного. Сразу снижу градус ожиданий: это любительский эксперимент. Мы сильно ограничены в мощности GPU (в наличии только RTX 4060 Ti), из-за чего натренировать реально точную, тяжелую нейросеть-универсала возможности нет.

Поэтому вместо гонки за идеальными метриками я сосредоточился на «неудобных» проблемах. Я написал симулятор уничтожения плёнки, чтобы научить легкую модель понимать физику конкретных дефектов: от сдвига эмульсии до химических ожогов.

Спойлер: на это ушло 2 месяца и 2 миллиона итераций. Получилась не «волшебная кнопка», а набор узкоспециализированных инструментов.

Интересно получается: с одной стороны, растёт волна хайпа вокруг пользы AI-агентов, и в то же время ниспадающая волна не меньшего хайпа говорит о том, что агенты не работают. Это всё дорогая игрушка — поиграли, забыли, выбросили.

На примере разработки AI-консультанта для своего агентства расскажу о системном подходе к проектированию архитектуры production-ready AI-агентов, который мы применяем при создании агентских систем для бизнеса. Чтобы они не были дорогой игрушкой, а приносили эффект и оправдывали своё назначение.

Поехали...

Хорошие книги подобны жемчугу.

Когда разработчик сталкивается с проблемой (непонятной ошибкой, архитектурным тупиком, неудобным инструментом) - это становится своего рода "песчинкой". Она мешает, раздражает, не дает покоя. Включается защитная реакция (поиск лучших решений, эксперименты, переосмысление). Вокруг проблемы постепенно нарастают слои знаний. И если разработчик решается поделиться ими в книге - появляется та самая жемчужина.

Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.