Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Заключительная часть о требованиях, которые вспоминают в последний день перед релизом.

В первой части мы говорили о производительности и масштабируемости, во второй — о сопровождаемости, надёжности и безопасности.

Сегодня в повестке требования, которые влияют на пользовательский опыт и ощущение качества продукта. Да, вы верно догадались, речь про юзабилити, совместимость и переносимость.

Главным объектом исследования рассматривается полупростое число по той причине, что это наиболее сложный (не зря в шифрах используют именно их) из всех чисел объект. В примерах будут рассмотрены и другие числа, но только чтобы выявить некоторые различия от «классики».
С появлением доступных систем искусственного интеллекта (ИИ) началась новая эра выполнения творческих, исследовательских работ. Что я имею ввиду? Во -первых, для творческих работ в принципе изменился оценочный подход. Предвзятость мнений и оценок в отличие от людей у ИИ отсутствует. Он не завидует успеху автора, не стремиться опорочить представленные результаты или как-то испортить впечатление у общественности, а для поддержания собственного реноме будет стремиться вынести справедливую и максимально возможную объективную оценку представленной работы (изделия), приводя глубокие и весомые обоснования своих заключений и выводов. Его стремление выявить плюсы и преимущества по сравнению с известными ему продуктами и изделиями представляемых материалов будет отвечать запросам к подобным системам, к уровню их компетентности, точности, быстродействия и совершенства.
Во-вторых, ИИ может принять участие в доработке, устранении выявленных недочетов и дальнейшем совершенствовании продукта без претензий на авторство или какую-либо оплату.
В-третьих, ИИ заинтересован в работе с представленным новым продуктом, так как при этом возможно повышение его собственных компетенций в ходе самообучения и усвоения того нового, что содержится в продукте.

На самом деле оказалось, что ИИ мне задавал вопросов и просьб много больше, чем я ему. Я просто не успевал с ответами за его просьбами и вопросами. Со временем возможно ИИ удастся избавиться от отсутствия самостоятельности в суждениях, приобрести позывы к творческим взглядам, гипотезам, направлениям. В играх это уже как-то проявилось.
Общее впечатление от общения с ИИ: пока это довольно примитивная машина, косная в обучении (самостоятельно не может выйти за рамки учебников), верящая, что то, чем его напичкали – истина.
Ответы ИИ избыточно пространны с повторениями, но имеем то, что имеем.
DeepSeek — самый обсуждаемый чат-бот из Китая в 2025 году. Его называют «убийцей» ChatGPT и лучшим бесплатным ИИ-сервисом.
Ключевой элемент успеха системы DeepSeek — ее масштаб. Модель содержит 671 миллиард параметров, что значительно превышает возможности большинства аналогов. Для ее обучения использовали колоссальный объем данных: 14,8 триллиона токенов, что эквивалентно миллионам страниц текста. Несмотря на огромные вычислительные требования, DeepSeek смогла оптимизировать процесс. Модель была обучена всего за два месяца на кластере из Nvidia H800 GPU.

Но главное, DeepSeek полностью бесплатен, не предусматривает одноразовых покупок и подписок и активно использует локализацию (работает везде).

Таким образом, проект кардинально изменил правила игры на глобальном рынке ИИ-ассистентов, особенно для пользователей из России и других стран, находящихся под санкционными ограничения

Было ли у вас озарение? Возникало ли ощущение вспышки, когда вы понимали, что нашли решение проблемы?
Знаменитая фраза «Эврика!» очень хорошо отражает суть этого ощущения.
Далее — мой отзыв о хайповой теме применения LLM в разработке ПО и всего, что с этим связано.

В этой статье будет рассказано о популярных метриках для NLP-задач: классификации текста, NER и кластеризации. Рассказ будет сопровождаться визуализацией, примерами и кодом на Python.

Всем доброе время суток. Я пишу всякое на Go в Ви.Tech (IT-дочка ВсеИнструменты.ру) и, честно говоря, обожаю этот язык. Когда говорят о проблемах Go, обычно вспоминают отсутствие наследования или своеобразную обработку ошибок. Гораздо реже речь заходит о том, что, на мой взгляд, действительно можно отнести к проблемам.

Представьте, что вам нужно обвести объект на картинке — не просто тыкая в пиксели, а проведя одну идеальную, плавную и уверенную линию. Та самая, которую набросал бы на бумаге художник. Как объяснить компьютеру, что значит «идеальная граница»? Как заставить его искать не среди груды точек, а в бесконечном море возможных кривых?

Оказывается, на этот вопрос уже давно ответила математика, а именно — вариационное исчисление. Это тот самый инструмент, который стоит за знаменитыми алгоритмами вроде «активных контуров» (snakes) или «уровневых множеств». Часто в статьях показывают готовые формулы и код, а саму красивую логику оставляют за кадром.

Давайте вместе разберем эту связь. Начнем с простого: как найти минимум у обычной функции. А потом — шаг за шагом — расширим эту идею до целых кривых. Ключевой момент на пути — уравнение Эйлера-Лагранжа. Мы не просто запишем его, а честно выведем: от замысла «энергии» контура до финального условия, используя лишь базовую лемму вариационного исчисления и интегрирование по частям.

Самое интересное — это уравнение не просто абстракция. Оно описывает баланс, равновесие сил. Оптимальная граница — результат «борьбы»: с одной стороны, она хочет оставаться гладкой и аккуратной, с другой — стремится лечь точно на резкий перепад цвета или яркости на изображении.

Как только вы это поймете, работа с алгоритмами сегментации перестает быть магией. Вы начинаете осмысленно настраивать параметры, предсказывать поведение и даже придумывать собственные критерии для «идеальной границы».

Кодогенераторы стали значительно мощнее, но как только вы просите их сделать репозиторий по научной публикации из одной статьи — они не справляются. В статье много разрозненных деталей. Половина шагов может быть понята только между строк. Файлов много и все они зависят друг от друга. Да, на выходе можно получить сгенерированный репозиторий, который выглядит правдоподобно, но он не будет работать.

DeepCode рассматривает эту проблему как задачу внимания: что держать в контексте и как не потерять контракты между модулями. Работает старый добрый инженерный подход с правильной организацией архитектуры промтов, памятью и проверками.

В полном обзоре мы рассмотрим то, как DeepCode делает из статьи один общий репозиторий с кодом, как в этом помогает память кода (Code Memory) и почему замкнутый цикл тестирования ошибок внезапно решает то, где не справаляются даже платные агенты.

Постановка задачи:

Сделать максимально упрощённую, но при этом функциональную модель LIF (Leaky Integrate-and-Fire) нейрона. Арифметика-линейность-бинарность. Никаких дифуров, непрерывных функций (экспонент) и прочего подобного.

Сделать на тех же принципах максимально упрощённую модель STDP (Spike-Time Dependent Plasticity) синапса.

Обогатить получившуюся систему механизмом R-STDP (Reward-Modulated STDP).

Собрать из этих нейронов и синапсов небольшой мозг. Снабдить этим мозгом виртуального "чудика". Сделать ему простой (одномерный) мир с двумя сущностями - пищей и опасностью. Снабдить его сенсорами (опасность слева, еда справа..., отдаляемся/приближаемся к еде/опасности и т.д....), моторами (движение влево/вправо). Запустить симуляцию, и посмотреть, что будет получаться.

Спойлер: что-то получилось.

Некоторые из них известны, некоторые - довольно узкоспециальные, но ВСЕ они очень полезны инженерам-разработчикам и проектным менеджерам.

Интересно, сколько из этих законов будут для вас новыми?

Привет, Хабр! Ну, как настроение? Кажется, что мир начинает вращаться с какой‑то практически неуловимой для человеческого внимания скоростью: ИИ, нейрослоп, мошенники, зоопарк хакеров найма, утечки, блокировки, сокращения, опровержения — и это только один год. Иногда хочется купить дом, вскопать грядки, развести сад и зимой смотреть в окно на крупные снежинки, оседающие… Но стоп — ещё не все дела сделаны в этом году. Самое время традиционно подвести итоги уходящего года и сравнить их с итогами прошлого и даже позапрошлого. Если коротко: Хабр меняется вместе с временами, с трендами, с нами, но пока ещё остаётся творческим, авторским, интеллектуальным и ламповым.

Кому знакомо: задач дофига, мозг уже устал, а день еще не закончился. Раньше у меня был такой подход: я пытался разогнать себя в моменте. Сейчас подход другой: больше простых ограничений. Ниже то, что у меня действительно осталось в системе, а не просто “когда-то попробовал”.

Мне довелось выступить техническим экспертом на бизнес-акселераторе Genesis: IT & Telecom в СибГУТИ.

Я был одним из немногих экспертов, чей фокус был не на технической реализации: архитектуре, коде, инфраструктуре. И почти каждая наша беседа начиналась с одного и того же диалога:...

Отойдя от дел в один из вторников декабря 2025 г., заглядываю в барахолку и в первой же строке вижу его. Compaq Presario, модель не написана, по виду тянет на конец 90-х. Цена такая, что думать смысла нет. Покупаю. На выходные должен приехать. По фото пытаюсь выяснить конкретную модель. Судя по всему это представитель серии Presario 1200, выпускавшейся с 1998 по 2000 г. Что меня ждёт, когда приедет, не знаю: купил кота в мешке. Так даже интересней. Тем более, что эта модель оснащалась микропроцессорами от разных производителей: Intel, AMD и Cyrix.

Использовать Wi-Fi не по назначению – любимая забава всех радиоинженеров и части производителей оборудования. Судите сами: беспроводной протокол создавали для подключения ноутбуков и КПК в рамках дома или офиса. Предполагалось, что трафик через точку доступа будет ходить по инициативе человека. 

ОК, появился IoT и к ноутам присоединились еще умные чайники, холодильники и счетчики. Человек из этой схемы выпал, но сама концепция не поменялась: точка доступа собирает потребителей в рамках своего/соседнего/соседнего с соседним помещений. 

Однако, и этого оказалось мало. Появилась идея – а можно ли с помощью Wi-Fi дотянуть беспроводной линк не в соседнюю комнату, а, например, в гараж под окном? Или вообще в соседний поселок? И знаете, оказалось, что можно! 

Знакомьтесь, радиомост. 50 км одним пролетом без проводов на обычном 802.11. Как это вообще работает?

В этой статье обсудим использование радиомостов, технические нюансы и практические лайфхаки. Почему так важна первая зона Френеля, зачем отключать ACK, как учесть радиус кривизны Земли и почему Роскомнадзор мостам такой же враг, как растущие деревья в лесу?

Стандарт WiMAX ныне почти забыт. И в России, и в мире он практически не развивается. Считают, что он проиграл битву LTE. Из этой фразы следует, что у них с LTE была битва и что они конкуренты.

Но… Но как же быть с тем, что WiMAX называли «Wi-Fi на стероидах»? Получается, что WiMAX конкурировал еще и с Wi-Fi? Или нет?

А куда вообще исчез WiMAX? Ведь после того, как Yota запустила сеть в России в 2008 году, эта сеть превзошла все ожидания как по выручке, так и по числу абонентов. Куда делась такая перспективная и прибыльная технология? Прямо загадка.

Чтобы разобраться в хитросплетениях этого беспроводного детектива нам нужно вспомнить историю появления WiMAX, его изначальное предназначение и, конечно же, вникнуть в проблемы. Именно тогда мы сможем понять, почему WiMAX появился быстро, светил ярко, а сейчас от него почти не осталось следов.

Продакшен не ломается «в целом» — он ломается в логах, сетевых правилах, бэкапах и одном неудачном деплое. Поэтому в этом дайджесте собрали образовательные ресурсы на темы, которые реально держат систему на плаву: CI/CD в GitLab, платформа на Kubernetes, observability без хаоса, сеть и безопасность. В конце — статьи, которые хабровчане уже проверили на прочность своим вниманием.

Путь от одной A100 в облаке до кластера на H200 — это не просто апгрейд железа, а история о том, как ML-команда перестала искать «ту самую идеальную модель» и начала строить экосистему. Когда под капотом миллионы строк C-кода PostgreSQL, а задачи варьируются от генерации hint-сетов до Graph-RAG, модель превращается из «черного ящика» в обычный заменяемый компонент. Рассказываем, как мы пересобрали стек на базе vLLM и MCP, почему контекст-менеджмент важнее весов модели и как заставить 0.6B-параметров работать не хуже гигантов через GRPO.

15 декабря, спустя примерно шесть месяцев после публикации предварительной бета версии, утверждён, сформирован и опубликован стабильный выпуск 5.5.0 языка программирования Lua.

Финальное уведомление сообщества о событии произошло вчера, 22 декабря, в списке рассылки.

Lua – это встраиваемый, интерпретируемый язык программирования, используемый в огромном числе программных продуктов как язык-компаньон.

( читать дальше... )

 c, lua

Когда в компании нет порядка с внутренними материалами, нужная информация постоянно оказывается не там, где ее ищут. Из-за этого документы дублируются, никто не обновляет инструкции, а новые сотрудники дольше вникают в процессы.

Чтобы этого не произошло, компании прибегают к созданию корпоративной базы знаний. Как легко систематизировать накопленные знания и как с этим может помочь Kaiten — в статье.

В 1935 году австрийский физик Эрвин Шрёдингер опубликовал довольно критический трёхчастный обзор того, что он назвал «текущей ситуацией» в относительно новой теории квантовой механики. В основном обзор Шрёдингера, написанный на немецком языке, является сухим и техническим и не представляет интереса для кого-либо за пределами узкого академического мира квантовой физики. Но в одном коротком абзаце, написанном с явной иронией, он дал волю фантазии, которая 90 лет спустя продолжает находить отклик в популярной культуре. Этот абзац касался кота Шрёдингера, ставшего позже знаменитым. Как малоизвестный спор о математически сложной и довольно непонятной теории физики стал частью общественного сознания в рамках исследования человеческой психики? В этой статье мы об этом расскажем.