Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. 

Неделя выдалась насыщенной: китайцы выкатили GLM-5 для агентных задач и Qwen 3.5 с пониманием изображений, ByteDance представила новую видеомодель, а Meta запатентовала ИИ для ведения аккаунтов после смерти. Ещё Создатель OpenClaw перешёл в OpenAI, а кризис уже добрался до HDD.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Продолжаю серию обзоров о том, под какими ролями скрывается привычная нам работа системного аналитика в разных странах. На этот раз речь пойдёт о Польше.

В рамках исследования я проанализировал ведущий польский сайт (более 4000 вакансий) с вакансиями для IT-специалистов. Отобрал 194 вакансии, где полностью или частично выполняются функции системного аналитика, знакомые российскому рынку. Что получилось…

Всем привет. Всю свою жизнь я был бэкенд-инженером.

Ещё я много лет фанател от обучения через Anki. Я использовал Anki, чтобы освежать знания и готовиться к собеседованиям. Но мне было тяжело заставить себя генерировать качественные карточки и повторять их каждый день.

Поэтому, когда ИИ-агенты стали достаточно умными, я решил создать Telegram-бота, который будет создавать для меня качественные флэшкарты, отправлять их мне по расписанию и помогать с обучением.

А потом я решил сделать из этого “по-быстрому” свой первый SaaS (ведь с ИИ будет легко из прототипа сделать Production ready сервис? - думал я). И, конечно же, потратил кучу времени, денег и нервов.

Вы все это видели.

Стартап на три человека. Идея простая - агрегатор скидок в районных парикмахерских. Бэкенд еще не написан, но архитектура уже утверждена.

Конечно же, микросервисы. Конечно же, Kubernetes. Обязательно кафка для обмена сообщениями, потому что "нам нужна асинхронность". И база данных - непременно NoSQL, желательно шардированная, ведь мы готовимся к миллионам пользователей. Сразу. В первый день.

Проходит полгода.

Продукт не запущен. Деньги инвесторов (или личные сбережения фаундера) сгорают на оплату кластеров в облаке. Два сеньора, которых наняли за большие деньги, целыми днями настраивают CI/CD пайплайны и спорят о правильной гранулярности сервисов.

А бизнес-задача? Она потерялась. Мы не решаем проблему пользователя, мы решаем проблемы, которые сами себе создали, выбрав инструменты не по размеру.

Один из известнейших современных японских дизайнеров Сато Касива, автор как графических работ, так и архитектурных, родился в Токио в 1965 году. Учился и окончил Университет искусств Тама по профильной специальности. Долгое время работал в компании Hakuhodo Inc. Уйдя оттуда, основал собственную фирму SAMURAI. Сегодня расскажем о его творческом пути и принципах работы.

Всем привет! Меня зовут Наталья. Я программист, фрилансер, фаундер с опытом работы в АйТи уже более 10 лет.

Этим постом я хочу начать регулярную рубрику, где буду делиться интересными идеями для стартапов и пет-проектов. Безусловно, не все они идеальны: какие-то более перспективные, какие-то менее, одни спорные, другие неоднозначные. В любом случае, думаю, это серия будет полезна всем, кто находится в поисках той самой, свой идеи. В целом это хороший материал для старта, чтобы из общего потока сгенерировать что-то свое, оригинальное.

В конце 2025 года исследователи из Университета Цинхуа выкатили препринт «Chinese Court Simulation with LLM‑Based Agent System». Они доказали то, о чем многие догадывались давно. Одиночный прогон промта в юридических задачах работает плохо.

Классический RAG‑пайплайн формата «запрос пользователя > поиск по базе > генерация ответа» страдает от склонности к подтверждению. Нейросеть цепляется за первый найденный аргумент и начинает игнорировать факты ради сохранения логики своего ответа. У нее нет внешнего критика.

Китайские коллеги решили эту проблему через состязательную симуляцию (Adversarial Debate). Они стравили прокурора и адвоката на базе нейросетей. Итог оказался показательным. Количество галлюцинаций резко упало, так как выдуманные адвокатом факты тут же опровергались прокурором. В споре моделей родилась истина.

Мы в АйЮрист параллельно строили мультиагентную систему для российских арбитражных судов на базе нашей опенсорсной модели Ken1.0. Когда мы попытались переложить пару академических наработок на B2B, стало понятно, что в суровой реальности архитектура полностью рассыпается.

Ниже приведен разбор того, как устроена первая в России система судебных симуляций, в чем просчитались исследователи из Цинхуа и как мы заставили 10 агентов судиться так, чтобы корпоративные юристы получали реальную пользу.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Воробьев. За моими плечами разработка более 100 электронных устройств, пуско-наладка АСУ ТП и множество проектов, где нужно было "прикрутить" датчик к микроконтроллеру, написать веб-интерфейс и заставить это всё работать вместе. Каждый раз — это горы кода, даташитов и времени. В какой-то момент я задался вопросом: а можно ли автоматизировать этот процесс? Чтобы инженер думал над архитектурой, а не над синтаксисом? В этом посте я поделюсь своим путем создания инструмента, который позволяет собирать сложные IoT-системы за минуты с помощью AI-агента, и покажу это на реальных кейсах.

Год назад компания Anthropic выпустила Claude Code, заставив других конкурентов догонять.Даже генеральный директор Anthropic Дарио Амодей был удивлен тем, с каким энтузиазмом поначалу отнеслись к следующему прорывному продукту стартапа.

Сбер в аналитике «Мегатренды 2035» зафиксировал пять структурных сдвигов в российском обществе. Урбанизация, рост прекариата, поляризация доходов, поколение Z и phygital-мир — все пять трендов создают почву для одного и того же явления: шеринг-экономики.

Если у вас есть бот в Телеграме, то наверняка уже поглядываете в сторону Max — аудитория растёт, игнорировать сложно. Первая мысль: наверняка кто-то уже написал удобный Go-клиент. Чем всё закончилось, вы уже догадались — своим клиентом.

Нейросети для генерации изображений уже давно перестали быть “игрушкой для вау-эффекта”. Сейчас это рабочий инструмент для контента, дизайна, карточек товаров, баннеров, презентаций и даже быстрых прототипов интерфейсов. Но если открыть поиск по запросам вроде «генерация изображений бесплатно» или «нейросеть для генерации изображений бесплатно», чаще всего попадаются одни и те же сервисы, а реально удобные варианты теряются.

Я собрал подборку из 15 сервисов, где можно делать генерацию картинок онлайн бесплатно — с разным уровнем входа: от “ввел промпт и получил результат” до площадок с моделями, LoRA и тонкой настройкой. Список не про “самые хайповые бренды”, а про инструменты, которые действительно полезны в повседневной работе.

Сразу оговорка: у большинства платформ free-режимы и лимиты периодически меняются (кредиты, очередь, доступные модели), поэтому я ориентировался на актуальные условия на момент подготовки статьи и официальные страницы сервисов.

Недавно на рынке произошло мощное обновление всей "большой тройки" LLM. Я решил провести исследование и сравнить самые свежие версии моделей от Anthropic, OpenAI и Google, чтобы понять, кто из них лучше всего справляется с ролью "LLM as Real Judge". Причем только в части оценки шансов в апелляции.

Начнём не с технологий, а с причины, по которой эта статья вообще нужна.

В физическом мире USB-порт — дыра в периметре. Воткнул флешку — и у тебя либо данные утекли, либо малварь приехала, либо оба сценария одновременно. Stuxnet, обнаруженный в 2010-м (но активный с ~2007), пробил air gap завода в Натанзе — первоначально через завербованного агента, а дальше распространялся через USB-накопители. FIN7 в 2021-22 годах рассылали по почте подарочные коробки (от имени Amazon и HHS) с «флешками» — на деле это были Arduino ATMEGA32U4, эмулирующие клавиатуру и набивающие PowerShell-команды быстрее любого оператора. Конечная цель — Cobalt Strike, затем ransomware (BlackMatter, REvil). BadUSB, продемонстрированный на Black Hat 2014, показал, что любое USB-устройство может прикинуться клавиатурой и вводить команды — и VID/PID фильтрация тут не спасёт, потому что идентификаторы прошиты в firmware и перешиваются за минуту.

VDI в теории решает часть проблем: данные живут на сервере, а не на эндпоинте. Но USB-редиректор эту изоляцию пробивает — если разрешить проброс mass storage, пользователь утащит файлы на флешку ровно так же, как с физического ПК. А если не разрешить — придут люди со смарт-картами и принтерами, и скажут «нам нужно работать».

Вот тут начинается инженерный компромисс, который не решается одним галочкой в политике.

Всем привет! Прошел насыщенный год, и пришло время поделиться тем, что успело произойти с моей мобильной игрой "Лампочка". Изначально я хотел поручить написание этого текста ИИ, но, прочитав его творчество, решил отказаться от этой идеи. В этом материале я расскажу, как мы делали масштабное обновление.

Язык программирования Zator представляет собой интересный и четко очерченный пример доменно-ориентированного языка, разработанного не для универсальных задач программирования, а для решения одной конкретной, но все более значимой проблемы — построения сложных генеративных пайплайнов для создания текста и изображений = Его философия коренится в стремлении минимизировать "шаблонный" код, который традиционно мешает созданию содержания, и предоставить разработчикам, дизайнерам и другим создателям контента высокоуровневые абстракции для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта . В отличие от мощных, но часто громоздких общепurpose языков, таких как Python или JavaScript, Zator делает ставку на простоту, скорость и специализацию, что определяет его место в экосистеме инструментов для ИИ =

Основная идея, лежащая в основе Zator, заключается в том, чтобы стать "языком описания пайплайнов", который работает поверх существующих сервисов искусственного интеллекта, а именно KoboldCpp и Stable Diffusion = Задача создания последовательностей, где результат одного шага (например, сгенерированный текст) используется как вход для следующего (например, промпт для генерации изображения), требует сложного взаимодействия с API. Это обычно включает в себя написание кода для сетевых запросов, управления состоянием, парсинга JSON-ответов и обработки файлов. Zator призван инкапсулировать всю эту сложность внутри нескольких ключевых функций, таких как generate_text() и generate_img(), которые абстрагируют низкоуровневые детали и позволяют пользователю сосредоточиться исключительно на логике своего пайплайна . Таким образом, язык позиционируется как инструмент, снижающий порог входа для людей без глубоких знаний в области системного программирования или веб-разработки, позволяя им быстро экспериментировать и создавать сложные генеративные сценарии .

Что такое свобода? Если мы попробуем дать определение этому понятию, окажется, что их существует великое множество. Словарные, философские, правовые, обыденные. Они есть в книгах, есть в Википедии, есть в нормативных актах, исторических и ныне действующих.

Как и многие поистине важные понятия, свобода вроде бы очевидно понятна каждому, но при этом вряд ли большинство сможет дать четкое определение, что же именно он понимает под этим словом.

Так что же такое свобода, как в этом понятии объединяются право, дух и капитал и как это все связанно с современностью?

Предлагаю вам способ шифровать свои сообщения, используя любой мессенжер, в том числе Max. Работать будет на любой ОС, где есть броузер не старше 7 лет.

Привет, Хабр!

Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей запуска сотен изолированных фоновых процессов на одном сервере (будь то парсеры для клиентов, торговые боты или обработчики данных в SaaS), то вы знаете, как быстро всё усложняется.

Можно, конечно, вручную поднимать Docker-контейнеры и писать костыли для мониторинга. Можно развернуть полноценный Kubernetes, но для одной ноды это часто — оверкилл, требующий отдельного администратора. Можно использовать Celery, но он управляет задачами, а не контейнерами, и изоляция на уровне процессов — это не тоже самое, что изоляция на уровне контейнеров.

Мы столкнулись с этой болью и написали инструмент, который закрывает этот пробел. Встречайте: RedTailFox — легковесный оркестратор на Python, который управляет Docker-контейнерами с вашими воркерами на одном сервере. Он сам решает, когда поднять новый контейнер, сам следит за здоровьем слотов и сам себя чинит.

В задачах стабилизации и высокоточного наведения присутствуют постоянные проблемы — классические алгоритмы (вроде PID-регуляторов) на высоких скоростях либо начинают звенеть из-за шумов дифференциальной составляющей, либо безнадежно отстают от динамики цели из-за фазового лага. С другой стороны, попытки внедрить туда тяжелые нейросети разбиваются о нехватку ресурсов микроконтроллера и неприемлемые задержки вычислений (latency).

Я разработал алгоритм управления, в основе которого лежит легковесное рекуррентное нейро-алгебраическое ядро. Оно работает напрямую с матрицами вращения в топологическом пространстве SO(3), что позволяет избежать множества проблем классической аппроксимации.