Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Для кого статья: для тех, кто интересуется облаками или планирует заниматься такой разработкой.
О чём статья: ожидания и впечатления людей, присоединившиеся к нашей команде не так давно.
Об авторе: лид стрима в облачном провайдере, набирал большую часть команды в 2024-2025, пришлось скорректировать процесс проведения интервью и создать онбординг.

Продолжаю цикл статей о своей команде и об облаке, которое развиваем.

В этой статье – история нашего роста: как мы отбирали кандидатов, преодолевали «порог входа» в сложные технологии и формировали культуру разработки. Через интервью с участниками команды вы увидите, как менялись их ожидания и что стало реальностью. Это не просто рассказ о найме – это опыт создания команды, где каждый вносит вклад в общий результат. Это был достаточно долгий непростой процесс: процесс поиска, обучения, притирки, развития стандартов.

Можете ли вы поверить в то, что учитель из Австро‑Венгрии предсказал возможности современных LLM и их ограничения еще более 100 лет назад?

Сегодня все говорят о пузыре ИИ, но еще недавно от LLM многие ждали прорыва, и даже возможной дороги к AGI. Но на чем основывались эти ожидания? И почему мы поверили в этот мираж?

Эта история о том, как природу этого миража один человек увидел еще более века назад. И его имя — Людвиг Витгенштейн.

Небольшая статья о том как я под впечатлением статьи с Хабра "Возможно, самый гениальный код на python на сегодня: разбираем 200-строчный microgpt от Андрея Карпаты" решил проверить все это на практике, и перенес код при помощи нейросети в онлайн формат.

Если вы хоть раз пытались сгенерировать картинку в нейросети, вы знаете этот фокус. Пишешь: "Красивый закат на море, девушка с зонтиком, реализм". Получаешь: девушку с шестью пальцами, зонтик, парящий в воздухе, и закат ядерного взрыва. Знакомо?

Последние полгода на рынке генеративных моделей творится что-то невероятное. Сначала Google DeepMind тихо, без лишнего шума, выпустила Nano Banana Pro (она же Gemini 3 Pro Image Preview). А через пару месяцев OpenAI выкатила GPT Image 1.5, пообещав ускорение в 4 раза и прорывное качество.

И началось. В одних обзорах Nano Banana Pro называют королём фотореализма и скорости. В других - ругают за полное непонимание русского языка. Про GPT Image 1.5 пишут, что он наконец-то научился редактировать изображения, но тут же жалуются, что он тормозит и режет текст на полуслове.

Кто врёт? Да никто. Просто модели реально разные. И задачи у них разные.

Я решила не гадать на кофейной гуще, а устроить этим двум художникам полноценный конкурс. Взяла 8 промптов разной степени извращённости, прогнала каждую модель по 3-5 раз, замерила скорость, проверила анатомию, русский язык, редактирование и способность помнить персонажа от кадра к кадру.

Выбрать лучшую не получится. Придётся выбирать под свою задачу. Но после этой статьи вы будете знать точно, какая модель для чего нужна.

Поехали, приятного прочтения!

Данная статья была впервые опубликована в июле 2024 года. В ней освещается эффективный метод социального освобождения — построения общества без угнетения и отчуждения — состоящий в том, чтобы привлечь к этой проблеме сильный искусственный интеллект. За прошедшее время статья не потеряла актуальности.

Поскольку изначально может возникнуть вопрос о самой необходимости такого освобождения, в статье кратко освещаются проблемы современного мира и их масштаб. Ввиду того, что в короткой публикации показать их всецело не представляется возможным, крайнюю важность приобретают ссылки на источники, которые и приведены. Также поскольку метод, о котором идет речь заявлен эффективным, кратко разъяснены иные методы освобождения и их неэффективность. Обоснование таких выводов о них также можно найти в источниках, на которые даны ссылки. Разъясняется, почему для этого необходим искусственный интеллект, обладающий сознанием. Освещаются механизмы сознания биологического существа и возможности его реализации у искусственного интеллекта. Разбираются угрозы искусственного интеллекта. И освещаются сами перспективы освобождения.

Стоит признать, что раскрытие механизмов сознания дано недостаточно полно. Хотя социальный характер некоторых из них показан, претензия на освещение механизма воли была неуместна. Тем не менее, текст статьи остался без изменений. Ныне недоступные ссылки были заменены на работающие.

В этой статье, опираясь на свежие исследования сообщества, мы разберем, как вылечить интернет и какие инструменты (от простых скриптов до облачных решений) реально работают в 2026 году.

Недавно знакомый PM попросил рассказать “Что значит отвечать за качество?” в контексте продуктовых команд. Вопрос оказался не из простых, ведь каждый проект имеет свои особенности. Да и понятие качества может отличаться. Ниже — мой взгляд на тему через призму измеримых показателей. Если у вас есть дополнения, другие метрики или иной управленческий опыт — велкам в комментарии. Будет интересно обсудить и расширить картину.

Для начала — всем привет!

Раз за разом, то тут, то там я натыкаюсь на мнение, мол, мобильные игры — донатная помойка. Так как я сам много играю в мобилки, то этот тезис я хочу разбить с помощью поста про тягачи, этого поста (а если он «выстрелит» — и других).

Список поигранных мобилок у меня большой, а значит выбор трудный. Но я его сделал. Для начала я выбрал несколько (точнее — семь штук) классных игр, в которые играю; они являются поделками одной и той же компании — Home Net Games.

Если вы пишете на Solidity больше полугода, вы наверняка уже сталкивались с прокси-контрактами. Если нет — сталкивались, просто не знали об этом: почти каждый серьёзный протокол на EVM использует какой-нибудь прокси-паттерн. Uniswap, Aave, OpenSea — все они. А в основе всех прокси лежит один опкод — DELEGATECALL.

Если вы работаете с Claude Code, то наверняка знакома следующая ситуация: нужно проанализировать большой объём документов, а встроенный веб-поиск выдаёт поверхностные результаты, и токены тают на глазах. Недавно мне попалось интересное решение, которое почти отлично и почти бесплатно решает мои хотелки. Хочу рассказать о нем и как его настроить - совершенно ничего сложного, просто хороший лайфхак.

Дешёвый подписчик умеет отлично маскироваться под успех:
цифра красивая, отчёт бодрый, в чате спокойно. Лепота!

А потом выясняется, что вы купили не качество трафика, а просто дешёвый вход.

Рефлексирую, как ловить качество трафика раньше продаж и не путать цену входа с реальным шансом на деньги.

Ну штош. В этот раз о «железках».
Если вы когда-нибудь делали DIY-датчик воздуха — почти наверняка использовали датчики Plantower 5003 или Novafitness SDS011. Но сегодня мы вскроем Plantower PMS7003 и Sensirion SPS30.

Я отдал исследованиям искусственного интеллекта двадцать лет жизни. На моих глазах эта сфера превратилась из забавной академической игрушки в несущую конструкцию современного мира. Я видел, как накатывают и разбиваются волны хайпа. Я до хрипоты спорил с паникерами, доказывая, что все эти сценарии судного дня — не более чем дешевая фантастика.

На этой неделе я замолчал.

Война обладает такой первобытной жестокостью, которую не способна уловить ни одна сухая техническая статья. Она стирает в пыль семьи. Она ломает человеческие судьбы так, как никогда не покажет официальная статистика потерь. И все эти двадцать лет я утешал себя одной мыслью: во что бы ни эволюционировал ИИ, он точно не станет этим. Он не превратится в безмолвный, невидимый винтик внутри машины для убийств. Эта моральная черта казалась мне высеченной в камне. Казалось, вся наша индустрия это понимает.

Но черта оказалась иллюзией.

И вот с какой мыслью я прошу вас свыкнуться, прежде чем вы продолжите чтение: то, что произошло на этой неделе, — это не просто политический анекдот о том, как Трамп запретил технологию, на которой, как выяснилось, держится его же собственная армия. Это материализация того самого кошмара, вокруг которого исследователи ИИ годами ходили на цыпочках. Угроза того, что, как только вы создаете нечто по-настоящему могущественное, вопрос о его превращении в оружие перестает быть философским. Он становится сугубо операционным. Он становится просто рутиной буднего дня.

Жертвы войн заслуживают нашей скорби. Но они также заслуживают того, чтобы мы не отводили взгляд от технологий, которые сделали их смерть быстрее и эффективнее.

В начале 2025 года компания MinIO в лице сооснователя Harshavardhana начала поэтапно сворачивать свою версию Community Edition. В феврале из open-source версии был вырезан веб-интерфейс администрирования - управление политиками, мониторинг, репликация, IAM - всё это переехало в коммерческий продукт AIStor с ценником от $96 000 в год. Пользователям оставили лишь базовый object browser и CLI-утилиту mc. В мае последовало удаление поддержки OIDC-аутентификации. В октябре MinIO прекратил публикацию Docker-образов и готовых бинарников - причём аккурат в момент раскрытия критической CVE-уязвимости. А в декабре 2025-го проект официально перешёл в режим maintenance mode: никаких новых фич, pull request'ы не принимаются, только точечные security-фиксы по усмотрению компании.

Уже вышла Java 25 — самая свежая версия, которую все хотят попробовать. Но ставить ли её новичку? Или взять проверенную Java 21 LTS? В этом гайде — пошаговая установка Java на Windows с картинками, разбор различий между версиями, настройка JAVA_HOME и PATH ориентирован для начинающих разработчиков, изучающих Java

Почему одни системы всегда показывают актуальные данные, а другие — иногда отдают устаревшее, но зато хорошо масштабируются и показывают хорошие показатели по производительности?

В новом переводе от команды Spring АйО разберем, что такое модель согласованности как контракт между процессом и системой, какие бывают сильные и слабые гарантии и как они связаны с производительностью и доступностью.

Вступление
В прошлой статье я показывал,как мы в AGIQ Solver Enterprise применили квантово‑вдохновлённый популяционный подход на GPU для NP‑задач и получили ускорение на практических постановках в 50–100 раз по сравнению с последовательным перебором и плохо распараллеливаемыми схемами.

Сегодня — следующий шаг:покажу,как задачи машинного обучения можно кодировать в SAT/MaxSAT, а затем решать обычным NP‑солвером — тем же AGIQ Solver Enterprise.

О чём статья (и что мы НЕ делаем)
Мы не будем пытаться “запихнуть” в SAT весь мир DL (ResNet/LLM/градиенты/батчи). Это плохая идея: там, где нужна дифференцируемая оптимизация, SGD остаётся королём.

Зато есть большой класс ML‑задач, где:
модель дискретная или может быть дискретизирована,
важны ограничения (fairness/монотонность/запреты/политики),
важна проверяемость и воспроизводимость решения,
нужен глобальный поиск (а не локальная оптимизация по градиенту).

Вот здесь SAT/MaxSAT — это не экзотика,а универсальный язык “правила + ограничения + оптимизация”.

Почему SAT вообще способен “кодировать что угодно”
В теории, любой NP‑вопрос можно редуцировать к SAT. На практике это означает простую вещь:

Всем привет!

Некоторое время назад я опубликовал статью о своём опыте AI-кодинга и поделился рабочими практиками. В комментариях нашёл много полезного — в частности, упоминания методологии SDD.

Это натолкнуло меня на идею: собрать инструмент, который позволяет управлять и автоматизировать процесс разработки, основанной на спецификациях и контроле генерации кода. Я приступил к реализации — очень плотно и почти без сна за все эти дни o_O.

Основная идея проста: разработчик формирует спецификации, ИИ генерирует код. Принципы — не терять и не размывать контекст, контролировать структуру и качество кода.

Я работаю долго в продуктовых компаниях и за это время определил для себя 3 группы людей.

Создатели — это дизайнеры, инженеры, исследователи, аналитики. Люди, которые руками и головой делают продукт. Придумывают, проверяют, собирают, улучшают. Если продукт получился крутым — это в первую очередь их заслуга.

Менеджеры — это те, кто отвечает за развитие этих людей. Нанимают, растят, дают обратную связь, помогают стать сильнее. Если вам повезло работать с хорошим менеджером, вы знаете, насколько повезло вам и вашей карьере.

Долгое время у меня был вопрос вокруг продакт‑менеджеров. Они кто — создатели или менеджеры?

В слабых, «фичевых» командах продакт часто больше администратор: согласовать, приоритизировать, свести всех вместе. В сильных командах продакт — это уже соавтор продукта. Он не просто управляет задачами, он влияет на то, что и зачем мы делаем. Это ближе к роли создателя, хотя и не такой «чистой», как у инженера или дизайнера.

Люди процесса это не те, кто делает продукт. И не те, кто развивает тех, кто его делает. Это те, кто отвечает за то, как всё должно происходить.

Scrum masterа, специалисты по внедрению фреймворков, product ops в определённой интерпретации. Их зона ответственности — процесс, инструменты, ритуалы, стандарты.

Процесс сам по себе не зло, без него начинается хаос, но с процессом есть одна опасность - он очень легко становится самоцелью. Если не быть внимательными, процесс начинает жить собственной жизнью. И это особенно быстро происходит в больших компаниях. Я много раз видел, как это случается.

Что, если я скажу, что для обучения AI-агентов вам вообще не нужны датасеты? Не надо их собирать, валидировать, размечать. Достаточно развернуть двух агентов на компактной модели Qwen2.5-3B или 7B, запустить их где-нибудь у себя или в облаке, дать им базу знаний и наблюдать за циклом «AI учит сам себя», попивая кофеек :)

В середине января 2026 года на Hugging Face опубликовали исследование по фреймворку Dr. Zero (DeepResearch-Zero) для самообучения агентов (ссылка на GitHub там тоже имеется). Фишка: в этом подходе агенты самообучаются с нуля без участия человека и показывают результаты, сопоставимые с полностью контролируемыми поисковыми агентами. Для вашего удобства я написал обзор исследования и дополнил его пояснениями. Приглашаю почитать обо всем этом под катом.