Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Разработка требований обычно начинается с терминологии. Перед стартом проекта команда аналитиков формирует словарь проекта — единое пространство определений и артефактов. Это не формальность, однозначно трактуемая терминология напрямую влияет на качество требований.

В этой статье разберём ключевое понятие — функция. Понимание сущности функции Информационной Системы во многом определяет успех дальнейшего формирования функциональных требований.

Вот я сижу перед чистым листом. Я намерен писать только свои мысли, без постороннего влияния и без лишней спешки. Это должно быть совсем просто.

Мне нужно лишь сосредоточиться...поймать фокус...

Вот, кажется, сейчас... он близко, вот-вот придёт... ещё немного и...

Черт. Я не могу...

Когда будете выходить на новые рынки, не рассчитывайте на то что все вроде бы понятно. Культурный код, инструменты отличаются от тех что в РФ. И нужно адаптировать, чтобы все прошло хорошо.

Много лет назад, в один прекрасный день, начитавшись про микроконтроллеры, я решил попробовать заняться этими устройствами. Ведь это удобно, одна микросхема может заменить сложную цифровую схему. Сделать печатку и спаять схему — это не проблема. А вот для программирования микроконтроллеров необходим программатор.

Параллельные стримы в Java 8 выглядят как бесплатное ускорение: добавил .parallel() — и все ядра побежали работать. Но по факту всё сложнее, так как распараллеливание имеет накладные расходы, зависит от того, насколько хорошо делится источник данных, сколько стоит объединение результатов, и даже от локальности данных в памяти.

В новом переводе от команды Spring АйО на примерах и бенчмарках разберем, почему простая свёртка на маленьких диапазонах может стать медленнее, почему ArrayList часто выигрывает у LinkedList в параллели, как reduce может неожиданно сломаться из-за неверного identity, и что вообще происходит внутри common ForkJoinPool.

Переработал известную копилку от AlexGyver: напечатал новый корпус, сделал печатную плату вручную, устранил помехи LC-фильтром и наступил на грабли с энергопотреблением. Под катом — схема, осциллограммы и выводы.

Продолжаю свою небольшую «миссию» по разоблачению псевдо-экспертов и дешевых сенсаций на тему, которой я посвятил 12 лет работы в ФНС. 

В этот раз отличился Telegram-канал «Топор. Экономика», выдав новость, собравшую миллионы просмотров (на момент публикации 3 млн. просмотров). Звучит она так:

«ФНС усилила мониторинг соцсетей для поиска незадекларированных доходов: под анализ попадают фото и видео из отпусков, посты о дорогих покупках и другие признаки уровня жизни, который не совпадает с официальными заработками. Алгоритмы на базе нейросетей изучают открытые данные, выявляют возможные несоответствия и передают материалы инспекторам, особое внимание уделяют самозанятым, фрилансерам и людям без официальной занятости».

В новом дайджесте новая статья про шейдеры Metal и переход от Dagger к Metro, 10 фич в Android-приложение за один заход и лучшая производительность Flutter, новый подход к прогнозированию погоды, настройка конвейера доставки и многое другое. Заходите!

Недавно Anthropic возмущалась фактом дистилляции Claude разработчиками китайских LLM, при этом в качестве доказательства приводился мониторинг аккаунтов Claude, отслеживалась их история и связь с китайскими инженерами.

Мне стало интересно, возможно ли, имея только чат с LLM, понять использовалась ли дистилляция как инструмент обучения через самоотчет модели.

Спойлер: полагаю возможно.

Естественно, результаты исследования не могут служить каким либо доказательством или основой для любых обвинений. Потому что LLM штука темная, до конца неизученная и любые выводы лишь предположения.

В 2013 году в модном американском журнале PNAS вышла оч знаменательная статья (про которую, конечно же, из нас мало кто слышал) - «Automated reconstruction of ancient languages using probabilistic models of sound change». Если вы ничего не поняли, то на простом человеческом цель сего исследования звучала примерно: «вот бы нам восстанавливать формы древних слов, не склоняясь над пыльными архивами с карандашиками, а как-нибудь автоматически». Спонтанные желания в 3 часа ночи выглядят именно так.

Вчера вечером листал Telegram и наткнулся на пост в канале midov_channel (пост 775). У Ислама обсуждается пост в reddit в котором активно дискутируют, что 211 тысяч звёзд у репозитория — это «Fake stars, боты накручивают» .

Активно использую последнию неделю OpenClaw , имею своё мнение, и понимаю почему такой вопрос возникает: 211 тысяч звёзд — это много. Конечно, когда видишь такие цифры, первая мысль — «а точно ли это настоящие люди?»

У меня профессиональная деформация - доверяй, но проверяй. Всё таки 15 лет развивал департаменты Data и аналитики в L'Oreal. Это также трансформировалось в текущий мой бизнес AYGA Data & AI, где мы, с агентамиработаю в формате AI-first компании, привыкли к другому подходу — не спорить, а проверять. Есть гипотеза — есть данные. Данные либо подтверждают, либо опровергают.

Собственно, поэтому вчера дал своему агенту Gubin задачу: собрать все 211 тысяч профилей stargazers репозитория и провести forensic-анализ. Не выборку, не 1% — все до единого.

Через полтора часа Агент Губин прислал мне в телеграмм презентация из 14 слайдов. Дальше — разбор каждого из листа презентации.

Всем привет! На связи снова Карьерный Хакер — тот самый консультант по поиску работы, который не ленится изучать технологии, амбассадор здравого смысла на рынке труда и в HR Tech :)

Сегодня расскажу, как я поймала баги при AI-оценке релевантности опыта, когда тестировала самые популярные в России HR Tech-решения.

Также обсудим, куда уходят ваши персональные данные при интеграции российских ATS с зарубежными AI и какие есть риски на уровне государства при «сливе» данных о кадровых резервах страны в Пентагон по мнению GPT (надеваем шапочки из фольги).

Начну с небольшого экскурса в историю российских роботов-рекрутеров и того, как HR покупают технологии для решения своих задач. В этом важно разбираться, чтобы оценить потенциальный масштаб трагедии вокруг хайпа на ИИ в рекрутинге.

Погнали :)

Когда начинается разговор про Java, почти всегда он внезапно уходит в сторону Spring. И это не случайность.

Проблемы с релизами, поддержкой, миграциями, безопасностью — это не «проблемы Spring». Это следствие того, как изменилась сама Java-экосистема.

Чтобы понять, что происходит со Spring, нужно сначала разобраться, что произошло с Java.

В этом тексте я изложил про своеобразный фильтр нижних частот.

Это гистерезисный фильтр на триггерах Шмитта.

Всем привет! В этой статье поделимся тем, как с помощью LLM анализировать поток из сотен договоров в ракурсе рисков и экономить на этом в год сотни часов работы юристов.

Если вы пишете сложный SELECT, в котором одно и тоже вычисляется несколько раз, например, для массовой обработки данных пачками, то наверняка вам хотелось завести локальную переменную

вот пример:

SELECT
price * quantity AS total_price,
(price * quantity) * 0.15 AS tax,
((price * quantity) + ((price * quantity) * 0.15)) AS grand_total
...

Здесь price * quantity вычисляется несколько раз, и tax вычисляется дважды. Но это выглядит еще ок, в реальности это зачастую всякие монструозные свитч-кейсы с NULLIF, COALESCE и прочими ребятами.

Но не суть, вам хочется один раз вычислить значение, без дублирования кода.

Long story short, это делается так:

Меня часто просили как-то удобно организовать поиск по всем материалам, которые были в моём геймдев-дайджесте, и... За один вечер я сделал небольшой сайт для этого, не написав ни строчки кода. В статье расскажу про сам процесс.

Клиент пришёл за AI-чатботом для поддержки — 200 обращений в день, четыре оператора, вечная текучка. Мы прочитали 500 тикетов глазами и обнаружили: 68% закрываются обычным API-вызовом, ещё 14% — формой-визардом. А вот AI понадобился совсем для другого — кластеризация жалоб выявила бракованную партию товаров до того, как проблема стала массовой.

Воздействие генеративного ИИ на окружающую среду

Быстрое развитие и внедрение мощных генеративных моделей ИИ сопровождается последствиями для окружающей среды, в том числе увеличением спроса на электроэнергию и потребления воды.

Адам Зеве | MIT News

17 января 2025 г.

Можно ли научить нейросеть «думать» так, словно на дворе 1912-й или даже 1650-й год? Да, но для этих целей нужно не расширять обучающие датасеты, а... ограничивать их. Мы в Beeline Cloud решили поговорить о проектах, позволяющих погрузиться в прошлое с помощью LLM, — и какое применение они находят с точки зрения гносеологии и бихевиоральных наук. Также обсуждаем несколько открытых инициатив, в рамках которых развивают подобные LLM.