Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавние исследования намекают, что большие языковые модели (LLM) становятся всё лучше в предсказании будущего. И хотя меня это не удивляет, я скептически отношусь к тому, что их успехи смогут превзойти лучшие человеческие прогнозы. Я уж точно не ожидаю, что LLM смогут предсказать траекторию человеческой истории с точностью физика.

Причина в том, что наблюдения LLM фундаментально ограничены анализом языка. И, как я покажу, этого недостаточно для надёжного долгосрочного прогнозирования.

Давайте предположим, что мы уже подготовили оценку проекта и впереди ее защита. В идеале, чтобы защита прошла максимально гладко, ее должен предварительно проверить опытный и независимый эксперт, чтобы выявить ошибки, пропущенные требования, непонятные места, риски и другие слабые моменты. Сегодня эту роль может выполнить искусственный интеллект: он способен проанализировать структуру оценки, подсветить проблемные зоны и указать на то, что требует дополнительного внимания.

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Ключевые решения и вызовы отрасли обсудили на московском форуме

3 декабря 2025 года в инновационном кластере «Ломоносов» МГУ состоялся масштабный форум «Технологии нового времени», посвященный модернизации промышленности следующего поколения. Мероприятие, объединившее представителей власти, бизнеса, образовательной сферы, ключевых институтов развития и научного сообщества, стало площадкой для подведения предварительных итогов и обсуждения траекторий Национальных проектов 2025 года.

Компания xAI представила результаты 24-часового внутреннего хакатона, на котором команда разработчиков создавала прототипы на базе Grok - AI-модели, тесно интегрированной с платформой X. Формат был простым: сутки непрерывной работы и полная свобода экспериментировать с агентами, обработкой данных и интеграциями. Но именно эта «сжатость» хорошо показала, как быстро Grok превращается в инструмент для прикладных задач, а не просто чат-модель.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: РКН заблокировал FaceTime, Snapchat и Roblox, безвиз с Китаем и Саудовской Аравией, Россию внесли в черный список отмывания денег ЕС, в Южной Корее взломали домашние камеры наблюдения, Твиттер Маска оштрафовали в Европе, а также слухи о «чесночной» модели от OpenAI.

Влияние информационной безопасности на производственные процессы часто недооценивается. Даже корректно сформулированные требования могут привести к росту времени реакции, усложнению поддержки и увеличению стоимости эксплуатации, если внедрять их без учёта особенностей АСУ ТП.

Эта статья предлагает системный взгляд на взаимодействие ИБ с инженерами: какие решения помогают, какие — создают дополнительные риски, и как выстроить баланс, который реально повышает устойчивость производства, а не снижает её.

Много лет пользовался проектом https://github.com/antirek/alarmo для отправки сообщений с идентификацией по номеру телефона в viber и telegram. Но современные реалии диктуют новые условия и пришлось потратить время чтобы сделать аналогичное решение для нового мессенджера MAX. В текущем моменте регистрация ботов доступна только для корпоративного сегмента, но я думаю это не проблема.
Готового решения я не нашел, поэтому сделал на коленке свое, буду надеяться что кому-нибудь поможет и пригодится. Как поставить Docker и Docker-compose я думаю каждый найдет в интернете, а вот с новинкой в виде MAX пока информации маловато.

На связи Анатолий Шостак. Я стартап-валидатор. Человек, который хладнокровно проверяет бизнес-идеи на прочность. Но этот кейс особенный. Здесь я чуть снова не попал в эмоциональную ловушку, в которую попадают 90% фаундеров - влюбился в свой продукт.

Это история о том, как желание сделать мир лучше столкнулось с суровой реальностью рынка, и почему умение вовремя остановиться - это тоже победа.

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы судить о правильности рассуждений нейросети лишь по ее финальному ответу, исследователи научились заглядывать внутрь ее механизма «внимания» и находить там скрытые паттерны, отвечающие за проверку логики. Этот подход, названный QK-score, позволяет с высокой точностью определять, следует ли модель законам логики на каждом шаге своих рассуждений, делая ее работу более прозрачной и надежной. Результаты исследования, открывающие путь к созданию более предсказуемого и безопасного ИИ, были приняты на main track of EMNLP 2025, и опубликованы в виде препринта на портале arXiv.

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа.
Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

Вам нужно подготовить текст (программу или статью), вы профи и прекрасно знаете как это делать, но в голове хаос из мыслей и гнетущее чувство сомнения. Силы тратятся на борьбу с самим собой, на то что бы вернуть свое внимание к предмету задачи после того как поймал себя на том, что снова отвлекся на какую-то ерунду — это мое личное ощущение при проживании прокрастинации. Если у вас ощущения проблемы совпадают, то есть шанс, что решение вам тоже подойдет.

Всё, что вам нужно знать, умещается в три шага. Не читайте дальше, пока не выполните их мысленно для своей текущей задачи.

Алгоритм «Установка якоря»:

Продолжаем публикации из серии «математическое моделирование для самых маленьких». В предыдущих статьях мы показали, как из погони волка за зайцем можно получить формулы для систем наведения противоракетной обороны.

Там очень подробно описано как, зная скорость объекта, можно рассчитать траектории движения различных объектов в пространстве.

 https://habr.com/ru/articles/878168/

В этот раз мы займемся исследованием траектории движения космических ракет.  Сравним формулу Циолковского с законом Ньютона и рассчитаем отправку груза на орбиту земли одноступенчатой ракетой, и двухступенчатой. И все это – в рамках курсов школьной физики и математики с помощью структурного моделирования.

В предыдущей статье я рассматривал различные способы организации стековых корутин в языке Си. Эти сопрограммы имели чисто учебное значение так как вряд ли кто-то будет создавать генераторы последовательностей при помощи сопрограмм. Сегодня рассмотрим как писать стектовые корутины на С++ и создадим на их основе tcp сервер, обрабатывающий запросы от клиентов на основе опроса событий с использованием API мультиплексированного ввода-вывода epoll. Данная тема, на мой взгляд, является ключевой для понимания того, как функционируют современные серверные приложения, написанные при помощи таких библиотек как Boost Asio.

В первой части мы создавали простого бота для управления одним сервером. Во второй — учили его измерять скорость и обновляться. Казалось бы, задача решена? Как бы не так.

В этой статье я расскажу, как проект VPS Manager перерос статус «скрипта для себя» и превратился в полноценную асинхронную платформу с Web-админкой, поддержкой Docker-кластера и базой данных SQLite. Встречайте версию 1.13.0.

Иногда один документ скрывает в себе гораздо больше структуры, чем видно на первый взгляд. Со временем я заметил, что если разобрать его онтологически, он перестаёт быть текстом и превращается в сеть смыслов. Для меня это уже давно не эксперимент, а обычный рабочий процесс: беру документ, запускаю OntoLex — и провожу свой семантический ритуал. Презентация раскладывается на страницы, страницы — на термины, термины — на связи, и в итоге документ растворяется в графе, оставляя после себя живую модель знаний.

Это вторая часть цикла публикаций, где мы говорим не о теории искусственного интеллекта, а о суровой реальности его внедрения в бизнес. В первой части мы обсуждали стратегические ловушки, а теперь настал черед уровня данных, который оказался для нас минным полем.

Недавно на Хабре появилась функция "Объяснить код с SourceCraft", реакция на которую была неоднозначна из-за довольно странного решения сделать эту функцию обязательной, а не опциональной. Мусолить эту тему особо желания нет, а вот пройтись по существу хотелось бы, потому что как мы все знаем LLMки довольно хороши в коде, который уже миллион раз был выложен в открытый доступ, но вот со всякими редкими штуками есть проблемы, а еще они позвиздеть любят. В этой статье распишу как я прошёлся по сниппетам кода в двух своих статьях на хабре, попросил SourceCraft пояснить сломанные варианты этих сниппетов, и что из этого вышло. Спойлер: результат лучше, чем я предполагал, штука определённо полезная если использовать с умом.

Я пришла в компанию, где системный анализ «формально был», но по факту системные аналитики жили отдельно от разработки и продукта. Итог был предсказуем: аналитики писали ТЗ, которые никто не читал, разработчики ходили к бизнесу напрямую, интерпретировали хотелки «как поняли», в систему прилетали костыли, странные обходные пути и тонны лишней логики, а в прод выкатывалось то, что скорее напоминало мем с качелями «что хотел заказчик — что в результате получилось».

Всем привет! Давно хотел собрать пост по структурам данным, которые есть в C++ и кратенько описать преимущество каждой из них.
В первой итерации статьи начнем с тех, что есть в стандартной библиотеке STL.

Начнем с того, что структура данных — это формальный способ организации и хранения информации в памяти компьютера, который определяет, как данные располагаются, как к ним обращаются и какие операции над ними выполняются наиболее эффективно.
Выбор структуры данных напрямую определяет производительность программы.
Если операция выполняется миллионы раз в секунду — даже незначительное отличие во времени вставки или доступа может стать решающим.

Стандартная библиотека C++ (STL) предоставляет широкий набор структур данных, каждая из них решает определённый класс задач: от линейного хранения элементов до ассоциативных структур с поиском по ключу.
В этой статье мы кратко рассмотрим основные контейнеры, их внутреннюю организацию и типичные сценарии применения.