Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжаем знакомить читателей, молодых и немолодых специалистов в области наук о Земле, с новым перспективным стандартом работы с метаданными космической съемки, данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и другими результатами космической деятельности (РКД).

В предыдущей статье мы рассмотрели предпосылки для рождения нового стандарта и причины его стремительного развития. Привели примеры наиболее успешного внедрения STAC в таких глобальных каталогах космических продуктов и сервисов как Microsoft Planetary Computer, Eurac Research и Copernicus Data Space Ecosystem.

Продолжим погружаться в принципы взаимодействия со STAC и его структурами данных.

1.1. Контекст и вызов Современные большие языковые модели(LLM) совершили рывок в обработке естественного языка, приблизившись к человеческому уровню в задачах генерации и понимания текста. Однако за внешней убедительностью ответов скрывается одна большая и существенная проблема: LLM по своей природе всё также остаются «предсказателями» следующего токена, а не системами, построенными на формальной логике или чётких онтологических моделях. Это порождает парадокс: модели, способные вести глубокие дискуссии по сложным темам, могут формировать ложные выводы или выдавать противоречивые утверждения в одном ответе.

1.2. Суть проблемы: смешение абстракций и отсутствие внутренней дисциплины
Галлюцинация не являются основной проблемой, они лишь следствие. Основная причина в
систематическом нарушении согласованности между различными уровнями обработки информации. Это проявляется в нескольких ключевых типах логических сбоев, скрывающихся в архитектуре LLM:

· Фактическая несогласованность: Ответы модели противоречат проверяемым данным или её же собственным предыдущим утверждениям в рамках диалога.
· Логическая несогласованность: Нарушение базовых правил дедукции (например, признание истинности утверждений «А → Б» и «А», но отрицание «Б») или последовательности в цепочках рассуждений.
· Контекстуальная несогласованность: Неспособность сохранять все выводы и факты при генерации сложного ответа, что приводит к искажению или полной замене исходных условий.

Эти сбои — прямое следствие того, что в процессе генерации модель не различает в своей внутренней работе этапы извлечения и верификации сырых данных (факты), построения интерпретаций на их основе (анализ) и формирования окончательных выводов (синтез).

Все эти уровни смешиваются в едином потоке токенов, что делает процесс непрозрачным и непроверяемым. Как следствие, модель может начать рассуждение с одного набора предпосылок, а завершить его — с другим, неявно подменив их в процессе.

На протяжении всего существования программирования, считалось, что оно тяжело для освоения, и что на то чтобы овладеть им, нужно потратить много времени и сил на обучение, вплоть до нескольких лет обучения в ВУЗе. Но на самом деле сложность программирования обусловлена одной проблемой, которую не решило ни появление интернета с доступом к информации, ни Stackoverflow, где можно задавать вопросы, ни появление сред разработки (IDE) с их различными фичами, ни курсы "войти в айти за 9 месяцев", ни даже появление ChatGPT в 2022 году, которому можно задавать вопросы, и который и вовсе может "писать код за нас". Последнее создало у всех иллюзию революции, будто бы теперь любой желающий может создавать программы без знаний программирования, хотя в действительности их стало можно создавать без бюджета на программиста на начальном этапе. Если вы не знаете программирование, и программу для вас пишет ИИ, то вы заказчик, а не программист, и программу создаете не вы. А иначе бы и про заказчиков на фрилансе можно было бы сказать, что они они создают программы без знаний программирования при помощи исполнителей. А одного того, что нейросетям можно задавать вопросы, недостаточно, чтобы называть это образовательной революцией - это скорее эволюция того, что было раньше (гуглинг, Stackoverflow и т.д). Если какую революцию ИИ и совершил - так это производственную революцию. Но главную проблему, мешающую быстрому освоению программирования, он так и не решил.

А в чем состоит эта проблема и как она будет решена, пойдет речь в данной статье.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.

За 2025 год мы разработали несколько новых инструментов для операторов связи: они расширяют покрытие мобильной сети, помогают формировать тарифную сетку и защищают инфраструктуру. Также мы добавили функциональность, которая поможет администраторам телекомов автоматизировать управление инфраструктурой. 

Найти квалифицированного исполнителя для выполнения технически сложной задачи не так просто. Но практика показывает, что еще сложнее найти квалифицированного заказчика.

Эта статья — крик души Кирилла, основателя одной ИТ‑компании и руководителя подразделения в другой (обе специально не называю). Работал 20 лет в ИТ, писал код, управлял проектами, продавал, сделал пару ИТ бизнесов. Далее рассказ от его имени. 

Недавно я участвовал в круглом столе на тему «аналитики против искусственного интеллекта». Это обсуждение вдохновило меня на более предметный разговор о том, почему нейронные сети — это не противник, а полезный инструмент, который реально экономит время. Меня зовут Владимир Бурмистров, я главный системный аналитик в IT-холдинге Т1. В отрасли я уже 18 лет — застал и времена адаптации под Internet Explorer 6, и приход нейросетей. И я могу уверенно сказать: благодаря нейросетям я ускоряю свою работу примерно на 30%. Как именно? Давайте разбираться по порядку.

Привет! Меня зовут Виталий. \

Уже более 7 лет я помогаю внедрять IT-решения для бизнеса. Довелось пообщаться с разными компаниями, клиентами, пользователями, собрать интересный опыт. В этой статье вы найдете топ-5 low-code платформ для автоматизации бизнеса, а также мои мысли, наблюдения и опыт в части выбора такой платформы.

Чтобы задать уровень выдаваемой дичи сразу на весь 2026 год вперед, я написал эту замечательную статью.

Цифры взял из иследования Kapwing по самым высокооплачиваемым ИИ-инфлюренсам. Доходы от продажи своих товаров и рефералок не учитывали. То есть реальные доходы точно выше.

Тихо и незаметно вышел основанный на Ubuntu дистрибутив Linux Mint 22.3 «Zena».

В дистрибутиве используется ядро ​​Linux версии 6.14 и пакетная база Ubuntu 24.04 «Noble».

Дистрибутив относится к версии с долгосрочной поддержкой:

• будет получать обновления безопасности до 2029 года;
• до конца 2026 года будущие версии Linux Mint будут использовать ту же базу пакетов, что и Linux Mint 22.3;
• до конца 2026 года команда разработчиков не будет начинать работу над новой базой пакетов и будет полностью сосредоточена на текущей.

( читать дальше... )

>>> Release Notes

 mint

Я в IT с 2013 года. Последние 2 года активно развиваю AI-направление в DNA IT (AI Dev Team). Результат: клиенты всё чаще выбирают AI-отдел вместо традиционных команд разработчиков. Причина простая — быстрее (1-2 недели вместо 2-3 месяцев), дешевле (-80% затрат), качественнее (автоматизированные проверки).

Всё, о чём я пишу, — протестировано на реальных клиентских проектах. Никакой теории ради теории. Только практика.

Привет! В этой статье мы – Никита Сошин, Senior продуктовый дизайнер и Team Lead проекта, и Александра Дёмина, Senior продуктовый дизайнер – во всех подробностях расскажем о том, как evilUnion сделал перезапуск платформы цифровой патоморфологии и почему этот проект нельзя назвать обычным редизайном.

Довольно занятно получается, когда некоторое привычное физическое явление оказывается вдруг… несуществующим. Точнее, лучше будет сказать, что оно есть и мы с ним вполне взаимодействуем, но по своей природе оно скорее иллюзорно. В физическом смысле оно как тень от дерева в солнечный день.

На удивление, подобных явлений науке известно довольно много. Обычно в этих случаях проявление природы или эффекта не будет фундаментальной сущностью. Оно лишь будет вытекать из работы других взаимодействий. И, пожалуй, самое удивительное тут – магнитное поле.

За годы разработки приходит понимание, что происходит в тех или иных сервисах, когда они тормозят, лагают, выдают «неожидаемое» поведение. В данной статье хочу рассмотреть проблему неправильного использования алгоритмов и архитектурных решений с бытовой, общечеловеческой стороны.

Рассказываем, как прошла вторая половина декабря 2025 года и начало 2026-го в русскоговорящей игровой индустрии. В нашем дайджесте вас, как всегда, ждут свежие анонсы, подробности о новых проектах, а также важная информация из пресс-релизов ожидаемых игр.

Петровская эпоха это окно в Европу, бритые бороды и... распил госзаказов и время где государственные деньги лились рекой, а система контроля создавалась буквально на коленке.

Наш царь запустил самый масштабный нацпроект в истории.
Он быстро строил флот, целую столицу С НУЛЯ и армию одновременно.
Бюджет и наличность с ликвидностью была в дефиците, а законы писались прямо по ходу.

В этой статье мы обсудим как пилили бюджет при Петре I

Трой Соботка, Автор Filmic и AgX, пишет в прологе к «The Hitchhiker's Guide to Digital Colour»: «Эта серия статей поможет вам, создателям изображений, выжить в мире, полном чепухи, касающейся цифрового цвета. Если вы запутались в цифровом цвете, это не ваша вина» Через цепь фундаментальных вопросов Соботка заставляет читателя отказаться от интуиции и принять суровую правду: цвет — это не про ощущение, а физика, математика и договорённости.

Это не дословный перевод, а интерпретация (хоть и близкая к оригиналу) в стиле Дмитрия Гайдука. И Соботка, и Гайдук работают в «низкой стилистике», превращая сложное в доступное. А формат вопросов‑ответов как из индийских притч, где каждый следующий вопрос углубляет понимание предыдущего. В эту статью вошли первые 10 вопросов, а всего их на данный момент 37.

Эта статья — подробный разбор тестового задания на позицию PHP-разработчика, которое мне пришлось выполнить в краткие сроки из-за приближающей сессии. Я расскажу, с какими трудностями столкнулся, будучи студентом и новичком в веб-разработке, как построил архитектуру проекта «Школьные консультации» и что из этого вышло. Если вам интересен взгляд «с первоначального этапа» на классическую задачу или вы хотите узнать, чем всё кончилось, или у вас был похожий опыт (о котором вы хотели рассказать), то добро пожаловать.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Представьте, что вы играете в дартс. Сначала ваши дротики разлетаются по всей мишени, но с каждой попыткой вы постепенно приближаетесь к заветному центру. Человек интуитивно понимает, что нужно скорректировать бросок: сильнее, выше, левее или правее. Примерно так же работает и алгоритм машинного обучения. Только вместо интуиции там есть функция потерь.

Сегодня поговорим об этой функции, попробуем в ней разобраться и понять, как же алгоритм понимает, что он ошибся. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю к своему повествованию.