Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Более половины врачей, опрошенных в восьми различных регионах, в случае столкновения с запущенным раком или болезнью Альцгеймера рассмотрели бы возможность эвтаназии для себя.

Этот вывод сделан на основе нового международного исследования, которое выявило резкие различия в предпочтениях врачей в отношении конца жизни в зависимости от места их работы.

В исследовании, опубликованном в Journal of Medical Ethics, приняли участие 1157 врачей из Северной Америки, Европы и Австралии. В результате сложилась сложная картина того, как местное законодательство влияет на личные медицинские решения — даже среди тех, кто посвятил свою жизнь лечению других людей.

Когда у меня появилась теплица, первым желанием было автоматизировать всё, что можно: контроль температуры, управление вентиляцией, полив, освещение. Готовые решения либо стоят дорого, либо замкнуты в экосистеме одного производителя, либо не дают нужной гибкости. Поэтому я решил создать собственную систему по автоматизации управления процессами в теплице. Также у меня было много бесхозных контроллеров ESP8266/ESP32, которые нужно было куда‑то «пристроить».

В этой статье расскажу о концепции проекта, его архитектуре и обзорно покажу веб-интерфейс. В следующих частях разберу каждый компонент подробнее.

Худшая новость для многих SaaS‑команд в ближайшие годы (думаю, уже в этом году заметим) пользователь может перестать пользоваться вашим приложением, но продолжить пользоваться вашим сервисом.

Еще недавно цифровой продукт был устроен предельно понятно. Компания делала приложение, проводила продуктовые исследования, проектировала пользовательские сценарии, раскладывала кнопки, экраны, роли и ограничения. А пользователь либо принимал эту логику, либо уходил.

То есть сама модель была такой:
«Вот наш интерфейс. Вот наш сценарий. Пользуйтесь так, как мы задумали».

Эта модель не исчезнет завтра. Да и на текущий момент она устраивает болшинство пользователей, благодаря сформировавшейся десятилетиями потребительской привычке «используй что дают». Но именно сейчас она начинает терять монополию, потому что между пользователем и сервисом появился новый слой – агенты. Не просто чат-боты, которые подсказывают, а инструменты, которые уже умеют искать данные, ходить по сайтам, нажимать кнопки, связывать сервисы между собой и выполнять цепочки действий. OpenAI вывела Operator как браузерного агента, Anthropic продвигает Computer use и MCP, Microsoft на Build 2025 прямо говорит об open agentic web, а OpenAI отдельно документирует работу с remote MCP servers и коннекторами для доступа к внешним сервисам. 

И вот здесь начинается главное изменение – раньше продуктом был интерфейс, теперь продукт всё чаще смещается в три других слоя:

API OpenAI лёг — что делает ваш агент? Circuit Breaker, Graceful Degradation и 5 уровней деградации. Код на Python + чеклист вопросов подрядчику.

Литература переживает структурный сдвиг. В этом материале мы исследуем кризис доверия между писателем и читателем. Обсудим появление движения Noaicore и к чему ведет «смерть автора». Кто такие «кентавры» и почему борьба за текст, похоже, уже проиграна. 

Давайте проведем мысленный эксперимент. Вы прочитали книгу, и она вам понравилась. Это хороший роман, который вы давно искали. Вы поддержали его монетой и навязчиво рекомендовали близким. Ваши знакомые, доверившись, погружаются в чтение. Проверяя почту, вы обнаруживаете персональную скидку на новинку от похожего автора. Ссылка ведет на booksby.ai (это ироничный манифест, но он хорош для примера).

В этот момент вы осознаете: все ваше чтиво — от обложки и слов «посвящается <женское_имя>» — было сгенерировано. Что вы чувствуете?

Экспортная составляющая нашей страны крайне важна для экономики. Что именно продаем и как этот поток превращается в рублевую выручку внутри страны.

В долларах экспорт - это внешний контур: платежный баланс, импорт, давление/поддержка курса.

В рублях экспорт - это внутренний контур: выручка компаний, налоговая база, инвестиции, способность покупать оборудование и компоненты.

Предлагаю посмотреть на экспорт комплексно - сначала доллары, потом рубли, потом структура экспорта и возможные сценарии.

Я регулярно разбираю такие темы в своём Telegram-канале, если вам интересно глубже понимать аналитику и экономику и рынок труда, там регулярно выходят короткие заметки и практические примеры.

После того, как вы настроили rexglue (https://habr.com/ru/articles/1002640/), можно переходить к следующему этапу.

Скачиваем iruka-demo, демо-версию с дельфином https://github.com/rexglue/demo-iruka

Если раньше мы видели тысячи танцев в Tik‑Tok от людей, пытавшихся повторить тренды, то сегодня мы видим десятки тысяч их AI‑версий. Когда человек видит чью‑то точную копию, которая двигается как профессиональный хореограф или превращается в робота на ходу — он останавливается. Это банально цепляет глаз лучше, чем любой фильтр.

Но рынок Motion Transfer (переноса движения) — это минное поле. Наверняка, многие потратили больше времени на изучение вопроса, чем на какой‑то танец в реальной жизни. Учитывая популярность вопроса, мы решили рассказать как повторить танец из Tik‑Tok с помощью нейронок, и как обойти все трудности, с которыми Вы может столкнуться в процессе — от сложных интерфейсов до невозможности оплаты. 

Не судите строго, первая статья все таки, буду рад комментариям)

Шел 2024 год, работал на тот момент в одном довольно известном интернет-магазине Fullstack PHP разработчиком, работал как самозанятый.

В моменте понял что больше как самозанятый работать не хочу, приступил к поиску вакансий с возможностью официального трудоустройства.

Оказалось что в том году устроиться официально было довольно ещё тем испытанием, большинство компаний предлагали как ИП, с довольно неплохими вилками, но плюшки в виде ИТ-ипотеки и стабильности привлекали меня на тот момент сильнее)

Собеседование за собеседованием, и, "о чудо!", получил подходящий мне оффер, устраивала и сумма, и работа в большой продуктовой компании которая входила не в мене крупную группу компаний, и главное официальное трудоустройство.
Спойлер: на тот момент я не представлял что это выйдет мне боком)

Проект был стартапом, всё шло супер: задачи лились рекой, зарплата приходила вовремя.

Несмотря на то что это был стартап - каким-то боком предыдущие разрабы успели накопить легаси, но меня он не пугал, с ним я удачно справлялся - параллельно новым фичам рефакторил и старый код.

Зачаток того что будут проблемы появился ещё в ноябре 2024 года, я заметил странную тенденцию что начали уходить разработчики, девопс, да и некоторые смежные кадры. Я там отработал на тот момент в районе полугода. Компания отделилась от группы компаний. На тот момент я ещё не понимал насколько сильно это скажется на будущем.

Для меня ничего не поменялось: задачи были, зарплата платилась. А что ещё надо?

Создать реплику PostgreSQL на базе в 1 TiB — задача, где быстро выясняется, что NVMe и сеть в 75 Гбит/с сами по себе ничего не гарантируют: упираешься в инструмент, который копирует данные в один поток. В статье разбираемся, как обойти этот потолок с помощью pgBackRest и параллельной передачи, какие настройки реально влияют на скорость, где легко потерять порядок величины на «мелочи» вроде хранилища под spool, и почему в PostgreSQL 18 внезапно стало лучше — но недостаточно.

Идея сделать мобильное приложение у меня была давно. Это была своего рода идея фикс – решить свою собственную рабочую боль. Боль малоподвижности в течение рабочего дня.

С возрастом я стала замечать, что режим «не спать ночами, где-то гулять, а потом с утра бахнуть стаканчик кофе и продолжать работать как ни в чём не бывало» больше не работает. После 30 лет тело стало очень быстро напоминать о себе.

Если я плохо поспала или недостаточно двигалась несколько дней подряд, энергия падала стремительно. Уже после обеда я начинала думать о том, как дожить до вечера. А после понедельника – как дожить до выходных. Качество жизни стало от этого страдать.

Если в твоей жизни есть что-то кроме работы, то на это часто просто не остаётся сил. В лучшем случае хватает ресурса только на работу. В худшем – не хватает даже на неё, и приходится дотягивать на морально-волевых и кофе. К вечеру состояние «ватки»: диван, сериал, чипсы – и это весь дофамин, на который остаются силы и желание. 

А если к этому добавляется еще и выгорание, как было в моем случае, то состояние энергичности вообще становится забытым явлением, а каждый день похож на уговоры самой себя хотя бы что-то сделать.

Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь. Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем).

В этой статье покажем результаты сравнения разных методов обработки видео (гистограммы, Фурье, структурной похожести, ML-модели) и TAPe в задаче сегментации видео. TAPe в области компьютерного зрения - это Майк Тайсон и/или Майкл Джордан среди любителей (хорошо, еще не Майк Тайсон, но уже вполне себе Рокки Бальбоа). На фоне методов Теории даже супер прокаченные модели на стероидах растерянно сидят в углу ринга. (Ладно, пока что это все влажные мечты, мы даже еще не вышли толком на ринг; но, как мы помним, главное – это величие замысла).

Еще не купили курсы по промпт‑инжинирингу? Хорошо, тогда подписывайтесь на наш БЕСПЛАТНЫЙ канал «NH | Новости технологий» в Telegram, где мы делимся БЕСПЛАТНОЙ информацией по ИИ, и давайте разложим по полочкам, как управлять движением камеры при генерации видео. 

Да‑да. Это тот самый «пульт управления», который превращает хаотичную генерацию в осознанный кадр. Это — фундамент для работы с вектором движения в Text‑to‑Video и Image‑to‑Video моделях.

Коротко: я не стану тратить свое и ваше время на тестирование Deepseek, Qwen или Jasper AI… Зачем, если всем очевидно, что GPT пишет тексты лучше в 9 из 10 случаев за исключением узких задач типа SEO‑копирайта и так далее. Меня больше интересует: у какой нейронки больше потенциал, если ее правильно настроить. Да‑да, обучить! 

Для этого мы сразу берем лидеров с точки зрения написания разных текстов: стихов, эссе, книг, лонгридов, рефератов, рекламы и так далее:

Причины провалов ваших проектов, нездоровая коммуникация в команде, изменения в PMBOK, матрица Эйзенхауэра, ИИ-камуфляж и всё интересное, что писали за последние 2 недели про управление проектами. Мы прочитали все публикации и выбрали для вас самые крутые и полезные. Читайте, сохраняйте и применяйте!

В последнее время из общего ИИ-пузыря выделилось несколько хайповых тем:

• автономные ИИ-агенты и другие инструменты, которые якобы помогают человеку выполнять рутинные задачи и экономить время (это обман, на самом деле всё наоборот: загруженность человека с ИИ сильно возрастает — увеличивается интенсивность труда, усталость, риски выгорания и требования к производительности),
• частные облака для «локального» инференса,
• децентрализованный ИИ, который будет работать на компьютерах пользователей.

С агентами всё понятно, а вот частные облака и P2P-суперинтеллект можно рассмотреть внимательнее.

Кратко: готовиться к собеседованию скучно и страшно.

Я сделал симулятор, где вы проходите три уровня интервью как квест: отвечаете на вопросы по реальной вакансии, AI оценивает ответы, а ваши HP и урон по «боссу» зависят от качества ответов. Плюс артефакты, ранги, достижения и подробный отчёт, которым можно поделиться с рекрутером. Рассказываем, зачем это нужно, как устроено под капотом и почему хочется играть снова.

Год назад я приобрел ноутбук категории Copilot+ PC с процессором AMD Ryzen AI 9 HX 370. Тогда такие устройства были в новинку, да и сейчас не сильно распространены. Прошло достаточно времени и теперь хочу рассказать о том, что из себя представляют устройства такого типа.

Статью можно разделить на две части. Сначала расскажу об опыте использования Copilot+ PC и его функций в рамках Windows 11, а потом углубимся в NPU, разберемся что оно из себя представляет и даже проведем тестирование с запуском LLM.

Сегодня технологический мир обсуждает не очередную большую языковую модель, а микроскопическое насекомое в виртуальной среде. 6 марта 2026 года стартап из Сан-Франциско Eon Systems объявил о создании первой в мире полноценной эмуляции мозга плодовой мушки (Drosophila melanogaster), подключенной к физически симулированному телу. Загруженный в компьютер коннектом из 125 тысяч нейронов и 50 миллионов синапсов начал самостоятельно управлять виртуальным телом в гравитационной среде, совершая осмысленные движения — от ходьбы до умывания — без единой строчки кода, предписывающей ему, как именно нужно двигаться.

Эмуляция мозга дрозофилы в физическом симуляторе

Успешные модели поддержки DeepTech всегда начинаются с цели: у NASA — снизить стоимость доступа в космос, у DARPA — создавать технологии, которых ещё не существует, у ESA — встроить космос в экономику, у Китая — обеспечить технологическую независимость.

В 2008 году SpaceX была на грани банкротства: три неудачных запуска подряд, последние деньги. И тут NASA заключает контракт… на то, что они ещё не сделали. Это и есть «модель COTS» — и это ключ к тому, как государства выращивают DeepTech.

Не грантами ради галочки, а системой, где государство становится первым клиентом, а не конкурентом.

Почему у нас ничего подобного нет — и что можно сделать?