Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте мир, где ваш смартфон не просто запускает нейросеть — он становится частью глобального вычислительного мозга. Мир, где беспилотный автомобиль обрабатывает данные не в далёком облаке, а в динамической сети соседних машин и дорожной инфраструктуры. Мир, где умный завод принимает решения не централизованно, а через коллективный разум тысяч датчиков и роботов, обменивающихся нейронными активациями в реальном времени.

Это не сценарий далёкого будущего — это насущная потребность сегодняшнего дня. Пока гиганты ИИ соревнуются в создании всё более крупных моделей с триллионами параметров, реальный мир сталкивается с жестоким парадоксом: самые продвинутые системы искусственного интеллекта оказываются беспомощными там, где они нужнее всего — на периферии, в условиях ограниченной связи, скудной энергии и жёстких требований к задержкам.

В прошлом квартале я внедрил Microsoft Copilot для 4000 сотрудников.

$30 за место в месяц.

$1,4 миллиона в год.

Я назвал это "цифровой трансформацией".

Совету директоров понравилась эта формулировка.

Они одобрили за одиннадцать минут.

Никто не спросил, что это вообще будет делать.

Включая меня.

Я всем говорил, что это "увеличит продуктивность в 10 раз".

Это не реальная цифра.

Но звучит как реальная.

HR спросил, как мы будем измерять это увеличение в 10 раз.

Я сказал, что мы "задействуем аналитические дашборды".

Вопросы прекратились.

Три месяца спустя я проверил отчёты по использованию.

47 человек открывали его.

12 использовали больше одного раза.

Один из них — это я.

Я использовал его, чтобы пересказать письмо, которое мог прочитать за 30 секунд.

Это заняло 45 секунд.

Плюс время на исправление галлюцинаций.

Но я назвал это "успешным пилотом".

Успех означает, что пилот не провалился явно.

Финдир спросил про ROI.

Я показал ему график.

График шёл вверх и вправо.

Он измерял "AI-enablement".

Я эту метрику придумал.

Он одобрительно кивнул.

Теперь мы "AI-enabled".

Я не знаю, что это значит.

Но это есть в нашей инвесторской презентации.

Старший разработчик спросил, почему мы не используем Claude или ChatGPT.

Я сказал, что нам нужна "энтерпрайз-безопасность".

Он спросил, что это значит.

Я сказал "комплаенс".

Он спросил, какой именно комплаенс.

Я сказал "все виды".

Он выглядел скептически.

Я назначил ему "встречу по развитию карьеры".

Вопросы прекратились.

Microsoft прислала команду для кейс-стади.

Они хотели представить нас как историю успеха.

Большие компании нацелены на Процесс и совершенно не работают на Результат, это их и губит.

1.Специфика больших компаний.

Всем известна фраза: «Слишком большие, чтобы разориться». Но слишком быстрые изменения мира и рынка могут свести на нет те преимущества, что казались раньше абсолютными.

Неоспоримое преимущество - размер и финансовая подушка может иметь для больших компаний обратный эффект, то есть сделать их неконкурентоспособными на рынке. Такое становится возможным из-за специфики их корпоративной культуры.

Основная проблема больших компаний, которая в конечном итоге может их погубить – это чрезмерная увлечённость процессами, так, что результат теряется из виду. Конечно, регламенты и политика - это именно то, что делает компанию уникальной и выделяет ее на рынке, для клиентов в том числе. Но когда регламенты становятся важнее результата, то это приводит к потере эффективности, к финансовой и креативной деградации.

2. Последствия специфики деятельности больших компаний.

Нацеленность на Процесс, а не на Результат ведет и к отбору соответствующего персонала. А люди, которым важен только Процесс, как правило, некреативные и ничего не создают, это их ключевая особенность. HR больших компаний отсеивают всё нестандартное, необычное, что не укладывается в рамки. Такая внутренняя селекция, как ни странно, особенно отчетливо проявляется в самых передовых и по определению креативных IT компаниях. Именно поэтому ничего по-настоящему прорывного эти гиганты с их гигантскими департаментами создать не могут. В итоге для того чтобы получить новый продукт, им приходится покупать стартап, то есть маленькую компанию, нацеленную на Результат. Кстати, значительное развитие института бизнес-ангелов и венчурного инвестирования, вероятно, тоже является следствием невозможности создания креативных продуктов внутри больших компаний, вся надежда на стартапы.

Надеюсь, этот материал вам никогда не понадобится. А если понадобится, то вы уже преисполнились проблемой и полны решимости ее исправить!

Вкратце, новые таймзоны не распознаются старыми библиотеками, а это чревато ошибками и неожиданностями.

Обсудили с @darksnake ход развития open source-хаба — его инициативы, реализующей новую модель сотрудничества на базе индустриального опенсорса. Получился объемный, но продуктивный разговор с полезными инсайтами по теме.

Привет! Работа над ядром поисковика rats-search продолжается. Новая версия библиотеки librats (v0.5.3) приносит важные архитектурные улучшения для построения распределенных сетей в условиях NAT и блокировок.

Ключевые изменения:

Унифицированный API (FFI): Завершена интеграция с Node.js. В отличие от фрагментированных реализаций libp2p, librats предоставляет идентичный набор функций для C++, Python, Node.js и Android через FFI.

Эффективный DHT:

Реализован алгоритм Spider для прибегания с сбора announce.

Добавлена поддержка branch-factor и маршрутизации на основе задержек (RTT-routing).

Персистентность: Routing-таблицы сохраняются при перезапуске, что критически важно для связности сети в сложных сетевых условиях.

BitTorrent: Значительный рефакторинг и оптимизация модуля.

Платформы: Windows (x64), Linux (x64), Android (32/64), macOS (x64).

Я большой фанат ноутбуков и любых схожих с ними устройств. В моей небольшой коллекции есть самые разные модели: с десктопными Pentium 4, с дискретными GPU от S3 Graphics и даже парочку «отвальных» ноутбуков с MXM-видеокартами. Однако одна модель особенно выделяется — ведь Compaq M300 был не только мощным и при этом компактным ноутбуком родом из 1999 года, но ещё и игровым — благодаря дискретной графике от ATi. Как выглядел игровой ноутбук из 90-х, что у него было внутри, на что он был способен и для чего он мне нужен в 2025 году — читайте в сегодняшней статье!

Я — Зимин Дмитрий Александрович, заведующий отделением пластической хирургии клиники КЛАЗКО. Пациенты всё чаще спрашивают меня, как именно искусственный интеллект оценивает симметрию и можно ли доверять таким алгоритмам. И за этим всегда слышен второй вопрос: «А вы сами этим пользуетесь?».

ИИ-инструменты проникли практически в каждую сферу жизни, в этом контексте интерес пациентов понятен. Трендом этого года в соцсетях на Западе и в России стали «калькуляторы пропорций лица», которые могут якобы объективно оценить привлекательность на основе строения костной структуры.

О популярности таких инструментов говорит и то, что их советует зарубежный Vogue для подбора идеальной челки к определенной форме лица. Вариантов использования ИИ для стандартизации красоты – сотни, но и вопросов появляется не меньше. Насколько бы вы доверяли этим результатам? И насколько этично то, что обученный на «идеале» ИИ судит внешность людей?

Важно сразу обозначить позицию. Я внимательно слежу за развитием AI, анализирую новые решения и постепенно интегрирую их в работу, но не «падаю в омут с головой». Для меня искусственный интеллект — это инструмент, а не заместитель хирурга. Он может усилить наше видение, но не заменить ни клинический опыт, ни ощущение красоты, ни живой диалог с пациентом.

В этой статье я разберу, как устроены современные подходы к морфометрии лица, где AI действительно помогает, а где его возможности ограничены — в том числе из моего практического опыта.

В этой части (первая тут) мы поговорим о структуре Go-программы с использованием ассемблера, о хитростях макросов. Будем писать дальше нашу ассемблерную функцию.

Производительность СУБД — ключевой фактор , однако спонтанные проверки часто искажают реальную картину. PG_EXPECTO — это не просто набор скриптов, а чёткая методология, превращающая анализ PostgreSQL из хаотичного поиска проблем в структурированный, воспроизводимый эксперимент. 

Задача

Используя классическую задачу о влиянии значения параметра shared_buffers на производительность СУБД, подготовить и протестировать общую методологию проведения экспериментов по анализу производительности СУБД PostgerSQL c использованием нейросети для анализа статистических данных, собранных комплексом pg_expecto в ходе нагрузочного тестирования.

Кометная опасность, эксплуатация астероидов, космическое сырьё — эти концепции давно перекочевали из научной фантастики в сферу стратегического планирования ведущих космических держав. Однако между громкими заявлениями и реальными технологиями лежит пропасть, преодолеть которую можно лишь годами исследований и разработок. Наиболее объективным свидетельством таких работ служит патентная деятельность. Анализ российских патентов за последние два десятилетия позволяет не только оценить научно-технический потенциал страны в этой области, но и чётко выделить три главных вектора приложения сил: фундаментальное изучение, планетарная защита и будущее ресурсное освоение. Об этом мы и расскажем в нашем материале.

В 1974 году Тед Нельсон явил миру литературного кентавра — книгу, столь же эксцентричную, как и ее создатель. Чтобы оплачивать счета, Нельсон вынужденно читал лекции по социологии в Иллинойсском университете — хотя в душе был технологическим Че Геварой. Еще в свингующие шестидесятые он родил идею «гипертекста» — системы, связывающей документы невидимыми нитями, и окрестил ее «Проектом Ксанаду». Проект, правда, походил на линию горизонта — прекрасен, грандиозен, но вечно в стадии «почти готово».

Нельсона терзала одна несправедливость. Его коллеги-радикалы смотрели на компьютеры с суеверным ужасом — как средневековые крестьяне на алхимиков. Для бунтующей контркультуры тогдашние ЭВМ казались железными церберами. Нельсон не спорил: да, сейчас эти машины используют жестоко. Но в них он видел не кандалы, а ключ от темницы.

Подобрали примечательные материалы из хабраблога Beeline Cloud и нашей площадки для обмена опытом между ИТ-специалистами — «вАЙТИ».

В подборку вошли материалы об устройстве стандартов и авторского права, open source в России и мире, ИБ, а также подходах к построению инфраструктуры.

Послезавтра, 15 декабря, выходит n8n 2.0. Обновляется он, кстати, достаточно часто. В этом материале я описал безопасный способ обновления при использовании Docker с сохранением данных. Расскажу в том числе как обновится не только на стабильную версию, но и на beta/preview(если вдруг есть желание посмотреть, что станет доступно в ближайших обновлениях). Инструкция актуальна для n8n, развернутого через docker.

Всем привет!

Пока из каждого утюга рассказывают о различных ИИ-инструментах, агентах и прочих радостях упрощающих жизнь, я хочу рассказать о 11 незаслуженно потерянных фичах в недрах Chrome Devtools. Про фишки ИИ в DevTools рассказывать не вижу смысла, так как в нашем регионе они пока не работают.

Кстати, первая часть тут - тык.

Погнали!

Это статья из официального блога OpenAI, но подход меня так зацепил, что решил перевести для всех. Я тоже часто переношу веб-приложения на мобилки примерно таким же способом и было очень здорово увидеть такой же подход (архитектура+рабочее_приложение-как-пример) у по сути создателей сильного AI. Пишу про разные похожие интересные вещи тут

В ноябре мы представили миру приложение Sora для Android, предоставив любому пользователю с Android-устройством возможность превращать короткие текстовые промпты в живые видео. В день запуска приложение заняло 1-е место в Play Store. За первые 24 часа пользователи Android сгенерировали более миллиона видеороликов.

За этим запуском стоит история: первая версия продакшн-приложения Sora для Android была создана всего за 28 дней благодаря тому же агенту, который доступен любой команде или разработчику – Codex.

С 8 октября по 5 ноября 2025 года небольшая команда инженеров, работая бок о бок с Codex и израсходовав примерно 5 миллиардов токенов (вау), провела Sora для Android от прототипа до глобального запуска. Несмотря на скорость разработки и масштаб, приложение демонстрирует показатель стабильности (crash-free) 99,9% и архитектуру, которой мы гордимся. Если вам интересно, использовали ли мы какую-то секретную модель – нет, мы использовали раннюю версию модели GPT-5.1-Codex, ту самую, которую любой разработчик или компания могут использовать уже сегодня через CLI, расширение для IDE или веб-приложение.

В данной статье рассматриваются основные виды тестирования, включая юнит-тестирование, интеграционное тестирование и энд-ту-энд (E2E) тестирование, а также выявлены их преимущества, недостатки и ключевые особенности. Также уделяется внимание современным инструментам для разных видов тестирования, например, Jest, Cypress и Testing Library, которые предоставляют разработчикам мощные возможности для написания и выполнения тестов. Исследованы следующие подходы к тестированию: Test-Driven Development, Page Object и Continuous Integration. Выделены ключевые метрики, по которым можно определить эффективность тестирования.

Далеко не все разработчики имеют радость в настройке проекта посредством системы сборки CMake. У кого‑то это вызывает банальную неприязнь, а кого‑то банально проблемы с тем, чтобы корректно написать CMake конфигурацию. Как минимум несколько разработчиков в разных частях проекта могут писать CMake код по разному стилю или по разному количеству ошибок, добавляю хаос и неопределенность в процесс сборки.

Не поймите меня неправильно. Я не осуждаю, а лишь хочу показать распространенный способ, при котором можно организовать этот хаос и хотя бы попытаться уменьшить неопределенность.

* Превью сгенерировано с помощью Adobe Firefly

Веб-разработчики нередко воспринимают браузер как «черный ящик», который каким-то чудом превращает HTML, CSS и JS в интерактивные веб-приложения. На самом деле современный браузер — будь то Chrome (на базе Chromium), Firefox (Gecko) или Safari (WebKit) — представляет собой чрезвычайно сложное программное решение. Он управляет сетевыми запросами, разбирает (парсит) и выполняет код, рендерит графику с ускорением на графическом процессоре (GPU) и изолирует контент в отдельных процессах для обеспечения безопасности.

В этой серии статей мы подробно рассмотрим, как устроены современные браузеры, сделав акцент на архитектуре и внутреннем устройстве Chromium, но также отметим ключевые отличия в других браузерах. Мы рассмотрим весь цикл: от сетевого стека и конвейера парсинга до рендеринга с помощью Blink, выполнения JS с помощью движка V8, загрузки модулей, многопроцессной архитектуры, песочниц безопасности и инструментов разработчика. Главная цель — дать понятное и доступное объяснение того, что происходит в браузере "под капотом".

Как мы видели в первой части, воздухоплавание было изобретено во Франции эпохи Просвещения, и идея управляемого воздушного шара, дословно по-французски ballon dirigeable, возникла на следующий же год после полётов первых воздушных шаров. Однако первые эксперименты по созданию дирижаблей на ручной силе — достаточно компактных и лёгких паровых машин пока не существовало даже в проектах — окончились провалом, в том числе попытки создать дирижабль-бомбардировщик в России для отражения вторжения Наполеона в 1812 году. Прогресс, однако, не стоял на месте, и невозможное в конце XVIII столетия к середине XIX века уже было теоретически и конструктивно осуществимым. А идея сделать воздушный шар управляемым никогда не покидала пытливые умы изобретателей — особенно французских, считавших воздухоплавание предметом национальной гордости.