Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Генеративная выдача уже меняет поиск: нейросети формируют мнение о бренде до клика, а многие компании, даже ТОПовые по техничке и рыночной репутации, не попадают в ответы. Этот материал — ключевые выводы и что делать дальше (по итогам прошедшей GEO-прожарки): что такое качественный бренд по мнению ИИ, который алгоритмы выберут для цитирования. Учимся обучать нейронки.

 Почему страна с долгом в 36 триллионов остаётся центром мировой финансовой системы? Потому что доллар — это не валюта, а операционная система глобальной  экономики. В этой статье разбираю, как исторически сложилась архитектура доллара, почему смешение трёх ролей (средство обмена, накопление, оружие)  делает систему структурно нестабильной, и как могла бы выглядеть "Монетарная система 2.0" — с разделением на горячие и холодные деньги, инвариантами  устойчивости и лагранжианом, который система стремится оптимизировать. От Бреттон-Вудса до цифровых валют центробанков — попытка построить "физику  денег" из первых принципов.

Конец месяца. На столе три вещи: оборотно‑сальдовая ведомость по счёту 62 (авансы полученные), оборотно‑сальдовая ведомость по счёту 76 (расчёты с покупателями и заказчиками) и уже остывший кофе. Нужно свести дебет с кредитом, найти ошибки и понять, почему в одной ведомости одна сумма, а в другой — другая.​

Классический алгоритм такой: открыть Excel, выгрузить две таблицы, начать искать совпадения по контрагентам, проверять суммы, делать VLOOKUP, потом ещё один VLOOKUP, потом выясняется, что данные не совпадают по датам, и всё приходится переделывать. Несколько часов или даже дней работы — норма для компании с сотнями контрагентов.​

Решение — автоматизировать эту сверку в Power Query. Я написал скрипт в Power Query для сверки счетов 62 и 76 без ручного поиска ошибок.​

Рассказ о том, как используя Codex, за пару месяцев плотной работы по вечерам и субботам спроектировать специализированный ЯП (кодовое имя Branchline), написать интерпретатор, компилятор, виртуальную машину, а затем перевести это всё на Kotlin Multiplatform (KMP), чтобы получить версию под JS для онлайн-песочницы.

В данной статье рассмотрим технологию операционального преобразования, изучим теорию, проанализируем и применим на практике.

Теория без практики пуста, а практика без теории слепа.

Картинка: freepik.com

Не зря говорят, что «если человек талантлив — то он талантлив во всём», и это в полной мере применимо к тем, кто оставил след в истории. Мы знаем их преимущественно только с одной стороны, хотя их талант довольно многогранен.

В свете этого посмотрим на разносторонний характер некоторых исторических личностей, которые, на удивление, имели довольно широкий круг интересов, лежащий далеко за пределами их профессиональной деятельности…

Без объяснения заголовок этой статьи может показаться настоящей задачкой на сообразительность, а проверить результат можно (например) при помощи встроенного в Windows инструмента subst.

Вот как создать диск +:\ в качестве псевдонима для каталога, находящегося по адресу C:\foo:

Новостями о том как ИИ разносит рынок труда ИТ уже никого не удивишь. Недавно, например, вышла такая A high school dropout who got hired at OpenAI says he used ChatGPT to learn Ph.D.-level AI где дескать товарищ настолько круто изучил ИИ при помощи ИИ, что его взяли разрабатывать ИИ. И будто остается только порадоваться за человека. Однако есть нюанс.

Более внимательный обыватель задастся вопросом: а не получается ли так, что ИИ воспитал себе инженера и устроил его трудиться на себя? Может звено с живым разработчиком это лишь переходный этап, перед следующим шагом, когда и работать вместо этого инженера будет ИИ? Потому что кто нанимает нынче на работу? Да, пока это тоже живые люди. Но надолго ли? Мне показалось, что большинство, так называемых эйчаров нынче это говорящие головы, работающие под управлением все того же ИИ. Ну правда.

В данном посте я постараюсь не делать выводов, а лишь хочу подсветить и обсудить моменты, требующие внимания.

Начну с проблемы: мой опыт работы в разных отраслях, от небольших геймдев компаний до крупных IT-гигантов, показал, что продуктовые аналитики (далее - аналитик(и)), работая в команде, подвержены когнитивному искажению, когда хотят выдать желаемое за действительное. В таком случае статистика превращается в одну из форм лжи. Особенно это усугубляется, если премия (или карьерный рост) завязаны на KR команды. И вот вопрос: как защититься от этого «натягивания совы на глобус»? Можно поставить над аналитиком валидатора в виде лида, но, по сути, это выглядит так, будто одну и ту же работу выполняют два человека, причем тот, кто валидирует, обычно делает это поверхностно - из-за нехватки времени и тому подобного.

От подобного, как будто, защищает модель, когда аналитики объединяются в функциональную команду и выступают в роли консультантов для бизнеса. Но и здесь есть проблемы: если отвязать аналитика от KR команды, то какой будет его мотивация? Есть риск, что аналитика таких команд будет представлять собой кучу «воды» без четких предложений бизнесу.

Далее затрону тему эксклюзивных знаний о конкретной части продукта, в которой работает аналитик. Или, как еще говорят, что аналитик обладает глубокими доменными знаниями. На самом деле это очень похоже на создание информационной асимметрии (bus factor). В таком случае я задаю встречный вопрос: «Если нюансы твоей работы задокументировать, останется ли актуальным утверждение о глубоких доменных знаниях?» К чему я это веду? SQL и Python (или любой другой ЯП) ведь останутся прежними; скорее всего, поменяется лишь метрика. А что такое метрика? Это некая математическая формула, зная которую, любой аналитик (почти любой) сможет ее рассчитать. От подобного, опять же, защищает концепция консультантов для бизнеса, которые для удобства своей работы будут создавать и поддерживать подробную документацию. Дополнительный плюс такого подхода — это отказ от изобретения велосипедов, а также обмен экспертизой между аналитиками.

Когда запускаешь большую игру, редко ожидаешь, что самым залипательным в ней окажется не главный геймплей, а какая-нибудь непритязательная мини-игра на полях. Бывает, спасаешь мир от древнего зла, а в итоге проводишь вечера за карточным столом или странной головоломкой.

Сегодня я хочу рассказать про несколько таких случаев – мини-игры, которые намеренно или случайно получились плохими с точки зрения классического геймдизайна, но при этом обрели культовый статус среди игроков. Разберём, в чём их феномен и почему иногда халтурная на вид забава цепляет больше, чем серьёзный основной контент.

В 1977 году занавес поднялся, и на сцену, расталкивая локтями кустарные поделки энтузиастов, вышла знаменитая тройка микрокомпьютеров: Apple II, Commodore PET и TRS-80 от Tandy/Radio Shack. В то время Apple выглядела в этой компании, прямо скажем, гадким утенком, которому еще только предстояло расправить крылья и затмить конкурентов.

Современники не были слепы. Журналисты той эпохи сразу почуяли ветер перемен: на смену суровым машинам, требующим от оператора инженерных навыков и паяльника, пришел «бытовой» компьютер. Пропасть между коммерческими системами и потребительским рынком была преодолена. Отныне, чтобы нажать на кнопку «Вкл», пользователю не требовался диплом технического вуза.

Статья демонстрирует построение минималистичного MapReduce-фреймворка на Scala для локальных экспериментов. Рассматриваются стадии Map, Shuffle и Reduce с ленивыми вычислениями через Iterator, а также абстракции ввода/вывода IO и локальные исполнители с виртуальными потоками.

Сколько я пользуюсь SQL, столько же он меня бесит. Сегодня хочу рассказать про свой прототип языка для создания больших и сложных аналитических запросов, который компилируется в SQL. Он будет опираться на структуру конкретной БД, и даже больше — он будет опираться на логику данных.

Как перестать таскать код по кусочкам в чат с ИИ. Разбираем scan2json — маленький PHP-скрипт, который сканирует проект в JSON/JSONL, помогает кормить ассистентов реальным кодом и умеет восстанавливать из снапшота «облегчённую» копию проекта.

Эксперимент по сбору сигналов с использованием двухканального высокоскоростного модуля АЦП на основе FPGA Smart Artix

Всем привет! Разберем забытые булевые операторы xand, xnand и их возможное применение

Также в этой статье будут затронуты матанализ и тригонометрия, готовьтесь.

Три самые постоянные вещи в мире — оливье с мандаринами на Новый год, желание начать новую жизнь с понедельника и то, что если выходит статья Себастьяна Рашки, то я делаю ее качественный перевод на русский.

Эта перевод крутой технически глубокая статьи известного исследователя LLM о том, как эволюционировали флагманские модели с открытыми весами от DeepSeek и обзор DeepSeek V3.2.

Сегодня у меня был интересный разговор с двумя исследователями в области безопасности ИИ. Та встреча, после которой мозг буквально кипит от новых идей. Цитируя Льюиса Кэрролла, я «ещё до завтрака успел поверить в шесть невозможных вещей». Мне пришлось отложить статью, над которой я работал, и окунуться во взлом. Если вы хакер, вам знакомо это непреодолимое желание: сработает ли идея? Что я смогу узнать? Взлом - это стирание границ. Это исследование terra incognita на латентной карте искусственного разума.

Это тот самый киберпанковский зов к приключениям. Если вы не читали «Нейроманта» Уильяма Гибсона - немедленно сделайте это.

Одно из озарений снизошло на меня после короткого сна. Я понял, как проникнуть внутрь Nano Banana. (Маленький лайфхак: после важной встречи я всегда перечитываю свои заметки, а затем ложусь спать или занимаюсь чем-то совершенно другим. Ваш мозг обрабатывает задачи в фоновом режиме).

Я не могу отдать вам ту отмычку, что родилась в моих снах, но я могу поделиться сокровищем.

Пару лет назад, просматривая барахолку, наткнулся на HP OmniBook XE3. Я не был фанатом продукции HP, хотя в своё время интересовался их крутыми PDA iPAQ, а ещё у меня есть старый добрый сканер ScanJet компании Hewlett-Packard. Но этот ноутбук привлёк моё внимание своим брутальным внешним видом. Подобный дизайн я видел только у защищённых Panasonic. В общем, приобрёл его и был немало удивлён...

Дисклеймер: Всё описанное ниже — реальная история о том, как географические особенности Калининграда, человеческая забывчивость и автоматизация платформы создали идеальный шторм. Это не инструкция к действию, а кейс для размышления о corner cases в сложных системах.​