Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте: 23:00, вы сидите перед пустым PowerPoint'ом, завтра в 9 утра защита. Курсач на 40 страниц лежит... ну вы поняли. И непонятно вообще, как эту простыню текста превратить в 15 нормальных слайдов, которые можно показать преподу. Знакомо? Думаю, да.

В этой статье — честный разбор ТОП-10 нейросетей для создания презентаций онлайн. Разберем, как технологии генерации презентаций работают изнутри, и почему одни нейросети справляются с русским языком прилично, а другие... ну, не очень.

Msty Studio стремительно набирает популярность среди тех, кто общается с искусственным интеллектом: работа с ним ощущается так, будто это не просто приложение, а смышленый напарник, который всегда подставит плечо. Пользователи в один голос хвалят Msty за то, что он «закрывает вообще все потребности» при работе с ИИ.

В обзоре разберёмся, что умеет эта штука:
• Как выжать максимум из настроек и собрать себе идеальную рабочую среду?
• Как редактировать текст через ИИ на манер Jasper или Notion, но под управлением любой модели — хоть локальной, хоть облачной?
• Как устроить настоящий батл ИИ‑моделей и отправить промпт разом в 10+ моделей?
• Как скачать модель с Hugging Face в пару кликов, даже если у вас нет видеокарты?
• Как подключиться к облачному API и получить доступ сразу к 300+ моделям?

Это не фантастика, а реальность Msty Studio. Сравнивайте нейросети, собирайте своих ассистентов, общайтесь с файлами — в Msty достаточно свободы, чтобы почувствовать, на что именно способен ИИ для вас.

Ваш браузер — это окно в интернет или двустороннее зеркало? По умолчанию многие из них спроектированы как настоящие терминалы для сбора данных.

Внутри статьи — детальный разбор телеметрии, оценка уровня шпионажа и, самое главное, исчерпывающее практическое руководство. Вы узнаете, как превратить Firefox в крепость с помощью about:config и настроить AdNauseam для тотальной блокировки слежки. Пора вернуть контроль над своей приватностью.

ИИ-агенты берут на себя задачи по улучшению кода, исправлению ошибок и даже автоматической отправке pull request’ов. Эти агенты также обещают значительно ускорить рефакторинг. 

Недавнее исследование показало, что современные ИИ-агенты хорошо исправляют код с типовыми улучшениями, но почти не трогают код, требующий улучшения архитектуры или исправления сложного технического долга. Также выяснилось, что ИИ мало дать большое количество данных и простые инструкции для существенного улучшения производительности, ему также нужны механизмы рассуждений и встроенные инструменты. 

В этом обзоре мы обсудим текущие возможности ИИ-агентов для рефакторинга, как их подход отличается от человеческого, и что может привести к следующему скачку производительности. Всё это повлияет на то, как мы будем работать с кодом и распределять задачи между людьми и машинами.

Идея получить степень Магистра в Испании сопровождала меня много лет. Это было та самая цель, которую переносишь из года в год. Хотя и понимаешь, что это критически важно для профессионального развития, расширения компетенций и построения международной карьеры.

Почему-то всегда получалось, что это было не срочно, не обязательно и кроме того трудоемко. Плюс слабый уровень испанского языка лишь усиливал прокрастинацию. 

Тем не менее в 2025 году я решился пройти весь путь поступления в магистратуру в Испании в испанском университете. От выбора специальности, анализа требований и подачи документов до получения финального решения о зачислении.

В этой статье на личном опыте разбираю процесс максимально подробно: как выбрать специальность, какие существуют форматы обучения, чем отличаются испанские университеты, что требуется для подачи, какие документы придётся собрать, как оценивают иностранные дипломы, и какие нюансы могут замедлить или, наоборот, ускорить поступление.

Привет! Меня зовут Михина Полина, сейчас я аналитик в Cloud.ru, а в прошлом занималась разработкой противоопухолевых препаратов в ФИЦ ПХФ и МХ РАН. Этот опыт позволяет мне смотреть на развитие квантовых технологий, в частности на квантовое машинное обучение (QML), через призму конкретной проблемы, которую она может решить.

Ранее я убедилась, что процесс драг-дизайна устроен крайне сложно. Каждая потенциальная молекула — это месяцы расчётов, синтеза и экспериментов, где малейшая ошибка возвращает исследователя в начало. Квантовые методы, как QPE  (Quantum Phase Estimation, алгоритм квантовой оценки фазы), могли бы радикально сократить этот цикл, позволяя моделировать взаимодействия молекул и их энергетические состояния с точностью, недостижимой для классических вычислений. Это особенно важно, когда сложность исследуемых систем растет, и приходится прибегать к приближениям, что снижает точность и увеличивает время вычислений.

В этой статье мы трезво посмотрим на QML: где оно уже работает (и работает ли?), с какими ограничениями сталкивается и что из этого может быть полезно IT-специалистам без громких заявлений о «квантовом будущем через наносекунду».

Я живу в небольшом зеленом городе Пензенской области, в котором благодаря инженерам-выходцам из градообразующего завода работает несколько десятков производств. Разработчики систем охраны, завод коммунальных машин, мебельные фабрики, изготовители технологического оборудования для мойки деталей и вакуумных прессов и другие. 

Основное, с чем ассоциируется город у всех, кто в нем побывал - это чистота и уют. Это заслуга в том числе, местных предприятий. В силу своей профессии я был практически во всех цехах городских компаний и знаком с конструкторами и главными инженерами.

В статье поделюсь с вами историей моего земляка Артема Юнкина, который сконструировал компактный пылесос для уборки дворов и парков нашего города. Это история о том, как делали для себя, а переросло в стартап инженерной мысли.

Полиграф – финальный босс собеседований, который сейчас набирает популярность.

Стоит ли бояться этой проверки? Я поговорил с людьми, которые уже проходили тест на «детекторе лжи» в российских IT-компаниях.

В статье отвечаю на вопросы:
– Как проходит тест на полиграфе?
– Какие вопросы реально задают?
– Можно ли обмануть полиграф?

В прошлом месяце разработчики создали рой из десятков ИИ-агентов, которые учатся друг у друга, видят мир вашими глазами, управляют устройствами, общаются «мыслями» вместо слов, а также помогают врачам и ученым. Теперь агенты самостоятельно обучаются работе с интерфейсами по видео из YouTube и общаются «мыслями» вместо слов.

Это обзор главных исследований в области ИИ за октябрь 2025-го — читайте далее, чтобы понять, куда реально движется развитие искусственного интеллекта.

Майкл Бьюрри, прославившийся гениальным прогнозом ипотечного кризиса 2008 года, и один из главных героев фильма «Игра на понижение», снова бьет тревогу, указывая на новый «пузырь» на рынке США. На этот раз под прицелом оказались крупнейшие технологические компании, включая Nvidia и Oracle.

Что такое кастомные медиавыражения и почему обычные CSS-переменные не работают внутри @media. Простое объяснение, понятные примеры и разбор того, как браузер вычисляет стили под капотом.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи Пола Кинлана о том, почему новые веб-фреймворки сегодня оказываются «мёртвыми при рождении». Автор утверждает: сочетание сетевых эффектов, экосистемы React и обучения LLM формирует замкнутый цикл, в котором альтернативы просто не успевают набрать критическую массу.

Часто обсуждают, сможет ли искуственный интеллект (ИИ) заменить программистов и какая часть IT-сектора потеряет работу благодаря решениям на основе ИИ.

В такой постановке вопрос этот вообще не имеет смысла, ибо не обозначен круг задач, где это может произойти. Поэтому, как программист-практик, я предлагаю исследовать его на основе реальной задачи, которая уже была решена сотрудниками Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации.

Задача: сим-карты, купленные в Российской Федерации, предположительно используются в дронах, запускаемых из Украины, для навигации и связи. Необходимо придумать, как сделать такое использование невозможным.

Решение от Минцифры: частично отключать сим-карты, которые либо были в международном роуминге, либо отсутствовали в сети более 72 часов.

Для начала давайте попробуем понять, о чём думали сотрудники Минцифры, когда вводили такое правило.

Итак, живёт себе Иванов Иван Иванович в городе Москва. Иван Иванычу 40 лет, у него есть паспорт, по которому он купил эту сим-карту, номер социального страхования (СНИЛС), учётная запись на госуслугах, квартира, машина, работа, пара банковских счетов. Он ведёт вполне себе активную жизнь: покупает продукты в Пятёрочке, ест в кафе, ну и вообще до момента поездки за границу кажется вполне себе приличным гражданином. Более того, российские спецслужбы, после принятия закона Яровой, знают о Иван Иваныче всё, что хотят знать. И вот живёт этот Ваня прилежным отцом и семьянином, а потом едет в Турцию на отдых и возвращается в Россию уже беспилотником: пересекает воздушное пространство РФ где-то на границе с Украиной и со скоростью 150 километров в час движется по направлению НПЗ в городе Ярославле. В теории. По факту беспилотник-Ваня всплывает первый раз не на границе с Украиной, а почему-то в международном аэропорту Шереметьево и пытается вызвать такси. Видимо ВСУ специально запускают свои беспилотники, нацеленные на Ярославский НПЗ, через аэропорт Шереметьево, чтобы запутать Министерство Обороны РФ. Но тут в дело включается Минцифры России, которое блокирует беспилотному Ване связь, и Ваня уже больше не может совершить свой подлючий поступок.

Большие языковые модели давно вышли за пределы «болталок» и теперь работают в реальных средах — пишут код, анализируют данные, управляют инструментами. Однако чем мощнее становятся такие агенты, тем отчётливее видно: дело уже не в нейросетевых весах, а в доступе к структурированным знаниям и процедурному контексту. Anthropic предлагает ответ в виде Agent Skills — модульного подхода, позволяющего упаковывать экспертизу в обычные папки и файлы, которые агент может обнаруживать, подгружать и использовать динамически. Это попытка превратить LLM из универсального помощника в специалиста без дообучения и одновременно найти масштабируемый способ работать с контекстом за пределами токенов.

Представьте, что у вас в руках два кубика одинакового размера. Можно ли просверлить в одном кубике отверстие, достаточное для того, чтобы другой кубик прошёл сквозь него?

Возможно, ваш инстинкт подсказывает вам: «Конечно, нет!» Если да, то вы не одиноки. В конце 1600-х годов неизвестный человек заключил пари на эту тему с принцем Рупертом Рейнским. Руперт — племянник Карла I Английского, командовавший роялистскими войсками в Английской гражданской войне — провёл свои последние годы, изучая металлургию и стеклоделие в своей лаборатории в Виндзорском замке.

Руперт выиграл пари. Математик Джон Уоллис, рассказывая эту историю в 1693 году, не уточнил, написал ли Руперт доказательство или проделал отверстие в реальном кубе. Но сам Уоллис математически доказал, что если проделать прямой туннель по одной из внутренних диагоналей куба, его можно сделать достаточно широким, чтобы пропустить другой куб. Ему там будет довольно тесно: если сделать второй куб всего на 4% больше, он уже не пройдёт.

Из новостей: Crystal Dynamics провела очередную волну сокращений, Valve представила новые железяки, движок Cocos купили за 72 млн долларов, Unreal Engine 5.7.

Из интересностей: у трупных забегов могут возникнуть проблемы, как устроены зеркала в Sims 4, в Donkey Kong Bananza лучший компаньон.

Эта статья — пятая и финальная часть цикла, в котором я последовательно собирал «теорию всего» из квантовой информации и симметрий. В первых четырёх текстах мы прошли путь от линейной квантовой механики и конформных теорий поля до гравитации, голографии, Стандартной модели, чёрных дыр и космологии. Но неизбежный вопрос после всего этого один: какой мир мы вообще описываем?

Здесь я честно ухожу в метафизику, опираясь на уже построенный физический каркас. Сначала объясняю, почему картинка «одна классическая Вселенная + наше неполное знание» не работает: неравенства Белла, отложенный квантовый ластик и запрет клонирования слишком сильно ограничивают возможные модели реальности. Многомировая интерпретация в духе Эверетта оказывается не «фантастикой», а минимально честным способом сохранить унитарность и согласовать всё с экспериментом.

Затем я предлагаю видеть мир как информационный граф: вершины — события, рёбра — причинные связи, глобальное квантовое состояние — распределение амплитуд по всем возможным ветвям этого графа. В такой картине «материя» перестаёт быть фундаментальным кирпичом и становится особым классом устойчивых информационных конфигураций, а пространство-время и геометрия — эффективным описанием крупномасштабной каузальной структуры.

Отдельная глава посвящена роли сознания: не как «магической сущности», а как подсистемы с памятью и моделью мира, которая идёт по одной ветке информационного графа и переживает её как «свою жизнь». В финале я формулирую, что для меня значит «теория всего»: минимальный набор информационных принципов и симметрий, из которого нельзя ничего убрать и нельзя ничего добавить, не сломав согласованность с собой и с экспериментом.

Это не ответ на все вопросы и не попытка навязать веру. Это — честная попытка описать, как выглядит реальность, если всерьёз принять результаты современной квантовой физики, гравитации и голографии, а не прятать их в разрозненных курсах.

План задач вроде расписали, поручения распределили по приоритетам — а через неделю дедлайны уже плывут, команда выгорела, а половина задач ушла на следующую неделю. Кажется, что все под контролем, но то задачи недооценили, то коммуникации встали, то внезапно сменились приоритеты. 

Почему так происходит, что такое спринты и как они помогают команде двигаться быстрее, а не сгорать по пути? Разбираемся вместе с редакцией Kaiten.

На днях вышел первый за шесть лет мажорный релиз Helm — v4. В статье разберём ключевые изменения по сравнению с v3: Server-Side Apply вместо 3-Way Merge, реализацию поддержки WASM-плагинов, замену движка ожидания готовности ресурсов и content-based-кеширование чартов. А ещё посмотрим, какие проблемы по-прежнему остаются с Helm и предложим для них решение.

LinkedIn запускает обновлённый поиск людей на базе генеративного ИИ — и делает это спустя, казалось бы, удивительно долгую паузу для функции, которая напрашивалась сама собой. Появление новой системы происходит три года спустя после выхода ChatGPT и через полгода после запуска ИИ-поиска вакансий в LinkedIn.

Для технических руководителей это — наглядный урок: внедрение генеративного ИИ в настоящих корпоративных условиях, да ещё в масштабе 1,3 млрд пользователей, — процесс медленный, тяжёлый и требующий постоянной прагматичной оптимизации.