Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Первой игровой консолью моего детства, как и у многих моих сверстников, была “Денди”. Несмотря на то, что я был слишком мал, тем не менее запомнил, как с энтузиазмом старался победить противников в файтинге Yie Ar Kung‑Fu или педантично собирал, как мы их называли, “кучки” в игре Lode Runner, даже и не подозревая, что на самом деле это был золотой песок. Но в более осознанном возрасте на смену 8 битной консоли ко мне пришла Sega Mega Drive. Конечно, же на тот момент оригинальных 16‑битных консолей практически ни у кого не было, но мы об этом даже и не догадывались – для нас эти приставки были самыми что ни на есть официальными.

Привет друг. Меня зовут Разработчик. Вид веб-разработка, подвид битриксоидус. Это не тот кем я хотел когда-то стать, но десять лет сделали это свершившимся фактом. Я устал быть им. Но перед тем как закрывать эту главу моей жизни хочу подвести итог. Оставить что-то для обучения нейросетей, кремниевых и углеродных.

У нас состоялось несколько встреч,  собственник демонстрировал продукт, делился идеями, мы обсуждали возможные варианты запуска и дальнейшего развития, искали точки сотрудничества. Через полгода он сделал мне предложение – выкупить мой портал. Его план был использовать накопленный трафик и базу зарегистрированных пользователей как одни из инструментов для старта своей платформы; по сути, превратить мой ресурс в один из разделов его платформы, сохранив аудиторию. Я попросил время на размышление.

Два месяца назад я уже рассказывал о том, что сделал приложение VibeLing для изучения иностранных слов и фраз. Если совсем коротко — это приложение, в котором я стараюсь максимально использовать ИИ, чтобы убрать лишнюю рутину и сделать изучение языков не только эффективнее, но и просто интереснее.

В этот раз хочу рассказать не про продукт целиком, а про одну конкретную часть — тренировки слов. О том, как они эволюционировали, зачем вообще понадобились нейросети и какие проблемы они помогли решить.

Начну издалека. Ровно год назад ко мне случайно попала автомагнитола Volkswagen Premium 7. Не пропадать же добру — подумал я — и решил реверс‑инжинирить её дисплей. Спустя много попыток, изучений новых для меня инструментов и способов анализа сигналов — удалось вывести на её дисплей своё изображение. В районе лета мне пришла идея, что с этим всем сделать — часы + метеостанция + монитор ресурсов пк + драйвер подсветки стола. На этом этапе мне пришла идея: заводская подсветка была одноцветной (синей), так ещё и крайне тусклой. Надо ставить что‑то своё. Под руку попалась WS2812 адресная светодиодная лента — яркая и RGB.

Фотография — это не только момент, но и настроение, стиль, история. А что, если всё это можно изменить одним промптом?

И тогда я решил попробовать Nano Banana Pro. Оказалось, нейросеть может создать любой кадр за секунды — нужно только правильно её попросить. Без навыков дизайна, без фотошопа, без месяцев обучения. Только нейросеть и ваша фантазия. Звучит как читы, но это уже реальность.

В этом гайде — подборка промптов, которые превращают обычные фото в арты, схемы и даже создают визуальные решения загадок. Логические задачи, паттерны, дорисовка... иногда кажется, что нейросеть прошла уровень сложности, который нам и не снился. И теперь она готова делиться своими скриншотами.

Привет, Хабр!

У нас больше 40 сервисов, развернутых в docker-compose, у многих есть API, база данных, кэш, брокер сообщений, у одного только Posthog больше 20 контейнеров с воркерами, плагинами, ClickHouse, Redis и сопутствующей обвязкой.

Со временем появился простой запрос: хотим понимать, что вообще происходит с контейнерами на хосте, видеть всю информацию централизовано в grafana и узнавать о проблемах через алерты, а не от юзеров. Понятно, что это не панацея, но большинство проблем все же решает.

Бывает, когда требуется что-то замерить, я прибегаю к простому методу, который не слишком быстр, не слишком точен, не рекомендуется ни в одном официальном стандарте — но, всё-таки, ни разу меня не подводил. Опишу его здесь, хотя, даже просто называя его «методом», я уже немного его приукрашиваю. Пожалуйста, не пользуйтесь им, если нужно повесить шкафчики на кухне или вообще что угодно, на что вам придётся ежедневно глядеть в течение ближайших десяти лет. Из измерительных инструментов нам понадобится только лист формата A4 — и всё.

Привет, друзья! В прошлой статье мы разобрали идею применения автоэнкодеров к трансоформерам. Там весь наш pipeline проходил на идее сжатия признакового пространства так, чтобы поделить кошек и собак. Но что делать, если у нас не задача классификации, а задача next token prediction? Да и признаки не соответствуют «собакам» и «кошкам», а охв атывают все богатство естественного языка...

Ответ сообщества сейчас такой — давайте использовать SAE. Как? Разбираем основы в статье.

Игрок платит денежную сумму S за игру, после чего подбрасывает честную математическую монетку до тех пор, пока не выпадет решка. Выигрыш игрока составляет , где H - число выпавших подряд орлов.

Легко показать, что матожидание такой игры стремится к бесконечности. С вероятностью 1/2 в последовательности не будет орлов и мы получим за неё 1 рубль. С вероятностью 1/4 выпадет один орел, и это 2 рубля. С вероятностью 1/8 вы получите 4 рубля, и так далее. Матожидание всех этих исходов: 1/2 + 2/4 + 4/8 + ... -> .

Однако вряд ли найдется человек, который согласился бы играть в эту игру даже при S=20.

Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным.

Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года, буду использовать оттуда множество чудесных картинок.

Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее.

Я работаю продуктовым аналитиком уже много лет и за это время видел, как рынок несколько раз менял ориентиры. Профессии становились «самыми востребованными», потом перегревались и теряли привлекательность. Если смотреть на происходящее без эмоций и громких обещаний, аналитика остаётся редким примером направления, где вход в профессию остаётся относительно доступным, а ценность специалиста для бизнеса ощущается довольно быстро.

Аналитика не выглядит эффектно со стороны. В ней нет визуального результата, как в дизайне, и нет ощущения инженерной сложности, как в разработке. Зато есть постоянная работа с реальностью продукта: с тем, что происходит с пользователями, деньгами и решениями. Пока компании принимают решения на основе данных, аналитики будут частью этого процесса.

В этой статье я покажу, как с нуля подключить OpenTelemetry в ASP.NET Core проект и получить полноценную наблюдаемость: распределённые трейсы, метрики и логи. Мы не будем углубляться в теорию (что такое спаны/трейсы/метрики и почему это важно) - сфокусируемся на практике.

Мы развернём небольшой "микросервисный" стенд в Docker Compose и после пары запросов увидим в SigNoz полный набор сигналов: трейсы, метрики и логи с корреляцией по trace_id. Все исходники доступны в репозитории GitHub так что каждый шаг можно повторить самостоятельно.

Привет! Меня зовут Диана Ашумова. Кейс был написан в ноябре 2025 сильно после моего увольнения с позиции Исполнительный директор.В этом кейсе я расскажу, как в зимой-весной 2025 года организовала SEO-работы для plastelo.ru так, чтобы они дали осенью заметный рост видимости в Google — и что важнее, как это было устроено по процессам и управлению, а не “мы поменяли тайтлы и оно взлетело” )))

Сразу оговорюсь: я пришла в эту точку не “с нуля”. У проекта была история, каталог, ссылочный профиль и накопленные технические нюансы. До этого момента я занималась сайтом как senior seo-специалист, но генеральным было согласован бюджет под агентство. Поэтому задача звучала прагматично: не косметика ради косметики, а быстрые и масштабируемые точки роста, которые реально конвертируются в лиды.

Каждый, кто хоть раз вводил pip install transformers, наблюдал, как терминал начинает безостановочно выводить простыню зависимостей: pytorch, accelerate, bitsandbytes, peft и многие, многие другие. Но если PyTorch является фундаментом, настоящим Атлантом, на плечах которого держатся тензорные вычисления, то какую роль играют его помощники?

В этой статье мы проведём ревизию джентльменского набора LLM инженера. Для этого мы изучим функционал, методы работы и даже заглянем в исходный код таких библиотек, как PyTorch, Transformers, Accelerate, Bitsandbytes, PEFT и Unsloth. Эти знания позволят вам видеть за списком импортов не просто названия, а четкую структуру, на которой держится ваше приложение.

Все началось с банальной задачи: мне потребовалось подобрать имя для игрового персонажа — гнома (dwarf male). Казалось бы, выбор очевиден, но классические имена вроде Торина, Балина или Гимли затасканы до неприличия и давно превратились в дефицит. В виртуальных мирах царит странный парадокс: при всем обилии возможностей геймеры демонстрируют поразительную скудность воображения, пытаясь натянуть на своего персонажа чужую славу. Убедившись, что все каноничные имена уже заняты, я обратился к первому найденному в поиске генератору имен.

В разных командах разработки наблюдается похожая картина. После внедрения ИИ в процессы он ускоряет не только работу, но и масштабирует уже существующие проблемы.

Мне приходилось внедрять ИИ в продакшн-среду в разных доменах — от классических моделей классификации до разворачивания собственных серверов под локальные LLM и интеграции генеративных моделей для усиления командной работы. В каждом случае вывод оказывался одинаковым.

Большинство инженерных проблем при работе с ИИ по-прежнему лежит в области дисциплины и мышления, а не в технологиях. Поэтому привычные инженерные практики требуют переосмысления.

Часть 1

Во второй части руководства для начинающих будет рассмотрено ООП и некоторые другие возможности.

Нич-чего не понимаю! Или это ностальгический обзор легендарной компьютерной игры «Братья Пилоты» и всех ее продолжений, или одно из двух! 

Невозмутимый многомудрый Шеф, забавный расторопный Коллега, неуловимый злодей Карбофос… Отложим мухобойки, сверим часы и вспомним, как появился, чем запомнился и как тихо ушел в небытие один из первых русских квестов. 

Нам обещали, что ИИ заменит инженеров, а дали вежливых чат-ботов, которые галлюцинируют и путаются в зависимостях. Мы потеряли cтруктуру. В этой статье я реанимирую идеи Символистов 80-х и объединяю их с мощью современных LLM.

Это история создания ZervGen - Фреймворка, который превращает ваш Obsidian в живой граф знаний и пишет работающий код для RPG через бесплатные API.

P.S. Ровно два месяца назад, 11 ноября, я сделал первый коммит. Сегодня, 11 января, я показываю, к чему это привело. Совпадение? Не думаю.