Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Без сюжетных спойлеров.

Чтобы наказать игровую индустрию за жадность, анонимный автор начал выкладывать чужую игру и продвигать собственный мемкоин. Издателю достались угрозы, игрокам предложили голосовать за следующие утечки, а интернет получил нового персонажа: кибернетический лук-порей.

Больше 2 лет назад я написал свою первую статью про homelab на Minisforum, с тех пор его состав кардинально поменялся. В этой статье я расскажу, что с ним произошло за эти три года и как я его модифицировал.

Привет, Хабр! Меня зовут Даша, я работаю в МТС чуть больше двух лет. Сначала занималась подбором ИТ-специалистов, а в этом году перешла в команду обучения руководителей. Но эта статья будет не о работе, а о моем хобби. Чуть больше года назад я начала петь в академическом хоре «Ковчег». Теперь три вечера в неделю после работы провожу на репетициях.

С хоровым пением я знакома с детства. В начальных классах я училась в музыкальной школе по этой специальности, поэтому нотная грамота и многие другие моменты были мне известны. Правда, прошло немало времени, прежде чем я снова вернулась к этому занятию. Расскажу, как хобби, которое приносит удовольствие, помогает перезагрузиться и какие навыки развивает. 

В статье описан процесс проектирования и испытания рамы для пятдюймового квадрокоптера Clover с применением 3D-печати. Целью работы было найти лёгкую и достаточно жёсткую конструкцию, пригодную для печати на доступном оборудовании, для этого были созданы и сравнены несколько вариантов геометрии, выполнены упрощённые статические и динамические расчёты, а также изготовлены опытные образцы.

Уже несколько месяцев я активно экспериментирую с локальными языковыми моделями на своем ноутбуке Lenovo ThinkPad P16 Gen 2 (Intel Core i7-13850HX, 128 GB RAM, Samsung 980 Pro 2 TB + 990 Pro 1 TB).

Конфигурация очень бодрая для любых задач, кроме… работы с тяжелыми ИИ-моделями. И узкое горлышко здесь очевидно - видеокарта Nvidia RTX 2000 Ada Laptop всего с 8 ГБ VRAM.

Дискретная, быстрая, заточенная под ИИ, но видеопамяти катастрофически мало! Тем не менее даже в эти 8 гигабайт вполне можно уместить отличную локальную модель, да еще и с контекстом на 8192 токена. Это позволяет вести долгие осмысленные диалоги без потери нити обсуждения.

После долгих поисков и тестов я остановился на одной модели - gemma-4-12B-it-QAT в квантовании q4_0.

Почему именно она?

Премиальный уровень «из коробки»: Это модель от Google, обученная на их топовых решениях. Метод QAT (Quantization-Aware Training) минимизирует потери качества при «упаковке» в 4 бита.

Минимум галлюцинаций: При правильной настройке (особенно с немного заниженной температурой) модель отлично держит контекст и выдает точные энциклопедические данные. Срез знаний у нее свежий “конец 2025 - начало 2026 года”. Настоящая локальная «мини-Википедия»!

Хороший кодинг: Модель отлично пишет код (особенно на Python и PowerShell). Последующая верификация в среде разработки проходит практически со 100%-й точностью. Идеально влезает в VRAM: Вместе с контекстом в 8192 токена она целиком помещается в 8 ГБ видеопамяти. В LM Studio на моем ноутбуке она выдает честные 12 токенов в секунду, чего более чем достаточно для комфортного диалога.

Есть множество проектов, в которых нужно разработать какое-либо ПО с жёсткими ограничениями по бюджету. Хочу поделиться своим методом работы с такими проектами.

Это не серебряная пуля, но, думаю, мой опыт будет интересен. В основном такой подход я практикую для небольших проектов: срок разработки — до 14 месяцев, а общее количество участников команды — до 10 человек. Для более крупных проектов такой подход уже не подойдёт: сделать их бюджетно — совсем другая история.

Сразу уточню границы. Речь не о ситуации, когда денег нет совсем, а о проекте, на который есть примерно 60–70% от необходимой суммы. Этот диапазон основан на моём личном опыте нескольких проектов, а не на универсальной формуле: конкретный результат зависит от системы, команды и ограничений заказчика. Размер возможной экономии сильно зависит от квалификации техлида проекта. Также рассказ будет о создании чего-то нового, когда нельзя просто переиспользовать предыдущий опыт и готовые наработки. Не все описанные шаги нужны для каждого проекта, но пропускать их стоит осознанно, а не потому, что на них якобы нет денег.

Саймон Уордли руководил прибыльной компанией, но не понимал, куда она движется и на правильном ли вообще пути. Поиск ответа привёл его к картам.

В книге он показывает, как топографическая разведка помогает компании использовать в своих интересах условия, в которых она действует. Работая с картами, вы разбираетесь в том, как меняются эти условия, находите способы влиять на них с помощью имеющихся ресурсов и постоянно учитесь на результатах своих действий.

Карта не скажет, какой путь выбрать, но поможет обсудить варианты и принять решение.

Всем привет! Эта статья является третьей в серии статей про основы глубокого обучения. В прошлых двух частях я рассказал много интересного и полезного новичкам, так что рекомендую перечитать. 

В этой части мы разберём подробнее задачи связанные с обработкой естественного языка (NLP) и реализуем двухслойную нейронную сеть классификации текста.

Саймон Уордли руководил прибыльной компанией, но не понимал, куда она движется и на правильном ли вообще пути. Поиск ответа привёл его к картам.

В книге он показывает, как топографическая разведка помогает компании использовать в своих интересах условия, в которых она действует. Работая с картами, вы разбираетесь в том, как меняются эти условия, находите способы влиять на них с помощью имеющихся ресурсов и постоянно учитесь на результатах своих действий.

Карта не скажет, какой путь выбрать, но поможет обсудить варианты и принять решение.

Привет, Хабр!

В апреле я рассказывал, как написал антиспам-бота для Telegram на собственной нейросети. Тогда у бота были две команды для админов, ручное переключение режимов и обещание «когда-нибудь сделать публичный дашборд».

С тех пор прошло полгода. Бот всё так же бесплатный и всё так же пет-проект, который я допиливаю по вечерам. Но вокруг него наконец-то появилось нормальное окружение, а имеено сайт со статистикой, понятная инструкция и личный кабинет прямо в Telegram.

Коротко для тех, кто не читал первую статью: TAB (Telegram Antispam Bot) — бот, который сам находит и удаляет спам в чатах. Сообщения проверяет LSTM-модель с механизмом внимания, обученная на моей же библиотеке LANCETNIC. Готовые модели с HF я не брал - хотелось сделать свою модель.

Привет, Хабр! На связи Денис из Selectel! В своей прошлой статье о сплит-клавиатуре Lily58 Pro я рассказывал, как переделал ее из проводной в беспроводную. Тогда все закончилось вполне успешно: обе половинки заработали через Bluetooth, OLED-дисплеи и RGB-подсветка остались на своих местах. Причем изображения на дисплеях заменил на кастомные — с котиками и процентами зарядки аккумулятора. Казалось, что теперь можно просто пользоваться клавиатурой и забыть о проводах.

Но довольно быстро выяснилось (примерно через две–три недели), что радоваться рано. Клавиатура начала вести себя странно. Аккумуляторы разряжались слишком быстро, в беспроводном режиме был небольшой лаг при вводе символов, а иногда буквы задваивались. В итоге пришлось снова доставать инструменты, заказывать новые детали и разбираться, что же пошло не так. Об этом и расскажу в новой статье.

Вы когда-нибудь задумывались о том, можно ли использовать машинное обучение не только для слежки и бизнеса, но и для управления людьми? Можно ли получить власть над разумом человека и заставить его думать и желать, говорить и действовать так, как нужно манипулятору? Словно это были его собственные мысли и убеждения, которые он, разумеется, будет искренне защищать и оправдывать. Более того, будет готов понести реальные утраты (время, ресурсы, здоровье), попускаясь своей личной выгодой и настоящими интересами даже не осознавая этого.

Кем бы вы ни были, скептиком или параноиком, специалистом или обывателем, я настоятельно прошу уделить статье немного вашего драгоценного времени. Если оно было потрачено зря, влепите ей минус, но прочтите. Это все о чем я вас прошу!

В этой статья я изложу теорию управления субъектами и причем тут машинное обучение. Она поможет вам осознать манипулирование со стороны структур, а так же повысит вашу подготовленность к разным ситуациям, например при столкновении с мошенниками. Вместо разбора конкретный кейсов, которые ничего не дадут, ибо все слишком индивидуально, вас ждут основы технологии эксплуатации личностных черт. Можно сказать, что это небольшой треннинг с множеством примеров и практикой. Такие умения словно иммунитет, помогут вам в жизни, особенно сегодня, когда ИИ все лучше учится взламывать человеческий разум. В конце вас ждет набор рекомендаций.

Полезен ли Arc Fitting на медленном 8-битном Marlin? .

А вот и проверим на практике! Отчет по эксперименту - прилагается.

На фоне кризиса в сфере найма (будем называть вещи своими именами), все большее значение приобретают социальные и, чего скрывать, родственные связи. 

Представим ситуацию, вы прошли семь кругов иишноэйчарного ада и каким-то чудом попали в отечественную компанию в качестве тимлида. После пары дней или недель работы вы уже более-менее разобрались в ресурсах, команде, ее сильных сторонах и пять-таки более-менее представляете, что надо делать. Выясняется, что все планы срывает один из ваших подчиненных. В плане должности этот уникум заявлен как сеньор, по компетенциям тянет максимум на среднего джуна. Алгоритм действий очевиден — гнать такого из команды! 

Вы уже собрали доказательства некомпетентности, готовясь написать вашему непосредственному руководителю, что, мол, пора избавиться от балласта. Но ваши коллеги, понимая во что вы ввязываетесь, предупреждают: вообще-то, он племянник босса. Попытаться его уволить можно, но зачем? Занавес. 

На подпольных форумах продают доступ к ИИ, который якобы не отказывается писать вредоносный код и помогать со взломом. В объявлениях фигурируют GLM, DeepSeek и Kimi. Однако за обещанием «модели без ограничений» могут скрываться перепроданные API-ключи, чужие вычислительные ресурсы или совсем другая модель.

20 октября 2026 года исследователь Эрик Клей опубликовал для Flare анализ этого рынка. Компания использовала свою базу данных, охватывающую более 100 000 Telegram-каналов и 100 даркнет-форумов. Этот охват описывает источники наблюдения, а не число сообществ, в которых действительно торговали моделями.

Объявления, лабораторные тесты и расследования атак дают разную степень подтверждения возможностей ИИ.

Так выглядит Агора сейчас. 4 ноября 2026 года (agorasocial.ru)

2 ноября сервер моей соцсети «Агора» на Beget перестал отвечать. 3 ноября хостинг подтвердил: данные VPS обнулены, бинарные бэкапы потеряны. Меня спасли три вещи: зашифрованные офсайт-бэкапы базы, которые я настроил за день до аварии; escrow-ключ для личных сообщений, заложенный в схему ещё раньше; и скрипты переезда, которые я успел написать в репозитории. Агора открылась на новом сервере примерно через 3 часа после того, как Beget подтвердил потерю. Цена: около суток данных и целая коллекция граблей, о которых ниже. Главная моя ошибка: мастер-ключ шифрования лежал только в окружении серверного процесса и в бэкап не входил.

В Unitree Go2 с Quectel EG25-G профиль eSIM Orange читался, но модем не регистрировался в российской сети. Нашли проверку MCC 250 в Q6zip, изменили одно сравнение, пересобрали подпись и загрузили радиокод. После перезапуска собака зарегистрировалась в Билайне. Продолжение разборов EG25-GC и RG255C-GL.

На дворе 80-е, золотая эпоха консолей, и новые модели сыпятся как из ведра изобилия. Завоевать сердца геймеров пытаются даже компании, которые никогда раньше с играми дел не имели. И Casio тоже решила попытать удачу.

Представим ситуацию: разработчик торопится закрыть задачу, вставляет API-ключ прямо в конфиг, делает коммит и пушит изменения в репозиторий. Через неделю ключ убирают из кода, задача закрывается, все довольны.

Но есть нюанс: удаление строки из актуальной версии проекта не означает, что секрет исчез из истории Git.

Если репозиторий доступен публично, ключ может обнаружиться спустя месяцы. А если он даёт доступ к облачной инфраструктуре, базе данных или стороннему API, последствия могут оказаться весьма неприятными.

— Разберёмся, как искать такие утечки и автоматизировать проверку, чтобы не заниматься разгребанием инцидентов постфактум.

Хаборовчане и гости привет!

Вкратце суть того что произошло. По сути фильм ужасов от Бегет.

В ночь с 1 на 2 ноября 2026 года на нашу инфраструктуру была совершена кибератака с получением доступа к управляющему контуру всей архитектуры и последующим запуском обнуляющих скриптов.... К сожалению, бинарные бэкапы VPS полностью утеряны. Остаётся возможность восстановления данных из файловых бэкапов.... В облачной инфраструктуре (VPS, S3 и Kubernetes) все данные были утрачены.... Настройки CDN, IP утрачены. Мы не сдаёмся и продолжаем поиск способов восстановить эти данные.
Источник https://vk.ru/begetru?w=wall-2782733_35546

Давайте проведем как говорят SRE инженеры postmortem разбор. Без цели найти виноватых, а с целью понять как сделать так, чтобы такого не случилось с вашей компанией.