Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В первой части мы говорили про оргмодель — зачем она вообще нужна и какая от нее польза.

Во второй части говорили о процессах — чего не хватает в типовых BPM и как можно ситуацию улучшить.

И вот настало время поговорить об агентах.

Ошибка CUDA out of memory при обучении LLM обычно превращается в бесконечный цикл случайных правок: уменьшили batch size, урезали sequence length, снизили LoRA rank — и всё равно где-то снова падает. Особенно весело становится в RL-сценариях с GRPO, vLLM и генерацией нескольких ответов на один промпт.

Поговорим о том, как перестать гадать и начать считать потребление GPU-памяти: от чтения самого текста ошибки до оценки вклада vLLM, активаций и параметров обучения. С формулами, реальными конфигами и объяснением, какие настройки действительно дают эффект, а какие только создают иллюзию оптимизации.

Как объяснить алгоритму, что кожаная куртка и очки героя мемов Джейсона Стетхема — это не просто одежда, а часть стиля? Классические поисковые системы хорошо работают с запросами, в которых указаны категории и атрибуты товаров, но не «чувствуют» дополнительный fashion-контекст. А это ключевая способность эксперта по моде — понять каждого своего клиента и собрать ему подходящий лук даже для самого оригинального кейса. 

Меня зовут Артем Нигоян, я дата-сайентист в Lamoda Tech и занимаюсь разработкой ИИ-стилиста. Этот продукт помогает подбирать товары и образы для наших пользователей. В его основе наша собственная LLM с навыками стилиста — предельно гибкая и контролируемая, покрывающая максимум разных запросов от пользователей.

В августе 2025 года ИИ-стилист появился в формате Telegram-бота, а в конце декабря был интегрирован в приложение Lamoda. 

Расскажу, как мы обучали и внедряли нашу LLM, как она помогает подбирать образы на разные случаи жизни, в чем преимущество по сравнению с готовыми решениями, и как мы планируем развивать данный продукт дальше.

The Open Group представила четвёртую версию языка ArchiMate. Обновление носит структурный характер: изменена философия языка, переработана метамодель и унифицированы основные элементы. В заметке — разбор наиболее значимых нововведений.

По следам моей публикации "Программируем SFP-модули на программаторе CH341A". Программа SFP-master была портирована c Qt5 на Qt6. Модуль "общения" с интерфейсом I2C был полностью переписан, стал значительно проще, короче и надежней. Сейчас доступна версия v1.1.1. Русскоязычное описание программы я выложил здесь. Поэтому повторять его здесь смысла нет.

Последние лет 15 все было максимально просто. Собрать игровой ПК стоило дороже консоли, и никого это особенно не смущало. Просто тот, кто хотел получить доступ к модам, эмуляторам, апгрейдам по частям и стим-распродажам со скидками 80%, брал ПК. А тот, кому было важнее сэкономить или не хотелось лишних заморочек, выбирали PS. Ну или на худой конец Xbox. Главное, что доплата в целом была оправдана. В 2026 году концепт не изменился. ПК стоит по-прежнему дороже PS5. Но, как говорится, теперь есть серьезный нюанс.

Мы наконец готовы рассказать про Flipper One — проект, над которым корпим уже много лет и который несколько раз полностью переделывали с нуля. Это очень сложный проект как экономически, так и технически. Поэтому сегодня мы выходим в паблик не с триумфальным анонсом, а чтобы рассказать все как есть. Скажем честно — нам тупо страшно и нам нужна ваша помощь.

TL;DR Flipper One — это наша попытка переосмыслить, чем может быть Linux кибердек. Это огромный проект, поэтому мы открываем процесс разработки и просим сообщество о помощи.

В Flipper One мы поставили перед собой амбициозные задачи:

— Создать самый открытый и хорошо документированный ARM-компьютер в мире с полной поддержкой в мейнлайн-ядре Linux — чтобы можно было скачать ядро c kernel.org и оно сразу работало на Flipper One.

— Убедить вендоров открыть их существующий закрытый код и полностью избавиться от бинарных блобов и костылей.

— Слепить нестандартную аппаратную платформу из микроконтроллера и CPU и портировать кучу кода на уровень MCU.

— Переосмыслить как люди используют Linux и разработать свой GUI-фреймворк с обертками существующих CLI-утилит.

Многие из этих задач имеют кучу неопределенностей и это пугает. Но мы верим, что только так, мы можем сделать по-настоящему важный вклад в общество и образование, и это стоит дороже денег.

Обычно внедрение AI в компаниях происходит по такому сценарию: собрали одного ассистента, показали руководству, получили аплодисменты. Потом второго, третьего — и через полгода получается зоопарк с разными ключами, моделями и неконтролируемым бюджетом.

Вместо набора разрозненных ассистентов мы сразу пошли в платформу. В статье рассказываем, из чего она состоит, как эволюционировало наше железо, зачем понадобилось два слоя наблюдаемости и почему маркетплейсный RAG ломается на PDF-файлах. С графиками, схемой архитектуры и выводами, которые сами хотели бы прочитать год назад.

Привет, Хабр!

Уже больше 10 лет я работаю с виртуализацией, и за это время успел в разной степени потрогать самые разные платформы. Естественно, до 2022 года это была в большей степени VMware, а параллельно с ней и разный опенсорс, в последние же годы руки добрались и до некоторых наших платформ. 

Вообще идея этой статьи у меня зародилась после первых волн санкций, но, видимо, тогда ее время еще не пришло — ничего было непонятно, но очень интересно.

Спустя 4 года российские платформы заметно подросли, обзавелись пользователями и вменяемыми кейсами. С другой стороны, сама по себе тема виртуализации успела обрасти определенным слоем маркетинга и разнообразными мифами.

Зачем я пишу эту статью?

Мне уже давно хочется разобраться, как сейчас обстоят дела с безопасностью виртуализации в разрезе наиболее используемых в РФ платформ — как отечественных, так и не очень. Наверное, в глубине души мне хочется как-то суммировать то, что я сам увидел и осмыслил за это время, и ответить на ряд вопросов — действительно ли так страшно оставаться на иностранных платформах, как об этом говорят, и как обстоят дела у российских вендоров.

Если эта статья кому-то поможет — буду очень рад.

Привет, Хабр! Это снова Алиса из KISLOROD. В прошлых частях мы вынесли из Битрикса каталог, корзину, цены и чекаут. Но в любом ecommerce-проекте есть еще одна зона турбулентности — интеграции.

Платежки, ERP, CRM, доставки, SMS, веб-хуки — все это любит тормозить, дублировать запросы и внезапно падать в самый неподходящий момент. Если держать такие вызовы внутри чекаута или админки, проект быстро начинает жить по SLA внешних сервисов.

В этой части разбираем Integration Hub: очереди, веб-хуки, DLQ, идемпотентность и отдельный контур для интеграций, который не блокирует пользователей и не тянет за собой весь чекаут.

GitHub — это не только крупнейший веб‑сервис для хостинга IT‑проектов и своего рода социальная сеть для программистов, а целая вселенная, образованная миллионами репозиториев, со своими звёздами, форками, пул‑реквестами… Наша студенческая команда Политеха решила заняться изучением этой вселенной. Начали мы с самого актуального вопроса: что делает один проект сверхпопулярным, а другой — пыльным архивом? Для решения этой задачи мы не просто собрали кучу метрик, а разработали полноценное приложение для загрузки, анализа и визуализации данных с предсказанием популярности.

Привет, Хабр! На связи Егор Сапун, я отвечаю за сертификацию инфраструктуры в Рег.облаке. Российский ЦОД закрывает одно требование 152-ФЗ из пяти — локализацию. Остальные четыре остаются на операторе, и обычный облачный сервер с ними не помогает. В этой статье я хочу разобрать, где в 1С:Документообороте лежат ПДн, кто за какой слой защиты отвечает и как не построить избыточную защиту там, где хватило бы меньшего.

В проектах с компьютерным зрением есть неприятная правда: почти все выглядит убедительно, пока не сталкивается с реальной площадкой. На слайдах обычно все просто: камера смотрит, модель распознает, система фиксирует событие. Но в жизни вместо эталонных датасетов появляются снег, дождь, блики, разные ракурсы, подвижные камеры, бюджетные ограничения и обычные промышленные условия, в которых надо получить результат.

Именно с такой задачей к команде разработчиков «Формат кода» пришел заказчик этого проекта. Причем сразу с несколькими сценариями, связанными с компьютерным зрением.

Облако Nubes в этой истории стало средой для тяжелой инженерной работы: хранения видеоданных, подготовки датасетов, предобработки, обучения моделей, оценки метрик и повторных циклов дообучения. Подробнее рассказали в статье. 

Статья — перевод англоязычного руководства

При написании автотестов мы часто используем параметризацию — запуск одного и того же теста с разными данными. В этой статье мы разберём, какие задачи решает параметризация, как она реализована в JUnit, и как с ней работать в Allure Report.

На Авито полно квартир за 80, 100 и 180 тысяч в месяц, которые выглядят так, будто их специально фотографировали как можно хуже. Тёмные комнаты, кривые ракурсы, пересветы, ванная как из хоррора — и всё это в объявлениях, где вообще-то пытаются сдать или продать дорогой объект.

Я решил это исправить...

Большинство продуктовых рынков со временем достигают пика конкуренции. Команды продолжают добавлять фичи и улучшать интерфейсы, но выделяться становиться всё сложнее, а порог входа для новых игроков слишком высокий.

Меня зовут Александр Костюченко, я системный аналитик в Точка Банк. В статье расскажу, как применить стратегию «Голубого океана» на примере рынка бухгалтерских сервисов для ИП, чтобы повысить лояльность пользователей и вывести продукт в среду без конкуренции.

В предыдущем посте мы ответили на вопрос о реализуемости проекта: да, tan, ln, exp и sqrt можно при помощи различных трюков вычислить из сложения, вычитания и умножения. В этом посте мы поговорим о том, как делать это корректно с точностью до 16 десятичных разрядов при помощи проверенной эталонной реализации, относительно которой мы будем в дальнейшем тестировать оборудование.

Когда я начинал этот проект в 2021 году, мне нужен был код на C++, который бы реализовывал алгоритмы на основе примитивов BCD и проверял результаты. Этот код превратился в подпроект Methods. Он заработал, но в нём возникли небольшие баги с шириной мантиссы, из-за которых тестовые результаты оказались ненадёжными в пределах одного-двух последних разрядов. Вместо того, чтобы патчить его, я в 2025 году переписал всё с нуля в рамках подпроекта Proto: более чистой архитектуры, правильного эталона и генератора тестовых векторов оборудования, относительно которого можно валидировать микрокод FPGA.

Привет, Хабр!

На связи Станислав Грибанов, я руководитель продукта NDR компании «Гарда», автор блога «Кибербезопасность и продуктовая экспертиза для бизнеса».

Сегодня хочу поговорить о пользе NetFlow и сетевой телеметрии для защиты сетей от хакерских атак. Тема эта не новая, но вокруг неё до сих пор существует множество противоречий.

Сетевая телеметрия часто воспринимается как артефакт из мира сетевых инженеров, а не как серьёзный инструмент информационной безопасности. Как правило, это связано с ошибочным восприятием NGIPS-систем, как аналога NTA. В этом случае основной считается функциональность сигнатурного детектирования атак, которая требует для работы только сырой трафик. При этом методы поведенческого анализа, машинного обучения и других несигнатурных техник в таких системах являются комплиментарными и не формируют ядро детектирующей логики.

Из-за подобного ошибочного восприятия на российском рынке сформировалось массовое заблуждение: для поиска угроз в сетевом трафике нужен только анализ сырого сетевого трафика, а телеметрия для этого не подходит.

Под катом я расскажу, как можно детектировать угрозы на основе метаданных сетевого трафика без анализа payload, в частности, сетевой телеметрии.

«Склад 15» интегрирован с большинством конфигураций «1С: Предприятия». Это значит, что между ними уже настроены механизмы обмена, которые позволяют корректно загружать данные с терминала в учетную систему и наоборот. Но если вашей конфигурации нет в списке интегрированных, или вы используете нетиповую конфигурацию, можно интегрировать её самостоятельно.

В одной из прошлых публикаций речь шла о типах современных стегоконтейнеров и алгоритмах встраивания в них данных. Однако стеганография существовала за тысячи лет до появления первого компьютера. Еще античные авторы описывают разнообразные примеры такой защиты информации, причем стегоконтейнеры тогда умудрялись клепать едва ли не из воздуха.

В блог Бастиона снова заглянула кандидат исторических наук, старший научный сотрудник Московского музея криптографии Анастасия Ашаева. Она рассказала о том, какой путь прошла стеганография с древнейших времен до современности, какие стегоконтейнеры использовались в разные исторические эпохи. Отдельное внимание эксперт уделила конкретным кейсам применения стегоконтейнеров. Передаем ей слово.