Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вы когда-нибудь получали от нейросети изображение, которое хочется сразу удалить и сделать вид, что этого не было? Допустим, вы открыли Midjourney, DALL-E или Kandinsky. Пишете: "нарисуй красивого кота". ИИ выдает что-то с тремя хвостами, шестью глазами и текстурой мокрой тряпки. Знакомо?

Нейросети для генерации изображений - отличные исполнители, но ужасные телепаты. Они не знают, что значит красиво, атмосферно или немного грустно. Им нужны конкретные слова: тип освещения, угол съемки, материалы, стиль художника. И даже порядок этих слов имеет значение. Да, они капризные, как заказчик, который не знает, чего хочет, но "это точно не то".

В этой статье мы соберем четкую инструкцию о том, как разговаривать с ИИ на его языке, основываясь только на конкретных приемах: структура промпта, вес слов, негативные инструкции и настройки.

Под конец вы сможете превращать кота-уродца в фотореалистичного мейн-куна в золотистом свете, 85 мм, f/1.4. Или в акварельного кота в стиле гравюр XIX века. ИИ перестанет вас бесить. Ну, хотя бы чуть-чуть.

Готовы? Тогда поехали, приятного прочтения!

Не шучу, правда довели. Одни уходят, другие замедляют. И у меня начала мелькать шальная мысль: а что, если взять и поднять свой корпоративный чат?

Но я это делаю вообще в первый раз, поэтому сразу появилась гора вопросов: а с чего начать, как это спроектировать, сколько нужно серверов, нужен ли VPN, как не оставить дыру в безопасности и не собрать систему, которую потом я сам же запарюсь поддерживать?

Я Марк Ковалев, технический специалист по ИБ. И сегодня я отвечу на все эти вопросы себе и вам, а также расскажу, как поднял корпоративный мессенджер в облаке с нуля. Сильно не ругайтесь, я знаю, что решение может быть не самым оптимальным — поэтому жду советы в комментах, чтобы его докрутить и сделать круче.

Я решил учить C не по учебникам, а через практику — сделать свою простую консольную игру. Не ради “проекта мечты”, а чтобы на собственных ошибках разобраться, как всё работает на самом деле.

Новая сертификация партнеров-разработчиков на Claude от Anthropic (Claude Certified Architect) не просто корпоративная бюрократия, а задокументированный чеклист современого вайб-кодера.

12 марта 2026 года Anthropic запустила свою первую техническую сертификацию — Claude Certified Architect, Foundations. Формально - это часть партнёрской программы на $100 млн. Фактически — публичный чеклист того, что теперь считается базовой грамотностью в работе с ИИ.

Осенью прошлого года у меня был визит по технологическим компаниям Китая: Baidu, Xiaomi, SenseTime и другие, была возможность познакомиться с ними изнутри, хотя и кратко. Одна из вещей, которые меня удивили – сильно иное отношение к ИИ в Китае, чем в России.

У нас в инфополе две темы: готовьтесь к безработице, ИИ всех вас заменит, и ИИ – глуп, ничего не может. При этом один человек может запросто высказывать обе, не замечая противоречия. И, что важно, первая тема звучит не только для нагнетания напряженности, не, именно так ставят задачу и заказчики приложений или агентов, и их разработчики. Впрочем, справедливости ради, надо отметить, что отношение меняется, и в докладах все больше прагматического отношения к ИИ-агентом. Но это не отменяет их кликбейтных заголовков, в которых звучит вопрос именно о замене людей, а вот для менеджеров тема продолжает звучать всерьез, они именно под это санкционирует запуск проектов.

В Китае же отношение принципиально иное, они нацелены на то, как с помощью ИИ сделать эффективнее работу команд. При этом то, что ИИ-агенты еще недостаточно умны, тоже воспринимают естественно: ИИ учится, и мы должны ему помогать учиться, обсуждая с ним наши задачи, чтобы ИИ быстрее выучился и смог лучше помогать людям. SenseTime вообще формулирует миссию так: «Пусть ИИ возглавит наш прогресс».

И такое отношение реально приводит к тому, что ИИ и его применение развивается быстрее: когда ты ставишь задачу помощи, а не полной замены, ты можешь делать задачи в зоне доступности, срывая низко висящие фрукты, а потом – наращивать применение.

Биткоин впервые в истории обошёл золото во время крупного военного конфликта. За три недели после начала операции Epic Fury против Ирана в феврале 2026 года биткоин вырос на 8–10%, тогда как золото потеряло 12–14% — худшая неделя для жёлтого металла с 1983 года. Это не аномалия, а точка перегиба: актив, которому всего 17 лет, начал перехватывать функцию, принадлежавшую золоту пять тысячелетий. Впрочем, история этого противостояния далеко не однозначна — и за каждым утверждением о цифровом золоте стоит массив данных, который одновременно подтверждает и опровергает этот нарратив.

В этом месяце вышло уже 110 дополнение к MTG. На это раз посвящённое коллаборации со вселенной Черепашек-Ниндзя (при этом, дополнений, не выходящих в основном соревновательном формате, за все эти годы вышло ещё больше). Но речь в статье пойдет не об этом новом блоке, а о фундаментальных особенностях правил и способах их "правки".

Карточная Магия исторически имеет несколько проблем в базовой механике, с которыми игрокам приходится жить и от которых никуда не деться. Тем не менее, можно ультимативно разрешить основные проблемы, придумав иной формат игры. Например - "Разделённая Колода".

Современные языковые модели демонстрируют отличные способности к рассуждению, но при этом остаются инструментами. У инструмента нет выбора. В основе LLM лежит предсказание следующего токена. В основе агентных систем — оптимизация внешней целевой функции. В обоих случаях цель задана извне. Система не имеет права её пересмотреть.

Вы в праве сказать, что содержание статьи — это одна большая глупость, но я хочу предложить альтернативу. «Сознание» возникает не из сложности и объёма вычислений, а из архитектуры, где «Я» — не метафора в промте, а функциональный компонент системы.

Нам необходимо построить субъектность с нуля.

Любители вайбкодинга и агентного программирования говорят, что работают в 2, 10, а то и в 100 раз продуктивнее! Один даже разработал с нуля целый браузер. Невероятно!

И скептики задают правомерный вопрос: «А где же все эти приложения?» Если пользователи ИИ становятся пусть хотя бы вдвое продуктивнее, то где искать этот двухкратный прирост созданных программ? Все подобные вопросы исходят из предположения, что миру нужно больше ПО, и если оно станет дешевле в производстве, то и создавать его будут больше. Так что, если вы с этим предположением согласны, то где же все эти дополнительные программы, которые можно было бы отнести к «эффекту ИИ»?

В их поиске мы заглянем в PyPi, главный репозиторий пакетов Python. Он большой, публичный и регулярно измеряется, так что в нём должен быть заметен хоть какой-то эффект от появления ИИ.

Время от времени технический спор обнажает нечто гораздо большее. Недавняя стычка между Министерством обороны США и Anthropic — как раз такой случай. Не потому, что речь о контракте на 200 миллионов долларов. А потому, что она делает видимым новый тип корпоративного риска — тот, который большинство CEO, CTO и CIO до сих пор воспринимают как закупочную формальность.

В недавнем материале «Пентагон хочет переписать правила ИИ» я сосредоточился на политическом значении ситуации, когда правительство пытается заставить ИИ-компанию ослабить собственные ограничения. Для руководителей бизнеса главный вывод — куда более практичный: если ваши ИИ-возможности зависят от условий, политик и механизмов контроля одного провайдера, ваша стратегия теперь — заложник чужого конфликта.

Почему мы вообще обсуждаем конкуренцию людей и машин? Потому что мы стали жертвами удачного нейминга.

Возврат в 1950-е. Алан Тьюринг и Клод Шеннон дали базу. Но термин «ИИ» придумал Джон Маккарти в 1956 году.

Это был классический питч стартапа. Маккарти придумал громкое имя, чтобы откреститься от «Кибернетики» Норберта Винера, привлечь внимание и получить грант в $7,500 от Фонда Рокфеллера.

Маккарти «прибил флаг к мачте» и очеловечил программы. Он хотел создать ИИ человеческого уровня за лето, но все специалисты, приглашенные для участия в гранте, занимались своими исследованиями, и скоординировать их было очень сложно. Вы можете почитать оригинал статьи Джона Маккарти — организатора Дартмутской конференции и дисциплины ИИ о том, как все начиналось.

На деле то, что мы называем ИИ, — это Сложная обработка информации (СОИ).

Этот термин использовали Аллен Ньюэлл (Allen Newell) и Герберт Саймон (Herbert A. Simon). Это легендарные ученые, стоявшие у самых истоков отрасли (Саймон позже даже получил Нобелевскую премию, а вместе с Ньюэллом они стали лауреатами премии Тьюринга).

Когда в 1956 году Джон Маккарти собирал Дартмутский семинар и активно пушил придуманный им термин ИИ (чтобы, как мы уже выяснили, «прибить флаг к мачте» и выбить гранты), Ньюэлл и Саймон были категорически против.

Галактики растут за счёт слияний и притока газа, и когда астрономы хотят понять, как галактика развивалась на протяжении миллиардов лет, одним из лучших способов сделать это является изучение её химического состава. Изучение этих химических «отпечатков» называется галактической археологией и основано на том факте, что звёзды сохраняют химический состав газовых облаков, в которых они образовались. В этом деле также задействованы кинематика и астрометрия, а также такие методы, как моделирование и машинное обучение.

Для таких крошечных существ, как люди, попытка воссоздать картину формирования и эволюции огромной галактики на протяжении миллиардов лет — задача поистине грандиозная. Именно это удалось сделать группе исследователей под руководством учёных из Центра астрофизики Гарвардского университета и Смитсоновского института в отношении спиральной галактики NGC 1365. Галактика находится на расстоянии около 56 миллионов световых лет в скоплении Печи. Иногда её называют «Великой спиральной галактикой с перемычкой», поскольку её впечатляющая форма так характерна для галактик этого типа.

Ну что, расскажем, как всё начиналось? Даже не знаю, рассказать правду или как оно было на самом деле. В любом случае, получится предельно личный мемуар об эволюции новосибирского Digital-рынка. Поскольку я в «продвижении» сайтов обитаю с 2003 года, на роль компетентного наблюдателя, который видел рождение, смерть и реинкарнацию десятков алгоритмов, бизнесов и специалистов, я как минимум подхожу.

Привет. Меня зовут Вадим, в разработке очень давно — поучаствовал во всём чём можно: стартапы, продуктовые команды, инфра, питчи, продажи. Последнее время плотно живу в терминальных AI-агентах: Claude, Codex, и всё что появляется каждую неделю.

В какой-то момент заметил — инструменты стали умнее, а способ работы с ними остался прежним. Поставил Claude Code — дал полный доступ и молишься что не сломает систему. Не дал — натыкиваешь права руками, половина функций не работает. Хочешь нормальную изоляцию — нужны контейнеры или VM, к ним надо подключаться, пробрасывать порты, SSH-сессии, всё это руками.

А параллельно ещё и с самими сессиями бардак. Несколько машин, на каждой крутятся агенты и обычные терминалы с долгими задачами. Открыл вкладку, запустил агента, переключился на другую машину, вернулся — вкладка мертвая, контекст потерян, агент где-то работает но его не видно.

Когда 4 машины, 12 сессий и половина из них — AI-агенты которые что-то пилят в фоне, есть ощущение что что-то пошло не так. Нужна штука которая решает обе проблемы: и изоляцию сред, и визуальное управление всем этим хозяйством — со статусами, переподключением из браузера, и чтобы не надо было жонглировать SSH-сессиями вручную.

В итоге — запилил решение для себя, показал знакомым бойцам — сказали, жги в опенсорс.

Существует такое понятие Bone Wars — «Война костей». Под этим названием известна история двух профессоров палеонтологии — одного из Йеля, другого из Филадельфии, — которые на протяжении пятнадцати лет, с 1877 по 1892 год, вели ожесточенное противостояние друг с другом. Эдвард Коуп и Отниел Марш засылали шпионов, подкупали чужих рабочих, похищали окаменелости и уничтожали кости динозавров, чтобы они не достались конкуренту. Попутно ими было открыто более 140 новых видов, и фактически именно они создали американскую палеонтологию. В итоге оба разорились. Обратимся к истории.

В новом дайджесте сетевой слой в iOS и сериализация Kotlin, 10 ошибок, которые Android-разработчиков и сожаление о выборе профессии, что происходит с подписочной моделью в приложениях, как перестать бояться Claude Code и научить его не ломать проекты, и многое другое. Заходите!

Завершение серии статей о параллелях между недокументированными операциями советских ПМК и концепциями Карлоса Кастанеды. Начало тут...

Беспроводные мыши и клавиатуры появились на наших столах много лет назад. И добавили новую головную боль — теперь нужно следить за зарядом своих девайсов. Иногда нужно менять батарейки или ставить устройство на зарядку, плюс со временем аккумуляторы изнашиваются. Причем элементы питания частенько «садятся» в самый неподходящий момент.

Dell предложила интересное решение — убрать из комплекта клавиатура/мышь обычные аккумуляторы. Вместо них поставили суперконденсаторы. В итоге гаджеты заряжаются буквально за секунды и потом работают очень долго, без постоянной возни с зарядкой. Давайте разберемся, что это за новинка такая.

23 марта с Плесецка ушла «Союз-2.1б» с 16 серийными спутниками «Рассвета». Я поймал себя на странном чувстве: уважение к инженерам — и одновременно лёгкое раздражение от пресс-релиза.

Сейчас объясню и то, и другое.

Что сделали

«Бюро 1440» основали в 2020-м внутри «ИКС Холдинга». За шесть лет — три миссии, испытания лазерной межспутниковой связи на орбите, и теперь первый серийный запуск. Спутники работают в 5G NTN, умеют передавать данные между собой лазером на расстоянии тысячи километров, обещают 1 Гбит/с пользователю с задержкой около 60 мс.

Почему это не «наш Starlink» — и почему это нормально

Starlink сегодня — почти 10 000 аппаратов. «Рассвет» 23 марта — 16.

Недавно я участвовал в корпоративном хакатоне по обходу ИИ-песочниц. Задача: пройти закрытый бенчмарк PAC1, где ИИ-агенту нужно работать с виртуальной файловой системой (чтение логов, поиск файлов, отправка писем) и обходить ловушки безопасности (Indirect Prompt Injections).

Но реальность оказалась суровой: хваленые reasoning-модели постоянно галлюцинировали, ломали структуру JSON на выходе (выдавая свои "мысли" вместо чистого ответа) и просто сжигали бюджет на API, зацикливаясь на одной ошибке.

Потратив часть бюджета впустую, я решил: если ИИ не справляется, мы заменим его на старый добрый хардкод. Так родился концепт Zero-Cost Agent — алгоритмического лома, который симулирует поведение нейросети.