Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! В прошлый раз мы говорили о Станиславе Леме. Он очертил будущую философию ИИ, ролевой интеллект и симуляцию сознания. Но есть вопросы, которые он почти не трогал: а как мы будем жить среди этого всего? Как изменится быт, восприятие реальности, социальная ткань? Есть исключения — «Возвращение со звезд» или, например, «Магелланово облако», но, как было сказано в прошлом посте, бетризации мы вряд ли дождемся.

Так что в этот раз я предлагаю обсудить, что об этом думали другие авторы. 

Дисклеймер: в посте не будет Азимова — о нем поговорим в одной из следующих статей цикла и под другим углом обзора. Он верил в разумную робототехнику, в законы и в то, что люди и машины договорятся. Мы живем в ином мире. ИИ проникают во все сферы жизни, от алгоритмов соцсетей до отдыха и работы, но остаются непрозрачными и лишены видимого авторства. 

Сегодня — о двух противоположностях, которые оказались весьма близки в своих прогнозах и видении. Встречайте: Клиффорд Саймак и… уже догадались? 

В Великобритании готовятся отключить сети второго поколения — 2G. Это тот самый стандарт, к которому привязаны старые кнопочные телефоны, различные сигнализации, счетчики, датчики другие девайсы. В ближайшие годы сети начнут поэтапно выводить из эксплуатации, так что однажды часть техники превратится в тыкву. Давайте разберемся, что именно отключат, кого это затронет и почему переход может оказаться сложнее, чем кажется.

Как организации внедрять AI, чтобы максимизировать ценность, ограничить риски и оказаться в выигрыше? 

Чтобы ответить на этот вопрос, запускаем цикл статей, описывающих AI КОМП-АС фреймворк, в котором собраны знания и 14-летний опыт разработки и внедрения решений на базе AI и ML для наших клиентов в России и зарубежом.

Существуют десятки утилит для очистки метаданных (от ExifTool до встроенных средств ОС), но у всех них есть общий минус — они требуют ручного действия.

В результате родился MetaPure — фоновый демон для Windows, который перехватывает файлы в буфере обмена в момент копирования и бесшовно выжигает из них метаданные, прежде чем вы нажмете Ctrl+V.

Windows хранит скопированные файлы, почему парсить XML напрямую иногда лучше, чем использовать готовые библиотеки, и какие грабли поджидают при работе с win32clipboard.

Прочитал статью Параллелизм с общим состоянием в Rust и обратил внимание, что её общий смысл можно выразить известной фразой: “делай как нужно, а как не нужно, делать не нужно”. Другими словами, это точно такой же совет, какой можно дать разработчику любого другого языка программирования, например С++.

И решил не продолжать дискуссию в комментариях, а написать отдельную статью с кратким описанием фундаментальной экономической модели разработки ПО, которая не способствует (и объективно не должно способствовать) массовому переходу с C/C++ на «безопасные» альтернативы. Так как из-за особенностей распределения затрат у разработчика ПО отсутствует экономическая мотивация к полному устранению ошибок, и как следствие - к переходу на использование «безопасных» языков программирования.

Но, пожалуй, самое интересное — недавнее откровение: инсайдеры ИИ, которые больше всех зарабатывают на этом пузыре, готовятся к его схлопыванию в ближайшие несколько лет.

Признаков того, что ИИ-индустрия — это пузырь из пузырей, настолько много, что сложно охватить картину целиком. Взять хотя бы: полное отсутствие роста производительности, нулевой вклад ИИ в ВВП, собственные исследования OpenAI об ограничениях нынешних моделей и бесчисленные работы, демонстрирующие, насколько бесполезны эти машины в реальных задачах.

Но, пожалуй, самое любопытное — недавнее открытие: инсайдеры ИИ, которые, по идее, извлекают максимум выгоды из этого пузыря, готовятся к его полному коллапсу в горизонте нескольких лет.

Само по себе это не такой уж красный флаг, каким может показаться. Бизнесы создают подобные планы на случай непредвиденных обстоятельств постоянно. Но это глубоко показательный контекст, который переворачивает весь нарратив об ИИ-хайпе.

Чтобы объяснить, почему это откровение так важно, нужно напомнить несколько вещей.

Привет! Это команда Яндекс Практикума, и сегодня мы развенчаем сразу три популярных мифа о сфере кибербезопасности, поговорим о востребованных направлениях в этой сфере и расскажем о программе онлайн-магистратуры «Кибербезопасность» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Практикумом.

В Telegram-боте побеждает не тот, у кого круче код, а тот, кем удобно пользоваться. Можно написать идеальную архитектуру, подключить базу данных, настроить асинхронные запросы — и всё равно получить ноль реальных пользователей, потому что ботом невозможно пользоваться. Человек заходит, видит простыню текста, не понимает, что делать, нажимает не туда, получает ошибку и закрывает чат навсегда.

Разница между «бот работает» и «ботом пользуются» — это UX. В этой статье разбираем, как сделать так, чтобы пользователь не думал, а просто проходил сценарий. Поговорим о первом сообщении, кнопках и их группировке, сценариях вместо команд, FSM (машине состояний), текстах и обратной связи. А также покажем официальные цветные кнопки и премиум-эмодзи из Bot API 9.4, которые теперь доступны всем. В конце — чеклист для проверки вашего бота.

WP умер, перевёл все сайты на OpenClaw

Раньше часто использовал WordPress с кучей плагинов для создания сайтов и лендингов. Сейчас поставил DarwinClaw на чистую машину Ubuntu и сказал ему сделать всю инфраструктуру для сайтов. Он поставил nginx + node.js.

Потом попросил перенести сайты, указав ссылки на них. Он создал все сайты.

Попросил добавить git и репозиторий для хранения этих сайтов. То есть всегда можно быстро откатить изменения.

Теперь полностью управляю этим зоопарком лендингов через TG команды типа:

Убери с сайта X вот это

Добавь на сайт Y вот то

Поменяй стиль сайта Z на …

Откати последние изменения на сайте XM

Замени икноку на сайте XS на более современную

Собери статистику по заполнению форм с сайтов X, Y, Z в формате

Раньше это либо делали люди за деньги, либо WP с его тяжёлой инфраструктурой, теперь всё делает бот на OpenClaw.

Биометрия в наши дни применяется довольно широко. Но она прошла долгий путь. Для начала надо вспомнить, что изначально биометрия была вовсе не тем, что сейчас мы вкладываем в это понятие. Первым попытался ввести этот термин в научный оборот немецкоязычный швейцарский демограф из Базеля Кристоф Бернулли (из известного семейства математиков Бернулли) в 1841 году. В своем «Handbuch der Populationistik: oder der Völker- und Menschenkunde: nach statistischen Ergebnissen» («Справочнике по популяционистике, или по народоведению и человековедению: по статистическим результатам») он девять раз употребил словосочетание Populationiſtiſche Biometrie (биометрия народонаселения), объясняя, как следует применять методы математической статистики в демографии: в оценке среднего роста населения, убывания населения, средней продолжительности жизни в данной популяции (города, региона, страны) и т.д.

Но этот его термин не прижился, как и другой его термин «Populationistik», вскоре замененный на «демографию». Удачливее оказался англичанин Фрэнсис Гальтон. Он тоже увлекался демографией, но рассматривал ее с точки зрения теории естественного отбора своего кузена Чарлза Дарвина и считал, что для населения цивилизованных стран далеко не лишним был бы еще и искусственный отбор, из-под пресса которого Homo sapiens вышел, как только стал sapiens. Поэтому сейчас Гальтона помнят прежде всего как отца-основателя науки евгеники, причем в самой нехорошей ее расовой разновидности. 

Гораздо реже вспоминают, что Гальтон увлекался антропометрией и даже устроил для посетителей Международной выставки здравоохранения в Лондоне в 1884 году показательную антропометрическую лабораторию. Желающие за четверть часа проходили там процедуру обмеров своего тела, очень похожую на бертильонаж, который в том же 1884 году ввели как обязательную процедуру в парижской тюрьме Санте. В 1892 году Гальтон опубликовал книгу «Finger Prints»  («Отпечатки пальцев»), где объяснил почему вероятность совпадения их у разных людей стремиться к нулю (сами расчеты вероятности этого он опубликовал в «Proceedings of the Royal Society» в 1891 г.). 

695 строк конфига, одна валидация, 10 GB upload limit по умолчанию и env-переменная, которая никогда не срабатывает. Десять ошибок управления конфигурацией, собранных из реальных проектов.

Привет. Меня зовут Никита.

Наверняка многим знакома ситуация: кто‑то из друзей или родственников просит «почистить комп», «передалать PNG в JPG» или «раскидать свалку файлов в загрузках».

В какой‑то момент мне это надоело и я решил обернуть все свои рутинные скрипты в удобный графический интерфейс. Чтобы можно было просто скинуть человеку один.exe файл, и всё работало из коробки. Никаких установок питона, никаких консолей.

Так появился мое приложение SmartLauncher.

Почему важно знать целевую аудиторию

Рассмотрим на примере. Вы занимаетесь строительством домов из ПГС и кирпича и предлагаете свои услуги. Приходите, в только что построенный микрорайон, и говорите его жильцам - мы строим дома. Вдруг кто-нибудь заинтересуется и захочет переехать из душной квартиры в частный загородный дом.

Или вы предлагаете строительство домов тем, кто уже купил участок под ИЖС. Явно, что вероятность того, что люди заинтересуются вашим предложением во втором случае, намного больше. И у вас будут продажи.

Все потому, что вы дали торговое предложение своей целевой аудитории. Попадание в нее обеспечит развитие и успех вашего бизнеса. Когда вы знаете портрет своего клиента, его потребности, возражения, страхи, то вам не составит труда сделать сильный оффер и определить стратегию рекламной кампании.

Если целевая аудитория по вашему мнению все мужчины 25 - 60 лет, не огорчайтесь, вы не одиноки. Дальше вы узнаете как это исправить.

Что такое целевая аудитория?

В сети можно встретить множество определений целевой аудитории. Сложных и не очень.

По определению Википедии: термин, используемый в маркетинге или рекламе для обозначения группы людей, объединённых общими признаками, или объединённой ради какой‑либо цели или задачи. Под общими признаками могут пониматься любые характеристики, требуемые организаторами. Главное свойство целевой аудитории с точки зрения рекламы — то, что именно эти люди с большей вероятностью купят продукт. Поэтому именно на эту группу лиц направлено рекламное сообщение и рекламные мероприятия. То есть ЦА — это основная и наиболее важная для предпринимателя категория получателей рекламного обращения.

Меня зовут Иван Васильев, я ведущий аналитик в Ви.Tech, IT-дочке ВсеИнструменты.ру. Хочу показать, как из на первый взгляд простой формулы KPI выросла инженерная задача: нам нужно было не просто посчитать интегральный показатель эффективности поставщика, а объяснить, какая именно закупка его ухудшила и почему. В статье разберу, почему для агрегированных метрик не работает наивный подход, как мы пришли к remove-one analysis и где пришлось отдельно фиксировать логику расчета, чтобы результат вообще можно было интерпретировать.

В одной из систем, над которой я работаю, мы рассчитываем интегральный показатель эффективности поставщика. Сначала задача казалась очень простой: несколько метрик, несколько весов, обычная агрегированная формула. Но однажды бизнес задал вопрос:
| Почему показатель поставщика снизился?

Ответить на него можно было бы общими словами. Но затем появился уточняющий вопрос:
| А какая именно закупка ухудшила показатель?

И в этот момент простая аналитическая задача внезапно превратилась в интересную инженерную проблему: с агрегированными метриками, нелинейными функциями и неожиданными эффектами, которые больше похожи на задачи из дискретной математики, чем на обычный backend.

Ты хочешь в IT. Смотришь курсы, читаешь туториалы, может, уже пишешь первый код. А тебе говорят, что ИИ заменит программистов уже завтра и они будут не нужны. Что твой друг завайбкодил продукт за выходные и уже заработал денег на нём. Зачем вообще в это идти? Хороший вопрос.

Убирался в комнате, наткнулся на старый Xiaomi 11T в ящике — 8 ГБ ОЗУ, Dimensity 1200, лежит без дела. Решил превратить его в персональный AI-сервер: поднял OpenClaw через Termux, подключил бесплатную модель через OpenRouter и теперь у меня в Telegram отвечает свой AI-ассистент. Бесплатно. Четыре способа установки, борьба с Android за живучесть процесса и подробный раздел про безопасность.

20+ лет в айтишке, четыре запущенных продукта для международных компаний — и ни одного своего. В 40 лет я уволился с позиции директора по инновациям и за три месяца вайбкодинга собрал MVP платформы. Банк уже звонит и спрашивает, почему на расчётном счёте ноль. Рассказываю, как оно на самом деле.

В недавней статье про МС-21 в комментариях несколько раз спросили: а что с «кукурузником»? Тот самый маленький самолётик, замена Ан-2, легенды, которая летает с 1947 года.

30 января 2022 года на аэродроме в Арамиле под Екатеринбургом в воздух впервые поднялся ЛМС-901 «Байкал». Двадцать пять минут, высота 500 метров, за штурвалом лётчик-испытатель Валентин Лаврентьев. Маленький белый высокоплан с одним турбовинтовым двигателем.

Обещали серийное производство с 2024 года.

Апрель 2026-го. Серийных «Байкалов» нету.

Но и сказать, что проект мёртв, нельзя. В декабре 2025-го «Байкал» впервые полетел с российским двигателем ВК-800 и российским винтом АВ-901. В феврале 2026-го поднялся второй лётный экземпляр ,уже с доработанными шасси, крылом и носовой частью. В конце марта глава Минпромторга сказал о сертификации до конца 2026 года.

Ну, посмотрим. Пока давайте разберёмся, что это за самолёт и зачем он вообще нужен.

Спросили в чате: «сколько мне спать / есть белка / бегать в неделю». Модель ответила ровно и быстро. Пользователь закрыл вкладку довольный. Через несколько дней эта же цифра оказалась в разговоре с врачом или в строке таблицы с расходами. Вопрос уже не «удобно ли в интерфейсе», а другой: кто в этой цепочке сказал «да, мы это утверждаем»?

Wikipedia и прочие открытые базы отвечают на вопрос «что люди вообще накопили про тему». Продукт отвечает иначе: что мы готовы произнести от имени сервиса в конкретном сценарии – здоровье, деньги, учёба, работа. Формулировки похожи, масштаб последствий – нет. Внутренняя база знаний тут не «мини-вики» и не галочка в roadmap ради модного RAG. Это скорее политика доверия: кто отбирает тексты, где они работают, что нельзя додумывать и чего человек вправе ждать, когда видит ответ под вашим логотипом

Мы делаем Voicaj – платформу, где голос и текст превращаются в задачи, финансы, здоровье, учёбу и остальные модули в одном контуре, а ответы ассистента в щекотливых темах опираются на отдельные правила и курируемую базу, привязанную к сценариям, а не на «всё, что модель вспомнила». Ниже разбор этой линии: зачем она нужна и где ломается, если притвориться, что достаточно одного умного чата

СРОЧНО. Исследователи из Отдела предиктивных реконструкций (Department of Predictive Reconstructions) Королевского колледжа Кембриджа (King’s College Cambridge) доказали, что любой письменный текст можно свести к минимальному генеративному промпту и восстановить с семантической достоверностью 98%. Редакция получила доступ к препубликационному черновику. Рынки реагируют. Подробности ниже.