Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Сейчас тема ИИ у всех на слуху: эта технология то ли собирается перевернуть современный мир, то ли всем уже надоела, то ли и то и другое сразу. У пользователей ее упоминание в продуктах может вызвать как интерес, так и тревогу, особенно когда она обещает больше, чем реально дает. 

Меня зовут Юля, в MТС я занимаюсь внедрением ИИ-функций в нескольких продуктах. В этом материале расскажу о результатах собственного исследования отношения пользователей к ИИ: покажу, как можно сегментировать аудиторию в зависимости от их восприятия технологий и как донести ценность ИИ через персонализацию и продуманные сценарии.

Уже на этой неделе (с 1 марта 2026 года) вступает в свою законную силу и начинает действовать Приказ ФСТЭК России № 117 «Об утверждении требований о защите информации, содержащейся в государственных информационных системах, иных информационных системах государственных органов, государственных унитарных предприятий, государственных учреждений». 

Новый приказ отменяет существовавший более 10 лет приказ ФСТЭК России от 11.02.2013 № 17 «Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах», а также все его последующие редакции и дополнения.

Об этом уже много говорили с момента выхода этого приказа, и продолжают говорить до сих пор. И мы решили сделать «мастер-статью», в которой мы будем размещать максимум полезной информации, о том, как всем нам жить «по-новому» - ведь не исключено, что 117 приказ останется на довольно продолжительное время с нами.

Привет! Я — Аля, старший продакт-менеджер выделенных серверов в Selectel. Представьте, вашей команде нужно разработать новый интерфейс для продукта. Вы ставите задачу на дизайнера, а он приносит статичные картинки экранов в Figma. На встрече команда смотрит на них и понимает, что половина сценариев не продумана. Возникают вопросы: «Что будет, если пользователь нажмет на кнопку или данные не загрузятся?» И вместо того, чтобы передать задачу в разработку, вам приходится выяснять детали в комментариях и чатах.

Нам это хорошо знакомо. Долгие циклы согласований, переделки после релиза, сложности с тестированием — все это было частью нашего процесса. Чтобы решить эти проблемы, мы решили попробовать AI-инструменты для прототипирования. В статье расскажу, как Figma Make и другие сервисы помогли нашей команде ускорить создание прототипов и сократить количество правок. Будет полезно тем, кто устал от цикла «получить макет → найти проблему → подождать правки → повторить».

Если вы разрабатываете iOS-приложение с виджетом, Watch-компаньоном (это приложение для Apple Watch, которое работает в паре с основным приложением на iPhone) или Share Extension - рано или поздно вам придётся передавать данные между процессами. App Groups - стандартный механизм для этого, и на первый взгляд он прост: добавил capability, написал UserDefaults(suiteName:), поехали. Но именно эта кажущаяся простота и создаёт проблемы. Данные лежат в незашифрованном контейнере, любое приложение из вашей команды может их прочитать, а валидация входящих данных почти никогда не делается. Давайте же рассмотрим, как правильно настроить App Groups, что реально можно туда класть, какие риски существуют и как организовать безопасный обмен (в том числе с примером передачи токена авторизации между приложением и виджетом).

Сэм Альтман не отступает, даже несмотря на то, что проблемы OpenAI продолжают нарастать как снежный ком.

С начала 2026 года плохие новости копятся одна за другой:

Сделка с NVIDIA теперь под серьезным сомнением.

Стратегическое партнерство с SoftBank повисло в воздухе.

Партнерский проект Stargate - Oracle - пережил сокрушительный обвал цен на акции, потрепав нервы всем, кто делал ставку на прорыв в сфере ИИ.

Вдобавок ко всему, американская общественность все активнее выступает против строительства дата-центров.

И, наконец, все больше экспертов говорят о том, что индустрия ИИ в ее нынешнем состоянии - это пузырь.

К счастью для Сэма, мир не заканчивается на границах США. И взгляды генерального директора OpenAI (и не только его) теперь обращены к этому более широкому миру.

Это история о том, как мы несколько недель искали странные скачки latency в продакшене и в итоге уткнулись в поведение кэша процессора. Не в аллокатор, не в GC, не в сеть. В кэш. В статье — реальные эксперименты, код, метрики, гипотезы, которые не подтвердились, и довольно неприятные выводы о том, насколько процессор может быть непредсказуемым, когда система нагружена по-взрослому.

Всем привет! За последние несколько лет число кибератак кратно выросло — это создало необходимость в новых подходах к кибербезопасности. Одним из них стала эшелонированная защита — ряд СЗИ, работающих на разных сетевых уровнях, но выполняющих одну задачу по защите ресурсов. Сегодня мы расскажем об агрегации логов различных СЗИ — задаче, которая возникла как следствие внедрения эшелонирования.

В этой статье мы поделимся, как построили универсальную систему для хранения логов с различных СЗИ с возможностью как ретроспективного, так и моментального анализа событий «в одном окне» с помощью open source-решения (и объясним, почему это безопасно).

Кейс Dolina v. Lurie всколыхнул не только юридическое сообщество. Сейчас шум в медиа начал утихать и настало время спокойно препарировать это дело LLM-матрицами и тензорными вычислениями.

Cgoodwin

Есть такие интересные явления, которые сопровождают человечество очень давно, и, несмотря на это, всё ещё представляют собой значительный интерес, где одно из таких явлений представляет собой обычный кнут, а точнее, звук, производимый с его помощью… 

За 15 лет в разработке и анализе производительности 1С я понял одну простую, но неприятную вещь: когда высоконагруженная система начинает тупить, мы инстинктивно виним платформу, железо или СУБД. Но в реальности, даже на тяжёлых бэкендах с тысячами пользователей, узкое горлышко — это почти всегда наш собственный код.

Сегодня я расскажу, как мы построили систему мониторинга своими руками, сэкономили 20% на железе (которого у нас, к слову, не «терабайты и сотни ядер», а вполне вменяемые конфигурации) и почему стандартный APDEX может нагло врать вам в лицо.

— Платформа 1С 8.3.24.

— СУБД Postgres Pro.

— Больше 40 серверов 1С в разных контурах (внутренний для сотрудников, внешний для поставщиков).

— В пике — более 4000 пользователей. Ежечасно (!) крутятся тысячи фоновых заданий и сотни интеграционных сценариев.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Кочетков, и я тимлид Deep Learning разработки в области распознавания речи и соавтор курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей» в Яндекс Практикуме.

Сегодня поделюсь опытом, как мы с командой внедряли менеджер ML-экспериментов, и расскажу: в чём сложность обучения моделей; когда нам понадобился менеджер экспериментов; какие были к нему требования и как они эволюционировали в процессе; что мы выбрали и почему; как это работает в жизни.

А начнём с главной мысли: проводить множество попыток обучения до нужного состояния очень сложно, если не следить за тем, что и как мы меняем при каждом подходе.

Представьте: вы засыпаете песок в сувенирную банку так, чтобы получился красивый узор. А теперь увеличьте эту банку до размеров десятиэтажки объёмом кубометров этак на 3200, а специи замените на кокс, агломерат, окатыши и руду. Надо их засыпать в доменную печь так, чтобы слоистый рисунок внутри не просто красиво ложился, а обеспечивал жизнь целой системе. Чтобы газовоздушная смесь проходила, материалы не перемешивались как попало, а стенки-холодильники не прогорели.

Именно этим каждый день занимаются технологи доменного производства. И если что-то пойдёт не так, то последствия будут суровыми.

Доменная печь — это сердце металлургии. По словам наших технологов, это гигантский «живой» организм, который превращает оксиды железа в чугун при температурах выше 1500 °C. Но работает он как минимум при одном критически важном условии — если внутри всё лежит «как надо».

Кокс должен быть пористым, газопроницаемым, чтобы через него проходил восстановительный газ, который так и норовит забрать кислород у оксидов. Железорудное сырьё (агломерат, окатыши, брикеты, руда и прочее) должно распределиться так, чтобы не забить эти каналы. Представьте себе лёгкие, где бронхи забиты аллергенами, пылевыми частицами: дыхание становится невозможным. То же самое происходит с доменной печью… Наверное поэтому профессионалов-доменщиков иногда называют «докторами»: они умеют «лечить».

Ошибётесь с укладкой шихты — и печь просто перестанет «дышать». Цена такой ошибки в её апофеозе — не просто несоблюдение графика производства, а сокращение нескольких лет кампании печи, которая обычно составляет 10–15 лет.

Сфера SEO в affiliate-маркетинге, а особенно в гемблинге всегда напоминала закрытый клуб для своих. Информации в открытом доступе минимум, нетворкинг ограничен несколькими толковыми чатами. Это закономерно: в источнике с колоссальной конкуренцией успех зависит от знания неочевидных методов и умения манипулировать алгоритмами Google.

Порог входа в нишу объективно высок, но потенциальная отдача оправдывает риски: вы получаете стабильный и условно бесплатный поток лидов. Чем дольше ваш ресурс удерживается в топе, тем выше профит.

В первую очередь, вам нужно быть вкурсе всех новостей, схем и обходов - для этого отслеживайте телеграм каналы профессиональных SEOшников и сидите в тематических чатах. Вот вам небольшой список:

Perplexity тихо выпустила Perplexity Computer — и есть ощущение, что рынок пока не до конца осознал масштаб этого шага. На поверхности это выглядит как ещё один режим внутри знакомого интерфейса. Но по сути — это заявка на новый уровень агентных систем.

В этой статье разберём, что именно представляет собой Perplexity Computer, какие возможности он открывает уже сейчас, чем отличается от OpenClaw и почему этот релиз может оказаться стратегически важным для всего рынка AI‑агентов.

С недавних пор в Kubernetes можно включать swap. Говорят, теперь можно забыть о внезапном вытеснении и убийствах подов. Но так ли это на самом деле, если риски никуда не делись?

В статье на тестах и графиках показано, как разные значения параметров ядра Linux влияют на swap и расход памяти в целом. Спойлер: если грамотно всё настроить, можно избежать проблем.

В конце — набор рекомендаций и базовых настроек, которые можно протестировать на своих приложениях.

В начале 2026-го главный инженер Google и руководитель команды Gemini API рассказала, как дала Claude Code задачу, над которой ее команда работала год, - и агент справился за час.

В статье я разбираю, как те же инструменты Anthropic - Claude Code и Claude Cowork - превращают ИИ из чат-бота в цифрового сотрудника для менеджеров, маркетологов и аналитиков: что они реально умеют, сколько стоят в 2026 году и как меняют повседневную работу уже сейчас.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Ко мне пришёл интернет-магазин электротранспорта с классической, но неприятной ситуацией: в рекламу вкладывают около 2 млн рублей в месяц, а доход при этом падает, и ДРР только растет.

В таких проектах почти всегда встает вопрос: развивать инхаус-команду или идти в агентство. У инхауса есть сильные стороны — ребята глубже погружены в продукт, постоянно внутри бизнеса, быстрее обмениваются информацией с другими отделами и фокусируются на одном проекте. Но на практике этого часто недостаточно.

В начале января 2026 года стало известно, что проект Anna's Archive, основная цель которого — поиск и скачивание бесплатных пиратских книг и другого контента, теперь не контролирует свое основное доменное имя: оно было переведено в статус serverHold. Возможная причина такой ситуации — неоднократные и многочисленные претензии со стороны правообладателей.

Интересное интервью Бориса Чёрного (Head of Product в Claude Code).

1. Не нужно экономить на токенах слишком рано, экспериментируйте, время дороже. Если идея взлетела, вот тогда оптимизируем стоимость.

Берите самую умную модель, а не самую дешёвую.
Слабая модель сжигает больше токенов на исправлениях, чем сильная, на правильном ответе с первого раза...

Всплески в аудиосигнале
Когда я глазами просматривал результаты разбора звука, я понял, что ещё происходит всплески по голосу.

«Я имею в виду, когда человек читает книгу или в телевизоре происходит какое-то действие, то оно происходит примерно на одной волне, в небольшом диапазоне разброса. А когда человек подаёт команду, то у него меняется выборка голоса. Он становится плотнее и громче. В общем, на цифрах это хорошо заметно, и здесь нейросеть как раз способна извлечь необходимые паттерны для того, чтобы отделить команду от повседневной бытовой речи.»