Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

TL;DR: MiniMax представила M2.7 — первую модель серии, которая участвовала в собственной доработке через RL-петли и агентные сценарии. Результаты: 56.22% на SWE-Pro, 1495 ELO на GDPval-AA, 97% adherence при работе с 40+ сложными навыками. Модель уже используется для автономной отладки продакшена и генерации full-stack проектов.

В прошлом году мы начали публиковать данные в каталоге «Если быть точным» в формате Parquet. Его придумали инженеры Twitter и Cloudera в 2013 году, и сегодня он стал стандартом хранения аналитических данных — его используют Google, Amazon, Netflix и большинство современных data-платформ. В этом гайде мы расскажем, как эффективно работать с данными в формате Parquet с помощью Python.

Привет, Хабр! Я Владимир Сыропятов, Senior Analyst в Garage Eight. Последний год я наблюдаю, как AI меняет нашу работу — не в теории, а на практике. В этой статье я расскажу о шести трендах, которые уже трансформируют аналитику, и покажу на реальных кейсах, кто кого заменит и как аналитику выжить в эпоху AI.

Это гениальный оффер!

Потому, что в пяти словах уместилось все.

Разберем эту фразу:

Вслушайтесь в конструкцию: «большой, НО чистой».

Это же чистая формула конфликта! То самое «хочу, но...», которое мы ищем в каждом клиенте.

Маргадон соединяет то, что в голове у клиента кажется несовместимым.

С одной стороны: «Хочу большой любви, НО боюсь, что она будет грязной, пошлой, примитивной».

С другой стороны: «Хочу чистой любви, НО сомневаюсь, что она будет большой, страстной, настоящей».

Маргадон в пяти словах закрывает оба страха сразу. Он говорит: да, ты хочешь большую любовь — и она будет. И да, ты хочешь чистую — и она будет такой. Всё вместе. Без компромиссов.

«Большой» — это масштаб. Не интрижка на неделю, не «давай просто встретимся и посмотрим», а чувство, которое захлестнет с головой. Настоящая любовь. Та, о которой мечтают.

«Чистой» — это про качество отношений. Не «грязной», не «пошлой», не «одноразовой». А высокой, светлой, настоящей. Той, про которую не стыдно рассказать маме, которой можно гордиться, о которой рассказывают подругам – а те завидуют.

«Хочешь?» — это вовлечение. Не приказ, не угроза, а вопрос, который заставляет ответить «да» самой себе.

И всё! Никакого «Я ученик великого мага, у меня 30 лет опыта, авторская методика соблазнения».

Просто пять слов, которые попадают ровно в точку В.

А дальше происходит самое главное.

Идеальный момент

Фимка, не задумываясь, отвечает:

— Да кто ж ее не хочет?

Вот он — момент истины. Маргадон не продает, не уговаривает, не доказывает пользу большой и чистой любви. Он просто задает вопрос — и клиент сам подтверждает: да, это то, чего я хочу. Это то, что нужно каждой.

В эпоху смартфонов искусство фотографии почти утеряно. Фотография стала массовым явлением, а большинство современных фотографов-любителей даже не слышали о таких понятиях, как выдержка или баланс белого. И не знают, какие манипуляции цифровая камера в смартфоне выполняет, чтобы сгенерировать картинку. Да, именно сгенерировать, потому что итоговый результат на экране кардинально отличается от того, что «видит» светочувствительный сенсор.

В более профессиональных цифровых камерах и некоторых топовых смартфонах информация сохраняется в формате RAW — в виде значений яркости, снятых с матрицы. Это «цифровой негатив», который мы можем конвертировать в RGB и отредактировать как угодно, сохранив исходник. Вот где начинается искусство современного цифрового фотографа — в обработке RAW.

Даже для опытных пользователей системы (продукт-оунеры, техлиды, CTO, руководители уровня B-1, сотрудники кост-менеджмента) это не всегда просто, тем более для новых. Значительная часть времени уходит не на работу в системе, а на поиск информации в разрозненных источниках: Excel-таблицы, письма, локальные заметки или уточнение деталей у коллег. Отсюда и появилась идея AI-ассистента как удобного способа получать ответы в одном месте, обычным человеческим языком.

Python почти стандарт для AI-проектов, но мы, как и большинство продуктовых команд в банке, используем JVM-стек: Kotlin, Java, Spring Boot. Поэтому осознанно выбрали развивать AI-ассистента в уже знакомом стеке. Это не просто техническое предпочтение. Мы хотели сохранить поддержку и масштабируемость внутри команды и  не привлекать новые компетенции, которых у нас пока нет.

Наш опыт может быть полезен командам, которые работают в JVM-среде и хотят внедрить AI без перехода на другой стек.

С ростом числа обращений в Service Desk классические ML-решения перестали покрывать все сценарии. Что же с этим делать?

Привет, Хабр! Я — Дмитрий Терентьев, ведущий специалист по науке о данных в Центре компетенций сопровождения IT-продуктов. Работаю с данными больше восьми лет, последние четыре — в Лемана Тех. В этой статье по мотивам доклада с AiConf я расскажу об эволюции моделей машинного обучения в поддержке и как удалось дополнить экосистему поддержки LLM с RAG для человекообразных ответов по Wiki и интеллектуальной эскалации к живым специалистам.

В конце 2000‑х Groupon стал символом эпохи «купонного безумия»: сервис обещал ресторанам и салонам красоты поток новых клиентов, а пользователям — большие скидки почти на все. Через несколько лет оказалось, что взрывной рост построен на хрупкой модели. Компания была вынуждена заново изобретать себя как более зрелый маркетплейс услуг и впечатлений на локальных рынках. Вспоминаем историю бурного взлета и последующего выживания Groupon.

Почти три года назад Google DeepMind опубликовала Levels of AGI - работу, которая определила пять уровней AI-систем (от начального до сверхчеловеческого) и шесть уровней автономии (от инструмента до полностью автономного агента). Индустрия получила общую терминологию - что-то вроде уровней автономного вождения , только для интеллекта. Но без способа измерить, на каком уровне находится конкретная система, классификация осталась сугубо теоретической. Каждый мог назвать свою модель level 2, и никто не мог это опровергнуть.

В марте 2026-го вышло продолжение. Measuring Progress Toward AGI пытается дать индустрии инструмент измерения. Не финальный скор, а десять отдельных шкал. Построенных не на очередном датасете, а на инструментарии когнитивной психологии.

Из новостей: продажи Crimson Desert достигли 2 миллионов копий, Продажи No, I’m not a Human достигли миллиона копий, NVIDIA показала дистиллированный нейрослоп — DLSS 5, Unity 6.4, Blender 5.1.

Из интересностей: интервью с Гаем Сихи, глава Colossal Order о проблемах Cities: Skylines II из-за выбор движка, создание премиальных игровых трейлеров и синематиков, жестокая реальность отыгрыша Путешественника в Cronos The New Dawn.

Хабр, привет!

На связи центр компетенций VMware "Инфосистемы Джет".

В этой статье расскажем о тонкостях подключения LUN (логических номеров устройств) из системы хранения данных (СХД) к хостам ESXi, которые управляются через vCenter Server. За прошлый год мы не раз сталкивались с проблемами у заказчиков, которых можно было бы избежать при правильной настройке. Как именно — расскажем ниже, не забывая и про теорию.

Сегодня на рынке существует целый веер решений для кадрового электронного документооборота (КЭДО). Не меньше выходит всевозможных обзоров и рейтингов, где сравниваются профильные системы. В этом многообразии легко заблудиться. Что действительно важно учитывать при выборе ПО, а какие популярные характеристики на деле не нужны, разбираемся в статье.

Компания Directum на рынке кадрового ЭДО с момента его становления. За это время вендор успел поработать с заказчиками из организаций разных размеров и отраслей. Часто представители бизнеса приходят с готовыми списками требований к системе, среди которых — спорные пункты без прикладной ценности.

Разберем подробнее топ таких требований и рассмотрим, какие действительно важные параметры зачастую остаются без внимания, а зря.

Большая языковая модель хорошо отвечает на запросы, но во многих практических задачах одного ответа уже недостаточно. Нужно не просто сгенерировать текст, а выполнить последовательность шагов: получить данные, выбрать инструмент, проверить результат и при необходимости скорректировать действие. Именно поэтому агентный подход быстро становится стандартом современных систем на основе LLM.

В четвертой, завершающей части серии «Базовый минимум» разбирается, что такое ИИ-агенты, чем они отличаются от RAG-систем, как работает ReAct и зачем нужны мультиагентные системы. В конце будет показан простой воспроизводимый пример минимального ИИ-агента-помощника в путешествиях в Google Colab.

Много лет назад у меня был обычный self-hosting сетап. Nextcloud для файлов, git-сервер, почта, чат. Всё крутилось на мини-ПК дома. Работало... пока не переставало.

Каждые пару недель что-то ломалось после обновления. Сервис не стартует, конфиг перезаписался, nginx выдаёт 502 потому что что-то поменяло порт. Субботнее утро уходило на дебаг вместо того, чтобы просто пользоваться тем, что хостишь. И всё было настроено вручную — без docker-compose, без ansible, просто конфиги руками везде.

В какой-то момент я подумал: зачем я занимаюсь девопсом для собственного дома? Я хочу просто установить приложение и чтобы оно работало. Как на телефоне. И начал это строить.

Привет, Хабр! С 31 марта 2026 года cPanel и Plesk перестанут работать для российских пользователей. WebPros International LLC, американская компания, которая дистрибутирует обе панели, официально уведомила российских партнеров: обслуживание клиентов из России и Белоруссии полностью отключается.

Мы в Рег.ру запустили программу экстренной помощи. Вместе с заместителем руководителя направления службы поддержки хостинга Рег.ру Никитой Никоновым и специалистами по переносу сайтов Аленой Галкиной и Вадимом Курносовым разбираем, как перенести сайт с cPanel или Plesk на альтернативный вариант — отечественную панель ispmanager: от бэкапа до переключения DNS.

Пароли от доменных учеток, ключи к серверам, доступы к СУБД — это святая святых и одновременно источник постоянной головной боли. Забыл сменить пароль после ухода сотрудника? Нужно дать доступ подрядчику на час, а он просит навсегда? DevOps запрашивает секрет для CI/CD и приходится вручную вставлять его в переменные? Специалист по безопасности на этих словах уже подумал про PAM как решение проблемы. Если вы IT-инженер и тоже подумали про PAM, но как источник проблемы — вы не одиноки! Эта многоликая система может быть и спасением, и кошмаром. В новой статье покажем, как внимание к пользовательскому опыту позволяет PAM брать на себя рутину и усиливать команду IT.

Отдел поддержки в запаре, операторы сидят в чате до ночи, а толку чуть: индекс удовлетворенности клиентов снижается день ото дня. Думаете, что нужно нанять больше людей? Фатальная ошибка...

Обратимся к статистике: по данным с https://httparchive.org/ за последние 6 лет средний размер веб-страницы значительно увеличился. Если в декабре 2019 года средний вес десктопной веб-страницы составлял 1,9 МБ, то сейчас он уже 2,9 МБ для десктопа и 2,6 МБ для мобильных устройств. Это рост на 50% за 6 лет, причём изображения составляют до 40% общего веса страницы.

С увеличением разрешения экранов, усложнением дизайна и тенденцией к использованию изображений высокого качества нагрузка на сайты продолжит расти. Это напрямую влияет на скорость загрузки, потребление трафика и, в конечном итоге, на пользовательский опыт.

Просматривая недавно пул-реквест, я заметил, что туда добавили новые изображения. Меня удивил выбор формата: для картинок без прозрачности использовали PNG. Это кажется избыточным, так как для многоцветных изображений лучше подходят форматы вроде JPEG, которые весят меньше.

Я решил провести эксперимент: оптимизировал и переконвертировал изображения в JPEG, WebP и AVIF, сохранив качество на глаз неотличимым от оригинала.

Сейчас происходит самый большой сдвиг в программировании за последние десятилетия. Искусственный интеллект зашел туда, где до этого работали только программисты. Раньше код писали разработчики, инфраструктуру настраивали администраторы, а остальные работники организаций выполняли свои задачи, не связанные с IT.

Сегодня сотрудник может использовать ИИ и сам решить проблемы, для которых раньше нужно было подключать кого-то из IT-команды. Это меняет и конфигурацию бизнеса, и модель рисков.

Сегодня рассказываю с примерами, как ИИ-программирование может навредить бизнесу, если его не контролировать. В конце разберем, что делать и как сократить опасности, на которых компании уже начинают терять миллионы.

Привет Хабр! В прошлой статье мы детально разобрали функциональные зависимости. Возможно, после нее у вас, как и у многих, остался закономерный вопрос: зачем нам вообще так париться, выискивая эти зависимости? Как это применяется в проектировании баз данных?

Естественно, можно спроектировать базу данных, вообще не заботясь ни о каких правилах. И она даже будет работать! Все будет прекрасно ровно до первого ее реального использования в продакшене. При проектировании «абы-как» возникают три типовые проблемы: избыточность, аномалии обновления, аномалии удаления.

И вот это уже плохо.