Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Кэширование включено, а cached_tokens всё равно не растут? Часто проблема не в модели и не в провайдере. Hit rate обычно режут совсем другие вещи: timestamp в начале запроса, плавающий порядок tools, разные реплики, RAG с нестабильным порядком чанков и слишком короткая жизнь KV-кэша. В статье разбираю 7 типовых анти-паттернов, которые убивают prefix_cache_hit в проде.

Кажется, технологии прямой связи мозга с компьютером постепенно перестают быть лабораторной экзотикой. Недавний пример клинических испытаний показал, как человек с параличом смог управлять персонажем в World of Warcraft буквально силой мысли. Без контроллеров и адаптивных устройств — только через нейроинтерфейс. Интересно, что мозг героя этой статьи довольно быстро освоил новый способ взаимодействия с ПК, как когда-то осваивал клавиатуру или мышь.

Пользователь спросил ChatGPT про бизнес-идею «говно на палке». Ответ: «It’s not just smart - it’s genius». Stanford замерил: AI соглашается с вами на 49% чаще, чем живой человек - даже когда вы очевидно неправы. Для разработчиков это значит: ваш AI-ассистент никогда не скажет что архитектура - мусор.

Здравствуйте. Меня зовут Валерий и я - кодоголиклюблю писать программы. А ещё я люблю не только писать свои программы, но и читать чужие.

Недавно мне довелось погрузиться в чтение кода функции ограничения скорости обработки входящих запросов к веб-приложению на ASP.NET Core. И в этом цикле статей я хочу поделиться найденным и понятым мной. Тем более, ещё в самом начале своих штудий я обнаружил, что эта тема на Хабре просто не рассматривалась никак - даже на уровне пересказа документации с сайта Microsoft (весьма скудной, кстати). А потому вот прямо сейчас я хочу заполнить этот пробел.

Команда часто воспринимается как набор сильных людей, которые должны «как‑то сработаться». Но в реальности она устроена ближе к сложной системе: движение начинается только тогда, когда понятны параметры, сильные зоны, дефициты и роли каждого элемента. Разбираю, почему инженерная логика иногда точнее управленческой интуиции и что даёт такой подход в работе с командами.

В 2025 году DOGE под руководством Илона Маска активно использовала ИИ. Как показали последующие расследования, система неправильно интерпретировала контрактные данные Министерства по делам ветеранов, не разобралась в правилах Министерства жилищного строительства и совершила множество других серьёзных ошибок. И, разумеется, галлюцинировала на каждом шагу. Последствия оказались весьма ощутимыми.

И всё же, как ни парадоксально, мы должны быть благодарны за этот случай — он открыл нам глаза на то будущее, к которому нас настойчиво ведут техно-энтузиасты и бенефициары ИИ-бума.

А если вам кажется, что всё это вас не касается — у меня не самые приятные новости. DOGE — лишь один эпизод. Но ИИ уже повсюду. И это надолго.

Он проник в нашу питьевую воду. И теперь от него не избавиться.

Кошмар с автозавершением

Наше префиксное дерево было в 8 раз медленнее хэш-таблицы. И оно потребляло 128 МБ памяти, в отличие от хэш-таблицы с 24 МБ.

Такого не должно было произойти. Префиксные деревья — стандартное решение для автозавершения: поиск за O(k), где k — длина строки вне зависимости от размера датасета. Идеально подходит для сопоставления префиксов. Обычно всегда используется для автозавершения, проверки правописания и таблиц IP-маршрутизации.

Мой коллега предложил использовать префиксное дерево для функции автозавершения в нашем инструменте командной строки. Поиск в нём должен был выполняться по 50 тысячам команд и опций. Учебники говорили, что это правильный выбор.

Поэтому мы реализовали префиксное дерево. Результаты бенчмарка оказались ужасными:

Префиксное дерево было в 8 раз медленнее простой хэш-таблицы. И оно использовало 128 МБ памяти, в то время как хэш-таблица — всего 24 МБ.

Где мы ошиблись?

Статья предназначена для заказчиков — руководителей, владельцев бизнеса, которые принимают решение о внедрении 1С и участвуют в предпроектном обследовании.

Когда компания решает автоматизировать учёт на 1С, подрядчики предлагают обследование. Многие заказчики считают это лишней бюрократией. Но именно на этом этапе закладываются сроки, бюджет и будущее системы. Рассказываю, какие 11 ошибок совершают заказчики по собственной инициативе и к чему они приводят.

С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.

Из новостей: Epic games увольняет 1000 человек, у Crimson Desert 3 миллиона продаж за неделю, Sony поднимет цены на PS5, Xbox планирует удешевить стоимость подписки Game Pass.

Из интересностей: запускаем эмуляцию «Ну, погоди!» в Linux на слабом железе, какой Кодхима режиссёр, DOOM на чистом CSS, от LittleBigPlanet к Dreams.

Иметь свой мессенджер — больше не роскошь, а страховка от блокировок. В условиях, когда привычные инструменты могут исчезнуть в любой момент, полный контроль над перепиской становится вопросом выживания бизнеса. Рассказываем, как поднять Rocket.Chat “в облаке”: от простого Docker Compose до отказоустойчивого Kubernetes-кластера

Всем привет! Меня зовут Наталья, я ведущий системный аналитик в MWS. В ИТ полно примеров того, как попытки решить задачу приводят к появлению совершенно непригодных инструментов. Формально они работают, но пользоваться ими либо крайне неудобно, либо невозможно. Кнопку вроде сделали, но кривую и не там. Сайт работает, но падает под нагрузкой. Парковку предусмотрели, но только для 10% клиентов.

Проблема в том, что в центре внимания чаще оказывается то, что именно должна делать система. А вот тому, как она это делает, уделяют гораздо меньше времени. В этой статье разберём, что такое нефункциональные требования, как их грамотно формулировать и какие подходы помогают выявлять их на практике.

Sebastian Hartlaub

Многие вещи существуют в природе достаточно давно, однако открывая их для себя человек частенько придумывает весьма любопытные новые применение для них — не является исключением и ультразвук, который, несмотря на достаточную изученность к нынешнему моменту (учёными), для обычных людей содержит ряд скрытых возможностей, малоизвестных широкой публике…

Меня зовут Семён Ремезов, я Senior QA в компании «Гринатом» (мы пишем софт для «Росатома»).

Про такие вещи обычно говорят шёпотом в курилках либо громко обсуждают, только когда уже «прилетело».

Можно, конечно, наклепать синтетических моков, но в сложных системах это мало что даст. У нас в «Гринатоме» крутятся огромные системы. Это не просто «магазин с корзиной». Это продукты с чудовищным уровнем вложенности, тоннами информации и зависимостями, которые переплетаются между собой, как корни столетнего дуба. Данные пересекаются везде и всюду.

Синтетика — это стерильная лаборатория. Моковые данные — это то, как разработчик представляет себе данные. А их реальный массив — это то, как пользователи на самом деле кошмарят систему.

Мы внедрили у себя security-лейблы в Postgres Pro Enterprise для анонимизации, и этот путь был, мягко говоря, тернистым. Если вы думаете, что анонимизация — это просто скрипт UPDATE users SET name = 'Ivan', то у меня для вас плохие новости.

Давайте разберём, как мы построили процесс, почему отказались от дорогих «коробочных» решений и как заставили Postgres 15-й версии работать нормально.

Бенчмарков сейчас – как нейросетей: каждую неделю новый. GPQA Diamond тестирует PhD-знания. Lexometrica проверяет фактическую точность. LLM Persuasion Benchmark – способность убеждать в дебатах. Chatbot Arena – предпочтения живых людей. Резонный вопрос: зачем ещё один?

Два ответа. Первый: ценность бенчмарков – в перекрёстном подтверждении. GPT-5.4 – первое место у нас, в GPQA Diamond, в Lexometrica и в Persuasion Benchmark. Kimi K2.5 – шестое и у нас, и у Lexometrica. YandexGPT и GigaChat – внизу везде, где они вообще есть (в GPQA Diamond из 154 моделей – не попали). Четыре независимых бенчмарка – один и тот же вердикт.

Второй – важнее. Мы не нашли ни одного систематического бенчмарка, который тестирует российские модели бок о бок с глобальными на практических задачах. Если знаете такой – напишите в комментариях.

Наше исследование: 54 модели, 32 сценария на русском языке, промпты как пишет живой менеджер, два LLM-судьи с калибровкой. Обновление предыдущей статьи. Интерактивные результаты – на сайте.

Так как типичная LLM обучена работать с  текстом, первые попытки были просто давать модели чистый HTML. И как не странно, это даже работало, причём надёжнее, чем ожидалось скептиками.  

Одновременно в параллельной вселенной существовали E2E тесты, которые имитировали живых юзеров, нажимали на кнопки и заполняли поля. И этим тестам тоже как-то надо было отслеживать изменения на экране. Сравнение скиншотов оказалось крайне не надёжным методом. Тут разработчики Playwright – это известный open source фреймворк для E2E тестов, под крылом Microsoft - вспомнили про  ARIA и экранные читалки.

В этой статье продолжаем борьбу с фильтрами по дате в Apache Superset. Сегодня разберем, как реализовать подобие логики remove_filter в старых версиях (до 5), чтобы виртуальный датасет не оборачивался фильтрами.

Три недели с момента запуска MENO. В первой части было 120 пользователей и баги в парсинге. Во второй - 149 пользователей и новый онбординг. Сейчас - третья.

Коротко: пользователей стало больше, бот стал чище, а с dev.to прилетел комментарий, который заставил задуматься.

Это третья часть серии.

«Нам нужен сотрудник с горящими глазами» — звучит красиво. Но часто за этой фразой скрывается ожидание постоянного героизма, размытые границы ответственности и системные переработки. Где заканчивается вовлечённость и начинается эксплуатация — разбираемся без эмоций и иллюзий.

Представьте: в миллиардах световых лет от нас сталкиваются две черные дыры. Каждая из них — область пространства в пару десятков км, в которой заключена масса десятка Солнц. Они вращаются друг вокруг друга со скоростью в половину скорости света, пока наконец не сталкиваются, излучая огромную энергию в виде гравитационных волн — колебаний пространства-времени. Мощность этого излучения на пике выше, чем мощность всего остального излучения в видимой Вселенной! Гравитационные волны от этого события бегут миллиарды лет со скоростью света, пока наконец не достигают Земли, где мы их ловим огромными детекторами гравитационных волн.