Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В финальной статье цикла про функциональное программирование в Android мы соберём знания, полученные в предыдущих частях. И, конечно, применим их на практике — соберём скелет приложения для медитации.

Практиковаться будем не на ViewModel, а на The Elm Architecture — это паттерн управления состоянием, заимствованный из функционального языка Elm. Заодно узнаем об этом паттерне побольше, разобрав суть его ключевых компонентов. В общем, погнали!

Искусственный интеллект развивается стремительно, новые LLM становятся быстрее, универсальнее плюс менее требовательными к ресурсам. Среди ключевых новинок последнего времени — Grok 4 от xAI, модель Chimera от DeepSeek, а еще открытый проект от ETH Zurich и EPFL, обещающий поддержку более 1 000 языков. Эти разработки отражают три важных тренда: ускорение локальных моделей, расширение мультиязычности и стремление открытых решений догнать проприетарных лидеров. Давайте обсудим новинки и попробуем понять, куда движется индустрия.

Если бы вы вдруг переместились в середину восьмидесятых годов и спросили у какого-нибудь человека в солидном костюме и с портфелем, как он планирует свои дела, вряд ли он ответил бы вам что-то про электронных секретарей или искусственный интеллект. Тогда всё держалось на бумажных ежедневниках, рассованных по карманам записках и желтых стикерах, которые можно налепить на стену над рабочим столом. Но именно в эту эпоху появилась по-своему уникальная и почти забытая сегодня программа — Lotus Agenda. Её называли слишком сложной и чересчур умной: ведь именно она первой попыталась научить компьютер разбирать хаотичные заметки, связывать их смыслы и напоминать о предстоящих событиях — задолго до того, как появились первые КПК и смартфоны с интеллектуальными бизнес-планировщиками.

За последние два месяца в Deckhouse Virtualization Platform (DVP) вышло пять новых релизов (0.19–0.23). За это время в платформе появилось много важных улучшений, о которых мы расскажем в этом обзоре. Среди них — готовность к продакшену, улучшенная безопасность, автоматическая перебалансировка ВМ по узлам, оптимизация миграции и вложенная виртуализация. Подробности в обзоре.

Один из принтеров, который в работе, - creality K1C оборудован камерой для наблюдения за процессом печати. Удобно, но не более. Наблюдать часами как печатается деталь быстро надоедает. Вдвойне печально, когда результаты печати неудачны по тем или иным причинам и печать не была вовремя остановлена. Как раз о ранней остановке печати при наличии брака на столе и пойдет речь.

Как злоумышленники могут использовать слабые места агентов ИИ с поддержкой баз данных? В этом исследовании рассматривается, как уязвимости при генерации SQL-запросов, внедрение сохранённых подсказок (stored prompt injection) и отравление векторных хранилищ (vector store poisoning) могут быть применены злоумышленниками для организации мошеннических действий.

Когда продуктам и фичам нужен редизайн?

— Дизайн устарел, конверсия упёрлась в потолок — надо искать новое решение;
— Обновился брендинг или дизайн-система — нужно подтянуть визуал;
— Руководитель посмотрел, что у конкурентов красиво, и захотел так же;
— Или всё вроде работает, жалоб нет… но столько сил уходит на поддержку, что проще переделать с нуля, чем каждый квартал латать старое.

На связи Иван Кунцевич, старший дизайнер сайта альфа банка и мастер редизайнов. Сегодня расскажу про последний пункт — редизайн мобильной версии карт отделений и банкоматов

Эта статья — продолжение серии статей, опубликованных в этом блоге, в которых мы пытаемся отслеживать влияние новых технологических трендов на пересечении кибербезопасности и искусственного интеллекта на основной бизнес нашей компании — удостоверение персональных данных (ПД). Продумывая перспективы использования ИИ-агентов для наших задач, включая борьбу с фродом и ИИ-фродом, мы пришли к выводу, что перестройка нашей собственной системы невозможна без учета архитектурных изменений, происходящих в ИТ системах наших клиентов.

Самые радикальные изменения в архитектуре корпоративных систем компаний, предоставляющих массовые услуги, которые требуют удостоверения ПД, связаны с чуть менее, чем полной переменой взглядов на кибербезопасность корпоративных систем. 

В «клиент-серверной» архитектуре предыдущего поколения наши услуги по удостоверению персональных данных помогали выявлять фрод, связанный с использованием чужих ПД из похищенных баз данных, которые стыдливо называют утечками, а также ПД, добытых обманом по так называемой «технологии социального инжиниринга». При этом предполагалось, что охрана своих собственных систем остается в руках наших клиентов. Если злоумышленникам удалось собрать набор ПД, который достаточен для получения товаров или услуг от чужого имени, наши проверки уже не помогают. ПД — правильные, просто они уже находятся в чужих руках. С этого момента сервис-провайдер доверяет предъявителю ПД и предоставляет ему доступ с привилегиями и полномочиями, статически приписанными этим ПД.

Привет! Меня зовут Катя, я заместитель руководителя направления системного анализа в Контуре, а еще программный директор Конференции аналитиков.

 Уже 6 лет каждый август  проходит Конференция аналитиков Контура. Она начиналась как внутренний ивент для функциональной зоны, а затем трансформировалась в большое мероприятие для наших внешних коллег!

В статье расскажем, как мы готовились (готовимся до сих пор!) и что вас ждёт!

Как часто вы запускали какую-нибудь штуку в терминале — и она зависала навсегда? Или наоборот: вам нужно было увидеть, как что-то меняется каждую секунду, а вы упорно жали стрелку вверх и Enter? А может вы хотели запланировать задачу через 5 минут, но cron — это уже overkill?

Для всех этих сценариев в Linux есть три проверенных утилиты: timeout, watch, at. И, да, можно было бы обойтись скриптами и велосипедами, но... мы же не зря используем Unix-подход, где всё уже давно придумано.

Сегодня мы рассмотрим: как управлять временем выполнения команд в Linux с помощью timeout, watch и at.

В прошлой статье мы погрузились в оценку самых популярных AI продуктов.

По итогам ручного тестирования и попытки автоматизации по выбранным критериям был сделан вполне себе ожидаемый вывод о невозможности применения одних и тех же метрик к оценке задач разного рода.

Поэтому было принято решение ознакомиться с основными метриками для оценки качества ответов AI продуктов.

Такими метриками стали: Precision, Recall, Specificity и Confusion matrix, а также MAP и MRR.

Для чего такие метрики нужны?

Когда в 2006 году вышел фильм Майка Джаджиса, его посчитали слишком глупым, чтобы быть гениальным. Сегодня он воспринимается как пророчество, выполненное в формате чёрной комедии. Но ключевой вопрос:
Мы движемся к Идиократии — или уже в ней?

Представьте: квадрокоптер летает в ангаре, на складе или в квартире. GPS не ловит, а барометр и гироскоп дают дрейф в позиции. Что остаётся?

Ну хорошо, ну есть у нас ИИ. Уже как 3 года он есть. А толку? Как его правильно впихивать в техпроцесс?

- Меня не надо впихивать!

- ЧЕМ ТЫ ЭТО СКАЗАЛ?

Большинство компиляторов — это монолитные черные ящики, унаследованные из прошлого. Мы отвергли этот путь. Мы разбираем архитектуру x86_64 до "первых принципов", чтобы понять, как на самом деле работает кремний. В этой статье мы вскрываем капот нашего компилятора ZGEN и его "фабрики машинного кода" — hwm. Никакой магии. Только чистая, детерминированная инженерия, которая превращает ассемблер в исполняемые биты.

Задумывались ли вы о том, как сделать трассировку в ML/LLM‑пайплайнах? А может, сталкивались с ситуацией, когда хотелось быстро понять, почему система сработала не так, как ожидалось, и в каком месте всё пошло не так? Мы вот задумались и сталкивались, поэтому расскажу о том, что пробуем сейчас.

В этой статье поделюсь нашим опытом использования Langfuse - мощного инструмента для трассировки и оценки пайплайнов, построенных на больших языковых моделях. Мы рассмотрим ключевые возможности Langfuse, особенности интеграции с Python SDK, покажем, как развернуть инфраструктуру локально, и подключим локальную LLM‑модель из Ollama для анализа результатов.

Я уже говорил тебе, что такое безумие? Безумие – это точное повторение одного и того же действия, раз за разом, в надежде на изменение. Так почему некоторые люди продолжают делать один и тот же пагубный выбор, даже когда знают, что причиняет им вред? Глобальное исследование выявило три стратегии принятия решений. И объяснение, почему человек готов снова и снова следовать деструктивным привычкам.

Дарова! Сегодня я поделюсь с вами опытом, как я пытался написать собственную ОС и, что из этого вышло. Запасайтесь чайком с печеньками и присаживайтесь поудобнее! Пора окунуться в 16ти битный мир...

Когда-то программные системы строились как монолиты. Огромные, неповоротливые, требующие много ресурсов и постоянного внимания. Сегодня мир ИТ массово переходит на микросервисную архитектуру. Подобный сценарий вполне реален и в мире искусственного интеллекта, особенно в области больших языковых моделей (LLM).

Сейчас мы наблюдаем впечатляющий рост моделей вроде GPT-4 с сотнями миллиардов параметров. Их возможности завораживают, но и издержки огромны: дорогие вычисления, высокие задержки и огромный углеродный след. Возникает вопрос: действительно ли будущее за такими гигантами?

В свете ситуации, случившейся с крупнейшим авиаперевозчиком России, приведшей к огромным потерям десятков тысяч пассажиров в первую очередь и самого перевозчика во вторую, уместно порассуждать о "как это было на самом деле", и "что если бы".

Начну с "как это было на самом деле".