Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

С AGI не баловался только ленивый.
О TD не писал только очень ленивый.

На момент конца ноября 2022 года интернет содержал более 60 "статей" как нам тяжело жить и банкротиться. Из них меньше десятка на русскоязычных ресурсах. Тогда я хотел сделать анализ всех этих статей "ручками", в итоге пытаюсь закрыть гешефт нелениво, напрягая мозжечок alice.yandex и sber.giga.chat

Привет! Меня зовут Андрей Романюк, я руковожу группой качества WEB в онлайн-кинотеатре Okko. В этой статье я расскажу о процессе, с помощью которого мы снизили количество багов, которые мы выкатываем в прод, когда мы о них уже знаем.(Естественно, мы всё равно их выкатываем, но таких багов в релизах стало намного меньше :) 

О чём поговорим:

Привет! Меня зовут Андрей Романюк, я руковожу группой качества WEB в онлайн-кинотеатре Okko. В этой статье я расскажу о процессе, с помощью которого мы снизили количество багов, которые мы выкатываем в прод, когда мы о них уже знаем.(Естественно, мы всё равно их выкатываем, но таких багов в релизах стало намного меньше :) 

О чём поговорим:

Привет! Сегодня я продолжаю тему сравнения систем и движков массивных параллельных вычислений. В прошлой публикации я раскрыл основные принципы проведения тестирования, которыми руководствуется наша команда, и привел результаты как реальных промышленных сценариев, так и синтетических тестов. Материал вызвал интерес и дискуссию: значит, он актуальный и полезный. Для кого-то факты стали убедительными, а кто-то усомнился в объективности результатов, поэтому, как и было обещано, я делюсь материалами сравнительного тестирования, выполненного по общепринятому стандарту TPC-DS. Сегодня вы узнаете, повлияла ли смена методики на результаты.

Когда я общаюсь с разработчиками, работающими с современными LLM, часто слышу: "С GPT-4 происходит что-то странное. Это не просто автокомплит. Но и не человек. Что это?"

У многих есть интуитивное ощущение, что мы стоим на пороге чего-то большего, чем "статистические попугаи". Но в то же время что-то подсказывает: просто добавить еще параметров недостаточно.

Эта интуиция может оказаться верной. Но по причинам, которые глубже, чем кажется. Представьте: вы пытаетесь создать живую птицу, крутя ручку музыкальной шкатулки всё быстрее и быстрее. Проблема не в скорости вращения. Проблема в том, что вы пытаетесь получить одну категорию вещей из совершенно другой.

Сейчас я покажу вам четыре фундаментальных барьера, которые объясняют, почему ваши ощущения о современном ИИ могут быть правильными — и почему это открывает совершенно новые возможности.

Барьер первый: Рекурсивный парадокс (теорема Гёделя). В 1931 году математик Курт Гёдель доказал то, что должен знать каждый программист: любая система, достаточно сложная для работы с числами, неизбежно неполна. В ней всегда есть истинные утверждения, которые она не может доказать о себе.

Это не баг — это фича реальности.

Попробуйте написать программу, которая отвечает на вопрос: "Остановится ли эта программа?" Классическая проблема остановки. Если программа отвечает "да" — она остановилась, ответ верен. Если "нет" — тоже остановилась, ответ неверен. Если висит — не остановилась, подтверждая "нет".
Система не может полностью "отрефлексировать" саму себя без выхода на метауровень.

Арбитраж трафика давно перестал быть темкой, а стал полноценным способом заработка в интернете. Здесь нет потолка в доходах и нет обязательной корочки только твои знания, тесты и готовность рисковать.

В этой статье я разложу всё по полочкам: что такое арбитраж, как он устроен, с чего начать и как не потерять деньги на старте. Если хочешь разобраться и попробовать себя в этой сфере читай внимательно.

С 1 сентября 2025 года в России вступают в силу новые ограничения на рекламу в соцсетях, признанных экстремистскими. Я — Арина, оунер маркетинга в Хабре, и последние пару недель вместе с юристом разбиралась, что можно, а что с 1 сентября уже нет.

В этой статье — выжимка наших разборов. Мы собрали самые частые вопросы из интернета, прокомментировали их и сделали таблички. Публикую это на Хабре — надеюсь, кому-то пригодится. Если лень читать — вот ссылка на презентацию, которую показывала команде. Можно сохранить или переслать коллеге.

Зарплата дизайнера зависит не только от опыта, но и от сферы, в которой он работает. Один и тот же навык может приносить разные деньги в зависимости от того, где и как он применяется.

Если коротко: чем сложнее задачи, тем выше ценность, а вместе с ней — и оплата. Простые задачи легко делегируются или автоматизируются. Сложные требуют мышления, ответственности и участия в продуктовой работе.

Давайте рассмотрим основные направления работы дизайнера и разберёмся, сколько в них можно зарабатывать.

Как санкции неожиданно открыли пути на новые иностранные рынки для отечественного энергооборудования

Привет, Хабр!

С вами Дмитрий Лохов, генеральный директор TAPP Group. В современных условиях разработка отечественного оборудования для топливно-энергетического комплекса стала не просто вопросом экономики, а основой технологического суверенитета и устойчивого развития России. В этой статье я подробно разберу ключевые аспекты развития отрасли, основываясь на нашем практическом опыте и экспертизе.

OSPF — это протокол состояния каналов, который считается самым известным протоколом из семейства протоколов внутренних шлюзов (IGP), разработанный в середине 1980-х годов рабочей группой OSPF в IETF.

В этой статье мы рассмотрим основные принципы работы данного протокола маршрутизации. Статья ориентирована прежде всего на начинающих сетевых инженеров, хотя, возможно, и CCIE найдут в ней что‑то интересное.

Поговорим про задачу Speaker Recognition. О том, как работает такая система, из каких этапов состоит, как мы ее оцениваем.

Мы продолжаем свое участие в международной олимпиаде «IT-Планета».  Как и в прошлые годы, проводился конкурс по SQL, состоящий из трех этапов: теоретический и практический туры, проходящие онлайн, и финальный очный тур.

В первом туре участвовало свыше 4 500 человек, из которых 245 были отобраны во второй. В этом году я занимался разработкой задач и проведением первых двух туров. Предлагаю перейти к рассмотрению задач практического этапа.

Про NER написано немало, но этот материал носит прикладной характер. Статья будет полезна тем, кто интересуется NLP и ищет разные подходы для решения узкопрофильных задач, требующих извлечения сущностей из текста.

Для джунов это возможность пройти весь путь — от разметки данных до обучения собственной кастомной NER-модели, попутно понять типичные сложности и ограничения.

Привет, меня зовут Александр Агеев, на протяжении года я занимался NER-моделями для определения сущностей на этикетках продуктов питания. Несмотря на мою любовь к NER, у этой технологии есть свои границы — кейсы, которые она не может решить хорошо, поэтому надо подключать другие инструменты. В статье я дам критерии применимости NER для решения практических задач.

Привет, Хабр! В предыдущей части мы рассматривали базовые методы цифровой обработки изображений для задачи сегментации спутникового снимка.

В этой статье рассмотрим ещё парочку методов решения этой задачи, всё ещё «классических», то есть без применения машинного обучения или нейросетей. Помогут нам во всём разобраться, как и в прошлый раз, язык программирования Julia и среда технических расчётов Engee!

Монетизация — это про поиск баланса между эмоциями игроков и заработком студии. За несколько лет работы над играми на Unity мы перепробовали кучу подходов: от назойливой рекламы до хитрых подписок. В этой статье расскажу, как выбирать между основными моделями монетизации.

Хоттейк: важная проблема работы с UX – нехватка коллективных процессов. Например, аналитики ставят задачи на реализацию интерфейсов без вовлечения дизайнеров, а команды работают изолированно, перебрасывая этапы по цепочке. Такой подход приводит к потере контекста, нестыковкам и лишним итерациям.

Но есть альтернатива — совместная работа над дизайном и аналитикой с самого начала, включая конкретные этапы исследований (подготовка гайда, интервью и тд). Спойлер: мы выбрали этот вариант:)

Меня зовут Света Самойленко, я старший дизайнер-аналитик пользовательского взаимодействия и лид пользовательских исследований в настольных редакторах МойОфис. Это сложный продукт на кросс-платформенном C++17-ядре (Qt5/QML для десктопов, Kotlin/Swift для мобильных платформ), веб-версия использует TypeScript/React с WASM-компиляцией ядра.

Сегодня расскажу, как мы вместе с бизнес-аналитиком наладили процесс проектирования через исследование — на примере одной (очень запутанной) фичи: фильтрации данных. Под катом разберем, из чего раньше состояла наша коммуникация с аналитиками — и к чему мы в итоге пришли.

На Хабре частенько говорят о дистрибутивах, так или иначе основанных на ядрах Linux или BSD. Но есть и совсем уникальные операционные системы, которые разрабатывались с нуля и полностью самодостаточны. Порой такие проекты создаются лишь одним человеком, яркий пример — TempleOS. Сегодня хочу рассказать о Visopsys, проекте визуальной операционной системы, которая уже 23 года разрабатывается Энди Маклафлином (Andy McLaughlin) в качестве хобби.

Привет, Хабр! Это Вадим из команды AvitoTech. Весной мы собрали в московском офисе более сотни разработчиков, чтобы обсудить самые актуальные для Go-комьюнити темы: начиная со сложностей при переходе на язык Go и заканчивая извечным вопросом о пользе хард- и софт-скиллов. Выбрали девять самых «горячих» тем, поговорили с модераторами соответствующих дискуссий дринкапа, выделили главное и принесли вам в этой статье. Призываем ваши мнения в комментарии!

Разрабатываем и растим «цифрового губера» - консультанта по вопросам государственного политического управления, демографии и миграции. Решаем задачу оптимизации экономики и миграционной политики для устойчивого демографического роста в 89 регионах с помощью   взаимодействующих друг с другом и обменивающихся опытом ИИ-агентов, на основе мутаций, скрещивания и эволюции.   Мультиагентное обучение,  Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient и Darwin Gödel Machine.

В последнее время я много работал с TPU и мне было интересно наблюдать такие сильные различия в их философии дизайна по сравнению с GPU.

Главная сильная сторона TPU — это их масштабируемость. Она достигается благодаря и аппаратной (энергоэффективности и модульности), и программной стороне (компилятору XLA).

Общая информация

Если вкратце, то TPU — это ASIC компании Google, делающий упор на два фактора: огромную производительность перемножения матриц + энергоэффективность.

Их история началась в Google в 2006 году, когда компания впервые начала размышлять о том, что же ей стоит реализовывать: GPU, FPGA или специализированные ASIC. В те времена было лишь несколько областей применения, в которых требовалось специализированное оборудование, поэтому было решено, что потребности компании можно удовлетворить при помощи незадействованных вычислительных ресурсов (compute) CPU её крупных датацентров. Но в 2013 году ситуация изменилась: функция голосового поиска Google начала использовать нейросети, и по расчётам для её реализации потребовалось бы гораздо больше compute.

Перенесёмся в настоящее: сегодня TPU лежат в основе большинства ИИ-сервисов Google. Разумеется, сюда включены обучение и инференс Gemini и Veo, а также развёртывание моделей рекомендаций (DLRM).

Давайте начнём разбирать внутренности TPU с самого нижнего уровня.