Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Разработчик открытого проекта музыкального плеера fooyin представил обновление с версией для Windows. Ранее решение было доступно только для Linux, а вариант для macOS находится в разработке. fooyin - это настраиваемый плеер, который предлагает гибкое воспроизведение без пауз, расширенные плейлисты, управление библиотекой, поддержку FooScript, плагины и обширную интеграцию. Исходный код решения написан на С++ и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v3.0.

9 ноября 2026 года состоялся релиз свободной реализации API OpenGL и Vulkan — Mesa 26.3.0. Выпуск Mesa 24.0.0 произошёл в феврале 2024 года. Релиз Mesa 25.0 случился в феврале 2025 года. Версия Mesa 26.0 вышла в феврале 2026 года.

В прошлых двух статьях я рассказывал, как запустить Qwen3.8-Flash-Next (125 млрд параметров) на старом железе и как снять программный потолок FP16 на видеокартах. Обе статьи были про железо и про то, что можно взять готовое и заставить работать. Эта - другая. Я залез внутрь самого движка (Strata), построил живую визуализацию того, что он делает с экспертами модели под капотом, попробовал ответить на вопрос “а эксперты реально специализируются по темам?” - и на середине пути поймал себя на методологической ошибке, которая чуть не привела к красивому, но неверному выводу. Расскажу как есть, с цифрами и без приукрашивания.

Что такое Strata и при чём тут эксперты

Strata - движок инференса для MoE-моделей (Mixture-of-Experts): вместо одной плотной сети у модели есть десятки экспертов на каждый слой, и на каждый токен активируется лишь небольшое подмножество (top-K). У Qwen3.8-Flash-Next, с которой я работал всю эту серию статей, это 48 слоёв по 512 экспертов - то есть 24576 отдельных “узлов”, из которых на каждом шаге реально считает лишь небольшая часть.

Проблема в том, что весь набор экспертов (сотни гигабайт) физически не влезает в 8ГБ VRAM моей GTX 1070. Strata решает это адаптивным кэшем: часть экспертов постоянно живёт в VRAM (самые “горячие”), остальные читаются из RAM или SSD по мере надобности, и кэш сам решает, кого держать резидентно, а кого вытеснять - на основе decayed-счётчика обращений к каждому эксперту.

Вся эта механика раньше была для меня чёрным ящиком: я видел только агрегированные цифры в мониторинге (сколько экспертов в VRAM, hit rate). Захотелось увидеть её изнутри.

На заре цифровой эпохи ни рядовые пользователи, ни топ-менеджеры в модных костюмах не воспринимали вредоносный код как реальную угрозу. Появление культового загрузочного вируса Brain считалось скорее досадным хулиганством, чем катастрофой. Что иронично, первый в истории вирус для ПК создавался вовсе не ради взлома или кражи данных, а для защиты авторских прав. 

Крупный менеджмент не видел экономического смысла инвестировать в защиту от угроз, которые казались чисто гипотетическими. Рынка информационной безопасности в современном понимании тогда не существовало — независимые разработчики создавали лишь единичные утилиты под конкретные штаммы. Это было кустарное производство, которое не имело системной бизнес-модели и не тянуло на серьезную индустрию.

Перелом случился, когда эксцентричный инженер Джон Макафи уволился из аэрокосмического гиганта Lockheed, купил дом на колесах и доверху набил его компьютерным железом. Так родилась первая в истории мобильная лаборатория по анализу цифровых угроз.

Читаю очередную волну возмущения. Владельцы сайтов, художники, музыканты, фотографы — все те, кого объединяет емкое слово «криэйторы», — требуют сатисфакции. ИИ, видите ли, обучался возможно на их контенте. И теперь должен. Потому что «конскую цену за работу» уже не выставишь: у заказчика появилась опция сгенерировать за три копейки.

Я смотрю на это и вижу две проблемы. Одна — логическая. Вторая — антропологическая. Обе неприятны для обиженных.

Когда разработчик говорит: «Похоже, меня рано повысили», мне хочется спросить: «А что теперь от тебя ждут?» Допустим, раньше он сам доводил задачу до релиза, а теперь ещё разбирает чужой код и помогает коллегам, когда те застряли. Своих задач он закрывает меньше. Если руководитель по-прежнему судит о его работе только по этим задачам, я бы начал с разговора о нагрузке, а не с совета поверить в себя.

Бывает и иначе: человек берётся за задачу, для которой ему пока не хватает опыта. Тут полезнее вместе разобраться, где он застрял, чем заявить: «Да это у тебя синдром самозванца». И уж точно я не стал бы считать замечание «ты же сеньор» обратной связью. По нему невозможно понять, чего именно от тебя ждали и что в следующий раз сделать иначе.

В этой статье я хочу отделить сомнения, к которым стоит прислушаться, от тех, по которым ничего нельзя сказать о качестве работы.

26 октября на arXiv вышла работа The Trinity: Capability-Driven Recursive Self-Improvement for Multimodal Agents. Авторов 21, на странице Hugging Face указан Национальный университет Сингапура.
Агент улучшает сам себя, при этом веса модели не меняются вообще: внутри замороженная Claude Opus 5, ни одного шага градиента за всю работу. Улучшается обвязка (harness) — код вокруг модели, который решает, что ей показать, что запомнить и когда остановиться.

В этой статье мы разберём, как устроена The Trinity: дерево способностей, три роли, самодельные симуляции и роутер. Потом посмотрим на цифры и отдельно на то, из чего сложены 26 пунктов на новых задачах.

Фрэнк Эбегнейл был гениальным мошенником за счет своей феноменальной наблюдательности и досконального (причем, приобретенного самостоятельно) знания чековых операций. То, что нам втюхивают сегодня на Хабре в статьях про ИИ для 1С - это его убогая пародия, способная только украсть чужой токен.

NIST выпустил проект SP 2400-102 E2026 с новой главой об атаках на ИИ-агентов. Разбираю способы вмешательства в работу агента, выбор сценариев испытаний и применение таксономии при согласовании модели угроз с исполнителем.

Я всегда общалась с ИИ на английском, разве что мне надо было составить какое-то очень специфическое сообщение, или вообще перевести мой текст на испанский. Для меня это языковая практика, да и в целом на темы программирования проще общаться на английском, чтобы не переводить на русский термины. Сейчас я работаю над тем, как эффективнее ставить задачи агенту и предоставлять ему нужные инструкции. И меня заинтересовал вопрос, влияет ли используемый язык на то, как агент решает задачу. Я проводила исследование, чтобы понять, стоит ли переводить истории worklore (это мой проект: библиотека историй разработчиков, которые агент может воспроизвести), чтобы большему количеству людей было комфортно их читать и при этом качество работы агентов, которые следуют историям, не менялось. 

Я выбрала шесть задач, сформулировала их на английском и на русском, с заметкой об аналогичном решении и без нее, семь конфигураций агентов, по пять прогонов на ячейку, 1050 прогонов. Потом я добавила две модели Kimi, ещё 300 прогонов: многим в России Claude недоступен, и им важно знать, что взять вместо него. Метод описан в конце статьи. 

Прикладное руководство, помогающее с азов понять, как организованы атаки с переполнением стекового буфера под Windows. Ведь по Unix‑подобным системам таких разборов уже хватает.

Тысяча классификаций обращений стоит $0,23 на Claude Haiku 5.5 и $4,50 на Sonnet 5.5. Почти двадцать раз, и это не самое дорогое место в системе, где агент поддержки возвращает клиентам деньги. Дороже выходят возврат, проведённый дважды после падения воркера, сто воркеров, которые долбят упавшего провайдера модели, и крупная сумма, ушедшая без человека.

Собираем такую систему по шагам, начиная с агента в одном файле. На каждом шаге упираемся в проблему и добавляем компонент: API и базу, Temporal с его собственной базой, LLM-шлюз с circuit breaker, сагу с точкой невозврата и консоль оператора, роутер, который отдаёт агенту только спорные случаи, трейсы и outbox. Схема растёт вместе с текстом по C4, от Context до Component. В конце чек-лист из 11 пунктов: какой компонент добавлять при какой боли.

2026 год изменил мой подход к разработке и отношение к ИИ-инструментам на 180 градусов. Хочешь этого или нет, постоянно прорываются сюжеты про использование искусственного интеллекта и попадают прямо в мозг, раздражая и без того неспокойную голову разработчика.

Небольшая ретроспектива о том, как менялся мой подход к разработке в 2026 году. Описывается опыт знакомства с harness, его применение в верстке, бекенде и работе с графическим редактором Penpot. Ответ на вопрос — как разрабатывать без нейрослопства используя спецификации.

Atlassian закрыл новые регистрации в Opsgenie в первом квартале 2026 года и назначил 5 апреля 2027 года датой окончания поддержки. Функции дежурств переезжают в Jira Service Management, а для многих команд в России переезд туда закрыт. PagerDuty, incident.io и Rootly либо недоступны, либо заточены под Slack, которым у нас почти никто не пользуется.

Что остаётся? Обычно одно из трёх: бот Zabbix, который шлёт всё подряд в общий чат; Karma поверх Alertmanager, на которую кто-то должен смотреть; или договорённость «если ночью упало — звоните Васе». Все три варианта показывают алерт, но ни один не отвечает на главный вопрос: кто сейчас отвечает за инцидент и что будет, если он не проснулся.

Я сделал «Дежурку» — небольшой сервис, который встаёт поверх уже имеющегося мониторинга и закрывает именно эту дыру. В статье расскажу, как он устроен, какие решения пришлось принять и как его попробовать.

Современные компиляторы делают за нас так много, что можно написать плохо спроектированную программу – и даже не понять этого. Простой мысленный эксперимент помогает проверить, что на самом деле обеспечивает надёжность вашего кода: архитектура или гарантии языка. Представьте, что временем жизни объектов теперь приходится управлять вручную. Насколько понятными останутся правила владения ресурсами – и насколько трудно будет их соблюдать?

Как я переносил CUDA-ядра Elevation Mapping на своего ровера и почему для качественной карты проходимости всё-таки нужны лидары и пакеты SLAM с очисткой облаков точек в реальном времени.

Что, если в JavaScript можно было бы объявить две функции sum - одну для двух чисел, другую для числа и строки? Я взял небольшой интерпретатор MuJS и добавил в него перегрузки. Теперь sum(2, 3) и sum(2, "3") вызывают разные функции. Покажу, как движок решает, какую из них запустить.

В середине 90-х Apple всерьёз думала купить Be вместе с её BeOS, а в итоге выбрала NeXT. Теперь ту несостоявшуюся ветку истории можно открыть в браузере: автор Infinite Mac добавил на сайт версии BeOS для Power Macintosh. Простой задачи не вышло. Эмулятор DingusPPC до сих пор доводили в основном под Mac OS, и BeOS сразу нашла в нём слабые места: порядок уведомлений видеоконтроллеру и ЦАП, на который эмулятор молча полагался, неподдержанную запись в видеопамять в режиме little-endian, клавиши-модификаторы, которые загрузчик BeOS считал зажатыми. Отдельно — «бомба с часовым механизмом» в первой версии для Power Mac, которая перестаёт загружаться после 1 апреля 1997 года, и впечатления от BeOS глазами 2026 года в сравнении с NeXTStep.

Добрый день, меня зовут Петр. Обычно я не пишу статьи про баги и инциденты из практики, но сегодня хотелось бы описать изменение в ядре Ubuntu, которое внезапно вызвало проблемы на пустом месте и это же изменение касается многие инфраструктуры.

Мы делаем разных Telegram-ботов. Генерируем песенки, картинки, поздравления, небольших AI-помощников для бизнеса и вообще всё, что сегодня в тренде, а завтра уже может никому не понадобиться. Да, таковы реалии.

До недавнего времени мы были вполне себе маленькой командой из пяти человек. Быстро придумывали идеи, запускали ботов, проверяли гипотезы и смотрели, что выстрелит.

С доступом к нейросетям особо не заморачивались. Покупали подписки и API-кредиты со своих зарубежных карт. Благо такие у нас имелись.

Всё работало, все были довольны.

Ну, почти все.

Наш бухгалтер на эту историю смотрел косо. Периодически ворчал, но особой агрессии не проявлял. Только напоминал, что вообще-то мы компания, у которой должны быть нормальные договоры, закрывающие документы и понятные расходы.

И желательно быть белыми и пушистыми.

Мы, конечно, кивали. И продолжали делать ботов. А потом наступил август.

Во-первых, мы неожиданно начали много зарабатывать.
Некоторые наши продукты выстрелили, обороты резко выросли, а вместе с ними и расходы на нейросети.

Впрочем, с нашей маржинальностью рост затрат на нейронки нас не сильно расстроил. Какая именно у нас маржа, рассказывать не будем — не хочется лишний раз никого раздражать.

Расстроился только бухгалтер.

Пришлось всерьёз заняться налогами. Дробить бизнес ради сохранения удобных налоговых условий — идея, которая, как показывает практика, может закончиться совсем не весело.

Поэтому мы решили переходить на другую схему налогообложения и приводить финансовую часть в порядок.