Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! На связи Just AI. Мы уже долгое время изучаем мир AI-агентов — за это время набили немало шишек и поняли, что создание действительно эффективных и масштабируемых AI-агентов требует глубокого подхода к архитектуре.

В этой статье разберем, почему один «суперагент» почти всегда превращается в монстра, как декомпозиция спасает качество и стоимость, и какие архитектуры мультиагентных систем реально работают в продакшене — с примерами из наших проектов и практическими рекомендациями.

Шел 2025-й год, а наши слабые тела так и не были напичканы аугментациями. Нейроны изучали уже десятки лет, мемристоры были не в новинку, нейроморфная электроника создавала один имитатор нейрона за другим, но живая плоть ни в какую не хотела сочленяться с металлами и полимерами. 

Посвященные знали: проблема проста — масштаб. Кремниевые компоненты работали на напряжениях и токах, которые могли бы выжечь нервную клетку быстрее, чем та успеет передать сигнал. А электрический язык живой материи — это милливольты, наноамперы, пикоджоули. Мысли, речь, память — все реализуется в рамках мощности обычной лампочки — 20 Вт на мозг целиком. Инженеры упорно пытались подчинить мозг правилам кремния, но мозг не сдавался.

Надежда зародилась лишь к концу года — инженеры MIT опубликовали в Nature Communications статью, в которой впервые описали искусственный нейрон, работающий на биологически релевантных величинах. Переходы в мемристоре происходили уже при ~60 мВ и наноамперных токах, а отдельный нервный импульс достигал около 120 мВ и требовал энергию всего в десятки пикоджоулей. Так у человечества впервые появилась возможность когда-нибудь примирить электронику и живое тело — а помощником в этом суждено было стать бомбардирующей грязь электронами бактерии…

Для начала давайте я вас успокою - это не тот AGI, который собирается отобрать у вас работу. Ну, пока что не собирается

Подробный разбор того, как команда OpenAI Codex создаёт своего кодового агента, как его используют другие команды, как он влияет на инженерные практики создателей ChatGPT и что это может значить для будущего разработки ПО.

Чтобы в этом разобраться, я поговорил с тремя сотрудниками OpenAI:

Тибо Соттио (Thibault Sottiaux) — руководитель Codex.

Шао-Цянь Ма (Shao-Qian (SQ) Mah) — исследователь в команде Codex, обучающий модели, на которых тот работает.

Эмма Тан (Emma Tang) — руководитель data-инфраструктуры; она не входит в команду Codex, но её команда активно им пользуется.

В этом разборе:

Как всё начиналось. От внутреннего эксперимента в конце 2024 года до продукта, которым пользуется больше миллиона разработчиков.

Технологические и архитектурные решения. Почему Rust и open source? Подробно о том, как работает агентный цикл.

Как Codex создаёт сам себя. По оценкам команды, более 90% кода приложения написано самим агентом. А ещё: интересные инженерные практики — как проводят код-ревью, самотестирование Codex и онбординг новых инженеров.

Исследования. Обучение следующей модели с помощью текущей и параллели с разработкой ПО. Запуск eval'ов, A/B-тестирование и внутренний догфудинг (использование сотрудниками собственных наработок в повседневной работе — прим перев.).

Использование Codex в OpenAI. Количество PR стало таким, что традиционный процесс ревью начинает трещать по швам. Мысли команды про то, что с этим делать.

Как меняется разработка ПО в OpenAI. «Правило 30/70», возвращение некоторых инженеров к tab completion и значение «инженерного вкуса».

Flutter & GitLab CI/CD. Доставка мобильного приложения в Significa, TestFlight и Google Play

Привет! Меня зовут Данил Абдрафиков, я мобильный разработчик в компании TAGES. После успешной настройки сборки и подписания Flutter-приложений во второй части, остался последний, но не менее важный этап — дистрибуция приложения.

В современных условиях автоматизация деплоя на такие платформы, как Google Play, TestFlight и Significa, становится необходимостью. В этой статье мы разберем, как с помощью GitLab CI/CD настроить автоматическую отправку ваших приложений в магазины, чтобы вы могли сосредоточиться на разработке, а не на рутинных задачах.

Привет, Хабр! Я Вика, системный администратор в Selectel. Под катом разберемся, какие типы дисков существуют, чем они отличаются и как выбрать подходящий вариант под конкретную задачу. А заодно покажем новый тип дисков с регулируемой производительностью — он появится в Selectel уже в марте.

Прошло много лет работы над созданием чрезвычайно чувствительного прибора — и наконец учёные Чикагского университета стояли и смотрели, как он взлетел и исчез из виду в ярко-голубом небе Антарктиды.

Прибор запустили 20 декабря, и в течение следующих 23 дней он путешествовал на воздушном шаре НАСА по самым высоким слоям атмосферы, сканируя континент Антарктида с высоты 36000 метров в поисках крошечных посетителей из космоса, известных как нейтрино.

Миссия, известная как Payload for Ultrahigh Energy Observations (PUEO), вернулась на Землю 12 января, приземлившись в нескольких сотнях километров от Южного полюса.

Код, сгенерированный нейросетями, нередко содержит уязвимости, ошибки и скрытые недочеты, поэтому его важно проверять на безопасность и корректность.

Мы в Beeline Cloud собрали несколько open source инструментов, которые помогут решить эту задачу: одни позволят запустить такой код в изолированной среде, другие — вести учет сгенерированных фрагментов кода в репозиториях.

Сегодня наконец-то у нас появилась возможность рассказать  об одном из самых интересных и сложных технических проектов Engee - модернизации системы управления испытаниями автоматики для «Транснефть - Автоматизация и метрология». Совместный проект подтолкнул разработчиков Engee к ускорению реализации поддержки Modbus TCP в пакете Engee.Интеграции. С коллегами мы примерили несколько вариантов решения - и с использованием генерации кода, и со стендом реального времени, и с пакетом Engee.Интеграции и командным редактированием моделей. А началось всё с существенной боли...

Многим знакома ситуация: в компании есть база знаний, которая на практике не работает. Внешние и внутренние пользователи не находят нужную информацию, а руководство не понимает, зачем вообще инвестировали в этот инструмент. 

4:30 утра, в горах Архыза темно и холодно, но будильник не вызывает раздражения — это редкий случай, когда ты сам себе завидуешь. Я и мой сосед молча надеваем тёплые куртки, выходим в коридор, освещённый мягким красным светом, и спускаемся к обсерватории. Красные фонарики, чтобы не сбивать ночное зрение, тишина гор и звёздное небо над головой — всё это очень далеко от офисной рутины и городских огней, но именно ради этого мы сюда и приехали.

Пока я сажал зрение ночами рассматривая черные фотографии Луны в поисках «Луны-9», группа британских и японских ученых решила поручить ту же работу искусственному интеллекту. В результате, к 60-й годовщине первой мягкой посадки на Луну, вышло сразу два исследования с попытками обнаружить советский космический аппарат «Луна-9» на поверхности естественного спутника Земли. Обе команды показали предполагаемое место посадки, но это разные места.

НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН, РАСПРОСТРАНЕН И (ИЛИ) НАПРАВЛЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ ЕГОРОВЫМ ВИТАЛИЕМ ЮРЬЕВИЧЕМ ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА ЕГОРОВА ВИТАЛИЯ ЮРЬЕВИЧА

Как часто, глядя на Terraform-конфигурацию, вы думали: «Это можно сделать изящнее»? Или, открывая документацию провайдера, ловили себя на мысли, что она не отвечает на вопрос «почему именно так»? Новая книга «Terraform. Сборник рецептов» — это попытка закрыть разрыв между официальной документацией и реальными инженерными задачами.

Мы рады представить очередную «поваренную книгу» от O'Reilly — «Terraform. Сборник рецептов» Керима Сатирли (HashiCorp) и Тейлора Долезала (CNCF).

История эксперта по цифровизации, который не нашел решения на рынке и написал свой инструмент. Теперь он сокращает время приемки в 5 раз, восстанавливает метаданные (КИЗ, серийные номера) и стоит копейки.

Часть 1. "Слепая зона" FBS: Почему возвраты — это боль

Если вы торгуете на Wildberries по системе FBS, вы знаете, что продажа — это только половина дела. Настоящий хаос начинается, когда товар возвращается.

Главная проблема любого селлера на этапе возврата — полная потеря идентификации. К вам приезжает коробка. На ней может быть стикер WB, но для вашей учетной системы это просто «черный ящик».

Сложно поддерживать CI/CD, когда граф пайплайна в GitLab превращается в бесконечную «простыню», параллельные запуски terraform apply приводят к блокировкам, а для игнорирования некритичных ошибок приходится писать || true. 

Может показаться, что для решения этих проблем нужны «костыли» или переход на enterprise-лицензию. На деле же с ними помогут встроенные возможности GitLab CE. В статье разбираем неочевидные ключевые слова .gitlab-ci.yml, которые сэкономят вам время и нервы.

LLM ошибаются в элементарной математике. Корпорации тратят миллиарды, но в конечном счете вынуждены прикручивать калькуляторы к вычислительным машинам невероятной мощи. Все попытки исправить через Chain-of-Thought, fine-tuning на задачах счёта, увеличение контекста не сработали.

Я провёл серию экспериментов чтобы понять почему, и пришел к выводу, что нейросети просто не предназначены для дискретной арифметики. Их предназначение непрерывные трансформации.

В этой статье описывается реализация новой архитектуры нейросетей, объединяющая точность символьного ИИ и способность к обобщению LLM. Код как всегда прилагается.

Что такое осень нам уже объяснил Юра Шевчук, но вот что такое разум покамест менее ясно. На фоне бурных дискуссий последних лет по поводу того, к чему в итоге может привести развитие LLM и прочих современных технологий ИИ (Технологические Сингулярности там всякие и т.д.), хочу изложить свои мысли, как и почему мы, собственно, оказались в той точке, к которой пришли. Возможно, это в какой-то мере поможет так же заглянуть и в наше недалёкое будущее. Сегодня публикую первую статью на эту тему. Начнём мы с геномного разума.

.

По всему миру сельское хозяйство сталкивается с ростом потребности в продуктах питания и ограниченностью водных ресурсов. Эффективность выращивания культур во многом зависит от того, насколько точно удаётся описывать и предсказывать процессы, определяющие фотосинтез и потерю воды у растений. Одну из ключевых ролей здесь играют устьица, микроскопические поры на поверхности листьев, которые регулируют поступление CO₂ и испарение влаги.

В 2025 году исследователи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне представили систему Stomata In-Sight, которая объединяет конфокальную микроскопию, газообменные измерения и автоматизированный анализ изображений на основе ML. Такой подход позволяет получать количественные оценки геометрии устьиц в условиях контролируемой среды и сопоставлять их с измеряемой проводимостью и фотосинтезом. Это важно не только для физиологии растений, но и для прикладных задач, связанных с эффективностью использования воды и устойчивостью урожая при засухе. В этой статье я расскажу о самом исследовании и о том, как устроена Stomata In-Sight.

У нас ещё есть некоторое количество остатков с прошлого кризиса железа

Из-за того, что все хотели ролик с матерящимся бобром, танцующим Мадуро или хотя бы переделать индуса в красивую девушку, у нас тут бум AI-моделей. Эти модели работают на физическом железе и физическом электричестве. Железо, к сожалению, закончилось раньше, чем электричество.

Первыми пострадали не процессоры, как мы ждали, и не видеокарты, как мы уже видели, а банально оперативная память. И отчасти — SSD.

Рынок снова сошёл с ума и стал диким.

Я узнаю знакомые барыжные шаблоны ещё с эпопеи с майнингом и повышением цен на видеокарты. Вот смотрите, на момент публикации серверная планка 96 Гб DDR 5 стоила:

— В Регарде «чисто», с документами и гарантией — 410 тысяч рублей. Для контекста: летом 2025 года, всего полгода назад, эта же позиция здесь же стоила около 90–100 тысяч рублей.
— Но её можно купить на сером рынке у барыг. Иногда они мимикрируют под приличные компании, у них безнал с НДС, но цена плавает весь день, как биржевая котировка. Утром тебе говорят: «330 тысяч». К обеду партия может исчезнуть или стоить уже 350.
— Есть совсем уж барыги с Горбушки и Савёлки — без документов и оплата только наличными, а получение планки — в подворотне. Цена вопроса — 250–280 тысяч рублей.

Но купить сложно. Продавец ведёт переговоры одновременно с десятком покупателей. Ты пишешь: «Возьму 20 штук». Он отвечает: «Есть 10». Пока ты едешь с деньгами, кто-то другой пять уже забрал. Никаких гарантий до момента передачи товара из рук в руки. Это не бизнес-процесс, это квест.

Это не временный всплеск и не сезонное колебание.

Давайте немного разберёмся, что же случилось.

Привет, Хабр! На связи Дима Мандельштам, мобильный разработчик в core‑команде Яндекс 360, и Лёша Карпенко, руководитель команды дизайн‑системы. Дизайн — часть повседневной работы наших команд, и он не живёт отдельно. Поэтому сегодня в статье мы вместе поговорим о том, как мы собирали компонент List‑item.

Мобильные разработчики в этой статье найдут метод, с которым можно достичь баланса между гибкостью кода и простотой поддержки. Мы расскажем, как применили data‑driven‑подход к рефакторингу UI: написали анализатор AST для поиска реальных паттернов использования и вывели математическую метрику сложности API. А ещё расскажем о том, как аргументировать и провести масштабную переработку legacy‑кода, не останавливая продуктовую разработку.

Продуктовым дизайнерам будет интересен альтернативный взгляд на проектирование List‑item в дизайн‑системе. Мы разберём, как собирать List‑item — как универсальный компонент с максимальной гибкостью или как набор семантических шаблонов под конкретные сценарии.

В отличие от подхода, где компонент выступает универсальной «болванкой» для любых задач, мы предлагаем смотреть на него как на архитектурную единицу с заранее определённой ролью, ограничениями и зонами ответственности. Такой взгляд помогает уменьшить количество интерпретаций одного и того же паттерна, повысить консистентность интерфейсов и упростить поддержку дизайн‑системы по мере её роста.