Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Джим Паркинсон, создатель логотипов ведущих американских изданий, скончался в июне 2025 года в возрасте 83 лет. The New York Times, вспоминая работы мастера, отмечала, что Мистер Паркинсон, используя обычный механический карандаш и погружную ручку до того, как компьютеры взяли на себя всю графику, — рисовал буквы, смешивая классический дизайн со свободной энергией 60-х. Его бренды отличали индивидуальность, теплота и обращение к исходному (корням). Об этом дизайнере и графике мы сегодня и расскажем.

Оценка эффективности внедрения искусственного интеллекта

Заканчивается 2025 год, повсюду цели и лозунги о внедрении ИИ. Каждый месяц мы видим очередную новость о том, что AI технологии совершили прорыв и наша жизнь уже не станет прежней. Но действительно ли ИИ повышает производительность IT-специалистов?

Без объективных метрик сложно понять - приносит ИИ пользу и сокращает трудоемкость, или создает новые проблемы - усложняет процесс, увеличивает технический долг и снижает качества кода.

Мои команды активно внедряют ИИ в производственный процесс, поэтому в статье я поделюсь теорией и примерами оценки эффективности внедрения ИИ.

Последняя неделя в геймдеве выдалась насыщенной: новые релизы, громкие анонсы и неожиданные коллаборации. В этом дайджесте собраны самые заметные события: от новостей про Resident Evil Requiem до легендарного симулятора кокоса. Всё коротко, чтобы вы быстро вошли в курс дел.

Нобелевский лауреат Джеффри Хинтон, которого часто называют «крёстным отцом ИИ» за его гигантский вклад в технологию искусственных нейронных сетей, питающую современный ИИ, в последнее время обрушился с гневной тирадой на Big Tech. От обвинений в корпоративной жадности до подчёркивания опасностей ИИ, он, подобно Пандоре, отчаянно пытается запихнуть судьбы обратно в ящик. Но в недавнем интервью для Bloomberg он выкрутил громкость на одиннадцать, поставив под сомнение саму экономическую жизнеспособность ИИ.

На вопрос Bloomberg, окупятся ли когда-нибудь головокружительные инвестиции в ИИ, Хинтон ответил: «Я считаю, что не смогут», и уточнил: «Я считаю, что для того, чтобы заработать деньги, вам придётся заменить человеческий труд»...

Очень много говорят о вреде использования LLM для пользователей. Проводятся научные эксперименты, которые, в большинстве своём, подтверждают интуитивные предположения о рисках. Подопытные впадают в эмоциональную зависимость, тупеют, теряют память, снижается критичность, уверены в собственной правоте, разрывают связь с обществом и так далее. Многочисленные опасения касаются того, что LLM могут снижать когнитивные способности, в частности — креативность, превращая пользователя из генератора идей в простого оператора. Наш эксперимент был призван проверить, так ли это на самом деле.

Эта статья рассказывает о самом эксперименте, и как LLM использовался в его анализе с приложением промптов.

Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами.

Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте "flancer64/pwa-home-call".

Конечно, существуют и успешные кейсы внедрения ИИ в бизнес, но даже в удачных случаях всё не так гладко. Успешное внедрение всегда сопряжено с множеством оговорок и допущений. Эта статья будет интересна тем, у кого получилось, и тем, у кого не получилось, и тем, кто только собирается внедрить искусственный интеллект в свой бизнес.

Откуда у C‑level берётся представление о розовых единорогах?

Я когда-то с удивлением узнал и убеждаюсь всё больше, что государство, даже сейчас, много денег выделяет на поддержку бизнеса. Но эти деньги часто никто не получает. 

Нет единого окна помощи, не так много компаний, которые подходят под требования. Бизнес боится госденег, у других просто не хватает времени и сил. 

Меня часто зовут на мероприятия и рассказывают, как много мер поддержки существует. Региональная администрация, торгово-промышленная палата. А значит, предложение превышает спрос. 

Мы на потоке мониторим все госпрограммы, готовим документы, отправляем заявки и благодаря этой работе уже получили: несколько невозвратных субсидий на покупку оборудования, спецодежды, льготные кредиты.

Как и семидневная неделя, о которой мы говорили в прошлый раз, разделение суток на 24 часа, в каждом из которых по 60 минут, давно уже стало мировым стандартом. Но почему часов ровно 24, а минут в них — именно 60? И почему при этом на циферблатах почти всех механических часов не 24, а 12 делений? Попробуем разобраться.

Всем привет

Как объяснить новичку разницу между Классом и Объектом так, чтобы он запомнил это навсегда? Представить, что Класс — это чертеж робота, а Объект — сам робот.

В этой статье я раскладываю принципы ООП (Объектно-Ориентированного Программирования) на понятные атомы. Никакой сухой академической теории — только живой код на Python. Мы пройдем путь от простых переменных до масштабируемой системы классов на примере создания RPG-игры. В конце вас ждет домашнее задание для закрепления материала.

Использование нейросетей для оптимизации баз данных кажется перспективным направлением, но реальная эффективность таких систем требует тщательной проверки. В данном исследовании проанализирована способность нейросетевой модели точно прогнозировать производительность СУБД PostgreSQL в условиях экстремальной параллельной нагрузки. Результаты демонстрируют систематические ошибки AI, связанные с неспособностью учесть динамические аспекты работы СУБД.

ℹ️ Новый инструмент с открытым исходным кодом для статистического анализа, нагрузочного тестирования и построения отчетов доступен в репозитории GitFlic и GitHub

kznalp/PG_EXPECTO: Комплекс статистического анализа производительности СУБД PostgreSQL

pg-expecto/pg_expecto: Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).

В ноябре 2025 года Loongson анонсировала 3D7000 — свой новый производительный чип. У него есть несколько интересных особенностей. Так, это модель на чиплетной архитектуре с десятками ядер, которую компания собирается вывести на рынок в 2027 году. Пока опубликованы лишь базовые детали, но даже их хватает, чтобы понять, в какую сторону движется линейка: более плотные кристаллы, масштабируемые конфигурации и поддержка современных стандартов. Давайте посмотрим, что это за чип, и для чего он может пригодиться. Поехали!

В Университете Аалто в Финляндии разработали чип, который использует свет для выполнения тензорных вычислений — базовой операции современных нейронных сетей. Исследование опубликовано в Nature Photonics и описывает прототип оптической системы, где все процессы выполняются с помощью фотонов вместо электрических сигналов. Такой подход ускоряет операции и снижает энергозатраты по сравнению с электронными схемами. Давайте посмотрим, как устроен этот чип, чем он отличается от обычных процессоров и какие задачи ему можно поручить.

Международная группа физиков-теоретиков из Китая и России предложила и детально смоделировала новый способ управления экзотическими квантовыми объектами — «вихревыми молекулами». Эти устойчивые, вращающиеся пары или группы квантовых вихрей удалось сформировать в уникальной среде, известной как экситон-поляритонный конденсат.

Несколько адаптированный перевод статьи одного из основателей Joomla - Брайана Тимена. Сохранён tone of voice автора.

У каждого из нас на жестких дисках копятся терабайты контента. Фильмы, скачанные «про запас», архивы семейных видео, гигабайты музыки во FLAC, которую жалко удалять, и тысячи фотографий. Но есть проблема: потреблять этот контент локально — неудобно. Когда дома лежит большой медиа‑архив — фотографии за годы, фильмы, музыка, куча видео — начинаешь задумываться, что работать с этим напрямую через файловую систему совсем не удобно. Особенно в эпоху, когда интерфейсы крупных медиа‑сервисов настолько продуманы, что сами по себе стали стандартом UX.

Я поставил перед собой задачу: сделать полноценный мультимедийный сервер, который работает из одного .exe файла, не требует интернета, не требует настройки и предоставляет удобный интерфейс.

Еще со времён школы меня будоражили возможности, которые дают компьютеры. Написать программу — это как создать что-то материальное своими руками. Неделю назад я за один вечер прочитал книгу Себастьяна Рашки «Строим LLM с нуля» (доступна на английском бесплатно), в которой без сложной теории матанализа описывается архитектура современных LLM и как их тюнить. 

Если вы интересовались, как работают LLM, то уже имеете представление, что модели умеют предсказывать следующее слово и что за этим стоит математика. Но на этом объяснение, как правило, заканчивается. Детали того, как они предсказывают следующее слово, часто рассматриваются как черный ящик.. В этой статье предлагаю рассмотреть эту тему подробнее и познакомиться с тонкой настройкой (fine-tuning) LLM для решения условно-практической задачи классификации с помощью примеров кода, приведенных в упомянутой книге. 

Статья устроена так, что все шаги в статье вы можете повторить и в конце получить набор скриптов для выстраивания пайплайна обучения LLM. Я же описал свои шаги, потому что лучший способ что-то понять — это применить теорию на практике и попытаться объяснить результат кому-то. 

Чтобы приступить к лабораторной работе, достаем двойные листочки, расчехляем питон и тиктокен.

На дворе уже ноябрь 2025 года, за окном нашей необъятной во многих городах и селах, уже наступила зима, но в инфополе ярко полыхаент схема «купи квартиру, отдай обратно продавец заскамлен был — неведал что творил».

На фоне этих «интересных» событий мне стало интересно изучить техническую сторону того, как это происходит. Анализ множества видео с красно‑белого видеохостинга показал, что залог успешно обмана это момент когда мошенник контролирует ПК или телефон жертвы, заставив ее включить видеозвонок в месенджере или установив специальную программу на устройство.