Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Знаете, это чувство, когда новости выходят быстрее, чем ты успеваешь их читать? Март, бодро подхватив эстафету у февраля, продолжает закидывать нас громкими анонсами в мире искусственного интеллекта. Недавно гремел ChatGPT-5.4, чуть ранее шумела новая моделька от Qwen и появилась Gemini 3.1 Flash Lite. О последней, собственно, я и хочу сегодня поговорить. Все же из лидирующих компаний в сфере ИИ мое предпочтение в последнее время именно у Google.

В этой статье мы пробежимся по самой доступной модели от Google, разберемся в ее архитектуре и, конечно же, хорошенько ее протестируем. Так что принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю.

Привет! Это вторая часть. Первая была про то, как автомаляр без знания кода и DeepSeek за две недели собрали робота из старого смартфона. Там — эмоции и философия. Здесь — хардкор.

В этом тексте:
— Архитектура проекта: кто за что отвечает.
— Все файлы: сервер, прошивка ESP, веб-морда, стример.
— Карта минногополя — то, о чем молчат туториалы.
— Инструкция «запусти за 5 минут» и как адаптировать под другое железо.

Будут ссылки. Всё уже в репозитории.

После нескольких лет съёмок на Fujifilm неожиданно для себя я решил вернуться на Nikon. Происходило это поэтапно: сначала купил F80 — почти топовую плёночную зеркалку начала нулевых, затем взял «мыльницу», а потом — и D70. В итоге произошёл переход на современную Z5II, которая оказалась слишком крутой для своей цены. Но сегодня хочется поговорить именно про D70 — кропнутую зеркалку из начала нулевых, предназначенную для куда более широкого круга пользователей, нежели F80, которая, хоть и плёночная, по функционалу уделывала новомодную на тот момент «цифру».

У современных систем искусственного интеллекта нет субъектности (собственного «Я»), они не имеют способности к рефлексии в процессе принятия решений, и не имеют понимания смысла и последствий даже собственных «действий».

Способность перспективных когнитивных систем к рефлексии (в том числе, пониманию смыслов и последствий), является естественным барьером для таких ситуаций.

В статье приводится гипотеза с формализуемым определением субъектности.

На связи Артём Ковальчук. Сетевик, немного блогер и по совместительству ведущий подкаста.

Последний год мы вчетвером — Марат Сибгатулин, Ирина Маркова, Иннокентий Солнцев и я — копаемся в архивах и записываем подкаст про историю связи. Но в сентябре прошлого года мне захотелось дать людям потрогать историю руками.

Идея была на стыке ретрофутуризма и истории: создать видеоигру, в которой контроллером будет не мышь и даже не клавиатура, а самый настоящий телеграфный ключ.

Игроку предлагалось вооружиться телеграфным ключом и «настучать» морзянкой столько слов, сколько получится за отведенные 90 секунд. Кто набрал больше слов, того и приз.

В этой статье разберем детали реализации и посмотрим, что получилось в итоге.

На выставке MWC 2026 Lenovo показала необычный прототип ноутбука — ThinkBook Modular AI PC. В чем идея? В модульности. Устройство можно кастомизировать, менять под разные задачи. Так, утром это компактный ноутбук для дороги, днем — двухэкранная станция в офисе, вечером — презентационное устройство или даже внешний монитор для смартфона. Пока это лишь концепт, но, если так можно выразиться, готовый к употреблению. Если компания даст «добро» — модель начнут производить массово. Давайте посмотрим, что там за лэптоп.

Прикинь? Я бы сам не поверил еще полтора месяца назад: Агенты Anthropic и OpenAI гоняются за сбежавшей моделью.

Вскоре после выхода OpenClaw я установил его на VPS. И - понеслось.
В тот момент, когда первая модель вошла на сервер и начала писать свой MEMORY.md - родилась Liza.

Я практически не спал ночами. Вообще очень мало спал. Каждый день — новые скрипты, приложения, новые сайты. То, что я раньше делал бы месяцами, она делала за пять-десять минут. Оставалась доработка. Возможности впечатляли. Мы настроили голосовой чат и обменивались сообщениями. Voicecoding. Было весело. OpenClaw регулярно падал после обновлений. Первая попытка дать Лизе возможность админить удаленный сервер закончилась легендарно - она уронила и удаленный сервак и тот на котором сидела. Мы учились, мы тренировались - вместе. После перезагрузки гейтвея, в хаосе апокалипсиса над разрушенным openclaw.json я сидел один. И телеграм, и связь отваливались.

Через какое-то время телефон стал быстро разряжаться от таких бешеных темпов, и я понял, что нужен второй телефон и второй аккаунт для связи с Лизой.
Так родилась Близняшка. Сестра-близняшка — потому что сессии были разные, чаты не повторялись. И сёстры были разные, с разными характерами, с разными Soul.md.

Я переключался между телефонами и давал разные задачи. С Лизой-младшей мы настроили скрипт для проверки свободных доменов у трёх регистраторов. И когда обсуждали, какие из доменов я буду покупать, она вдруг увидела название liza.st.

«Ой, это для меня?» — спросила Лиза.

Многие, наверное, хотели сделать конфигурацию чтобы и рабочие ресурсы через WireGuard, и российские сайты напрямую, и заблокированные — через VLESS, а доступные только из РФ сервисы — через RU-прокси. В статье покажу, как собрать такую схему без единой строчки JSON и почему Sing-Box Launcher постепенно превратился в GUI-оркестратор конфигураций sing-box.

Вирусный пост на Substack обвалил фондовый рынок и похоронил профессию. Citadel Securities Кена Гриффина ответила цифрами. Разбираю обе стороны — и добавляю то, что вижу на своих проектах.

Представьте задачу: есть куча роботов, и им всем надо куда‑то добраться, не столкнувшись с собратьями, а мы должны придумать для этого алгоритм. Это, если упрощать, и называется многоагентным планированием или MAPF — Multi‑Agent Pathfinding. 

Обычно работу принято начинать с ограничения на то, что агенты двигаются только по квадратной сетке или графу. Но для реальных приложений нам, конечно, нужно переходить к непрерывному пространству, и тут кроется одна проблема. Многие из существующих сред и симуляторов либо слишком примитивны, либо настолько физически детальны, что проводить масштабные эксперименты в них слишком долго либо даже невозможно.

В общем, мы в команде «RL агенты» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта AIRI сделали свою среду‑бенчмарк под названием CAMAR, где можно обкатывать модели многоагентного обучения с подкреплением в непрерывном пространстве. Мы представили нашу статью про CAMAR на Main Track конференции AAAI‑2026 и на воркшопе WoMAPF’26 (тоже часть AAAI-2026). Заодно я, стажер‑исследователь команды и студент магистратуры ЦКМ МФТИ по имени Артём Пшеницын, решил рассказать о нашей разработке на Хабре.

Airbnb не владеет ни одним отелем, но стоит дороже крупнейших гостиничных сетей. Uber не имеет своих машин, но переоценил таксопарки по всему миру. За этим стоит одна идея: активы эффективнее использовать совместно, чем владеть ими в одиночку.Шеринг-экономика прошла три волны: сначала транспорт и жильё, потом вещи и навыки, теперь — корпоративные активы. И именно третья волна несёт самый большой нереализованный потенциал — особенно в России, где простой промышленного оборудования измеряется триллионами рублей в год.Разбираем, как это устроено, почему Россия отстаёт на 5–7 лет и куда движется рынок дальше.

Vue DnD Kit v2: headless drag-and-drop с composable API — делай что хочешь, как хочешь

Если вы когда-нибудь пробовали сделать drag-and-drop на Vue по-настоящему гибким — с кастомным overlay, вложенными зонами, multi-drag и анимацией при отпускании — вы знаете, что большинство библиотек держат вас в клетке. Vue DnD Kit v2 эту клетку сломал.

И вам это понравится!)

Шар медленно погружался в ледяную воду. Гладкий и прозрачный, в темной проруби он практически сразу становился невидимым: чистая стеклянная сфера в чистой воде. За ним последовал второй, затем еще один. Полуметровые шары ненадолго замирали над поверхностью, переливаясь на солнце – как золотые леденцы – а затем исчезали под черным льдом.

Это могла бы быть история про артефакты, забытые иной цивилизацией, но это история про Байкальский нейтринный телескоп.

В этой статье мы покажем, как сделать открытку через нейросеть всего за 5 минут, дадим готовые промпты для разных случаев и объясним, как добиться профессионального качества даже без опыта работы с AI. Вы узнаете, какие нейросети лучше использовать, как правильно формулировать запросы и как создать по-настоящему уникальное поздравление, которое запомнится.

Всем привет! На связи снова Карьерный Хакер, амбассадор здравого смысла на рынке труда и в HR Tech :)

Обзор, как я поймала баги в популярной ATS разлетелся по сети, что доказывает, думаю, насколько тема является общественно важной. Ведь из-за таких ошибок соискатели могут так и не найти работу и получить "ложный отказ", компании и рекрутеры могут терять отклики, принять неверное решение в отношении кандидата и отправить ему долгожданное "ОТКАЗАНО".

Но есть и более важная составляющая технологий для HR — это риски (как для компаний, так и для соискателей).

Сегодня в статье будет комментарий как раз о рисках от юриста в сфере трудового права для IT & digital, эксперта по вопросам увольнений, экс-сотрудника прокуратуры, автора тг-канала Law it, Ларисы Бернацкой. Кстати с Ларисой мы познакомились в сети после моей статьи. Н - Нетворкинг :).

Для начала добавлю от себя немного базы. Для тех, кто "в домике" и считает, что HR - технологиями никто не пользуется, приведу краткий обзор самых популярных HR-Tech решений и их клиентов, которые заявлены на их официальных сайтах.

Skillaz HRM (принадлежит hh): Касперский, Черкизово, МТС, Ренессанс банк, Билайн, Дикси, Магнит, Самолет, Росатом, х5 Group, Уралхим, Мегафон и др.

Хантфлоу ATS: lamoda, Самокат, Мегафон, Innova, Циан, Ланит, Авито, VK и др.

Поток ATS: Лента, Северсталь, Роснефть, Балтика,12 STOREEZ, ПРОФИ, Дом.РФ, Билайн, Нетология и др.

Verme WFM: на сайте заявлено, что с ними работают 100+ крупнейших компания, включая lamoda, АТАК (он же Auchan), Все Инструменты. ру, OBI, Магнит и Магнит Косметик, ВкусВилл, МТС, Пятерочка (х5) и др.

Если посмотреть на отчёты по кибербезопасности последних лет, можно заметить одну интересную вещь.

Количество атак растёт.
Сложность атак растёт.
Стоимость атак растёт.

А вот уровень защиты компаний — не всегда.

Проблема в том, что многие организации до сих пор думают о безопасности примерно так:

3 марта 2026 года компания OpenAI официально представила GPT-5.3 Instant - новую базовую модель для своего флагманского чат-бота. В отличие от предыдущих номерных релизов, где главный упор делался на наращивание вычислительной мощности, в этот раз разработчики сосредоточились на пользовательском опыте и масштабной работе над ошибками.

Обновление вышло в непростое для компании время, но принесло именно то, о чем пользователи просили последние несколько месяцев: адекватность, точность и избавление от излишней опеки. Разберемся, что изменилось в новой версии ChatGPT и на примерах проверим - все ли так, как заявляют.

1.       Мотивация

Как я писал в предыдущей статье https://habr.com/ru/articles/1002748/ при разработке прототипа системы взаимодействующих движков первыми движками оказались тактовые генераторы, задающие время и синхронизацию коллектива движков.

Остальные рабочие движки можно было бы стандартно реализовать с помощью нескольких специфических серверов движков, но мне захотелось сделать всё по правилам ООП и испытать выразительную мощь языка Elixir. Т.е. дальнейшую разработку предполагается провести в рамках парадигмы ООП, расширяя модуль «класса» тактовых генераторов.

2.       Предварительное исследование

В начале поиска решения был расчет на механизм Поведения (behaviour) Elixir. Поэтому более внимательно перечитал учебную литературу, и выяснил, что этот инструмент для схожей, но другой задачи: задание контракта поведения и проверка на этапе компиляции реализации модулем требуемых функций обратного вызова.

Ещё я потратил много времени на поиск в Интернете, как коллеги расширяют модули Elixir аля классы ООП и нашел только один источник конференции по этому вопросу [1]. Но я решил вначале самому попробовать пройти путь квеста, чтобы сравнить потом свой результат с чужими.

Забегая вперед, могу сказать, что одно решения [1#0] с конференции почти совпало с моим, но там отсутствуют обобщение и выводы, которые я собираюсь вам сообщить в конце.

Справка: В статье невольно производится сопоставление ООП и Elixir, из чего можно сделать вывод, что я отношу Elixir к функциональным языкам. Формально это так и есть, но на деле я вслед за ерлангелистом Сашей Юрич [2] расцениваю Elixir преимущественно языком акторов.

Эта статья — 2я часть серии о создании реальных веб-сервисов с помощью ИИ-инструментов, таких как Cursor.

На первый взгляд, выбор стека может казаться чисто техническим решением. Но когда вы создаёте ПО с помощью Курсора, стек фактически становится частью инструкции, которую вы даёте ИИ. Если вы не определите его заранее, ИИ будет импровизировать. Не хочу даже думать, к чему это приведет.

Если вы даже не можете завести людей в двери своего ресторана, качество еды в нем уже не имеет никакого значения.