Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Restoring Internet Freedom (Правила восстановления свободы интернета) были приняты 14 декабря 2017 года во время первого президентского срока Дональда Трампа. Утвердив их, Федеральная комиссия по связи (FCC) отменила Open Internet Order (Правила открытого интернета) 2015 года и вернулась к схеме мягкого регулирования. Этот документ стал символом дерегулирования и «возвращения свободы интернету», хотя критики называли его капитуляцией перед крупными провайдерами.

Меня зовут Ольга Макарова, я директор департамента коммерческого управления ресурсами технического блока МТС. Вы читаете пятый материал из цикла «Сетевой нейтралитет: не совсем то, что так называют». В нем я покажу, как технические детали (DNS, кэширование, pole attachments) стали точкой преткновения между Вашингтоном, штатами, судами и провайдерами.

Привет, это команда Яндекс Практикума. Сегодня обсудим, как устроена фронтенд- и бэкенд-разработка в 2026 году: какие тренды актуальны на сегодняшний день, как оставаться востребованным специалистом и развиваться системно. В контексте системного развития расскажем про онлайн-магистратуру «Фронтенд- и бэкенд-разработка» ИТМО в партнёрстве с Практикумом: из чего состоит программа, почему она подойдёт специалистам разного уровня и что нужно, чтобы поступить.

Когда говорят «React перерендерился» — обычно имеют в виду что-то расплывчатое. Новичкам это слово объясняет всё и ничего одновременно. В официальной документации процесс описан точнее: trigger → render → commit. Давайте разберём, что происходит на каждом этапе — без магии, зато с Fiber, флагами и браузерным пайплайном.

Программирование прямо сейчас переживает сдвиг в подходе к работе.

Если раньше основной процесс выглядел как «сел и пишешь код руками», продумываешь архитектуру, разбираешься с документацией и часами ищешь ошибки, то теперь всё чаще сценарий другой: ты формулируешь задачу, а реализацию на себя берёт ИИ.

Это и называют вайбкодингом.

Ты не работаешь на уровне синтаксиса — ты работаешь на уровне идеи. Задаёшь направление, описываешь поведение, уточняешь детали, а модель превращает это в код и структуру проекта.

Но здесь важно не попасть в иллюзию. Это не автоматическая разработка и не кнопка «сделать всё». Это инструмент, который даёт ускорение, но только если ты контролируешь процесс и понимаешь, что происходит.

Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи.

Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей.

Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов.

Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний.

Ниже представлен алгоритм построения архитектуры информационной безопасности (ИБ) при использовании технологии виртуализации на основе документа РС БР ИББС-2.8-2015.

Алгоритм построен по принципу разветвляющейся блок-схемы, аналогичной приведённому примеру. Он учитывает ключевые требования: разделение контуров безопасности, изоляцию, сертификацию средств защиты информации (СЗИ) и разграничение ролей.

Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет.

Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает. Ключевая мысль: аугментация — явное утверждение о том, какие вариации не должны менять смысл метки. Отсюда проще решать, что оставить и что убрать, и отличить реальную пользу от ситуации, когда обучение просто стало шумнее.

Без «волшебной таблетки»: не готовая формула, а интуиция, ментальная модель и пошаговый протокол для реальных систем. Внутри — инженерный взгляд, два уровня, пайплайн в семь шагов, настройка силы и бюджета, продвинутые приёмы, диагностика и метрики, признаки вреда, автопоиск, выкат и примеры.

Исходный гайд в документации. (Документация)[https://albumentations.ai/docs/] Репозиторий

Albumentations — открытая библиотека аугментаций изображений (15k+ звёзд на GitHub, 140M+ загрузок).

Хотите за секунды находить точный ответ в сотнях закрытых корпоративных PDF, Excel и презентаций, вместо того чтобы часами копаться в «мусорном» поиске по ключевым словам?

В статье разберем новую архитектуру RAG — система, которая сначала молниеносно находит нужные куски документов по смыслу, а потом объясняет их человеческим языком строго по источникам, практически без галлюцинации.

В статье мы раскрыли всю «кухню» от семантической нарезки и эмбеддингов до HyDE, RRF и итеративного поиска — читайте и сразу пробуйте своего супербота на pro-talk.ru!

Как пережить блокировку Github-аккаунта

и почему к ней лучше подготовиться заранее

что делать, если вы не можете войти аккаунт и что стоит сделать, чтобы уменьшить последствия в случае блокировки

Привет, Хабр! С выходом платформы MAX у разработчиков появилось новое игровое поле. Пока комьюнити спорит о шансах на победу в гонке мессенджеров, маркетологи уже начали переливать туда трафик.

Самая типовая задача для бизнеса сейчас — бот обратной связи. В Telegram эту нишу давно занял Olgram, а вот в Max — чистый лист. Давайте вместе напишем свой аналог. Это отличный кейс, чтобы разобраться с новым API, не углубляясь в лишнюю инфраструктуру.

Стек: Почему все оказалось проще, чем кажется

Для MVP (Minimum Viable Product) мы будем использовать Node.js и официальную библиотеку @maxhub/max-bot-api.

30+ движков за две недели, реальные замеры на Apple M4, и почему ElevenLabs за $5.57/час — это приговор для бизнеса

Сижу на очередном рабочем созвоне. Обсуждаем архитектуру нового сервиса. Технически я всё понимаю — документацию на английском читаю без словаря, код ревьюю, в слаке переписываюсь нормально. А вот когда надо открыть рот и сказать что‑то сложнее «I agree» — начинается цирк. Пауза. Подбираю слова. Коллега уже ответил за меня.

Знакомо?

Я CTO, серийный предприниматель, последние годы плотно работаю с AI‑интеграциями. И вот парадокс: могу собрать систему автоматического обзвона клиентов с клонированием голосов, а сам на созвоне звучу как иностранец с разговорником.

Решил наконец закрыть этот гештальт. Полез искать real‑time переводчик. Что‑то типа: я говорю по‑русски, собеседник слышит английский. И наоборот. В реальном времени, без пауз на 10 секунд.

И тут началось интересное.

Темы статьи

1. Аналог AD DS: Samba DC

2. Активация, лицензирование и законодательство

3. Правильный подход и автоматизация

4. Список литературы, методы её изучения

5. Синхронизация времени в домене

6. 50 примеров задач, решаемых при помощи GPO

Несколько дней к ряду я занимался реставрацией легаси модели ai-forever/rugpt3xl, это классическая языковая модель от SberDevices на 1.3B параметров, крошка по современным меркам, на которой сберовцы обкатывали свои научные наработки аж в далёком 2021м году. Подробнее о ней можно почитать в статье “A family of pretrained transformer language models for Russian” на Google Scholar.

Да, она foundation, то есть умеет только продолжать текст, не может выполнять инструкции или работать в режиме чата. Но обучена она на корпусе русского языка и этот самый русский генерит очень бодро. У неё есть две примечательные особенности: её обучали с нуля, архитектура представляет собой глубокую модификацию GPT-2.

Перевод на русский полного текста свежего (20 марта 2026) интервью Дваркешу Пателю интересного собеседника, Теренса Тао, величайшего математика нашего времени (разумеется, величайшего наряду с Григорием Перельманом) о том, чему нас учит история великих астрономических открытий и как ИИ даёт возможность ускорить математические исследования.

Это лонгрид, часовое интервью. Но несмотря на длительность, я настоятельно рекомендую прочитать его всем интересующимся: математикой, физикой, астрономией, ИИ, историей науки и тем, как на самом деле делаются научные открытия...

AI должен был сделать мою работу легче. Он сделал. Только вместе с этим куда-то пропало ощущение, что я вообще что-то создаю

Несколько раз в своей жизни, я был в ситуации, когда нужно было срочно искать работу и я навсегда запомнил таблицу из 500 откликов, которые я сделал без единого приглашения на собеседование. Находясь в той ситуации, все внутри меня кричало о том, чтобы кто-то помог мне, выступил опорой и указал на ошибки. 

В надежде на то, что эта статья будет полезна тем, кто сталкивается с трудностями при поиске работы, особенно продакт-менеджерам, кем и являюсь сам. Тем, кто делает сотни откликов без обратной связи, сталкиваясь с немым вопросом.

По какой-то причине в России мало говорят в университетах, курсах про поиск работы. А если и говорят, то в основном, это вырванная из общего контекста информация без деталей, которые, в данном случае, имеют большое значение.

Подчеркну, статья будет смещена в область продакт-менеджмента и примеры будут для этой профессии. Однако, подавляющее большинство рекомендаций применимы практически для любой специальности

Давайте исследуем ПИД-регулятор через пень-колоду: FDTD, численное интегрирование, ракету и самобалансирующегося робота! Ворох нечитаемого кода! Мало не покажется

Современный бизнес-аналитик 1С занимается не только сбором требований заказчика и передачей их разработчику. Эта роль стала шире: здесь требуются и навыки проектного управления, и понимание архитектуры решений.

Наталья Китавина, аналитик проектов 1С Ресурсного центра Инфостарта, рассказывает, какими программами сегодня пользуются аналитики и как подобрать инструментальный стек под свои рабочие задачи.

В середине января 2026 со мной связался рекрутер с заманчивым предложением присоединиться к команде Яндекс по программе Мультитрек.
Мультитрек это просто: вы по одному месяцу работаете в трех разных командах и потом выбираете к какой команде присоединиться.
С конца прошлого года нахожусь в поисках работы и развиваю собственные проекты.
Как многим известно, рынок труда в части ИТ очень изменился. Год-два назад я получал по паре приглашений в месяц даже при условии того, что мое резюме было снято с публикации. Сейчас количество приглашений на собесы стремится к нулю.
Почитал про Яндекс как про работодателя - да написано много негатива про собеседования, но с другой стороны программами Яндекса я пользуюсь постоянно - это и Яндекс Музыка и Такси так что я решил себя попробовать на этом поприще.
Вот что было предложено пройти : https://yandex.ru/jobs/interview/backend#tech-content

Испытание 1: Базовые технические навыки (Алгоритмы).
Для меня это было самым тяжелым испытанием. До сих пор уверен, что та теория которая дается в рамках курса Теории алгоритмов не встречается на реальных рабочих проектах. По крайней мере не встретились мной за 25 лет практики. А если и встречаются, то у тебя есть несколько дней а чаще недель на то, чтобы погрузится в задачу такой сложности. Здесь же нужно решить две алгоритмические задачи на скорость: 2 задачи за 1 час.
Внутренний протест заниматься бесполезным занятием был очень высок, но, во первых других предложений по работе небыло, а во вторых пошел с собой на компромис со словами о том, что эти знания меня не портят и даже делают сильнее.
Было еще третье - внутренний вызов. Тварь я дрожащая или лидом и сеньором (помидором) по джава имею право называться и вот он шанс еще и самому себе объективно подтвердить свой статус приняв вызов и очередной раз побиться за этот чемпионский пояс.
Попросил на подготовку 2 недели и в режиме нон-стоп начал изучать саму теорию и практиковаться на сайте litcode - выбрав раздел топ-100 задач для собеседований. Голова просто разрывалась от количества информации вкачанной туда слишком быстро. Возможно здесь есть еще такие старперы как я, кто помнит фильм Джонни-Мнемоник - вот там очень хорошо показано то, что испытывал я на себе в процессе этой подготовки.
Сдал с хорошей обратной связью.

SEO‑индустрия умеет делать две вещи особенно стабильно. Во‑первых, каждые несколько лет торжественно объявлять свою смерть. Во‑вторых, продавать одни и те же хаотичные процессы под новыми словами. Раньше это называлось «контент‑маркетинг», потом «topic clusters», потом «programmatic SEO», теперь на сцену влетели LLM, AI Overviews, GEO, AEO и еще десяток аббревиатур, от которых у любого редактора дергается глаз.

На этом месте обычно появляется очередной бодрый тред в духе «SEO умерло, теперь нейросеть сама все сделает». Потом кто‑то идет в ChatGPT, просит «собери семантику по нише», получает 400 красивых галлюцинаций, 120 дублирующих друг друга страниц, 30 заголовков в стиле «Купить купить купить недорого цена» и торжественно называет это pipeline.

Проблема, конечно, не в LLM. Проблема в том, что хаос не становится системой только потому, что вы добавили к нему API‑ключ.

Если упростить весь тезис статьи до одной мысли, то она будет такой: захват ниши начинается не с контента и не с промпта «сделай мне хорошо». Он начинается с инженерии спроса. С понимания того, какие интенты вообще существуют в рынке, какие типы страниц им соответствуют, где нужна коммерческая посадочная, где фильтр, где сравнительная страница, а где честнее вообще ничего не создавать.

В этой статье я хочу разобрать не набор SEO‑ритуалов и не коллекцию модных слов про AI, а рабочую систему. Ту самую, в которой семантика перестает быть кладбищем таблиц и превращается в управляемый пайплайн: от сырых запросов до кластеров, от кластеров до структуры сайта, от структуры до страниц, а от страниц до понятного плана разработки, контента и AI‑видимости. Это не теоретическая экскурсия и не набор “полезных советов”. Это схема процессов, которую можно адаптировать под реальную нишу, реальный сайт и реальный production.