Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как убедиться, что в аппаратном дизайне нет багов? Результаты обычных тестов иногда сигнализируют только о том, что ошибки не нашлись, а не о том, что их нет вовсе. На помощь приходит формальная верификация — метод, который проверяет все состояния системы в поисках ошибки. Для промышленной верификации есть три решения: VC Formal от Synopsys, Cadence от JasperGold и коммерческая часть Yosys. Проприетарные инструменты проверены «в бою», но доступны далеко не всем.

Меня зовут Борис Новосёлов, я младший инженер по верификации в YADRO, и я изучил альтернативы с открытым исходным кодом: CIRCT, Slang, Synlig и другие. Вы узнаете, как работают эти инструменты и на что обратить внимание при выборе решения для своего проекта.

Привет, Хабр! Я Максим, ведущий специалист по анализу данных и ML в логистике. Этот пост — про работу с Claude Code: как я выстроил систему, которая не даёт проекту рассыпаться.

Подопытный кролик — мой пет-проект awesome-project.com (название изменено): AI-ассистент для структурированных сессий, React + TypeScript, Express/Node.js, PostgreSQL, DeepSeek. Соло-проект с реальными пользователями, где Claude Code — основной соисполнитель.

За время разработки я собрал полную коллекцию граблей. Проблема была в отсутствии системы работы с инструментом. Теперь есть. Расскажу, как она устроена и что ещё предстоит починить.

В 2019 году израильский лунный модуль «Берешит» разбился о поверхность Луны. На борту были тысячи тихоходок, залитых в эпоксидную смолу, обезвоженных, в состоянии, которое вежливо называют «криптобиоз», но по простому — мы не уверены, живые ли они вообще. Так вот, они, скорее всего, живые, и, скорее всего, им норм.

В этой статье разберем из чего же сделаны эти полмиллиметра бессмертия, и при чем тут инопланетяне.

Долгое время я пытался научиться слепому десятипальцевому методу печати, но всегда это заканчивалось поражением. Учился на Keybr — на нём освоил английский. Частотный метод, когда ты печатаешь настоящие слова из самых частых букв, мне подошёл. Но столкнулся с тем, что заглавные буквы, пунктуация и цифры спрятаны за кучей настроек. Подумал — зачем это прятать, если можно сделать структурированные этапы и дать чёткий путь прохождения? Так я начал разработку TypeStep — тренажёра слепой печати с частотным методом и этапами прохождения. А теперь — про то, на чём это всё построено и с чем пришлось столкнуться.

В мае 2023 года женщину привезли в приёмный покой БСМП с подозрением на инсульт. Провели КТ мозга. Рентгенолог посмотрел снимки, но не составил заключение и не передал его неврологу. Невролог, не дождавшись описания, сам интерпретировал снимки — и ошибся. Поставил другой диагноз. Вместо экстренного лечения пациентку отправили в ОКБ. Она скончалась через 12 дней, так и не придя в сознание.

Росздравнадзор и судмедэксперты установили: если бы инсульт распознали вовремя, женщину можно было спасти. Муж получил 150 000 рублей компенсации. Они были вместе 41 год.

Это не уникальный случай. По данным исследований, alert fatigue (усталость от ложных тревог) приводит к тому, что врачи игнорируют 80–90% алертов от существующих систем поддержки принятия решений. А систем, которые умеют молчать и сигнализировать только при реальной угрозе — в open-source на русском языке нет вообще.

Я решил что может быть смогу помочь данному явлению, стать более редким.

Пришёл в команду, открыл тесты — should render, снэпшоты, CSS-классы в ассертах. CI зелёный, покрытие растёт. Всё хорошо? Нет. Тесты падали при любом рефакторинге, но пропускали реальные баги в логике. Ложная уверенность, которая хуже отсутствия тестов. И проблема была не в отдельных файлах — а в самом инструменте, который провоцировал так писать.

В первой части я рассказал, как ханипот поймал сканер MCP-серверов — новый вектор разведки, нацеленный на AI-инфраструктуру. Сегодня — про другую сторону: что происходит, когда атакующий находит открытый Ollama.

Статья документирует реальные сессии злоупотребления открытыми LLM-инстансами: кто подключается, какие промпты шлёт, какие модели запрашивает. Данные собраны с трёх ханипотов (DE, US, RU) за март 2026.

Привет, Хабр! На связи Алексей Боровиков, архитектор Astra Cloud. 

Когда меня спрашивают, чем мы занимаемся, я часто слышу в ответ: «Понятно, облако делаете». Потом, разговор имеет два сценария развития. Либо в сторону «А что такое облако?», либо — «А, еще одно облако». Как понимаете, дискуссия не из легких. Но в любой ситуации все сводится к тому, что облако облаку рознь. Потому что за последние несколько лет я наблюдал, как этим словом называют все, что угодно. 

В нашем случае за этим термином стоит конкретная инженерная философия, которая ломает привычные сценарии «сначала сделаем для себя, а потом как-нибудь упакуем в коробку». Именно так рождались все крупные провайдеры, и именно так рождалась куча проблем, с которыми мы теперь разбираемся.

В первых двух частях этой большой статьи мы разобрались: ИИ не заменит руководителя, а человечность можно (и нужно) проверять при найме.

Но как угнаться за всеми технологиями и выжить в мире тотального напряжения? У меня нет универсального рецепта. Есть три предложения.

TikTok, Reels, Shorts затягивают похлеще Гаргантюа из Интерстеллар. Но почему одних людей затягивает в пучину с головой, а другие практически в них не заходят?  Новое исследование предлагает объяснение: тип привязанности на основе тревожности или же модель отношений, основанная на страхе быть покинутым. Вот тот самый фактор, предсказывающий зависимость от коротких видеороликов.

ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?

Я готовил инструкцию для локального развертывания DeepSeek, и меня осенило. Визуальная новелла — это текст. Очень много текста. Большие языковые модели созданы для работы с текстом.

Я развернул несколько моделей, познакомился с интерфейсом Ollama, пропатчил игру на движке Ren’Py и автоматизировал эксперимент. Под катом — технические подробности, а сюжетные повороты спрятаны под спойлер.

Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных». Когда-то я проводила встречи книжного клуба для аналитиков, где поняла, что мой любимый жанр — бизнес-роман. Книги этого жанра учат, как лучшие учебники, и при этом интересны, как художественная литература. 

В этой статье я хочу рассказать об известных бизнес-романах, а также о книгах, под них маскирующихся. Поговорим, чем они хороши, чем плохи и чему могут научить. Подборка будет полезна всем, кто изучает бизнес, управление, DevOps или логистику.

В расследовании преступлений может существовать несколько действенных методов, каждый из которых акцентирует внимание на тех или иных его аспектах. Задается ряд вопросов: кто совершил преступление, кто жертва, каковы обстоятельства, где это произошло, каков мотив и т. д. Ответы на эти вопросы позволяют построить картину произошедшего и определить виновного. Важным элементом расследования являются вещественные доказательства и результаты работы криминалистов. Развитие науки и технологий позволило расширить спектр того, что может считаться доказательством. Ярким примером тому являются растения. В 2009 году кладбище Берр-Оук в Алсипе (штат Иллинойс, США) стало местом преступления, в ходе расследования которого части мха сыграли ключевую роль в его расследовании. Ученые из Филдовского музея естественной истории (Чикаго, США) собрали детали этого расследования в своем труде, где рассказали, как мох превратился из элемента ландшафта в важное вещественное доказательство.

Климат всегда был одним из факторов, влияющих на жизнь целых народов. В Китае, где еще в бронзовом веке сформировались первые государства, дождь или его отсутствие решали судьбу урожая. От этого зависело процветание народа и стабильность власти. Понимая это, правители внимательно следили за небом при помощи жрецов, хотя предсказать капризы природы было непросто. Сегодня, спустя тысячи лет, ученые нашли способ прочитать страницы климатической летописи, используя «инструменты» жрецов и современные технологии.  

Новое исследование объединило три совершенно разных источника: надписи на обожженных костях эпохи Шан, данные раскопок различных культурных слоев и современные компьютерные симуляции. Такой подход позволил восстановить цепочку природных бедствий, которые обрушивались на Центральную равнину и соседние регионы примерно три тысячи лет назад. Засухи сменялись внезапными ливнями, а за ними приходили разрушительные наводнения. Все это оставило след не только в легендах, но и в реальной истории ранних китайских цивилизаций. Давайте посмотрим, что там и как.

Когда в команде что‑то «идёт не так», первым делом вспоминают про обучение. И всех отправляют на курс какого-нибудь распиаренного бизнес-тренера. Чаще всего это не помогает. Команда тратит время, бюджет сгорает, а дедлайны по‑прежнему ползут вправо. Эта статья — не про «ещё один список курсов», а про то, как построить системное обучение проектной команды в ИТ так, чтобы оно решало реальные боли: срывы релизов, узкие места в процессе, вечные авралы и зависимость от пары «незаменимых» людей.

Биоразлагаемый пластик может помочь справиться с кризисом, вызванным пластиковыми отходами, которые загрязняют окружающую среду и наносят вред нашему здоровью. Однако до сих пор во многом остаётся неизвестным, сколько времени требуется для разложения пластика и как взаимодействуют друг с другом бактерии из окружающей среды, чтобы его разложить.

Понимание того, как микробы разлагают пластик, может помочь учёным создать более экологичные материалы и даже новые системы микробиологической переработки, которые превращают пластиковые отходы в полезные материалы.

Привет, Хабр. Я Гоша Соловьёв, ведущий инженер-программист в Контуре.

Иногда в одном обсуждении встречаются люди с разным уровнем погружения в нейросети. Они начинают сравнивать опыт, и тут всплывает проблема: фраза вроде «Я использую GPT для своих задач, и он лучше справляется, чем Qwen» буквально ни о чём не говорит, пока мы не уточним контекст. Более того — она легко вводит собеседника в заблуждение.

В этой статье я объясню, почему два человека, «использующие OpenAI GPT», могут получать кардинально разный результат, и как обсуждать ИИ-агентов так, чтобы разговор был предметным и конструктивным.

В какой-то момент понял, что у меня открыто четыре IDE с разными проектами. В каждой крутится одна или несколько сессий с Claude AI. А я сижу и жонглирую вкладками. Планирование. Ревью там, где критично. Там, где не критично, накидываю хитрые тестовые сценарии, тестируя проект как black box. Постоянно переключаю контекст у себя в голове чтобы понять, а на каком шаге я на этой вкладке и в этом проекте. И потом бам, пора спать. Или есть. Или идти гулять с ребёнком. И в этот момент все процессы останавливаются. Агенты ждут. И получается по факту, что я слабое звено. Не модель с её косяками, а я. Начинаю меньше спать. Парадокс, вроде как должно было быть все наоборот: модели работают, ты спишь. Ан нет.

Несколько лет назад мы представили Мою волну — систему персональных рекомендаций в Яндекс Музыке, которая подстраивается под предпочтения пользователей. В её основе — рекомендательные нейросети-трансформеры, размер которых может достигать сотен миллиардов параметров, и поэтому без мощных дата-центров их работа просто невозможна.

Сегодня мы впервые представляем нашу новую рекомендательную технологию TinyML, которая работает локально, на обычном смартфоне. Теперь при потере доступа в интернет Моя волна не просто бесшовно продолжит воспроизведение музыки, но и будет подстраиваться под действия пользователя и формировать рекомендации, исходя из его предпочтений в текущий момент.

Как это работает и что нам пришлось для этого создать — расскажем под катом.

Многим из нас не повезло с учителем английского. В итоге за годы изучения с нами остались не язык, а барьер, страх и ощущение, что «я не языковой человек».

Нет, в этой статье я не буду рассуждать о волшебной методике или таблетке, но покажу, какие именно вопросы чаще всего задают мои студенты-айтишники на занятиях и что за ними стоит:

1. Почему в английском фиксированный порядок слов?
2. Почему в английском обязательны артикли?
3. Куда исчезли падежи, и почему теперь так важны предлоги?
4. Почему после одних глаголов используется герундий, а после других — инфинитив?
5. Как возникли фразовые глаголы?

Если вас тоже волнуют эти вопросы, а ответы пока не ясны, обязательно загляните в статью.