Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вот фотография новогодней ёлки в том виде, в котором видит матрица камеры.

Она даже не чёрно-белая, а серо-серая.

Причина этого в том, что хотя аналогово-цифровой преобразователь (АЦП) камеры теоретически способен выдавать значения от 0 до 16382, данные не покрывают весь этот диапазон.

В конце лета я буквально наблюдал, как «треснул найм Хабр напополам». Одни авторы выкладывали гайды по тому, как вычислить так называемых «волчков», т. е. соискателей с фейковым CV, другие справедливо негодовали, что выяснять, какие навыки кандидата реальны, а какие пшик — задача нанимателя и вообще: сначала процессы найма отточите, а уже потом «охоту на ведьм» устраивайте.

Попробую побыть за кота Леопольда в этом дискурсе и поделиться опытом, что я как бывший собеседователь делал, когда искал к себе в команду джунов/ мидлов/ синьоров/тимлидов, как проводил техсобесы и отслеживал эффективность на испытательном сроке. А еще расскажу немного про то, как я сам внедрялся в «меркантильные» чаты и что оттуда вынес.

Маскот (от англ. mascot) - это то, что по-русски назвали бы талисманом, приносящим удачу символом. Маскотов используют для узнаваемости компаний на рынке. С той же целью их придумывают для отдельных ИТ-продуктов и языков программирования. 

Как только не изворачиваются авторы образов для того, чтобы они стали успешными сквозными персонажами и элементами фирменного стиля для ИТ-брендов. Иногда герои получаются милыми, иногда нелепыми. Но все-таки на большинство из них вся айтишная и не айтишная общественность смотрит с улыбкой. 

С работой Капитана Очевидность справились. Теперь перейдем к ностальгической визуализации некоторых ИТ-маскотов вперемешку с информативностью. Если повезет.

Приветствую всех. Очень давно хотел написать что-то подобное и поделиться своей историей роста и развития, и заодно посмотреть, что из этого выйдет. Это увлекательное путешествие заняло у меня около 15 лет. Расскажу, как всё начиналось, что меня вдохновляло и продолжает вдохновлять, с чем приходилось мириться ради успеха, какие трудности я преодолел и что из этого вышло. Если вам интересно, прошу под кат.

До 1970-х в экономической науке сохранялся относительный консенсус: в центре стоял кейнсианский подход, опиравшийся на неоклассические представления о рациональных агентах и работающих рынках. Набиравший силу монетаризм Милтона Фридмана делал акцент на контроле денежной массы. В этой парадигме всё выглядело логично: разумные субъекты принимали оптимальные решения, рынки эффективно распределяли ресурсы, а цены отражали реальное соотношение спроса и предложения.

Но экономика, как оказалось, работала совсем не так. В ней хватало подводных камней и мрачного подсознательного, которое почти по Фрейду исподволь влияло практически на все процессы.

Нашлись два экономиста, которые это заметили. И даже попытались предупредить остальных, пока ситуация не переросла в кризис.

Поверили ли им? Угадайте.

Одна из самых впечатляющих способностей искусственного интеллекта - находить закономерности, которые ускользают от человеческого взгляда. В так называемом «обучении без учителя» разработчики не размечают данные заранее, а позволяют модели самостоятельно выявлять скрытые структуры. Результаты порой поражают: алгоритмы обнаруживают признаки рака на снимках задолго до того, как их заметит опытный радиолог.

Но у этого подхода есть оборотная сторона: мы никогда не знаем заранее, какие именно закономерности уловит машина.

Допустим, мы обучаем модель на наборе изображений:

Для стимуляции конкретных отделов мозга обычно используются нейроимпланты. Для их установки необходимо просверлить часть черепа и установить электроды напрямую в мозг. Но, вместо того чтобы сверлить череп и устанавливать электроды в мозг, можно использовать новое гибкое устройство. Имплант плотно прилегает к поверхности черепа, повторяет его форму и стимулирует участки мозга светом, что проходит сквозь кость. Нюанс – нужно генетически отредактировать нейроны.

Продолжаем обзор плагинов с маркетплейса GigaIDE. В прошлый раз мы рассмотрели три ИИ-помощника, расширяющих функциональность GigaCode и упрощающих рефакторинг. Сегодня продолжим эту тему, но уже с точки зрения тестирования. Все описанные ниже плагины совместимы с Community-версией GigaIDE и устанавливаются из маркетплейса по инструкции из предыдущей публикации.

Привет, Хабр! Я Никита Черемисинов, руководитель продуктового дизайна микроядерной операционной системы KasperskyOS, изначально безопасной на уровне архитектуры, «по дефолту». Моя команда отвечает за весь пользовательский слой системы: от пикселя и виброотклика — до системных сценариев, дизайн-системы и базовых приложений. Если это видно, слышно, ощущается или в целом влияет на опыт работы с KasperskyOS — UI/UX это наша зона ответственности.

Система предназначена для использования в самых разных местах — от тонких клиентов и автомобильных шлюзов безопасности до мобильных устройств, через которые сотрудники предприятий управляют производственными процессами. KasperskyOS подходит, например, и механику, который проводит техническое обслуживание и ремонт оборудования, и обходчику, ведущему протоколирование и видеофиксацию событий.

И вот уже несколько лет мы с командой проектируем интерфейсы для этой ОС. И если кому-то кажется, что «ну подумаешь, еще одна оболочка Android», — спешим разочаровать: это совсем другая лига. Разрабатывать интерфейсы для KasperskyOS — это не просто нарисовать набор базовых приложений от SMS до галереи. Это как делать ремонт, начиная с фундамента, а не с обоев. И в этой статье я расскажу о нюансах нашей задачи и о пути, по которому мы пошли.

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Считается, что революция генеративного ИИ началась в ноябре 2022 года с выходом в публичное пространство чат-бота ChatGPT 3.5, разработанного компанией OpenAI. Но революции на голом месте не происходят. Все второе десятилетие XXI века велась подготовительная работа – разрабатывались, апробировались и совершенствовались технологии работы с нейросетями.

За каждой технологией скрываются сложные математические понятия, алгоритмы, модели. Как мы уже говорили, погружаться в них – удел специалистов по проектированию, разработке и обучению нейросетей. Поэтому мы познакомимся лишь с концепциями, которые предельно кратко описывают эти ключевые технологии. По каждой технологии любознательный читатель при желании самостоятельно сможет найти публикации нужного уровня сложности и детализации.

Привет, Хабр!

Год назад мы начали амбициозный проект — строительство собственных дата-центров в Московской области. Сегодня подводим итоги: что обещали, что построили и куда движемся дальше.

Рынок найма IT-специалистов в России, кажется, реально «сломался» под натиском автоматизации. Соискатели массово вооружились нейросетями: автогенерация резюме, шаблонные сопроводительные письма и скрипты, которые пачками откликаются на вакансии. В ответ работодатели подкручивают фильтры, ATS и чат-ботов для первичного отбора — по сути, соискатели штурмуют рынок ИИ-откликами, а работодатели отбиваются ИИ-фильтрами. Флоу превращается в «битву двух ИИ», где люди — где-то рядом, иногда даже живые. (Habr)

Доходит до абсурда: HR пишет кандидату «Вы откликались на вакансию…», а кандидат отвечает «Это не я, это робот откликнулся». И вроде бы смешно, но рекрутеру — не всегда. (Сетка)

Решение hh.ru: с 15 декабря 2025 закрыли публичный API для соискателей. Старый добрый автоотклик через API (когда сервисы отправляли отклики «по кнопке» программно) — всё, приехали.
Теперь, чтобы автоматизация продолжала жить, приходится возвращаться в «ручной режим 2.0»: парсить HTML, эмулировать браузер и нажимать кнопки так, будто вы — очень мотивированный человек с бесконечным терпением.

В этом году я завершил историю со своим стартапом – проектом AI writing assistant (рассказывал свою историю тут). Она заняла семь лет, мы привлекли $1.5 млн инвестиций, 300 тысяч пользователей, а по итогу я сумел договориться об aqui-hire сделке с компанией-единорогом.

И поскольку конец года – отличное время для подведения итогов – я решил осмыслить этот опыт и дать несколько советов тем, кто только собирается или недавно начал работу над своим стартапом. А чтобы сделать материал еще более универсальным, в начале текста я собрал советы и уроки от Бена Хоровица – знаменитого американского продакт менеджера, CEO проданного за миллиард долларов стартапа и основателя крупнейшего венчурного фонда Andreessen Horowitz.

Получилась статья про уроки фаундерам от миллиона до миллиарда.

Согласно Hype Cycle от Gartner за 2025 год, AI-агенты достигли пика завышенных ожиданий. Но что скрывается за хайпом с технической точки зрения? Самое время разобраться, чтобы не ждать от технологии чудес, а использовать её по назначению.

В статье объединим теорию и практику построения AI-агентов. Сначала разберем ключевые концепции: цикл Perception-Reasoning-Action, модель PEAS (Performance, Environment, Actuators, Sensors), уровни автономии. А затем, опираясь на эти принципы, построим работающего AI-агента 3-го уровня автономии. Наш технологический стек: 

- Оркестратор n8n;

- LLM через агрегатор OpenRouter;

- Telegram в качестве пользовательского интерфейса.

Привет, Хабр! 5 декабря стартовал новый сезон АДМ, в котором к моменту жеребьёвки успели принять участие 150 пользователей — на момент размещения этой публикации 35 человек уже отправили свои подарки, а 5 даже успели получить

Новогодняя открытка СССР имеет особую атмосферу. Гуашь, бумажная фактура, пастельные тона, сказочные сюжеты — всё это создаёт ощущение уюта и праздника из детства. Советские новогодние открытки отличались искренностью и добротой, без лишнего пафоса.

Современные нейросети научились воссоздавать стиль советской открытки с удивительной точностью. Вы можете сделать новогоднюю открытку со своим фото или создать открытку с нуля по текстовому описанию — промпту.

В этой инструкции вы найдёте готовые промпты для создания советской новогодней открытки, узнаете какие нейросети лучше использовать и как сделать открытку из своего фото даже если вы никогда не работали с ИИ.

✨ Сделать новогоднюю открытку в советском стиле из своего фото

Микросервисный подход казался выбором по умолчанию в последнее десятилетие. «Делай микросервисы – и будет хорошо», – намекал опыт построения огромных программных систем. Вместе с тем в последнее время в сети всё чаще встречаются мнения, что «не нужны нам эти микросервисы», и тому есть причины.

Статья инспирирована переводом Распределенный монолит: тихий убийца мечты о микросервисах и некоторыми комментариями, отражающими, что тема описана не слишком подробно. Покажу видение данной темы немного с другой стороны.

В 2025 году волна корпоративных увольнений достигла рекордных масштабов. Среди виновников — ослабление потребительского спроса и растущая ИИ‑автоматизация.

По данным аналитиков Challenger, Gray & Christmas, за год в США было зафиксировано не менее 1,17 млн увольнений — рекордный показатель с начала пандемии (это самый высокий уровень с 2020 года, когда число достигло 2,2 млн).

При этом около 55 000 увольнений как раз прямо связывали с внедрением ИИ, что составляет около 5% от всех сокращённых.

Сегодня мы свели воедино хронологию и статистику увольнений в 2025 году, связав крупные скандальные кейсы с общими трендами. Расскажем о том, как и почему работодатели ссылаются на «ИИ‑эффект», приведём данные отчётов и исследователей, приведём конкретные примеры компаний и отраслей.

Качество работы нейросети напрямую зависит от того, на каких данных она обучена. Обычно при обучении нейросетей мы имеем кучу запутанных скриптов, в которых, например, сломалась фильтрация выборки и поплыли все метрики, а в каком месте и почему это произошло — мы уже не сыщем. В случаях, когда генерация данных делается самой LLM, — бардак становится особенно дорогим.

У инженеров появилась идея: а давайте напишем аналог PyTorch’а для дата-инженеров — для всего цикла работы с данными для обучения нейросетей.

Разбираемся, из чего состоит фреймворк DataFlow, как работает DataFlow-агент и почему сегодня это особенно актуально.