Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет!

Продолжу рассказ о забытой многими аудиоаппаратуре прошлого, и если в первой публикации я рассказал о магнитоле Sharp WQ-234, то на этот раз в моих руках оказался музыкальный центр Philips MC-30, симпатичный малыш начала 2000-х годов.

Возможно, вы знаете задачу о пяти пиратах.

Пять хитрых рационально мыслящих пиратов (A, B, C, D, E) нашли клад в 100 золотых монет. Согласно древнему морскому закону, старший пират (A) должен предложить план распределения, за который голосуют все пираты, включая самого предлагающего. Если план принимается не менее чем половиной голосов, монеты делятся согласно плану. В противном случае предложившего приносят в жертву морским богам, и распределение предлагает следующий по старшинству.

Но в этот раз всё пошло не так

Клад содержал не только монеты, но и эликсир правды. Его на радостях отдали младшему пирату (E) — считая его безобидным идеалистом. Впрочем, может, они были правы — он и был идеалистом. Просто не безобидным.

Эликсир даёт выпившему уникальную способность: давать нерушимые клятвы в любой момент. Клятва, данная таким образом, физически не может быть нарушена, и все пираты это знают. E может клясться о том, как он будет голосовать и при каких условиях. 

Когда бизнес обсуждает внедрение ИИ-бота, разговор часто быстро уходит в технологии.

Какая модель? Голос или текст? RAG или сценарий?
Как отреагирует потребитель? Сколько будет стоить разработка?
Насколько похожим на человека будет бот, или все догадаются сразу?

Все это важные вопросы. Но, на мой взгляд, начинать нужно не с них.

Для любого управленца главная цель внедрения ИИ-бота — это повышение эффективности. А эффективность в бизнесе в конечном счете должна выражаться в деньгах: снижении затрат, сокращении нагрузки, ускорении обработки обращений, росте качества сервиса или сохранении выручки.

Звучит очевидно, но при внедрении большинство теряют главный вопрос:

Где именно в техподдержке прячется экономический эффект от ИИ-бота?

Предлагаю провести разбор на примере типовой ситуации: большой контакт-центр или первая линия технической поддержки у интернет-провайдера.

У большинства контакт-центров уже есть базовая отчетность.

На что обычно смотрят руководители?

— количество обращений;
— время ответа оператора;
— среднее время обработки обращения;
— время ожидания на линии;
— количество потерянных звонков;
— SLA;
— загрузку операторов;
— количество обращений по каналам.

Эти метрики действительно показывают, справляется ли команда с текущей нагрузкой. Но есть нюанс. Какой вывод делает руководитель, работая с таким дашбордом?

Например, мы видим, что:

— количество обращений растет;
— время ожидания увеличивается;
— SLA проседает;
— часть клиентов не дожидается ответа;
— операторы работают в перегрузе;
— в пиковые часы поддержка не справляется.

Всем привет от команды DFIR JetCSIRT! Хотим поделиться с вами одним интересным кейсом, эмоции от которого прекрасно описывает обложка...

Заказчик заводит запрос на расследование, в котором говорит, что учетная запись разработчика пушит непонятные коммиты в GitLab. По почте они установили, что пользователь выпустил себе несколько access-токенов, при этом новых входов в веб GitLab в этот период зафиксировано не было.  Подозревают, что скомпрометирован личный комп пользователя, с которого он работает с GitLab. Важное дополнение: в коммитах они видят заголовок X-BugBounty, но, со слов Заказчика, они не участвуют в программе багбаунти, поэтому уверены, что так маскируется злоумышленник. Заблокировали учетку разработчика и начали собирать триаж с его АРМ на анализ...

13 июня закончилась встреча комитета по стандартизации C++ (также известного как WG21) в Брно (Чехия), на которой комитет работал над будущим стандартом C++, C++29. В этой статье кратко пересказаны все принятые в него нововведения с примерами их использования и ссылками на оригинальные пропозалы для тех, кто захочет познакомиться с ними детально.

Всем привет! Меня зовут Александр, я продуктовый инженер в KTS.

Недавно мы разрабатывали AI-копайлот для сервис-деска в виде расширения на Chrome. Копайлот подсказывал оператору ответы для клиента на основе контекста диалога, истории обращений и базы знаний компании. Уже на старте стало понятно, что разработка расширений сильно отличается от привычной фронтенд-разработки.

Основная сложность была не столько в реализации конкретных фич, сколько в архитектуре: где должен жить тот или иной код, как организовать взаимодействие между частями расширения и как не заложить проблемы на будущее. Дополнительно добавились нюансы интеграции в страницу и ограничения, связанные с публикацией в Chrome Web Store.

Поударявшись о всевозможные подводные камни, я решил написать эту статью. В ней я разберу ключевые этапы разработки и публикации, покажу удачные и неудачные подходы и на что стоит обратить внимание, если вы планируете делать браузерное расширение со сложной логикой.

Сразу задам фрейм: в статье речь пойдет именно о расширениях для Chrome (Manifest V3), хотя многие подходы будут применимы и к другим браузерам на базе Chromium.

Автоматизация балансировщиков давно выглядит логичным следующим шагом для инфраструктурных команд. Но на практике ADC по-прежнему остаются зоной ручных изменений, согласований через тикеты и осторожных ночных окон. Поэтому мы решили не ждать идеального кейса, а самостоятельно спроектировать и протестировать возможности автоматизации ADC в лабораторном контуре. 

Наша задача была достаточно прагматичной: понять, можно ли сократить время доставки конфигураций до минут, сохранив при этом контроль изменений, аудит и предсказуемость откатов. Пилот показал: подход работает. Но отсутствие полноценного dry-run и каскадные зависимости внутренних объектов вендора заставили нас попотеть. Под катом — разбор архитектурного подхода, а не инструкция «как перевести всё на GitOps за выходные». 

Мы из огроменной функции, в которой 4185 (!) строк декомпиляции из-за мусорного кода получим всего 35 строк при помощи API Binary Ninja для решения 7 задания из Flare-On 12 ("The Boss Needs Help")

Сегодня в нашем блоге гостевой пост. Его автор - Станислав Степанов, директор компании «МК Рез» из Екатеринбурга.

Наша компания занимается разработкой корпусного инструмента и сменных твёрдосплавных пластин. Мы начинали свою деятельность уже в поле ограничений от зарубежных компаний, и было очевидно, что рассчитывать на стабильность работы программного обеспечения, поддержку и сопровождение в долгосрочной перспективе можно только от отечественного разработчика. Наиболее зрелой в области САПР мы считаем компанию АСКОН, поэтому выбор в пользу КОМПАС был очевиден.

За 9 лет работы было реализовано большое количество проектов в различных отраслях промышленности: от тяжелой промышленности до аэрокосмической отрасли, автопрома, нефтегазового сектора, от простых конструкций к более сложным.

Думаю, многие сталкивались с этим: нужно быстро конвертировать HEIC в JPG, сжать изображение или посмотреть содержимое JWT. Открываешь первый попавшийся сервис, загружаешь файл или вставляешь данные и просто надеешься, что они действительно никуда не сохраняются.

Наверное, большинство таких сервисов вполне честные. Но в какой-то момент я поймал себя на мысли, что мне просто некомфортно отправлять свои файлы, токены и логи неизвестно куда.

Так появилась идея PrivacyKit.

Главный принцип проекта очень простой: если задачу можно выполнить прямо в браузере, то зачем вообще нужен сервер?

Поэтому все инструменты работают локально. Никаких API, регистрации и загрузки данных на бэкенд.

Например, сжатие изображений происходит прямо в браузере:

Привет, Друзья!

На связи Михаил Поливаха, технический лидер проекта Axelix.

В рамках программы Hibernate в Spring АйО Academy мы краем обсудили тему, касаемую того, что @OneToOne отличается от других отношений. В частности, Hibernate может спокойно грузить его Eagerly, даже если вы явно поставите FetchType.LAZY. У парней был закономерный вопрос - почему?

И знаете, к моему удивлению, нормального материала в сети я не нашёл. В общем, решил выпустить статью, которая не просто отвечает на этот вопрос, а даёт прямо хороший, развернутый ответ на то, почему Hibernate это делает.

Иными словами, я в статье постараюсь детально пояснить:

Что на самом деле такое FetchType.LAZY?

Почему @OneToOne не всегда возможно сделать Lazy именно в Java?

Почему при этом @ManyToOne можно сделать Lazy всегда (предполагая не final класс сущности)?

Разберём по шагам.

В обществе бытует мнение, что ленты, заточенные под вовлеченность, разгоняют различного рода вражду среди пользователей и искажают общую картину, показывая определенные сообщества и события не такими, какие они есть, а такими, на что лучше реагируют.

Однако конкретных доказательств этому не было, так как алгоритмы крупных платформ закрыты, переписать ранжирование ленты и сравнить варианты на пользователях со стороны нельзя.

Была, правда, одна экспериментальная попытка с Meta* на выборах США в 2020-м. Тогда выявили, что алгоритмическая лента усиливает «нецивильный» контент примерно на 40%. Вот только авторы работы не зафиксировали изменения в установках и не смогли ответить на главный вопрос: через какой психологический механизм лента влияет на пользователей и можно ли это исправить, не сломав их интерес к самой соцсети?

Этот пробел закрыла группа исследователей под руководством Уильяма Брэди (ассистент-профессор управления и организаций в Kellogg School of Management), которая весной этого года опубликовала результаты своей работы в научном журнале Nature.

Как им это удалось и что из этого вышло, расскажу в этой статье.

Хочу поделится своим опытом создания RAG-системы, где мультиязычная модель E5, классификатор на LLM для обработки отрицаний и реранкер Jina работают в связке. А также неочевидные нюансы работы с синонимами и структурой знаний.

Моя основная профессия — ПМ в ИТ. Плотно занялся LLM год назад, можно сказать, что я «молодой специалист».

Представлен релиз программы для обработки цифровых фотографий Darktable. Darktable специализируется на недеструктивной работе с raw-изображениями и может использоваться в качестве свободной альтернативы Adobe Lightroom. Программа позволяет вести базу фотографий, осуществлять наглядную навигацию по имеющимся снимкам, а также корректировать искажения, устранять шумы, управлять цветом и улучшать качество фотографии, сохраняя при этом исходный снимок и всю историю операций с ним. Код проекта написан на языке Си и распространяется под лицензией GPLv3. Интерфейс построен с использованием библиотеки GTK. Бинарные сборки подготовлены для Linux (AppImage, в процессе подготовки flatpak и snap), Windows и macOS.

( читать дальше... )

 c, darktable, opennet

Игра Far Far West просила игроков оставить отзыв прямо через внутриигрового NPC — прямое нарушение правил Steam. Мы выгрузили данные и прогнали через модели детекции аномалий, чтобы посчитать, сколько отзывов оказались «добавленными». Спойлер: от 27% до 50%.

После трёх месяцев разработки доступен релиз системного менеджера systemd 261. Ключевые изменения: подготовка к поддержке API для верификации возраста, поддержка подсистем Kexec Handover и Live Update Orchestration для перезапуска без потери состояния, подсистема IMDS (Instance Metadata Service), функциональность для защиты загрузки на системах без физического TPM (Trusted Platform Module), компонент systemd-sysinstall с реализацией инсталлятора.

( читать дальше... )

 opennet, systemd, systemd-networkd, varlink

17 и 19 июня состоялись выпуски 1.9.0 и 1.9.1 высокопроизводительной системы автоматического распознавания речи whisper.cpp, реализующей модель Whisper от OpenAI, и основанной на тензорной библиотеке машинного обучения GGML и двоичном формате GGUF.

Предоставляется библиотека libwhisper, демонстрационные примеры и консольные утилиты: whisper-bench, whisper-cli, whisper-command, whisper-lsp, whisper-quantize, whisper-server, whisper-stream, whisper-vad-speech-segments, parakeet-cli и parakeet-quantize.

Проекты написаны на языках C и C++ и распространяются по лицензии MIT.

Изменения:

• добавлена консольная утилита parakeet-cli, поддерживающая модель NVIDIA Parakeet;
• во враппер Ruby также добавлена поддержка NVIDIA Parakeet.

( читать дальше... )

 c, c++, openai, whisper, распознавание речи

Кент Оверстрит (Kent Overstreet) опубликовал выпуск файловой системы Bcachefs 1.38.6 и объявил об официальном снятии с проекта метки экспериментальной разработки. Последнее время число поступающих сообщений о проблемах сократилось, а выявляемые ошибки стали менее серьёзными и замысловатыми.

Выпуск охватывает два пакета: bcachefs-kernel-dkms с модулем ядра, собираемым при помощи системы DKMS (Dynamic Kernel Module Support), и bcachefs-tools с запускаемой в пространстве пользователя утилитой bcachefs, реализующей команды для создания (mkfs), монтирования, восстановления и проверки ФС. Пакеты собраны для Debian, Ubuntu, Arch Linux и ожидаются для Fedora, openSUSE и NixOS. DKMS-модуль поддерживает работу с ядрами Linux, начиная с 6.16.

Несмотря на непримечательный номер версии, обусловленный отсутствием изменений в дисковом формате, выпуск 1.38.6 включает ряд серьёзных оптимизаций производительности. В код для работы со структурами в формате btree, журналирования и обеспечения работы файловой системы внесено около 200 изменений, повышающих производительность. Логика подтверждения транзакций ужата в 4КБ машинного кода, добавлены оптимизации для исключения возникновения конкурирующих блокировок (lock contention) при работе с btree, полностью избавлен от блокировок процесс сброса состояния журнала (journal flush).

( читать дальше... )

 bcachefs, opennet, rust, файловая система, ядро linux

16 июня, после почти полутора лет разработки, состоялся выпуск 1.16 pugixml — быстрой кроссплатформенной библиотеки для парсинга и обработки XML (лицензия MIT).

Библиотека предоставляет DOM-подобный интерфейс с возможностями обхода узлов документа и их изменения. Также поддерживается XPath 1.0 и полная поддержка Юникода (UTF-8, UTF-16 (BE/LE), UTF-32 (BE/LE) и UCS-2), с автоматическим преобразованием кодировок.

Поддерживается использование без стандартной библиотеки и исключений C++, и режим «только заголовочные файлы».

( читать дальше... )

>>> Репозиторий на GitHub

 c++, header-only, pugixml, xml, xpath

Доступен минорный релиз операционной системы «Альт Рабочая станция К» 11.4. Сборка подготовлена на x86_64 на базе ядра 6.12.

• ftp.altlinux.org
• download.basealt.ru
• mirror.yandex.ru

( читать дальше... )

 altlinux, kworkstation, release, рабочая станция