Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ранее я уже выкладывал здесь посты о переводе моих стихотворений на праиндоевропейский с помощью пользовательского чат-бота Déiwos-Lókwos GPT на базе ChatGPT. Его создал один из пользователей соцсети Reddit – но у меня пока нет информации ни о настоящем имени создателя, ни о подробных технических характеристиках бота и объёме его кастомизации, что придаёт работе с чат-ботом оттенок онлайн-диггерства.

В первой заметке ясделал «пробу пера» — и уже тогда отметил определённые характерные недочёты, такие как игнорирование социокультурного контекста, в котором существовал праязык. Во второй заметке я попросил чат‑бота перевести ещё одно моё стихотворение – и разобрал более фундаментальные ошибки, такие как "ложная агглютинация" (она оказалась частым явлением!) и галлюцинации. Но настало время сравнить кастомизированную версию ChatGPT с другими нейросетями. Может, они справятся лучше? А значит, нужно перевести третье стихотворение – вновь моего сочинения, само собой))

Написать на Си проект прошивки для микроконтроллера STM32F407VE. В качестве кросс компилятора выбрать GCC. В качестве системы сборки использовать CMake. В качестве HAL использовать фирменный HAL от STM и CMSIS от ARM. Собирать в Windows 10.

В данном тексте я покажу как можно организовать CMake скрипты сборки, чтобы собрать прошивку для микроконтроллера STM32.

Организация The Document Foundation (TDF), курирующая разработку офисного пакета LibreOffice, приняла решение исключить из своего состава всех сотрудников компании Collabora. Данный шаг затронул также участников, связанных с Collabora, и отражает обострение разногласий внутри сообщества.

Решение объясняется стремлением TDF обеспечить независимость управления проектом и устранить потенциальные конфликты интересов, связанные с влиянием коммерческих структур. В организации подчеркнули важность сохранения нейтральности и открытого характера разработки LibreOffice.

Ситуация стала продолжением длительного напряжения между TDF и Collabora, которое ранее проявлялось в вопросах развития экосистемы LibreOffice и распределения ролей между коммерческими и некоммерческими участниками проекта.

Ключевая причина конфликта заключается в расхождении подходов к развитию проекта LibreOffice: The Document Foundation настаивает на строгом соблюдении принципов независимого, общественного управления и равного участия сообщества, тогда как Collabora, являясь коммерческим игроком, продвигает собственные инициативы и влияет на развитие продукта через корпоративные ресурсы. Это противоречие усилилось на фоне конкуренции за влияние на техническую повестку и модель монетизации, что в итоге привело к организационному разрыву и исключению представителей компании из структуры TDF.

 collabora, libreoffice, tdf

Итак, что мы имеем в моменте

Люди зачем-то общаются с чат-ботами, по собственной воле, менеджеры пытаются заменить программистов, а топ-менеджеры так вообще видят скорое наступление AGI.

Поскольку слепо доверять продавцам лопат глупо, попробуем по фактам и аргументам разобраться что же поменялось в мире.

Как использовать ChatGPT 5.4 в России без VPN? Разбираем новые возможности нейросети ChatGPT, скрытые фишки и даем гайд по промптам на русском языке.

Умные машины — неумелые пользователи?

Мы все слышали о «ИИ-деградации мозга», «ИИ-психозе» и «ИИ-помоях». Если вы проводите время онлайн, совершенно очевидно, что сочетание соцсетей и ИИ не особо полезно для нейронов. О чём говорят гораздо реже — это влияние использования ИИ на работе, хотя оно потенциально ещё более значимо.

К счастью, эта тема начинает попадать в заголовки. Но большинство публикаций не объясняют почему использование ИИ на работе может быть проблематичным и совершенно упускают тот факт, что нас предупреждали об этих рисках с самого начала.

Добро пожаловать в мир деквалификации через ИИ.

Anthropic отключила сторонние инструменты от подписки — теперь всё, что не Claude, идёт в Extra Usage по ценам API. Мой агент на Opus за вечер нажигает на десятки долларов. Я потратил вечер на то, чтобы разобраться, как именно Anthropic детектит сторонние запросы, и нашёл способ обойти блокировку. Ни одного гайда я еще не видел. Оказалось, что всё сводится к двум именам инструментов из семнадцати — этого достаточно, чтобы сервер понял, что запрос не от Claude Code. В статье весь путь от гипотезы до работающего решения, плюс пошаговый гайд для тех кто хочет повторить.

Код: https://github.com/fanat503/Induction-Heads-Tinystories

GPT-2 Small обучена с нуля на TinyStories (473М токенов). Эксперимент показал, что Previous Token Heads формируются стабильно (score 0.20), а Induction Heads практически не формируются (score 0.05) из-за простоты датасета. Результаты верифицированы через Sparse Autoencoder на Layer 6.

Эта статья — не «ответы на все вопросы». Это попытка показать, как смена парадигмы — с субстанциальной на реляционную позволяет увидеть, что некоторые «неразрешимые» противоречия философии и науки были артефактами нашего языка, а не свойствами реальности.

Вся история философии и науки — это борьба с несколькими фундаментальными парадоксами о конечности и бесконечности, а также дискретности и непрерывности материи, пространства, времени и причинности. Эти парадоксы были известны еще древним грекам, но затем современному читателю о них напомнил Иммануил Кант. Он сформулировал эти фундаментальные проблемы бытия в виде своих антиномий и сделал это не для того, чтобы блеснуть умом, а для того, чтобы продемонстрировать предел возможного для разума, оперирующего категориями субстанции. Материя конечна или бесконечна? Время имело начало или оно вечно? Свобода воли существует или всё детерминировано?

На каждый из этих вопросов формальная логика даёт два равно обоснованных, но взаимоисключающих ответа. Кант сделал вывод: мир «в себе» непознаваем. Гегель ответил: непознаваем не мир, а тот способ мышления, который пытается ухватить реальность через статичные «вещи». И этот способ мышления — некорректен.

Сегодня, когда физика всё чаще описывает мир не как набор объектов, а как сеть отношений, гегелевский ответ звучит удивительно современно. Оказывается, антиномии Канта не опровергаются, а снимаются в гегелевском смысле, то есть сохраняются как моменты более широкой картины, но теряют статус тупиков.

Вы открываете чат. Загружаете договор на 80 страниц или корпоративный регламент на 200. Пишете: «Добавь в раздел 4.2 новый пункт про порядок согласования».

AI читает весь документ целиком. Находит (или не находит) нужное место. Что‑то вставляет. Иногда попадает, иногда — нет. Иногда ломает форматирование соседних таблиц. Иногда забывает, что этот же раздел нужно синхронизировать с приложением.

Дело не в мощности модели. Дело в том, что она работает вслепую: нет карты документа, нет правил редактирования, нет понимания что с чем связано или неприкосновенно.

Kubernetes часто называют сложной системой, в которой легко запутаться. Control Plane, etcd, scheduler, worker nodes — когда сталкиваешься с этим в первый раз, кажется, что разобраться невозможно. Но на самом деле за громкими названиями скрываются простые и логичные компоненты.

Мы подготовили простую теоретическую подводку и ранбук по запуску своего кластера с нуля. Материал подойдёт всем, кто хоть немного знаком с контейнерами и хочет понять, что происходит после команды kubectl apply. Никакой магии — только архитектура, жизненные циклы, живые примеры и пара схем для наглядности.

Спойлер: Никаких банальных ИИ-оберток, где текст конвертируется в звук через API. Только хардкорная хирургия нейросетей, кросс-модальные мосты и перехват мыслей LLM в реальном времени.

За последний год Hugging Face превратился в конвейер одинаковых проектов: берем Llama/Gemma, прикручиваем к ней интерфейс на Gradio, называем это стартапом. Мы для нашего виртуального музыкального артиста Livadies решили пойти другим путем. Мы задались вопросом: как звучит чистая мысль нейросети, если не переводить ее в текст? И как звучит математическая геометрия доисторического камня или кожи рептилии?

Чтобы это выяснить, нам пришлось вскрывать архитектуры SOTA-моделей и сшивать их напрямую на уровне тензоров. Вот два наших главных инженерных эксперимента.

Данная статья имеет шуточный характер. На самом деле я заказал случайно не тот модуль (хотел RGB модуль, а взял RYG модуль), потом решил, раз я его взял сделаю учебный проект.

В марте специалисты киберразведки PT ESC зафиксировали активность группировки Rare Werewolf (Rezet, Librarian Ghouls). На этот раз был обнаружен архив data.zip, содержащий следующую структуру файлов.

Под катом разбор вредоносных файлов, их структуры и назначения.

«Каково это — когда хвост оказывается между ног?» — вопрос, который однажды задали Веронике Картрайт. Актриса приехала на съёмки «Чужого» играть Рипли, а получила Ламберт — «вечно ноющую» и обречённую. Как Хичкок учил её готовить стейк, зачем Ридли Скотт заставил бить Уивер по лицу и почему смерть Ламберт снимали… без самой Ламберт? Вся закулисная драма, брызги крови и один очень неловкий хвост — в этой заметке.

Open source модель для генерации музыки, которая на бенчмарке SongEval обходит Suno v5. Работает локально от 4 ГБ VRAM, генерирует полный трек за 2 секунды на A100. Разбираю архитектуру LM + DiT: почему разделение планирования и синтеза даёт такой результат, что реально работает, а что авторы сами называют проблемами.

OpenClaw — это 180K звёзд на GitHub, но и 800 МБ node_modules, конфликты зависимостей и Node.js рантайм. Кто-то переписал его на Go: один бинарник на 35 МБ, 3-5x меньше RAM, деплой в одну команду. Разбираю, зачем это было нужно, что даёт мультиагентная архитектура на горутинах, и имеет ли смысл переходить с OpenClaw.

Давайте немножечко поговорим о творчестве в целом, создании собственных проектов в принципе, и дальнейшем развитии мобильного приложения для домашних питомцев DogPlanner (доступно в Google Play, RuStore и других известных площадках) в частности. Мы уже говорили, что когда человек начинает заниматься каким-либо собственным проектом, он не задумывается насколько это занятие может растянуться. Мы сейчас говорим не о бизнес проекте, в котором изначально чётко описываются цель и средства её достижения, определяется команда и сроки, и поехали... Нет.

Внедрение ИИ в реальное управление проектами происходит не так просто, как об этом мечтали исследователи и методологи в начале пути. Как член жюри и асессор одного из конкурсов в области управления проектами, разбирал и оценивал в конце прошлого года, какие ИИ-инструменты участники этого конкурса действительно применяют до такого состояния, что готовы рассказать об этом, как о лучшей практике. Хочу поделиться небольшим обзором подходов, с которыми сегодня экспериментируют организации.

В марте 2026 года MiroFish оказался на первом месте GitHub Trending. Студент из Пекина за 10 дней собрал движок, который берёт любой документ, строит из него граф сущностей, порождает сотни AI-агентов с памятью и личностями – и запускает их общаться в симулированных Twitter и Reddit. Прогнозирует будущее через поведение толпы.

Мы сразу подумали: а что если симулировать наш локальный мир – рынок 1С?

Спойлер: симуляция дала ровно тот инсайт, который мы уже знали из реального опыта, но не могли раньше сформулировать так жёстко. Про него – в конце. Ссылки на описание мира и результирующий отчет тоже в конце, а сначала о том, как мы это вообще запустили.