Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

При онлайн-шоппинге пользователь покупает не только сам товар, но и представление о том, каким он окажется «в жизни». И все чаще оно формируется визуалом, созданным или улучшенным с помощью ИИ. Сегодня продавец может за минуты заменить фон, сгенерировать лайфстайл-сцену, создать несколько версий главного изображения или «достроить» окружение без полноценной фотосессии.

Для бизнеса это означает более быстрый, дешевый и управляемый визуальный контент. Для пользователя — растущее ощущение, что картинке все сложнее доверять. Если фото можно существенно улучшить без изменения самого товара, визуал перестает быть надежным ориентиром для покупателя.

до форума «СИЛА ПЛАТФОРМЫ» осталось 4 дня!

15 октября 2026 года в Москве (кластер «Ломоносов») и в онлайн-формате пройдет масштабный форум о цифровизации, российском инженерном ПО и технологиях искусственного интеллекта в строительстве. Будут представлены десятки кейсов от ведущих проектных организаций страны и прикладные сценарии применения ИИ. Состоится стратегический диалог о будущем инженерного образования — участие в дискуссии примут представители Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций, Министерства транспорта, Министерства науки и высшего образования и Комитета Совета Федерации по экономической политике.

Добавили ядер, перешли на тариф дороже, а сервер всё равно тормозит?

Проблема может быть вовсе не в количестве ядер. Иногда проекту не хватает оперативной памяти, иногда процессорное время забирают соседние виртуальные машины, а иногда вы просто переплачиваете за ресурсы, которые не используете.

Но как понять, когда достаточно Shared VPS за 593 ₽, когда стоит перейти на Dedicated с выделенными ядрами, а когда лучше выбрать Storage или полноценный физический сервер?

Разбираемся на примере инфраструктуры Aéza. Сравним характеристики и цены, подберём конфигурации для сайтов, ботов, 1С, игровых серверов и баз данных. Покажем, как проверить CPU steal time, на чём можно сэкономить и почему сервер с большим количеством ядер не всегда решает проблему.

Главная мысль: правильный сервер — не обязательно самый дорогой. Важно понимать, за какие ресурсы вы платите.

14 ноября — большой день сразу для двух инженерных сообществ. В ННГУ им. Лобачевского в Нижнем Новгороде до обеда будут говорить про RISC-V, а после обеда — про FPGA. Предусмотрен и тихий час, если вы готовы этим обедом пожертвовать. Можно зарегистрироваться на один трек или на оба, можно посмотреть все девять докладов из уютного кресла дома или прямо из зрительного зала. Программа и подробности — под катом, регистрация — по ссылке.

Что я пробовал вначале. JPEG не помог. Шум тоже.

Кадр один: девочка у пруда, утки в траве, осенние деревья, 1536 × 1024. Я мял его обработкой и снова получал одно и то же. SynthID обнаружен. Картинка уже выглядела хуже. Проверка по-прежнему находила знак.

Сработал другой ход. Сгенерировать вторую версию сцены через ControlNet Canny, взять из неё полосу текстуры и подмешать в исходник. Ручная проверка этого файла вернула not detected. Трава изменилась. Утки остались утками.

Мы зашли в проект в момент запуска обновлённого дизайна сайта. Команда «Инферит ИТМен» переводила сайт на новую версию — более современную и заточенную под лидогенерацию, чем прежняя. Такой переезд всегда означает, что часть настроек нужно собирать заново на новой площадке, и SEO-процессы разумнее выстраивать сразу, а не догонять потом. Так проект и начался: параллельно с запуском нового сайта.

Галлюцинацией агента в продакшне называют неверное действие: вызов API, запись в базу, письмо клиенту, транзакция. Стоимость такой ошибки определяется не столько ценой токенов, сколько обратимостью действия и временем, за которое ее заметили. Ниже — задокументированные случаи с суммами от $812 до примерно $100 млрд рыночной капитализации, данные исследований и формула, по которой убытки от ошибок агента можно оценить для своей системы.

Я записался на BlueSec1 - соревнование, где надо собрать ИИ-агента, который разбирает тревоги вместо аналитика первой линии SOC. Я продуктовый человек из управления уязвимостями, тревоги по работе не разбираю, и первое мое сообщение напарнику-ИИ было буквально: “я не понимаю смысл этого, объясни мне”. На открытом этапе я все равно взял первое место - а потом оценки погасили…

Добрый день, дорогие читатели!

В прошлой статье мы разбирали, как настраивать сканирование Windows-активов. Сегодня же мы разберемся с Linux-активами. Поговорим о вариантах настройки учетных записей для Аудита, о правах для сканера. И по традиции проведем эксперименты.

«Спросил у ChatGPT про вашу компанию — он назвал трех конкурентов». Если вы работаете с сайтами, такую фразу вы слышали уже не раз. При этом сайт в топе, трафик из поиска идет, конверсии в порядке. А нейросеть либо не знает о вас, либо рассказывает о компании по данным двухлетней давности.

Первая реакция — переписать тексты, добавить экспертизы, оформить FAQ. Мы проходили этот путь: гипотеза про «мало контента» выглядит логично, но почти никогда не подтверждается. Отвечает нейросеть не по вашему тексту, а по тому, что до нее дошло. И вот тут начинается самое интересное.

Когда мы прогнали свой сайт через запросы к разным моделям и посмотрели, что именно получает их инфраструктура, картина оказалась прозаичной. Часть ИИ-краулеров не исполняет JavaScript. Для сайта, который собирается в браузере, это означает одно: до модели вместо статьи доезжает пустой каркас. Пользователь видит прекрасную страницу, а нейросеть — пустой файл.

В этой статье разберем, как устроено чтение сайтов системами ИИ, где контент теряется на пути от сервера к ответу модели и что из этого можно проверить и починить.

Приветствую, Хабр! Написать статью решил, так как совпало сразу несколько ключевых моментов. Во-первых, в прошлой статье разбирал/ремонтировал довольно хороший блок питания GaN 140W. Во-вторых, на маркетплейсе приобрел блок питания GaN 240W (мощность почти вдвое больше, цена в 15 раз ниже, ну вы понимаете). В-третьих, для одного из проектов было необходимо разработать модуль питания с Power Delivery. И тут завертелось.

В продукте, который называется «ИИ-сметчик», нейросеть пока не посчитала ни рубля.

Компания по ремонту и отделке квартир в Москве дала мне пять рабочих смет. По ним система выдала 310 замечаний (прогоны 16–21.08.2026). Самая дорогая находка — общий итог одной сметы занижен на 515 786 ₽. Это занижение нашлось ещё при обследовании смет перед ТЗ, а правило под него я написал потом, так что здесь заслуга внимательного чтения, а не кода. Код интереснее другим: 51 подтверждённое замечание он выдал сверх эталонного списка ошибок, составленного при том обследовании. В списке их не было.

Все 310 замечаний выдаёт код с правилами. ИИ-слой написан и покрыт тестами на заглушке, но на живой модели ещё не запускался: ключа доступа нет, платформу выбирает заказчик. Рабочую версию я ему передал, и она обходится без интернета.

Во второй системе, конфигураторе замеров для сервиса, который готовит чертежи стеклянных душевых кабин под заказ, нейросети нет совсем. Модель в обоих проектах работала у меня в разработке: писала код, разбирала Excel заказчика, сверяла замечания со строками смет. В сам продукт я пускаю её только туда, где без неё нельзя.

Это третья статья из серии статей об использовании стерео камеры с ROS 2. В первой статье я рассказал о том как настроить камеру PS5 HD для использования в ROS 2. В этой статье я расскажу об использовании стерео камеры для построения dense облака в связке с ROS 2. Кому интересно прошу под кат.

Агент создал запись о подрядчике, отправил договор на подпись и подготовил выплату. Все вызовы API завершились успешно. Однако обязательную проверку статуса подрядчика он пропустил. Для каждой системы действия выглядели допустимыми, а весь процесс оказался неправильным.

Такой сценарий описывает технический директор Workday Гейб Монрой в колонке для VentureBeat. Проблема шире конкретного продукта: разрешение вызвать инструмент ещё не означает разрешения провести операцию в текущих обстоятельствах. Разберём, где агенту нужны ограничения и как проверить их до запуска.

Это продолжение статьи «Сортировка слиянием — не так просто, как кажется». Там я довёл тестовое задание — отсортировать 100 ГБ строк вида число. текст за час — до 32 минут: пайплайн из пяти стадий на Channels, Brotli, sort keys во временных файлах. Сортировка, конечно же, с учетом культуры.

Прошлое решение мне не нравилось: много низкоуровневой возни, бенчмарки показывали, что отдельные части можно сделать лучше, но увязать их вместе было нетривиально. Самое главное, что на случайных строках решение никак не укладывалось в один час.

Год назад, когда появилось время, я начал переделывать решение. Даже сделал черновик поста, но переработка затянулась, а пост по таймеру опубликовался сам, когда я забыл переставить дату.

Итог: 100 ГБ случайных строк (худший случай для сжатия) на обычном HDD — за 52 минуты.

Рассказываю, как код к этому пришёл: тут и предложение из комментариев, которое сработало слишком хорошо, и CSR-раскладка, которую подсказал ИИ, и малоизвестные части .NET.

Собрал в один небольшой текст с прибаутками свой опыт работы с телесуфлёрами, который кому-то может оказаться полезен.

Сначала пишется собственно материал, канва. На какие-то общепонятные темы это сейчас можно поручить иишнице, хотя я так не делаю и другим не советую (я и книжки перевожу целиком вручную, и материал для своих комментариев и сносок к ним тоже подбираю и пишу вручную — но я сам себе издатель и это хобби). Затем делается ФАКТЧЕКИНГ, который включает перекрёстную проверку не только достоверности информации (если речь идёт о документалке и infotainment), но и УДАРЕНИЙ. Потом этот текст проговаривается, разбивается на более короткие предложения и читается ещё раз — для проверки на восприятие.

После этого, если нужно подогнаться под хронометраж, текст редактируется ещё раз-другой-третий, снова читается вслух. Обычно, правда, хронометраж задаётся объёмом материала и манерой подачи — но это если не делается фильм для телевидения с его жесточайшей эфирной сеткой, или, наоборот, рилсы и сторис с их длительностью в минуту-две, что сейчас актуальнее. Но минутный текст бывает проще вызубрить — это необходимый навык для полевого корреспондента.

В C++ исключения принято считать бесплатными, пока дело не доходит до throw. Но один бросок через 128 кадров стека может обойтись в 26 микросекунд, а отсутствие noexcept — заставить std::vector копировать объекты вместо перемещения. Разбираемся на замерах и примерах кода, откуда берутся эти накладные расходы, как на них влияет многопоточность и когда исключения становятся проблемой для производительности.

А помните, как дома просили не трогать телефон, потому что кто-то сидит в интернете? Модем пищал, иногда с первого раза вообще не подключался, страницы открывались медленно, а картинки могли грузиться по несколько минут? Большие файлы ставили качаться на ночь и утром проверяли, докачались они или нет? Эххх… ностальгия.

Потом интернет перестал мешать телефону (и мама перестала ругаться, что все деньги ушли на скачивание музыки), появился Wi-Fi, мобильная связь стала быстрее, и в какой-то момент мы вообще перестали думать о том, как именно подключаемся к сети. 

А сейчас вообще можно взять с собой спутниковый терминал и выйти в интернет хоть в поле. Видели уже? 

Я застал почти все эти этапы. И в этой статье хочу с ноткой грусти вспомнить, как и с помощью чего мы выходили в интернет все эти годы — от dial-up и ADSL до мобильных сетей и спутника.

График скрывает выброс, старые показания выглядят свежими, а «Готово» означает только принятую команду. Шесть проверок для внутренних интерфейсов и MD-инструкция для аудита своей админки.

В собственном маркетплейсе я однажды обнаружил ошибку в обработчике платежей. Логика выглядела правильной: проверить статус PENDING, перевести операцию в SUCCESS и начислить баланс. Но при одновременной обработке двух webhook’ов оба запроса могли пройти проверку и начислить деньги дважды. Этот код я написал сам, без AI.

Сегодня AI-агент может реализовать такой обработчик за минуты. Но функционального описания недостаточно, чтобы гарантировать корректность при конкурентных запросах. Кто должен определить эти ограничения и сформулировать требования до начала разработки?

На пяти ситуациях из собственного маркетплейса и мультибрендовой платформы разбираю, какие решения приходится принимать заранее: идемпотентность платежей, миграции данных, доставка сообщений между экземплярами сервиса, интеграции провайдеров и архитектура брендов. В конце — чек-лист из 12 вопросов перед генерацией кода.