Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Зачем тратить сутки на перелёты, мчаться на другой конец света и жить неделю в режиме нон‑стоп на одной из главных ML‑конференций планеты, когда пейпер уже на arXiv, код — на GitHub, а краткие выжимки из выступлений — мгновенно в соцсетях?

Меня зовут Карина Романова, я разработчик в Яндексе и занимаюсь LLM‑агентами в Алисе. В июле мы с командой прилетели в Сеул на ICML 2026, и я ответила себе на вопрос «зачем?». Для нас офлайн‑конференции — это единственный способ за несколько дней прочувствовать реальный фокус сообщества, встретиться с авторами работ и узнать детали, которых нет в опубликованных текстах.

В этой статье расскажу, как устроена ICML изнутри, чем запомнилась программа этого года, какие наши исследования вызвали наибольший ажиотаж и почему заметная часть разговоров на конференции снова вращалась вокруг AI‑агентов.

Часы копирования, формулы, которые ломаются от случайного пробела или запятой, и бесконечные сверки справочников. Знакомо? Делимся опытом, как мы превратили ручную Excel-рутину в автоматизированный процесс с помощью ИИ-генерации кода и почему для этого не нужно быть гуру программирования. Расскажем в блоге ЛАНИТ, как перестать быть  «оператором таблиц» и начать экономить рабочее время.

У нашей лаборатории была узкая задача — разработать молекулярный щит на лицо. Чтобы создать жертвенный слой электронов для активных форм кислорода. Нужно это для того, чтобы кожа не становилась тусклой. Денег в этой области закопано довольно много, «молекулярный щит» и другие слова там никого не удивляют.

Если обычные задачи типа «давайте уберём зуд от комара» или «давайте сделаем гель для УЗИ с хорошими акустическими свойствами» в целом более-менее понятны потребителям, то тут всё пошло не так.

Оказалось, у тестеров в альфа- и бета-группах и у конечных пользователей очень много вопросов. И простым объяснением тут не отделаться.

Поэтому давайте разберёмся с тем, что вообще делает кислород опасным для нас, почему много кислорода может пригодиться в старости, но чем за это придётся заплатить. И что это за звери антиоксиданты и как они реально работают.

Реально, а не у маркетологов в их влажных фантазиях.

Там интересно примерно всё: начиная от того, как доставлять антиоксиданты внутрь вашего организма по месту, и заканчивая тем, как они друг друга восстанавливают.

Так что я начну с начала, с того, зачем нам вообще металлические ловушки в крови для захвата кислорода.

Привет, Хабр!

Меня зовут Михаил Емельянов, я ведущий разработчик в НЛМК ИТ. Команда, в которой я состою, занимается разработкой и поддержкой различных корпоративных информационных систем на базе Битрикс24.

Сегодня я хочу поговорить о разработке сервисов бронирования. Они используются повсеместно - от медицинских центров и отелей, до внутренних активностей в компаниях. На старте мы, как и многие, пользовались готовыми решениями. Это позволяло быстро закрыть потребность, но при этом нам осложняли жизнь некоторые системные недостатки:

- Юридические нюансы: обработка персональных данных по требованиям 152‑ФЗ и внутренних политик безопасности. Стороннему сервису не всегда можно передать всё, что нужно, а иногда это прямо запрещено.

- Стоимость: даже одно недельное мероприятие обходилось достаточно дорого.

- Процессные ограничения: неудобно быстро менять расписание «на лету» во время мероприятия, неидеальная логика резервирования времени приводила к редким, но болезненным коллизиям.

В какой-то момент стало очевидно, что выгоднее и надёжнее собрать собственный сервис, который на 100% соответствует нашим процессам, не создает юридических рисков и при этом окупается в среднесрочной перспективе.

Разбор архитектуры HurriCache — распределенного in-memory кэша без персистентности, созданного для ultra-high-load систем с критичными требованиями к p99 latency. В статье разбираем архитектуру узла, работу lock-free Partitioned HashMap, «умный» роутинг на стороне SmartClient и сценарии, где многопоточный C++ движок справляется лучше классического Redis.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Орехов, я руковожу управлением криптографии и обеспечения защиты информации региональной сети ПСБ. В 2022 году компания Thales, производитель платёжных HSM, официально ушла с российского рынка, и наш банк столкнулся с необходимостью импортозамещения этой части критической информационной инфраструктуры. Платёжные HSM (Hardware Security Module) — это такие железки, которые обеспечивают функционирование процессингового центра и криптографическую защиту данных держателя карты и банковских транзакций. 

Нам нужно было перевести платёжную инфраструктуру банка на отечественные HSM, не останавливая сервисы. Расскажу, как мы это сделали и с какими задачами столкнулись по ходу.

Я пишу на Хабре, в основном, про старое железо и игры, но периодически появляются статьи по моей основной специализации - интернет-рекламе и аналитике. 

Август для меня традиционно пора проведения аудитов сайтов и кабинетов контекстной рекламы Яндекс.Директ. Поток писем и звонков с вопросами идет волнами.

Что интересно, до сих пор довольно большая часть корпоративных сайтов все еще не соответствуют требованиям Федерального закона от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных». А подавляющая доля тех, кто работает с контекстной рекламой, не знает о том, что Яндекс включает новые опции и инструменты автоматически, и сильно удивляются, почему проседает поток лидов.

Давайте обсудим, на что нужно обратить внимание.

Привет, Хабр! На связи команда GigaChain. В этой статье мы расскажем, как итеративно настраивали обвязку (harness) Deep Agents под особенности GigaChat: правили промпты и описания инструментов, а часть правил зашивали прямо в код, и как сделали для этого открытый бенчмарк harness-bench-fast, чтобы измерять прогресс. На зафиксированном сете из 391 задачи подключение профиля подняло долю решённых задач с 77,2% до 87,0%, а расход токенов сократило практически вдвое.

Каждый разработчик сталкивался с проблемой хранения артефактов: Docker-образы, npm-пакеты, Maven-артефакты, Python wheels. Вариантов обычно два — использовать публичные реестры (Docker Hub, npmjs.org, PyPI) или поднимать Nexus / Artifactory / Harbor. Публичные реестры ненадёжны из-за rate limit и блокировок. А Nexus и Artifactory — это тяжёлая Java-платформа: JVM, отдельная СУБД (OrientDB/PostgreSQL), 2–4 ГБ RAM уже в простое и десятки минут на старт.

NORA — open-source реестр артефактов на Rust, созданный как прямая альтернатива этим гигантам. Вместо Java-стека — один бинарник < 27 МБ. Вместо 2–4 ГБ RAM — < 50 МБ в простое, т.е. на порядок меньше. Вместо десятков минут на старт — 3 секунды. Внешних зависимостей нет вообще: ни Java 11+, ни отдельной СУБД — метаданные хранятся на файловой системе, а артефакты сразу можно отправлять в S3, чего бесплатные версии Nexus и Artifactory не умеют. При этом поддерживается 15 форматов: Docker, Maven, npm, PyPI, Cargo, Go, Raw, RubyGems, Terraform, Ansible Galaxy, NuGet, Pub (Dart/Flutter), Conan (C/C++), RPM (yum/dnf), Debian/APT. Плюс Helm-чарты через OCI, карантин свежих пакетов (Min Release Age), блокировка уязвимых версий (CVE Blocking) и лицензия MIT.

В этой статье мы развернём NORA в Kubernetes на Yandex Managed Kubernetes, а затем попробуем все основные сценарии использования.

Мы в отделе поспорили, как подключать LLM к базе на 253 таблицы: MCP-инструменты или схема в промте. Собрали бенчмарк на 29 реальных вопросах аналитиков и померили три подхода по execution accuracy, деньгам и латентности. Победил вариант, за который не топил никто, а больше всех ошибался составитель бенчмарка: трижды, и один раз его поправила испытуемая модель. Внутри: таблицы с цифрами, четыре дефекта харнесса, которые выдавали правдоподобные числа вместо падений, и почему семантика, живущая в коде, — потолок любого подхода.

10 новых российских продуктов для изучения языков, поиска интересных меропиятий, анализа закупок и поиска поставщиков, анализа MAX-каналов, корпоративного обучения сотрудников и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В этой части мы используем sgemm как шаблон и проверим, что действительно меняется при переходе к dgemm: сначала пройдём скучную часть с удвоенными ширинами, затем разберём прямоугольный тайл 16×32, после этого — отдельный бит возможностей FEAT_SME_F64F64 и динамическую регистрацию ядра. Следующая часть будет устроена иначе: там меняется не только ширина элемента, но и сама форма данных.

В 1984 году Бенджамин Блум доказал: ученик, занимающийся с репетитором один на один, обходит 98% обычного класса. Казалось бы, вывод очевиден. Но сам Блум написал, что это слишком дорого для общества, и поставил вопрос — чем заменить. Рассказываю, как мы отказались от занятий один на один, посадили 12 человек на одного преподавателя и почему это дало результат лучше, чем мини-группы.

Лето подходит к концу и я хочу рассказать о своём увлечении последних месяцев — машинном обучении (Machine Learning) на данных Московской биржи. Эта тема уже давно не даёт мне покоя и в этот раз я решил подойти более основательно — активно использовал новейшие языковые модели, типа Claude Sonnet 5, Gemeni 3.7 Flash не только для написания кода, но и для работы с результатами этих скриптов. При этом не использовал полностью автономных агентов — все языковые модели работали как консультанты в чате — все решения принимал я, в том числе какую исходную информацию давать конкретной модели на каждом из этапов.

Предвидя будущие вопросы я сразу отвечу что это мой эксперимент и он не только не зарабатывает, но и пока даже непонятно чем закончится — сейчас это всё в процессе. Эту статью решил написать не чтобы «засветить трейдерским граалем» — которых я кстати считаю что не существует, потому что вся информация общедоступна. Эта статья написана чтобы рассказать как есть об этой ML теме без прикрас и познакомиться с комментариями — среди негатива (обычно так) проскакивают интересные мысли. Я сам не работаю в финансах и моя позиция больше исследовательская, так что раскрыть какие‑то корпоративные секреты я не могу — просто прощупываю путь перед собой. 

На пороге 2027 год, и с момента появления языка Си прошло уже более 50 лет… Но, что удивительно, за все эти годы так и не появилось идеальной альтернативы этому языку. Поэтому, ради интереса, я попробовал разработать дизайн своего "идеального" языка. И теперь я хочу рассказать о том, что у меня получилось.

Разработка такого рода для меня совершенно новый опыт, поэтому, периодически, ловлю откровенный "тупняк" от решений, которые нужно применять в этой области.

Продолжаю рассказывать о том, как делаю ровер с управлением по сети.

Привет!

Представьте, что вы с удовольствием пишите один код на все платформы на Kotlin Multiplatform, и вдруг приходит задача «синкать данные раз в час, только по вайфаю и когда телефон на зарядке».

Под Android вы берёте WorkManager и за пятнадцать минут закрываете тикет. Потом яблочный смежник открывает документацию по BGTaskScheduler и обнаруживает, что модель там вообще другая и работает всё по-другому: нет очереди задач, есть окна, которые система выдаёт по своему усмотрению и т. д.

В итоге в проекте появляется expect fun scheduleSync() с разными реализациями, которые ведут себя по-разному, и никто в команде через год не сможет сказать, что именно произойдёт на iOS, если приложение свернули посреди загрузки.

Так как я андроидер с альтернативным мышлением, мне нравится API WorkManager'а. Я захотел его скопировать под KMP, породив так называемый Kotlin Multiplatform Work Manager или же Jabbit (job + rabbit, да, я знаю) — планировщик фоновых задач для KMP.

Таргеты: Android, iOS, js и wasmJs. Как будет время и желание, появится ещё и декстоп.

Профессия меняется на глазах: часть работы, ради которой мы когда-то пришли в код и которая была удовольствием, переезжает под ответственность LLM. Мы всё ещё инженеры — читаем код, держим архитектуру, — но, давайте честно, это уже другая профессия.

Вопрос, который меня не отпускает: как нам, у кого за плечами годы опыта, расти дальше в этом новом мире — где учиться новым способам работы с AI и куда девать собственные находки? Пришла спорить и собирать ваши мнения.

Наконец-то кто-то нормально посчитал, как сравнивать венчурные фонды! 

Спойлер: не просто по количеству единорогов в портфеле.

На днях вышло большое исследование Ильи Стребулаева, профессора Стэнфордской высшей школы бизнеса: вместе с коллегами он собрал альтернативу Forbes Midas List (один из самых известных рейтингов венчурных инвесторов).

В публичном пространстве о фондах часто судят по бренду, известным компаниям в портфеле, количеству единорогов - но эти признаки могут ничего не значить.

Мой агент дошёл до состояния, когда я перестал читать письма перед отправкой. Между «агент решил» и «письмо ушло» не было ничего — ни паузы, ни человека, ни записи о произошедшем.

Слой подтверждений выглядит как день работы: таблица, кнопка «одобрить», кнопка «отклонить». Я вёл каталог отказов, пока его делал. К релизу в нём было 66 пунктов. Разбираю пять, которые почти всегда переживают первую версию, и показываю, почему 100% покрытия по ветвям ничего не гарантируют.