Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В сентябре 2026 года я попросил восемь нейросетей сделать женщине на тестовом портрете короткое каре с густой прямой чёлкой. Все восемь послушно нарисовали. После этого я показал тот же портрет ещё трём нейросетям, теперь в роли стилиста, и спросил, какая причёска ей подойдёт. Все три, не сговариваясь, внесли густую прямую чёлку в список того, от чего лучше отказаться: с круглыми очками она упирается в оправу и закрывает верх лица.

В этой истории весь ответ на вопрос, как подобрать причёску по фото. Нейросеть, которая рисует, ничего не советует: она сделает ровно ту стрижку, которую вы попросили, даже если вам она не идёт. Поэтому шагов два. Сначала языковая модель вроде Claude, GPT или Gemini смотрит на фото и подсказывает, что пойдёт. Потом модель для редактирования картинок примеряет это на вашем снимке. Одна примерка занимает 10-45 секунд и стоит от 4,5 до 27 рублей в зависимости от модели.

Все восемь рисующих моделей я гонял на одном и том же фото в агрегаторе BotHub с оплатой в рублях. По соотношению цены и результата выиграла gpt-image-2.5: 6 ₽ за причёску, лицо и брови на месте, четыре варианта в одной картинке без потерь. Nano Banana Pro справилась так же чисто, но стоит в четыре с половиной раза дороже. Хуже всех лицо сохранила Qwen Image Edit Plus, заодно переделав брови и футболку. В независимом рейтинге Artificial Analysis, где правки вслепую сравнивают люди, две версии gpt-image-2.5 тоже заняли первые два места из 80.

А вот к тому, что стилисты сказали о форме лица, я бы отнёсся осторожно. Все трое сказали «овал», но разошлись в деталях, и это не особенность нейросетей. В исследовании 2025 года шестнадцать обученных наблюдателей дважды раскладывали по типам одни и те же 60 лиц, и их оценки совпадали лишь немногим чаще, чем при случайном выборе.

1 октября мне заблокировали аккаунт Claude. До этого приложение месяц писало, что сервис недоступен в моём регионе. В логах Mac таких строк набралось 2 891. Первая версия была очевидной: VPN иногда отваливался, и запрос уходил напрямую. Доказать её я так и не смог. Зато по дороге починил доступ к amoCRM и TGBooster при включённом WireGuard и сам же сломал себе интернет на целый вечер.

Недавно часть наших клиентов не могла подключиться к серверам Монеты. Мы проверили межсетевые экраны, собрали трассировки с обеих сторон, но причина оказалась за пределами нашей инфраструктуры. При этом сайты самих клиентов тоже стали недоступны, а уведомления о платежах на Pay URL перестали доходить. Диагностика привела нас к участку сети, где работает ТСПУ.

На связи Евгений, инженер отдела сопровождения разработки и эксплуатации ПО (DevOps-инженер) в Монете. В статье разберу, как проверить такую гипотезу и не спутать её с другими сетевыми проблемами, какие данные собрать для обращения и что делать, если заявка в ЛК ВТС уже получила статус «Частично принята», а доступ так и не восстановился. Покажу весь путь на реальном кейсе: от curl, traceroute и nping до переписки с ЦМУ ССОП и ДЦОА — без смены хостинга и IP-адреса.

Многоэтапный AI-агент может выдать убедительный ответ, хотя ошибка произошла ещё в начале расследования. Найти её по итоговому результату непросто. Рассказываем, как поэтапные проверки помогли нам локализовать сбои и обнаружить баг в самом механизме оценки.

Чтобы распознать документ на смартфоне, мало хорошо обучить нейросеть читать текст. Нужно ещё добиться, чтобы она делала это быстро на процессоре самого устройства. При разработке Smart Document Engine, системы распознавания и анализа документов, мы решаем именно такие задачи: обработка должна выполняться локально, а вычислительные ресурсы ограничены. Поэтому для нас поиск более экономных способов вычисления нейронных сетей — вполне практическая задача.

Один из привычных способов ускорить нейросеть — квантование. Переход от вычислений с плавающей запятой к 8-битным целым числам позволяет получить более быструю модель с близкой точностью. Можно пойти дальше: ранее мы предложили 4.6-битные сети, сравнимые по скорости с 4-битными, но заметно превосходящие их по точности. Однако уменьшение разрядности — не единственное, что можно изменить в нейросетевых вычислениях. Что, если оставить веса и входные данные 8-битными, а пересмотреть способ накопления результатов умножения?

В этой статье мы расскажем об алгоритме, который вместо точного суммирования использует последовательное усреднение по дереву. Такой подход позволяет дольше сохранять промежуточные результаты в 16-битном формате и эффективнее использовать SIMD-регистры. В наших экспериментах на ARM NEON это позволило сократить время матричного умножения. Разберёмся, какой погрешностью приходится платить за ускорение, как она влияет на точность нейросетей и что удаётся восстановить дообучением.

Я здесь уже рассказывал про Falang (friendly algorithmic language) - универсальное решение для построения блок схем. Тогда у меня было несколько MVP под разные направления, сейчас же я выхожу в свет с реальным продуктом.

Встречайте: FalangFlow - конструктор бизнес процессов. Код открыт под лицензией APGL-3, вы можете его самостоятельно запустить локально или на своем хосте.

FRIDA Decisions — открытая модель быстрого мышления для русского языка. Она выбирает вариант из списка, ставит оценку по шкале, отвечает «да» или «нет» и ранжирует кандидатов за один проход энкодера, без генерации текста и за десятки миллисекунд на RTX 5060 Ti. Её можно поставить везде, где сейчас LLM работает классификатором или судьёй: маршрутизация обращений, модерация, разметка данных, ранжирование для RAG. На нашем бенчмарке razvilka модель набирает 0,893 — наравне с коммерческим API TypeSafe Jev (0,897) и с LLM Qwen3.5-35B-A3B, которая в 40 раз больше.

В 2026 Claude может помочь легко развернуть проект на VPS‑сервер — решить проблему «Первого дня». Но для решения проблем дальнейшей эксплуатации «второго дня» всё равно либо придётся разбираться в DevOps, администрировании и поддержании инфраструктуры, либо сразу использовать управляемые сервисы.

В статье я покажу, чем хостинг в PaaS‑платформах отличается от VPS и IaaS. И в каком случае, что лучше выбрать.

Дежурные оттягивали звонок как можно дольше. Сервис частично не работает, дежурный это видит, понимает, что сам может не справиться, и всё равно не звонит. Пробует ещё одно действие, потом ещё одно, ждёт.

Сначала кажется, что дело в знаниях: человек не понимает, насколько всё серьёзно, или не знает, кого звать. Но чаще дежурный тянул со звонком не потому, что не знал, что делать. Основная причина была другой. Разбудить коллегу — это конфликт, а решить самому — это ответственность.

Что произойдет, если AI‑программист будет получать контекст не из собственного чата, а из функциональной и архитектурной модели проекта?

ERP‑Tools совместно с Cursor пилят сайт и документируют систему.

Рассказываем и показываем, как подобрать программу на Хеллоуин, которая понравится вашей команде и не оставит коллег равнодушными.

Максимальный срок публичных сертификатов с марта этого года сократился с 398 до 200 дней. С 2029 года они будут действительны всего 47 дней, а забыть о продлении проще простого, ведь есть и более важные дела. Под катом собрал семь способов удобно следить за сроками SSL.

Год назад мы выложили в открытый доступ MWS AI Vision Bench — бенчмарк для оценки мультимодальных моделей на русскоязычных документах. За это время мультимодальные модели существенно шагнули вперед, метрики в VQA начали упираться в потолок, а мы добавили в бенчмарк задачу, которой критически не хватало — Anti-fraud.

Под катом расскажу, как изменился бенчмарк и почему с антифродом все оказалось сложнее, чем мы думали…

Год назад мы выложили в открытый доступ MWS AI Vision Bench — бенчмарк для оценки мультимодальных моделей на русскоязычных документах. За это время мультимодальные модели существенно шагнули вперед, метрики в VQA начали упираться в потолок, а мы добавили в бенчмарк задачу, которой критически не хватало — Anti-fraud.

Под катом расскажу, как изменился бенчмарк и почему с антифродом все оказалось сложнее, чем мы думали…

Как было дело давным‑давно я увидел демку Micropolis (вы тоже можете глянуть ее на Youtube), и она меня покорила. Там был целый город, пусть квадратный, но все же. Там была река, мосты, поезд, воздушный транспорт. Робот. Нет, РОБОТ. И он даже шагал. Под музыку. И все это в 4 килобайтах. Да, не мегабайтах, и даже не 64, а именно 4. Тогда я не смог понять, как это работает, но вот недавно решил разобраться.

Спор про то, чем ставить софт на сервер, обычно заканчивается ничем, потому что у каждого свои привычки. Мы разложили двенадцать способов по полкам, пять прогнали на одинаковых серверах с секундомером и выяснили, что больше половины разницы во времени уходит не на установку приложения, а на установку самого инструмента.

Да, направление здесь немного непривычное: обычно Java запускают в Linux, а здесь я решил попробовать запустить Linux из Java.

Обычно Java и KVM находятся довольно далеко друг от друга: с одной стороны JVM и управляемая память, с другой /dev/kvm, ioctl, регистры vCPU и физическая память guest ОС. В этой статье разберём, как связать эти два мира через Foreign Function & Memory API без JNI. На примере panama-kvm пройдём путь от первого вызова KVM API до загрузки Linux, настройки памяти, обработки VM exits и интерактивной консоли внутри гостевой системы.

Как и для любой софтверной компании, тестирование программных продуктов для нас — одна из ключевых задач. Как мы это делали раньше и к чему пришли сейчас — в этой статье.

Небольшая «обёртка» над Okular, позволяющая сохранять и восстанавливать сессии.

Okular-session сохраняет локальные пути к документам из Okular и восстанавливает их при запуске без аргументов. Для его работы требуется Linux, Bash 4 или более поздняя версия и Okular.

Написана на bash с использованием Codex.

Пример: во вкладках Okular открыт десяток pdf. При перезагрузке xfce (не закрывая Okular) текущая сессия может восстановиться. А может не восстановиться (при этом процесс okular ... -session ... висит, но без окна).

Можно:

• запустить Okular через значок Okular Session;
• по необходимости (или для сохранения сессии) просто закрыть Okular;
• при следующем старте через Okular Session все вкладки с открытыми файлами восстанавливаются.

 okular, мини-новость

Игровая индустрия прошла максимально сложный путь развития: от чего-то максимально локального до мейнстрима у всех возрастов, по пути успев чуть не умереть в 1983 году и возродиться руками одной компании. И всегда этот путь сопровождался эволюцией средств разработки.

В наше время максимально часто поднимается вопрос этичности в вопросах использования ИИ для создания игр, кое-где на этой почве вспыхивают скандалы. В последние месяцы с помощью вайбкодинга и немного ручного труда создаются какие-то совсем невероятные вещи.

Сегодня мы поговорим о том, как ИИ ускоряет разработку игр, чем это чревато для индустрии, а также посмотрим не только на то, как люди делают проекты мечты с помощью словесного описания, но и как современные LLM, кажется, перевернули сцену homebrew с ног на голову.