Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Говорят, что цифры не лгут, но графики — совсем другое дело. Мы привыкли доверять красивым дашбордам, но наш мозг считывает картинку быстрее, чем успевает включиться логика. Этим охотно пользуются маркетологи, политики и стартаперы. В этой статье разберем 5 классических приемов визуального обмана: от «откушенных» осей до коварных 3D-пирогов, которые превращают стагнацию в триумф прямо у вас на глазах.

Я вернулся на Хабр, по моему опыту - самое ламповое и адекватное место в интернете. Я уходил с Хабра чтобы очистить цифровой след, но вернулся потому что вылечил депрессию накопил достаточно интересных тем для обсуждения, которые хочу обсудить с реальными людьми. После этой статьи думаю написать разные статьи про Linux.

Эта статья больше философско-практическая (предназначена для обсуждения в комментариях), но во многом прямо или косвенно касается IT тематики (система образования, ограничения интеграции искусственного интеллекта в деятельность человека), и в ней есть много моментов, в которых я не очень уверен, но которые вы, дорогие читатели, можете обсудить в комментариях, порассуждать, прийти к консенсусу.

Тут все делятся успехами, а я поделюсь не успехом во внедрении одного проекта. Началось как обычно - собрали совещание с каким то нестандартным составом - обычно собирали или по цехам или по направлению работы или по разбору инцидента, а тут по собравшимся было не понять что случилось.

Это происходило на крупном металлургическом предприятии, лидере в отрасли, успешное и прибыльное. Председателем совещания представили помощника директора по направлению. Он сумбурно сказал, что они проанализировали спрос на комбинатовскую продукцию и выяснили что клиенты предпочитают покупать продукцию мерной длины, а мы выпускаем продукцию как мерной так и немерной длины. И данное совещание посвящено разработке технологии по производству продукции фасонной продукции только мерной длины.

В прокатных цехах мы выпускали сортовую и фасонную продукцию: балки, швеллера, уголки и тому подобное, включая рельсы. На стане катается раскат длиной 65 - 70 метров, а потом разрезается на длины 12 метров (для возможности отгрузки в полувагонах). Продукция в длине 12 метров считается продукцией мерной длины, другие длины - немерными длинами.

Математика раскроя раската для возможности отгрузки:

Раскат швеллера: 65−70 м.

Режем на 12 м (максимально сколько получится): 12×5=60 м.

Остаток: 5−10 метров, минус хвосты (минимум по метру с каждого конца) - остаётся 3−8 метра немерной длины.

Так делается не только у нас на комбинате, а везде так. Что бы немерная длина имела спрос, этот вопрос решён в ГОСТах - допускается отгрузка немерной длины, обычно до 15 процентов. В обязательной государственной документации это требование было, только изменились времена и клиент может просто не купить всю партию. Дефицита уже нет, поэтому к клиентам стали прислушиваться.

В январе 2026 года Accenture выпустил отчет Top Banking Trends 2026 — исследование о том, как банки перестают работать в рамках привычных ограничений. Генеративный и агентный ИИ, цифровые валюты и новые точки входа к клиенту меняют не отдельные продукты, а саму логику банковской модели.

На связи Даниил Высоцкий, неравнодушный эксперт разработки с проекта единой платформы государственных услуг, и Вера Шингарёва, экс-специалист по доступности интерфейсов компании РТЛабс.

В 2026 году мы уже понимаем, что одна LLM (даже GPT-5 или Claude 4.5) не может быть идеальным судьей в один проход. Сейчас используются агентные системы, которые сначала декомпозируют ответ, проверяют факты через инструменты (поиск, код), и только потом выносят вердикт.

Российские промышленные предприятия активно защищают свою интеллектуальную собственность: они регистрируют товарные знаки, патентуют изобретения, полезные модели и промышленные образцы. Также они обращают особое внимание и на оформление прав на свои программ в Роспатенте. Сегодня расскажем о таких объектах подробнее.

В 2023-м году я организовал среди друзей бесплатный курс по Frontend-разработке. А в 2024-м начал делать отдельный курс для своей жены, но делал это уже с помощью IDE Cursor и Markdown-файлов в Docusaurus.

В какой-то момент мне нагрянула мысль - раз я уже делаю курс с помощью ИИ, то почему бы это не автоматизировать и не масштабировать? Так и родилась идея об универсальном ИИ генераторе курсов на любую тему, и для любого опыта.

Везде пишут «Илон Маск стал богаче на $84 млрд благодаря сделке по слиянию SpaceX и xAI» – и тут явно необходимо небольшое пояснение. Дело в том, что все цифры в этой сделке – довольно-таки условные. Ниже объясню на пальцах.

Пока дел немного, юридический процесс кажется управляемым: статусы, отчёты, дедлайны.
Когда дел становится десятки тысяч, выясняется, что статусы не показывают процесс, а KPI не помогают управлять.

В статье — как мы перешли от статусов к событийной модели и что это дало.

Фонд X.Org объявил, что в этом году Конференция разработчиков X.Org пройдёт в Торонто, Канада, и организатором ее выступит Arm.

Mark Filion

Привет!
Мы рады сообщить, что XDC 2026 состоится 28-30 сентября в Торонто, Канада — отметьте это в своих календарях!
Конференция будет проходить в Daniels Spectrum, оживлённом общественном культурном центре в самом сердце района Риджент–Парк в Торонто, всего в нескольких минутах от площади Йонг-Дандас.
Выражаем искреннюю благодарность Arm за организацию конференции в этом году.
Регистрация и приём заявок скоро начнутся, а до тех пор обязательно следите за нашими новостями, чтобы быть в курсе последних событий:
https://floss.social/@XOrgDevConf

 xorg, конференция

ИИ в «Финаме» — это не история про «подключили ChatGPT и всё заработало».
Это путь от личного эксперимента с GPT-3.5 до корпоративной платформы, которой ежедневно пользуются тысячи сотрудников.

За этим стоят не только модели и API, но и лимиты, логирование, безопасность, работа с документами, RAG, локальные модели и постоянные компромиссы между качеством, скоростью и стоимостью.

Мы прошли этот путь без готовых рецептов: сначала через эксперименты, затем — через масштабирование и переосмысление архитектуры. Какие решения сработали, а какие пришлось пересобрать на ходу — рассказываю честно и без иллюзий.

Эта статья — про реальный опыт внедрения ИИ в крупной компании и про то, почему технологии оказались лишь половиной задачи, а самые интересные сложности начались дальше.

Привет! Мы — команда блога Цифрового СИБУРа. Мы вместе с коллегами из разных подразделений рассказываем в блоге, какие решаем задачи и боли производства, как создаем свои цифровые продукты и как вообще у нас работается.

В декабре на Хабре мы выпустили статью с результатами исследования: почему айтишники идут в BigTech или в промышленное ИТ. Затем мы провели опрос среди хабровчан. А потом под конец года топ Хабра взорвала статья коллеги по цеху, где он рассказал о своём опыте работы в промышленности.

По этим статьям прилетело прилетело 622 комментария от 220 разных людей. Многие делились ожиданиями, своим опытом и мнением — как о работе в промышленности, так и в Big Tech.

По обсуждению хорошо видно, что компании даже в одной отрасли могут сильно отличаться по культуре, процессам и подходам — будь то промышленность, финтех или любая другая сфера.

Поэтому мы подумали, что и мы хотим поделиться, как устроена работа у нас Цифровом СИБУРе. 

Отталкиваемся от поднятых тем. Все комментарии мы разложили по категориям. Получилось шесть основных тем. Проценты — это доля людей, которых волнует конкретная проблема. Один человек мог писать про несколько тем сразу.

Давайте по порядку.

Как Kimi K2.5 от Moonshot AI доказывает, что алгоритмическая изобретательность бьет грубую силу.

Буквально несколько дней назад произошло событие, которое может переписать мировую иерархию искусственного интеллекта.

Китайский стартап стоимостью $4,8 миллиарда только что опубликовал открытую модель, которая обходит GPT-5 на самых сложных тестах планеты.

А самая поразительная часть? Эта модель может создавать собственную армию ИИ‑агентов и координировать их в реальном времени.

Это взрывное возвращение Kimi K2.5. Если вы давно следите за ИИ, то знаете: каждый раз, когда Moonshot AI что‑то объявляет, все замирают. Если нет — сейчас поймете почему.

В статье представлен подробный разбор разработки высокопроизводительного 3D-движка для оптимизации загрузки транспортных средств. Мы прошли путь от простого полочного алгоритма с КПД 58% до комплексной системы, обеспечивающей плотность упаковки до 90%. Автор делится уникальным опытом решения критических проблем: от устранения коллизий и соблюдения границ трюма до внедрения динамической балансировки веса и строгой очередности выгрузки по городам (LIFO). Особое внимание уделено оптимизации алгоритма Subset Sum, позволившего достичь скорости обработки в 14 000 объектов в секунду, и верификации логики через систему из 12 Unit-тестов. Внутри — чистый код на Python, математические выкладки и эффектная визуализация процесса упаковки

В подкасте «Битовые Маски» ведущие Лена Лепилкина и Антон Афанасьев обсуждают с экспертами системное программирование и разработку «железа». В 25-м выпуске гостем стал Михаил Коробков — создатель сообщества FPGA-Systems и одноименного журнала, ПЛИСовод-энтузиаст и по совместительству старший инженер по разработке СнК в YADRO. 

Мы выбрали несколько интересных историй нашего героя. Больше — в полной версии подкаста.

Глава Anthropic заявил, что ИИ заменит инженеров через 6–12 месяцев. Звучит страшно, пока не попросишь нейросеть поправить конфиг nginx в реальном проекте. В статье — мой «дневник косяков» AI, разбор отличий бенчмарков от продакшена и мысли о том, почему вайбкодинг не спасет от ответственности.

По оценкам iKS-Consulting, в 2018 году платформу VMware использовали 78,8% компаний, которые применяют виртуализацию. Весной 2025 года в аналогичном исследовании указано, что доля отечественных решений в ПО виртуализации достигла 60,2%, а доля VMware оценивается в ~39% (оценка по данным анализа 19 крупнейших российских облачных провайдеров). То есть VMware-решения все еще заметны, но уже не доминируют так, как несколькими годами ранее

За несколько лет VMware в России прошла путь от «платформы по умолчанию» среди тех, кто виртуализирует, до одной из заметных, но уже не ведущих опций. Рынок быстро перераспределяется в пользу отечественных платформ — ради доступности поддержки и обновлений, управляемости процессов и соответствия требованиям в российских контурах.

В этой статье разберемся, как выбрать платформу виртуализации. Для этого вспомним краткую историю VMware и сравним подходы и классы платформ (On-Prem и у провайдера) с точки зрения эксплуатации, безопасности и миграции. В конце вас ждет чек-лист требований (включая ИБ/комплаенс) и таблица выбора по сценариям, чтобы быстро отсеять неподходящие варианты и собрать план перехода без сюрпризов на согласованиях с ИБ.

Ваша команда полгода сравнивает таблицы, но не может выбрать софт? Это не поиск решения, это организационный кризис. История о том, как «табличный синдром» и внутреннее сопротивление тормозят внедрение любых технологий — от CRM до BIM. Основано на исследовании с цифрами.

Как мы уже обсудили в предыдущей части, роль фазы предпроектного исследования заключается в обосновании целесообразности создания целевой Информационной системы (ИС). Таким образом в результате стадии должно сложиться понимание о совокупности трех базовых составляющих производства ИТ-продукта:

1)  Потребность в его создании. Кому-то он действительно нужен, кто-то получит разумные выгоды от его использования.

2)  Возможность его создания. Кто-то может его реализовать, в обозримые сроки, используя определенные технологии.

3)  Возможность финансирования его создания. Кто-то сможет оплатить все стадии производства.

При этом проведение самой фазы Инициации и анализа чаще всего является инвестицией, которая окупится (иногда с лихвой) в случае не наступления высоковероятных рисков неблагоприятных исходов производства (организационных, технических, неактуальных требований, сроков, обеспечения качества и безопасности, финансовых и прочих). Другими словами, стадия направлена на снижение уровня неопределенности результата производства и избегания необходимости внесения изменений уже в ходе реализации и внедрения.