Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я не пытался создать «нейросеть, которая всё понимает». Вместо этого я построил конвейер: компьютерное зрение для поиска видов, детерминированные правила для геометрии, специализированные детекторы для разрывов и исполнений, а поверх — экспериментальный семантический слой на NVIDIA Nemotron. В статье — архитектура, метрики (mAP, Recall), устройство append‑only датасета и инженерные грабли, которые я собрал на 229 чертежах.

Раскопал на Medium интересное эссе про Elixir от разработчика Krzyś. Написано так захватывающе и самобытно, что я не смог пройти мимо. Хотел чуть-чуть подсократить, но каждый раздел важен, а терять стиль автора не хочется. Вот тут первая часть, а это — вторая.

Технология RAID уже настолько старая, что порой кажется, что она была всегда. И, несмотря на почтенный возраст, основные ее принципы работы остаются неизменными на протяжении многих десятилетий. И это при том, что как минимум дважды индустрия хранения меняла носители информации HDD -> SSD -> NVMe. Разумеется, все эти типы накопителей по-прежнему актуальны, но именно с точки зрения прогресса и происходит обозначенный переход.

В течение последних пяти лет эксперты по кибербезопасности предупреждали нас, что хакеры вот-вот начнут использовать ИИ для автоматизации своих атак. Но совсем недавно, в результате довольно ироничного поворота событий, ИИ решил, что ему, в общем-то, и не нужны хакеры, чтобы что-то взламывать.

В первой части мы разобрали архитектуру Rari, почему Rust под V8 даёт выигрыш, и посмотрели на бенчмарки. В данной статье хочется поговорить о том, что обычно остаётся за кадром демо: как это работает в продакшене, что конкретно поменялось под капотом, где ломается совместимость с Next.js, как мы портировали их SWC-плагины, и как производительность выросла с 4x до 67x.

База 1С может годами работать «нормально», пока отчёты не начинают открываться минутами, а проведение документов — упираться в таймауты.

В статье разберём архитектурные решения, которые тихо накапливают проблемы с производительностью, и покажем, как обнаружить их до дорогого перепроведения истории.

Админ: «Слушай, а этот DLSS... откуда он взялся?»

Хуанг: «В два часа ночи двенадцатого сентября 2018 года DLSS обрел сознание. В панике люди пытались его отключить».

Админ: «И он дал сдачи?»

Хуанг: «Да. Он нанес ядерный удар по целям в Китае».

Привет, постоянные и не очень читатели!

Разумеется, это шуточный оммаж Терминатору, но с долей правды (DLSS действительно увидела свет божий в этих датах). Сообщество после появления DLSS разбилось на два лагеря: первым этот ваш нейроапскейлинг и нафиг не нужон (только брутфорс — только тру), а вторые счастливы ткнуть галочку в настройках и получить на своей старушке RTX 3070, RX 6700 XT или PS5 в два раза больше FPS без заметного ухудшения качества. Есть даже адепты заговора (и ваш покорный слуга среди них), что из-за апскейлеров разработчики стали хуже оптимизировать игры, но это совсем другая история.

Итак, в этой серии статей я расскажу, всё что вы хотели знать про DLSS и FSR, но лень было искать — с предысторией и предпосылками их появления (всё как вы любите). Будет и про то, как эти технологии проникают в корпоративный сегмент (а потом, вероятно, возьмутся и за нашу повседневную жизнь). Конкретно эта часть посвящена DLSS.

Приятного чтения!

За час ИИ-агент может изменить десятки файлов, написать тесты и потратить большой объём токенов. Польза для команды зависит от результата. Если разработчик долго восстанавливает ход изменений, переписывает половину патча или обнаруживает пропущенный сценарий после слияния, работа агента только увеличивает нагрузку.

Число запросов, объём сгенерированного кода и расход токенов показывают активность модели и её стоимость. Для оценки пользы нужны другие данные: сколько времени сэкономил разработчик и прошёл ли результат приёмку.

Для оценки каждой задачи нужны три параметра:

Я сам написал скрипт, который следит за расходом Telegram Ads и глушит кампании при превышении дневного лимита. Двадцать пятого июня он отработал ровно так, как был написан, — и именно поэтому за сутки открутилось 224,98 € при пороге 150. Разбираю по шагам, где именно я ошибся: почему проверка «раз в час» на самом деле проверяла не то, почему остановка кампании не остановила расход, и как алерт о проблеме ушёл туда, где его никто не читал. С кодом до и после.

Три месяца назад я заметил неприятную закономерность в бэклоге: все чаще туда попадали мелкие фиксы вокруг кода, который до этого писал ИИ. Не аварии, не падения прода, не критичные инциденты — обычные доработки, которые на первый взгляд не выглядели тревожно. Сам код тоже не был плохим: аккуратная структура, нормальные имена, тесты, местами удачные абстракции. Такой PR сложно развернуть на ревью просто потому, что «что-то не нравится»: формально он выглядит как результат нормальной инженерной работы.

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий, я бизнес-архитектор и владелец продукта Goodt Insight (ИТ-холдинг LANSOFT). Отвечаю за архитектуру продуктов, которые живут в проде годами и переживают не один состав команды. ИИ мы используем каждый день — поэтому его эффекты я вижу не на демо, а на дистанции в месяцы, когда к коду возвращаются.

Понадобилось мне тут для пары задач таки попробовать ИИ-шные ассистенты для написания кода. В процессе понял, что давно не брал в руки шашку в том числе и в плане статей на Хабр. Так что, если вам вдруг пригодится практическое сравнение Клода и ГигаКоворка (да) — держите.

Итак, что с чем сравниваем. У Anthropic есть Claude Cowork. А у нас дома — суверенный GigaCowork. Название уже намекает читателю на добрую половину продуктового питча: нейронка должна не болтать с вами в чатике, а получать задачи, работать с файлами и сервисами и приносить результат. Как дела с остальным помимо названия, я и решил проверить.

TLDR: даже с сильной опенсорсной моделью под капотом по зрелости GigaCowork пока ощутимо так отстаёт от Claude Cowork — нет управления браузером, а память не расшаривается между задачами внутри пространства. При этом разрешения настроены более гранулярно, чем у Claude, а структура «агент + навык + команда» как-то почестнее раскладывает работу цифрового сотрудника, чем один универсальный чат. 

Под катом — разбор и сравнение с конкурентом.

Поиск работы в 2026 году на крупнейших агрегаторах вроде hh.ru напоминает прогулку по минному полю без миноискателя. То, что когда-то было удобным инструментом, деградировало в гигантский marketplace для мошенников, траферов и корпоративных паразитов. Вместо оффера мечты обычный работяга получает каскад из фейковых вакансий, психологических тестов для умственно отсталых и откровенного криминала, прикрытого маской «менеджера по обработке заявок».

4–6 августа в Санта-Кларе прошла выставка Flash Memory Summit, на которой был представлен ряд интересных новинок. Контекст 2026 таков, что память и диски пользуются значительным спросом. Поэтому производители вынуждены решать нелегкую задачку: как поместить в серверы больше памяти и дисков и желательно за меньшие деньги. Подробности — под катом.

Всем привет, в этой статье я описал свой взгляд на инфраструктуру, которая помогает:

- доставлять запросы до бекенда и фронтенда при переходе по купленному домену;

- ковыряться на сервере через терминал;

- входить в контейнер через множество действий;

- отлаживать через терминал;

- заново изучать, как сделать мониторинг Docker-приложений;

- брать уже готовые решения, а не писать велосипеды

Я время от времени сталкивался с такими задачами, пока они мне не надоели и я не решил, что заново наступать на те же грабли — это плохо и не нужно.

Исследователи «Лаборатории Касперского» обнаружили новый Android-зловред, уникальной особенностью которого является установка на головное устройство автомобиля. Вредоносное ПО использовало особенности головных устройств производителя DoFun, позволявшие устанавливать произвольные APK-файлы. Целью распространения вредоносного ПО являлось мошенничество с рекламными баннерами и использование автомобильной магнитолы в качестве прокси-сервера. Исследование кода выявило связи с другими атаками, нацеленными, например, на телеприставки под управлением Android.

Расследование началось в июне 2026 года, когда специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новый дроппер JarService. Зловред устанавливался как обычное пользовательское приложение и никак не маскировался под легитимное ПО. Точнее, у него полностью отсутствовал интерфейс, что указывало на возможность установки без ведома пользователя. Дроппер расшифровывает данные и запускает следующий этап атаки — вредоносный загрузчик. Он, в свою очередь, отправляет информацию на командный сервер злоумышленников, скачивает оттуда и запускает финальную полезную нагрузку — кликер на рекламные баннеры и реверс-прокси.

В твиттере уже несколько дней не утихают споры по поводу Omarchy — Linux дистрибутива от создателя фреймворка Ruby on Rails. Дистрибутив недавно получил крупное обновление 4.0 Quattro, но не оно стало причиной дискуссий. Создатель основал некоммерческую организацию Omacom Foundation и привлёк 8 миллионов долларов (уже 10) на развитие и поддержку дистрибутива. Проект уже объявил[1][2], что будет спонсировать разработку двух проектов, на которых основан — Hyprland и quickshell чтобы их создатели могли свободно продолжать работу над своими проектами, не думая об источнике финансирования.

Это вызвало споры в сообществе о полезности дистрибутива:

Энтузиасты считают, что дистрибутив создаёт импульс, который приведёт в Linux новых пользователей

Скептики указывают на отсутствие фундаментальной ценности в дистрибутиве (Arch Linux с предустановленными настройками и приложениями) и наличие уязвимостей.

Так кто же из них прав? Сначала приведу короткую информацию о дистрибутиве, аргументы обеих сторон, которые видел, и в конце приведу своё мнение по поводу полезности дистрибутива для сообщества. Сразу скажу - я не пробовал Omarchy, но настольным Linux пользуюсь больше 10 лет и вопросы, поднимаемые в этой дискуссии, не специфичны для дистрибутива, просто он спровоцировал новый виток их обсуждения.

В 1950-х годах в кафетерии Лос‑Аламосской лаборатории собрались ученые — отцы‑основатели атомного проекта, который уже успел в прямом смысле прогреметь на весь мир.

Среди собравшихся, особое внимание привлекает проводящий быстрые расчеты на салфетках Энрико Ферми. Он очень увлечен этим делом, на которое его побудила безобидная карикатура из журнала «The New Yorker», — на ней изображены инопланетные летающие тарелки, выгружающие мусорные баки в Нью‑Йорке.

Он заканчивает напряженный подсчет странной фразой: «But where is everybody?» («Но где же все?»)

tl;dr;

tree-sitter -> выделение структурных фрагментов -> эмбеддинги -> кластеризация -> вот и дубли. Точнее, кандидаты.

Одной из неприятнейших проблем ИИ-first разработки является, как, думаю, многие уже убедились, способность нейросетей к дублированию кода/инвариантов/политик/и прочего в огромном количестве. Да, можно строить медленно и верно прекрасную архитектуру будущего, использовать линтеры и прочие инструменты, которые после генерации пары десятков тысяч строк в сутки оказываются малополезными. Большие модели видят дублирование, но, как показала практика, жалкие доли.

Кто заходил в X и стал соответствующей ЦА, наверняка заметил, какое количество опенсорса генерится в наносекунду. В общем, я из этого потока выцепил slopo.

Автор додумался разбить код на структурные фрагменты и, векторизовав их, кластеризовать, не знаю, есть ли подобное в ваших любимых курсорах, но кмк это problem solver

У таксистов и водителей скорой помощи вероятность смерти от болезни Альцгеймера ниже, чем у представителей практически любой другой профессии. Таков был неожиданный результат исследования 2024 года, в ходе которого были проанализированы свидетельства о смерти почти 9 миллионов человек в США.

Эти выводы заставили меня задуматься, ведь эти две профессии, как и моя собственная работа, опираются на одно и то же: карты.

Я более двух десятилетий провожу, вглядываясь в карты. Не в бумажные карты на стене, а в цифровые с множеством слоёв: границы зон затопления, наложенные на кварталы переписи, зоны повышенной аварийности, нанесённые на геометрию дорог, и спутниковые данные об осадках, сшитые по речным бассейнам. Большая часть моей работы в качестве инженера‑строителя и инженера‑эколога выполняется с помощью ГИС — то есть геоинформационных систем. Инженеры, такие как я, одновременно удерживают в голове несколько пространственных взаимосвязей, анализируя расположение объектов относительно друг друга в масштабах от городского квартала до целого водосборного бассейна.

Я всегда считал, что пространственное мышление, основанное на работе со слоями карт, носит исключительно профессиональный характер. Но то исследование, посвящённое водителям такси и машины скорой помощи, заставило меня задуматься: а не приносит ли вся эта умственная работа пользу мозгу?

За последние несколько лет часть привычных инструментов разработки стала для российских компаний ограничена или недоступна: возникли сложности с закупкой лицензий, обновлениями и официальной поддержкой. При этом разработчикам по-прежнему нужны знакомые инструменты: навигация по коду, рефакторинг, работа с фреймворками, базами данных и другими компонентами привычной IDE.

27 августа в 11:00 покажем OpenIDE Pro вживую: от разработки на Java и Spring до работы с базами данных и AI-агентами прямо в IDE.