Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Когда мы говорим «искусственный интеллект», большинство представляет что-то централизованное: огромный суперкомпьютер, один большой мозг, систему, которая знает всё. Но многие современные интеллектуальные системы устроены совсем иначе – у них нет ни центра, ни главного мозга, ни единого управляющего, и при этом они умеют принимать решения, координироваться, обучаться и адаптироваться. Такие системы называются мультиагентными. Они оказались настолько мощными, что мы уже строим на них умные города и производства, а также логистические сети.

Однажды я услышала фразу: «Мы пока не можем, жуя резинку, решить уравнение». Решить уравнение во время жевания я не смогла, поэтому решила найти уравнение самой жвачки — превратила звук в числа и разложила его на частоты с помощью Python и преобразования Фурье.

Продолжение «Манифеста созидателя» и «Лицензии на агентство»

Если внимательно читать новости про нашу айтишечку, появляется лёгкое ощущение, что ты окунулся в новую версию письма с Канатчиковой дачи. Дорогая передача, во субботу, чуть не плача.
Это выглядит как апокалипсис в одном отдельно взятом тазике. И это так.

Простой туториал, о том как начать работу с $mol. Приятная новость для фронтендеров - настраивать придется по минимуму, обещаю

Мы живём в уникальный момент истории — впервые за несколько миллионов лет эволюции на планете появился не просто новый инструмент, а новый тип интеллекта, который не ограничен биологическим носителем. Искусственный интеллект перестал быть лабораторным экспериментом и стал частью повседневной реальности: он пишет код, ставит диагнозы, проектирует здания, ведёт переговоры, создаёт искусство. Но самое важное — он делает это всё лучше с каждым месяцем. Вопрос уже не в том, заменит ли ИИ человека, а в том, как именно изменится мир, когда интеллект перестанет быть исключительно человеческим атрибутом.

TL;DR: Привет, Хабр. С 2 по 12 мая я в режиме нон-стоп писал Doday — кросс-платформенный todo: web, Telegram Mini App, чат-бот. Получилось 317 коммитов, ~40 000 строк кода, 633 теста, 38 модулей в app/. Стек — FastAPI + HTMX + Alpine.js + Tailwind, без единой строчки React. Писал в паре с Claude Code, и не скрываю этого — расскажу как именно и какая часть кода реально моя голова, а какая — клавиатура. Грабли, цифры, ссылки внутри.

Мне всегда было интересно, что там во всех этих 2000+ вакансиях, которые мне выдает hh.ru, когда я туда захожу? Самому хватало терпения просмотреть 20-30, ну от силы 40 вакансий. Понятно, что можно перелететь в конец (или любую страницу) пэйджинга и там глянуть часть вакансий, но это не дает всей картины в целом, а это важно.

А что если перепоручить задачу (ну хоть какую-то её часть) ai-агенту?

Недавно мы в Beeline Cloud делали подборку руководств и обучающих материалов по теме эмбеддингов. Сегодня решили поговорить о распространенном подходе к семантическому поиску на основе косинусного расстояния, а также альтернативных методах. Заодно посмотрим на несколько любопытных проектов, использующих векторные представления на практике — среди них сервис, позволяющий сравнить свои технологические предпочтения с интересами разработчиков вроде Линуса Торвальдса.

Почему один из самых требовательных тестов ИИ уже, похоже, пройден

Тест Лавлейс предложили в 2001 году, чтобы закрыть слабые места более известного теста Тьюринга. Названный в честь Ады Лавлейс - одной из первых программисток, которая сомневалась в творческих способностях машин, - он быстро стал считаться одним из самых жёстких критериев машинного интеллекта. Часто его воспринимают не просто как сложный, а как принципиально непроходимый для ИИ.

Ещё вчера рекрутеры сами стучались в LinkedIn, джуны выбирали между тремя офферами, а «войти в IT» звучало как план на жизнь. С 2022 по середину 2026 более 824 000 человек в IT потеряли работу (Layoffs.fyi).

Звучит как конец. Но если посмотреть на последние 26 лет, это уже третий «конец».

Если вы когда-нибудь сидели в баре и пытались вычленить из общего гула голос конкретного человека, вы знаете, что такое эффект коктейльной вечеринки. Для людей с нарушениями слуха это ежедневный барьер, ведь слуховые аппараты усиливают звук, но не определяют, кого именно нужно слышать. 

Раньше решения этой проблемы не было, но в мае 2026 года в Nature Neuroscience вышла работа, в которой специалисты доказали, что слуховой аппарат может в реальном времени усиливать голос того, на кого падает внимание. О том, как ученые пришли к этому, при чем тут хорьки и что это может дать тем, у кого отличный слух, — под катом. 

Годами многие японские игры оставались без перевода, имея при этом культовый статус. Часть игр всё же получает перевод — хотя такие релизы правильнее было бы называть «адаптациями». Но есть ещё много таких игр, о которых вы знать не знали, — а они классные и необычные. О том, почему не все японские игры добираются до Запада и почему фанатские локализации малоизвестных игр важны, хотелось бы рассказать в этом материале.

Продолжение статьи про ИИ в реальном мире — по просьбам из комментариев.

Как устроено железо: из чего собран робот, почему компас врёт, дальномер ведёт под шкафы, а пистолет съел неделю вместо дня. Не туториал, а разбор граблей.

Пол-года мой личный ИИ-агент “Паспарту” жил на OpenClaw. Я переехал на опенсорсный self-hosted Hermes — и собрал пятнадцать граблей, чтобы Вы их обошли. Честный разбор переезда + пошаговый гайд, по которому повторите за пару часов.

Если ваш проект перерос стадию “просто собрать” и теперь требует бесперебойной работы в проде, простого пайплайна больше недостаточно. Главная боль — как исключить downtime и иметь возможность мгновенного отката? В третьей части цикла разбираемся с GitLab Container Registry.

Мы настроим хранение версий Docker-образов, разберем подводные камни Docker in Docker (dind) и SELinux, а также автоматизируем тестирование перед выкатом. Наконец простейший скрипт для запуска контейнера на production-сервере из вашего приватного Gitlab Registry.

Что, если бы сканируемый код не был обязан выглядеть как набор квадратов и полосок? Что, если он выглядел бы как залитый дождём ночной город — и при этом всё равно безошибочно считывался?

Это NoiR Code. Он кодирует текст в изображение, которое читается как чёрно-белый нуар-кадр: полутоновый силуэт города, луна, штрихованные тени. Наводишь камеру в специальном приложении или веб-сервисе, созданном для поддержки этого формата, и получаешь своё сообщение обратно. Попробовать можно здесь: noir-code.suncake.xyz

Личный кейс из телекома: как мы сопоставляли биллинг, 1С, адреса, услуги и партнерскую платформу, чтобы найти, где нарушается синхронизация.

Когда говорят про DWH, чаще всего обсуждают управленческую отчетность, BI-дашборды, витрины данных и красивые графики для руководителей.

Но моя боль была в другом, и сейчас я знаю, что ценность DWH неизмеримо больше: он помогает не просто смотреть на бизнес сверху, а находить конкретные операционные ошибки, которые годами живут внутри сложной ИТ-инфраструктуры.

О том как информационная безопасность влияет на архитектуру.

Идеальная архитектура часто умирает в тот момент, когда сталкивается с первым серьезным требованием информационной безопасности. В этот же момент умирает и сама безопасность, превращаясь в "бумажную" надстройку, которую проектная команда будет саботировать при любой возможности. Итогом этого столкновения становится "безопасный труп" — система, которая теоретически защищена от всего на свете, но практически не способна эволюционировать, масштабироваться и приносить деньги бизнесу.

Проблема не в жесткости регуляторов, а в системном сбое: мы привыкли воспринимать информационную безопасность как внешний фильтр, а не как фундаментальное свойство дизайна. В результате архитектор проектирует "воздушные замки", а ИБ-специалист строит вокруг них бетонные стены. Мы заигрались и забыли, что мы — это лишь сервис для обеспечения работы продукта.

Nano Banana 2 мощный ИИ для генерации красочных изображений и реалистичных фотографий. Разбираем алгоритмы работы нейросети, принципы составления запросов и делимся 45 готовыми промптами и идеями для ваших проектов.

Представьте: вы сидите перед ChatGPT. Вам нужно решить сложную математическую задачу или рассчитать налоги. Что вы напишете в промпте? Наверняка что-то вроде: «Действуй как профессиональный аналитик, решай пошагово, используй строгую логику…» И это кажется единственно верным подходом. Мы привыкли думать, что языковые модели — это цифровые калькуляторы, которым для успеха жизненно необходим четкий алгоритм.

А теперь представьте другое. Вместо стройного контекста вы отправляете ИИ это: «Ты — хранитель старого маяка, смотрящий на ртутное море» или «Ты — ткач древних гобеленов». Никаких формул. Никаких «пошагово». Звучит как бред сумасшедшего? Абсолютно.

Но происходит невероятное: получив эту бессмысленную фэнтези-ролевку, нейросеть вдруг начинает выдавать более точные и качественные результаты, чем с самой безупречной логической инструкцией.

Свежее исследование «Spurious Prompts» наносит сокрушительный удар по нашим представлениям о промпт-инжиниринге, вводя в обиход “подложные промпты”.