Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

«9 июня Anthropic выпустила Claude Fable 5 — первую публично доступную модель класса Mythos, той самой, которую в апреле сочли слишком мощной для публики. Релиз впечатляет по бенчмаркам, но чем дольше я его читал, тем сильнее крепло ощущение: модель дороже вдвое, медленнее, тратит лимиты по двойной ставке, а на части запросов сама себя понижает до Opus. Разбираю релиз по фактам и рассуждаю, почему удешевление и ускорение, возможно, важнее, чем очередные проценты на графике способностей.» Одно замечание: тон статьи — умеренно критический к индустрии в целом, не к Anthropic конкретно. Если хочешь сместить акцент (сделать жёстче или, наоборот, нейтральнее) — скажу как поправить. И поскольку это мнение под твоим именем, финальное слово за тобой — перечитай, согласен ли ты с формулировками, прежде чем публиковать.

Статья призвана познакомить читателя с тем, как биологические механизмы могут применяться при разработке искусственных нейронных сетей для создания сильного искусственного интеллекта (AGI).

Привет, Хабр! Не то чтобы сильно планировал, но обстоятельства вынудили в очередной раз вернуться к теме сравнения российских хостингов — решил, что вам мои крупицы информации могут оказаться полезными. 

На рынке сейчас великое множество предложений VPS/VDS, но все они продают примерно одно и то же. Схожие конфигурации, обилие доступных образов ОС, возможность выбора ЦОДа — всё это есть у большинства современных хостингов. А вот стоимость за одинаковые услуги может значительно отличаться.

Под катом я постарался выяснить, насколько разница в цене оправдана на практике. Для этого я протестировал несколько серверов у популярных хостингов (Timeweb, RUVDS, CLO, AEZA, VDSina и Selectel) в средней ценовой категории, с максимально схожими конфигурациями (CPU 2, RAM 4 и SSD / NVMe).

В третьей статье пойдет речь уже о готовом аллокаторе который вполне пригоден для распределения памяти

Ранее уже выкладывал способ, Как починить блокировку легальных сайтов РКН ТСПУ одной строчкой в Chrome - он работает, но не для всех.

Теперь же мы разберем ситуацию, как починить Ваш сайт если Вы Владелец / Администратор, расскажу как к этому пришёл и почему это работает.

Подробная инструкция: как войти в свой аккаунт MAX, если нет доступа к СМС, QR и паролю. Справится даже твоя бабушка.

В стандарте C++20 было представлено множество нововведений, и одним из наиболее крупных и долгожданных в их числе являлись модули. Теперь, когда с тех пор минуло около шести лет, то воодушевление сменилось здоровым цинизмом. Так, авторы сайта Are We Modules Yet прогнозируют, что поддержка модулей во всех библиотеках будет обеспечена к 1 мая 2167 года, а на Reddit не проходит и двух недель, как возникает очередной тред на тему: «Ну что, ими уже можно пользоваться»? (спойлер: нет).

Моя собственная одиссея по работе с модулями началась с того, как я в очередной раз взялся переписывать мою воксельную игру. Насколько же слабо я представлял, во что ввязываюсь.

Сегодня будет минутка саморефлексии. Решил глянуть топ чуваков кто разбирается в нейронках, и там сплошь бывшие SEO. Честно сказать, я не удивился и вот почему. Пока все от мала до велика кричат “нас заменит нейронка”, SEO-специалисты молча парсят выдачу и генерируют тысячи страниц через API языковых моделей. Возникает резонный вопрос: почему именно SEO так накинулись на нейросети и разбираются в них лучше многих других профессий?

Ответ скрыт в самой специфике работы с поисковыми системами. Мы годами учились понимать машинную логику. Алгоритмы стали нашими постоянными спутниками задолго до публичного релиза ChatGPT.

Занимаюсь проектом, на модуле ESP32 не хватило выводов! Не особо хотелось применять расширители портов на PCF8574 и ей подобные, в связи с чем пришлось городить костыль..

DevKit v1 на базе ESP-WROOM-32, на своих выводах (pins) имеет GPIO сконфигурированные только под цифровой вход, т.е. Input! Но ни как Input/Output. Это порты: GPIO34, GPIO35, GPIO36 и GPIO39.

Клиент пишет в Алиса AI: «Порекомендуй толкового дизайнера упаковки в Москве с опытом от 3 лет и бюджетом до 100 тысяч рублей». Нейросеть генерирует таблицу из трех агентств, указывает их сильные стороны и дает прямые ссылки. Вашего бренда в этом списке нет. Вы теряете деньги прямо сейчас, пока спите.

Поисковая выдача фундаментально изменилась. Люди все реже кликают по синим ссылкам. Они задают вопросы ИИ и получают готовый синтезированный ответ. Чтобы попасть в этот ответ, необходимо внедрять GEO (Generative Engine Optimization – оптимизация под генеративные ИИ-системы). В отличие от классического SEO, здесь мы боремся не за первую строчку выдачи, а за цитирование и прямую рекомендацию алгоритмом.

ИИ доверяет фактам, авторитетности и структурированным данным. В моей практике владельцы бизнеса часто удивляются: сайт висит в топе Яндекса, но Perplexity или Алиса AI его просто не видят. Причина кроется в механике работы нейросетей.

За последние несколько лет AI у меня, как и у многих моих коллег, стал одним из основных рабочих инструментов. И речь не только о том, чтобы иногда задать пару вопросов ChatGPT. AI инструменты сегодня способы приносить пользу продакт менеджеру и команде на каждом этапе жизненного цикла продукта — от появления идеи до его релиза в продакшн.

Недавно я завершила исследование, в рамках которого сравнивались два проекта по разработке продукта в сфере кибербезопасности. Один проект создавался без использования AI, второй — с активным использованием AI-инструментов на протяжении всего жизненного цикла продукта. Результат был следующий: суммарные трудозатраты (а, как следствие, и бюджет проекта) по второму проекту по сравнению с первым снизились на 36%.

Самый интересный вывод, который я сделала для себя из этого исследования - AI все еще не способен заменить специалистов полностью, но он позволяет усиливать команду, ускорять процесс получения результата, заставляет команду взаимодействовать по-другому.

Где именно AI может быть полезен в работе продакта сегодня?

Этап 1. Проверка гипотез и исследование рынка

Работа над любым продуктом начинается с формулирования гипотез. Раньше значительная часть моего рабочего времени уходила на изучение рынка, поиск нужной информации, анализ конкурентов, чтение обзоров, отзывов пользователей и аналитических материалов. Сейчас первую итерацию исследования мне помогают делать AI-инструменты: ChatGPT и Claude.

Обычно я прошу AI собрать информацию по рынку, выделить основные тренды, сравнить конкурентов, найти сильные и слабые стороны существующих решений. Важно понимать, что я не принимаю решения исключительно основываясь на ответах, полученных от AI. Но вместо нескольких часов поиска информации я получаю хорошую отправную точку за несколько минут. Особенно это полезно, когда необходимо быстро разобраться в новой предметной области.

Производственная компания с 5 филиалами и более чем 180 пользователями столкнулась с серьезными проблемами производительности 1С ERP: проведение документов занимало до 6 минут, возникали блокировки SQL, зависания терминальных сессий и риски остановки бизнеса из-за устаревшей инфраструктуры.

После аудита была выполнена шестинедельная миграция без остановки работы компании: развернута новая серверная площадка, перенесены 14 серверов, переработана архитектура 1С с разделением ролей, внедрены мониторинг, отказоустойчивый кластер, отдельный контур для фоновых заданий и многоуровневая система резервного копирования.

А детали кейса можно прочитать в статье))

Привет! Меня зовут Дарья Воронкина. Я строила и руководила командой DataHub в медтех-компании OneCell (цифровая патология — ИИ ищет опухоли и метастазы на гистологических стеклах), а сейчас консультирую компании по переходу в AI-native режим.

Расскажу, как примерно за месяц я перевела свою команду с ручных промптов на систему агентов, которая ведет операционку сама. Получилось быстро во многом потому, что за плечами годы ML-инженерии и роль лида — я уже привыкла мыслить системами, данными и процессами, оставалось переложить это на агентов. Дальше — что получилось, что сломалось и какие выводы я унесла. Будет полезно тем, кто уже собирает агентов и хочет довести их до прода.

Многие ML‑инженеры знают, что нужно использовать CrossEntropyLoss, log_softmax и logsumexp. Гораздо меньше людей могут объяснить, что именно они спасают и почему без них обучение модели периодически превращается в генератор nan. Именно об этом и поговорим.

В августе 2025 года TypeScript впервые возглавил рейтинг GitHub по числу активных контрибьюторов, обойдя Python и JavaScript. Изменился подход к написанию кода: типы стали машиночитаемыми контрактами, фреймворки сделали TS вариантом по умолчанию, а ИИ-инструменты используют типы как ограничения. Разбираемся, какие цифры подтверждают тренд, где он создаёт издержки и как выбирать стек в 2026 году с учётом изменений рынка.

Опубликован выпуск мультимедийной библиотеки LDL 0.2 (Little DirectMedia Layer). Она позволяет создавать графические приложения, способные работать как на современных, так и на устаревших системах.

• Windows: 95 и новее;
• macOS / OS X: 10.6 и новее;
• Linux: дистрибутивы с ядром 2.0+;
• FreeBSD: 3.0+.

• Язык программирования: Си;
• Лицензия: LGPL 3.0;
• Графика: Простой кроссплатформенный API, поддержка OpenGL 1.0–4.6;
• Ввод: Управление окнами и обработка событий с устройств ввода.

( читать дальше... )

 c, c++, ldl, от автора

Это третья глава серии про AI Innovation Lab — исследовательскую площадку, где я строю AI-augmented SOC: систему из шести AI агентов, которая следит за корпоративной инфраструктурой, расследует инциденты и предлагает действия.

В этой главе я подключил к платформе внешнюю разведку угроз — и во время первого же теста AI уверенно предложил отключить операционный аккаунт, через который работает сама система защиты. Аргументация выглядела профессионально. Rule ID, MITRE-техники, количество алертов. Я почти согласился.

История не про баг. История про то, почему уверенный AI опаснее неуверенного — и как с этим жить.

Так уж повелось, что в Positive Labs исследованиями одноплатных платформ чаще всего занимаюсь я. Задачи при этом бывают разными: где-то нужно включить Secure Boot или Encrypted Boot, где-то — наоборот, проверить устойчивость этих механизмов к атакам.

Поводом для этой статьи стала обнаруженная уязвимость в чипе Ky X1 – сердце одноплатника Orange Pi RV2, вышедшего в 2025 году. Уязвимость по праву можно назвать учебной – она простая, а процесс её поиска и эксплуатации – прямолинейный, без сложных трюков и неожиданных поворотов. На её примере разберём, как в подобных устройствах реализуются механизмы доверенной загрузки, где именно возникают слабые места и каким образом подобные ошибки могут быть обнаружены и проэксплуатированы.

Каждый раз, когда нужно перекинуть файл, код или ссылку с ПК на телефон (или другу в той же Wi‑Fi сети), начинается классическая возня. Либо гоняешь через «Избранное» в мессенджерах (где режется качество и файлы вечно висят в облаке), либо поднимаешь локальные веб‑серверы через консоль. Мне это надоело, и я решил написать свою утилиту — FlashStash.

Основная идея: софт должен запускаться в один клик, работать без интернета внутри локалки, иметь всеядный предпросмотр файлов прямо в браузере и не требовать от пользователя установки Питона или настройки окружения.

После нескольких итераций проект дорос до версии 1.6, и я хочу поделиться тем, как устроена утилита изнутри и с какими техническими проблемами пришлось столкнуться.

В наше время продвинутых информационных технологий уже никого не удивишь ни дипфейками, ни искусственным интеллектом. ИИ есть почти у каждого в виде бота или приложения. С ним советуются, ему отправляют поисковые запросы, с ним ведут задушевные беседы.

Являясь убежденным сторонником информационной гигиены, я в свое время прошел мимо Инсты, Фейсбука и прочих популярных соцсетей. Мне незачем было сообщать миру, что у меня на завтрак и какой ботинок я сегодня надел (да и Товарища Майора ни к чему перегружать лишней информацией). Я читал то, что мне было необходимо, но нигде не регистрировался. Сеть обо мне не знает — меня для нее как бы нет. «Вот и эта напасть пройдет мимо», — думал я.

А потом основная работа как‑то закончилась, а свободное время, наоборот, появилось. И вдруг выяснилось, что я давно хочу кому‑то что‑то сказать, а точнее — написать. Руки легли на клаву (в смысле, на клавиатуру), и понеслась: рассказ, другой, эссе… Но так — для себя, в стол…