Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Интерфейс хабра позволяет видеть количество плюсов и минусов только для своих статей. А в чужих статьях и комментариях вы видите только итоговый рейтинг.

В этой статье расскажу секретный способ видеть количество плюсов и минусов в любых статьях и комментариях на Хабре.

Контекст, контейнеры, компоненты, интерфейсы и потоки: как описать архитектуру приложения в YAML, C# или JSON, а затем по запросу получать C4-, статические и sequence-диаграммы нужного уровня детализации.

В августе 2026 года было запущено в продажу второе издание книги «Искусство схемотехники: сборник X-глав». Благодаря выложенным в открытый доступ ознакомительным материалам от издательства «Cambridge University Press», я имею честь Вам представить этот небольшой обзор. Издательство очень постаралось и предоставило читателям рекламную надпись на задней обложке, страничку с отзывами, предисловия к первому и второму изданиям. Это будет любительский перевод! Но как показывает практика, он гораздо лучше, чем от отечественных издательств. «Се ля ви!». От себя я еще оживил всё это фотографиями.

Данный текст является переводом эссе Элиезера Юдковски «Cat-Belling Problems», опубликованного по результатам его дебатов с Джеффри Ирвингом, прошедших 3-7 августа на международной конференции ILIAD-2026, посвященной теоретическим и математическим проблемам безопасности и контроля искусственного интеллекта.

Почему люди, понимающие технологию лучше остальных, не прекращают работу над созданием ИИ? Преувеличивают угрозу ради инвестиций? Верят, что именно их компания создаст безопасный ИИ? Или, может, искренне обеспокоенным участникам выгоднее продолжать гонку?

Кейс внедрения корпоративного ИИ в производственную компанию. 1,5 месяцев. Нужно будет делать ещё замер спустя 1-2 месяца, цифры должны выглядеть ещё лучше.

Содержание статьи

1. ИТ в настоящее время.

2. Знакомство с задачей № 3.

3. Предварительные результаты выполнения задачи № 3 участниками.

4. Модель, разработанная командой процессного аналитика.

5. Проведение анализа результата выполнения задачи № 3 участниками.

1. ИТ в настоящее время.

Развитие информационных технологий в настоящее время предоставляет возможности для создания ИТ-продуктов не только ИТ-специалистами, но и людям, которые таковыми не являются. Можно предположить, что конечный ИТ-продукт у ИТ-специалистов и у не ИТ-специалистов будет отличаться.

Чем же могут отличаться ИТ-продукты, созданные ИТ-специалистами, от ИТ-продуктов, созданных не ИТ-специалистов, и как последние могут это сделать?

Будучи процессным аналитиком и консультантом по управлению, решил не практике это проверить путем участия в хакатоне 2026, проводимом под эгидой Московского правительства. Наша команда состояла из двух человек: процессного аналитика и молодого специалиста, специализирующегося на машинном обучении.

Конечно, соревноваться в программировании с ИТ-специалистами никоим образом не собирались, так как мы обладаем знаниями в разных сферах. Однако возможность создать ИТ-продукт, по крайней мере прототип модели, возможно, если использовать потенциал какого-либо ИИ-агента, которые можно найти в интернете свободно и которые предоставляются бесплатно. Хочется заметить, что ИТ-специалисты также их используют, чтобы ускорить разработку ИТ-продукта.

2.  Знакомство с задачей № 3.

Итак, сначала из списка выбрали задачу № 3, которая называется «Интеллектуальный сервис планирования рабочих маршрутов для инженеров с учетом временных окон и сложности проводимых работ».

Современные игры — это не только геймплей, но и десятки сложных систем: прогрессия, экономика, Battle Pass, магазин и социальные функции. UI и UX в них стали глобальными точками входа игроков в эту экосистему. В связи с этим изменились и задачи UI/UX-дизайнеров — визуальная часть интерфейса стала лишь одним из этапов их выполнения.

О том, что теперь составляет широкий скоуп задач UI/UX-дизайнеров в разработке игр, мы и расскажем в этой статье. Ну и без практики не обойдёмся — разберём задачи, которые стоят перед дизайнерами, необходимые компетенции и реальные кейсы из разработки.

Zigbee — это популярный беспроводной протокол для умного дома, который по умолчанию шифрует сетевой трафик. Шифрование защищает содержимое пакетов, но не метаданные: длину пакетов, межпакетные интервалы, периодичность служебных отчётов и шаблоны событий. Каждое устройство имеет уникальные fingerprints, заданные производителем для экономии батареи. Пассивный перехват радиосигнала позволяет злоумышленнику по этим признакам определить тип устройства, производителя, время активности в доме и даже события без расшифровки — точность идентификации по данным реальных стендов достигает 94–99% для известных моделей.

Со времен древности человек смотрел на птиц, с легкостью покоряющих небеса, с восхищением и завистью. Поэты воспевали пернатых летунов в своих стихах, художники пытались передать грацию и силу птиц, а пытливые умы пытались ответить на вопрос — как и почему птицы могут летать? Научный взгляд на полет птиц хоть и не позволил нам самим летать в буквальном смысле, но ознаменовал создание устройств, способных на это. С развитием технологий и научных методик мы получили возможность более детального рассматривать полет птиц и все его аспекты не только с точки зрения орнитологии, но и метеорологии, навигации, аэродинамики, биомеханики и даже бионики. Ученые из Лундского университета (Лунд, Швеция) провели исследование полета обыкновенного козодоя, в ходе которого установили крайне необычные его особенности. Что необычного в технике полета козодоя, и как это может быть использовано в авиации робототехнике? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

RAG используют там, где ответ должен опираться на внутренние знания компании: ассистенты по регламентам и политикам, сервисы поддержки сотрудников и клиентов, поиск по файловым ресурсам, справочные системы по договорам и технической документации.

Поэтому большинство компаний уже дали ИИ доступ к внутренним документам и базам знаний. Корпоративную базу знаний подключают к ИИ-ассистенту быстро: выгрузили базу знаний компании, построили индекс, получили чат, который отвечает по регламентам. Вместе с этим в индекс попадают персональные данные, документы с ограниченным доступом, конфиденциальная информация. Векторное хранилище не знает, кому что показывать: оно возвращает то, что ближе по смыслу.

Для безопасности из этого следует важное: каждый документ в индексе становится частью запроса к модели, а значит, защищать нужно не только модель, но и всё, что в неё «подкладывается».

RAG добавляет четыре риска, которых нет у обычного обращения к модели: отравление базы, обход прав, выкачивание и выдумывание. Фильтр промптов на входе и выходе эти риски не закрывает: проблема живёт в данных и в хранилище, а не в тексте вопроса.

Защита строится вокруг трёх точек: что попадает в индекс, что достаётся из индекса и на чём построен ответ.

Я тут посмотрел на свои заметки и понял, что они как каша из терминов. А как бы я объяснил это своей бабушке? Вот, к примеру, векторные мультики на JavaScript / HTML, которые нейронки сейчас делают со скоростью 1 к 30 (за полчаса - минута анимации) и копеечной стоимостью. Как бы я объяснил, почему у меня радости полные штаны?

Привет, бабушка, я тут научился делать мультики на нейронке. Нееет, это не те, как кино со Штирлицем и котиками, которые разговаривают и ходят на задних лапах. Там специальные нейронки, они круто рисуют, но стоят дорого, понимаешь? Разориться можно, чтобы самому рисовать.

А тут я открываю и на своем компьютере набираю - сделай мне мультик как для детей. Не реалистичный, да, рисованный. Но делает она это очень дешево - вот я вчера делал минутные ролики на Claude Opus 5.5, а потом на ChatGPT Sol 6.1 - вышло копейки, по полчаса работы. Недельный лимит не потрачен практически, у Opus максимум 10 процентов ушло.

Вот пример - Котенок Фырфыр - не путать с котенком по имени Гав.

Сегодня была на конференции Маркетинг по-русски. Там учили как просто сделать 5* и что для этого совсем ничего не надо уметь.

Привет! Меня зовут Маша, я Senior Product Manager и разбираю только те продукты, над которыми сама хотела бы поработать, так как ими пользуюсь, люблю и вижу, где есть потенциал роста. Мне драйвово искать для них решения, которые выводят продукт на новый уровень не только по деньгам, но и по UX и любви пользователей. Мои разборы: Авито, я не хочу вашу доставку. Что нужно сделать, чтобы я её захотела? и 8% рынка колонок и 15 способов сказать «не знаю»: как VK заменила развитие Маруси юмором.

В этой статье расскажу как сейчас происходит работа с отзывами на Я.Картах.

Представьте SOC, где языковая модель разбирает каждое сработавшее правило. В идеальных условиях она верно обрабатывает около 60% событий второй линии. Оставшиеся 40% — ложные срабатывания и пропуски, и автоматически реагировать на такой выход нельзя. Команда Александра Кельчина, CTO и CISO Medici Lab, пришла к этой цифре на собственных экспериментах. Потом они перестроили SIEM так, что модель на 9 миллиардов параметров стала давать 96–97% хороших ответов, а вся система держала 150 хостов на двух ядрах CPU.

Видели таких опытных механиков, которые по скрипу, стуку, в общем, по одному звуку могут определить неисправность машины? Но если такого уникального специалиста у вас нет, в дело идут ИИ и телематика. Правда, слушать сегодня будем не машины, а конвейер на горнодобывающем предприятии. Моя любимая рубрика – нестандартная телематика.

Я уже размышлял, сможет ли ИИ заменить инженеров. А теперь предлагаю посмотреть, какую работу он уже берет на себя и что из этого получается на практике. Меня особенно интересуют tслучаи, когда результат работы ИИ-агента можно проверить на реальной детали: измерить коробление после литья, испытать прочность, сравнить температуру под нагрузкой. Или просто посчитать, сколько времени заняла подготовка производства и сколько инженерных часов удалось сэкономить.

Рассмотрим десять примеров из публикаций за август–октябрь 2026 года. Здесь есть обработка металла, литье пластика, 3D-печать, проверка батареи и охлаждения электроники. Уровень готовности разный: где-то деталь уже изготовили, где-то напечатали и испытали образцы, а где-то пока показали расчетный эксперимент. Но по этим примерам уже хорошо видно, какую инженерную работу начинают брать на себя агенты. Картинки сгенерированы ИИ на основании каждой темы, чтобы немнго разрабавить текст статьи.

1. Limitless / Blue Origin — агент дописывает программу обработки Inconel

В последнее время наблюдается интересная тенденция: на полках книжных магазинов появляется все больше и больше технических и научно-популярных изданий китайских авторов. Причин тому несколько: во-первых, западные правообладатели не слишком охотно лицензируют свои книги на русский язык, а во-вторых… Впрочем, об этом мы подробнее поговорим чуть позже, а пока отметим, что издательство «БХВ» недавно заключило договор о сотрудничестве с двумя крупными издательствами из Поднебесной. Теперь у нас тоже будут книги китайских авторов! Так в чем же, собственно, основная причина начинающейся экспансии технических писателей из Китая на российский книжный рынок?

Всем привет! Я Алексей Трофимов, .NET-разработчик в компании МУЛЬТИФАКТОР. Попал сюда как раз в тот момент, когда команда заканчивала переход на NATS. В этой статье я расскажу, как устроен NATS и в каких сценариях стоит его выбирать.

От обнаружения к реестру

Новый сервер, неизвестный IP-адрес, дополнительный сетевой интерфейс на рабочем компьютере — инфраструктура меняется быстрее, чем её успевают описывать вручную. Даже аккуратный реестр активов быстро теряет ценность, если данные в нём расходятся с фактическим состоянием сети.

В прошлой статье мы разбирали, зачем нужен единый источник данных об оборудовании, адресах и связях и почему мониторинг, SIEM и ITSM не должны превращаться в независимые конкурирующие реестры. Теперь следующий вопрос: как поддерживать мастер-реестр в актуальном состоянии, когда инфраструктура постоянно меняется?

Автоинвентаризация здесь полезна не как «сканер, который сам всё занесёт в CMDB». Нормальная рабочая схема выглядит иначе: собрать сведения из нескольких источников, определить, к какому активу они относятся, проверить расхождения и только после этого обновить мастер-данные. Именно такой подход заложен в исходном материале: результаты Сонара и плагина виртуализации сначала проходят через промежуточный этап проверки, а затем интегрируются в ОдинХаб.

Это важное разделение. IP-адрес может перейти другому узлу, имя — измениться, виртуальная машина — переехать или быть переименована. Поэтому совпадение по одному признаку нельзя автоматически считать доказательством идентичности объектов. Точно так же открытый TCP-порт или баннер сервиса позволяет сформировать гипотезу, но не подтверждает модель устройства, серийный номер, владельца или его физическое расположение. Официальная документация Nmap прямо описывает service/version detection как механизм определения протокола, приложения, версии, семейства ОС и типа устройства там, где это удаётся определить по ответам сервиса; полнота такой идентификации зависит от того, какую информацию сервис раскрывает.

Сегодня ПО для общепита — это не что-то конкретное: под запросом «программа для общепита» скрываются как минимум три разных класса решений: кассовое ПО, системы автоматизации заведения и полноценные учетные платформы. Из-за такого разнообразия легко купить систему не под свои задачи: кафе — переплатить за ненужные функции, а ресторану — столкнуться с ограничениями. Разбираемся, какие программы для общепита подходят кафе, ресторанам, барам и сетям и как выбрать решение под конкретные процессы.