Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В предыдущих статьях я уже подробно описывал, как GPT-5.2 и Anthropic Sonnet справляются с задачами прикладного уровня.

В этой статье — Kimi K2.5 с reasoning’ом.

Важно сразу обозначить:
эксперименты те же самые.
Методология не менялась вообще.
Менялась только модель.

Объемы информации растут так быстро, что может показаться: справиться с ними способны только самые новые технологии. Облачные сервисы, твердотельные накопители и масштабные дисковые массивы действительно стали основой современной ИТ-инфраструктуры. Но в реальных системах по-прежнему используется и другая технология — магнитная лента. 

Стандарт LTO не застыл в прошлом: он последовательно развивается, увеличивая емкость носителей, надежность хранения и набор доступных функций. В конце 2025 года консорциум LTO объявил о расширении возможностей поколения LTO-10 до 40 ТБ без сжатия, а в первом квартале 2026 года начались поставки соответствующих картриджей. Давайте разберемся, как устроены современные ленточные системы, какие технические изменения принесло новое поколение и почему лента остается востребованной.

Налог на добавленную стоимость не был экономическим прорывом. Его придумали задолго до запуска, и все понимали, как он должен работать. Проблема была в другом: такой налог слишком рискованно сразу выкатывать в большую экономику из-за возможных ошибок и потерь для бюджета.

Франция решила эту проблему красиво. Сначала — MVP, потом — всё остальное. Идеологом такого подхода стал Морис Лоре, который понимал: правильный налог проваливается так же легко, как неправильный, если его внедрять без «тестового контура».

Тестовым контуром стал Кот-д’Ивуар. Решение приняли не случайно. В худшем случае это была бы локальная неудача. В лучшем — готовый налог, который можно было бы спокойно переносить во Францию.

Шалость удалась.

Несмотря на то, что IBM PC можно было приобрести в одном из двух вариантов, более дешевый не имеет смысла из-за серьезных ограничений по носителям(только кассеты) и возможностям BASIC (только текстовый режим без возможности работы с цветом). Для работы же с версией BASIC на дискете требовалась конфигурация на 48КБ из которых 32КБ забирала система при загрузке PC DOS с дискеты. Также ревизия 1981 года была ограничена 64кб памяти, а вариант на 256кб появился только в следующем году. Это, к слову, в некоторой мере объясняет большую редкость софта под IBM PC на кассетах будь то любительский или коммерческий (строго говоря, он редок и для TRS-80 c Apple II, но хотя бы для последнего известно некоторое количество игр в таком формате). Потому практически все ранние игры для IBM PC рассчитаны под конфиг с 48КБ базовой памяти. Дополнительные 16КБ кажутся относительно дешевыми при таких условиях, мышей еще не было (первая для IBM PC будет только в 1983 году), а джойстик можно будет приобрести потом (к этому времени оные формата Atari VCS/2600 - стик с одной кнопкой - стали стандартом и был доступен вариант известных под термином пэдл (paddle) для подобий Pong и Breakout).

Привет, Хабр.

Хотим вам рассказать об одной из первых наших новинок 2026 года, которую с тем же успехом можно считать и вторым изданием, и переизданием отлично зарекомендовавшей себя книги о микросервисах. Речь под катом пойдёт о книге Юлии Поповой «Go: разработка приложений в микросервисной архитектуре с нуля».

И даже до выхода у этой книги уже есть история.

FreeRDP — реализация протокола удаленного рабочего стола с открытым исходным кодом (RDP) для взаимодействия с другими компьютерами по сети. С версии 3.22 происходит «полная перестройка» клиентского интерфейса на SDL3.

( читать дальше... )

 opensource, rdp, remote access

Привет, Хабр.

Любой разработчик знает: если действие нужно повторить больше двух раз — его надо автоматизировать. Мы настраиваем пайплайны для деплоя, пишем автотесты, используем линтеры.

Но когда дело доходит до поиска работы, мы превращаемся в биороботов.

Заходим на hh. Вбиваем фильтры. Читаем описание (которое на 90% копипаста). Пишем сопроводительное (которое никто не читает). Жмем кнопку. Повторить 100 раз.

Меня хватило на два дня. Потом я понял, что трачу часы на работу, которую должен делать скрипт.

Попытка №1: Тупой парсер (Python + Requests)

Сначала я решил задачу в лоб. Написал воркер, который:

Всем привет! Этот пост нацелен на тебя, мой дорогой читатель. На тебя, кто делает современный web/app в России. Пока весь мир обсуждает новые фичи Next.js и AI-кодинг, такие как мы в России осваивают искусство выживания в условиях “чебурнета”

Затребовали у меня намедни справку об убытках из-за блокировок. И вот я взял и посчитал. Ниже приведен расчет ежедневных потерь на одно рабочее место для типовой российской компании.

Блокировки обходятся бизнесу не менее 1 000 р/день на сотрудника, но реальные потери сильно зависят от отрасли и региона, в отдельных случаях потери могут быть на порядки больше - и 10 000 и 100 000 р/день не предел.

На дворе 2026 год. Искусственный интеллект бодро шагает по планете. Сначала в ужасе от происходящего были художники, вместо которых он стал создавать изображения. Следом подтянулись авторы текстов. Но они быстро смекнули что почем и "успешно" овладели новыми инструментами. Неожиданно оказалось, что для написания статьи теперь достаточно ввести подходящий (да чего уж там, иногда кажется, будто лишь бы какой) промпт. А дальше бездушная машина все сделает за вас. Но остались еще "динозавры", которые продолжают писать тексты сами. И будут продолжать. Пока не останется кто-то один. И пусть это будет человек, который пишет сам! Например, я. Но, почему я это делаю?

Месяц работы за один вечер: сравнил Claude Opus 4.5 и китайский GLM-4.7 в vibe coding на задаче локального транскрайбера для NDA-встреч. Где критические баги, а где архитектурный идеал — и почему дорогой инструмент в 7 раз не всегда оправдан.

В середине 2024 года GPT-4 спотыкался на школьных задачах, а к концу 2025-го модели щёлкали олимпиадные как орехи. Полтора года, и мы преодалели дистанцию от «найди икс» до «докажи теорему». Epoch AI решили заглянуть еще дальше, и выкатили бенчмарк из задач, которые не решил вообще никто.

Четырнадцать задач — не из учебников, не из олимпиад, а из живой математики: каждую формулировал исследователь-практик, каждую пытались решить минимум двое профессионалов, каждая достойна публикации хотя бы в специализированном журнале.

Вот, например: найти полином степени 23, чьё поле разложения имеет группу Галуа M₂₃. Группа Матьё — спорадическая, одна из двадцати шести странных симметрий, которые не вписываются ни в какие серии. Для всех остальных спорадических групп такие полиномы давно известны, а для M₂₃ — нет, и это последний пробел в исследовании, которое ведут десятилетиями.

Или вот задача попроще (на первый взгляд): привести алгоритм, который определят, можно ли развязать узел за одно движение — то, что топологи называют "unknotting number равный единице". Звучит как упражнение для первокурсника, а на деле — фундаментальный вопрос низкоразмерной топологии, на который до сих пор нет ответа.

Если нейросеть решит хоть одну из этих задач, результат сразу пойдёт в рецензируемый журнал — не потому что это достижение нейросетевых технологий, а потому что долгожданный результат.

Осторожно: эта статья может заставить вас пересмотреть отношение к своей профессии, себе, людям вокруг. И она вам точно не понравится!
Идея статьи возникла у меня при попытке написать комментарий к этой статье в которой под конец я в очередной раз прочитал оскорбление в адрес программистов. Приведу цитату:
"Программист — часто просто исполнитель в чужом замысле".

Ох и выхвачу я сейчас минусов... Погнали!
Коллеги! А вы не пробовали посмотреть на свою работу иначе? Просто попробовать представить себе, что от того как именно вы реализуете написанное в задаче, будет что-то зависеть? Попробовать перед тем как начать бездумно фигачить код, сначала вникнуть "а что нужно человеку для которого я это пишу?". И человек этот - пользователь, а не ваш тимлид или менеджер (хотя может и они тоже).
В курсе, что почти всегда одну и ту же задачу в разработке (в администрировании и менеджменте тоже) можно решить более чем 1 способом?

Вот примеры из моей жизни (в разное время в разных компаниях было):

Проблема 1. "CRM тормозит. Надо чтоб при поднятии трубки на SIP-телефоне у того, кто трубку поднял карточка новая всплывала".
Причина: Оказалось, что почти на каждую задачу в CRM выполнялся запрос типа "select * from cards;"
И это как-то работало в тестах на 5 карточках, но через 2-3 месяца работы крупного агентства недвижимости этот запрос перестал работать быстро.
Решение: Закомментировал вызов этого запроса в той части кода которая вызывалась на событие "подняли трубку", передал отчёт (по сути ТЗ) разработчикам и они доделали так: при звонке ДО поднятия трубки делаем "select id from cards where phone=...;" и потом уже при поднятии трубки человеку отдаём карточку либо новую либо уже заполненную (id нашли до поднятия трубки).

«Страница заказов грузится вечность», — такой тикет прилетел в понедельник утром. На проде 800 тысяч записей, а типичный запрос с фильтрацией и сортировкой заставлял менеджеров ждать по 12 секунд. В этой статье разберем, почему стандартный индекс по одному полю не сработал, как EXPLAIN ANALYZE помог найти «бутылочное горлышко» и почему порядок полей в составном индексе имеет решающее значение

В этой статье я расскажу о полезных инструментах для работы с bag файлами в ROS2.

...

ros2_unbag

Инструмент для экспорта файлов в удобный для человека формат Позволяет извлекать данные топиков из .db3 or .mcap bag файлов в форматы такие как CSV, JSON, PCD, изображения итд.

На arXiv каждый день публикуются сотни статей по машинному обучению. Читать всё — нереально, а пропустить что-то важное — обидно. Andrej Karpathy, бывший Director of AI в Tesla и соавтор курса Stanford CS231n, решил эту проблему неожиданным способом.

Он выбрал не BERT, не GPT и не какой-нибудь модный трансформер. Он остановился на добром старом SVM — алгоритме, которому уже несколько десятков лет. И знаете что? Это работает настолько хорошо, что используется даже в академических системах.

В этой статье мы разберём, как устроено его решение, почему «примитивный» подход работает лучше сложных нейросетей, и когда вам тоже стоит выбрать SVM вместо трансформера. Давайте разбираться!

Наши действия влияют на действия других. А теперь самое интересное — их реакция должна определять наш первый шаг. Как такое возможно? Проблема в том, что чем рациональнее человек рассуждает, тем чаще попадает в ловушки. Можно ли так менять правила игры, чтобы выигрывать еще до начала партии?

Что ж, попробуем в этом разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Сегодня вышла версия GStreamer 1.28 — новейшее дополнение к широко используемой мультимедийной платформе с открытым исходным кодом.

В версии 1.28 продолжается работа по переписыванию большего количества функций на языке программирования Rust с целью обеспечения безопасной работы с памятью. В GStreamer встроен детектор объектов YOLOX. Разработчики, использующие Rust, могут создавать приложения для анализа видео в реальном времени, добавляя эти новые элементы в свой медиаконвейер.

( читать дальше... )

>>> Скачать

 gstreamer, rust, звук

В основную ветку разработки NetworkManager добавлена реализация CLAT – компонента технологии 464XLAT (RFC 6877), обеспечивающий работу приложений, понимающих только IPv4, в сетях, работающих исключительно на IPv6.

Сам по себе CLAT не может работать самостоятельно. Для него необходим шлюз NAT64 (может быть как на стороне провайдера, так и в интернете или даже у вас на маршрутизаторе домашнем). В целом, для большинства приложений на современных ОС достаточно использовать DNS64 совместно с NAT64. Однако часть приложений отказывается работать, если на устройстве нет работающего IPv4-адреса. Это возникает или из-за использования устаревших методов работы с сетью, либо из-за использования литералов IPv4 (указание IPv4 напрямую, например, при поиске пиров по IPv4 адресу). Именно эту проблему и решает CLAT. На устройстве создаётся виртуальный IPv4 интерфейс, весь трафик с которого преобразуется и отправляется на шлюз NAT64.

Благодаря использованию CLAT на устройстве, оно может работать в сети, где используется только протокол IPv6 без каких либо ограничений доступа к ресурсам IPv4. Аналогичный механизм уже давно есть во всех современных мобильных ОС, например, в Android начиная с версии 4.3 (2013 г), а в iOs это произошло в 12 (2018 г.). В настоящее время отстающими были настольные ОС. Полноценная поддержка только есть в MacOS начиная с Ventura (13), которая вышла в 2022 году. В Linux для включения подобного функционала было необходимо устанавливать дополнительные пакеты (например, clatd). Поддержка CLAT в Windows также имелась только для WWAN соединений, однако в декабре 2025 года Microsoft также начала проводить тестирование собственной реализации CLAT для всех типов соединений у пользователей Windows 11.

Чтобы использовать CLAT в NetworkManager уже сегодня потребуется установить тестовую версию 1.57. Например, пользователи дистрибутива Fedora могут установить пакет NetworkManager из COPR с ежедневными сборками основной ветки main проекта. Сейчас автоматическая активация clat выключена и необходимо её включать вручную с помощью опции ipv4.clat=yes (позже, после проведения тестирования, планируется включать CLAT по умолчанию автоматически).

Данный функционал планируется добавить в версии NetworkManager 1.58. Актуальной версией сейчас является 1.54. Если судить по циклу выпуска релизов, версия 1.56 ожидается в ближайшие месяцы, а 1.58 должна будет выйти ближе к концу 2026 года.

 464xlat, clat, ipv6, networkmanager

Бывали у вас датасеты, где класс «1» встречается в 100 раз реже класса «0»? У меня — постоянно. Модель радуется высокой точности, а на деле совершенно промахивается по редкому классу. Давайте обсудим, почему старый добрый SMOTE уже не торт, и что помогает в таких случаях.