Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Заруцкий Семён, я выпускник и новоприбывший аспирант физического факультета МГУ. Изначально я занимался экспериментальными квантовыми технологиями, со временем появилась необходимость моделировать физические процессы на компьютере, а следом в мою жизнь вошли прикладные ML‑проекты. Пришло всё к тому, что недавно мне посчастливилось принять участие в летней школе по искусственному интеллекту «Лето с AIRI» 2026, которую Институт провёл в Первом университетском лицее им. Н.И. Лобачевского в Усть‑Лабинске совместно с Фондом «Вольное дело». 

О том, как прошла школа и что интересного успело произойти, я расскажу в этой статье. Делать это я буду не один, мне поможет Настя Золотарева, сотрудник Института ИИ МФТИ, биофизик по образованию и моя коллега по школе. Мы оба прошли через это увлекательное и полное депривации сна приключение, а теперь хотим поделиться им с вами. Если вкратце, это был интенсив на грани возможностей, но в потрясающе тёплой атмосфере. 

А теперь с самого начала.

Про ИИ-ботов пишут в основном пересказами документации вендоров: этот собирает данные для обучения, тот ходит за содержанием по запросу пользователя. Я решил посмотреть, что происходит на самом деле — прежде всего по журналам доступа сервера. Ниже представляю вам разбор: кого видно в логах, что они запрашивают, чем отличаются два типа ботов у одного вендора и почему файл llms.txt в этой картине почти не встречается.

У каждого есть навык или черта, которые его выделяют среди других, определяют многое в его поведении и в том числе то почему он занимается тем делом, которым занимается. Есть подтип программистов, которым присуща педантичность, аккуратность, желание привести все в порядок, расставить по своим местам, в общем упорядочить хаос. Я как раз такой. Если вы тоже из “этих”, то прошу под кат, обсудим как с этим жить :)

Как вы представляете себе хакера в реальной жизни? Наверное, в голове сразу возникает образ из киберпанка или, напротив, тихого парня в очках и свитере с высоким горлом, сидящего в углу кабинета.

И второй вопрос: чем, по-вашему, занимается современный хакер? Скорее всего, вам представляется злоумышленник, ворующий аккаунты в социальных сетях, не так ли?

Реальность конечно как всегда работает слегка по другому и сегодня я расскажу две истории с кардинально разным финалом, но общим нарративом. Это рассказы о хакерах, что во многом повлияли на наш мир, но каждый по своему.

Привет, Хабр! На связи старший технический писатель РТЛабс Фёдор Пеплин.

Команда РТЛабс — коллектив из 2500+ человек. Объём контента для такого количества сотрудников может исчисляться миллионами знаков, а количество пространств, используемых для хранения информации и работы с ней, — несколькими сотнями. При этом всем нам нужно хранить информацию и обмениваться ею. Один из инструментов, который мы используем для этого, — Atlassian Confluence. В этой статье я поделюсь некоторыми лайфхаками, которые позволят значительно упростить работу с ним.

Garmin у меня на руке два года. Сон, пульс, HRV, стресс, Body Battery, каждая тренировка по секундам, каждый подход в зале. Всё это оседает в Garmin Connect и там же и остаётся.

Хотелось просто спросить у ChatGPT, как прошла неделя. По своим цифрам, а не общими словами про сон вообще. ChatGPT их не видит, поэтому спрашивал по-другому: открывал Garmin Connect, скринил график сна, скринил HRV, скринил тренировку, кидал скрины в чат один за другим. Работало, но криво. На одном скрине сон, на другом HRV, а связать их между собой должен был я сам, руками, в голове. ChatGPT видел кусок картинки, а не то, что происходило со мной за неделю целиком.

Задолбался. Написал скрипт, который сам забирает сон и HRV за сегодня и складывает в файл. Без плана на будущее, просто чтобы не переписывать руками. А дальше пошло по накатанной: файла быстро стало мало, появился отчёт за неделю, потом бот в Телеграме, потом бот научился не только отвечать, но и сам создавать тренировки в Garmin. Сейчас это открытый проект. Ставится на свою машину.

Про архитектуру и код у меня отдельная статья, там кэш и все технические подробности. Здесь про другое: что реально можно спросить и зачем вообще этим заниматься.

Цель статьи — показать не асбтрактный пример как можно извлечь пользу из собственного RAG локально (если вдруг кто‑то ещё этого не сделал), и заодно посмотреть, какие основные параметры тут вообще доступны. Еще очень хотелось попробовать Spring AI =) Часто сидя на звонках я слышал от коллег: «вот хорошо бы сделать собственный RAG для Confluence», «вот бы развернуть у себя». И как будто бы навайбкодить такое решение — дело пары вечеров, но часто дальше разговоров дело не двигается.

В общем, закатав рукава, сделал свой собственный туллинг для поиска по Confluence.

Насколько точно можно определять местоположение людей с помощью Wi-Fi? А что если дополнить это BIM-данными и инфой об использовании помещений?

Рассказываю о том, что мы с коллегами напроверяли, как решали задачу и какие результаты получили в очередном проекте.

Я измеряю, как нейросети отвечают на вопросы о компаниях: беру набор одинаковых вопросов, прогоняю их через разные ИИ-модели по несколько раз и сохраняю не только текст ответа, но и список источников под ним. За несколько месяцев накопилось 455 ответов Алисы AI и 2976 ссылок в них. Распределение по числу источников оказалось не размазанным, а с двумя острыми пиками: пять и десять.

LLM‑фича может месяцами показывать хорошие метрики и при этом регулярно ошибаться на реальных запросах.

В статье разберём 7 типичных провалов в оценке качества LLM‑систем: где ломаются эвалы, почему врут дашборды и как выстроить контроль, которому можно доверять в продакшене.

Просто закройте эту главу, если вы не научились с юмором, здоровым сарказмом и самокритикой смотреть на абсурд происходящего. Её текст точно соответствует исторической фактуре, но оскорбит «чувства верующих».

В народе говорят: «носится как дурак с фантиком». Многие технические или кажущиеся такими решения, казалось бы, даже в компьютерной сфере не имели научной подоплёки. Чтоб не ошибиться в выборе технологии, нужно было учесть исторический и политический факторы.

Ниже истории о провальных идеях, стоивших жизни и карьеры многим разработчикам. Без знания их, прошлое будет настигать снова и снова.

Anthropic опубликовала результаты биологического эксперимента (плюс подробный отчет), в котором модель работала без человека до двух суток подряд. Claude получил список из шестнадцати белков-мишеней и задание: придумать для каждой по тридцать маленьких белков, которые к ней прилипнут. Дальше человек не вмешивался ни в одно научное решение — только подтверждал агенту сетевые доступы и следил, чтобы не упала инфраструктура. Готовые молекулы синтезировали и проверили две сторонние лаборатории. Одну мишень пришлось выбросить: белок слипался сам с собой, и оба прибора выдали нечитаемый сигнал. По остальным пятнадцати из 1320 проверенных дизайнов связались 354, а мишеней с хотя бы одним попаданием оказалось 14.

В октябре прошлого года на Хабре вышла статья «Как я писал свою звонилку для видеозвонков» — автор под ником CEOCTO за несколько вечеров написал P2P-видеозвонилку на WebRTC, потому что его достали обрывающиеся созвоны в мессенджерах. Я прочитал, улыбнулся, полез смотреть исходники на GitHub — и на этом всё. Как обычно бывает с чужими pet-проектами: оценил, закрыл вкладку, забыл

Объектное хранилище с типами, деревьями и настоящим SQL прямо в вашей PostgreSQL/MS SQL/SQLite. FK на объекты, EF и Dapper рядом. redb против Mongo и Raven.

Чтобы хранить объекты, графы и деревья с типами, индексами и полноценными запросами, вам не нужна ещё одна база данных. Нужна та, что у вас уже есть.

redb превращает PostgreSQL, MS SQL или SQLite в типизированное объектное хранилище, не отнимая ни SQL, ни EF Core, ни Dapper. Это принципиально другой разговор, чем «MongoDB против RavenDB»: там вы выбираете отдельный движок и живёте с ним отдельно; здесь объекты ложатся в базу, которая у вас уже крутится в проде. Ниже чем это выигрывает у документных баз, с кодом, и где у redb честные границы.

Чтобы не спорить с чучелами: MongoDB  зрелая серверная документная база с горизонтальным масштабированием и огромной экосистемой, и мультидокументные ACID-транзакции у неё есть с версии 4.0 (2018). RavenDB  .NET-native документная база, полностью ACID, с типизированным LINQ и автоиндексами. Обе хорошие продукты. redb просто играет на другом поле и на этом поле у него сильные карты.

И учить, по сути ...

Пять месяцев назад я начал делать игровой движок Neotolis Engine на C17. Хотел глубже погрузиться в рендер и собрать для себя движок, с которым мне было бы легко и приятно работать. Сейчас в нём уже достаточно фич, чтобы делать игру. Я делаю 3D-инкременталку про проблему вагонетки Not a Trolley Problem.

В статье рассказываю, какие принципы я заложил в движок, как использую Claude и Codex и почему важно делать игры, а не только движок.

Как с Windows только не изгалялись: сколько для неё было сделано модификаций, оболочек и скинов за последние лет 20 — подсчитать, наверное, невозможно. Но мода «накатывать красоту» поверх обыкновенных “Окон” началась, на самом деле, даже не в нулевых.

Привет, это команда Яндекс Практикума. Приём документов на поступление в 2026 году закончится меньше, чем через неделю, но вы ещё можете успеть поступить в онлайн-магистратуру «Специалист по работе с данными и применению ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Практикумом. В статье мы расскажем, что входит в программу и как на неё поступить.

Еще недавно ИИ в работе с данными использовали как вспомогательный инструмент. Нейросеть помогала написать запрос, найти информацию или подготовить отдельный документ. Теперь ей можно передать целый набор повторяющихся задач и подключить к корпоративным системам, каталогам и инструментам разработки. Часть работы выполняет агент, а специалист определяет правила, проверяет результат и принимает верхнеуровневые решения.

Как меняется работа с корпоративными данными под влиянием ИИ, рассказали эксперты на седьмом MWS Meetup.

Всем привет! Меня зовут Илья Данилкин, я тимлид в Авито Авто.

AI-агенты обычно живут рядом с Python, но всё же немало команд выбирают язык Go. Дело в том, что агенты большую часть времени не заняты сложными математическими расчётами, а ждут ответа модели или результата инструмента. А ещё работают в режиме бесконечных параллельных запусков. И если пользователь останавливает задачу, его запрос и следующие вызовы инструментов тоже нужно остановить.

Поэтому при выборе языка важны не только библиотеки для работы с моделями, но и то, как язык справляется с одновременными задачами, отменяет операции и насколько просто доставить готовое приложение пользователю. В Go для этого есть дешёвые горутины, context.Context и сборка в один бинарник.

В статье на примерах и материалах из Go-сообщества разберу пять сценариев, когда эти и другие свойства Go очень и очень нужны.

Всем привет, меня зовут Михаил, я работаю Java/Kotlin разработчиком в ОТП Банке.

Все мы знаем про Redis. Часто используем его для in-memory кэша. В основном это ключ и значение. Но что, если можно пойти дальше и, как в том фильме, раскрыть все возможности Redis на 100%?

Сегодня я хочу поговорить о Sorted Set в Redis. Что это за зверь и как его использовать.

Буду показывать на примере таблицы лидеров. Это можно использовать для разных задач, но я выбрал именно эту. Будем замерять время, ресурсы при нагрузках - все, как мы любим.

Присаживайтесь, будет интересно!