Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я завершил автоматизацию процесса обновления зависимостей для моего pet-проекта. Теперь Dependabot проверяет наличие обновлений и создаёт pull-реквесты. После успешного прохождения всех проверок изменения автоматически вливаются в основную ветку.

"Плагиномания" или Как не убить свое хранилище.

Прилагается маленький список полезных плагинов, а также несерьезная часть с расчетом расхода времени с эффективным и неэффективным подходом к плагинам.

Всем привет, я думаю некоторые из вас уже слышали про новый text-to-music сервис от ElevenLabs. Буквально вчера вечером я увидел у себя на почте новости по AI и среди них, кроме выхода GPT-5, OSS, Opus 4.1 закралась эта text-to-music моделька.

Я сразу же открыл стартовую страничку: https://elevenlabs.io/music и впал в легкий шок.
Я уже привык ловить кринж с видосов от Veo и Sora, от озвучки аватаров от HeyGen
(с которым кстати у меня есть небольшой проект) ну и прочих других сервисов обработки и генерации контента. Особенно ужасно это звучит на русском, но и на английском некоторые сервисы все еще проседают.

И вот открываю я страничку, слушаю музыку из тех что уже в заготовках и понимаю что это круто, я чувствовал шок, восторг, восхищение, которое в последний раз у меня смог вызвать разве что Claude Desktop с MCP, но музыка — это совсем другой уровень, это не просто сухой текст, или вызов очередной тулы а то что пытается закрасться тебе в душу и у него это неплохо получается (почти).

и как digital-продукт может попытаться заслужить его снова

Когда человек пользуется продуктом, он решает задачу — идёт из точки А в точку Б. Причём точки у всех разные: заказать еду, купить билет, найти информацию, закрыть рабочую задачу.
Если продукт помогает это сделать быстро, без сюрпризов и без ощущения, что тебя ведут обходным маршрутом, доверие растёт. Если мешает или подменяет цель своей — падает. Логично? Вроде да.

Но за последние годы доверие перестало быть «базовой настройкой» пользователя.
Даже идеально работающий продукт может вызывать скепсис, потому что контекст изменился: мы живём в среде, где digital-продукты конкурируют не только за внимание, но и за право быть воспринятыми как “свои”.

Быстрая сортировка хранилища с помощью Canvas

Что делать, если хранилище захламлено? Подскажем как быстро (за 3-4 часа вместо нескольких дней) сортировать хранилище с большим количеством заметок, картинок и документов. Экономим время!

«Redis умирает на 200k RPM, Prometheus не успевает скрейпить 50 серверов, а бизнес требует real-time дашборды. Знакомо?»

Пятница, 18:00. Дашборд в Grafana показывает timeout'ы при сборе метрик. Redis, который хранит данные для prometheus_client_php, жрёт 8GB памяти и 100% CPU. Prometheus не успевает опросить все 50+ серверов за отведённые 15 секунд. А в понедельник запускается Black Friday...

Эта статья — о том, как мы перешли с pull на push модель для мониторинга PHP-приложения в highload, почему выбрали UDP + Telegraf вместо классического подхода, и как теперь собираем метрики PHP с 50+ серверов без единого timeout'а.

Зашла речь про откачку жира - липосакция. Мол если жир буквально вырезать, то новые жировые клетки не появляются и жира мол не будет как раньше. Возбуждение от такой возможности одолевает любящих пожрать - помучался на операции и ура - жри уж бочками, да? Нет.

Жир для начала состоит из жировых клеток - адипоцитов. И видов адипоцитов и значит видов жира - 5. https://cyberleninka.ru/article/n/zhirovaya-tkan-tsveta-depo-i-funktsii/viewer ЖИРОВАЯ ТКАНЬ: ЦВЕТА, ДЕПО И ФУНКЦИИ

Основная масса жира состоит из белых адипоцитов - белая жировая ткань.

Qwen снова радуют релизом. Но на этот раз это не модель, а новый RL-алгоритм для обучения LLM

Метод называется Group Sequence Policy Optimization (GSPO), и именно он лег в основу последних громких моделей компании: Qwen3 Instruct, Coder и Thinking. Статья вышла пару дней назад, но о ней уже говорят все. Значит, пока разбираться и нам.

Сегодня один из самых популярных RL-алгоритмов для LLM – это GRPO (by DeepSeek). Если вам он не знаком – почитайте разбор вот тут. GRPO работает здорово и довольно стабильно, но на уровне токенов.

То есть в GRPO мы считаем награду для всей последовательности -> считаем важность каждого токена и применяем клиппинг также для каждого токена отдельно -> обновляем политику "на уровне токенов".

А в GSPO все то же самое происходит сразу для всей последовательности: считаем награду -> рассчитываем единый importance weight для всей последовательности и применяем клиппинг для всего ответа целиком с нормализацией по длине -> обновляем политику.

В чем преимущество такого подхода?

1. Не нужно устраивать танцы с бубном, когда работаешь с MoE. У GRPO из-за архитектурных особенностей MoE идет со скрипом, а тут все заводится из коробки.
2. Градиенты получаются менее шумными, потому что снижается дисперсия. Следовательно – еще более стабильное обучение. Следовательно – лучшие метрики при тех же ресурсах.
3. Инженерно реализуется гораздо проще.

Короче, выглядит очень привлекательно и, вероятно, станет следующим словом в RL для LLM (особенно в опенсорсе).

Представьте: вы создали приложение, которое работает ровно тогда, когда у пользователя есть интернет. Нет интернета? Поздравляю, у вас мёртвое приложение и куча недовольных пользователей. Ну или курьер, который стоит как дурак и не может выполнять свою работу, потому что приложение зависло. Бизнес стоит, а вы сидите и ждёте, что всё само решится (нет).

Если хотите перестать выглядеть полными профанами и дать юзерам что-то, что не падает при первом же обрыве связи — welcome to local-first apps. Здесь всё про то, чтобы сделать локальную базу, а синхронизация — это такая себе приятная бонусная функция, а не священный грааль.

После публикации первой части и практического опыта, сделал небольшие доработки в свой онлайн инструмент для сравнения двух Excel , также можно сравнить Excel и CSV файлы без преобразований.

Начну с небольшого вступления, почему я начал делать данный инструмент. Я работаю инженером данных и довольно многое автоматизировал в своей работе. В последнее время я занимаюсь миграцией различных скриптов из SAS в Databricks. Для сравнения таблиц есть несколько готовых инструментов типа datacompy, а также свои наработки. Там всё просто, можно преобразовать любые форматы и сравнить. Но вот появилась необходимость сравнить Excel, как результат работы скрипта и CSV выгруженный из Databricks. Есть несколько способов сделать это:

7 августа ровно в 11:00 по московскому времени тысячи игроков вспомнили, что такое очередь входа на сервер. А за неделю до этого увидели трейлер с, наверное, самым подходящим саундтреком для игры с огромным количеством разрушаемости.

Да, разумеется, речь идет о Battlefield 6, самом ожидаемом шутере этого года от огромной команды разработчиков во главе с Винсом Зампелла.

Я ворвался в бету ровно в 11 утра в день раннего доступа, стоически отстоял 150 тысяч человек в очереди, и отогнать меня от консоли с игрой было практически невозможно. И мне, как хардкорному фанату Call of Duty, есть что сказать.

Привет, Хабаровчане! Во второй статье, хочу поделиться наблюдениями из документации V8 и немного нудной информацией для многих :)

Привет, я Дима и хочу сделать стартап за 100 дней, а именно нескучное приложение для похудения. У меня за плечами опыт создания приложения с 20 МЛН установок и номинация «Приложение года» от Google. Смогу ли я повторить успех — покажет время, а пока буду делиться процессом создания, инструментами и подходами, которые сам использую.

Давайте начнём с мысленного эксперимента: закройте глаза и представьте, как может выглядеть мир через несколько сотен лет. Люди станут межгалактическими путешественниками, перемещающимися между галактиками? Может быть, мы будем жить на космических кораблях, в подводных мирах или на планетах с фиолетовым небом?

А теперь представьте спальню подростка из будущего. Скорее всего, на стене висит светящийся экран. А когда вы выглядываете в окно, то, возможно, видите кольца Сатурна, голубое сияние Нептуна или чудеса океанского дна. А теперь спросите себя: есть ли в той комнате книга?

В начале года Unity выпустили свой статический анализатор для проектов. Это широко освещалось в сети, но до сих пор встречаются те, кто об этом не слышал. И о некоторых других менее новых инструментах для анализа.

Я успел всеми ими попользоваться в какой-то мере — кратко расскажу про эти инструменты. И один из них сейчас можно купить по очень выгодной цене.

Разберём на демонстрационном примере: насколько круто умеет работать ChatGPT-5 при разработке приложений под свои нужды. Ждёт ли нас массовый наплыв новых крутых сервисов?

Почему важно обратить внимание на описание вакансии и внимательно отнестись к ее составлению?

По сути, описание вакансии - это лицо вашей компании или отдела. От того какое вы произведете впечатление и насколько сможете заинтересовать потенциального кандидата зависит как количество откликов, так и внимание к вашей компании, желание взаимодействовать с ней.

Грамотно составленная вакансия позволит как привлечь кандидатов, так и отсеять нерелевантные отклики, что сэкономит время, деньги и нервы.

Вакансии, не составленные должным образом, сталкиваются с проблемой слабой заинтересованности, малого количества откликов, что усложняет поиск кандидата и растягивает время закрытия вакансии.

Также на такие вакансии, наоборот, может поступать слишком много откликов, что может отразиться на времени разбора откликов и потенциальной потерей кандидатов (никто не будет ждать неделями пока вы разгребете завал).

Все это подводит нас к важности внимательного отношения к описанию вакансии.

Феномен отрицательной селекции в управлении - системного продвижения в иерархии не самых компетентных сотрудников, а тех, кто не представляет угрозы для существующей власти. Причины этого явления, связанные факторы, эффект Питера и когнитивные искажения. Анализ последствий для организаций и практические рекомендации для топ-менеджеров и рядовых сотрудников по преодолению этой проблемы и развитию эффективной корпоративной культуры.

Давно не касался темы AI, хотя в этой сфере постоянно происходит много нового.

У меня успело накопиться несколько обновлений, которые могут оказаться для кого-то полезными, т.к. разработка с Rider под Unity имеет некоторую специфику, из-за чего приходится много экспериментировать и выискивать удобные инструменты.

Расскажу, что я успел попробовать, чем и как пользуюсь сейчас.

В прошлой статье я уже рассмотрел основные возможности Web App. Cегодня же подведём итоги, расскажем все особенности и нюансы работы с Web App в Telegram и соберём простенькое веб-приложение.