Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Для решения проблемы SAT предлагается алгоритм, который вытекает из нестандартного доказательства полноты метода резолюций. В отличие от SAT-солверов, использующих поиск с возвратом, алгоритм исключает переменные по очереди, порождая новые клаузы. Все клаузы хранятся в структуре данных, в которой никакая клауза не является частью другой клаузы. На основании результатов тестирования выдвинуто предположение о небольшом объеме этой структуры данных, что определяет теоретическую оценку времени выполнения алгоритма.

Если описать Sunarius одной фразой, получится примерно так: отряд из Battle Brothers отправили путешествовать по миру классического Fallout на мобильном телефоне (андроид)

Именно на эти две легендарные игры Sunarius опирается сильнее всего. От Battle Brothers здесь управление целой группой, поездки по большой карте, найм людей, поиск снаряжения и пошаговые бои. От Fallout пришли постапокалиптический мир, мутанты, странное оружие, полезные навыки, диалоги, фракции и решения с последствиями.

При этом Sunarius не переносит средневековых наёмников в пустошь буквально. Он берёт знакомые идеи и собирает из них свою RPG про людей, которые пытаются выжить между городами, рейдерами и голодными монстрами.

Обычная поездка здесь может выглядеть так.

Отряд берёт задание и выезжает из города. На дороге его перехватывают рейдеры. Один боец уходит в укрытие, второй пытается спрятаться, а целитель остаётся позади. Сначала план работает. Потом главный стрелок получает оглушение и пропускает ход. Рейдеры прорываются вперёд. Вместо атаки приходится лечить раненого и спасать бой, который минуту назад казался лёгким.

Победа всё же остаётся за игроком. В добыче лежат винтовка, хорошая броня и запчасти. Места на всё не хватает. Игрок долго выбирает, оставляет броню и забирает винтовку.

Через несколько минут новая винтовка вместе с остальными вещами перегружает отряд. Машина едет медленнее, топлива почти нет, а впереди появляется чужой патруль.

Очень похоже на Battle Brothers. Только вместо сломанных копий здесь лазерные пистолеты, вместо лошадей джипы, а за ближайшим холмом может стоять кибермамонт.

В этой части мы возьмём первый из пропусков BLIS — микроядро sgemm; сначала зафиксируем форму аккумулятора 32×32 в четырёх тайлах ZA, затем разберём горячий цикл по K, потом эпилог с alpha, beta и ловушкой NaN, а в конце посмотрим, какие числа производительности даёт именно это ядро. Следующая часть оставит структуру почти той же, но заменит геометрию тайла и условия существования ядра.

Агрегаты в PostgreSQL не очень-то эффективны. Это особенно заметно в сравнении с SQL Server в сценарии, где частичная агрегация не помогает: когда агрегация только подготавливает данные для запроса, обрабатывая большой поток строк и на выходе получая ненамного меньший набор групп и посчитанных по ним агрегатов. Хуже всего приходится типам переменной длины. И здесь характерный пример — SUM(numeric). Встроенные агрегаты обязаны обрабатывать значения в самом общем виде, тогда как на практике данные часто ограничены: например, в БД 1С все numeric имеют фиксированный масштаб.

Отсюда возникает идея оптимизировать агрегаты, подстроив их под конкретные условия эксплуатации. Раньше это было возможно только в форке PostgreSQL. Однако недавно David Rowley добавил в ядро любопытный инструмент расширения SupportRequestSimplifyAggref (коммит 42473b3b31, PostgreSQL 19): теперь можно предоставить планнеру кастомную логику трансформации агрегата через механизм функций поддержки планнера (prosupport). Сам механизм существует ещё с PostgreSQL 12, но до агрегатов добрался только сейчас. В ядре новый запрос применяется скромно: заменяет COUNT(1) и COUNT(col) по NOT NULL-колонке на COUNT(*). А вот расширению он позволяет сделать с агрегатом во время планирования практически что угодно. Это открывает пространство для интересных технических решений.

Здесь я предлагаю посмотреть, как схема с преобразованием агрегата работает на живом и полезном примере — простом расширении с достаточно примитивной трансформацией.

НДС по длящимся договорам: новый закон с 1 октября 2026 года - что меняется для бизнеса

4 августа 2026 года Президент подписал Федеральный закон № 293-ФЗ, который вносит изменения в статьи 166 и 168 Налогового кодекса РФ. Документ вступает в силу с 1 октября 2026 года.

Закон устанавливает специальные правила исчисления и уплаты НДС по длящимся договорам, в период действия которых меняются налоговые обязанности его сторон.

Вы сможете сходу ответить на вопрос, почему в результате простейшей операции 0.1 + 0.2 в консоли браузера выведется число 0.30000000000000004?

Мы привыкли списывать такие причуды на Великие и Ужасные Особенности Языка Программирования. Ну вот работает оно так, и всё.

Согласитесь, это гораздо проще, нежели потратить десять минут на поиск информации. Но за каждым глюком скрывается фундаментальный конфликт между человеческим разумом и логикой работы конечного устройства. Мы пишем код на языках высокого уровня, оперируем привычными десятками и сотнями, а под капотами наших IDE разыгрывается нешуточная вычислительная драма.

В этой статье мы поговорим об особенностях машинной арифметики: от костылей в бортовом компьютере «Аполлона» до проблемы 2038 года. Заваривайте чаёк покрепче, и мы начинаем.

13 августа сайт X опубликовал значительно обновлённую версию исходного кода рекомендательной ленты. В репозитории под лицензией Apache 2.0 выложили код модели Phoenix, реальные значения основных коэффициентов ранжирования, механизмы отбора кандидатов, фильтрации видимости, поддержки новых авторов и обеспечения разнообразия ленты.

Заметная доля пользователей X предпочитает называть сайт микроблогов по старинке — Twitter. Другая неискоренимая вредная привычка — чтение алгоритмической ленты. Чтобы увеличить охват микроблога, было бы неплохо хотя бы в общих чертах разобраться, как работает рекомендательный алгоритм, а затем рассмотреть все основные коэффициенты. Этим в данной статье мы и займёмся.

Ответ пришёл, статус двести, тест зелёный, а денег на счету нет. Я много раз попадал в эту ситуацию и каждый раз выяснялось одно и то же. Проверяли статус, а не то, что реально вернул сервер и что при этом попало в логи.

Нейросеть в таких местах уверенно пишет проверки, которые проходят всегда, а потом ночью звонят не ей.

Ниже разбираю, как я сверяю ответ с документацией и с логами за один прогон, сколько это занимает по секундомеру и почему обычные автотесты этот случай пропускают.

Штука, которая точно есть; все о ней говорят; каждый уверен в своей; снаружи её не найти и не доказать, а споры о её существовании не утихают десятилетиями.

Это не научная статья и не популяризаторский пересказ — это стенограмма настоящего диалога с Клод (Anthropic), в котором мы пытались разобраться, почему споры о сознании (зомби, чужие сознания, hard problem) в принципе не заканчиваются данными, и что с этим общего у теоремы Гёделя о неполноте. По ходу поймали друг друга на ошибках трижды — эти моменты в тексте не вычищены, они часть аргумента.

Что Claude получает ещё до первого сообщения пользователя, зачем модели отдельные инструкции по работе с инструментами и длинными задачами и какие идеи из system prompts можно использовать в собственных AI-ассистентах.

Когда мы отправляем Claude первый запрос, для пользователя диалог только начинается.

Для модели нет.

До пользовательского сообщения Claude уже получает системную инструкцию, которая задаёт контекст работы: кто модель, какая сейчас дата, как оформлять ответы, как работать с доступными инструментами, что делать с неопределённостью и какие ограничения учитывать.

Anthropic публикует такие инструкции в официальной документации в разделе System Prompts. Причём там сохранена история изменений: от Claude Haiku 3 и Opus 3 до Fable 5 и Opus 5.

Получается довольно интересный датасет для тех, кто работает с LLM не только через обычный чат.

Можно посмотреть, как за два года изменился подход Anthropic к системным промптам и что компания считает действительно важным объяснить модели до того, как пользователь вообще сформулировал задачу.

И некоторые выводы вполне применимы к собственным AI-агентам.

Я играю на гитаре. Не то чтобы хорошо, но у костра сходит. И каждый раз одна и та же сцена: кто-то просит сыграть конкретную песню, я достаю телефон, открываю сайт с аккордами — и следующие полторы минуты наблюдаю, как на одной палке связи грузится баннер, потом второй баннер, потом видеореклама, потом всплывашка «скачайте наше приложение», и где-то под всем этим — песня. К этому моменту у костра уже поют что-то другое. Без меня.

В какой-то момент я сформулировал, чего хочу: сайт с аккордами, который открывается мгновенно, работает без интернета и ничего мне не продаёт. Такого сайта не нашлось. Зато нашлись подписки на Claude и GPT и спортивный вопрос: может ли один человек, не написав руками почти ни строчки кода, собрать себе идеальный продукт за месяц?

Проверил. Рассказываю:

17 августа 1998 года - день, когда миллионы россиян узнали значение слов «дефолт» и «девальвация». День, который навсегда изменил жизнь и судьбу многих из нас, на долгие годы разделив всё на до и после.

17 августа в Краснодаре произошло ДТП на 7-полосной дороге. С участием 4 автомобилей. Если бы не "Делимобиль" - нет никаких других причин рассказывать о нем: полиция и скорая прибыли за минуты, движение отрегулировано, погибших нет, все службы отработали эталонно.

Вот только один из участников ДТП был клиентом каршеринга "Делимобиль". И их техническая поддержка своими неадекватными, невменяемыми требованиями буквально довела ситуацию до "белого каления".

Кратко: после ДТП требовали от водителя не прекращать поездку (деньги списываются), предоставить невозможные в ближайшие часы, или нереальные априори ("временная справка о ДТП") документы. А без них - отказывались прислать представителя, техпомощь, эвакуатор.

Сам я оказался не только свидетелем, но даже и участником этого цирка. В самом тексте - подробности происходившего

Что делать, если нейросеть из 2500 слоёв выглядит как чёрный ящик, а привычные методы анализа не помогают? В статье разбираем, как по весам и структуре модели удалось восстановить скрытую программу, распознать MD5 и дойти до ответа через механистическую интерпретируемость, SAT и несколько тупиковых гипотез.

В воскресенье, 16 августа, в одной из пекинских пожарных частей прошел финал аварийно-спасательной дисциплины вторых Всемирных игр гуманоидных роботов (WHRG). Год назад роботы на первых играх бегали, танцевали и играли в футбол в декорациях, теперь их впервые вывели на настоящую площадку — с настоящим огнем, настоящими пожарными и, как выяснилось, настоящим дождем. Из двенадцати команд, стартовавших в тот день, до конца испытания дошли только три.

ИИ‑чаты стали рабочим инструментом наравне с почтой — а вместе с ними появился новый канал утечек, которого три года назад не существовало. Договоры, резюме, пароли и клиентские данные уезжают на чужие серверы не через взлом, а через обычное поле ввода. Блокировать доступ пробовали многие — люди просто уходят на личные устройства, и риск становится невидимым.

Мы решили задачу иначе: расширение для браузера в Chrome Web Store, которое перед отправкой заменяет чувствительные данные обезличенными метками, а ответ ИИ расшифровывает обратно — прямо на экране, незаметно для человека.

В статье расскажу, какие подходы мы перепробовали и почему они не сработали, как выглядит путь пользователя и что у решения под капотом — от контрольных сумм до локального распознавания сканов.

У технологических рынков есть неприятная цикличность. Сначала новую услугу способны запустить только гиганты: инфраструктура дорога, специалистов мало, а клиент ещё не понимает, зачем ему всё это. Затем технология стандартизируется, оборудование дешевеет, компетенции расползаются по рынку — и вчерашняя привилегия нескольких корпораций превращается в массовый бизнес, куда входят сотни небольших игроков. Конкуренция растёт, маржа падает, рынок перенасыщается; часть новичков закрывается, часть остаётся локальной, а наиболее интересных снова покупают те самые гиганты, с которых цикл начинался.

Так развивалась сотовая связь: от дорогой инфраструктуры и ограниченного числа операторов — к массовому рынку, ценовой конкуренции и последующей консолидации. Так развивался доступ в интернет: районные провайдеры тянули кабель быстрее, чем крупные компании согласовывали смету, но со временем абонентские базы, сети и локальные бренды начали собирать большие группы. Теперь в ту же фазу входят IT-сервисы и SaaS, только искусственный интеллект сжимает весь цикл: то, что раньше требовало отдела разработки, поддержки и маркетинга, небольшая команда собирает из моделей, облаков и готовых компонентов.

Значит ли это, что нас ждут тысячи равных компаний и вечный праздник малого бизнеса? Почему тогда технологическое удешевление снова заканчивается укрупнением? Почему хороший продукт не удерживает рынок, а гигант, даже опоздавший с функцией, покупает конкурента или копирует его и возвращает долю? Именно это мы и разберём, потому что производство продукта и производство спроса — разные индустрии.

Если бы в интернете вручали премию за количество мемов, в финал наверняка вышли бы Леонардо ДиКаприо, коты с осуждающим взглядом и язык PHP. Над последним разработчики шутят уже столько лет, что фразу «я пишу на PHP» лучше говорить шепотом или не говорить вовсе.

При этом язык, который регулярно объявляют мертвым, продолжает получать новые версии, обслуживать миллионы сайтов и оставаться востребованным в веб-разработке. Как появился PHP, чем он заслужил плохую репутацию и почему до сих пор не исчез — рассказываем в этой статье.

Привет, на связи команда Яндекс Практикума. Приёмная кампания в онлайн-магистратуру «Управление продуктом в цифровом бизнесе» ИТМО в партнёрстве с Практикумом вот-вот закончится: 28 августа — последний день приёма документов. Но вы ещё успеете поступить, в статье расскажем, как это сделать и что входит в программу.

Дефицит специалистов в сфере кибербезопасности перестал быть кадровой проблемой. Сегодня это прямой стратегический риск для бизнеса. Пока злоумышленники осваивают ИИ и практикуют новые техники взлома, мы в «Ростелекоме» укрепляем защиту. Причем делаем ставку не только на поиск уникальных ИБ-профессионалов, но и вполне успешно превращаем студентов первых и вторых курсов в специалистов по кибербезу.

Привет, Хабр! Я Ольга Лапшина, HR-бизнес-партнер блока информационной безопасности «Ростелекома». В этой статье расскажу, как мы построили настоящую лабораторию по созданию киберзащитников и покажу, как в ней все работает.