Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В 2026 году выбрать нейросеть для картинок часто сложнее, чем написать промпт. Моделей много, каждая обещает лучшее качество, а на деле у каждой есть свои особенности. Мы взяли шесть разных популярных моделей, прогнали шесть сценарных тестов на одинаковых промптах и собрали картинки, чтобы вы могли сравнить все своими глазами, а не по рекламным скриншотам.

Сегодняшние участники:

Midjourney (v7) | Qwen Image 2 Pro

FLUX 2 Max | Nano Banana Pro

GPT Image 2 | Grok Imagine (режим image quality)

У нас было: 6 моделей для генерации, 6 сценариев использвования, для всех моделей одинаковой промт и 4 критерия для оценки результат.

Победитель оказался неожиданными.

Привет! Задача возникла банальная: нужно передать коллеге пароль, API-ключ или конфиг. Телега — не хочется, почта — тем более. Существующие решения от OneTimeSecret до PasswordPusher и прочих — либо закрытый код и доверяй на слово, либо требуют своего сервера. Одни требуют регистрации, другие — напичканные всем подряд комбайны. Захотелось сделать так: открытый код, шифрование в браузере, сервер физически не может прочитать содержимое и, разумеется, бесплатно.

Так появился BurnAfterRead — self-destructing E2E encrypted drops на Cloudflare Workers.

Обсуждение архитектуры или бага часто начинается в ChatGPT, а реализация продолжается локально в Codex CLI. Рассказываю, как я сделал небольшую CLI-утилиту, которая переносит расшаренный ChatGPT-диалог в локальную сессию Codex, и почему для этого оказалось недостаточно просто записать JSONL-файл.

Ну что же…, на дворе 2026 год, первый DogPlanner живёт своей жизнью, доступен на многих площадках мобильных приложений, мы о нём много писали в соцсетях и различных блогах. С тех пор как мы сделали его, а опубликовали мы его аж в июне 2020 года, вы прислали нам много различных идей по его доработке, написали множество отзывов, а также мы узнали о приличном количестве проблемных мест по его функциональности и содержанию, и всё это было абсолютно заслуженно! Хотим сказать вам огромное спасибо за всю обратную связь, которую мы получили, и получаем до сих пор от вас! Но давайте снова вернёмся к критике…

Человеческий мозг настроен на порядок: макароны к макаронам, телевизоры к телевизорам. Это кажется логичным, эффективным и «правильным». Именно так устроены склады без WMS — или, точнее, без продуманного алгоритма размещения. Но крупнейшие в мире фулфилмент-центры работают ровно наоборот. Amazon хранит зубную пасту рядом с книгами и запчастями. Для человека — хаос. Для алгоритма — математически совершенная архитектура.

Этот материал — разбор концепции хаотичного (динамического) адресного хранения (chaotic storage / random storage / scattered storage): как она устроена изнутри, почему работает лучше «логичного» порядка, и как WMS превращает визуальный беспорядок в оптимизированную модель распределения потоков.

Привет всем любителям физики и физических экспериментов! Меня зовут Татьяна Трубицына, я генеральный директор некоммерческого образовательного проекта GetAClass. Мы снимаем видеоролики по школьной физике -- и самые популярные из них переводим в текстовый формат для любителей лонгридов. Первая статья на тему нашего старенького ролика «Парадокс изогнутой трубы». Далее -- слово Андрею Ивановичу Щетникову, ведущему фильмов GetAClass, педагогу, методисту и члену жюри Турниров Юных Физиков.

Когда говорят про нейросети в разработке игр, разговор почти всегда уходит в одну из двух крайностей.

Первая: «это всё ерунда, игрушка для ленивых».
Вторая: «теперь один человек может нажать пару кнопок и сделать новый Fallout».

Обе версии удобные. И обе, по моему опыту, довольно далеки от реальности.

Я уже довольно давно (третий год) в одиночку делаю Sunarius — большую постапокалиптическую RPG (представьте игру как Fallout 2, вот это оно). Это проект с глобальной картой, тактическими пошаговыми боями, диалогами, квестами, фракциями, торговлей, караванами, лутом, инвентарём, развитием отряда, сохранениями и кучей систем, которые должны не просто существовать рядом, а работать вместе.

Если бы мне несколько лет назад сказали, что я вообще всерьёз возьмусь за такую игру один, я бы, скорее всего, не поверил. Не потому, что это совсем невозможно. А потому, что цена входа в большие системные игры для одиночки всегда была слишком высокой. Не только по времени. По объёму решений, которые нужно удерживать в голове.

И вот здесь нейросети действительно всё поменяли.

Не в том смысле, что они сделали работу за меня. Не сделали.
Но в том смысле, что они снизили порог входа в проект такого масштаба до уровня, где за него вообще можно взяться и не умереть на полпути.

Привет, Хаброжители! Сегодня мы поделимся с вами отрывком из книги: «Современная бизнес‑аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R».

Статья посвящена ModelOps — набору практик для эффективного развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как организовать полный жизненный цикл модели: от оценки и мониторинга до переобучения. В материале приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн‑оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга производительности в реальном времени.

Пару дней назад я собрал сводку новостей по lakehouse и закончил её обещанием: разберу каждый громкий анонс по отдельности. Выполняю - и начинаю с самого шумного.

На своём июньском саммите Databricks вышел на сцену с заявлением масштаба смены эпохи: отдельные быстрые базы под витрины больше не нужны, перекачка данных между системами умерла, а всё хозяйство теперь живёт в едином озере, готовом под ИИ-агентов. Звучит так, что хочется встать и поверить.

Я вместо этого полез в их документацию, инженерные блоги и интервью - и ниже по пунктам сверяю, что обещано со сцены, а что написано мелким шрифтом. Сразу скажу: технология местами действительно сильная. Но «конца эпохи» в опубликованных данных я не нашёл - нашёл несколько мест, где громкое слово прикрывает вещь куда более скромную и знакомую.

Представьте, что ваш зашифрованный трафик злоумышленники записывают прямо сейчас. На первый взгляд, это бессмысленно: расшифровать его классическими методами невозможно. Однако существует стратегия «собери сейчас, расшифруй потом» (Harvest Now, Decrypt Later). Суть такого подхода заключается в накоплении зашифрованных данных сегодня, чтобы взломать их завтра, когда появится достаточно мощный квантовый компьютер, называемый в литературе криптографически-значимым квантовым компьютером (Cryptographically Relevant Quantum Computer – CRQC). По нейтральным оценкам крупных международных корпораций, он может появиться через 5–10 лет. С другой стороны, некоторые криптографы считают, что у спецслужб криптографически значимые квантовые компьютеры появятся к 2029 году, а для широкого пользования – примерно к 2032. Для госсектора и крупного бизнеса, где информация требует защиты десятилетиями, это критическая угроза.

Значительная часть такого трафика передается по защищенным каналам на базе набора протоколов IPsec. Его ключевой компонент – протокол IKEv2, отвечающий за согласование ключей и алгоритмов. Изначально он не был рассчитан на использование постквантовых алгоритмов: большие размеры ключей и подписей создавали эксплуатационные сложности. Однако благодаря техническим расширениям IKEv2 теперь поддерживает гибридный режим – одновременное использование классического протокола Диффи–Хеллмана (он позволяет двум сторонам выработать общий секретный ключ по открытому каналу связи) и постквантовых алгоритмов.

Обзор лучших ИИ для создания песен и фоновых треков. Разбираем, какая нейросеть для генерации музыки выдает студийный звук, как написать песню нейросетью с вокалом и избежать проблем с копирайтом.

На демо AI‑агент может выглядеть надёжным: вызвать инструменты, собрать ответ и отчитаться об успехе. Но в продакшене быстро всплывают пустые ответы, петли, потеря контекста, ограничения бюджета и проблемы с правами.

Разберём шесть архитектурных ошибок, из‑за которых агент работает в тестовом сценарии, но ломается в реальной системе.

Вашему вниманию предлагается вторая часть статьи “Разработка драйвера сетевого адаптера для Linux”. Первая часть была опубликована очень давно, по некоторым обстоятельствам не было возможности продолжить работу над статьей. Но в итоге вторая часть готова, надеюсь материал будет полезен тем, кто интересуется темой разработки для Linux.

Никогда не думал, что парсинг Авито может стать серьезным испытанием, ну казалось бы - обычный сайт, на котором люди просто выкладывают объявления о продаже каких-либо вещей. Но я сильно ошибался. 

Площадка сильно изменилась за последние годы и из сайта с объявлениями превратилась в хорошо защищенный сервис. Мало того, что на него нельзя нормально зайти с иностранного IP-адреса, так еще и капчи понавешали на него больше чем нужно. Ощущение, что имеешь дело с каким-то Амазоном, но никак не с Авито.

Большая часть аналитических обзоров ИИ-генераторов графики строится вокруг базового сопоставления: какая система более реалистично отрисовывает портреты, какая точнее воспроизводит заданную стилистику, а у какой лучше проработан задний план. Модель Nano Banana в этом сегменте занимает уникальную нишу. Ее ключевая ценность заключается не в создании иллюстраций с чистого листа, а в глубоком, прецизионном редактировании уже готовых файлов. С точки зрения ИТ-архитектуры это принципиально иная вычислительная задача, и именно в сфере локальной модификации изображений разработка от Google DeepMind уверенно удерживает лидерство.

В данной статье мы детально разберем внутреннее устройство Nano Banana, ключевые отличия доступных в 2026 году модификаций, сильные стороны алгоритма и его технологические ограничения. Также вы найдете здесь прикладные правила составления промптов для генерации или изменения графики и узнаете, как развернуть стабильную работу с нейросетью из РФ без использования VPN и иностранных платежных инструментов.

Здравствуйте, уважаемые читатели. Вот и настал тот день, когда мы поняли, что наш замечательный проект стал сложным. Спустя три года разработки его поддержка начала требовать значительных ресурсов, внедрение новых фич бизнеса замедлилось, а команда уже давно растеряла прежний интерес. Большинство из разработчиков неоднократно проходили эту стадию. Если посмотреть на ситуацию с другого ракурса, то всё далеко не так уж плохо: проект стал «взрослым», приносит деньги, что позволяет его развивать. Но всё-таки сложность только нарастает, проблемы напоминают снежный ком, и что-то с этим нужно делать.

Решение лежит на поверхности: давайте распилим монолит на микросервисы! Здесь одни достоинства: горизонтальное масштабирование, отдельные команды, независимые сервисы, отказоустойчивость, автономные релизы. Недостатки отсутствуют, ну или почти отсутствуют. А может, если быть честными, их лишь «заметают под ковёр»?

А что если я скажу вам, что при таком подходе мы, скорее всего, получим с десяток микросервисов, которые по цепочке синхронно вызывают друг друга, знают подробности внутреннего устройства каждого, ходят в общие таблицы (крайне запущенный случай), и отказ одного из них вызовет крах всей системы? Прямо как с костяшками домино. Встречайте, Его Величество Распределённый Монолит!

Предисловие

Возможно то, про что я хочу рассказать в своей первой статье тут, покажется не новым, уже знакомым велосипедом. Речь пойдет о контроллерах на базе ESP32 и программном обеспечении. Да, современных решений, открытых и бесплатных – много. А сейчас зарождается еще одно (а опенсорса мало не бывает, я считаю).

В статье я упущу и не буду рассказывать ни про свое знакомство с ардуиной, esp, php, python, js ни про то, что пришел сюда давным-давно гуманитарием. И да простят мой, вероятно не корректный, «жаргон» истинные профессионалы в микроэлектронике и программировании - итак, приступим.  

Совсем недавно я отключил RPI4 с HA и наконец «воткнул» в котельную очередную, но «готовую к деплою» версию контроллера (разрешите его далее называть «УМНЫЙ К1», спасибо).

Я хотел сделать маленькую OSD-панель яркости на macOS так, чтобы она выглядела как системный HUD: не просто полупрозрачная плашка поверх обоев, а нормальное стекло, через которое видно и немного преломляется рабочий стол. По дороге выяснилось неприятное: SwiftUI .glassEffect для такой задачи не подходит вообще, публичный NSGlassEffectView даёт только половину результата, а вид, близкий к системному HUD, появляется уже после ковыряния приватного CAFilter glassBackground. Ниже — весь путь, с кодом, ошибками и местами, где я сам сначала чинил не то

Ишу Лакхи было 16 лет, и он подрабатывал на автозаправке, когда открыл свой первый брокерский счёт на имя матери. Интерес к инвестициям быстро перерос в серьёзное увлечение, и к моменту, когда пандемия перевела обучение в дистанционный формат, он уже был студентом первого курса колледжа. Оказавшись запертым в доме родителей в Миннесоте, Лакхи продолжил торговать, но уже через собственный счёт в Robinhood Markets.

На пике ажиотажа вокруг r/wallstreetbets в начале 2021 года, когда розничные инвесторы разогнали котировки «мемных» акций, включая GameStop, большинство экспертов считали, что такие трейдеры, как Лакхи, быстро потеряют интерес к рынку после возвращения к обычной жизни. Однако этого не произошло

И снова здравствуйте! Продолжаю свой рассказ о поиске «универсального рецепта» для обучения моделей в Luna Line. Теперь речь пойдет о сегментации. Если вы пропустили предыдущую публикацию по классификации, то вам лучше начать читать с нее, чтобы не запутаться. 

Дело в том, что когда мы разобрались с классификацией, наша же методология оставила послевкусие неудовлетворенности. Мы задавали себе вопрос: а действительно ли выбранное семейство показывает максимум своих возможностей или мы просто зажали его в рамки единого пайплайна? Для сегментации мы решили действовать иначе.