Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В работе с моделями важно не только знать их точность, скорость и цену, но и понимать, где им можно доверять, а где нужна дополнительная проверка. Многие ограничения обнаруживаются уже в процессе интеграции — и о них хотелось бы знать заранее.

Тестирование Jev я проводил прежде всего для себя и команды, но объём данных получился масштабным, и я решил поделиться результатами с сообществом. С 19 по 30 сентября 2026 года было проведено 22 эксперимента и отправлено около 160 тысяч запросов к jev-1.13.0 и контрольным моделям OpenAI. Все тесты запускались через API раннего доступа и суммарно обошлись примерно в $18.

Мне было интересно не столько проверить заявленные скорость и цену, сколько найти границы её практического применения. Насколько она точна по сравнению с небольшими GPT-моделями? Можно ли доверять её confidence и строить на нём автоматический роутинг? Что произойдёт при расширении списка классов, появлении длинного контекста, грязного входа или текста на другом языке? У LLM уже известны свои особенности — например, lost in the middle и склонность уверенно ошибаться. Логично было проверить, есть ли собственный набор таких эффектов у System One модели на примере Jev.

Три узла, одна база, клиент шлёт UPSERT. Нужно решить две вещи сразу: разрешить запись только на согласованном кластере и не допустить, чтобы после обрыва связи между узлами в журналах оказались разные версии одних и тех же данных.

В стеке вроде Raft логика такая: узлы голосуют за лидера, пишет только он; у каждого периода лидерства есть порядковый номер (term), чтобы отличать старые голоса от новых; лидер пропал — новые выборы. В Grid допуск записи устроен иначе. Лидер не выбирается голосованием. Вместо этого узлы обмениваются числовым параметром синхронизации (фазой, в смысле модели Курамото) и отдельно подтверждают каждую операцию контрольной суммой её содержимого. Этот протокол называется ORCHID.

Сейчас у меня регулярно занимаются четыре ученика. Для четырёх человек CRM звучит как избыточное решение. Но проблема оказалась не в числе контактов: один диалог жил в Telegram, другой — в WhatsApp, ещё два канала были VK и MAX. Перед уроком я вручную вспоминал, где написать ученику, отправлял напоминание и искал ссылку на встречу.

Я собрал рабочее место на базе Chatwoot и дописал небольшой сервис, который связывает календарь с конкретным диалогом. Ниже — как устроена эта цепочка, почему в событии хранится именно номер диалога, а не номер контакта, и какую гарантию доставки в действительности даёт SQLite.

Владеть собственным сайтом — здорово, но есть одна проблема — он не вечен. Ты должен платить за хостинг и домен, и как только по любой причине перестаёшь платить — сайт будет отключён. Для коммерческих проектов это не страшно: сайт создаётся, чтобы зарабатывать.

Но если ты создаёшь для себя или для общественного проекта, и если таких сайтов много, — появляется проблема: сайты будут тянуть деньги из кармана, так что рано или поздно — через год или десять — они «умрут».

Предвидя такой итог, многие дублируют контент сразу на несколько ресурсов, в т.ч. в социальные сети, которые относительно бесплатны и, как правило, очень живучи. Так что если сайт, как основной источник, пропадёт, то хотя бы сохранится его наследие.

Ещё один вариант — завести сайт на известной крупной платформе, например, на WordPress.com, где платформа выступает хостингом и даёт возможность прикрутить домен. И вот, как только перестаёшь платить, ты теряешь домен и возможность пользоваться всеми платными фишками, но сайт хотя бы останется на плаву на субдомене 12345.wordpress.com.

Привет, Хаброжители! Путешествие в мир программирования часто напоминает блуждание по лабиринту, из которого нет выхода. Неудивительно, что Python стал любимцем миллионов: он не просто понятен, его приятно изучать, читать и писать на нем.

Двадцать четвертого августа девяносто пятого года Microsoft выкатила Windows 95 с рекламой под Start Me Up от Rolling Stones, очередями у магазинов в полночь и маркетинговым бюджетом, которого хватило бы на пару-тройку небольших студий вместе с их кофемашинами, и где-то внутри этого праздника лежал файлик на несколько секунд, который за следующие годы, подозреваю, услышало больше народу, чем все песни Роллингов вместе взятые.

Файлик назывался The Microsoft Sound, а написал его Брайан Ино, человек, который ввел в оборот сам термин ambient, продюсировал U2 и Боуи и к середине девяностых меньше всего походил на автора системных звуков для офисной операционки. Позвали его, судя по всему, в очень удачный момент, потому что у самого Ино с музыкой тогда было совсем плохо, и он потом честно рассказывал журналисту San Francisco Chronicle, что идей у него не было никаких и задача от чужого дяди с четкими рамками пришлась как нельзя кстати.

Я про эту историю вспомнил, когда на одном из проектов мы в очередной раз спорили, сколько секунд можно держать игрока на логотипах студии и паблишера, пока за ними в фоне компилируются шейдеры, и кто-то из продюсеров сказал «да сделайте просто красивый звук, никто и не заметит что ждет». Продюсер, как обычно, оказался прав наполовину, и вот про эту половину, которая работает, и про ту, которая со временем работать перестает, дальше и пойдет разговор.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Третьяков. Я product owner MWS Data Scout — сервиса, который описывает таблицы баз данных с помощью больших языковых моделей (LLM). 

В статье я расскажу, почему задача документирования не решается простой передачей схемы в модель, какие слои контекста нам пришлось выстроить и какой блок промпта, вопреки ожиданиям, только ухудшает качество работы.

Пролог.
Это статья - призыв к размышлению.

Пока в российском телекоме вовсю бурлят обсуждения освоения частот для 5G и перспектив нового стандарта связи, реальность обычного пользователя остается прежней: хорошо отлаженная, «вылизанная» инфраструктура LTE (4G) на оптимальных частотах зачастую обеспечивает более стабильный, надежный и быстрый доступ в интернет здесь и сейчас.

Но чтобы выжать максимум из мобильного интернета, требуется правильное абонентское железо. Казалось бы, рынок переполнен современными смартфонами, планшетами и роутерами на базе новейших чипов. Покупай и пользуйся. Однако именно здесь мы сталкиваемся с неприятной тенденцией: производители всё чаще превращают свои устройства в «черные ящики», наглухо блокируя доступ к скрытым возможностям железа.

Вендоров можно понять — они защищают себя от гарантийных случаев и «окирпичивания» девайсов пользователями со «шаловливыми ручками». Но в результате страдает комьюнити энтузиастов и техногиков. Сегодня я хочу рассказать, а скорее напомнить, о существовании легендарного мобильного роутера Netgear AC810. Спустя почти 10 лет после релиза он переживает настоящую вторую молодость и благодаря сообществу превратился в настоящий убер-девайс, способный потягаться с навороченными новинками. И на дружественном форуме, известном почти всем читателям Хабра, до сих пор этот роутер изучается, а его возможности активно совершенствуются!

Старичок на стероидах: почему именно AC810?

Netgear AC810 — один из самых удачных и компактных мобильных роутеров в своем классе. Он построен на чипсете Qualcomm, поддерживает практически все российские диапазоны LTE, технологию 256QAM и агрегацию частот (до 3CA). Из его главных «железных» и функциональных плюсов можно выделить:

Ого, да это же следующая статья цикла про Capacitor. В ней мы рассмотрим нюансы реализации микрофронтендов в Capacitor приложении,а также разбирем схему, в которой команды могут выпускать MFE независимо и не ломать нативную часть приложения.

Claude Opus 5 тратит на русский текст в 3,9 раза больше токенов, чем GPT-5.5, — при одинаковой цене за токен счёт выходит почти вчетверо выше. Я замерил 11 токенизаторов на параллельных текстах на русском и английском: от одного символа на токен у Claude Opus 5 до пяти у YandexGPT и GigaChat, у которых русский текст даже короче английского. Внутри — методика, пересчёт в рубли за тысячу символов, находка про «usage» у агрегаторов и код, чтобы повторить замер на своих текстах.

Я написал транслятор CUDA/PTX в LLVM IR: он берёт PTX от настоящего nvcc и собирает его обычным clang. Восемь ядер уже исполнены на живой GeForce MX450 и побитово совпали с хост‑эталоном. А главное — как настоящий nvcc и видеокарта сломали мои зелёные тесты.

С приходом ИИ‑агентов в разработку, кода стало больше, а вместе с ним и шума. Пулреквесты растут, держать агента в рамках задачи становится сложнее, а через голову человека проходит всё больше кода. Ревью превращается в основную нагрузку и зелёные цифры добавленных строк в заголовке начинают напрягать ещё до того, как его откроешь.

Типичная картина: пулреквест на небольшую фичу, а в нём правки в десятке файлов, которые к задаче не относятся. По отдельности они могут быть полезными, но вместе превращают ревью в поиск.

Разрыв между бизнесом и разработкой - классическая проблема. Предприниматели мыслят окупаемостью, скоростью гипотез и рисками, а инженеры — стеком, архитектурой и чистым кодом. В этой статье разбираем, как построить мост между техническим отделом и управленцами

В 1998 году 20-летний студент из Великих Лук отправил в Microsoft письмо с идеей push-индексации сайтов. Ему ответили вежливым отказом. Потом были Яндекс, частные инвесторы, отказ в визе и неслучившийся Grabit. Спустя 28 лет автор нашёл тот самый конверт из Редмонда — и понял, что идея опередила время.

Модульная архитектура во фронтенде дает командам автономность: каждая пилит свой модуль и не ждет соседей. Потом появляется BFF, один на всех, и автономность начинает утекать обратно. Каждая новая ручка проходит через согласования, релизы приходится синхронизировать, узкое место просто переезжает с клиента на сервер.

Привет, Хабр! Меня зовут Маргарита Козырева, я — сеньор-фронтенд в «Лаборатории Касперского», работаю в Kaspersky Security Center. В айти семь лет, значительная часть из них ушла на дизайн-системы, которые я строила с нуля.

Мы решили сделать серверный слой таким же модульным, как клиент. В статье разбираю, из чего состоит платформа, что остается за командой, как модуль регистрируется в рантайме и какой ценой это дается.

Один ключ на все события заказа — и кажется, что порядок гарантирован. А потом клиенту приходит «Ваш заказ собран» раньше, чем «Оплата получена», витрина откатывает статус назад, а после планового перезапуска одно событие пропадает навсегда.

В статье разбираем три таких инцидента из одной системы на transactional outbox, PostgreSQL и Kafka 4.2. Попробуйте сами определить, где сломалось: в источнике, в relay, в продюсере или у потребителя.

За две недели мы отправили около 2 100 приглашений в отраслевой опрос: специалистам по рискам в банках и инвестиционных фондах. Базу собрали сами. Организации взяли из открытого реестра юрлиц GLEIF, сайты искали через Wikidata и автокомплит Clearbit, адреса собирали со страниц контактов. Из холодной рассылки не ответил никто.

Под катом разбор по шагам. Почему среди 1 301 адреса с сайтов финансовых компаний нет ни одного со словом risk. Как локальный DNS в режиме fake-ip превратил проверку доменов в формальность. Почему почтовые шлюзы банков отбили письма, отправленные из Gmail. И как рассылка однажды завершилась без единой ошибки и не отправила ни одного письма. С кодом на Python и цифрами.

В этой статье Леша, ведущий разработчик Совкомбанк Технологий, поделится опытом реализации необычной и сложной анимации в приложении Рокетбанка. А именно матрицы чисел, которая появляется, когда пользователь входит в оформление цифровой кредитной карты.

Найти нужный объект в доработанной конфигурации, оформить одну перевозку по нескольким реализациям, загрузить банковские выписки из почты или правильно сопоставить маркировочные коды со строками чека — за каждой из этих задач стоит отдельный рабочий процесс. В сентябрьскую подборку Инфостарт Маркетплейс вошли пять решений, которые помогают автоматизировать такие операции. Разбираем их возможности, технические условия и ограничения.

Два продукта в обзоре предназначены прежде всего для разработчиков: Pilot 1C собирает контекст для работы с ИИ, а КонфигРедактор объединяет просмотр файлов конфигурации, редактирование кода и ИИ-помощника. Остальные три разработки адресованы пользователям учетных систем: они помогают оформлять электронные перевозочные документы, получать банковские выписки и контролировать продажу маркированных сигарет.

Мы много разрабатываем с помощью coding agents: веб-приложения, MCP-серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше становилась инфраструктура вокруг агентов, тем больше в ней появлялось инструкций, проверок, субагентов и автоматики. По идее, разработка должна была становиться дешевле. А расход контекста рос.

Первое подозрение было очевидным: слишком раздутые промпты. Мы искали не там.