Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Индустрия генеративного искусственного интеллекта больна. Симптомы этой болезни видны невооруженным глазом: шесть пальцев на руках, нарушенная геометрия объектов в движении и рассинхрон звука с артикуляцией (AV-desync). Но вместо того, чтобы лечить причину математикой, техногиганты пытаются заглушить боль грубой силой, заливая проблему деньгами и сжигая мегаватты энергии на кластерах Nvidia H100.

Сегодня мы наблюдаем классическую архитектурную ошибку: попытку решить фундаментальный математический изъян экстенсивным наращиванием "железа". И эта гонка приведет к неизбежному краху текущей бизнес-модели монополистов.

Привет, Хабр. Я Александр Габидуллин, старший инженер внедрения в Группе Астра. Основная часть моей работы — автоматизация установки и разворачивания наших продуктов. Нередко заказчик ставит задачу, для которой нет готового «коробочного» решения — тогда я создаю своё.

Один из таких случаев — обновление парка из десятков тысяч рабочих станций с ALSE 1.7 на 1.8 без остановки бизнес-процессов.

Перед нами стояла задача: обеспечить бесшовное мажорное обновление десятков тысяч рабочих станций крупного промышленного холдинга с ALSE 1.7 на 1.8. Жёсткие требования исключали компромиссы: нулевой простой для пользователей, гарантированная сохранность кастомной экосистемы и усиление настроек безопасности в процессе.

В этой статье я расскажу, как мы создали Ansible-коллекцию, которая превратила рутинное обновление в промышленный процесс с 98.2% успешных запусков с первого раза.

В одной из предыдущих статей я описал, как простой Telegram-бот помогает с подбором и при этом экономит деньги банку. За прошедшие три года решение значительно эволюционировало, обросло новым функционалом, было масштабировано на многие подразделения банковского ИТ.

Параллельно в банке шли исследования в части использования генеративного искусственного интеллекта для более эффективного решения текущих задач. В статье поделюсь опытом анализа обратной связи кандидатов на вакансии системного аналитика, прошедших через бот, с использованием инструментов, предоставляемых банком.

GIL — самая известная «фича» Python, о которой большинство разработчиков знают ровно одну фразу: «мешает многопоточности». Этого хватает для джуна, но не для сеньора.

Статья построена так, чтобы после её прочтения вы могли не только ответить на вопросы по GIL на senior-интервью, но и объяснить коллеге-стажеру, что происходит внутри интерпретатора, когда два потока пытаются одновременно изменить один список.

Пока весь мир спорит, заменит ли ИИ человека, два разных подхода к регулированию ИИ вступают в решающую фазу.

В Европе с 2024 года работает первый в истории всеобъемлющий AI Act, который сейчас адаптируют под реалии бизнеса через пакет поправок Цифровой омнибус.

В России 18 марта 2026 года Правительство выкатило на публичное обсуждение свой проект, закон «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта».Оба документа вступают в силу примерно в одно время (2026-2027 годы), но философия у них кардинально разная.

ЕС защищает права человека и фундаментальные ценности через риск-ориентированный подход. Россия делает ставку на «технологический суверенитет» и защиту традиционных ценностей. Разбираемся, в чем различия и что это значит для бизнеса.

Европейский подход (AI Act):

ЕС выбрал риск-ориентированную модель. Все системы ИИ делятся на четыре категории:
1. Недопустимый риск - запрещены (социальный скоринг, манипуляции поведением).
2. Высокий риск - строгие требования (кредитные скоринги, найм сотрудников).
3. Ограниченный риск - требования прозрачности (чат-боты, дипфейки).
4. Минимальный риск - без ограничений .
Главной целью являются защита здоровья, безопасности и фундаментальных прав человека. Штрафы колоссальные до €35 млн.

Российский подход:

Наш закон ставит во главу угла «обеспечение государственного технологического суверенитета» (Статья 1). Главное, чтобы критически важные нейросети были российскими, обучались в России и на российских данных.

Telega обещала «тот же Telegram, только без VPN». На деле выдали MITM-комбайн с прокси в РФ, вырубленным PFS и нейросетевым Cerberus, который нюхает ваши чаты на лету. В статье разбираем, как «клиент для удобства» тихо превращается в домашний Роскомнадзор в телефоне CIO, и почему один такой апк на смартфоне топа делает бессмысленной всю вашу стратегию по ИБ.

Стремительное развитие корпоративных информационных систем, представленных набором информационных систем, автоматизирующих заданную предметную область, диктуют обязательные требования к построению сбалансированной ИТ-архитектуры. Архитектура разрабатываемого и имплементируемого программного решения должна быть построена таким образом, чтобы заложить гибкие, масштабируемые и технологичные механизмы работы, обеспечивая тем самым возможность оперативного реагирования на любые изменения внешней среды.

Доступен ряд научно-популярных работ, описывающих различные подходы к построению ИТ-архитектуры, которые обобщены в терминах корпоративная архитектура и архитектура предприятия. Методологии построения корпоративной архитектуры представлены такими подходами как: FEAF, DoDAF [1], а также широко известная и наиболее популярная TOGAF [2]. Несмотря на кажущееся обилие стратегий к формированию ИТ-архитектуры, по большому счету, они апеллируют едиными сущностями, изначально предложенными в модели Захмана.

Не взирая на то, что модель Захмана предоставляет широкий теоретический аппарат, который лежит в основе понимания любой архитектуры предприятия, ее использование как в контексте разработки, так и непосредственно в ходе имплементации корпоративного ПО, часто остается незамеченным [3]. Однако применение именно данной модели делает методологии внедрения ИС такими, какие они есть сейчас: структурированными и гибкими, генерализованными и специализированными, а также прозрачными и эффективными.

Цель текущей работы состоит в анализе модели Захмана и ее применимости в проектах реализации корпоративных информационных систем. Достижение сформулированной цели потребует решения следующих задач:

На написание этой статьи вдохновил этот пост: Learn x86-64 assembly by writing a GUI from scratch. Программу из статьи перепишем с nasm на fasmg и сократим размер исполняемого файла примерно на треть.

Привет, Хабр! Меня зовут Стас Золотарев, я автор на курсах «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сегодня поговорим про бизнес-пользователей, разговорную аналитику, а также возможные проблемы и ограничения в её применении.

В этой статье я расскажу: что такое семантический слой данных и почему без него невозможна разговорная аналитика. И порассуждаю о том, заменят ли ИИ-агенты привычные способы взаимодействия с данными — дашборды и таблицы. Лирических отступлений сегодня не будет, поэтому сразу к делу.

Если такой туториал уже был на Хабре — не вините строго, я не нашел, и мне, на удивление, понадобился большой бубен и пол дня чтобы настроить сабж.

Вводные:

1) у вас есть крохотная виртуалка на которой крутится nginx и пара сайтов. Конечно https и скорее всего let's encrypt — короче стандартный набор рядового девелопера.

2) вы бы хотели поднять телеграм-прокси, но так чтобы трафик на него был максимально похож на обычный https, а это значит 443 порт — но вы хотите чтобы nginx и ваши сайты продолжили работать как и раньше.

Если это про вас и для вас — вот объяснение механизма и небольшой туториал.

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы.

Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации.

В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R) в MAGNIT TECH  столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

В Узбекистане доллар — это не просто иностранная валюта, а часть повседневной реальности.

Аренда квартиры всегда считается в долларах. На базаре цены на мясо и технику продавцы указывают в долларах, особенно в периоды нестабильности курса сума.

— Мы телек купили!

— Круто! Телетекст есть?

Если диалог выше для вас имеет смысл, значит вы, как и я, застали технологии девяностых. Многие из этих технологий были весьма причудливы.

Но даже среди них телетекст — это нечто особенное. Если ваш телевизор его поддерживал, то для вас открывался удивительный мир текстовой информации, которую вы могли (как казалось) выбирать сами. Свежий прогноз погоды, программа передач, результаты матчей и, конечно же, сказки. Почти Интернет в телевизоре!

Но как это работало, почему выбор контента был иллюзорным, и кто вообще додумался снабдить ТВ‑каналы таким удивительным расширением? Давайте разбираться!

8 апреля в 11:00 (МСК) Инфостарт и Таймлист проведут бесплатный вебинар о том, как перевести совещания из формального этапа обсуждения в управляемый процесс с понятными решениями, задачами и контролем исполнения.

Спикер вебинара - Глеб Архангельский, генеральный директор «Таймлист», топ-эксперт по тайм-менеджменту. Он разберет практические сценарии применения AI-секретаря в корпоративной среде и покажет, как выстроить рабочую цепочку «встреча → решение → задача → контроль».

На вебинаре обсудим, почему именно этап после совещания часто становится источником потерь для компании: договоренности фиксируются вручную, задачи теряются в переписке, а контекст обсуждения быстро стирается. Отдельно поговорим о том, почему сама запись встречи не решает проблему управления знаниями, если найти нужное решение, поручение или аргументацию в архиве по-прежнему сложно и долго.

Пока в старой Европе инженеры ходили в белых воротничках, в Москве студенты Ремесленного училища торчали за станками по локоть в масле. Позже такой прикладной метод обучения назовут «русским», а американцы внедрят его в своих технических университетах.

Веком позже жёсткий упор на практику позволил выпускникам училища собрать первый спутник и отправить человека в космос.

История Бауманки — это про то, как из приюта для сирот выросла база для покорителей космоса.

Классические шины — это блокер цифровой трансформации, а не её энейблер. Рост числа сервисов, переход к микросервисной архитектуре и необходимость быстрой адаптации требуют большей гибкости и новых подходов к интеграции. Теперь связывать цифровые системы между собой необходимо в условиях постоянного роста объёма данных.

Из статьи вы узнаете, почему мы в MWS отказались от классических интеграционных шин, что выбрали взамен и как здесь используется ИИ.

С 1 марта 2026 года вступил в силу Федеральный закон №168-ФЗ, где сформулированы поправки к закону о защите прав потребителей, которые обязывают использовать русский язык в публичной информации для потребителей товаров и услуг. Нашу платформу ОНЛАНТА ИИ ХАБ пришлось срочно русифицировать. Делимся опытом в блоге ЛАНИТ, как мы подошли к задаче, как учли юридические риски, что делать с англицизмами и как это влияет на пользовательский опыт и метрики.

Начну с небольшого вступления: зачем вообще нужен .htaccess файл?

.htaccess — это конфигурационный файл, который использует веб‑сервер Apache для задания специфических настроек для каждой отдельной папки сайта. Благодаря ему можно:

Мне казалось, я делал всё как надо. Эмпатия, активное слушание, аргументы — я применил весь доступный арсенал для успешного ведения переговоров. Но проект стоимостью в миллионы рухнул. Спустя годы я понял: фатальная ошибка произошла в первую же минуту разговора.

Открываем набор на наши программы 2026 года! В 2025 году у нас случилось два юбилея: 95 лет МАИ и 55 лет нашему Институту №8 «Компьютерные науки и прикладная математика». Полвека назад мы решали задачи для космоса на ЭВМ, которые занимали целые залы. Сегодня - тренируем модели на кластерах и занимаемся интересными проектами от наших партнеров в программах ТОП ИТ. Но суть та же: берем сложную инженерную проблему и переводим её на язык алгоритмов