Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавно я писал на Хабре, как собрал каталог MCP-серверов: 80 тысяч записей из девяти источников в одном индексе. В комментариях и в личке быстро всплыл вопрос, который я сам не до конца продумал, когда делал каталог: «нашёл сервер, а запускать его где?»

С MCP-серверами беда в том, что добрая половина живёт не как готовый npm-пакет, а как репозиторий на GitHub. Его надо склонировать, поставить зависимости, собрать, запустить и держать живым. Если сервер stdio (а таких большинство), сверху ещё задача обернуть его в HTTP, иначе к нему не подключится ни claude.ai, ни ChatGPT. Итог: под сервер на 40 строк человек поднимает VPS, пишет Dockerfile, настраивает nginx, выпускает сертификат и вешает вебхук на автодеплой. Дизбаланс усилий чудовищный.

Поэтому я сделал внутри Unyly полноценный раздел деплоя. Подключаешь GitHub-репозиторий, на выходе получаешь работающий проект на slug.unyly.org, пуш в ветку пересобирает его сам. Работает и для сайтов (статика, фронтенд-сборки, Next.js), и для MCP-серверов на Node и Python. Ниже разберу архитектуру по слоям и честно перечислю грабли, на которых потерял время.

В этой статье я постараюсь объяснить, как работает биткоин. Без аналогий с добычей золота и прочих глупостей.

Начать стоит с того, что он вообще из себя представляет. Биткоин, это одноранговая (P2P) сеть которая формирует механизм глобального консенсуса, который позволяет всем узлам сети договориться об общем состоянии леджера и дает возможность локально проверить весь этот леджер, не доверяя никому. Это система где есть только пользователи и нет администраторов. Это permissionless система, то есть вам не нужно ничье одобрение чтобы в ней участвовать. Используется эта система для формирования глобальной системы денег. Леджер хранит всю историю транзакций за все время, формируя цепочку блоков транзакций - блокчейн.

Если по-человечески то биткоин это просто глобальная универсальная книга бухгалтерского учета, где навсегда фиксируются все взаиморасчеты, где нет возможности смухлевать, отменить или оспорить перевод или создать деньги из воздуха.

Биткоин это не первая попытка создать систему такого рода, но ему первому это удалось. Биткоин решил две ключевые проблемы, которые до этого не удавалось решить никому.

Для понимания его устройства стоит начать стоит с криптографических примитивов, из которых он собран. Как только у вас будет понимание того, как каждый из них работает, понять устройство биткоина будет гораздо проще.

В его составные части входит:

Не так давно я случайно обнаружил, что современные UEFI-совместимые прошивки имеют подозрительно много, скажем так, особенностей настройки как самого BootGuard (и его аналога от AMD, который UEFITool NE пока что не поддерживает, но мы работаем над этим), так и вендорских продолжений BG на том(а) DXE. Странности эти - не новость, и о них говорили и Трэммел Хадсон, и Александр Матросов, и многие другие исследователи безопасности UEFI-совместимых прошивок, но воз этот не просто “и ныне там”, он, по ощущениям, с тех пор еще сильнее уехал в сторону жопы. Вот про нее я в этой статье и постараюсь вам рассказать, про то, как делать надо, и как делать не надо, и про то, как делают нынешние IBV, и почему у них получается именно так.

Вышла новая версия EvertyDesk Next — 2.1.0. В этот раз хочу не просто перечислить фичи, а рассказать историю одного спора внутри команды, который закончился реальным бенчмарком, а не мнением погромче.

Эта статья вряд-ли принесет кому-нибудь хоть какую-то пользу, потому что мой топ будет состоять исключительно из тех игр, которые нравятся мне (на самом деле тут вы увидите единственное верное мнение). На мою любовь к этим проектам могли повлиять самые разные факторы, будь то шикарный саундтрек или гиперболизированные воспоминания из детства. Однако, несмотря на то, что я сказал ранее, кто-то, возможно, решить попробовать что-то из того, о чем я напишу далее - этому я буду только рад. Игры будут ранжированы “от худшей к лучшей”, а также в топе не будет мультиплеерных игр, о них как-нибудь в следующий раз.

Предложен пространственно-локальный фильтр шума на изображениях и исследованы его метрики в сравнении с такими базовыми алгоритмами фильтрации как медианная, адаптивная медианная, гауссова, билатеральная, фильтр Винера, алгоритм анизотропной диффузии и метод нелокального среднего. Показана высочайшая устойчивость предложенного фильтра к изменению уровня зашумления изображений, в особенности при обработке смешанного шума, состоящего из импульсных помех типа «соль и перец» и аддитивного гауссова шума в различных пропорциях

Всем привет я Артур Валиев, пятничная статья, поехали.

Я каждый день кидаю заметки не в специальное приложение, а в Избранное в Telegram — просто потому, что там приятнее писать: пружинный отскок сообщения, ноль лагов, мгновенный отклик клавиатуры. Это натолкнуло меня на мысль — а что, если взять не идею мессенджера, а буквально инженерный подход Telegram к рендерингу и анимациям, и применить его к заметкам?

В статье — сначала идея: почему классические заметки-стикеры умерли как формат, и как выглядела бы лента заметок на движке уровня Telegram. Дальше — техническая часть с кодом: виртуализация списка, spring-анимации через transform/opacity вместо layout-свойств, оптимистичный рендер, отказ от polling, полнотекстовый поиск через SQLite FTS5. И под конец — честный разбор, почему нативный C++ структурно обходит любой JS-рантайм: отсутствие пауз GC, плотность памяти, JIT-разогрев, реальная многопоточность без сериализации.;)

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B

Вышла модель Qwen3.8-27B, которая по бенчмаркам лучше чем Opus 4.6

При создании отказоустойчивых систем стремятся гарантировать отсутствие потерь транзакций при восстановлении из бэкапов или при переключении на реплику (резервный кластер баз данных). В статье рассматривается, как в коде приложения можно выяснить, была ли потеряна транзакция при переключении на реплику.

Когда я только знакомился с OSDev, я очень долго искал соответствующие материалы. Находил и на YouTube, и на Habr, и просто какие‑то англоязычные сайты (тогда я не сильно знал английский). Но почти все что я находил было либо незаконченным, либо недостаточно понятным и полным.

В этой статье я постараюсь рассказать все так, как ожидал я это от других.

В физике есть понятие «мирового эфира» — гипотетической среды, заполняющей пространство и являющейся носителем фундаментальных взаимодействий. Оно известно с античности и имеет корни в метафизике. В античной философии эфир считался «пятым элементом» (квинтэссенцией) — божественной, неизменной субстанцией, из которой состоят небесные тела, в отличие от четырёх земных стихий. Концепция мирового эфира была сформулирована Аристотелем. В новое время общепринятого определения выработано не было, но в работах физиков прослеживается два взгляда. Ниже приведены самые известные представления классиков об эфире.

Каждый разработчик, работавший с проектом, где одни модели мапятся в другие, знает эту боль: добавил поле в модель и пошёл обновлять десятки мапперов вручную. Переименовал параметр - компилятор взрывается ошибками, и ты снова правишь код руками. Мапперы - это “мёртвая зона”: они пишутся механически, но при этом легко ломаются и не приносят никакой ценности бизнесу. В статье я расскажу о том, как мы от этого ушли и какие результаты получили

В Telegram Ads рекламодатель платит за Views. Но что должно технически произойти, чтобы в статистике появился ещё один просмотр?

Я полез в MTProto, TDLib и исходники Telegram Desktop. Оказалось, что получение объявления от сервера ещё не является View: клиент отдельно регистрирует просмотр, когда выполняется условие видимости. Причём весь текст должен оказаться на экране, а CTA-кнопка — необязательно.

А дальше начинается самое интересное: дедупликация, антифрод, frequency и точная связь этого события с биллингом уже находятся за закрытой серверной границей Telegram. Я попробовал восстановить весь путь и чётко отделить то, что можно доказать по коду, от того, чего мы на самом деле не знаем.

Думаю, многие любят послушать музыку во время работы, и я к таким людям отношусь. Так уж получилось, что моя аудио-коллекция находится в VK, по разным причинам, в том числе и по знаменитой причине “так исторически сложилось”. Обычно я просто запускаю на отдельной вкладке музыку и забываю о ней на весь рабочий день. Но последнее время что-то там у VK либо случилось, либо обновилось, но вкладка VK в браузере начала “выедать” всю память от чего прослушивание стало невозможным.

Решил я, значит, написать свой плеер раз такие дела, всегда хотелось что-то поудобнее, а нет ничего удобного чем свои костыли. К тому же, в последних версиях Qt в качестве media backend стал использоваться FFmpeg, хотелось посмотреть как там с этим обстоят дела. Статья не о том, как в принципе получить аудио из VK, а о сетевых проблемах в VK и Qt.

Большинство современных ИИ-систем получают знания «готовыми». Их учат на огромных корпусах, а потом донастраивают. Результат впечатляет, но внутри почти всегда лежит одна и та же идея: интеллект — это следствие заранее вычисленных весов и статистики.

Я пошёл другим путём.

Цель проекта VIVI — создать систему, которая развивается подобно живому существу. Не хранит заранее готовые знания. Не опирается на огромную предобученную языковую модель. Интеллект должен возникать постепенно — из накопления опыта, формирования памяти, самоорганизации знаний, появления понятий и внутренней модели мира.

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я DevOps‑инженер в ИТ‑холдинге Т1. В современной разработке автоматизация — это давно не «роскошь», а «базовый минимум». Однако многие команды до сих пор ограничиваются лишь простыми возможностями IDE (Integrated Development Environment), упуская потенциал генерации кода. В прошлом году я выступал с этой темой на конференции Импульс Т1. В статье расскажу подробнее, как перейти к генерации кода в масштабах проекта и зачем разбираться в синтаксических деревьях.

2.08.2026 года, в день когда в ЕС реально завелась статья 50 AI Act, Anthropic сделала ход конём: с этого дня каждый текст, который выдаёт свеженькая модель Claude, тащит в себе невидимую метку. (Не пиксель или строчку метаданных в углу, а метку, вплетённую прямо в сам выбор слов) Это подали как жест прозрачности: мол, вот вам транспарентность(как просили).

Не прошло и суток, как в гитхабе набрал обороты проект, обещающий эту метку стереть. За ним — ещё десяток.

А неделю спустя независимое издание констатировало: доказать, что хоть один из них реально работает, не может никто (ни авторы ни сама Anthropic).

Эта статья – о том, почему это не баг и не провал маркетинга, а неизбежное следствие того, как устроена технология. И заодно — почему у истории куда более длинная борода, чем у чат-ботов: первые водяные знаки придумали за семьсот с лишним лет до GPT.

Это конспект-статья по итогам построения рекомендательной системы в .NET.

Начнём с самой идеи: как представить пользователя и фильм в виде векторов и почему скалярное произведение позволяет понять, насколько они подходят друг другу. Затем разберём, откуда берутся эти векторы и как модель учится подбирать их по реальным оценкам.

После этого перейдём к практической части: добавим bias пользователей и фильмов, регуляризацию, градиентный спуск и посмотрим, как меняется ошибка модели во время обучения. Затем научимся оценивать качество модели на отложенных данных и разберёмся с переобучением.

Изложено только главное, но в местах, которые обычно вызывают затруднения, старался разобрать максимально подробно

Имея некоторый опыт в построении классических ML и CV-проектов, я решил разобраться в NLP (Natural Language Processing) и собрать свою RAG-систему без использования сторонних RAG-фреймворков (LangChain, LlamaIndex и т.п.). Моя цель - понять, как на самом деле работает RAG под капотом: от разбиения текста до генерации ответа.

Проблема, которую решает RAG

Готовые LLM модели имеют несколько недостатков:

Моя Roadmap разработчика имитационных моделей в AnyLogic породила в моём канале больше вопросов, чем ответов. Суммируя которые можно прийти к медианному:: «А что это вообще за зверь?». Поэтому к вашему вниманию новая статья, позволяющая хоть и не приручить, но по крайней мере погладить эту животинку. Для этого нам понадобится: 1) познать ИМ суть, 2) понять ареол обитания и 3) осознать незаменимость в дикой природе сложных систем.