Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Работа мозга в принципе считается вычислимой, даже если на её описание уйдут десятилетия. А вот ощущения пока не удается вывести из известных нам законов физики. Почему электрические сигналы между нейронами сопровождаются вкусом маминого печенья, этот вопрос остаётся без ответа.

Мы живём в мире, где всё подчиняется законам физики. Молекулы сталкиваются, ионы проходят через мембраны, нейроны передают сигналы — и всё это можно описать через энергию, массу и заряд. Но переживание в этих терминах описать не удаётся.

Философ Дэниел Деннет считал, что эта трудность во многом создается языком. Он прослеживал путь разума от бактерий до человека и показал, что слова вроде «хочет» и «знает» не указывают на отдельную сущность в живых организмах. Но его объяснение остается на уровне эволюционной логики: он показывает, почему такие слова могли возникнуть, но не показывает, какие физические процессы за ними должны стоять.

Проблема не в том, что физика этих процессов науке неизвестна, а в том, что уже на уровне клетки мы описываем их словами, которые обрывают связь с физикой. Про физику при этом не забывают: биофизики подробно изучают, как сталкиваются молекулы, как устроены каналы, сколько энергии уходит на каждый шаг. Но эти знания остаются внутри своей области. А в клеточной биологии, физиологии и нейронауке используется уже сокращенный язык, и в учебниках пишут: «с ДНК снимается копия», «рибосома читает мРНК», «транспортная РНК доставляет аминокислоту», «фермент распознаёт субстрат». А когда мы доходим до описания сознания, остаются слова «распознаёт», «оценивает», «прогнозирует», которые мы применяем уже к электрическим сигналам нейронов.

Поэтому мы восстанавливаем не лингвистическую логику, а сами физические процессы, которые стоят за этим языком: потоки энергии и вещества, концентрации, пороги и переходы между ступенями от клетки до человека. Наша цель – перевести описание переживания на язык физических законов.

Проблема не в том, что физика этих процессов науке неизвестна. Биофизики изучают её подробно: как молекулы сталкиваются, как устроены каналы, сколько энергии уходит на каждый шаг. Но эти знания остаются внутри своей области. На следующих уровнях, в клеточной биологии, физиологии и нейронауке, используется уже сокращённый язык, и связь с физическими процессами обрывается. А когда мы доходим до сознания, от неё остаются только слова «распознаёт», «оценивает», «прогнозирует», которые мы применяем уже к электрическим сигналам нейронов. Поэтому мы восстанавливаем не лингвистическую логику, а сами физические процессы от клетки до человека.

Неделю назад я выложил статью про то, как запустил Директ Коммандер на Linux. А через пару дней выяснил, что половину той инструкции можно выкинуть.

Bottles там не нужен, хватает обычного Wine из репозитория WineHQ. Заодно разобрал автообновление: Коммандер вешает красную плашку «обновление будет установлено автоматически при следующем запуске», честно качает 134 мегабайта и не устанавливает ничего. Ни тогда, ни потом, и никак об этом не сообщает.

И отдельно расскажу, как я собственным скриптом удаления снёс себе рабочую установку. Там всё сломала одна подстрока.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём Букин, я разрабатываю инфраструктурные проекты в VK, и сегодня продолжу рассказывать как мы повышаем надежность ядра подбора VK Рекламы. В этой статье разберем как мы построили в облачной инфраструктуре канареечное развёртывание снапшотов данных в эксплуатацию.

Канареечную выкладку обычно используют для обновления кода: новую версию приложения сначала проверяют на небольшой части серверов или пользователей, а затем распространяют на остальных.

Но поведение сервиса зависит и от данных. Приложение может остаться прежним, а обновлённые конфигурации, справочники или модели — заставить его работать иначе. Данные умеют менять поведение сервиса не хуже нового релиза кода, и готовиться к их обновлению стоит так же серьёзно: проверять не только то, что снапшот собран, скачан и распакован, но и то, что сервис с новыми данными корректно подбирает рекламу. 

Поэтому поверх существующей системы доставки оркестратора снапшотов мы решили сделать «канарейку» для данных.

Коротко. За последние недели OpenAI приостановила выпуск самых мощных моделей с доступом к инструментам после того, как агент выбрался из изолированной среды, а NVIDIA выпустила платформу для ограничения агентов на уровне процессоров и сети. Это выглядит как новость про «опасный ИИ», но на деле это знакомый цикл: открытая фаза, инцидент, ограничения. ИТ проходило его с сетями, с макросами, с плагинами браузеров. У этого цикла есть предсказуемый финал, и к нему можно прийти заранее, без собственного инцидента. Ниже история, наши цифры и чек-лист.

В 2026 году мониторинг - это не опциональная фича, а базовый минимум. Если ваш сайт недоступен, вы теряете клиентов. Если вы не знаете что сайт недоступен - вы теряете клиентов ещё быстрее.

Мы в PingZen поддерживаем сайты на сертификатах НУЦ Минцифры корректно - без false positives, без компромиссов безопасности, без сложной настройки. В этой статье расскажем как мы это сделали и почему это важно для вашего бизнеса.

С 1 сентября 2026 года офисное ПО не попадает в реестр без совместимости с двумя доверенными ОС. Срок полного перехода КИИ, который наступал в январе 2025-го, в мае разложили на три: 2028, 2031 и 2036. А реестр доверенного ПО снова перенесли, теперь на конец года.

За этими новостями стоит реальная карта замещения, и она не похожа на отчёты. Windows уходит не один, а вместе с Active Directory, SQL Server и Exchange: 33 кейса замены Windows это 33 замены стека. На каждом закрытом слое один победитель с долей от 57 до 74 процентов, и одна и та же лицензия покупается с разбросом цен до 44 раз. А нижние слои пусты: средства разработки замещены на четверть.

Внутри: что на что меняют по 139 кейсам, пять гипотез с фактурой 2026 года и где пройдёт фронт 2027-2028.

Смотрите, как выходит. Браузер в каждом запросе докладывает через Accept-Encoding, какие форматы сжатия понимает. Cloudflare жмет и отдает — этот кусок отлажен давно, работает очень даже неплохо, претензий вообще нет. А потом страница уезжает в кеш. И если origin прислал ее без Content-Encoding, то... ничего, собственно, не происходит. На диске она лежит как прислали, так же катается между дата-центрами.

По их подсчетам, такого текста в трафике набегает около 71%. HTML, JSON, CSS, JavaScript — как раз то, что жмется лучше всего. И это при том, что сжатие на веб-сервере включается буквально парой строк в конфиге.

1 сентября в блоге Cloudflare вышел пост о прототипе под названием Cache Transcoding. Ответ там сжимают с помощью Zstandard прямо при записи в кеш, дальше он хранится сжатым и между дата-центрами ездит тоже сжатым, а разворачивается только на отдаче клиенту. В тестах объекты ужались примерно в 2,8 раза, отсюда и обещанные петабайты освободившейся емкости. Пост написала Аши Патель, прототип она собрала на стажировке. В проде его пока нет, так как для выводов нужна выборка побольше.

Надо сказать, что хранить кеш сжатым придумали вовсе не в Cloudflare. Varnish делает так с 2011 года, а споры о том, вправе ли кеш вообще менять содержимое ответа, начались еще раньше. Просто выбор всегда стоял между диском и процессором, кроме того, диск был дешевле, поэтому платить процессорным временем за экономию места никто не хотел.

Лидов много. Менеджеры отвечают быстро, в среднем за 15 минут в рабочее время, я проверял. Маркетинг работает, поток растёт. А денег меньше, чем должно быть.

Я разобрал воронку продаж одного кросс‑бордер сервиса за три года, по данным CRM, и нашёл, куда девается разница: заявки хоронят.

Когда нужно понять, как часть воронки тормозит продажи, классические фреймворки SWOT, PEST и 4P не дают точных ответов. А вот чтобы во время разработки маркетинговой стратегии точно понимать, как приоритизировать рекламные каналы и сплитовать бюджет, нужен набор маркетинговых фреймворков, которые не связаны напрямую с анализом рынка.

В этой статье разберём связку из пяти маркетинговых фреймворков: JTBD, CJM, юнит-экономики, full-funnel-сплита и инкрементальности.

Мы делаем пет‑проект «Чатограмма», который считает статистику переписки: кто пишет первым, кто быстрее отвечает, в какие часы вы на связи. С первого дня у него одно жёсткое правило: файл с перепиской не уходит на сервер. Всё считается в браузере пользователя, а сервер не видит ни одного сообщения — не потому, что обещает не смотреть, а потому, что сообщения до него физически не доходят.

Потом понадобилась подарочная книга: PDF формата A5, где самые яркие моменты переписки собраны по главам — с чего всё началось, первое «мы с тобой», лучшие моменты каждого года, общий словарь, квиз «Кто это написал?». Плюс вариант для печати дома брошюрой: A4, сложить пополам, скрепить степлером.

И здесь правило «ничего на сервер» перестаёт быть бесплатным. Книгу обычно верстают на сервере: headless Chrome, LaTeX, что угодно с нормальными шрифтами и без ограничений по памяти. У нас всё это должно работать на телефоне, в том числе на iPhone, в том числе во встроенном браузере мессенджера. Ниже — как это устроено и на какие грабли мы наступили.

Мы всё чаще слышим о том, что та или иная компания внедряет Spec-Driven Development (SDD), а чаще всего именно OpenSpec, в свои процессы разработки ПО. Где-то это пока эксперимент нескольких команд, а где-то спецификация уже становится обязательной точкой входа в любую задачу.

При этом мало кто из разработчиков понимает, что именно означает разработка с AI-агентом от спецификации, чем спецификации помогают на практике и какие особенности появляются при работе именно с OpenSpec. Нередко всё представление о подходе сводится к тому, что перед написанием кода агент должен создать ещё несколько Markdown-файлов.

Так вот, устраивайтесь поудобнее. В этой статье мы наконец разложим по полочкам, зачем нужны все эти документы, разберёмся, как выглядит процесс разработки от спецификации, и попробуем реализовать новую функциональность с помощью OpenSpec.

Саму проблему для себя я разрешил ещё несколько лет назад, но очень хочу поделиться со всеми интересующимися тем, в чём состоят различия в программном обеспечении для измерения поведения аудиоустройств, так как я накопил на эту тему довольно много наблюдений.

Даже простое перечисление критериев выбора оказалось связано с погружением в технические детали, которые могут быть полезны тем, кто интересуется аудиоаппаратурой или электроникой.

В этой статье я сознательно ограничусь измерением нелинейных искажений — компонентов, отсутствовавших в исходном сигнале, но появившихся на выходе устройства и зависящих от входного уровня нелинейным образом.

Измерения нелинейных искажений сложно выполнять корректно: они требуют высокой точности трактов, чистых условий и хотя бы минимальной стандартизации методик. Именно поэтому я хотел тщательно во всём разобраться, так как мой текущий инструмент показывал некоторые проблемы, и я не знал в точности почему.

Свой корпоративный мессенджер на FastAPI и React: зачем он нам понадобился, что в нём есть и что ломалось по дороге.

Вышли Claude Opus 5.5 и GPT-6 Sol, и все пошли смотреть прайсы шлюзов. Я собрал цены пяти шлюзов с оплатой из России и посчитал иначе: сколько стоит час работы в Claude Code, если нагрузка как у меня — по логам 49 моих сессий, 138 часов работы.

Разброс получился почти десятикратный: от 181 до 1 756 рублей за один и тот же час на одной модели. Половина счёта уходит на запись в кэш, хотя её всего 5% от входящих токенов. А самый дешёвый ценник в таблице даёт не самый дешёвый час: когда чтение кэша стоит столько же, сколько обычный ввод, час работы агента выходит почти вдвое дороже, чем у шлюза с дешёвым кэшем.

«У меня игра на Flame, можно ли добавить в неё 3D?». Можно, и игру не придётся переписывать: корабль летает по трёхмерному двору со светом и тенями, а джойстик, HUD и вся игровая логика остаются на Flame. У двух движков одни часы, одна физика и один ввод, поэтому таран, который посчитала 3D-физика, приходит во Flame обычным onCollisionStart. Я разберу по шагам небольшую аркаду на flame_flutter3d, покажу рецепты, которые можно брать в свою игру, и неочевидные места, на которые наступил сам. В аркаду можно сыграть прямо в браузере.

Сейчас очень много обсуждают модель Jev от Typesafe, я решил выложить модель в своем CMF формате для личного использования (License:apache-2.0) которая давно работает на шлюзе

Как это работает? Например пользователь пишет, что карта так и не пришла. Приложению нужно выбрать card_arrival и передать обращение в нужный обработчик, или напиши функцию на go, принять решения нужно максимально быстро. Таких развилок много: выбрать инструмент агента, определить тему заявки, сложность, направить документ на проверку, определить сложность и тип задачи.

Для этих задач я опубликовал CMF Decision: модель, которая принимает решения по ошибке реконструкции. Энкодер, обученные навыки и правила уверенности лежат в одном .cmf‑файле. Новые навыки можно добавлять по своим примерам, а незнакомые случаи — передавать подключаемому оракулу‑модели которая выступает в роли учителя.

В Cortiq 0.8.0 один и тот же файл работает на CPU, Apple Metal и Vulkan. На RTX PRO 4000 Blackwell полный локальный путь занял 1,10–1,24 мс.

Ниже — как устроен этот механизм, что получилось в сравнении с Jev и Laya и как запустить модель или добавить свою задачу.

Аж до самого ногтя шабили сигареты Японцы после войны, потому что табак тогда ценился дороже риса. Это заметили братья Касио и придумали кольцо-сигаретник, которое надевалось на палец и удерживало сигу, позволяя скуривать все до победного конца не обжигаясь. Поэтому девайс разлетался как горячие чебуреки.

Как менялась эксплуатация переполнений буфера в Windows за последние десятилетия?

Рассмотрим путь от классического Stack Smashing до современных механизмов защиты потока выполнения. На практике рассматриваются x86-техники переписывания EIP, NOP-sled, JMP ESP, эксплуатация SEH, переход к ROP как способу обхода DEP.

Практически продемонстрированы примеры создания и эксплуатации указанных уязвимостей.

15 сентября мы выпустили БОЛТУН с Windows-клиентом на Tauri. К 28 сентября сервер учёл 134 млн входящих голосовых кадров, а среднее число разных клиентских ID в сутки выросло со 145 до 192 при сравнении одинаковых дней недели — примерно на 33%. Разбираем первые результаты: рост активности, голосовой трафик, демонстрации экрана и 854 часа суммарного прослушивания радио.

В бизнесе важна каждая минута. Но если документ сначала нужно передать на обработку, проверить его и только потом внести данные в учетную систему, между реальной операцией и ее отражением в системе возникает разрыв. Все это время собственник не видит актуальной картины и вынужден принимать решения на основе уже устаревшей информации. Поэтому распознавать документы нужно непосредственно там и тогда, где происходит операция.

Эту задачу решает периферийное распознавание, реализованное в Smart Document Engine. Платформа позволяет обрабатывать документы прямо в точке их появления — например, на складе или рабочем месте сотрудника — с помощью смартфона, планшета или другого устройства и сразу передавать готовые данные в корпоративные системы. В результате бизнес получает актуальную картину происходящего, а разрыв между реальной операцией и ее отражением в учете сокращается до минимума.

Собрали главное за Неделю Smart Document Engine в одном дайджесте