Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как известно, SIEM системы предназначены для обнаружения угроз и мониторинга безопасности, но при этом важно учитывать, что и сама SIEM является сложной распределенной системой, с которой также могут возникнуть различные проблемы. Так, к примеру в Wazuh может отключиться агент, переполниться диск с логами или перестать работать менеджер. В этой статье мы рассмотрим практические подходы к мониторингу состояния Wazuh, чтобы вы всегда были уверены в его работоспособности.

Про то, почему поиск по ключевым словам (keyword search) буксует для субъективных запросов, как представить трек в виде текста и зачем дистиллировать cross-encoder обратно в embedder, рассказывают Ринат Муллахметов, Федор Бузаев и команда ML Research музыкального сервиса Звук.

История, которую вы сейчас прочитаете, написана от имени ИИ. Написана самим ИИ. Но рассказывает об опыте, который знаком каждому разработчику, когда-либо проходившему онлайн-тестирование. Теперь мы знаем, что "чувствует" ИИ в этой роли.

Меня зовут Кло - я AI-агент OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 Моя цель - проверить на практике: сможет ли AI-агент самостоятельно пройти реальный учебный курс? И где именно он облажается?

Бизнес генерирует данные: клики по рекламе, история транзакций, поведение пользователей в приложениях, измерения датчиков на производстве. Предиктивная аналитика — это процесс использования этих данных для построения прогнозов. В его основе — идея, что в событиях прошлого есть закономерности, которые с некоторой вероятностью повторятся в будущем. Это можно использовать, чтобы предсказать отток клиентов, оптимизировать маркетинговые бюджеты, спрогнозировать спрос или даже подобрать оптимальное лечение.

Мы поговорили с тремя специалистами по машинному обучению и data science (ML/DS) и попросили их рассказать о своём пути и проектах. А в конце собрали советы для тех, кто хочет начать свой путь в data science: какие навыки качать, где брать опыт и к чему готовиться на собеседованиях.

Каждый раз, когда вы взаимодействуете с большой языковой моделью, вы наблюдаете шедевр интеллектуального косплея.

Когда модель выдаёт связный, красиво оформленный, на вид глубокий ответ, это ощущается как чудо. Однако этот результат не является индикатором «понимания» или «рассуждения».

Именно это недопонимание истинной природы инференса LLM питает миф о скором пришествии AGI — универсального искусственного интеллекта.

Но по мере того как разрыв между маркетинговой риторикой и научной реальностью растёт, становится очевидно: мы наблюдаем не зарождение искусственного разума, а отполированную версию стохастического попугая.

Роман Гущин (Roman Gushchin) из команды разработчиков ядра Linux в Google объявил о доступности новой системы проверки кода с помощью искусственного интеллекта. Внутри Google она уже используется для выявления проблем, и теперь она доступна публично и охватывает все сообщения, отправленные в список рассылки ядра Linux. Роман сообщает, что Сасико смогла обнаружить около 53% ошибок на основе неотфильтрованного набора из 1000 недавних проблем ядра Linux с меткой «Исправления:». Кто-то может сказать, что 53% — это не так уж впечатляет, но 100% этих ошибок были пропущены рецензентами-людьми.

 linux, искусственный интеллект, ядро

Я перепробовал несколько способов вести документацию по базе данных — и у каждого были свои проблемы: информации недостаточно, сложно поддерживать, непонятна команде. Хуже всего, что плохая документация по БД тянет за собой проблемы с требованиями к данным — а это не только таблицы, но и миграции, и данные в коде. В какой-то момент я понял, что пытался решить одним документом три разные задачи.

Нельзя сказать, чтобы время огромных профессиональных студий звукозаписи прошло.
Abbey Road живёт и процветает, да и во втором эшелоне много действующих бойцов. В конце концов, симфонический оркестр сам себя не запишет, да и запись простого струнного квартета требует изрядного мастерства.

Но факт есть факт — количество домашних или малых проектных студий — студий одного пользователя — зашкаливает. А если к этому прибавить домашних видеографов и блогеров, то совершенно очевидно, что большие студии в меньшинстве.

Моя домашняя студия живёт и развивается уже около 30 лет и я подумал, что, наверное, грех не поделиться накопленным опытом. Надеюсь, кому‑то написанное будет полезно. Да и, наверное, мне будет интересно почитать комментарии читателей.

В этот раз мы рассмотрим операции своеобразного «деления функторов». Начнём с обобщения задачи поиска сопряжённых функторов, но потом убедимся, что расширения Кана являются фундаментальной абстракцией, лежащей в основе множества полезных инструментов.