Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Можно ли управлять гуманоидом Walker Tienkung через свой голосовой ассистент по-русски?

Мы решили проверить — и быстро выяснили, что ответ сложнее, чем кажется. Штатная система понимала только китайский, Whisper ошибался на коротких командах, LLM добавляла задержку, а динамик съедал начало фразы после паузы. «Беги» превращалось в «begin», а «встань» — в «Таня».

Рассказываем, как нам удалось построить свой собственный модульный русскоязычный стек, разделить команды и диалог, ускорить синтез речи, и добиться реакции за доли секунды. С архитектурой, тестами и новыми нерешёнными задачами. Полный гайд как заставить робота ростом 173 см и весом 75 кг слушать вас и понимать!

Чем больше участники рынка стремятся выбрать для своей продукции или услуг обозначение, вызывающее у потребителя определенную ассоциацию непосредственно с предлагаемым товаром или услугой, тем чаще им приходится сталкиваться с отказом в регистрации обозначений по так называемым абсолютным основаниям, когда обозначение не способно выполнять свою главную функцию — индивидуализацию товаров или услуг юридических лиц или индивидуальных предпринимателей. Вместе с патентным поверенным Анной Чернецовой разбираемся, что говорят закон и практика.

Эра сайдкаров заканчивается. Ambient-режим в Istio достиг GA ещё в конце 2024-го, а к 2026 году для новых кластеров это уже режим по умолчанию. На каждой второй конференции звучит «сайдкары — это дорого, ambient — это будущее», и складывается соблазнительно простое правило: новый кластер → берём ambient, и не думаем.

Это правило работает ровно до того момента, пока вы не выкатываете в ambient канарейку и не обнаруживаете, что весь трафик идёт мимо неё. Или пока ваша свежая AuthorizationPolicy молча не блокирует легитимные запросы. Или пока вам не понадобится зрелый мультикластер.

Выбор между sidecar и ambient — это не тумблер «старое/новое». Это инженерное решение со своими компромиссами, и неверный выбор всплывает уже посреди внедрения, неприятными сюрпризами. В этой статье разберём, чем режимы реально отличаются под капотом, в чём главная ловушка ambient, что с ресурсами, апгрейдами и мультикластером, и как выбирать осознанно.

Версии на момент написания: Istio 1.30.x, Kubernetes 1.32–1.36. Темы вроде статуса мультикластера быстро меняются — сверяйтесь со своей версией.

По данным McKinsey, к концу 2025 года 71% компаний пробовали интегрировать искусственный интеллект как минимум в один из бизнес-процессов. Звучит мощно, но по отчётам MIT из всех пилотов в реальный продакшн переезжают около 5%.

Разрыв между демо и реальностью заключается в том, что продакшн-готовое решение должно отвечать на сложные вопросы: 

- как из множества разносторонних источников выбрать ту информацию, которая приведёт к успешному выполнению процесса?

- как обогатить языковую модель инструментами, при помощи которых она может довести процесс до конца?

- как оценить качество траектории, по которой движется модель, пока решает задачу?

Мы нашли ответы на эти вопросы с помощью системы, которая постепенно превращает внутренние знания и процессы Авито в корпоративных агентов. Расскажу про неё подробнее.

Привет! Меня зовут Никита, я старший DS-инженер в Авито. В этой статье расскажу, как мы строили «Виталика» — нашу корпоративную экосистему ИИ-агентов. Отвечу на три главных вопроса: как процесс становится агентом, как сделать систему production-ready и куда развивать её дальше.

Статья будет полезна ML-инженерам, AI-архитекторам и техническим лидам, которые строят агентные системы на базе LLM в корпоративной среде.

10 новых российских продуктов для создания презентации, создния продуктов без программирования, развития карьеры с помощью ИИ, очеловечивания нейротекстов, управления общими финансами и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Coding agent может написать технически правильный код и всё равно сделать неправильное изменение. Причина не обязательно в модели или промпте. Репозиторий может содержать несколько правдоподобных источников, неявный ownership, устаревшие артефакты или доказательство, которое относится не к той ревизии. Для человека часть этих противоречий компенсируется контекстом команды. У агента этого контекста может не быть.

Разбираю, почему репозиторий становится частью среды исполнения, где заканчиваются возможности AGENTS.md и файлов инструкций и как из этой проблемы появился open-source framework AIRepo.

Интеллектуальный контур контроля человеческого фактора на цифровом двойнике буровой: от xAPI-лога до пункта ФНП

Обобщение цикла исследований на экспериментальном стенде — цифровом двойнике установки Уралмаш БУ 5000/320ЭУК-Я

Для решения проблемы SAT предлагается алгоритм, который вытекает из нестандартного доказательства полноты метода резолюций. В отличие от SAT-солверов, использующих поиск с возвратом, алгоритм исключает переменные по очереди, порождая новые клаузы. Все клаузы хранятся в структуре данных, в которой никакая клауза не является частью другой клаузы. На основании результатов тестирования выдвинуто предположение о небольшом объеме этой структуры данных, что определяет теоретическую оценку времени выполнения алгоритма.

Если описать Sunarius одной фразой, получится примерно так: отряд из Battle Brothers отправили путешествовать по миру классического Fallout на мобильном телефоне (андроид)

Именно на эти две легендарные игры Sunarius опирается сильнее всего. От Battle Brothers здесь управление целой группой, поездки по большой карте, найм людей, поиск снаряжения и пошаговые бои. От Fallout пришли постапокалиптический мир, мутанты, странное оружие, полезные навыки, диалоги, фракции и решения с последствиями.

При этом Sunarius не переносит средневековых наёмников в пустошь буквально. Он берёт знакомые идеи и собирает из них свою RPG про людей, которые пытаются выжить между городами, рейдерами и голодными монстрами.

Обычная поездка здесь может выглядеть так.

Отряд берёт задание и выезжает из города. На дороге его перехватывают рейдеры. Один боец уходит в укрытие, второй пытается спрятаться, а целитель остаётся позади. Сначала план работает. Потом главный стрелок получает оглушение и пропускает ход. Рейдеры прорываются вперёд. Вместо атаки приходится лечить раненого и спасать бой, который минуту назад казался лёгким.

Победа всё же остаётся за игроком. В добыче лежат винтовка, хорошая броня и запчасти. Места на всё не хватает. Игрок долго выбирает, оставляет броню и забирает винтовку.

Через несколько минут новая винтовка вместе с остальными вещами перегружает отряд. Машина едет медленнее, топлива почти нет, а впереди появляется чужой патруль.

Очень похоже на Battle Brothers. Только вместо сломанных копий здесь лазерные пистолеты, вместо лошадей джипы, а за ближайшим холмом может стоять кибермамонт.

В этой части мы возьмём первый из пропусков BLIS — микроядро sgemm; сначала зафиксируем форму аккумулятора 32×32 в четырёх тайлах ZA, затем разберём горячий цикл по K, потом эпилог с alpha, beta и ловушкой NaN, а в конце посмотрим, какие числа производительности даёт именно это ядро. Следующая часть оставит структуру почти той же, но заменит геометрию тайла и условия существования ядра.

Агрегаты в PostgreSQL не очень-то эффективны. Это особенно заметно в сравнении с SQL Server в сценарии, где частичная агрегация не помогает: когда агрегация только подготавливает данные для запроса, обрабатывая большой поток строк и на выходе получая ненамного меньший набор групп и посчитанных по ним агрегатов. Хуже всего приходится типам переменной длины. И здесь характерный пример — SUM(numeric). Встроенные агрегаты обязаны обрабатывать значения в самом общем виде, тогда как на практике данные часто ограничены: например, в БД 1С все numeric имеют фиксированный масштаб.

Отсюда возникает идея оптимизировать агрегаты, подстроив их под конкретные условия эксплуатации. Раньше это было возможно только в форке PostgreSQL. Однако недавно David Rowley добавил в ядро любопытный инструмент расширения SupportRequestSimplifyAggref (коммит 42473b3b31, PostgreSQL 19): теперь можно предоставить планнеру кастомную логику трансформации агрегата через механизм функций поддержки планнера (prosupport). Сам механизм существует ещё с PostgreSQL 12, но до агрегатов добрался только сейчас. В ядре новый запрос применяется скромно: заменяет COUNT(1) и COUNT(col) по NOT NULL-колонке на COUNT(*). А вот расширению он позволяет сделать с агрегатом во время планирования практически что угодно. Это открывает пространство для интересных технических решений.

Здесь я предлагаю посмотреть, как схема с преобразованием агрегата работает на живом и полезном примере — простом расширении с достаточно примитивной трансформацией.

НДС по длящимся договорам: новый закон с 1 октября 2026 года - что меняется для бизнеса

4 августа 2026 года Президент подписал Федеральный закон № 293-ФЗ, который вносит изменения в статьи 166 и 168 Налогового кодекса РФ. Документ вступает в силу с 1 октября 2026 года.

Закон устанавливает специальные правила исчисления и уплаты НДС по длящимся договорам, в период действия которых меняются налоговые обязанности его сторон.

Вы сможете сходу ответить на вопрос, почему в результате простейшей операции 0.1 + 0.2 в консоли браузера выведется число 0.30000000000000004?

Мы привыкли списывать такие причуды на Великие и Ужасные Особенности Языка Программирования. Ну вот работает оно так, и всё.

Согласитесь, это гораздо проще, нежели потратить десять минут на поиск информации. Но за каждым глюком скрывается фундаментальный конфликт между человеческим разумом и логикой работы конечного устройства. Мы пишем код на языках высокого уровня, оперируем привычными десятками и сотнями, а под капотами наших IDE разыгрывается нешуточная вычислительная драма.

В этой статье мы поговорим об особенностях машинной арифметики: от костылей в бортовом компьютере «Аполлона» до проблемы 2038 года. Заваривайте чаёк покрепче, и мы начинаем.

13 августа сайт X опубликовал значительно обновлённую версию исходного кода рекомендательной ленты. В репозитории под лицензией Apache 2.0 выложили код модели Phoenix, реальные значения основных коэффициентов ранжирования, механизмы отбора кандидатов, фильтрации видимости, поддержки новых авторов и обеспечения разнообразия ленты.

Заметная доля пользователей X предпочитает называть сайт микроблогов по старинке — Twitter. Другая неискоренимая вредная привычка — чтение алгоритмической ленты. Чтобы увеличить охват микроблога, было бы неплохо хотя бы в общих чертах разобраться, как работает рекомендательный алгоритм, а затем рассмотреть все основные коэффициенты. Этим в данной статье мы и займёмся.

Ответ пришёл, статус двести, тест зелёный, а денег на счету нет. Я много раз попадал в эту ситуацию и каждый раз выяснялось одно и то же. Проверяли статус, а не то, что реально вернул сервер и что при этом попало в логи.

Нейросеть в таких местах уверенно пишет проверки, которые проходят всегда, а потом ночью звонят не ей.

Ниже разбираю, как я сверяю ответ с документацией и с логами за один прогон, сколько это занимает по секундомеру и почему обычные автотесты этот случай пропускают.

Штука, которая точно есть; все о ней говорят; каждый уверен в своей; снаружи её не найти и не доказать, а споры о её существовании не утихают десятилетиями.

Это не научная статья и не популяризаторский пересказ — это стенограмма настоящего диалога с Клод (Anthropic), в котором мы пытались разобраться, почему споры о сознании (зомби, чужие сознания, hard problem) в принципе не заканчиваются данными, и что с этим общего у теоремы Гёделя о неполноте. По ходу поймали друг друга на ошибках трижды — эти моменты в тексте не вычищены, они часть аргумента.

Что Claude получает ещё до первого сообщения пользователя, зачем модели отдельные инструкции по работе с инструментами и длинными задачами и какие идеи из system prompts можно использовать в собственных AI-ассистентах.

Когда мы отправляем Claude первый запрос, для пользователя диалог только начинается.

Для модели нет.

До пользовательского сообщения Claude уже получает системную инструкцию, которая задаёт контекст работы: кто модель, какая сейчас дата, как оформлять ответы, как работать с доступными инструментами, что делать с неопределённостью и какие ограничения учитывать.

Anthropic публикует такие инструкции в официальной документации в разделе System Prompts. Причём там сохранена история изменений: от Claude Haiku 3 и Opus 3 до Fable 5 и Opus 5.

Получается довольно интересный датасет для тех, кто работает с LLM не только через обычный чат.

Можно посмотреть, как за два года изменился подход Anthropic к системным промптам и что компания считает действительно важным объяснить модели до того, как пользователь вообще сформулировал задачу.

И некоторые выводы вполне применимы к собственным AI-агентам.

Я играю на гитаре. Не то чтобы хорошо, но у костра сходит. И каждый раз одна и та же сцена: кто-то просит сыграть конкретную песню, я достаю телефон, открываю сайт с аккордами — и следующие полторы минуты наблюдаю, как на одной палке связи грузится баннер, потом второй баннер, потом видеореклама, потом всплывашка «скачайте наше приложение», и где-то под всем этим — песня. К этому моменту у костра уже поют что-то другое. Без меня.

В какой-то момент я сформулировал, чего хочу: сайт с аккордами, который открывается мгновенно, работает без интернета и ничего мне не продаёт. Такого сайта не нашлось. Зато нашлись подписки на Claude и GPT и спортивный вопрос: может ли один человек, не написав руками почти ни строчки кода, собрать себе идеальный продукт за месяц?

Проверил. Рассказываю:

17 августа 1998 года - день, когда миллионы россиян узнали значение слов «дефолт» и «девальвация». День, который навсегда изменил жизнь и судьбу многих из нас, на долгие годы разделив всё на до и после.

17 августа в Краснодаре произошло ДТП на 7-полосной дороге. С участием 4 автомобилей. Если бы не "Делимобиль" - нет никаких других причин рассказывать о нем: полиция и скорая прибыли за минуты, движение отрегулировано, погибших нет, все службы отработали эталонно.

Вот только один из участников ДТП был клиентом каршеринга "Делимобиль". И их техническая поддержка своими неадекватными, невменяемыми требованиями буквально довела ситуацию до "белого каления".

Кратко: после ДТП требовали от водителя не прекращать поездку (деньги списываются), предоставить невозможные в ближайшие часы, или нереальные априори ("временная справка о ДТП") документы. А без них - отказывались прислать представителя, техпомощь, эвакуатор.

Сам я оказался не только свидетелем, но даже и участником этого цирка. В самом тексте - подробности происходившего