Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Лимит дохода для применения упрощенки в 2026 году вырос до 490,5 млн рублей, а порог, после которого упрощенец становится плательщиком НДС, наоборот упал втрое — с 60 до 20 млн. Для небольших ИТ-компаний и ИП-разработчиков на УСН это значит, что внезапно получить НДС теперь можно при куда меньших оборотах. Половина года позади, выручка за шесть месяцев уже на руках — на расчет годового прогноза уйдет минут десять, и в июле-августе, в отличие от ноября, время что-то поменять еще есть.

В статье разберу, при каком обороте теряется упрощенка и какие пределы УСН легко упустить, если смотреть только на доход.

Рано или поздно, приходит тот момент когда приходится прощаться с компанией. Одно дело, когда это по обоюдному согласию, а другое когда попросили "на выход". В этой статье тезисно расскажу свой опыт.

14–15 августа в Санкт-Петербурге прошел INFOSTART CIO CAMP 2026 - закрытая двухдневная встреча ИТ-директоров, руководителей ИТ-подразделений и центров компетенций 1С. В этом году мероприятие собрало более 70 участников. Первый день посвятили деловой программе, второй - командной регате в Финском заливе.

Главной темой стала экономика искусственного интеллекта. Участники обсуждали уже не столько возможности технологии, сколько практические вопросы: где ИИ действительно сокращает затраты и сроки, как оценивать эффект внедрения, что можно передать агентам и какую часть процесса по-прежнему должен контролировать человек.

Ну что, думаете что для запуска LLaMA 3 70B вам нужна серверная стойка за лярд рублей? Поздравляю, вас обманули маркетологи GPU-вендоров. Модели с сотнями миллиардов параметров — LLaMA 3 70B, DeepSeek-V3 с его 671 лярдом параметров — жрут vRAM как не в себя, но есть способ запихнуть это все в обычную потребительскую видюху.

Сегодня в статье разберем, как работает чудо квантизации под капотом, чем отличаются PTQ и QAT, почему MoE-модели (DeepSeek-V3, Mixtral, LLaMA 4 Scout) квантизовать сложнее и как выбрать между GPTQ, GGUF и AWQ.

Материал будет полезен как мимо проходящим ИИ-любопытствующим, так и ML-инженерам и специалистам по инференсу LLM, которые хотят запускать большие модели на ограниченном железе. Покажу, как все это гонять на практике и с кодом.

В апреле 2024 я приняла решение уйти из ВК не потому, что нашла лучшую работу, а потому что приходила я продвигать VK в отстающих регионах, а мне дали заниматься продвижением гос.пабликов, что гораздо уже по обязанностям. Я выжала из этого максимум для себя: разобралась в геосфере, маркетинге,  UX-исследованиях, глубинках, болях администраторов, ЦУРов, геймификации; и для компании: увеличила конверсию рассылки в 2 раза, привела 4,3 млн пользователей, запустила ботов, улучшила дашборд, провела конкурс - и повысила вовлеченность пользователей на 26%. А повысить одновременно и охват и вовлечённость - это очень крутые результаты, тк это метрики обратно зависимые. Но в VK я не видела своего развития и приняла решение уйти.

Я поняла, что пора останавливаться и определиться с 1 местом, где я смогу постоянно раскрывать потенциал. Я перебрала свой предыдущий опыт и поняла, что это:

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Кундус. Я работаю в отделе розничных продаж и клиентского обслуживания ПСБ в Кемерово. С ИТ и программированием моя жизнь пересекается ровно настолько, насколько у любого современного человека: компьютер, смартфон, несколько программ для работы. Я — не математик, не data-scientist и уж точно не разработчик.

Но есть одна вещь, которая меня занимает очень давно, — число π. Не как «3,14» из школьного  учебника, а как загадка. Как вообще можно вычислить бесконечную дробь? Кто придумал способ добраться до триллионов знаков? И почему до сих пор этим занимаются?

И я решил разобраться. Сегодня я расскажу историю про фанатиков-пифагорейцев, про гения-самоучку Рамануджана, про суперкомпьютеры и даже про день рождения Эйнштейна.    

Полный self-hosted стек observability (Go-приложение + PostgreSQL + ClickHouse) живёт на VPS с 2 ядрами и 2 ГБ RAM. Но сначала стоковый ClickHouse занял 12 ГБ диска при 543 КБ полезных данных, держал 900 МБ памяти и мержил 11 миллионов строк каждые 30 секунд. Разбор с реальными замерами: куда всё ушло, какая гипотеза не подтвердилась, какая ошибка уронила прод и какие настройки в итоге вернули две трети памяти.

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.