Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте, что вы — инженер в крупной IT‑компании. Ваша задача — запустить новую языковую модель на длинных документах. Вы арендуете дорогущий кластер с GPU, загружаете данные, запускаете обучение... и через час получаете аварийное оповещение: температура видеокарт достигла 98°C, система отключается…

Это не выдуманная история — такие случаи происходят регулярно. Виновник — квадратичная сложность механизма внимания в трансформерах (O(n²)).

2026 год — это момент, когда передовые технологии ИИ сталкиваются с физическими пределами. И пока одни исследователи ищут философский камень в квантовой механике, другие инженеры решают конкретную проблему: как запихнуть гигантскую модель на скромное железо и не сжечь бюджет на электричество.

Я, Даниил Селиванов, пресейл инженер в компании BPMSoft (входит в холдинг LANSOFT). Я заинтересовался темой развития искусственного интеллекта еще в период зарождения многих ИИ‑технологий, на практике наблюдал рост технологических гигантов. Сегодня хочу поделиться с вами своими мыслями по этому поводу.

Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.

«Видели, конкурент запустил новую фичу? – Нет, а когда? – Да уже неделю как». Если рынок генерирует больше информации, чем команда способна обработать вручную, пора внедрять ИИ-помощника. Рассказываем, как это сделать.

«ИИ-агент» — финалист слова 2025 года по версии Грамоты.ру. На vc.ru и Хабре выходят по несколько статей в день с десятками тысяч просмотров. Gartner прогнозирует, что к 2028 году 80% корпоративных процессов будут автоматизированы с помощью ИИ-агентов. Крупнейшие компании мира включили «внедрение агентов» в планы на 2026 год. Бюджеты выделены, тендеры объявлены, команды сформированы. А теперь открываю Яндекс Вордстат и проверяю, ищет ли кто-нибудь этих агентов на самом деле.

TL;DR Индустрия жжет мегаватты, чтобы GPT научился говорить «мне жаль» убедительнее. Спойлер: не научится. Transformer — это калькулятор с хорошей памятью, у него нет «себя», которое можно было бы поставить на чужое место. Мы построили Metabolic AI Runtime, где проблема пользователя становится его напряжением, и он генерирует ответ не из шаблонов, а чтобы вернуть себя в равновесие. Машинная эмпатия — это не «You are a helpful assistant», это архитектура, у которой есть что терять.

Недавно ходил в кино и, пока стоял в очереди на вход, поймал себя на мысли, что проектирую систему, которой пользуется контролер. На первый взгляд задача примитивная: есть база билетов, контролер сканирует QR, система должна проверить билет и пустить человека. Главное условие - один билет используется ровно один раз.

Я прикинул, и понял, что проблем там гораздо больше, чем кажется ..

В марте Huawei представила Wi-Fi 7 — роутер WiFi Mesh X3 Pro с интегрированной «кристаллической» антенной, заменяющей классические внешние излучатели. Это весьма занятный девайс. В нем прозрачный элемент внутри корпуса выполняет функцию радиомодуля. Там размещена металлическая структура, формирующая покрытие на 360° без выносных антенн. Роутер работает в двух диапазонах с суммарной скоростью до 3,6 Гбит/с и поддерживает ключевые возможности Wi-Fi 7, включая одновременное использование нескольких каналов и более плотную модуляцию сигнала. Устройство рассчитано на работу в загруженных домашних сетях и может объединяться в mesh-систему с автоматическим распределением каналов и мощности между узлами. Давайте разберемся, что это за девайс и сильно ли он отличается от «родственников».

Тема обратного (реверс-) инжиниринга становится всё более популярной в инженерной среде. А для некоторых проектно-конструкторских организаций такая деятельность вообще является основной специализацией. Причины здесь на поверхности - санкции , которые приводят к отказу в поставках, например, ремонтных изделий и запчастей; нарушения устоявшихся цепочек логистики вплоть до их полного разрыва либо существенного увеличения сроков поставки. Основная задача реверса – воспроизведение готового изделия (от ремонтно-восстановительных работ до полного копирования конструкции) – всецело помогает обходить указанные проблемы.

На практике есть несколько сценариев, по которым работает конструктор, занимающийся реверсом. Мы рассмотрим наиболее прогрессивный – с подготовкой трехмерной модели в САПР и дальнейшей работой с ней. Здесь можно выделить несколько основных этапов:

Представьте, что вам на собеседовании дали задачу: спроектировать систему доставки газа по трубам переменного давления, причём система должна загружаться почти на 100% в зоне высокого давления, а разгружаться (быстро и почти полностью) в зоне низкого. Вы бы, наверное, нарисовали линейную зависимость. Больше давления — больше загрузка. Просто, и главное, что будет легко тестировать.

Эволюция посмотрела на этот вариант, подумала 500 миллионов лет и сделала всё наоборот.

Привет, Хабр! Platform V DataSpace Community Edition — это open source-инструмент для быстрой разработки бизнес-приложений. В статье мы познакомимся с созданием решений с DataSpace на практическом примере банковского приложения, разберёмся, как работает платформа и почему она может стать вашим секретным оружием для создания MVP.

Всем привет. Сегодня поговорим про доверие в ИБ. Но не про сертификаты и «мировых лидеров», а про физику, математику и алгоритмы. Разберём, почему квантовый ПАК надёжнее межсетевого экрана, как оценить реальную защищённость и можно ли управлять «поверхностью атаки» как выключателем света.

На рынке ИБ для технологических объектов (АСУ ТП, промышленность) сейчас модно создавать «вербально-визуальные конструкции» — красивые слайды, умные слова, обещания доверия. Но доверие бывает разное:

Привет, Хабр! Я Наталья Самсонова, фулстек-аналитик в ГК «Юзтех». Последнее время работаю пресейл-аналитиком в продуктовой команде. Несколько десятков встреч с клиентами в этом качестве позволили мне заметить значительную разницу в целеполагании заказчиков в проектах заказной и продуктовой разработки. О чем конкретно речь и почему это важно при выборе интеграционной платформы — рассказываю в статье.

В современном динамичном мире интеграционные процессы являются фактором устойчивости бизнеса. В этой ситуации наиболее важными параметрами становятся скорость поступления данных, качество, совместимость с данными систем-получателей.

Каждое такое свойство приносит либо рост доходов компании, либо, наоборот, упущенную выгоду, так как именно на данных (как исходных, так и агрегированных) формируется мнение о текущем состоянии дел в организации, принимаются стратегические и тактические решения.

Компании проходят закономерный путь: начинают с точечных интеграций, переходят на брокеры сообщений, а в сложном ИТ-ландшафте приходят к необходимости интеграционной платформы. Но ключевой вопрос часто остаётся за кадром: как определить, что этот момент настал?

Иногда на пресейл-встречах сами заказчики интересуются у нас: как понять, что наши текущие решения исчерпали себя и пора выходить на новый уровень – использование платформы, как основы построения корпоративной экосистемы управления данными?

Находясь на этапе поиска нового продукта, технические специалисты изучают его устройство, часто не имея чёткого понимания, какую именно проблему он должен решить. Погрузившись в технические детали, теряется видение общей картины. Парадокс в том, что вместо анализа целевых бизнес-показателей обсуждение уходит в архитектурные дебри. А правильно ли оценивать, что находится «под капотом», не зная, какой маршрут предстоит преодолеть?

Задачу по линейной алгебре которую студент не мог решить три часа нейросеть разобрала за две минуты. Причём не просто дала ответ — объяснила каждый шаг, показала где типичная ошибка в таком типе задач и предложила похожую задачу для закрепления. Это не магия и не замена мышлению. Это инструмент который меняет скорость обучения если понять как им правильно пользоваться.

В этой статье разберём как нейросети решают задачи разных типов, где они работают хорошо, где ошибаются и как выстроить процесс чтобы нейросеть помогала учиться а не думала вместо тебя.

Два года в Телеграм Адс, сезонные паузы и 260 креативов — история о том, как удержать цену в конкурентной нише детского образования

Начиная работать с Podman, я задал себе вопрос — функционирует ли healthcheck в Podman так же, как в Docker? Да и нет. В этой статье разберем, зачем он вообще нужен, какие бывают типичные ошибки при запуске контейнера с healthcheck, выясним детали о systemd и Quadlet.

В индустрии есть устоявшееся мнение, что HDD — это устаревающая технология.

Это с одной стороны. С другой стороны, много у кого написано «Медленные SSD», а по факту при тестах они начинают показывать характерные скорости HDD, характерные бутылочные горлышки HDD и вообще ведут себя как жёсткие диски.

У нас тоже есть тариф с HDD-хранилищем, но он довольно давно тариф с HDD-содержащим хранилищем, потому что уже пять-шесть лет (в зависимости от страны) мы закупаем SSD вместо HDD. Совсем скоро последние хрустящие диски уйдут из эксплуатации, и это будет тариф типа SSD с ограничением по скорости для совместимости с легаси-ценами.

При этом мы используем HDD для долговременного хранения.

Поводом к написанию предыдущей статьи «Шаблоны и принципы деления кода на классы» послужил случай с начинающим программистом, который обратился ко мне за помощью. Однако та история получила неожиданное продолжение, ставшее, в свою очередь, одной из предпосылок уже для этой статьи. И видимо, волей судьбы или просто по забавному стечению обстоятельств, эта история оказалась напрямую связана с комментариями к первой статье, где в ходе жаркого диалога я затронул тему мышления и восприятия кода разработчиком.

Так родилась идея поделиться накопившимися за 10-летний стаж наблюдениями и плодами размышлений:

- Как стиль написания кода отражает образ мышления разработчика.

- Как разработчики воспринимают код программы.

- Почему один язык программирования, что называется, «заходит», а другой - нет.

Будучи поклонником идеи Айзека Азимова о коллаборации C/Si форм жизни, я провёл эксперимент и сгенерировал данный текст автоматически, AI агентом, по контексту, сформированному в процессе разработки новой фичи оптимизатора Postgres и расследования проблемного corner case, который время от времени завершался с runtime-ошибкой. Это первый опыт подобной совместной работы и проба пера, поэтому возможны шероховатости. Однако сама проблема и вариант решения для Postgres валидированы вручную. Любая, даже самая жёсткая критика, приветствуется.

Представьте, что вы выкидываете около 10 миллионов рублей в год просто на то, чтобы ваш Kubernetes-кластер вертелся, а логи не съедали всё свободное место. Пока инженеры строят распределенные системы ради красивой строчки в резюме, каждый лишний сетевой запрос срезает вам конверсию, а облачная инфраструктура обходится втрое дороже своего железа. Давайте посчитаем реальный TCO микросервисов и разберемся, почему даже гиганты вроде Amazon Prime Video возвращаются к монолитам, сокращая траты на 90%.

Однажды, а если быть конкретнее, то в октябре, приходит CEO на совет директоров и говорит: «Так больше продолжаться не может». В принципе, на тут можно заканчивать статью, но давайте расскажу, как пережить это без вреда текущим процессам и планам.