Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Генерация изображений по текстовому запросу —  рабочий инструмент для блогеров, маркетологов, дизайнеров и малого бизнеса. В 2025–2026 годах текстовые генераторы сделали качественный скачок: модели научились точно рендерить вывески и логотипы прямо на картинке, работать с несколькими референсами одновременно и выдавать фотореалистичный портрет моделей.

В этой статье мы разобрали шесть актуальных нейросетей для генерации фото и изображений, протестировали их на одинаковых промптах и собрали 15 готовых запросов по семи сценариям. Отдельно проверили, какие сервисы доступны из России без VPN и как их оплатить рублями. 

Статья будет полезна тем, кто хочет начать использовать ИИ для генерации изображений, и тем, кто уже работает с одним сервисом, но хочет понять, что пропускает.

Зачем считать помехи во временной области?

Некоторое время назад мы опубликовали статью, в которой рассказали, как вычисляются перекрестные помехи на печатной плате в частотном диапазоне в программе SimPCB Lite. Фактически был рассмотрен частотный анализ помех. Также имеет смысл выполнять и временной анализ, то есть рассчитывать помехи во временной области. Именно он позволяет инженеру увидеть форму перекрестной помехи. Что это дает? Понимание, как отразится помеха на сигнале линии-жертвы, и что в результате этот сигнал будет из себя представлять. Рассмотрим простой пример. Пусть у нас имеется система из двух линий передачи таких, как показано на рисунке ниже.

Когда подключаешь ИИ-агента к новому репозиторию, первые полчаса уходят не на код, а на объяснения. Какой стек, какие соглашения в команде, чем отлаживаемся, где лежат тесты, что нельзя трогать. Агент всего этого не знает – он стартует «универсальным» и собирает контекст по кусочкам, твоими руками, в каждом новом чате заново.

В Veai 5.13 мы попробовали закрыть именно эту боль. Главная фича релиза — онбординг агента в проект: при первом запуске агент сам проходит короткий диалог и за минуту настраивает себя под вашу кодовую базу – создаёт правила, подключает навыки и внешние инструменты. Дальше он с первого сообщения говорит на языке вашего проекта.

Разберёмся, как это устроено, в какие файлы всё сохраняется. А ещё пройдёмся по остальным изменениям релиза: генерация тестов в WebStorm и PyCharm, доступ к файлам за пределами проекта и хоткей для переключения между редактором и чатом.

Что такое ANSI коды и как их обрабатывает терминал? Зачем нужны эмуляторы терминала? Как отформатировать вывод в PowerShell из AutoHotkey? Разбираемся в этой статье.

Третьего, как говорится, дня случилось страшное. Любимый комп в процессе работы начал жутко тормозить, а после перезагрузки отказался включаться. Довольно быстро выяснилось, что приказала долго жить одна из парного набора 16Gb DDR5 планка памяти. Учитывая текущие цены на ОЗУ это было больно. Утерев слёзы ушанкой и взяв себя в руки решил что рано констатировать смерть и надо попробовать память реанимировать хотя бы на очевидном и самом простом для реализации уровне: проверить содержимое SPD чипа, и в случае подозрений на проблемы записать эталонную, считанную с рабочей.

Для этих целей группой инициативных ремонтников был разработан и собран вот такой девайс, который позволяет читать и писать микрокод в SPD простым перетаскиванием файла в "проводнике Windows".

Последние поколения Threadripper для мощных рабочих станций были скорее шлифовкой существующей платформы: AMD обновляла архитектуру и увеличивала производительность, сохраняя общую инфраструктуру. Теперь компания готовит более масштабное обновление. Следующее поколение под кодовым названием Mustang Peak принесет новую архитектуру Zen 6, совершенно новый сокет TR6, поддержку PCIe 6.0 и DDR5. И это не очередной прирост ядер или частот, а смена всей инфраструктуры, на которой строится Threadripper.

Начну с главного: в отличие от нашего серого вещества, у кремниевой нейросети нет белка, который слипается в бляшки, нет нейрофибриллярных клубков из тау-белка и много чего еще нет. И хотя к концу контекстного окна модель начинает соображать хуже, списать ее сбои на нейросетевой аналог деменции не выйдет, механизм тут совсем другой. Так что ждать, что сеть сама собой, к концу диалога, доберется до чего-то похожего на настоящую болезнь, не приходится.

До завершения первого этапа приема заявок на доклады INFOSTART TECH EVENT 2026 остался месяц. На первый взгляд, это комфортный запас: можно еще подумать над темой, собрать тезисы, дописать кейс и отправить заявку ближе к дедлайну. Но у ранней подачи есть преимущество, которое сложно компенсировать в последние дни, - время на нормальную доработку темы.

Отбор докладов - это не только ситуация «отправил заявку и ждешь решения». Если в теме есть потенциал, с ней можно работать: уточнить фокус, усилить практическую часть, убрать лишнюю общность, добавить выводы, которые будут полезны слушателям....

Компания торжественно отчиталась: новой фичей воспользовались десять тысяч раз за месяц. Праздник. Слайд на совете директоров — график вверх и вправо. Продуктовой команде выписали премию. В квартальном письме инвесторам — строчка про «успешное внедрение».

Потом кто-то тихий — обычно это аналитик, которому стало любопытно, — открыл сырые данные и посмотрел не «сколько», а «кто и как». Из десяти тысяч «использований» девять тысяч оказались людьми, которые ткнули кнопку один раз, получили результат, пожали плечами и больше не вернулись. Никогда. Из оставшейся тысячи половина — сотрудники самой компании, которых попросили «потестить», и внутренние демо для тех же директоров.

Знаете, что произошло с отчётом? Ничего. В отчёте осталось «10 000». Слайд не отозвали, премию не пересчитали, строчку инвесторам не поправили. Цифра уже сделала свою работу — всех порадовала. Зачем её трогать.

Я вхожу в чужие компании со стороны и навожу порядок, и эту сцену я видел столько раз, что перестал считать. Меняются названия фич и масштабы, не меняется главное: компании систематически путают активность с ценностью — и делают это не по глупости, а потому что так устроены стимулы. Разберём механику.

Меня зовут Артем, я продакт-менеджер в компании OpenYard — компании, которая разрабатывает и производит серверное оборудование. Сейчас я отвечаю за линейку нереестровых GPU-серверов, а также занимаюсь портфелем комплектующих для серверных решений: слежу за рынком, веду переговоры с поставщиками, помогаю пресейлам разбираться в совместимости и объяснять интеграторам, какая конфигурация подходит под конкретную задачу. По образованию я таможенник. Нет, это не опечатка. В этой статье я расскажу, как гуманитарий без технических корней оказался внутри одного из самых нишевых рынков IT-индустрии — и что из этого вышло.

В данной статье я подробно и простыми словами описал, как работает Spring Security, что он делает, как и за счёт чего он обеспечивает безопасность приложения.

Перегретый процессор сбрасывает частоту. Перегретый мозг — тоже. Тепловой троттлинг природа изобрела задолго до первого дата-центра.

Когда речь заходит о том, чтобы человек управлял своей бионической конечностью-протезом с помощью мозга, перед инженерами, врачами и пациентами встает сложный выбор. Имплантировать чип, получающий сигналы от мозга, непосредственно в голову пациента или наладить управление конечностью неинвазивно? В каждом из этих способов есть свои плюсы и минусы. При вживлении электродов в зону коры головного мозга, отвечающую за моторику, получается более мощный сигнал. Запись разрядов нейронов происходит напрямую, сигнал четкий, многоканальный. Он встречает меньше помех в виде костных тканей, мимики лица.

А при неинвазивном управлении уходят риски кровотечений, инфекций и отторжения. Устройство можно надеть и снять за минуту. Оно отлично подходит для реабилитации или когда операция противопоказана. Но при таком методе главным критерием становится четкость восприятия бионическим протезом сигнала от мозга. Все дело в шуме. Сигнал проходит через кости черепа и кожу, теряя силу. Датчики улавливают многочисленные помехи (моргание, напряжение мышц шеи). Есть потеря в скорости и точности: протез работает с небольшой задержкой, поэтому трудно выполнить задачу со сложной моторикой, например завязать шнурки.

Но есть хорошие новости для сторонников щадящего метода. Разберемся в них на примере одного из проектов, который усиливает сигнал с помощью интеграции в управляющую систему модуля компьютерного зрения, а также технологии дополненной реальности (AR).

В интеграциях с внешними приложениями часто используется протокол OAuth 2.0. В этой статье разбирается практический сценарий: получение access_token, обновление токена, работа с ошибками и использование токена аккаунта для фоновых операций.

Статья будет полезна системным аналитикам и backend-разработчикам, которые проектируют интеграции с внешними API, используют OAuth 2.0 и хотят разобраться в практических сценариях — включая фоновые операции.

В общем, базовая история с аудитом страниц — мы каждый месяц отправляли подрядчику несколько страниц на проверку. Отбирали несколько максимально разных. Если находились проблемы на одной, мы также правили и на однотипных. В месяц так проверяли 4–6 страниц. И тут, из очевидных минусов — оплата подрядчика и ожидание.

Учитывая, что по сути нужно проверять однотипные вещи, вроде title, description, H1 и, например, ошибки в консоли, то я подумал, почему бы не попробовать отдать это агенту. Да, в деталях все не так просто, но общая процедура каждый раз плюс‑минус одинаковая, а значит можно настроить сценарий. 

Так появилась идея научить нашего AI‑ассистента делать аудит новых страниц самостоятельно. Не в стиле «посмотри сайт и скажи, что думаешь», а по нормальной процедуре, с фиксированным результатом. На выходе я хотел получать гугл‑таблицу с чек‑листом и PDF со скриншотами проблемных мест.

Сначала казалось, что это задача на пару дней. Берем несколько готовых навыков, подключаем технический аудит, показываем агенту шаблон отчета и просим его все аккуратно заполнить. На практике оказалось все сложнее.

В этом тексте я показал как можно разработать прототип музыкального проигрывателя на основе микроконтроллера STM32F407VG и аудио кодека WM8731. Показал как спроектировать прошивку проигрывателя wav файлов на основе I2C, I2S, DMA, SDIO и FatFs.

Хочу рассказать про недавний кейс из своей практики и своих трудовых будней.
Заказчик пришёл с задачей: «Хочу QR-код на сертификатах, чтобы можно было проверить подлинность». У него в голове это выглядело так: он дает мне гугл таблицу с перечнем фамилий, датой, и номером сертификата, скрипт генерирует QR единый для всех сертификатов и как бы этот вопрос закрывается по его мнению. Но при этом должна закрываться самая главная боль - защита от подделки путем переноса QR на другой сертификат. Фактически получалась фикция. С моими возражениями заказчик согласился и я расскажу как мы пришли к криптографическому решению без бэкенда, и покажу конкретный код.

Проблема
Мне как бэкэнд-разработчику приходится работать с деплоем своих проектов, каждый раз одна и та же рутина: настройка сервера, nginx, ssl, безопасность сервера(fail2ban, user), CD и многое другое. Это отнимает очень много времени.

Что сделал
После десятков задеплоенных проектов я понял, что все эти действия можно автоматизировать, и решил написать скрипт.

ИИ-ассистент в корпоративной среде довольно быстро упирается в одно ограничение: он отвечает на вопросы, но ничего не делает. Спросить можно, но создать задачу, собрать данные по инцидентам, отправить дайджест, найти связанные объекты — уже нет.

В то же время в бизнесе только и разговоров, что об ИИ-агентах — эта сущность, в отличие от чат-бота или ассистента, может действовать самостоятельно. Получив запрос, ИИ-агент оценивает доступные инструменты и сам решает, в какой последовательности их вызвать. Жёсткого сценария нет, есть набор методов и инструкция, что этот агент умеет делать.

В этом материале команда SimpleOne разбирает, как агенты устроены внутри GenAI платформы: из каких компонентов состоят, как встраиваются в процессы, и что они реально могут.

Доброго времени суток, друзья! Второго июля у меня сломался рабочий день. Сижу, раздаю задачи своему Claude Opus 4.8 - те же самые, что и вчера, и позавчера, и последние несколько недель. Рутина, отработаная до автоматизма: модель их щёлкала без вопросов. А тут - не щёлкает. Забывает, о чём мы говорили два сообщения назад. Лезет не в те файлы. Выдаёт результат, который приходится переделывать по три раза. Я сначала грешил на себя - может, устал, может, промпт кривой написал. Перечитал промпты. Нормальные промпты. Те же, что неделю назад работали.

И тут я вспомнил, какая на дворе неделя.

30 июня Anthropic выпустила Sonnet 5 - новую модель, которая «почти догнала флагманский Opus», стоит в два с половиной раза дешевле и уже назначена моделью по умолчанию для всех. 1 июля из-под правительственной блокировки вернули Fable 5 - самую мощную модель компании, которую сначала дали, потом отобрали, теперь снова дали. Два громких релиза за два дня. И аккурат между ними мой Opus вдруг разучился...