Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Катастрофы, к которым ведёт симуляция инженерии, бывают двух видов. Одни видны всем: масштабный сбой, долгий простой, удар по репутации. Другие годами тянутся внутри компании в виде сдвигающихся сроков, повторяющихся инцидентов и растущих бюджетов, и каждый такой эпизод выглядит как локальный дефект конкретного элемента: СХД, подрядчика, очередного релиза. Объяснения правдивы, отчёты зелёные, а системный дефект, из которого растут эти эпизоды, от владельца скрыт, причём не обязательно намеренно.

Текст разбирает один такой дефект на примере миграции инфраструктуры из облака в собственную (on-premise). В облаке право "не знать", закреплённое в SLA, совпадает с возможностью "не знать", потому что за правом стоит инженерия провайдера. После миграции право остаётся, но подкреплено возможностью только там, где модель устройства находится одновременно и в команде, эксплуатирующей инфраструктуру, и в продуктах, из которых эта инфраструктура собрана. Годы жизни в облаке не дают компании способа достоверно узнать из собственного опыта, находится ли модель устройства одновременно и в команде, и в продуктах. Текст не о выборе между облаком и собственной инфраструктурой, а о том, что в смету не входит.

Та же картина повторяется уровнем выше, у облачных провайдеров, продающих свою платформу для развёртывания у заказчика, и у интеграторов, собирающих разрозненные продукты в "единую платформу". На всех уровнях это попытка обеспечить себе право "не знать" при отсутствии объективной возможности "не знать", и за ней стоит стратегическое решение, принятие которого не заметили: из него следует, какие способности будут у компании через годы, а каких не будет, от кого она будет зависеть и во что обойдётся любая смена направления.

10 новых российских продуктов для ИИ-аналитики звонков, составления меню на неделю, коллтрекинга, переписки с клиентами на сайте с помощью ИИ, геймификации семейных обязанностей и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

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

Можно ли заменить облачный Jev локальной Laya? Проверил обе модели и три специализированных реранкера на SciFact, FiQA и NFCorpus. Сравнил качество поиска, время обработки двадцати документов и потребление видеопамяти. Код и результаты доступны на GitHub.

В августе в Раздане открылась AI-фабрика Firebird: 6144 ускорителя NVIDIA B200 на 15 МВт, стройка заняла чуть больше полугода. Вторая, Eleveight, работает с июня — 512 B300 в селе Гагарин у Севана. Канал доставки чипов — легальный, американский: меморандум с Трампом, экспортные лицензии, инвестиции CoreWeave. Но главный вопрос — не «как построили», а «для кого»: на своём сайте Firebird обещает открыть 90% мощностей американским компаниям региона. Внутри — разбор обеих фабрик, история канала от VivaTech до визита Вэнса и расчёт, на кого в итоге работают армянские вычисления. Энергетический фундамент и его пределы — во второй статье.

Genshin Impact — бесплатная RPG с открытым миром, в которую ежедневно заходит около 1,7 млн человек. Игра безобидная: аниме-персонажи, насилие нереалистичное. Казалось бы, ну если ребёнок начал играть, ничего страшного. 

Я сама играю в Genshin и была уверена, что напишу статью о том, что родители зря паникуют, когда дети залипают на аниме-персонажей. Оказалось, тут важнее поговорить вообще на другую тему: как гача-механика сказывается на детской психике. 

Я делаю speeek.io, сервис дубляжа видео, один. В первой части был вход конвейера: как звук становится текстом с таймкодами и что Whisper с этим текстом вытворяет. Эта про середину: перевод и укладку перевода в тайминг оригинала.

Середина — самое больное место всего проекта. Распознавание я более-менее победил, синтез покупаю готовый. А вот что делать с русской фразой, которая не лезет в секунды английской, я до сих пор не уверен. В конце будет эксперимент, после которого стало немного понятнее.

Как сжать пдф файл на маке?
Чё-то стрёмно в 2026ом скидывать свои файлы на сайты с доменом в .xyz.

А сжатие PDF уже лежит в вашем маке. Бесплатно!

Просто спрятано в утилите «для цветопередачи» — ColorSync Utility.

Допустим, мы занимаемся GEO-продвижением, улучшением присутствия бизнеса в ответах нейросетей, и отлично сделали свою работу. Среди рекомендованных моделей появляется именно нужная нам модель De’Longhi.

Можно праздновать? Рановато. Человек копирует название модели, находит ее на маркетплейсе на 5% дешевле и покупает там.

Нейросеть убедительно порекомендовала наш товар, а продажу получил другой продавец. Тут и начинает раскрываться вся сложность продвижения в ИИ именно для e-commerce.

Мы верим в то, что полностью статичные (рисованные) схемы бизнес-процессов постепенно изживут себя и уйдут в прошлое. И будущее за «оживающими в моменте» схемами, которые позволяют не только верифицировать намерения бизнеса, но и подробно проработать роли, зоны ответственности, интеграции, ресурсы, риски, сроки реализации и финансовые показатели.

И мы не только верим, но и знаем, как это будет выглядеть!

Опубликован выпуск ynotbit 0.5.0 — компактного настольного клиента для децентрализованной сети обмена сообщениями Bitmessage. Готовые сборки подготовлены для Linux (AppImage, x86_64), macOS (Apple Silicon) и Windows (x86_64).

Ключи идентичностей хранятся в отдельном защищённом паролем хранилище (Argon2id и XChaCha20-Poly1305), а переписка — в зашифрованном документе SQLCipher, который пользователь размещает там, где удобно. Сетевой узел работает отдельным процессом без доступа к ключам и продолжает собирать объекты сети, пока хранилище заблокировано; после разблокировки подходящие сообщения расшифровываются и сохраняются в почтовый ящик.

( читать дальше... )

>>> Загрузка (v0.5.0)

 bitmessage, c++, qt

В начале сентября экономисты Anthropic выложили сценарии того, как ИИ изменит экономику США к 2030 году. Прогнозом их называть не велят, вероятностей не дают, но самый радикальный выглядит так: ВВП на треть выше, работы на много процентов меньше. Пока только для тех, кто сидит за компом.

Сантехники и электрики там в выигрыше: их не хватает, им платят на треть больше. Но это потому, что модель «не допускает быстрого прогресса робототехники». Медленный остаётся за скобками — если ИИ хорош в умственном труде, то и роботов он сделает. Думаю, сантехники пойдут туда же лет через 5–15. И даже без роботизации — куда-то же должны деться те белые воротнички, которых выкинули на мороз в предыдущем абзаце.

Придётся дополнить тему GNU\Linux чтобы не казалось что моё недовольство этой
системой основано лишь на мелких неудобствах. Поправьте меня, если я что‑то перепутаю.

Начнём с того что Линус Торвальдс создавал свою систему похожей на MINIX, которую
Эндрю Таненабаум начал разрабатывать как учебное пособие к книге «Операционные
системы: Разработка и реализация», в далёком 1987 году. Разработка самого GNU\Linux началась с 1991 года.

Интересно что и MINIX, и GNU\Linux являются «unix‑подобными», то есть в своей основе
исходят из архитектуры BSD Unix, разработанной ещё в 1978 году.

Вообще здесь важно не то, как давно были начаты разработки, а то насколько изменялась
внутренняя архитектура ядра за прошедшие годы, даже десятилетия. То есть, вероятно
изменений почти не было. Ядро линукс скорее только обрастало новыми функциями. К
которым, например, можно отнести драйверы файловых систем.

У нас было два репозитория неоттестированного вайб‑кода, семьдесят пять тяжеловесных SDD‑спецификаций, пять обмазанных смазкой харнессов, солонка, наполовину полная кастомных скиллов и забитых капслоком правил, с десяток дырявых MCP‑серверов, RAG‑база со свежевекторизованным Confluence, самодельная дощечка имаго‑кодинга и целая россыпь автономных агентов всех мастей, от безобидных автодополнялок до галлюцинирующих субагентов, ставящих пакеты со slopsquatting и втихаря сносящих боевые базы.

Не то чтобы все это было действительно нужно для поездки к ИИ‑сингулярности, но если уж начали участвовать в спуске с горы на велосипеде без седла, остановиться уже невозможно.

Единственное, что вызывало у меня настоящий животный страх, это передача ответственности за ревью самой модели. Тот самый момент, когда седьмой агент подтверждает галлюцинации шестого, потому что все тесты зеленые, и я знал, что рано или поздно мы перейдем на эту дрянь.

Нет ничего более беспомощного, безответственного и испорченного, чем IT‑команда, запустившая мультиагентный оркестр в режиме allow all.

Это критический (и слегка ехидный) обзор того, что произошло с разработкой последние пару лет.

Есть довольно интересная категория багов в играх, которые формально багами являются, но игрокам они нравятся, и они, наоборот, называют багом “нормальное поведение” и строчат про него репорты про криворуких погромистов. Там, где программист хорошо и физически корректно сделал свою работу, игрок видит ошибку своего восприятия игры, не физики, а именно восприятия.

Представьте самый обычный платформер, в котором персонаж бежит по платформе, приближается к краю и должен прыгнуть на следующую. Если вы сделаете правильную обработку прыжка в этом месте в стиле “персонаж стоит на земле - можно прыгать, персонаж на земле не стоит - прыгать нельзя”: if (IsGrounded() && JumpPressed()) then Jump(), то c точки зрения “корректной” физики здесь будет не к чему придраться, потому что если под ногами уже нет платформы и было бы довольно странно сообщать персонажу, что он всё ещё находится на земле.

А если кнопка прыжка была нажата после того, как система коллизий говорит нам о потере контакта с поверхностью, то прыжок должен быть запрещён. Про такую логику можно даже сказать, что она ведёт себя “физически корректно”, но потом приходит тестировщик и говорит: “Ребят, прыжок какой-то странный. Я чувствую, что стою на земле, но прыжка нет”.

Вот это “чувствую” происходит из человеческого опыта, когда глаза у нас немного впереди, а пятки немного сзади и весь ваш предыдущий опыт говорит, что прыгнуть ещё можно. На самом деле нет, прыгнуть нельзя, стоя пятками на самом краю платформы прыгнуть вы не сможете, если вы, конечно, не Дрейк или Джеки Чан, ваш мозг просто компенсирует вашу позицию, относительно места прыжка, немного вам подвирая.

Опубликована программа XXII конференции разработчиков свободных программ — OSSDEVCONF-2026, которая пройдёт 2–4 октября 2026 года в Институте программных систем РАН, г. Переславль-Залесский.

На мероприятии соберутся разработчики и энтузиасты свободного ПО и открытого аппаратного обеспечения, чтобы обсудить новейшие достижения в области СПО, OSHW (Open Source HardWare) и перспективы их развития, наладить личные и профессиональные контакты и обменяться опытом, инициировать создание новых проектов. Формат конференции предполагает открытую встречу докладчиков и слушателей, а также личное общение.

( читать дальше... )

 ossdevconf, конференция, переславль-залесский, программа, спо

Есть река и надо перевести на другой берег козу, капусту и волка. В лодку помещается только крестьянин и что-то одно из груза: капуста, волк или коза. Если на одном берегу без присмотра крестьянина оставить козу и капусту, то коза съест капусту. Если оставить волка и козу, то волк съест козу. Как перевести груз без потерь?

Я представил формальное решение на основе конечного автомата.

В третьей части я написал, что не вижу чужой модели, ради которой стоит менять связку. sherpa-onnx на диаризации, свой второй проход поверх, канал собеседников двадцатиминутного звонка размечается минут семь. Жить можно.

23 сентября NVIDIA выложила Nemotron 3 Diarization. Вечером 28-го я включил её в разбор своих созвонов. Тот же канал — три секунды.

Переход на новый JDK может изменить поведение сервиса даже без изменений в коде: JVM по-другому выбирает GC, расходует память и обрабатывает старые флаги запуска.

В статье разбираем, что меняет Java 27 внутри рантайма и как проверить готовность сервисов к обновлению.

Это вторая часть разбора библиотеки Python Pillow. В прошлой статье был сделан упор на общее направление и примеры, теперь же давайте разберём конкретный инструментарий: отвечу на вопросы, что вообще можно использовать и каким образом. Можно назвать это так: прошлая статья – введение в ремонт, эта – хранилище инструментов. Стоит учесть, что всю более подробную информацию можно найти в сети, а с целями (зачем, для чего) придётся определяться самим. Впрочем, это и так очевидно.

Вся суть, благодаря которой нога моя ступила на территорию Pillow, можно описать следующим образом: желание автоматизации однотипной обработки нескольких файлов подряд. Через Photoshop можно обработать одно фото, но если у вас есть определённый шаблон, придётся долго возиться с каждым отдельным изображением. Нужен был инструмент, который был бы достаточно гибким, чтобы при желании и менять параметры, и создавать из последовательностей – функции. Таким инструментом оказалась библиотека Python, форк PIL, – Python Pillow.

Как и в программах для редактирования визуальных объектов данная библиотека работает по принципу фильтров: есть определённые фильтры, которые делают что-то с изображением, и можно задать определённое значение таким образом, чтобы указать программе, насколько сильно стоит это применить. И да, абсолютно весь тот шикарный визуал, который вы когда-либо видели в сети, был обработан, описан и создан именно по такой цепочке: ввод, наложение некоторых фильтров в каком-то соотношении, вывод.

Разобьём инструментарий на типы: равно как и отвёртки лежат отдельно от болтов... В Pillow есть три типа фильтров: готовые пресеты (те, что не требуют указания дополнительных значений), регулируемые фильтры (те, что требуют указания), и «ImageEnhance» (для регуляции контраста, яркости, резкости). Первые два типа объединены в единое семейство: «ImageFilter». Рассмотрим сначала их.

Многие руководители и предприниматели спрашивают: «Почему мои сотрудники инфантильны и я вынужден по пятьдесят раз объяснять, что от них требуется? Почему не берут на себя ответственность и прячут голову в песок? Проще сделать самому...».