Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Claude Opus 5 тратит на русский текст в 3,9 раза больше токенов, чем GPT-5.5, — при одинаковой цене за токен счёт выходит почти вчетверо выше. Я замерил 11 токенизаторов на параллельных текстах на русском и английском: от одного символа на токен у Claude Opus 5 до пяти у YandexGPT и GigaChat, у которых русский текст даже короче английского. Внутри — методика, пересчёт в рубли за тысячу символов, находка про «usage» у агрегаторов и код, чтобы повторить замер на своих текстах.

Я написал транслятор CUDA/PTX в LLVM IR: он берёт PTX от настоящего nvcc и собирает его обычным clang. Восемь ядер уже исполнены на живой GeForce MX450 и побитово совпали с хост‑эталоном. А главное — как настоящий nvcc и видеокарта сломали мои зелёные тесты.

С приходом ИИ‑агентов в разработку, кода стало больше, а вместе с ним и шума. Пулреквесты растут, держать агента в рамках задачи становится сложнее, а через голову человека проходит всё больше кода. Ревью превращается в основную нагрузку и зелёные цифры добавленных строк в заголовке начинают напрягать ещё до того, как его откроешь.

Типичная картина: пулреквест на небольшую фичу, а в нём правки в десятке файлов, которые к задаче не относятся. По отдельности они могут быть полезными, но вместе превращают ревью в поиск.

Разрыв между бизнесом и разработкой - классическая проблема. Предприниматели мыслят окупаемостью, скоростью гипотез и рисками, а инженеры — стеком, архитектурой и чистым кодом. В этой статье разбираем, как построить мост между техническим отделом и управленцами

В 1998 году 20-летний студент из Великих Лук отправил в Microsoft письмо с идеей push-индексации сайтов. Ему ответили вежливым отказом. Потом были Яндекс, частные инвесторы, отказ в визе и неслучившийся Grabit. Спустя 28 лет автор нашёл тот самый конверт из Редмонда — и понял, что идея опередила время.

Модульная архитектура во фронтенде дает командам автономность: каждая пилит свой модуль и не ждет соседей. Потом появляется BFF, один на всех, и автономность начинает утекать обратно. Каждая новая ручка проходит через согласования, релизы приходится синхронизировать, узкое место просто переезжает с клиента на сервер.

Привет, Хабр! Меня зовут Маргарита Козырева, я — сеньор-фронтенд в «Лаборатории Касперского», работаю в Kaspersky Security Center. В айти семь лет, значительная часть из них ушла на дизайн-системы, которые я строила с нуля.

Мы решили сделать серверный слой таким же модульным, как клиент. В статье разбираю, из чего состоит платформа, что остается за командой, как модуль регистрируется в рантайме и какой ценой это дается.

Один ключ на все события заказа — и кажется, что порядок гарантирован. А потом клиенту приходит «Ваш заказ собран» раньше, чем «Оплата получена», витрина откатывает статус назад, а после планового перезапуска одно событие пропадает навсегда.

В статье разбираем три таких инцидента из одной системы на transactional outbox, PostgreSQL и Kafka 4.2. Попробуйте сами определить, где сломалось: в источнике, в relay, в продюсере или у потребителя.

За две недели мы отправили около 2 100 приглашений в отраслевой опрос: специалистам по рискам в банках и инвестиционных фондах. Базу собрали сами. Организации взяли из открытого реестра юрлиц GLEIF, сайты искали через Wikidata и автокомплит Clearbit, адреса собирали со страниц контактов. Из холодной рассылки не ответил никто.

Под катом разбор по шагам. Почему среди 1 301 адреса с сайтов финансовых компаний нет ни одного со словом risk. Как локальный DNS в режиме fake-ip превратил проверку доменов в формальность. Почему почтовые шлюзы банков отбили письма, отправленные из Gmail. И как рассылка однажды завершилась без единой ошибки и не отправила ни одного письма. С кодом на Python и цифрами.

В этой статье Леша, ведущий разработчик Совкомбанк Технологий, поделится опытом реализации необычной и сложной анимации в приложении Рокетбанка. А именно матрицы чисел, которая появляется, когда пользователь входит в оформление цифровой кредитной карты.

Найти нужный объект в доработанной конфигурации, оформить одну перевозку по нескольким реализациям, загрузить банковские выписки из почты или правильно сопоставить маркировочные коды со строками чека — за каждой из этих задач стоит отдельный рабочий процесс. В сентябрьскую подборку Инфостарт Маркетплейс вошли пять решений, которые помогают автоматизировать такие операции. Разбираем их возможности, технические условия и ограничения.

Два продукта в обзоре предназначены прежде всего для разработчиков: Pilot 1C собирает контекст для работы с ИИ, а КонфигРедактор объединяет просмотр файлов конфигурации, редактирование кода и ИИ-помощника. Остальные три разработки адресованы пользователям учетных систем: они помогают оформлять электронные перевозочные документы, получать банковские выписки и контролировать продажу маркированных сигарет.

Мы много разрабатываем с помощью coding agents: веб-приложения, MCP-серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше становилась инфраструктура вокруг агентов, тем больше в ней появлялось инструкций, проверок, субагентов и автоматики. По идее, разработка должна была становиться дешевле. А расход контекста рос.

Первое подозрение было очевидным: слишком раздутые промпты. Мы искали не там.

В июле пришло время отчёта за полугодие. От меня ждали побед и результатов, а лучше всего с цифрами. Две строчки я написал за час. На третьей остановился и завис: не мог вспомнить, чем был занят.

Я открыл календарь и полистал назад. Июнь, май, апрель. Встречи, созвоны, планёрки. Март как будто вырезали, хотя в марте я точно работал. «Непонятно…»

При этом я помню, что полгода был занят. Мне писали в личку, просили глянуть ТЗ одним глазом, звали созвониться на полчаса. Я глядел и созванивался. Иногда до ночи и по воскресеньям. А ещё внутри сидит самозванец: он обесценивает любую помощь и шепчет, что работой она не считается.

Только как это вписать в отчёт? «Помогал коллегам»? Звучит так, будто своего я ничего не сделал. Часть строк я в итоге собрал по чужим выгрузкам.

Тогда я и пошёл разбираться, почему полгода работы не помещаются в память (с годом всё ещё хуже) и что с этим делать. Подошёл к задаче системно, без лишней траты токенов: прочитал исследование Microsoft Research, наблюдения Глории Марк, метаанализ про обратную связь и всё, что попалось под руку. Вывод сделаю нескромный: способ восстановить период по следам есть. Конечно, если прилежно записывать каждый свой шаг, проблем с отчётом не будет вовсе. Но это не про меня.

Во второй половине статьи практика: два ИИ-агента ведут за меня рабочую память и собирают картину по продуктам. Покажу их логику и схемы, чтобы вы могли собрать таких же под свой трекер и свою вики.

Главный сдвиг — Data Catalog перестал быть просто справочником метаданных и становится инфраструктурой доверия к данным и источником контекста для аналитиков, процессов и ИИ-агентов.

Три года назад мы выпустили исследование российских каталогов данных. Тогда для сравнения решений хватало около 20 вопросов: есть ли автоматическая каталогизация, Data Lineage, бизнес-глоссарий и другие базовые функции.

В отчёте «Data Catalog Круг Громова 2026» - количество критериев выросло до 325. За три года рынок заметно изменился, и прежней методики стало недостаточно. В этой статье расскажем не о результатах сравнения продуктов, а о главных изменениях рынка — в том числе тех, которых мы сами не ожидали увидеть.

Всем привет. В этой статье мы рассмотрим идею, которая даст возможность нейросетям строить не только эмбеддинги токенов, но и «смысловые» эмбеддинги.

DLSS 5 – великолепнейшая технология, позволяющая почувствовать фотореализм в старых играх… 

Нет… Не то… DLSS 5 – это отвратительнейший нейрослоп, который портит игры… Опять не то… 

Короче… Я запустил там Pong, Wolfenstein 3D, подёргал за разные ползунки. И протестировал больше 80 игр на своей шкуре – вот что понял (как пользователь).

П.С. В статье запрятан "Губозакаточный дед"

Снова всем привет!

Прошло всего два дня с того момента как я выложил LSWM.

В общем я протестировал и поэкспериментировал эту сеть ещё раз и нашёл СТОЛЬКО проблем, сколько даже ванильный RNN не видел.

В этой статье я попытаюсь их исправить.

Приложение, которое вы исключили из VPN на Android, может привязать сокет к tun0, пройти через ваш туннель и узнать адрес сервера. Летом мы взялись закрыть это в AmneziaVPN (issue #2457). Сама проверка в AmneziaWG уместилась в одну строчку цикла, который читает пакеты из tun:

if uidfilter.Supported && !device.tun.uidGate.AllowOutboundPacket(elem.packet, device) { continue }

Вокруг неё набралось полтысячи строк Go и столько же тестов, мост через JNI и три раунда ревью. В статье — почему ядро пропускает такие пакеты, почему «владелец неизвестен» у нас значит отказ, как одно приложение могло остановить весь туннель и какую ошибку мы нашли уже после ревью в собственном мосту. На телефоне с фильтром до сервера доходит 0 попыток обхода из 6, без него все 6. Но улучшать ещё есть что, и разбор мы пишем для двух целей: чтобы другим клиентам было проще закрыть ту же дыру и чтобы собрать критику. Если увидите у нас слабое место, напишите.

Исключите Termux из VPN на Android-телефоне и выполните в нём одну команду:

curl --interface tun0 https://ifconfig.me

Лучше перебрать tun0-tun9

Если в ответ пришёл адрес вашего VPN-сервера, значит приложение, которое по вашим же настройкам не должно ходить в туннель, только что сходило через него. Ни root, ни своего кода для этого не нужно. А пароль на локальный прокси, который весной добавили многие клиенты, от этой утечки не спасает.

С весны прошло полгода. Мы прошли по трекерам и релизам 28 клиентов и прочитали код тех, кто утечку закрыл. Проверку владельца соединения сделали двое. И у обоих, судя по коду, была одна и та же ошибка. Про исключённое приложение Android отвечает «владелец неизвестен». И именно такие соединения они пропускали. Один клиент исправил это в тот же день, как мы написали ему. Второй пока молчит. Ниже обзор: кто закрыл дыру, кто закрыл issue, и что можно сделать уже сейчас.

Подписка за четыре евро не обязательно выгоднее регистрации за семьдесят.

Это разные действия, а до продажи у них разный путь.

На трёх опубликованных кейсах разбираю, что можно сравнивать при выборе между каналом, сайтом и ботом, каких данных не хватает для выводов и как свести маршруты к общей цене квалифицированной заявки.

Продолжаем эксперемнтировать с 3D-моделлингом. В сегодняшнем эксперименте зарекрутируем таланты ChatGPT 5, чтобы он написал готовые скрипты для Блендера.