Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Это Михаил Кулаков. Я ведущий инженер-аналитик в Диасофт, занимаюсь развитием платформы распределенных реестров Digital Q.BlockChain.

Помните, как в начале 2000-х каждый банк строил свою собственную систему онлайн-банкинга? Одни использовали Java, другие – .NET, третьи – что-то свое. Клиенты мучились: чтобы перевести деньги из одного банка в другой, приходилось распечатывать платежки и ехать в отделение. Сегодня рынок ЦФА в России переживает похожий этап. 19 операторов – 19 изолированных крепостей. Инвестор у «Оператора А» не может купить актив у «Оператора Б», даже если оба используют блокчейн. И проблема совсем не в технологиях.

«Бди!» — сказал Козьма Прутков. И действительно, как инженер я считаю важным бдительно следить за показателями сетевых устройств, да и не только сетевых. На связи Александр Балезин из отдела сетевой разработки Yandex Infrastructure. Сегодня расскажу о нашем новом коллекторе метрик с сетевых устройств, о том как мы к нему пришли и о системах вокруг сетевых метрик.

Сегодня обсудим развёртывание агентов, созданных в Yandex Cloud AI Studio Agent Atelier. Atelier — это такой очевидный UI для настройки PromptTemplate для Responses API.

Привет! Я Дмитрий Колесников, Team Lead DS-команды «Платформа модерации» в Wildberries & Russ. В этой статье по мотивам моего доклада на HighLoad расскажу, как у нас получилось превратить сотни Computer Vision моделей в единый масштабируемый пайплайн, который ежедневно обрабатывает 15 млн карточек товаров (50+ млн изображений и 500K видео).

Это - вторая статья цикла про функцию ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core. Она содержит концептуальное (т.е. раскрывающее состав и взаимодействие частей функции друг с другом) описание классов универсального компонента ограничения скорости .NET. Функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core, которая является предметом рассмотрения всего цикла, базируется именно на этом универсальном компоненте.

Предупреждение: если вам не требуется или не интересно просто для себя (как это интересно мне) разбираться, как устроена и работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core, то эта статья, скорее всего, покажется вам длинной и занудной. Потому что в ней рассказывается о весьма специфических подробностях, знание которых совершенно не требуются для того чтобы просто взять и начать использовать в своей программе функцию ограничения скорости обработки запросов ASP.NET Core. Для использования этой функции, скорее всего достаточно будет изучить примеры - или из первой статьи цикла - руководства по использованию, или вообще из документации на сайте Microsoft. В таком случае вам, наверное, читать эту статью не стоит. Но, возможно, и в этом случае вам стоит хотя бы заглянуть в приложения к ней. Там я, в качестве иллюстрации к основному материалу статьи, описал сделанные мной компоненты, позволяющие использовать функцию ограничения скорости нестандартным способом: возможно, вы найдёте применение одному из таких компонентов в своей программе. Компоненты эти оформлены в виде библиотек классов .NET, так что для их использования уже сейчас можно взять их в исходном виде и добавить в свое решение (solution). Причем, при описании каждого компонента я постарался вынести в начало их описания пример его использования - так, чтобы для использования компонента не требовалось читать остальной текст приложения, где написано как он устроен и работает.

Ну, а если вам пришлось разбираться (потому что эта функция не работает так, как вы ожидали) или, как мне, просто захотелось разобраться для себя, как работает функция ограничения скорости обработки запросов в ASP.NET Core - читайте дальше.

Спустя несколько лет разработки, отладки, обсуждения, совершенствования и усилий, вышел стабильный релиз «Альт Мобильного» — дистрибутива для мобильных устройств, который поддерживается на уровне с другими дистрибутивами на Одиннадцатой платформе.

Это не AOSP — это привычный «Альт». В отличие от большинства популярных мобильных операционных систем, «Альт Мобильный» не основан на AOSP (Android OpenSource Project) и не содержит его компонентов — это «чистокровный» Linux-дистрибутив семейства «Альт».

Весь исходный код открыт — от профиля сборки до пакетов, входящих в дистрибутив, а свой вклад может внести каждый, оставив предложение на Багзилле.

( читать дальше... )

 altlinux, altmobile, mobile, спо

Привет, Хабожители! Создайте и разверните систему GraphRAG производственного уровня. Научитесь извлекать структурированные знания из текста и комбинировать методы векторного поиска с поиском по графам. Книга богата практическими примерами: от создания инструмента поиска по векторному сходству и приложения Agentic RAG до оценки эффективности и точности результатов работы такого приложения.

CEO Nvidia и профессиональный ИИ-энтузиаст Дженсен Хуанг недавно заявил, что мы уже достигли AGI (искусственного общего интеллекта). Во-первых, это вызывает серьёзные вопросы к его пониманию интеллекта. Современные ИИ-системы больше напоминают глубоко галлюцинирующего плагиатора-подхалима, чем что-либо похожее на связный интеллект. Беззубый дедок в потрёпанной шапке, подпирающий барную стойку моего местного паба с 11 утра каждый день, обладает бесконечно большим интеллектом, чем эти «статистические машины по сглаживанию кривой». С ним, кстати, и поговорить куда интереснее.

Но, во-вторых, это просто не происходит, шеф! И Дженсен бы это знал, если бы отвлёкся от подсчёта миллиардов долларов, заработанных на круговом финансировании, и взглянул на реальные возможности генеративного ИИ в настоящем мире. Знаете, там, где интеллект — это не какая-то псевдоинтеллектуальная спекулятивная концепция, а критически важная штука для реальных результатов.

Возьмём, к примеру, Amazon. В третий раз они усвоили болезненный урок: генеративный ИИ не обладает интеллектом, не может заменить человеческий интеллект и не является инструментом продуктивности.

Впрочем, я говорю «усвоили»… Что там та фальшивая цитата Эйнштейна об определении безумия? Что-то про повторение одних и тех же действий в ожидании разных результатов?

В данном посте рассмотрим анонсированные давно кристаллы Советских микросхем. В качестве исходных будет такая случайная подборка:

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: