Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр. Я — Влад Куренков, руковожу научной группой «Адаптивные агенты» Института AIRI и сегодня я хочу позвать вас поделать немного распределённой науки. Вот, в чём суть.

Есть такая компьютерная игра NetHack — пошаговый рогалик 1987 года, который до сих пор не может пройти искусственный интеллект. Жизнь у героя одна, сохранений нет, подземелье каждый раз новое, а игра по дороге ничего не подсказывает. Если вы сыграли плохо, то выясняется это тогда, когда ничего исправить уже нельзя. На таких же ошибках спотыкаются ИИ‑агенты, когда пишут код: отдельный шаг они выполняют прекрасно, а на длинной дистанции держать планку им уже сложнее. И NetHack в этом плане становится весьма полезной для проверки агентов.

По этой причине я запустил открытое сообщество людей, которые создают системы планирования ИИ, чтобы вместе решить NetHack. Понятно, что игра — это не ценность сама по себе. Гораздо важнее способ, которым возьмут игру, а также тот факт, что этот способ станет общественным достоянием. Если вы разрабатываете ИИ‑агентов, занимаетесь планированием или пишете игровых ботов, давайте идти к этой цели вместе.

Далее расскажу подробнее про проект NetHackers и наше сообщество.

Уязвимости, угрозы и инциденты – привычный язык специалистов по информационной безопасности. Совет директоров и инвесторы говорят на другом: потенциальные убытки, длительность простоя, влияние на прибыль. Оцифровка киберрисков переводит одно в другое: технические понятия становятся бизнес-метриками, а киберриски выражаются в тех же единицах, что и другие риски организации. Мы в «Соларе» решили рассказать о методологии, руководствуясь которой в свои проектах, переводим киберриски в вероятности и деньги: что такое оцифровка киберрисков, почему она стала необходимой, из каких этапов состоит и что дает бизнесу.

10 октября стартует новый сезон Школы синтеза цифровых схем. Её проведение рассредоточено по множеству независимых кластеров, в каждом из которых есть свой преподаватель, свои отладочные платы и САПР, и необходимо обеспечить выполнение всех примеров школы на этом зоопарке различных устройств таким образом, чтобы преподавателю не нужно было думать о проблеме вроде: “Этот код точно собирался у меня в BRAM, почему здесь он синтезируется в миллион регистров, сжирающих все ресурсы платы”.

Чтобы избежать подобных проблем был создан репозиторий basics-graphics-music (BGM), добавляющий примерам несколько слоёв абстракции, которые позволяют избежать подобных проблем.

Упор этого года будет сделан на архитектуру RISC-V. Для этого в репозиторий был добавлен пример многопоточной программы, а также несколько RISC-V ядер, включая ядро НИУ МИЭТ, проектируемое на курсе “Архитектуры процессорных систем”. Это стало отдельным испытанием существующих абстракций на прочность: данное ядро проектировалось независимо от репозитория BGM и его абстракций, поэтому его интеграция стала интересным опытом. Подробнее об этом под катом.

Чтобы React летал как Vue 3, достаточно забрать у него тяжелые вычисления и переложить их на плоский реактивный граф зависимостей с умным планировщиком транзакций на уровне микрозадач.

Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), пытается разобрать в одной из ключевых проблем современной физики: Что не так с бозоном Хиггса?

@avshkol сделал перевод статьи, ведь его тоже волнует вот это: Когда в далёком уже 2012 году (24 года прошло!) был обнаружен предсказанный ещё в 1960-х бозон, казалось, что будет решена загадка массы, а значит, и гравитации, а значит, искривления пространства-времени, а там кротовые норы, всякие-разные гипердвигатели... Но воз и ныне там, и как будто мы всё ещё застряли в тех 60-х, когда открыли бозон, и... что дальше?..

Так что не так с бозоном Хиггса?.. или с нашей физикой?.. или с нашими ожиданиями от этого бозона?

Привет, Хаброжители! Мы привыкли считать себя хозяевами планеты, но на самом деле люди — лишь 5 процентов всей биомассы, крохотная верхушка в мире растений и микробов. Как мы выживаем в мире, где вирусов в три раза больше, чем людей? Ответ прост: внутри каждого из нас несет службу «килограммовая армия» — около 1,8 триллиона бойцов общей массой 1,2 килограмма.

«Армия иммунитета» — это увлекательный путеводитель по вашему внутреннему министерству обороны. Вы познакомитесь с «мусорными генералами» макрофагами, рядовыми штурмовиками нейтрофилами и элитным подразделением адаптивного иммунитета. Книга объясняет, почему «цветет» синяк, как связаны чистота и аллергия и почему ваша иммунная система — ключ к долголетию. Это честный и ироничный рассказ о том, как клетки умеют воевать без рук, проверять документы без глаз и защищать нас 24/7.

Обновили Go до 1.25 и оставили привычный automaxprocs? Пустой импорт теперь может отключить встроенное управление GOMAXPROCS и изменить поведение сервиса под CPU‑квотой. Разбираемся, как новый рантайм работает с cgroup, откуда берётся разница на дробных лимитах и что проверить перед удалением старой зависимости.

В Стокгольме огласили имена двух лауреатов Нобелевской премии по химии. Ими стали французский исследователь Анри Борис Каган и японский ученый Соаи Кэндзо (у японцев правильно сперва фамилию, потом имя, и да, звука «е» у них нет). Высокую награду им вручили «за открытие нелинейных эффектов и автокатализа в асимметричном органическом синтезе». На сайте Нобелевского комитета поясняется, что ученые смогли ответить на вопрос, как возникла химическая асимметрия живого. Это явление, при котором молекулы (например, аминокислоты) бывают двух зеркальных видов, но при этом организмы содержат лишь один.

Благодаря Анри Борису Кагану и Соаи Кэндзо ученое сообщество теперь понимает, как может возникать гомохиральность. Их открытия «сыграли решающую роль» для химиков, разрабатывающих реакции для производства фармацевтических препаратов, отмечается в сообщении Нобелевского комитета.

Уверен, что подробные разборы открытий ученых появятся в ближайшие дни. А мы пока разбираемся, что с патентами у данных нобелиатов по химии. 

Вайбкодинг подают как способ собрать миллион за две недели: миллион за 17 дней, миллион к октябрю, миллион с одного промпта. Я проверил, какие проекты реально прошли порог в $100 000 выручки в месяц или миллион заработанных, и сколько из них основаны именно на вайбкодинге, а не просто держат AI внутри продукта.

Разбираю девять кейсов. Medvi: $401 млн за первый год при двух людях в штате. Base44: продан Wix за $80 млн через полгода после запуска. Cal AI: $2 млн в месяц и ярлык, который TechCrunch опроверг. Peec AI и Wave AI: $4 млн и $7 млн ARR при команде в один-два человека. Отдельно четыре проекта, которые кочуют по подборкам, а порог не проходят: fly.pieter.com с пиком $87 000 в месяц, Stanley, Lumoo, Plinq.

Я подготовил и предлагаю к обсуждению методику экспресс‑аудита ИИ‑зрелости промышленного предприятия.

Методика представлена в excel (её можно получить по запросу в мой адрес): вы ставите оценки и указываете доказательства — файл считает остальное.

Каждый из 30 вопросов оценивается по двум измерениям — техническому (Т) и организационному (О). Итоговый уровень определяется по правилу узкого горлышка как минимум из технического (Т) и организационного (О) уровня, подтверждённого 20 гейтами, и ограничения по кибербезопасности ИИ‑контура.

Результат аудита — уровень зрелости, разрыв между измерениями, узкое место, степень преодоления пяти барьеров масштабирования, контрольный срок закрытия гейтов и план на 12 месяцев.

Битовые массивы кажутся экзотической структурой данных, которую применяют только опытные учёные мужи в специфичных сферах? Не всегда!

В этой статье я расскажу, как мы выкинули базу данных и загрузили всё в память приложения, упаковав данные в сжатый битовый массив Roaring Bitmap. Это позволило ускорить систему с сотен миллисекунд до считаных единиц.

Под катом — эволюция от классических битовых массивов до современных сжатых форматов и реальный бизнес‑кейс их прикладного применения.

Мне стало интересно, насколько российские сайты в 2026 году ещё зависят от зарубежных сервисов. Не в смысле «пользуется ли компания Zoom», а буквально: что сломается у сайта, если завтра иностранный провайдер отключит российских клиентов.

Я написал открытую утилиту и прогнал через неё 50 сайтов: банки, магазины, операторов связи, авиакомпании, госорганы. Спойлер: серверы почти все уже перевезли, а вот сертификаты, аналитика и шрифты остались. Рассказываю, что нашлось, как устроена проверка и как одна регулярка повесила всю программу.

Этим летом я искал работу и в какой‑то момент перестал понимать, что происходит. Откликаешься, тебя не смотрят. Вакансия висит день, а у неё уже сотня откликов. Я решил разобраться, это со мной что‑то не так или с рынком. Оказалось, с рынком, и сильно.

В июле 2024 года на одну вакансию в России приходилось 3,4 резюме. В июле 2026-го уже 8,7. Это в среднем по всем профессиям, и это самое высокое значение для июля за восемь лет, что есть у hh. В IT ещё хуже: 24 резюме на одну вакансию, почти втрое больше, чем по рынку.

Привет, Хабр! В эфире руководитель проектов компьютерной редакции издательства «БХВ» @Holmogorov и сегодня я хотел бы поговорить о будущем, вернее о том, какие направления стоило бы изучать современным молодым специалистам.

Годы идут, тенденции меняются: помнится, во времена моей студенческой молодости все мечтали учиться на бухгалтеров и экономистов, ведь они считались чрезвычайно востребованными молодой рыночной экономикой нашей страны. Очень быстро учебные заведения наплодили такое количество подобных специалистов, что многие из них были вынуждены перебиваться случайными заработками. Потом случился бум программистов, затем все старались стать веб-дизайнерами, специалистами по SEO и интернет-рекламе, экспертами по крипте и блокчейну, и вот теперь — по искусственному интеллекту. Возникает справедливый вопрос: какие аспекты ИИ все-таки перспективнее всего изучать сейчас, насколько это оправдано и не схлынет ли такая мода через пару лет, как сошли на нет все остальные?

Кнопка «Назад» кажется простой, пока на страницу не начинают вести разные маршруты. Мы решили разобраться, как спроектировать возврат так, чтобы пользователь не терял контекст и всегда понимал, куда попадет.

Как Pocket Cat Desktop набрала 777 вишлистов в Steam за первую неделю без освещения в профильной прессе: реальные цифры и выводы из опыта продвижения небольшой инди-игры.

В последнее время часто стал получать вопрос от клиентов про ATS, клиенты из ниши рекрутинга путаются и не понимают зачем им это и чем отличается от CRM. Решил подготовить статью, может кому-то тоже будет полезно узнать про отличия и определиться, что именно нужно для вашего бизнеса.

Начну с азов - ATS расшифровывается как applicant tracking system - система отслеживания кандидатов, она хранит резюме, ведёт кандидата по этапам подбора и собирает переписку с ним в одном интерфейсе рекрутера. А вот CRM уже ведёт клиента к сделке и считает выручку, у неё другая задача.

Эту статью я подготовил для собственников, руководителей компании и HR-руководителей, которые решают, хватает ли текущих инструментов для подбора или пора брать отдельную систему.

В работе с ИИ почти все застряли в одной из двух крайностей.

Одни сидят в родном приложении ChatGPT или Claude: открыл чат, пишешь — и так весь день. Другие полезли в Cursor и VS Code и там обживаются.

Скажу сразу: если вы не разработчик, то и то и другое — мимо. Первые недожали, а вторые забивают гвозди микроскопом. Знаю, потому что сам год микроскопом и забивал.

Давайте расскажу, что делать, чтобы работа с ИИ наконец разгружала голову и решала проблемы, а не добавляла бардака.

Привет! Я Сергей, DevOps-инженер в KTS.

Мы работаем как аутсорс. Проектов много, и по каждому дежурят разные люди, поэтому когда оплачивать PagerDuty стало невозможно, пришлось срочно искать альтернативу. Мне нужна была система, которая собирает алерты из множества наших источников, знает, кто сегодня дежурит, и эскалирует инцидент, если первый человек в цепочке не успел отреагировать на него.

Новую систему я выбирал среди self-hosted, чтобы больше не зависеть от зарубежных провайдеров. Нашел два подходящих решения, IncidentRelay 1.1 и OneUptime 11.4.1, поднял оба в Kubernetes и сравнивал уже на своих сценариях дежурства. Ниже расскажу, почему я выбрал OneUptime.

TypeSafe AI открыла ранний доступ к Jev — модели, которая не генерирует текст, а отвечает на заранее описанные вопросы типизированными значениями с вероятностями. Разбираю, что она умеет, сколько стоит по словам вендора, что показал первый публичный тест и где цифры из документации с ним не сошлись.