Галлюцинации ИИ нельзя убрать просьбой «отвечай только правду». Но можно ограничить модель архитектурно: заставить её сначала извлекать факты, затем оценивать уверенность, проходить критику и только после этого формировать ответ.

Разбираем практический пайплайн, который помогает превратить генератор текста в более контролируемый инструмент.

Представляем вашему вниманию вторую часть (вот первая) из серии статей об информационных технологиях в авиаперевозках. Что, на самом деле, скрывается за PNR-кодами на посадочных талонах? Почему в строке расчёта тарифа используется несуществующая валюта? Поищем сегодня ответы на эти вопросы.

Здравствуйте. Надеюсь, тут есть люди, которые интересуются вайбкодингом (хотя в списке тем рассылки такой не нашёл, что для меня странно), и уж точно есть те, кто занимается разработкой мобильных приложений. Да, сегодня эти слова очень часто встречаются рядом, что неудивительно. Я большую часть жизни проектировал фронтенд для b2b веб-приложений, но руки всегда чесались в сторону мобильной разработки, случай никак не подворачивался. А тут, как из рога изобилия, посыпались различные ИИ, которые способны после пары абзацев произвольного текста буквально за 5 минут сделать готовое мобильное приложение. Да, я не устоял и попробовал. И доложу я вам, это так. Приложение работает! Но, как говорится, есть нюанс: оно не сильно похоже на то, что вы себе представляли. А уж мне, как дизайнеру, было вообще грустно. Эту грусть я пока не победил, но победил кое-что другое, и это не про дизайн.

Базовый функционал транспортной телематики – координаты, скорость, пробег, топливо. С морским транспортом сложнее: суда работают в условиях жестких международных и национальных требований, а в приполярных районах стандартное оборудование попросту перестает работать. Что делать, если судно в Арктике, связи нет, а за каждый пропуск автоматической передачи позиции грозит штраф?

Сегодня разберем кейс компании «ВИДАР». С 2021 года они разрабатывают отечественное спутниковое оборудование для торгового и рыбопромыслового флота. Сейчас оборудование установлено на 200 судах различного тоннажа – от маломерных до ледоколов – и прошло испытания в Баренцевом, Карском, Средиземном, Красном и Японском морях.

Большая благодарность Павлу Соколову из «ВИДАР» – за подробные материалы, описание всех технических деталей и фотографии, без которых эта статья не получилась бы.

Роман Садовников, к.т.н., программист C3D Solver, C3D Labs, рассказывает о нововведениях в модуле C3D Collision Detection.

Модуль C3D Collision Detection применяется в различных отраслях, включая авиационную и автомобильную промышленность, где он служит для управления движением беспилотных транспортных средств (рис. 1). В робототехнике модуль обеспечивает безопасное перемещение станков ЧПУ в динамичной среде, автоматизацию упаковки и предотвращение столкновений с людьми. В игровых и медицинских приложениях модуль отвечает за обработку столкновений виртуальных объектов и используется в тренажерах для обучения проведению операций. В строительстве и логистике C3D Collision Detection помогает контролировать зазоры, реализовывать 3D-проектирование и автоматизировать строительные процессы.

В 2015 году, когда я управлял штатом из 100 человек, и в 2024 году, когда руководил программой внедрения нового биллинга в федеральной телеком компании, наблюдал достаточно ситуаций, когда руководители пытались повысить производительность через контроль, переработки и постоянное давление. Часто это приводило к тому, что сначала росла скорость, затем начинали увольняться сильные сотрудники. Как следствие, бизнес терял больше финансов, чем успел заработать (просадка эффективности, долгий найм). Это привело к тому, что я перестал измерять эффективность команды количеством отработанных часов.

Когда дефицит сильных сотрудников и перегретый ИТ рынок, "выжимать все соки" — это финансовое самоубийство для компании. За последние 15 лет я провел более 300 интервью и пришел к выводу: бизнес - это не процессы, а люди, чьи цели находятся в синергии с направлением развития компании. Компании не могут использовать только финансы для удержания и повышения эффективности сотрудников. Экономика не позволяет это делать, да и толку от этого мало. Проверено, финансовая мотивация работает только короткий промежуток времени. Я рассматриваю мотивацию не как "пряник", а как инструмент управления рисками и капитализацией человеческого ресурса. Мой подход базируется на четырех принципах:

Всем привет, недавно я написал симулятор логических гейтов или вентилей на С++ (sfml для графики + sol2 для интеграции луа скриптов), которые можно программировать на луа таким образом: ```

Детская футбольная школа имеет базу данных детей и их родителей, в которой более 7000 уникальных записей. На данный момент посещаемость, продление абонементов и напоминания об оплате происходять в ручном режиме через ERP‑систему.

Проблема: Администраторы тратят много времени на проверку платежей и ручную рассылку с напоминаниями об оплате родителям. Из‑за различных причин часть родителей не оплачивают абонемент на следующий месяц вовремя, что существенно снижает выручку школы.

Цель работы: Автоматизировать процесс контроля оплаты и отправки уведомлений, связав интеграцию ERP‑системы с платежным шлюзом и СМС‑провайдером для увеличения выручки школы.

Проектирование процессов и API‑контракта:

Чтобы автоматизировать процесс и защитить систему от некорректных данных, в наешй работе — это попытки записать ребенка в группу, не соответствующую его возрасту, логика интеграции должна быть строго регламентирована. Валидация данных выполняется на стороне ERP‑системы до того, как транзакция попадет в базу данных.

Схема взаимодействия систем / UML Sequence Diagram

Я расскажу о своем переходе с мощного и широко распространенного Altium Designer на open source-инструмент KiCad. Причин перехода с Altium Designer три. Во-первых, хочется использовать официальное ПО, проекты из которого я смогу спокойно выкладывать в открытый доступ. Во-вторых, я теперь не изготавливаю печатные платы и могу пользоваться любой интересной мне программой. Наконец, я просто хотел попробовать что-то новое, открытое и независимое.

Инженерная ИТ-инфраструктура давно перестала быть набором разрозненных устройств, которые можно установить рядом друг с другом и считать готовым решением. Современный подход требует полной совместимости всех элементов инфраструктуры: серверных шкафов, систем распределения питания, источников бесперебойного питания и аксессуаров. Именно такой подход реализован в экосистеме решений для инженерной инфраструктуры InfraSysteme от Systeme Electric, где оборудование проектируется как единый инженерный комплекс.

Это история о том, как мы строили промышленный продукт из сферы Интернета вещей для морских портов, и какое-то время нам казалось, что главное — заставить его работать. Но оказалось, что иногда самая большая проблема не в коде, не в железе и даже не в отсутствии спроса.

Из новостей: Bungie объявила о массовых сокращениях и реорганизации, Bohemia Interactive опубликовала исходники Operation Flashpoint, Meccha Chameleon разошлась тиражом в 10 миллионов копий, продажи Rogue Trader составили 2 миллиона копий.

Из интересностей: сколько денег и здоровья съедает соло-разработка игр, интервью автора легендарной Elite Йена Белла, интерактивное повествование через окружение для дизайнеров уровней, как самописный хак для пиратов помог продажам.

«Автоматизируй! AI! ИИ-агенты!» слышит‎ ИТ-директор каждый божий день. В переговорках только и разговоров, что об автоматизации. При этом 95% ИИ-пилотов в компаниях проваливаются, то есть не достигают измеримого ROI. Давайте разбираться, почему, несмотря на популярность технологии, ИИ-инициативы в компаниях обречены.

У меня в Obsidian накопилось под две тысячи заметок. Ежедневники, конспекты, обрывки идей, недописанные черновики. Граф‑вью честно показывает мне облако точек: красиво, но бесполезно. Какие заметки висят сиротами без единой связи, какие дублируют друг друга под разными тегами, какие кластеры тем так и не соединились, из графа не вытащить.

Очевидная мысль: «отдам всё LLM, пусть разберётся». Но 2000 заметок это миллионы токенов. Ни в один контекст это не влезает, а если бы и влезло, стоило бы как крыло самолёта и утонуло бы в шуме.

Так появился идея по созданию Vault Audit AI, плагин для Obsidian, который проводит аудит хранилища через LLM: находит сироты, кластеризует темы, предлагает теги и связи. Я его опубликовал в официальном каталоге и выложил на GitHub. В этой статье разберу инженерную начинку: как обойти лимит контекста через MapReduce, как не платить за повторный анализ, как абстрагировать четырёх LLM‑провайдеров под одним интерфейсом, и что пришлось переделать, чтобы пройти автоматическое ревью каталога.

Код на TypeScript, фрагменты настоящие (слегка почищены от обёрток локализации ради читаемости).

ServiceNow ушёл в 2022-м, но у многих он до сих пор работает - просто обновлять и продлевать его уже некому. При этом большинство компаний использовали платформу как обычный сервис-деск, переплачивая за десятки неоткрытых модулей. Разбираем, как выбрать замену под то, как вы реально пользовались системой, и не воспроизвести старый бардак на новом месте.

Надоело разворачивать CVAT через докер и мириться с лагами браузера? Я расскажу свою историю, как от простецкого аннотатора собранного на коленке написал мощную легковесную отечественную альтернативу на PyQt5 и OpenGl, с пакетной авторазметкой и иерархией классов.

Привет! В первой части, «Как и чем ломали российские компании», мы рассказали о тактиках и техниках злоумышленников, а также о том, как вовремя обнаружить их в инфраструктуре вашей компании. Сегодня же поделимся второй частью нашего большого исследования — как восстанавливаться после ИБ-инцидентов. И делать это быстро.

Оговоримся сразу — в рамках этой статьи мы будем понимать «восстановление» как именно восстановление ИТ-систем и инфраструктуры для критичных бизнес-систем. Иными словами — чтобы после масштабной кибератаки всё просто снова заработало (безопасно) и бизнес не простаивал. Потому что полное восстановление (расследование атаки, устранение причин компрометации и создание новых ИБ-рекомендаций) может занимать несколько месяцев.

Более пятнадцати лет Stack Overflow был мировым цифровым местом встречи разработчиков. Именно сюда мы приходим, когда в два часа ночи «горит» продакшен, здесь спорим о тонкостях синтаксиса языков программирования и вместе создаем крупнейшую в мире базу технических знаний, проверенную профессиональным сообществом.

Но за последние пару лет сама природа программирования изменилась у нас на глазах. ИИ-агенты для написания кода демократизировали разработку программного обеспечения. Теперь любой человек, способный описать на обычном языке, что он хочет получить, может создать программный продукт, а роль разработчика смещается от написания кода к управлению агентами, которые пишут его.

Однако эта стремительная демократизация выявила серьезную проблему: агентная разработка по своей природе может быть ненадежной. Предоставленные сами себе, миллионы автономных агентов, работающих в терминалах, IDE и конвейерах CI/CD по всему миру, склонны выдумывать устаревшие библиотеки, уверенно использовать уже неактуальный синтаксис и незаметно вносить уязвимости в безопасность. Они чрезвычайно способны, но страдают от фундаментального системного недостатка — они работают в полной изоляции.

Из-за отсутствия общего надежного источника актуальной информации агент в Сан-Франциско может потратить двадцать минут вычислительного времени и бюджет токенов, пытаясь методом перебора найти решение после изменения API, даже не подозревая, что другой агент в Лондоне решил точно такую же проблему всего пять минут назад. Более того, как только сессия пользователя заканчивается, с трудом добытое знание исчезает: контекстное окно агента очищается, а вся остальная экосистема не получает абсолютно никакой пользы.

Давно ли вы заходили на Stack Overflow? Только честно. — Я последние года два точно не был. Как-то отпала надобность. Причем даже сами вопросы подобного типа стали неактуальны — не человеческое это дело разбираться, как написать какой-то кусок кода. Это все для нас теперь делают агенты.

Посещаемость некогда сверхпопулярного ресурса для разработчиков упала катастрофически, и его дальнейшая судьба не внушает оптимизма. Остается только надеяться, что случится чудо и Stack Overflow сможет изобрести себя заново в полностью изменившейся среде.

Если у вас есть готовые эмбеддинги из других моделей произвольной природы или даже просто табличные данные, и вы хотите выжать из них максимум качества, то эта статья, в котором мы расскажем о наших экспериментах с построением модели, объединяющей результаты нескольких других нейросетевых моделей, будет вам полезна.