Всем привет! Меня зовут Александр Васильцов, я руковожу отделом развития инфраструктуры в R‑Style Softlab. В рамках своей работы я занимаюсь тестированием реестрового и импортозамещённого оборудования, которое используется на реальных рабочих местах специалистов.

Импортозамещённая техника за последние годы прочно вошла в нашу жизнь. Серверы, ПК, ноутбуки, сетевое оборудование — всё это появилось на рынке и стало активно конкурировать с иностранными вендорами, а во многих случаях и полностью их заменять. Особенно заметно этот процесс затронул госкомпании, организации, обеспечивающие критическую инфраструктуру, а также компании финансового сектора.

И почти сразу у всех возник закономерный вопрос: а на что на самом деле способны отечественные решения?

На практике, выбирая оборудование из нескольких позиций для закупки, быстро понимаешь, что объективной информации почти нет. В лучшем случае — рекламные брошюры и рассказы менеджеров. При этом всегда остаётся ощущение, что какие‑то нюансы не проговорены или просто не попали в описание.

R‑Style Softlab не первый год занимается задачами импортозамещения ИТ‑оборудования. Столкнувшись с этой проблемой на практике, мы решили выстроить собственное внутреннее тестирование оборудования, предлагаемого к закупке. Была разработана методологии, назначены добровольцы — и работа закипела.

Результаты тестирования легли в основу рекомендаций по закупке и довольно быстро дали эффект: выбранная техника действительно оправдывает ожидания. Лучшие образцы мы в итоге предлагаем нашим клиентам.

Рассказываем, что происходило с ML-технологиями в январе: кто кого купил, какие вышли новинки и куда все движется.

Люди часто забывают или даже не задумываются о том, что многие обыденные вещи в окружающей нас сегодня действительности стали возможными лишь благодаря унификации технологического слоя, на котором эти вещи основаны. Существование бытовых приборов - микроволновок, телевизоров, стиральных машин, холодильников и компьютеров - было бы невозможно без повсеместного внедрения электричества, унификации напряжения в электрических сетях и унификации разъёмов розеток. Современная наука была бы невозможна без принятия единой математической нотации и одинаковых единиц измерения, а современный интернет - без повсеместного распространения компьютеров и унификации протокола обмена данными.

Одну из таких унификационных революций произвёл в середине XX века Малкольм Маклин - американский предприниматель, внедривший в индустрию грузоперевозок единый стандарт контейнеров. До контейнерной революции Маклина трюмы и палубы кораблей заполнялись товарами разной формы - доски, мешки, коробки и бочки с жидкостями загружались на борт вперемешку. Разная форма не позволяла заполнить доступный объём оптимальным способом. При необходимости довести товар от порта до места назначения требовалось перегрузить его в вагон поезда или кузов грузовика. Это всё было жутко долго и неудобно. Контейнеры изменили ситуацию.

Суть контейнерной революции состояла в абстракции процесса перевозки от перевозимого товара. Товары загружались в стандартизированные контейнеры определённой формы и объёма, а корабли, поезда и грузовики переделывались в платформы для перевозки этих самых стандартных контейнеров. Вся портовая и вокзальная инфраструктура была постепенно перестроена под массовое хранение, загрузку и разгрузку стандартизированных контейнеров. Благодаря этому процесс загрузки и выгрузки заметно ускорился, а после и вовсе автоматизировался.

В дальнейшем подобная контейнерная революция произошла в доставке программного обеспечения. Если прежде программистам приходилось строить свои самодельные системы для доставки кода приложений на сервер и его запуска, то названный в честь портовых грузчиков Docker позволил оборачивать любую программу в стандартизированный контейнер и запускать его на сервере с помощью автоматизированных средств развёртывания вроде Kubernetes.

Идея абстрагирования системы доставки от того, что именно доставляется, принесла человечеству огромную пользу. Но мы извлекли из стандартных физических контейнеров ещё далеко не всю пользу. В этом эссе я хочу поразмышлять, как с помощью контейнеров и тотальной майнкрафтизации мы можем выйти на следующий технологический уровень развития цивилизации. Внедрение контейнеров в перевозки заняло несколько десятилетий и потребовало полной перестройки людских умов. Полноценная контейнеризация нашей цивилизации потребует ещё больших усилий, но её результаты превзойдут все наши самые смелые мечты...

Родители малышей постоянно фотографируют их проделки. Дети копируют наше поведение как обезьяны, поэтому наш младший тоже вскоре захотел щёлкать затвором. Обычно мы делаем снимки на телефон, но давать его будет не очень хорошей идеей: дети иногда роняют вещи. Что ещё хуже, иногда в телефоне включаются какие-то странные будильники и меняются настройки. Чтобы такого не происходило, я решил специально для младшего ребёнка купить камеру.

Очевидно, дети в таком возрасте не могут пользоваться всеми функциями зеркальных или даже компактных камер. К счастью, в мире много детей с интересом к фотографии, поэтому есть и рынок для дешёвых (в буквальном смысле) камер: в них не так много функций и наворотов, крепкий пластмассовый корпус, а низкая цена не позволяет расстроиться из-за поломки. Я поискал такую камеру на Taobao и остановился на той, которая показалась мне достаточно простой. Я не надеялся, что фотографии будут качественными, но хотя бы разрешение должно оказаться приемлемым.

Для включения камеры достаточно было нажать на кнопку. Однако дальше всё становилось сложнее: как и во многих китайских устройствах, производитель стремился запихнуть в камеру кучу функций, поэтому после загрузки открывалось меню, где одной из опций был режим камеры. Если бы у камеры был сенсорный экран, как у наших телефонов, то это не вызвало бы проблемы, но перемещаться по меню нужно было при помощи курсорных клавиш, а это оказалось слишком сложно для трёхлетки, живущего в нашем современном мире.

Поэтому я задумался: наверняка ведь есть способ пропустить меню и сразу перейти в режим камеры? Должно быть, внутри камеры находится какой-нибудь процессор ARM, и я не думаю, что разработчики заморочились с защитой кода. Достаточно считать его через JTAG, загрузить в Ghidra, найти нужный бит, изменить его, снова записать код во флэш-память, и всё.

Громкий и пафосный заголовок, согласен. Но в свой проект нужно верить, и я действительно верю и считаю, что приложение, которое я разрабатываю может «стрельнуть» - а именно вывести налоговое консультирование и сопровождение налоговых проверок на принципиально другой уровень.

Моя цель, дать бизнесу инструмент, который:

Вы наверняка слышали о числах Фибоначчи. Сегодня мы поговорим об их родственниках — числах Люка (Lucas Numbers). Они подчиняются тем же законам, но их ряд начинается с двойки: 2, 1, 3, 4, 7… каждое следующее число равно сумме двух предыдущих.

Своё название эти числа получили в честь французского математика Франсуа Люка, который открыл их в конце XIX века. Он изучал числовые ряды и пришёл к выводу, что числа Фибоначчи — частный случай целого класса последовательностей с уникальными свойствами.

Сейчас мы знаем их как линейные рекуррентные последовательности второго порядка. К этому же семейству относятся числа Пелля, Джейкобсталя и другие. Их общий вид: xₙ = a xₙ₋₁ + b xₙ₋₂, где a и b — константы.

Такие последовательности используются в комбинаторике, в задачах нахождения центра масс, при генерации псевдослучайных чисел, для анализа сложности алгоритмов и при проверке чисел Мерсенна на простоту (тест Люка-Лемера).

В 1990-е годы была разработана криптосистема LUC, основанная на сложности вычисления некоторых элементов последовательности Люка по модулю большого простого числа.

Однако конкурирующие криптосистемы на других математических задачах оказались эффективнее. В итоге LUC не была стандартизирована NIST и осталась в истории.

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана на основе интервью с Алексеем, основателем компании, которая производит термосумки и терморюкзаки с индукционным подогревом и датчиками контроля для доставки продуктов.

Я всю жизнь хотел быть конструктором, изобретателем. Но в 90-е технические специальности стали не востребованы — пошёл в экономический вуз на банковское дело. В банке не проработал ни дня. Пошёл работать на стройку. Проработал там лет семь. Нравилось создавать из ничего что-то новое своими руками.

Однажды в 2004 году ребята на стройке попросили сделать небольшую термосумку — собирались везти печень в контейнере. Я пошёл в магазин, купил материалы, пошёл в дом быта: сделайте мне термосумку. Термосумок тогда не было нигде. В Яндексе по запросу две картинки и пустой экран. Сделали простенькую, держала тепло пару часов.

Думаю: а может, это ещё кому-то надо? Дал объявление в бесплатную газету с тиражом 200 тысяч. Написал: такая-то сумочка для рабочих, дальнобойщиков, водителей. И мне начали звонить. Рабочие заводов, водители электричек, машинисты поездов. Это было моё первое маркетинговое исследование.

Anthropic опубликовали исследование, как AI влияет на скорость выполнения задач и на развитие навыков программирования.

В эксперименте участвовали 52 джуна. Все решали одну и ту же задачу с новой для них технологией. Половине разрешили пользоваться AI, половине — нет. После выполнения задачи все участники прошли итоговый тест на понимание темы.

Приветствую всех. В данной статье я расскажу, как заказал, отремонтировал и изучил новейшего голосового робота из Китая. Статья не является рекламой, я оцениваю от себя как независимый программист. Ввиду некоторой спешки, данная статья не будет покрывать все аспекты, мы лишь коротко пройдёмся по устройству данного робота. В дальнейшем, если понравится, выпущу продолжение о полной сборке такого же робота с нуля.

Как быстро пролетели шесть месяцев! Продолжаю рассказывать о том, как решил сделать пет-проект: НормЦРМ. Сам я ремесленник-одиночка и пользовался ограниченным набором инструментов для ведения дел: Google Таблицы, да Windows-заметки. Решил все эти данные свести воедино в рамках собственной црмки.

Я не разработчик, а проектировщик интерфейсов (UX/UI-дизайнер). Опыта в программировании совсем немного. Поэтому пет-проект был мне особенно интересен. Я уже двадцать лет готовлю проектную документацию для других — а в этот раз для себя.

Сейчас расскажу, что сделал по проекту за последние полгода, как мне в этом помогли ChatGPT и Codex, как изменился процесс работы и почему это поначалу было скучно и грустно — а теперь с каждым днём жизни проекта всё интереснее и веселее.

Вредоносные промты, оформленные в виде стихов, заставляют искусственный интеллект нарушать правила на 62% чаще обычного. Об этом заявила группа исследователей из Римского университета La Sapienza и школы Sant’Anna, изучив реакцию 25 языковых моделей на так называемые «поэтические атаки».

Суть эксперимента заключалась в том, что ученые маскировали потенциально опасные промты под поэтические тексты — с рифмами, метафорами и художественными оборотами. Оказалось, что стихотворная подача вредоносного содержания оказалась очень эффективна: уровень обхода защит достиг 62% для стихов, написанных людьми, и 43% для сгенерированных.

Всем привет! Когда речь заходит о разработке высоконагруженных систем, многие предлагают: «python, сделать проще и быстрее». Но есть проблема: Скорость разработки != скорость и качество работы сервиса. Когда мы делаем любой продукт, важны: Масштабируемость, стабильность работы под большой нагрузкой, предсказуемость поведения системы — особенно когда речь идет о тысячах одновременных пользователей, лентах новостей в реальном времени, уведомлениях и сложных связях между разными сущностями.

Именно поэтому и выбрана Java и Spring Boot как основа. Банки, сервисы видео, они работают именно на Java и Spring.

Одна из особенностей: строгая типизация, качественные инструменты для многопоточности, мощная экосистема и предсказуемое потребление памяти делают Java идеальным выбором для систем, где падение = полная потеря пользователей.
Попробую сделать цикл статей по разработке соцсети, которая будет объединять в себе ВК, пикабу, и иже с ними. Не ради «создания продукта который затмит всех и вся», а ради самого программирования.

Итак, начну, среда разработки Intellij Idea. О, точно, весь проект будет доступен из gitLab. Нам необходимо создать файлы с конфигурацией. можно сказать что их обычно 3. Да, я про application.yml. один из них общий, который так и называется: application.yml, и еще два: application-dev.yml и application-prod.yml

Компания Samsung Electronics анонсировала 13-дюймовую версию дисплея Color E‑Paper. Модель EM13DX имеет корпус из биополимера на основе фитопланктона. Дисплей имеет тонкий корпус и работает на технологии цифровых чернил, что позволяет потреблять мало энергии.

По словам компании, новый 13-дюймовый Samsung Color E‑Paper можно устанавливать на полках, прилавках, столах и дверях, где используются бумажные вывески и ценники. В компании отмечают, что устройство сопоставимо с листом A4. Разрешение составляет 1600×1200 пикселей при соотношении сторон 4:3.

Исследователи из Массачусетского технологического института создали новую модель искусственного интеллекта, которая помогает учёным разрабатывать способы синтеза материалов, ускоряя переход от теории к практическому использованию.

Традиционный процесс получения материалов требует много времени и экспериментов, поскольку мелкие параметры вроде температуры или длительности реакции существенно влияют на свойства конечного продукта. Новая модель предлагает оптимальные «рецепты» синтеза, облегчая выбор условий для получения нужных материалов.

Я активно использую на проекте Kafka Connect Framework и в частности Kafka JDBC Sink Connector для быстрого сохранения данных из Kafka Topic в БД PostgresSQL. Для большинства задач достаточно написать простую JSON-конфигурацию и все стабильно и быстро работает из коробки. Нет необходимости в написании собственного кода. Однако в нетиповых ситуациях расширяемость Kafka Connect тоже помогает - можно переопределить и написать один из компонентов.

В конфигурации JDBC Sink Connector Task существует настройка dialect.name, которая отвечает за выбор диалекта для работы с конкретной БД. Как правило, в 99% случаев используется один из уже реализованных для популярных БД диалектов, как например в моем случае PostgresSqlDatabaseDialect для PostgreSQL.

Может показаться, что вряд ли кому-то понадобится реализовывать свой диалект, если только не имеем дело с какой-то специфичной непопулярной БД. Однако на практике оказалось, что реализация своего диалекта даже для PostgreSQL может быть полезна для решения некоторых возникающих прикладных задач.

В данной статье я хочу показать идеи того, как реализация своего DatabaseDialect может помочь при имплементации нестандартных сценариев для вполне себе популярной БД Postgres, для которой существует PostgresSqlDatabaseDialect.

В логах Google Vertex AI обнаружилась ссылка на claude-sonnet-5@20260203 — идентификатор, указывающий на дату 3 февраля 2026 года. Находку подхватили ИИ-энтузиасты в соцсетях: по слухам, внутреннее кодовое имя модели — Fennec. Anthropic пока никак не комментирует утечку.

Исследователи из Гонконгского университета (лаборатория HKUDS) представили nanobot — ультра-легкую версию AI-ассистента в духе Clawdbot. Проект содержит около 4000 строк кода — на 99% меньше, чем у оригинала.

Группа учёных разработала новый тип стеклянных панелей, которые одновременно остаются прозрачными и эффективно защищают сооружения от воздействия сильных электромагнитных импульсов — резких выбросов энергии, способных вывести из строя электронику и коммуникационное оборудование.

Электромагнитные импульсы могут возникать при ядерных взрывах, от специальных импульсных устройств или преднамеренных вмешательств и представляют угрозу как для гражданской, так и для военной инфраструктуры, поскольку способны нарушить работу сетей управления, связи и систем наблюдения. Существующие защитные технологии либо непрозрачны, либо не обеспечивают широкого спектра защиты при сохранении качества обзора, что ограничивает их практическое применение.

Результаты исследования, в рамках которого моделировалось распределение денег в обществе и определялся основной фактор, ведущий к богатству.

Почему одним все, другим почти ничего? 

Алессандро Плючино и его коллеги из Университета Катании получили ответ, создав компьютерную модель таланта и того, как человек им пользуется. На выходе модель показывает роль случая в этом процессе. Моделирование дало то же распределение богатства, что и в реальном мире. Плюс, еще раз подтвердилось, что самые богатые люди — далеко не самые одаренные. Они просто самые везучие. 

«Данные закончились». «Архитектура исчерпана». «LLM упёрлись в потолок».

Звучит умно. Проблема? Это одномерное мышление.

Когда говорят «данные закончились» — имеют в виду текстовые данные для supervised pre-training. Это правда. Но это одна ось из шести, по которым модели становятся умнее.

Inference-time compute (o1/o3), algorithmic efficiency (Mamba, MoE), мультимодальность, tool use, RL и self-play — пять осей, о которых забывают, когда хоронят AI.

В 2020 году консенсус был: GPT-3 — потолок. В 2022: нужны триллионы токенов для каждого улучшения. В 2023: reasoning невозможен без symbolic AI.

Все эти «потолки» были пробиты.

Даю ментальную модель, которая позволит не попадаться на ложные прогнозы о «смерти AI» — и задавать правильные вопросы, когда кто-то уверенно предсказывает будущее.