Все потоки

Практический разбор решения на примере реального корпоративного FAQ-бота

Начальник смены на складе открывает корпоративного ИИ-ассистента и пишет в чате: «Что делать, если водитель не успел с доставкой?» Через несколько секунд появляется ответ — чёткий, правильный, со ссылкой на источник: регламент логистических операций. Его можно скачать.

Теперь представим, что тот же сотрудник задаёт другой вопрос: «Сколько мы платим перевозчикам за километр?» Ввести такой вопрос ему ничто не мешает. Важно лишь то, что произойдёт дальше. Если файл с тарифной сетке лежит в той же базе данных, что и регламент, ассистент ответит вежливо, точно и приложит ссылку на скачивание.

В этом-то и проблема. Семантический поиск мы решили и добились хороших ответов. Но следующая сложная задача — сделать так, чтобы ассистент отвечал только на основе того, что конкретному человеку разрешено знать.

После прошлой статьи про Huge Pages мы получили несколько вопросов, в которых особо пытливые читатели возмущались отсутствием в статье реальных замеров «С HP» и «Без HP» и сравнением результатов. Материалов по этой теме в интернете крайне мало, а подобных замеров и подавно. Те же, что есть, все какие-то синтетические (в основном переводы зарубежных источников), оторванные от реальности, от работы информационных систем и, тем более, от 1С систем. Поэтому мы, как дотошные исследователи, решили закрыть этот гештальт и проверить всё самим.

При замене оборудования или сбое лицензирующего узла доступность 1С зависит не только от серверов и СУБД. Если сведения о лицензиях и пин-кодах разрознены, а порядок реактивации не проверен, восстановление может затянуться.

24 сентября в 11:00 МСК состоится бесплатный вебинар «СКУЛ: как увидеть реальную загрузку лицензий 1С и сократить затраты». На примере системы контроля и управления лицензиями 1С разберут две связанные задачи: как снизить риск простоя и как оценить потребность в лицензиях перед новой закупкой...

255 — столько у нас было пар «экран × язык» в телеграм-боте, и каждая строчка текста лежала внутри PHP-класса. Чтобы поправить запятую в немецком, нужен был PR, ревью и деплой.

Рассказываю, как мы выносили экраны и переходы бота из кода в YAML на живом проде, без окна обслуживания: почему \n в PHP не равен \n в YAML, зачем понадобилось экранирование поверх экранирования, как 64 байта callback_data определили схему базы и почему стек навигации из JSON-колонки пришлось мигрировать совместимостью, а не конвертацией. Плюс чеклист из 12 пунктов.

По данным ВОЗ, одиноким себя чувствует каждый шестой человек в мире, а среди молодёжи от 16 до 24 лет – каждый четвёртый. Многочисленные психологические и медицинские исследования говорят о том, что одиночество и социальная изоляция более опасны для здоровья, чем курение, алкоголизм, избыточный вес и отсутствие физической активности. Учитывая все эти данные, следовало бы ожидать, что человек будет избегать изоляции любой ценой. Но среди нас есть люди, которые на первый взгляд добровольно запирают себя под домашним арестом и живут в полной социальной изоляции многие годы. Почему же для них оказывается единственным спасением то, что обычному человеку кажется пыткой? Чтобы понять их психологию и причины такого поведения, нам придётся изучить нейробиологию одиночества, выделить разные категории изолянтов, разоблачить популярные мифы о них и разобраться, что не так с нашим обществом, если столько людей избегают его всеми возможными способами.

Перезапуск помог, сервис снова доступен – но что вызвало сбой и не повторится ли он завтра? Для подобных задач собрали 17 бесплатных уроков и практические статьи о диагностике и эксплуатации инфраструктуры. Есть разборы сетевых петель и защиты контейнеров, работа с Kubernetes и отдельные темы об ИИ-агентах в продакшене. Подборка поможет разобраться с конкретным пробелом в знаниях, а тем, кому нужен более глубокий разбор, – выбрать подходящую программу.

Одна облачная функция, десятки триггеров и очередь, где отчет проходит гладко и без задержек. В этой статье расскажу, как мы настроили Яндекс Трекер так, чтобы он сам следил за дедлайнами, правами доступа и обменом данными с дата-каталогом.

В почте лежит PDF, подписать просят сегодня до шести, а юрист в отпуске. Мы прогнали один файл четырьмя способами и смотрели, где нейросеть помогает проверить юридический договор вплоть до подписи.

В ноябре 2025 года «Авито» и Право.ru в совместном опросе собрали ответы более 500 юристов. 88% используют ИИ в работе, рост продуктивности отмечают 63%, а составление и проверку стандартных документов и договоров нейросетям доверяют 39%. При этом 84% боятся недостоверного ответа, 80% говорят, что каждый результат всё равно надо читать самому.

Сейчас вы проверим, как нейросети и сервисы справляются с юридическими документами. Сможет ли ИИ обнаружить уловки в документе?

СДВГ у взрослых: что за состояние стоит за названием, восемь проявлений, которые ломают обычный день, и приёмы, которые улучшают быт. Всё с опорой на мета-анализы, с готовыми формулировками планов, которые можно забрать и применить завтра утром. Плюс пять мифов, на которые уходит больше всего сил.

Метод ансамблей Гиббса с квантовыми поправками используется для решения многих практических задач. Тем не менее, как было рассмотрено в предыдущих статьях, статистическая энтропия Гиббса дала повод физикам для связи энтропии с незнанием. Приведу по этому поводу цитату из книги А. Семихатова 'Всё, что движется' из главы с выразительным названием «Измельчение в незнание»: 'Энтропия — мера незнания подробностей'.

Это наводит на мысль, что процессы в реальной изучаемой системе как‑то зависят от знания или незнания физика‑экспериментатора. Также в этом случае под ударом оказывается стрела времени, которая также оказывается связанной со знанием или незнанием человека. В результате ряд физиков решил пересмотреть основания статистической механики в рамках подхода, который можно охарактеризовать слоганом 'Назад к Больцману'. Эта статья посвящена рассмотрению и обсуждению этих идей.

На графике легко найти красивый блок после того, как цена уже ушла на несколько процентов. Сложнее объяснить программе, какую именно свечу считать его началом. Моя первая версия часто ошибалась здесь: видела пинбар, замечала рост в следующих десяти свечах и проводила зону по пинбару. Между ними могло пройти полчаса боковика. На картинке получался аккуратный прямоугольник, но к началу импульса он уже не имел отношения.

Бот получает свечи бессрочных контрактов, отмечает зоны на 15-минутном графике и ждёт возврата цены. Если на закрытой пятиминутной свече появляется пинбар с касанием зоны, бот отправляет график и ориентиры по цене.

Ниже разберу правила отбора и несколько ошибок, которые всплыли при попытке связать поиск зон, график и уведомление.

Код прикладываю на github - можете пользоваться и модернизировать!

Если энергопотребление ЦОДов будет и дальше расти, то для них придётся выкупать мощности АЭС, как это сделали Microsoft и Amazon. Но должен быть другой выход. Поэтому есть большая потребность в энергоэффективных CPU.

Год назад стартап Efficient Computer представил «самый энергоэффективный в мире» процессор Electron E1. Разработчики попытались заново изобрести универсальный CPU, ориентируясь именно на энергоэффективность. Правда, конкретно этот CPU предназначен для embedded-систем, но схожую архитектуру применяют и для ЦОДов.

Новый CPU в 10−100 раз эффективнее ARM на типичных embedded-задачах, таких как быстрое преобразование Фурье (по данным с сенсоров) или выполнение свёрток (вычисление карты признаков) в свёрточных нейросетях.

Сейчас E1 и компилятор проходят тестирование среди разработчиков. Участники закрытой программы тестирования могут проверить свой код С и С++ в веб-песочнице, оценить его энергоэффективность на новом CPU.

Джона Полсона и Майкла Бьюрри объединяют два факта: они заработали большие деньги, потому что увидели структурную неустойчивость рынка ипотечных облигаций на 1– 2 года раньше остальных и заняли позицию "на опережение", пока большинство продолжало гнаться за прибылью внутри системно уже обречённой гонки.

Структурная неустойчивость – это не риск. Риск всегда вероятностен и имеет свою цену, которую можно заложить в бюджет. Структурная неустойчивость – это пороговое явление, при котором если траектория не меняется, система рано или поздно достигает точки, где хаос становится доминирующим режимом. Неизвестна не сама точка, а только время до неё.

Заметить структурную неустойчивость в ИИ-сфере первыми даёт преимущество при любом раскладе, поступите ли вы в свою пользу или попытаетесь повлиять на ситуацию.

Но любому узкому специалисту, не только программисту или финансисту, заметить её будет сложно, потому что она лежит на стыке математики, теории сложных систем, физики неравновесных процессов и технологического регулирования.

Конкуренция без цены ошибки - это гонка на опережение

Классическая ошибка любого сотрудника, особенно удаленного считать, что начальнику интересен только ваш результат, а как именно он достигается дело второстепенное. 

Компании, которые следуют принципу открытости и невмешательства в дела сотрудников — это, как правило молодые (а иногда и немолодые) стартапы, либо плотный, сложившийся коллектив с особой корпоративной структурой. Когда же речь заходит про корпорации (особенно госкорпорации), тут все становиться сильно иначе.

В корпорациях обязательно есть собственная служба безопасности, так как они (корпорации) умеют хранить свои маленькие и не очень секреты (для этого, кстати, служба безопасности и нужна), и они умеют считать и сравнивать. А как именно служба безопасности следит за вами, рассмотрим в этой статье!

Когда смотришь на характеристики современных MoE‑моделей, иногда возникает странная мысль: а что будет, если взять модель с сотнями миллиардов параметров и попробовать запустить её на старом игровом GPU?

С Qwen3.8-Flash‑Next этот эксперимент оказался особенно интересным.

Qwen3.8-Flash‑Next — мультимодальная MoE‑модель, которую сама команда Qwen называет ранним предпросмотром архитектуры, лежащей в основе Qwen4. В основной части модели 125 млрд параметров, дополнительно используется около 51 млрд параметров n‑gram embedding‑таблиц, а на один токен активируется около 6 млрд параметров. Поэтому в сообществе модель часто называют 176B‑классом: 125B + 51B. В model card отдельно также указан 4B MTP‑компонент.

Модель использует гибридную архитектуру Gated DeltaNet (GDN) и Qwen Sparse Attention (QSA). Всего в ней 48 слоёв: три из четырёх используют GDN, а каждый четвёртый — QSA. Кроме того, здесь используется 512 экспертов MoE, из которых на каждом токене выбираются 10 маршрутизируемых экспертов плюс shared expert.

Нативный контекст модели составляет 262 144 токена, то есть 256K в обычном обозначении.

На бумаге всё это выглядит впечатляюще. На практике возникает главный вопрос: куда поместить более 100 GB модели, если видеокарта располагает всего 11 GB VRAM?

В моём случае ответ оказался неожиданным: GTX 1080 Ti действительно достаточно, чтобы запустить такую модель, если использовать llama.cpp и правильно распределить вычисления между GPU и оперативной памятью.

Все говорят, что Golang способен запускать миллионы горутин и для него это проще простого. А вы когда-нибудь реально запускали 1_000_000 горутин? Узнаем чего это будет стоить для нашей системы

Биосфера планеты Земля наполнена множеством удивительных организмов. Разные виды, обитающие в разных уголках планеты, обладают самыми разнообразными особенностями как физиологии, так и поведения. Внимание людей обычно привлекает нечто большое, порой пугающее, как синий кит или колоссальный кальмар. Их габариты, а также некая вуаль таинственности становятся вдохновением для творчества писателей и многочисленных исследований ученых. Однако можно быть гигантским и при этом невероятно крошечным, как, например, одноклеточный организм Spirostomum ambiguum. Но самое удивительное это не его габариты, а умение уменьшаться до четверти своего первоначального размера всего за 5 миллисекунд. Ученые из Университета штата Северная Каролина (США) провели подробное исследование Spirostomum ambiguum, дабы установить механизм, лежащий в основе столь разительного и быстрого изменения формы тела. В чем же секрет такого поведения, какие механизмы лежат в его основе, и как понимание этого может помочь людям? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Начал портировать свою операционную систему Platinum OS на Samsung Galaxy M52. В основе — Ubuntu 26.04 LTS, собственная графическая оболочка, службы и пакеты приложений. Разблокируемый загрузчик телефона позволяет запускать модифицированные загрузочные образы и экспериментировать с Linux на настоящем устройстве.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Новожилов, я руководитель онлайн-кинотеатра КИОН от МТС, отвечаю за направление, связанное с видео. Может показаться, что это почти весь сервис, но есть нюансы. Моя команда работает только с потоками видеоданных — непосредственно с видеорядом. 

Если вы строите или выбираете видеоплатформу — продакт вы, техлид, архитектор или руководитель, — этот материал для вас. Для тех, кто стоит перед выбором — писать свое решение или покупать готовое, — наш опыт покажет подводные камни обоих вариантов. Тем, кто уже работает с вендором, расскажем, как мы готовились к риску потери поддержки. А если вы задумываетесь о миграции на собственные рельсы, покажем, с чего мы начинали и какие компоненты оказались самыми сложными. 

Но для начала давайте кратко рассмотрим, как устроен типовой онлайн-кинотеатр.

В статье рассматривается, как за последние годы изменился путь пользователя к информации в интернете. Речь идет не только о росте популярности коротких видео, нейросетей или новых поисковых интерфейсов. Более заметное изменение связано с тем, кто теперь отбирает информацию, в каком виде человек получает первый ответ и насколько часто он вообще доходит до исходного источника.

В материале сопоставляются данные Reuters Institute, Pew Research Center, Google, Яндекса, ВЦИОМ и ряда академических исследований. Отдельно разбираются алгоритмические ленты, AI-summary, мультимодальный поиск, короткие видео, доверие к ссылкам и сценарии, в которых пользователь получает достаточно информации без перехода на сайт.

Основной вывод статьи состоит в том, что привычная схема «запрос — выдача — переход на источник» постепенно дополняется другими моделями. Часть поиска, отбора и интерпретации информации берет на себя интерфейс, поэтому меняется не только потребление контента, но и роль самого источника.