Все потоки

Семь лет я разрабатываю продукты для защиты конечных точек — те самые агенты, которые крутятся у вас в трее и которые принято проклинать, когда билд собирается на десять минут дольше обычного. До этого несколько лет сидел по другую сторону: аналитиком в SOC и в пентестах. Так что жалобы на «тормозящий антивирус» я слышал во всех возможных ролях — и как человек, который эти алерты разбирает, и как человек, который в эти продукты пишет код.

Обычно дискуссия выглядит так: разработчики говорят «EDR сожрал мне полчаса жизни на сборке», безопасники отвечают «терпите, это ради вашей же безопасности», и обе стороны расходятся, оставшись при своём. Я попробую разобрать, что происходит внутри агента на самом деле, где именно теряется производительность и почему часть этих потерь — осознанный выбор, а часть — честный инженерный компромисс, у которого пока нет красивого решения.

.. некоторое время назад мы начали активно прикручивать на свою аналитическую платформу MCP. Разумеется, по ходу этого процесса у меня с коллегами происходят разные беседы и споры о планах развития, и несколько недавних показались мне достаточно любопытными для того, чтобы вынести их идеи сюда... начну немного издалека...

Давайте вспомним, как менялась торговля. Сначала были рынки, где продавец был обязательным посредником между вами и товаром. Потом появились универсамы, где уже можно было ходить самому, но товар всё равно взвешивал и отпускал продавец за прилавком. Дальше — супермаркеты, где мы получили почти полную свободу выбора. Наконец, мы пришли к кассам самообслуживания и покупкам в один клик с телефона. Эволюция торговли была в том, что на каждом таком шаге убирался посредник — и таким образом... получился многовековой тренд на самообслуживание.

Всем привет, меня зовут Антон, я работаю в Сбере разработчиком Java, в продукте GigaIDE. В этой статье мы перепишем нейронную сеть c Phyton’а на Java, которая распознаёт рукописные цифры MNIST. Попробуем распознавать свои цифры, рисуя их мышкой, сделаем обратный запрос в сеть и заглянем в ее «мозги», а в конце сделаем выводы.

Когда документацию переводят на другой язык, обычного перевода текста недостаточно: на скриншотах тоже остаются кнопки, настройки и подсказки.

Рассказываем, как мы проверяли автоматический перевод таких скриншотов, зачем в процессе нужен глоссарий и какие метрики удалось улучшить.

Управлять марсоходами с Земли начали еще с первых миссий, но расстояние до Марса сильно ограничивает возможности операторов. Проблема в том, что сигналу нужно порой более 20 минут, чтобы преодолеть путь в одну сторону, в зависимости от взаимного расположения планет. Поэтому со временем инженеры начали передавать часть навигационных задач самому аппарату.

Первые системы автономного движения были не слишком функциональными. Все, что они могли — обнаруживать препятствия непосредственно перед колесами. Шло время, марсоходы «учились» строить карту окружающей местности, выбирать безопасный путь, отслеживать проскальзывание колес, а затем и планировать маршрут прямо во время движения. Сейчас прогресс весьма заметный. Разберем, как развивались эти технологии от Sojourner до Perseverance.

Привет, хабр! Уже 11 лет я пилю свой игровой движок, и я готов представить его публике. Я все еще дорабатываю его, но он уже вполне стабилен и я делаю игры на нем.

Движок открытый и бесплатный, нацелен преимущественно на мобильные игры, поддерживает пачку платформ — ios, android, web, mac, windows, linux. Он компактный (всего несколько мегабайт), производительный, позволяет писать логику игры как на C++, так и на JavaScript. Внутри есть убер‑редактор для всего — вот он на скриншотике выше

На мой взгляд, лучший способ рассказать о технологии — показать демо и рассказать как все устроено внутри. Под катом ссылки на репозиторий и демки (под веб), а также асскажу как он устроен внутри. Велкам!

Есть довольно простой вопрос, который стоит задать ИТ-архитектору: «Что произойдёт, если сервер, на котором расположена служба каталогов, решит прилечь?». Если ответ начинается со слов «ну, вообще-то у нас есть бэкап», это не совсем отказоустойчивая архитектура.

Бэкап помогает восстановить систему. Но он не помогает пользователю войти в корпоративный сервис прямо сейчас.

Поэтому в новой версии MULTIDIRECTORY мы развиваем архитектуру службы каталогов в сторону мультиконтроллерной установки: несколько контроллеров домена, локальные (автономные) копии данных, репликация файлов и балансировка запросов.

В этой статье разберём, что происходит внутри такой системы и почему поставить второй сервер — ещё не значит получить отказоустойчивое решение.

Думаю, многим, кто хоть раз проводил интервью, знакома эта боль, когда эффективно и классно побеседовал, а потом тратишь часы на то, чтобы собрать инсайты, переслушивая аудио и перелопачивая наспех записанные заметки.

При этом человеческий мозг ленив и хитер — он в первую очередь обращает внимание на то, что подтверждает наши собственные идеи, а важные выводы могут просто потеряться. И чтобы не обманывать себя, нужен сырой текст, а потом — ИИ-ассистент, который поможет его проанализировать.

Привет! Меня зовут Анастасия, работаю продуктовым дизайнером в Ticketland. Я подготовила гайд о том, как собрать такой процесс на локальном компьютере с помощью Cursor, который включает семь шагов.

ИИ-агент может за минуты подготовить изменение, на которое у разработчика прежде уходил час. Но ускорение написания кода создаёт другую проблему: растёт нагрузка на проверку. Нужно изучить diff, понять предположения агента, проверить затронутые компоненты и убедиться, что решение соответствует задаче, а не просто проходит формальные проверки.

Почему агент выбрал этот модуль? Какие связанные части системы изучил? Какие варианты отбросил? На какие требования и результаты проверок опирался? Если этот контекст остаётся в закрытой сессии, следующему участнику процесса приходится собирать его заново.

В 2026 году эту проблему сформулировал Томас Домке, бывший CEO GitHub и основатель Entire. Она звучит так: «Узкое место при выпуске кода — это ревью кода, созданного агентами». Мы в «Первой Форме» к похожему выводу пришли через собственную практику. У нас ИИ-агенты работают внутри управляемого конвейера: задача получает проверяемые критерии, агенты действуют по ролям, результаты фиксируются в артефактах, а человек сохраняет за собой продуктовые решения, финальное ревью и мёрж. Расскажем подробнее.

В прошлой статье мы разбирали, как передать копию базы 1С подрядчику без реальных персональных данных.

Но есть более локальный сценарий: базу передавать не нужно, а вот отдельную выгрузку хочется отдать нейросети на анализ.

Например, попросить:

Документация, регламенты, решения по архитектуре и инструкции для сотрудников часто годами живут в Confluence. Разбираемся, почему откладывать переход рискованно и как перенести корпоративную базу знаний без ручной пересборки и простоя команд.

В прошлой части статьи мы с удивлением прочитали, как каких-то сорок лет назад отношение к информационной безопасности даже близко не было таким, как сегодня. В этой части придет расплата и осознание за те годы. Сейчас мы посмотрим, как потихоньку рождались первые уже не исследовательские вирусы. Впрочем нет, сначала это все же были исследования.

17 июня 2025 года компания Honda провела успешный тестовый запуск и посадку прототипа многоразовой ракеты. В 2029 году японская компания планирует присоединиться к Blue Origin, SpaceX, Rocket Lab и другим производителям многоразовых ракет.

Постепенно такой формат ракетостроения становится мейнстримом. Массовый вывод грузов на орбиту по очень низкой цене перестаёт быть монополией SpaceX.

Мы уже рассказывали историю первого успешного паромобиля Гёрни, который ушел в серию и даже возил пассажиров. В России паровой транспорт, не нуждавшийся в рельсовой дороге внезапно тоже был. И он даже помогал побеждать на войне.

← Предыдущая глава

Ну а теперь рассмотрим, как нам применить обученный трансформер. И применение уже обученной модели сильно отличается от тренировки, потому что теперь приходится учитывать еще один фактор — задержку. Так что давайте разбираться, как устроен инференс LLM и как его правильно масштабировать.

В 2009 году американский фармацевтический гигант Pfizer не смог отсудить у китайской компании Pharmaceutical Viamen (также известная как Welman/Viaman) права на популярное в КНР название препарата «Виагра». Разбирательство продолжалось несколько лет, и поражение Pfizer означало, что корпорация из США окончательно потеряла возможность получить от продаж препарата в Китае значимую прибыль. Рассказываем, какие ошибки допустила Pfizer при регистрации товарных знаков в КНР и как боролась за свои права на «Виагру» в стране.

Ключевые идеи, благодаря которым сегодня мы с помощью ИИ рисуем картинки, распознаем образы, пишем тексты и обеспечиваем безопасность на предприятиях, были заложены до появления терминов «искусственный интеллект», «нейросеть» и домашних компьютеров.

Описанная Норбертом Винером кибернетика в 1950‑е годы сперва была воспринята в СССР как лженаука, целью которой якобы была дегуманизация человека и замена трудящихся на машины. Но вскоре советские математики исправили это досадное недоразумение и нашли способ применять теорию управления и передачи информации на благо общества. «Обеление» молодой науки привело к всплеску междисциплинарных исследований: совместно работали математики, физики, врачи‑психиатры, биологи.

В статье рассмотрим на примере ряда выдающихся ученых и изобретателей создание фундамента, на котором стоят машинное обучение, вычислительная лингвистика и управление сложными системами. А биографии покажут, что из этих людей можно было бы делать гвозди — и не было бы их прочнее.

Пообщалась с Марией Великовой, юристом Runetlex, о том, на что компаниям стоит обращать внимание при подготовке статей, чтобы потраченные на них силы, время и деньги не обернулись штрафами, претензиями, судебными исками и даже уголовной ответственостью. Обсудили вопросы от злободневных: «Правда ли, что генеративный контент можно скопировать, и за это ничего не будет?» (спойлер: да, но есть нюансы) до «классики» — почему важно правильно оформлять права на контент и кому может быть выгодно «подловить» компанию на незнании законов об авторском и исключительном праве.

На классе задач «в работе всплыла проблема — каким изменением её уже чинили» GigaChat 2 Max с памятью на связях отвечает верно в 57% случаев, YandexGPT Pro 5.1 — в 61%, а Claude Opus 5 с обычным поиском — в 41%.

Модели никто не трогал: разница целиком в том, доехал ли до модели нужный факт в контексте. В статье приведены замеры, рассуждения, направления применения и выводы со ссылками на проверочные и связанные материалы.

Дискуссии об использовании искусственного интеллекта злоумышленниками часто ограничиваются темами автоматизации фишинга или написанием базового кода. Однако реальный технологический сдвиг заключается в том, что нейросети превращаются из внешней утилиты во внутренний архитектурный компонент вредоносного ПО. Встраивание ИИ-моделей непосредственно в логику бинарников на разных этапах Kill Chain дает вредоносному софту автономность, которая трансформирует векторы атак и значительно меняет правила игры.

Вместо жестких, статичных алгоритмов, которые современные средства защиты научились эффективно детектировать, вредоносный софт начинает использовать динамические движки принятия решений. Это позволяет угрозам адаптироваться к окружению прямо на целевом узле: на ходу менять тактику закрепления в системе, маскировать каналы управления и самостоятельно определять ценность данных для кражи.

Чтобы детально разобраться в масштабах и изменениях этой эволюции, практику интеграции ИИ в малвари нагляднее всего рассматривать через этапы классического киллчейна. Ниже разберем, как именно нейросети пересобирают логику атаки на каждой стадии жизненного цикла угрозы и почему традиционные подходы к безопасности здесь начинают работать уже не так хорошо, как раньше.