Все потоки

Привет, Хабр!

Я — бизнес‑аналитик Рексофт, работаю в проектах по разработке ПО уже более 5 лет, а суммарно в ИТ сфере более 15 лет.

Рискну предположить, что многие из нас хотя бы раз стеснялись или боялись заговорить с незнакомым человеком. Но после жалели об упущенной возможности.

Со мной такое было. Вот, например, мое яркое воспоминание, как я была на конференции и, подойдя к зоне отдыха, у меня было три задачи: налить себе кофе, не расплескать его и, собственно, с кем‑нибудь познакомиться. С первыми двумя я справилась, на третьей забуксовала. Я стояла и думала: «А вдруг человек не хочет разговаривать? Может быть, он занят? Может, устал? А что он вообще обо мне подумает?». В итоге я так и не подошла. 

Я задумалась: «Наверное, это не должно быть так сложно. Не должно быть столько тревоги. Должны быть какие‑то лайфхаки, чтобы начинать беседу было легче». В общем, я задалась этим вопросом, накопала информацию и теперь готова поделиться с теми, кому тема также интересна.

Искусственный интеллект уже давно вышел из лабораторий и стал частью инфраструктуры. Модели растут, задачи усложняются, и прежний подход с одним типом ускорителей начинает давать сбои. Сейчас крайне важно правильно распределить вычисления между обучением и работой моделей в дата-центрах. На этом фоне Google, которая давно развивает собственные тензорные процессоры, представила новое поколение TPU и сделала ставку на специализацию. Вместо универсального решения компания фактически разделила чипы на два типа — обучение и вывод моделей. Давайте посмотрим, что корпорация предложила и как оно работает. 

Фирма «1С» опубликовала тестовый релиз технологической платформы «1С:Предприятие 8.5.4». Версия предназначена для ознакомления и тестирования, но уже позволяет оценить изменения, которые могут быть важны для администраторов, разработчиков и команд сопровождения.

Одно из заметных обновлений - новый инструмент «1С:Предприятие — менеджер лицензий». Он унифицирует работу с программными и аппаратными лицензиями и позволяет управлять их распределением между информационными базами, продуктами и пространствами лицензирования. Также менеджер поддерживает работу с HASP License Manager, при этом поддержка HASP License Manager в клиентских и серверных приложениях прекращена...

Приватные стейблкоин‑платежи на Polygon: как ZK‑доказательства стыкуются с регулятором

4 мая 2026 Polygon Labs объявил, что в Polygon Wallet добавлен пункт «Приватная отправка» (Privately Send) — отправка USDC и USDT с сокрытием отправителя, получателя и суммы транзакции. Технологический партнёр — Hinkal, протокол шифрованных пулов с верификацией через протокол доказательств с нулевым разглашением.

Разбираемся, где слабые места в модели и почему этот паттерн важен далеко за пределами платежей — для RFQ‑протоколов и опционов

Инвентаризация устаревает в момент, когда вы её заканчиваете. Разбираем, почему разовый подсчёт активов не работает, откуда берутся призрачные ноутбуки на балансе и что с этим делать.

Приветствую всех, продолжаю отчет о своих мучениях с выбором и установкой робота-пылесоса, с минимизацией вопросов по его обслуживанию. В предыдущих статьях я рассказывал про возможность подключения станции робота с помощью комплектов RAW4 (L30) и RAW7 (Х50), но итоговым решением стала модель X60 Master с прямым подключением к водопроводу и канализации, а также с уменьшенными габаритами самой станции.

Разбор упавших файловых систем, потерянных баз данных и умирающих дисков съедает время, особенно когда всё это приходится восстанавливать консольными утилитами или самописными скриптами. Однако настройку бэкапов можно упростить с помощью утилит — под катом я собрал топ-10 опенсорс-инструментов и рассказал, на основе чего выбирать. 

5 мая началась раздача футбольного симулятора EA Sports FC 26 среди подписчиков PlayStation Plus. Как следует из пресс-релиза, опубликованного в официальном блоге PlayStation, в этом месяце пользователи получат доступ не только к оригинальной игре, но и «дополнительному эксклюзивному контенту».

Напомним, что FC 26 вышла в сентябре 2025 года. Electronic Arts позиционирует игру как инновационный футбольный симулятор, который от предыдущих частей отличается более динамичным геймплеем, отзывчивым управлением, гибкой и контролируемой системой дриблинга.

Также разработчики заявили, что провели работу с отзывами и критикой пользователей, переработав поведение ИИ и анимации футболистов. Кроме того, от предшественников EA Sports FC 26 отличает появление новых настраиваемых архетипов игроков — теперь комплектование и развитие команды станут более вариативными.

Критики, в большинстве своем, положительно оценили футбольный симулятор: так на Metacritic рейтинг FC 26 составляет 77 из 100. Игровое сообщество встретило релиз более прохладно: в первые недели после выхода геймеры по уже сложившейся традиции «накидали» игре массу негативных оценок. Сообщество жаловалось на агрессивную коммерческую политику, а также множество багов и нестабильную работу на ПК. Впрочем, с момента выпуска главного футбольного симулятора вышло несколько обновлений, а работа PS-версии не вызывала нареканий.

Помимо EA Sports FC 26, PlayStation раздает по подписке Wuchang: Fallen Feathers — соулслайк, повествующий о приключениях женщины-пирата Бан Учан в фэнтезийно-средневековом Китае. Также пользователям стал доступен Nine Sols — экшен-платформер, смахивающий на 2D-версию Sekiro.

Kubernetes-операторы стали краеугольным камнем современного управления инфраструктурой. Операторы автоматизируют сложные жизненного цикла - развертывание, конфигурацию, масштабирование, резервное копирование и восстановление.

Однако в корпоративных средах внедрение операторов порождает дополнительные вызовы, включая регуляторные ограничения и необходимость внедрить процессы согласования и обеспечить аудитопригодность на всех этапах эксплуатации.

Данная статья рассматривает практические аспекты развёртывания Kubernetes-операторов в корпоративных условиях, уделяя особое внимание трём ключевым направлениям: механизмы информационной безопасности, проектирование процесса развёртывания и реализация шлюзов согласования.

Всем привет, на связи Solar appScreener!
В этой статье расскажем о нашем опыте использования ИИ в нашем собственном продукте.

ИИ‑агенты уже стали неотъемлемой частью процесса разработки, это больше не мимолетный хайп, а новая реальность. По данным исследования Sonar (State of Code Developer Survey 2026, https://www.sonarsource.com/state‑of‑code‑developer‑survey‑report.pdf), 72% разработчиков, попробовавших использовать ИИ, стали использовать его ежедневно. А 42% всего написанного кода уже сгенерирован ИИ, или существенно им доработан. Какие‑то запредельные числа. Стоит признать, что мы живем в новой реальности, в которой вайбкодинг — это новый стиль программирования.

Навыки можно прокачать за полгода. Склонности, которые формировались годами, либо работают на вас, либо разрушают карьеру. В IT это особенно заметно: джуниор с «правильной» архитектурой личности часто перегоняет мидла‑перфекциониста, который каждое утро переписывает тесты, потому что «иначе не правильно».

Если вы хотите не просто «где‑то работать», а получать высокий доход и качество профессиональной жизни (КПЖ) — смотрите глубже опыта в резюме. КПЖ — это уровень энергии, здоровье и конкурентоспособность. Когда работа в спринте превращается в бесконечное сопротивление, вы, скорее всего, пытаетесь запустить чужой исполняемый файл на своем «железе».

Самый точный инструмент для диагностики — модель HEXACO. Она объясняет, почему один тимлид безупречно работает в финансах, а другой — в секьюрити, и оба чувствуют себя в своей тарелке.

Это статья написана дипломированным инженером‑конструктором (по первому образованию), разработчиком систем автоматизированного проектирования (САПР) и (по известным причинам) вынужденно ставшим сертифицированным специалистом по системам офисного документооборота.

С развитием интернета и всеобщей массовой коммуникации сфера интересов разработчиков сместилась в область запросов потребителей развлекательного контента. И это весьма прискорбно. А тут ещё ИИ (Ai) подоспел, и все окончательно забыли о действительно полезных задачах автоматизации инженерного проектирования. Справедливости ради стоит отметить, что есть ещё задачи бизнеса, тоже весьма популярные в определённых кругах. А также математическое моделирование, инженерная графика, различные узкоспециализированные приложения.

Конечно, кино и котиков любят многие, к счастью, правда, не все готовы тратить на это львиную долю драгоценного времени. Кстати посчитайте, как‑нибудь на досуге продолжительность человеческой жизни в часах. Возможно, вы будете неприятно удивлены.

Лично я не такой уж противник того, что нынче называют нейросетевыми технологиями и ассоциируют с каким‑то искусственным интеллектом. При использовании без претензий на панацею от всего ранее не реализованного, почему бы и нет — штука полезная и облегчает многое. Но не генерацией текстов, видео и картинок, или распознаванием образов и принятием управленческих решений ограничиваются потребности общества. Когда восхищаются возможностями роботов, забывают, что это не только электронные мозги, но сложнейший и точнейший механизм. Возможно, тех, кому нужно решать более приземлённые задачи, не так уж и много, но они есть. Всё чем пользуются зависающие в социальных сетях или игроманы — создано умом инженеров самых разных специальностей (в том числе ИТ‑специалистов).

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Сегодня я хочу поделиться историей создания одного интересного проекта — клиента для облачного сервиса Ollama.

Когда очень массивные звёзды достигают конца своей жизни, они взрываются как сверхновые, разбрасывая по космосу такие элементы, как углерод и железо. Другой, более редкий тип взрывов случается, когда сталкиваются две нейтронные звезды — плотные остатки мёртвых звёзд. Это явление, известное как килоновая, производит ещё более тяжёлые элементы, такие как золото и уран. Эти материалы служат необходимыми ингредиентами для формирования звёзд, планет и, в конечном счёте, всего, что мы видим вокруг себя.

На данный момент учёные подтвердили лишь один явный случай килоновой. Это событие, получившее название GW170817, произошло в 2017 году в результате слияния двух нейтронных звёзд. В ходе столкновения были испущены как гравитационные волны, так и свет, что позволило исследователям наблюдать его с помощью различных методов. Гравитационные волны были обнаружены Лазерной интерферометрической гравитационно-волновой обсерваторией (LIGO) Национального научного фонда и её европейским партнёром Virgo, а телескопы по всему миру зафиксировали свет от взрыва.

Я — Роман Ковалёв, занимаюсь SEO с 2007 года и развиваю собственное агентство и несколько сервисов. За это время я привык оценивать маркетинговые инструменты по одному критерию: насколько они помогают бизнесу конвертировать трафик, который я привлекаю на сайты клиентов, в заявки, с которыми можно работать дальше.

С квизами это особенно заметно. Формально почти все сервисы решают одну задачу — собирают контакты через сценарий вопросов. Но на практике разница между ними существенная: где‑то это просто конверсионный элемент на сайте, а где‑то — инструмент первичной квалификации лида, сегментации и передачи данных в CRM. Поэтому дальше — не абстрактный список популярных платформ, а разбор решений с точки зрения качества заявок и задач бизнеса. С оговоркой: из числа тех, что я пользовался сам.

В финтехе почти никогда не происходит по красивому сценарию, который обычно рисуют в презентациях: подключили LLM — и внезапно получили умного, почти «человеческого» голосового агента. Эта картинка слишком удобная, чтобы быть правдой. В реальности всё развивается намного медленнее и, если честно, местами довольно приземлённо.

Есть популярный миф. Мол, сначала бот живёт на жёстких сценариях. Потом к нему подключают LLM — и он сам превращается в почти живого собеседника. Звучит красиво. В реальности так не работает. Если посмотреть на реальные проекты в финтехе, всё происходит гораздо проще и… скучнее.

Этот материал — результат работы технической команды СВОЙ Тех. Как Project Manager, я прошел с коллегами путь от простых блок-схем до гибридных систем и хочу поделиться реальным опытом того, что остается «за кадром» красивых презентаций об искусственном интеллекте.

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье расскажу про свой опыт работы с HunyuanOCR end-to-end моделью от Tencent для распознавания текста на 1B параметров. Несмотря на громкие заявления о «SOTA-результатах» и компактности, в публичных обзорах практически не описано, как эта модель ведет себя в реальных задачах: с чем приходится столкнуться при настройке окружения, почему она может уйти в бесконечное зацикливание и как заставить её эффективно парсить сложные таблицы на обычном «железе».

Поделюсь результатами своих экспериментов, покажу боевые промпты и объясню, в каких сценариях этот OCR-инструмент реально помогает экономить время, а где лучше даже не пытаться его использовать.

Посколько предыдущий пост на эту тему вызвал бурную дискуссию, решил раскрыть тему в детальных тезисах. Без воды, без абстрактных страшилок. С цифрами, фактами и ответами на все «а что если», которые вы тогда понаписали в комментариях.

Итак, я помню 2019 год. Мы сидели в переговорке с кондиционером, который гудел как трактор, и рисовали на флипчарте маршруты согласования договоров. Прямоугольники, стрелочки, ромбики условий. Полгода аналитики. Три тома технического задания. Бюджет, от которого у финдиректора дергался глаз.

А зачем? Чтобы бухгалтер Петровна перестала бегать по этажам с бумажкой и начала кликать мышкой в интерфейсе одной из модных тогда российских СЭД. Мы искренне верили, что несём цифровую революцию.

Сейчас мне смешно. И страшно. Потому что весь этот рынок, оценённый CNews и аналитиками в 95–110 миллиардов рублей, идёт ко дну. И нет, его не убьют конкуренты. Его убьёт тишина. Та самая, с которой ИИ‑агенты за пару дней соберут то, на что вы тратили месяцы и миллионы.

Прокрастинация обычно не начинается с решения: «Сегодня я ничего не делаю». Чаще всё выглядит безобидно: одно уведомление, один переход «на пять минут», одна вкладка — а задача так и не сдвинулась. Зато голова уже забита новостями, дурацким сообщением в чате и какой‑нибудь необдуманной покупкой.

В статье разберу, почему мозг выбирает соцсети и маркетплейсы вместо сложной задачи, как проверить масштаб проблемы и что настроить в задачах, уведомлениях и рабочей среде, чтобы реже проваливаться в этот сценарий.

В пентест часто пытаются войти через список инструментов: выучить Burp, погонять Nmap, пройти пару лабораторий и ждать первой боевой задачи. В 2026 году такой вход всё хуже работает: часть рутины уже забирают AI‑ассистенты и автоматические сканеры, а от специалиста ждут понимания атакующей логики, бизнес‑рисков и умения проверять гипотезы руками.

Разбираемся, кому сегодня действительно стоит идти в пентест, какие направления растут быстрее всего и как учиться так, чтобы не конкурировать с автоматизацией за самые простые задачи.