Последние месяцы цены на большинство типов компьютерного железа медленно, но уверенно ползут вверх. Это системный тренд, который затронул и обычные десктопы, и мощные серверные решения. Причину долго искать не нужно. Речь, конечно же, об искусственном интеллекте и ресурсах, которые требуются для масштабирования отрасли. Производители чипов перестраивают приоритеты в пользу наиболее выгодных направлений, массовый рынок ПК и серверов постепенно начинает ощущать последствия этого передела. Давайте разберемся, что именно происходит и почему это касается каждого, кто планирует обновлять технику в ближайшее время.

В IEEE Spectrum на днях показали ролик с гуманоидом Digit от Agility Robotics, который танцует неожиданно легко и уверенно. Компания объясняет это не постановкой каждого шага отдельно, как это делали раньше, а новым циклом обучения: движения собирают из данных захвата движений, анимации и телеуправления, после чего навык докручивают в симуляции и переносят на реального робота. А значит, теперь гуманоидов можно заметно быстрее обучать новым движениям.

Недавнее землетрясение у восточного побережья Японии затронуло регион Тохоку — один из ключевых центров полупроводниковой отрасли. В зону толчков попали префектуры Иватэ, Мияги и Фукусима, где сосредоточены производства NAND-памяти, кремниевых пластин и фоторезиста. Предприятия остановили работу для проверки оборудования, и этого оказалось достаточно, чтобы нарушить графики поставок. Причина — в структуре самого рынка: выпуск критически важных материалов сосредоточен среди ограниченного числа поставщиков, и Япония играет здесь ключевую роль. Давайте разберемся. 

Есть у современной электроники одна очень человеческая слабость — она плохо переносит жару. Мы можем запускать нейросети с миллиардом параметров, строить огромные дата-центры и всерьез обсуждать колонизацию других планет, пока не мешает физика. К сожалению, вся вычислительная цивилизация сталкивается с ограничениями, когда внешняя температура поднимается выше 200 °C.

Однако исследователи из Университета Южной Калифорнии нашли выход. Они создали мемристор, который продолжает работать при температуре 700 °C — это выше температуры расплавленной лавы. О том, что вообще такое мемристор, как ученые сделали открытие, почему это новый шаг для развития ИИ и неужели люди скоро полетят на Венеру, — в статье.

8 апреля 2014 года закончилась официальная поддержка Windows XP. С этой системой у меня связаны самые теплые воспоминания: она требовала заметно меньше усилий при поиске драйверов для устройств и позволяла запускать огромное количество игр. В ту эпоху многие ноутбуки и планшетные ПК создавались с расчетом на установку XP — например, Compaq TC1000.

Казалось бы, век этой операционной системы завершен. Но даже сейчас, в 2026 году, вы можете вполне официально скачать Windows XP Professional с сайта Microsoft — правда, под другим названием. Не верите? Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать, так что заваривайте чайку - мы рассмотрим различия этой ОС от «ванильной» версии и для чего ее используют в настоящее время.

Привет, Хабр.

В сервисном бизнесе есть простой, но обременительный процесс — рассылать уведомления о записях на услуги, готовых заказах и предстоящих визитах. Уведомления нужны салону красоты, автосервису, фитнес-студии, клинике и кому только не. 

Пока записей мало, рассылать можно вручную. Когда больше — информация теряется или дублируется, не видно, отправлено ли сообщение и что клиент ответил.

Я Леонид Тараскин, руководитель портфеля продуктов в МТС Exolve. В этом гайде на Python расскажу, как собрать из связки МТС Exolve и MWS Tables легкую CRM с исходящими и входящими СМС-уведомлениями.

В последние годы рынок накопителей развивался без резких изменений. Объемы росли, цены постепенно снижались, и хранение данных становилось все доступнее. Флешки, карты памяти и SSD превратились в повседневные устройства, которые покупают по мере необходимости, не задумываясь о цене.

С середины прошлого года все начало идти по другому сценарию. Из-за бума вокруг искусственного интеллекта производители переключились на более прибыльные направления, и на обычную флеш-память не хватает мощностей. В итоге цены пошли вверх, хотя еще недавно они стабильно снижались.

Привет! Меня зовут Антон Топчиев, я ведущий аналитик команды продукта «Среда ЭДО» в МТС. Мы автоматизируем электронный документооборот и периодически делаем то, что обычно обещают на презентациях, — действительно снимаем рутину с людей. В том числе и с помощью искусственного интеллекта. 

Сегодня я расскажу, как мы реализовали систему интеллектуальной маршрутизации входящих документов. Спойлер: мы не убрали человека из контура полностью. Мы убрали просмотр бесконечной ленты входящих событий и оставили контроль там, где он действительно нужен.

Привет, Хабр! Когда говорят про культовую для IT художественную литературу, то вспоминают киберпанк или научную фантастику. При этом был фэнтези-писатель, который говорил, что его основная аудитория — люди, которые работают за компьютерами. И мы начали его немного забывать. 

На рубеже двухтысячных не знать эти книги было невозможно: короткие и емкие цитаты, фраза «КОШКИ…КОШКИ — ЭТО ХОРОШО» и картинки с бегающим на множестве ножек сундуком однозначно указывали на их автора — самого популярного британского писателя 90-х годов.  

Итак, это, наверное, мой самый сложный челлендж — написать статью про Терри Пратчетта. Его творчество многому меня научило: я часто возвращался к его произведениям и многое почерпнул для себя и в плане редакторства, и в плане авторства. 

В этом материале я покажу, что прячется за смешными историями про Плоский мир, как еще об этом писал Пратчетт и что мы потеряли, когда все дружно предпочли сказки сатире о волшебстве.

AMI предлагает смотреть на модель мира не как на разновидность языкового ИИ, а как на систему, способную воспринимать физическую реальность, выделять в ней ключевые связи и предсказывать последствия действий. В статье разберем, как компания понимает сенсорные данные, почему делает ставку на скрытые представления вместо реконструкции «сырого» мира и зачем связывает понимание среды с возможностью прогнозировать будущее поведение агента.

Всем привет! Практически любая организация — от муниципалитета до стартапа — постоянно принимает поток разнообразных обращений. Навести порядок и ускорить их обработку можно с помощью простой заявочной системы: назначить ответственных, быстро подготовить нужные документы. Для этого подойдут готовые Helpdesk- или Servicedesk-системы, но их часто нужно интегрировать с уже имеющимися инструментами. Они хорошо работают для сложных бизнес-процессов с большими объемами заявок, но стоят дорого и требуют затрат на внедрение и поддержку. В общем, это развлечение для крупных и средних компаний. Для более простых кейсов можно собрать свою небольшую систему, используя no-code-платформы.

Меня зовут Иван, я бизнес-аналитик в MWS. В этом материале расскажу о реализации заявочной системы на платформе MWS Tables, где я взял на себя не только свою работу, но и функции всей команды — от архитектора до тестировщика. Таких примеров много, и на этом видно, как no-code и разумное использование нейросетей позволяют быстро автоматизировать бизнес-процесс и адаптировать его под меняющийся ИТ-ландшафт.

Йеллоустоун — один из самых известных вулканически активных регионов в мире. Гейзеры, горячие источники и следы прошлых извержений давно привлекают внимание как туристов, так и исследователей. При этом до сих пор нет полного согласия в том, какие именно процессы поддерживают эту активность на протяжении миллионов лет.

Долгое время основным объяснением оставалась модель «горячей точки», связанной с глубинным источником тепла в мантии. Она хорошо описывает многие подобные системы по всему миру. Однако новое исследование предлагает другой взгляд: вместо глубинного потока ключевую роль могут играть последствия древних тектонических процессов на западе Северной Америки.

Луна покрыта реголитом — слоем пыли, камней и песка от двух метров до десятков. Так вот, из реголита, кажется, научились добывать кислород. Blue Origin заявила о разработке реактора, переплавляющего лунный грунт в кучу полезных минералов с бонусом в виде заветного O₂. 

Детище Джефа Безоса в подобной технологии не пионер, но компания стала первой коммерческой, добывающей кислород таким образом.

И это лишь небольшая часть огромного плана по освоению спутника. Разбираю тему: о кислороде из пыли, будущем лунных миссий и сложностях построения космической инфраструктуры.

Эта история началась со старой карикатуры, которая мне случайно попалась на Reddit. В комментариях ее приводили в качестве примера того, как в конце XIX века люди боялись электричества. Но чем дольше взгляд задерживался на этом сюжете, тем более непростым он казался. Стало интересно: откуда и на фоне чего на самом деле появилось изображение?

Оказалось, за изображением стоит не только страх перед новой технологией, но и война токов, борьба за городскую электрификацию, череда реальных аварий и вопрос о том, кто возьмет под контроль будущую инфраструктуру. Постепенно проступил и знакомый сюжет: там, где есть реальные риски, слабое понимание сложной системы и яркие пугающие образы, общественный страх очень быстро становится инструментом влияния.

Привет! Меня зовут Алиса, и я преподаю писательское мастерство. Немного с опозданием, но все же прочитала отчет Netflix Still Watching 2025 про то, как мы смотрим стриминг. Меня зацепил этот отчет, и я захотела копнуть глубже и узнать, почему наши истории работают иначе, чем десять лет назад, и как именно «Нетфликс» это использует.

Если вкратце, то компания действует как завоеватель, доминирует на рынке и демонстрирует свое превосходство в этом отчете. Они провели глобальное исследование по итогам последних лет работы, рассказали, как и почему Gen Z и миллениалы смотрят стриминг, каким образом это повлияет на бренды в ближайшем будущем. Особое внимание уделяется тому, как стриминг трансформирует процесс открытия нового контента и формирует новые эмоциональные связи, а сама платформа становится культурным феноменом, где участие в фан-сообществах фильмов и сериалов служит формой самовыражения.

«Нетфликс» открыто говорит другим стримингам и кинокомпаниям: мы, мол, первыми перестроили маркетинговую стратегию, и вам, голубчики, нужно подтягиваться под те реалии, что мы, вообще-то, уже создали.

В этой статье разберемся, что это значит для индустрии контента в целом.

Windows давно превратилась в большой слоеный пирог из кода, где рядом с современными технологиями спокойно живут решения, придуманные еще в 80-е и 90-е. Многие из них продолжают работать без видимых проблем, поэтому их годами никто не трогает. Иногда компания вдруг вспоминает о таком куске старого кода и вносит правку. Именно это произошло с поддержкой больших разделов FAT32 в Windows 11. Форматирование через командную строку наконец перестало упираться в потолок в 32 гигабайта, хотя сама файловая система уже давно считается пережитком.

Пользователи, которым по-прежнему приходится обращаться к FAT32 из-за совместимости с игровыми консолями, фотоаппаратами, старым оборудованием или с  кросс-платформенными накопителями, получили возможность создавать тома до двух терабайт прямо из Windows. Изменение в инсайдерских сборках появилось этой весной и выглядит как небольшая правка в инструментах форматирования. Давайте разбираться, что там произошло.

Биометрия в России все активнее регулируется в последние годы. Федеральный закон № 572-ФЗ от 2023 года диктует новые правила. Теперь все биометрические векторы граждан централизованно хранятся в Единой биометрической системе (ЕБС), и чтобы их использовать, нужно обращаться напрямую к государству. А еще появились коммерческие биометрические системы (КБС) — с их помощью компании могут «арендовать» биометрические векторы из ЕБС для реализации своих сценариев аутентификации.

Привет! Я Кузьмин Иван, отвечаю за продукт МТС KYC Платформа — систему для автоматической проверки документов, идентификации пользователей и эффективной защиты от мошенничества. В посте попробовал объяснить в общих чертах, как сейчас регулируется биометрия в России, в чем сложность внедрения биометрических систем и что делать, если и до вас добрались требования регуляторов.

Большинство существующих AutoML-библиотек либо не поддерживают обучение моделей для понимания естественного языка (Natural Language Understanding, или NLU) из коробки, либо не умеют обучать хорошие out of scope детекторы, либо неудобны и требуют расширенной экспертизы для использования.  

Для того чтобы решить эти проблемы, мы в MWS AI разработали OpenAutoNLU — опенсорс-библиотеку для NLU, включающую диагностику качества данных, гибко настраиваемый пайплайн обучения модуля фильтра запросов, которые не относятся ни к одному из известных текстовых классификаторов меток OOD, и функции LLM. Делимся ей на GitHub. 

Под катом разберу, как устроен фреймворк, за счет чего он работает с минимальным вмешательством разработчика и какие результаты уже есть.

Давайте немного пофантазируем. Вы встаете утром, приходите на кухню, а робот уже протягивает вам чашку любимого кофе и вешалку с подходящей одеждой, попутно в пассивно-агрессивной форме напоминая, что легли спать вы в три часа ночи. На кухне уже убрано, собака выгуляна. Сказка, а не жизнь.

Но чтобы так описать свое утро могли не только редкие технологические инноваторы, нужно не просто разработать железку, которая выполняет все эти действия. Надо преодолеть сопротивление новому, недопонимание и некорректное восприятие робота людьми. И здесь есть проблема.

В IEEE Spectrum опубликовали отчет об интересном полевом эксперименте, согласно которому после личного опыта взаимодействия с роботами меняется их восприятие: роботу готовы доверить больше задач. Но все сложнее, если копать глубже. Кажется, именно в этом и кроется основная проблема внедрения роботов. Мы начинаем относиться к ним, как к людям, приписывая чувства и намерения. Это ломает все.

Хабр, привет! Мы в команде маркетинговых и UX-исследований МТС помогаем продуктовым командам проверять гипотезы и ищем ответ на вопрос: будут ли востребованы новые продукты, функции и сервисы? В том числе оцениваем актуальность технологий и возможностей, которых еще нет. 

На практике нужно решить, в какие инициативы стоит инвестировать, а какие отсеять на стадии Discovery. Задача ответственная, и инструмент нужен надежный. Когда мы только начинали проверять инновационные решения, то обнаружили, что привычные инструменты приоритизации с задачей не справляются. И с этим нужно было что-то делать. 

В посте расскажу, почему так происходит и какой подход мы изобрели, а теперь успешно используем для решения подобных задач.