Моя лента

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.

Современные LLM генерируют код в разы быстрее разработчика, но «быстро» не значит «правильно»: модель может неверно понять задачу, внести логический баг, допустить уязвимость или сломать архитектуру проекта.

14 мая в 18.00 приглашаем на бесплатный вебинар от команды Veai, где разберём классификацию таких ошибок и покажем, как ловить их до продакшена — с помощью SDD/TDD, AI-ревью-пайплайнов, тестирования, статического и динамического анализа, а также правил и ограничений, задаваемых на уровне фреймворка.

Спикер — Даниил Степанов, разработчик-исследователь, кандидат технических наук

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.

Когда система работы оказывается под давлением, локальные улучшения редко дают устойчивый результат. Одни изменения снимают напряжение лишь на время, другие создают новые риски, третьи незаметно ослабляют систему в точках, которые проявятся позже.

4–5 июня Николай Фабричев, Scrum Master в Garage Eight и эксперт по развитию команд и организационным изменениям, выступит на PeopleSense’26 с мастер-классом «Под давлением: от локальных улучшений к системным изменениям». Николай уже более 15 лет в IT и трансформациях, прошел путь от разработчика до лидера гибких преобразований, сопровождал изменения в стартапах и крупных корпорациях, помог трансформировать более 100 команд.

Посмотрел доклад David Soria Parra из Anthropic про будущее MCP.

В 2026 году узким местом для AI-агентов становятся уже не столько модели, а связность между разными компонентами системы: как агент подключается к инструментам, данным, приложениям, какие права доступа у него есть, как вокруг всего этого строить UX и бизнес-сценарии.

Основые тезисы из доклада Дэвида с моими дополнениями 👇🏻

Учёные Центра искусственного интеллекта МГУ совместно с инженерами компании INTILED разрабатывают профессиональный программный комплекс для расчёта и проектирования освещения. Решение ориентировано на архитекторов, светотехников и проектировщиков городской среды и промышленной инфраструктуры.

Разбор минимального пользовательского Task для C++20 coroutines: выбор promise_type для void и value-результата, политики initial_suspend(), хранение coroutine_handle, final_suspend(), сохранение результата и исключения, а также границы текущей реализации.

Троян CloudZ использует ранее неизвестный вредоносный плагин под названием Pheno, который перехватывает соединение Microsoft Phone Link для кражи конфиденциального кода с мобильных устройств, пишет ZDNet со ссылкой на исследователей Cisco Talos. Эта кампания активна минимум с января 2026 года, целью злоумышленников была кража учётных данных и временных паролей.

Администрация президента Дональда Трампа рассматривает введение механизма государственной проверки новых моделей ИИ до их публичного запуска. Об этом сообщает The New York Times со ссылкой на источники, знакомые с ходом обсуждений.

Есть такой мысленный эксперимент Эйнштейна про поезд, платформу, фотоны. 

Не нашел статьи на Хабре на русском языке, которая доступным языком объясняет мыслительный эксперимент с поездом и фотоном.

Когда мы разрабатываем настольную операционную систему, очень легко попасть в архитектурную ловушку: начать строить систему вокруг одного типа приложений. Исторически так и происходило: Windows запускала Windows‑приложения, macOS запускала macOS‑приложения и Linux — Linux‑приложения. Но пользователь живет не в этом мире. Ему неважно, на каком языке написана программа, под какую платформу она создавалась и какая у нее экосистема. Он хочет, чтобы нужные приложения запускались у него быстро и максимально удобно.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Клементьев, я старший инженер‑программист в отделe разработки сервисов настольной ОС в YADRO. Современные ОС постепенно двигаются в сторону универсальных хостов — то есть систем, которые способны запускать приложения из разных программных экосистем. В статье я расскажу, как можно запускать Android‑ и Windows‑приложения внутри Linux, какие технологии для этого используются и как устроена многоуровневая архитектура системы с виртуальной машиной и контейнерами.

Компания Valve выпустила новый Steam Controller за $99 — обновлённую версию оригинального контроллера Steam.

ТЭП считаются в Excel, проверяются в PDF, а живут в BIM. В итоге — три версии правды и постоянные расхождения. Дарья Царёва, BIM-менеджер в Sminex, рассказала про наш подход на отраслевых мероприятиях: управление технико-экономическими показателями на основе BIM-моделей и влияние на экономику проекта.

Не просто цифры, а управляемые данные

Мы поделились нашим опытом на мероприятиях по цифровизации девелопмента: 14 апреля на круглом столе МАрхИ «Цифровая трансформация градостроительного проектирования» и 24 апреля на форуме «PRO Город», в секции «PRO Цифровизацию».

Интерес к теме показал, что проблема работы с ТЭП в отрыве от BIM-модели остаётся актуальной для рынка.

Классическая BI-аналитика не даёт ответа, как принимать правильные решения на основе данных.  Реакция часто запаздывает: дашборды показывают ретроспективу, аналитики тратят недели на ad-hoc задачи, любой нешаблонный вопрос превращается в отдельный проект.

Быстро найти данные, которых пока нет на дашборде, помогает ИИ‑аналитика. 26 мая на вебинаре вы узнаете, какие задачи решают такие помощники и как подготовиться к их внедрению. Регистрация открыта по ссылке.

Рынок видеогенерации за последние два года изменился кардинально. Sora удивила мир. Kling стала популярной в Азии. Runway взял профессиональный сегмент. Каждая из них — с ограничениями, часто без нормального доступа из России.

Happy Horse — другая история.

Это нейросеть которая создаёт видео по тексту — и делает это лучше большинства аналогов. Генератор видео нейросеть нового поколения с качеством на уровне лучших мировых моделей. При этом работает без VPN и не требует отдельной подписки на зарубежный сервис.

Разбираем как устроена, что умеет и зачем она нужна.

Разработчики «Яндекса» выложили в открытый доступ первое решение на базе LLM для автоматизации миграции iOS‑проектов с Objective‑C на Swift — современный язык Apple. Оно решает проблему длительной миграции в крупных проектах, накопивших сотни тысяч строк устаревшего кода, ускоряя процесс в 2,5 раза и позволяя разработчикам переключиться с монотонной рутины на проверку качества, рассказали Хабру в пресс‑службе компании.