Я Максим Поклонский. Более 18 лет занимаюсь стратегией и проведением стратегических сессий для бизнеса, участвовал более чем в 280 стратегических проектах в компаниях из разных отраслей.
У компании может существовать стратегия, бюджет, набор KPI, проектные команды и вполне профессиональный менеджмент — и при этом отсутствовать единый ответ на вопрос:
В команде может быть сильный аналитик, десятки дашбордов и привычка принимать решения на данных, но это еще не значит, что аналитика в команде зрелая. Мы в Garage Eight решили разобраться, как измерить это состояние и что делать, если сильное партнерство с бизнесом уже есть, а аналитический фундамент всё еще хромает.
Меня зовут Олег Игнатов, я Head of Product Analytics в Garage Eight. В статье расскажу, как мы собрали матрицу зрелости аналитики, а затем превратили результаты оценки в планы развития. Покажу, почему партнерская модель — важный, но не финальный этап развития аналитика, и объясню, почему с распространением AI роль аналитика-владельца становится только важнее.
В JavaDoc предлагают добавить тег @note. Он позволит выделять важные примечания прямо в документации API.
Для разных задач требуются разные модели. Одни быстрее, другие дешевле. Есть те, что показывают лучшие результаты в анализе данных, и есть те, что лучше подходят для кодинга. Иногда выбор определяют требования к обработке данных, внутренней инфраструктуре, информационной безопасности и соблюдению регуляторных норм.
Чтобы собрать все эти суперспособности воедино, пригодится маршрутизация или роутинг моделей.
GlowByte приняла участие в 8-й международной конференции FanRuan Smart Data Conference – 2026, которая прошла 10–12 сентября в Ухане, в отеле InterContinental Wuhan. Лозунг конференции в этом году – «Данные и ИИ. Что дальше» (Data & AI Next).
Мероприятие собрало более 2100 участников из Китая, Японии, ОАЭ, Южной Кореи, Монголии, России, Казахстана, Узбекистана и Азербайджана. Вместе с GlowByte конференцию посетили ее клиенты – «МЕТРО», Банк Уралсиб, «Дикси», ПИК, Т2, «Сбербанк страхование жизни», «АльфаСтрахование», «Европлан», «Альфа-Лизинг», «Лента», Systeme Electric и ОТП Банк. С международной сцены прозвучали доклады представителей ОТП Банка, АО «Гранд Трейд», «МЕТРО» и Банка Уралсиб.
Перед вами график гласных Международного Фонетического Алфавита. Если вы когда-либо интересовались фонетикой или даже лингвистикой в целом, вы видели этот график. Его учит каждый студент-лингвист на первом курсе. Тем не менее, он неверен.
Из этой статьи вы узнаете:
1. Как мы до этого дошли - почему ошибка из 1917-го года до сих пор воспроизводится в каждом учебнике в 2026-м
2. Как на самом деле выглядит пространство гласных
3. Как на самом деле связаны артикуляция и акустика гласных
4. Как программно вычислить положение конкретного звука в прострастве гласных
5. Как правильную теорию можно использовать для улучшения английского произношения и уменьшения акцента
Во второй части серии — чего ждёт от инструмента отчётов современный Java-разработчик и на каких идеях я собрал свою надстройку над JasperReports — не переписывая движок и не отказываясь от Jaspersoft Studio.
Один стандарт вместо нескольких способов передать данные: в отчёт едут обычные Java-объекты. Дерево вместо плоской сетки банд: отчёт собирается из модулей, вложенных друг в друга, включая повторяющиеся. Слои: данные добывает Java, вёрстка остаётся в JRXML и в Studio. И объект как единый носитель структуры, данных и имён — вместо одного и того же смысла, продублированного и в XML, и в коде.
Отдельно — ответ на возражение из комментариев к первой статье: зачем вообще выносить выборку данных из шаблона, если Jasper умеет ходить в базу сам.
Первая часть серии — откуда взялся Jasper и почему он так устроен.
В этом минутном фильме нет ни одной картинки, видеофайла или сэмпла. Огонь, гравюру, 3D-сферу, пиксельную игру и музыку рисует и синтезирует один HTML-файл на 1700 строк, и написал его ИИ-агент. Без правил тот же агент выдаёт унылую заставку: синий фон, неон, всё ползёт линейно. Разбираю, что это меняет: кадр как чистая функция draw(ctx, t), рендер в MP4 без единого рывка и агент, который сам проверяет фильм по таймкодам.
Уйти из найма на фриланс хочется после вдохновляющих видео о свободе и путешествиях или посреди напряжённого рабочего дня в найме. Но фриланс в IT не так прост и заманчив, как кажется на первый взгляд. Это отдельная модель работы со своими плюсами и минусами.
В статье разберём, всем ли подходит работа на себя, как она устроена и сколько можно зарабатывать на фрилансе.
Как постулирует Второй Закон Термодинамики (великий и ужасный), без притока свободной энергии любая сложная система быстро деградирует и никакая движуха в ней становится невозможна. Естественно, бактериальные клетки не исключение. Поэтому, рассмотрение процессов, происходящих в ней, имеет смысл начать именно с энергетического аспекта.
Дрессировочный ошейник для собак на предплечье, провод в COM‑порт ноутбука, португальская фраза в наушниках. Ошибусь на букве — ударит током.
Я занимаюсь машинным обучением, и однажды я задал вопрос, от которого преподавателя передёрнет: чем обучение человека принципиально отличается от обучения модели? А дальше два года проверял ответ на самом живом — на собственной голове.
Половина второго ночи. На левом предплечье у меня застёгнут дрессировочный ошейник для собак — тот самый, с металлическими контактами. От него тянется провод к COM‑порту старого ноутбука. На экране — португальская фраза, я слышу её в наушниках и должен набрать вслепую. Палец висит над клавишей. Я знаю: ошибусь на букве — меня ударит током. Не сильно. Достаточно.
Зачем взрослый мужчина, инженер, отец троих детей, сидит ночью и бьёт себя током за опечатки в португальском — история длинная. Она началась с отчаяния, прошла через несколько диких экспериментов и закончилась работающей системой, на которой сейчас учится вся моя семья. Расскажу целиком.
И сразу оговорюсь, чтобы ошейник не выглядел аттракционом ради красивого начала: без этой дури не было бы всего остального. Именно он показал мне, почему сигнал вообще перестаёт работать, — а из этого выросло всё, что сегодня действительно держит и меня, и семью за столом. Так что мы к нему ещё вернёмся, и не один раз.
JasperReports появился в самом начале нулевых: румынский разработчик Теодор Данчу делал большой Java-проект, где нужно было формировать и печатать много сложных документов, а готовые решения оказались проекту не по карману. Прошло двадцать пять лет, движок жив и широко используется, а работают с ним примерно так же, как тогда. И на это есть причины, которые лежат в его происхождении.
В первой части серии — откуда взялся Jasper и почему он устроен именно так. Почему отчёт умеет сам ходить в базу и что из этого выросло: несколько разных способов передать в него данные, ручной вайринг субрепортов через строковые имена параметров и роли разработчика и верстальщика, между которыми нет чёткой границы. Плюс короткий срез состояния движка в 2026 году.
Это не критика. Ядро у Jasper мощное, просто он наследник другой традиции — той, где отчёт является самостоятельным приложением, а не частью вашего.
В первой части мы, исследователи Smart Engines, представили наш портативный томограф и рассказали про его устройство. Судя по вопросам после докладов, самой убедительной части в той истории как раз и не хватало: а как это выглядит вживую? Поэтому сегодня никаких аксиальных коллинеаций. Мы включили запись на телефоне и сняли одно исследование целиком, от первого кадра до 3D‑картинки.
Когда вы звоните в WhatsApp, Messenger или Instagram*, ваш голос, скорее всего, сжимает не Opus, а MLow — собственный низкобитрейтный кодек Meta*, созданный для плохих сетей и слабых смартфонов. Компания рассказала о нём в инженерном блоге, но ни спецификации, ни исходников, ни описания формата кадра нет.
Эта статья о том, как мы восстановили кодек по его поведению и написали совместимую реализацию на Go без cgo и сторонних зависимостей. Сначала мы дважды ошиблись в том, что это вообще за кодек. Ещё были «электронные пищалки» в эфире, и под конец пришлось честно признать, что чужой код лучше нашего.
Разбираемся, как предоставить доступ к приложению снаружи Kubernetes-кластера. На простых схемах рассмотрим ClusterIP, NodePort и LoadBalancer, разберём разницу между port, targetPort и nodePort и проследим путь запроса от клиента до Pod
ИИ против задач тысячелетия: кто на очереди?
Меньше двух недель прошло с заявления OpenAI о решении одной из семи "задач тысячелетия". Научный скандал еще не утих: 25 лауреатов Филдсовской премии выступили с предупреждением о конфликте между корпоративной гонкой за открытиями и нормами математической науки. Теперь появились слухи, что в ближайшие недели могут объявить о решении еще двух задач из семи!
The Information со ссылкой на источник внутри OpenAI сообщило: компания близка к решению гипотезы Ходжа, но затягивает с объявлением, «обдумывая, как сотрудничать с математическим сообществом, чтобы не вызвать очередной пиар-скандал». Это подтверждает и The Verge. Параллельно появился пост, который цитирует BlockBeats: «OpenAI очень близка к подтверждению гипотезы Ходжа, и либо OpenAI, либо Anthropic также близки к решению гипотезы Бёрча – Свиннертон-Дайера. Негласная гонка не похожа ни на что, что мне описывали раньше. Если это случится, три проблемы тысячелетия не устоят в течение месяца».
Официальных подтверждений нет, но давайте хотя бы разберемся, что же это за задачи.
Гипотеза Ходжа
Математики изучают многомерные геометрические объекты – алгебраические многообразия. Это множества решений систем полиномиальных уравнений. У таких объектов есть когомологии – абстрактные характеристики, описывающие их топологическую структуру. Среди них есть особые – классы Ходжа. Они выделяются двумя свойствами: их можно описать через рациональные числа, и они обладают «правильной» симметрией. Структуры Ходжа играют важную роль в теории струн – через многообразия Калаби-Яу, определяющие физику дополнительных измерений. А в 2024 году появилась работа, где аппарат теории Ходжа применяется к описанию квантовой запутанности.
Гипотеза утверждает: каждый такой класс происходит из конкретного геометрического объекта – алгебраического цикла (кривой, поверхности или более сложного объекта, задаваемого полиномиальными уравнениями). Иными словами, все абстрактные и симметричные характеристики многомерной фигуры можно описать через конкретные геометрические «кирпичики». Гипотеза доказана только для частного случая: в общем виде задача открыта с 1950 года и считается самой абстрактной из всех семи.
Гипотеза Бёрча – Свиннертон-Дайера (BSD)
Эллиптическая кривая описывается уравнением Вейерштрасса: 
Ключевой вопрос: сколько у него рациональных решений – где и 
, и 
являются обычными дробями? Множество рациональных точек на такой кривой образует группу: их можно «сложить», и результат снова окажется на кривой. Группа может быть конечной или бесконечной. Если она бесконечна, то у кривой есть ранг – число, показывающее, сколько независимых точек порождают все остальные.
Гипотеза BSD утверждает: ранг напрямую связан с поведением 
-функции – специальной аналитической функции, которая строится по кривой. Если гипотеза верна, мы сможем определить, конечно или бесконечно число рациональных решений, прямо по 
-функции.
Эллиптические кривые – не абстракция: на них построена эллиптическая криптография, защищающая интернет. Алгоритм ECDSA (Elliptic Curve Digital Signature Algorithm) используется для цифровых подписей, в том числе в транзакциях криптовалют. Важно: BSD говорит про рациональные точки над полем 
, а в криптографии работают над конечными полями – это разные постановки. Гипотеза не ломает ECDSA напрямую, но углубляет понимание свойств самих кривых.
Что в итоге?
Если доказательства появятся, их нужно будет проверить. Формальная корректность не заменяет понимания: машина подтверждает, что выводы следуют из посылок, но не объясняет, почему это работает. Осмыслить такое доказательство – отдельная задача, которая может занять годы.
Если задачи, считавшиеся неприступными десятилетиями, падут за месяц, изменится представление о том, что такое математическое исследование. Что это означает для тех, кто учится математике или только выбирает путь? Буду рада обсудить в комментариях. Продолжаю следить за историей в своем канале о гидродинамике, AI, RISC-V и прочих моих интересах.
Зелёный статус eval‑тестов ещё не гарантирует, что AI‑агент работает корректно: он может выдавать правильный ответ, но выполнять неверные действия или не выполнять их вовсе.
В статье разбираем семь ошибок оценки AI‑агентов и показываем, какие подходы помогают измерять реальное качество системы.
Один код — и Paper-сервер, и Velocity-прокси: разбираем, как устроены multiloader-плагины для Minecraft и чем они питаются в 2026 году — от архитектуры до сборки.
Когда речь идет о нейросетях, мы представляем некого нашего ассистента, который пишет условно скажем какой‑то текст. Но есть модели, которые устроены иначе. Которые не генерируют слова, а придуманы для решения проблем. Быстро, дешево и что самое интересное, с указанием вероятности. Одна из таких моделей — Jev. Она не поддерживает диалог, не ответить вам на вопросы и не объясняет вам свои ответы. Предназначение этой модели в другом. Она получает данные и список вопросов, и выдает вам вероятность для каждого варианта. Простыми словами, это умный переключатель для программ. И посреди тысячи мелких задач и принятие решений в день, модель раскрывается лучше всего.
В этом эксперименте мы с помощью дифференциальной микроскопии фотонной эмиссии засекли, в какой момент на чипе RP2350 (ревизии A4) активируется регистр отладки, и точно определили, куда целиться лазером. Затем, поймав нужный момент через интерфейс SWD, мы с помощью лазерного импульса точечно переписали два бита, восстановив доступ к режиму Secure Debug.
