Моя лента

Не только скептики в отношении ИИ предупреждают пользователей о том, что не следует бездумно доверять результатам работы моделей — об этом сами компании, занимающиеся разработкой ИИ, заявляют в своих условиях предоставления услуг.

Журнал Nature опубликовал статью о системе The AI Scientist от токийской компании Sakana AI — первом ИИ, который самостоятельно проходит полный цикл научного исследования: от генерации идеи и написания кода до проведения экспериментов, анализа данных, оформления рукописи и даже рецензирования собственной работы. Ирония в том, что главный результат оказался отрицательным — исследуемая техника не улучшила обучение нейросетей. Но редакцию Nature заинтересовал не результат, а сам процесс.

Всем привет! Меня зовут Илья Есейкин и я IT-управленец среднего звена, веду небольшой (пока) Telegram-канал о цифровой зрелости бизнеса. Это моя первая статья на Habr — пишу о том, что видел изнутри: несколько компаний, разные отрасли, реальные кейсы. Стараюсь обойтись без корпоративного глянца и универсальных рецептов. Если тема откликается — буду рад обратной связи в комментариях.

Есть фраза, которую многие из нас слышал во всех компаниях, отрасли разные, но фраза всегда звучала примерно одинаково: «Ну сделайте пока так, потом переделаем нормально». Она произносится обычно, когда дедлайн завтра, бюджет кончается, а продукт надо показать на демо. И именно из таких моментов, помноженных на годы, состоит то, что принято называть техническим долгом — не абстрактная IT-проблема, а вполне конкретный список управленческих выборов, сделанных под давлением обстоятельств.

Книги про большие языковые модели сегодня выходят с той же скоростью, с какой сами эти модели генерируют текст. Зайдите в любой крупный книжный магазин — не важно, в оффлайновый или электронный — и вы увидите широчайший ассортимент названий, где присутствуют GPT, LLM и «искусственный интеллект» в различных сочетаниях. Одни издания — академические монографии для разработчиков, другие — лёгкое чтение для менеджеров, которые хотят «быть в теме». И те, и другие по-своему полезны, но среди них практически отсутствуют книги для практиков, желающих разобраться, как LLM устроены изнутри и как начать использовать их в реальных проектах уже сегодня.

Хочу рассказать, почему растущие бизнес-требования к Time-to-Market, персонализации, 0 FTE in RUN заставили нас пойти на радикальный шаг — разработку собственной платформы управления архитектурой EA Tool. Это не история про замену одного софта на другой, а рассказ о том, как мы создаём «цифровую нервную систему» банка и как переход от изолированного рисования диаграмм (набивших оскомину «квадратиков со стрелками») к управлению цифровым двойником снова меняет нашу профессию.

Десятилетиями для нас, как и для многих на рынке, стандартом де-факто оставались такие вендорские решения, как Alfabet, iServer, Sparx EA и др. Это мощные, «классические» инструменты метамоделирования ИТ-ландшафта с широкой встроенной функциональностью, включающей аналитику текущего и целевого состояния ИТ-ландшафта, в которых годами работали сотни наших спецов. Но сейчас стало очевидно, что созданные десятки лет назад, такие инструменты имеют встроенные ограничения и начинают откровенно тормозить ИИ-революцию.

По информации НАСА, экипаж миссии «Артемида II» на космическом корабле «Орион» готовится к выполнению облёта Луны. Как ожидается, астронавты при этом манёвре вокруг Луны будут находиться на расстоянии 406 773 км от Земли, что более чем на 6 тыс. км превысит рекорд, установленный экипажем миссии «Аполлон-13» в 1970 году. «В течение следующих 24 часов они окажутся на противоположной стороне Луны, они затмят этот рекорд», — заявили в НАСА.

Создание контента раньше делилось на два лагеря: либо долго и качественно, либо быстро и посредственно. ИИ эту дихотомию сломал. Сегодня нейросети закрывают весь цикл производства контента: тексты, презентации, изображения, видеоскрипты, посты для социальных сетей, академические работы. Причём не в виде заготовки которую потом час правишь, а в виде готового материала который идёт почти без изменений если правильно поставить задачу.

Большинство пользователей нейросетей получают посредственный результат не потому что модель плохая, а потому что запрос сформулирован размыто. «Напиши про маркетинг», «помоги с курсовой», «объясни тему» — это не промпты, это пожелания. Нейросеть не знает кто ты, зачем тебе это, в каком формате нужен результат и что вообще считать хорошим ответом.

Apple объявила о внедрении проверки возраста пользователей на уровне устройства в Южной Корее и Сингапуре. Это потребуется для использования определённых сервисов и функций, а также для выполнения некоторых действий в учётных записях. В прошлом месяце Apple развернула процедуру проверки возраста в Великобритании.

Я работаю с Linux больше 15 лет. Начинал с хостинга, где «сервер тормозит» означало зайти по SSH и запустить top. Потом были выделенные серверы, кластеры, Kubernetes. Задачи менялись, но вопрос оставался один и тот же:

Сервер тормозит. Что не так?

За эти годы у меня накопились инструкции, SSH-скрипты, обёртки над vmstat, iostat, ss, perf. Каждый раз, подключаясь к проблемному серверу, я тратил 20-40 минут на одни и те же действия вроде команды top

Это Tier 1 — базовый уровень. Но когда top показывает что всё вроде нормально, а приложение всё равно тормозит, начинается настоящая диагностика.

Я учитель информатики. Одна из самых раздражающих частей работы — не уроки и не подготовка, а заполнение Дневник.ру. Копировать, вставлять, копировать, вставлять — урок за уроком. Я сделал для себя небольшой инструмент, который это упрощает. И заодно хочу спросить сообщество про вторую боль — проверку домашнего задания. Как бы вы это решали?

Часто слышу жалобы: мол, тебе повезло, ты снимать начинал почти 15 лет назад, тогда такой конкуренции не было. А как стать фотографом с нуля, если у каждого второго в кармане смартфон с тремя камерами, да еще и нейросети есть, чтобы любой кадр превратить в шедевр за минуту.

Забавно, но буквально такие же разговоры я слышал и много лет назад, когда только входил в профессию. Крутых мобильных камер не было, но купить зеркалку могли многие. Так что была и конкуренция, и демпинг, и необходимость доказывать, что твоя работа стоит столько. И у меня тоже порой были моменты, когда казалось, что успеха не добиться, и хотелось все бросить.

Поэтому я решил поделиться своей историей — как я делал первые шаги, что помогло не сдаться и в итоге найти себя в профессии. Возможно, это поможет тем, кто стоит на распутье, и мой путь позволит вам увидеть, что «подходящего момента» не бывает — он создается в процессе.

120 миллиардов параметров, контекст 256K токенов, агентное поведение — и все это на одной видеокарте. Мы подключили Nemotron 3 Super к Luxms BI и неделю тестировали на реальных аналитических задачах. В этой статье — что получилось, где модель справляется, а где пока нет.

Главный вопрос, на который мы хотели ответить – можно ли сегодня решать реальные аналитические задачи на одной GPU там, где обычно требуется кластер.

Меня зовут Григорий Орлов, я руководитель команды разработки сетевых сервисов гибридных облаков в Yandex Cloud. В статье расскажу про детали работы наших сервисов на уровне Config Plane — это уровень, на котором пользователь может задавать целевое состояние системы. А именно речь пойдёт про CIC‑API — сервисе управления железом, которое стоит на наших точках присутствия и участвует в работе Cloud Interconnect, необходимого для создания приватных выделенных сетевых соединений.

​​Количество ресурсов, нацеленных на угон аккаунтов в Telegram, сократилось более чем в 2 раза: если в I квартале 2025 года в интернете функционировало не менее 7,5 тыс. мошеннических доменов, то в I квартале 2026-го их число снизилось до 3,5 тыс. Об этом пишут «Ведомости» со ссылкой на представителя BI.Zone. Он уточнил, что ситуация связана с изменением пользовательской активности в Telegram на фоне замедления работы мессенджера и проблем с доступностью средств обхода блокировок.

Wildberries выходит на рынок перевозок: РБК указывает, что собственники крупнейшего российского маркетплейса примерно за 5-8 млрд рублей купили сервисы «Ситимобил», «Таксовичкоф» и «Грузовичкоф». Каждая из указанных фирм имеет свой бэкграунд. Расскажем об этом подробнее, а также внимательно изучим их патентные портфели.