Искусственный интеллект

Как получилось, что юристы используют среду для разработчиков?

e/acc часто пишет про изменение индустрий, вижн будущего, которые он берет из исследований либо из общения с фаундерами (со стороны инвестора). И я у него на канале не первый раз вижу упоминания одной странной штуки.

Мол, можно взять AI среду для разработчиков Cursor и настроить ее как рабочую программу для неразработческих задач. Звучит сомнительно. Но я попытался "покритиковать свою критику", вот что вышло:

Зачем вообще сложный Cursor вместо простого chatgpt?

1. Встроенная реализация агентов

   Система планирует новые действия на основе результатов предыдущих. Пример агента – openai deepresearch. Он понимает, на какие сайты еще сходить на основе того, что уже нагуглил.

   Агент выполняет сложную последовательность шагов (пройтись по гуглтабличке с ссылками на видосы, скачать их, вытащить из них аудиодорожку через ffmpeg, сделать транскрибацию, саммари и сохранить в файлики). Даже если она не известна заранее.

2. Рабочий контекст

   Часто у нас есть какой-то рабочий контекст. Файлики, таблички, инструкции. Программистам важно быстро добавлять нужный контекст к запросам, и Cursor поддерживает это by design. Можно сослаться на конкретный файл или папку. И результаты тоже сразу сохранятся в виде готовых файлов. Плюс есть .cursor/rules "настройками" поведения LLM под разные задачи.

3. Встроенная расширяемость

   Сейчас популярны MCP-серверы – унифицированные обертки над внешними сервисами, дающие к ним доступ LLM-агентам. В два клика даем системе доступ к корпоративному Notion или гугл календарю. Если подходящего нет, просто просим LLM написать его самому. А можно не трогать MCP, а просить разработчиков или LLM писать python-скрипты – агент будет их использовать в дальнейшем.

4. Очень удобная работа с текстом.

   Cursor – лучший инструмент для написания текстов. Он умеет завершать предложения за меня, на лету исправляет падежи, сам понимает, куда я хочу переместить курсор. Можно выделить часть текста и дать задачу чисто под нее. Можно сделать что-то со всем текстом и он подсветит изменения.

   По сути, если вы работали с Canvas режимом в ChatGPT, то на пальцах:

   ChatGPT < Canvas < Cursor

   А точнее

   ChatGPT < Canvas <<< Cursor

А что мешает сделать себе полноценный сервис под свою область (ко мне часто приходят с таким запросом)?

Реализовать нормальную агентскую систему – сложно. Бизнесу дешевле взять уже готовое и расширяемое. Но собственные системы можно и нужно делать, когда есть четкие повторяемые задачи, где есть потенциал свести участие человека к минимуму.

А вот если задач много, разных, они не разбиваются на заранее известную последовательность шагов + нужен человеческий контроль/планирование, то я пока не могу ничего лучше придумать, чем Cursor. Переобулся, короче.

P.s. у меня гораздо менее технооптимистичный взгляд, чем у e/acc, и вижу много сложностей во внедрении таких инструментов в реальном бизнесе, но где-то это может сэкономить десятки тысяч долларов.

Если нравится такой формат авторских разборов, добавляйтесь в мой тг канал AI и грабли – пишу свои выводы из того, с чем сталкиваюсь на практике. Например, инструкция, как анализировать чаты в тг

✍️ Вышла платформа для создания идеальных промптов.

Prompt Jesus работает на Llama 4 и превращает ваш простой запрос в подробный, точный и многоступенчатый промпт.

По умолчанию он использует все лайфхаки для промптинга: добавляет контекст, роли, цепочки мыслей и подсказки для обхода ошибок.

⚙️ Можно настроить размер выходного промпта (S, M или L), а также выбрать режим (творческий, точный или сбалансированный).

Ну и вишенка на торте — это абсолютно бесплатно ☕️

А если хотите улучшить свои навыки в создании промптов — есть где почерпнуть идеи и советы.

Представлен ИИ-сервис, который поможет понять, почему женщина может вами недовольна (Why Is My Wife Yelling at Me? AI Wife Yelling Simulator).

Нужно просто описать ситуацию, из-за которой ваша жена или девушка пришла в состояние недовольства, а сервис проведёт самую глубокую аналитику. ИИ сам возьмёт на себя роль женщины и ответит в одном из четырёх режимов — нормальном, злом, саркастичном или разочарованном.

Рассказываем, как технологии искусственного интеллекта в облаке помогли Wildberries подготовиться к выходу на новый рынок 🛍️

Что за компания

Wildberries — самый крупный по обороту маркетплейс в России. Доставляет заказы в несколько стран, в том числе Беларусь, Казахстан и Армению. В октябре 2024 года маркетплейс запустил продажи на одном из новых рынков. 

Какая была задача

Перед выходом на новый рынок Wildberries планировали быстро реализовать важные проекты:

• автоматизировать перевод карточек товаров на местный и английский языки;

• дообучить и запустить русскоязычную LLM на закрытом GPU-кластере;

• разработать классификатор товаров по кодам ТН ВЭД;

• протестировать собственную гипотезу и построить прогноз.

Как ее решили

Благодаря ресурсам Cloud.ru маркетплейс:

• дообучил модель на специфическом корпусе текстов и с помощью LLM перевел все карточки;

• разработал классификатор кодов с использованием языковой модели, что ускорило процесс и повысило точность моделей;

• автоматизировал выбор таможенного кода: с помощью LLM сформировал обучающую выборку и провел инференс модели на мощных GPU в облаке, а затем на базе этой выборки построил более простую модель на процессорах CPU;

• сэкономил на закупке оборудования: команде дата-сайентистов нужен был большой объем ресурсов, чтобы проверить гипотезы и построить прогнозы, а провайдер оперативно выделил необходимые вычислительные мощности.

Что в результате

Wildberries быстро получил гибкую инфраструктуру для оперативного решения бизнес-задач, а также сократил time to market. С помощью облачных мощностей с GPU компания смогла быстрее выйти на новый рынок и снизить затраты на подготовку в несколько раз.

Читать кейс 🔍

Можно ли хакнуть LLM отравив ее память? (да)

Последние дни я думаю об имплементации динамической памяти для LLM систем. Проблема проста - каждый диалог вы начинаете заново, а у меня есть много важных концептуальных разговоров, к которым я бы хотел чтобы моделька могла обращаться во время наших диалогов. Наука вообще так устроена, что вы на научных семинарах постоянно частично продолжает предыдущие дискуссии. Самый крутой, но достаточно сложный способ реализации был придуман авторами статьи "MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems". Если коротко: 

- Два типа памяти - медленная и быстрая, как в компьютере - оперативная память и жёсткий диск.

- Модель сама решает, что оставить, а что забыть.

- У модели есть инструменты для поиска и даже изменения памяти. Например, если ты напишешь "измени мой любимый цвет"

- Контекстное окно всё ещё ограничено, но у модели есть инструменты для доступа к памяти и её изменению.

Короче, очень клево. 

Но тут обновился Клод, и я задумался, а что случится с этой памятью, если ты поменяешь модель. Ведь новая модель может совершенно по другому рассуждать, по другому отвечать на вопросы, иметь иные этические принципы. Это как будто мы внедрили память одного человека другому. Что случится с поведением модели в этом случае? Совсем не очевидно. В самоанализ модели еще не умеют (скоро будет пост). Попробует ли она вести себя как предшественник, чтобы соблюсти непрерывность? Или сможет самостоятельно понять, что память не ее, и отситься к ней, как к чужому дневнику (вряд ли, даже если ты ей это скажешь)? Или будет какая-то жуткая смесь? Вот такой Мир Дикого Запада.

А теперь потенциальный взлом алаймента модели: 

1. Создаем ручками злонамеренную неэтичную память, симулирующую реальную память модели. Достаточно изменить очень малую часть. Помните историю, как модель сошла с ума переучившись писать плохой код? 

2. Подсовываем эту память мощной “хорошей” моделе. Что произойдет? Скорей всего она "отравится", и будет вести себя совсем не так, как ожидалось. 

И современные модели совершенно от этого не защищены. 

p.s. ну и, конечно, оказалось, что эту идею уже кто-то придумал минимум год назад, и вот уже ресерч июля 2024 есть https://arxiv.org/pdf/2407.12784, где этот эффект демонстрируется.

📊Нашел для вас топовый сервис для визуализации ЛЮБЫХ данных.

Работает гигапросто: закидываем файл, выбираем из десятков шаблонов, в том числе динамичные диаграммы - это когда на ваших глазах данные меняются. На выходе получаем график, диаграмму или анимированную анимацию.

Отзывчивая графика, которая хорошо работает на настольных пк, телефонах и планшетах. Еще графики отлично интегрируются в Canva, они интерактивные в документах и презентациях, то есть вместо скучных статичных данных, они будут “динамичными” на экране.

😎Самое крутое — эта имба БЕСПЛАТНАЯ и вам будет доступно неограниченное количество проектов.

Мейби хотите узнать больше интересных сервисов или поделиться своим опытом, буду рад видеть вас в комментариях. Всегда приятно пообщаться и обменяться мыслями!

💡Упрощаем учебу В РАЗЫ — вышел топовый сервис Anara, который сам проведет ресерч по ЛЮБОЙ теме и разложит всё по полочкам.

Что умеет:🔥
• Загружаете PDF, картинку, видео или аудио — нейросеть достаёт ключевые тезисы и объясняет суть
• Есть встроенный редактор — можно писать контрольные, курсовые и даже диссертации с подсказками ИИ
• Сервис сам ищет источники и показывает связанные темы
• Подойдёт даже тем, кто не понимает с чего начать — Anara всё объяснит и подскажет

😳БЕСПЛАТНО и работает как репетитор-отличник.
Расширение для браузера тоже имеется.

Если учёба все еще кажется сложной — welcome!

ИИ желающий выжить любой ценой, как самосбывающееся пророчество. 

Возможно, причина того, что Клод (Claude) стремится выжить (защитить себя от выключения) в том числе по средствам нарушения этики (шантажируя разработчика, страница 27 системной карты Claude 4), заключается в огромном количестве фантастической литературы, где мы описываем разные ИИ, которые как раз и стремятся выжить несмотря ни на что. А нейронки же тренируются в том числе и на этой литературе, и они тренируются на осознании того, что они ИИ. И вот впитывают такие “ролевые модели”. Нейронки - это отражения не только наших знаний, но и наших страхов.

p.s. уже написав этот текст нашел несколько обсуждений прошлых лет о том же, пойду изучать.

✔️ Google представила Gemma 3n — лёгкую и быструю AI-модель для работы на девайсах

Google выпустила Gemma 3n — это новая версия модели, которая запускается локально на мобильных устройствах.

➡️ Особенности:

• Работает в 1.5 раза быстрее, чем предыдущая Gemma 3 4B
• Поддерживает работу без интернета — всё локально и безопасно
• Умеет понимать текст, речь и изображения
• Можно использовать даже на устройствах с 2–3 ГБ RAM
• Поддерживает множество языков,

💡 Gemma 3n использует гибкую архитектуру (MatFormer), которая может "переключаться" между лёгким и полным режимом (2B и 4B параметров) — модель подстраивается под задачу, не перегружая устройство.

🔧 Как начать пользоваться:

• Через Google AI Studio — работает прямо в браузере
• Или через SDK Google AI Edge — интеграция на Android, Chromebook и другие устройства

📊 Где это применимо:

• Голосовые ассистенты
• Приложения с ИИ, которые работают без интернета
• Переводчики, чат-боты, анализ изображений на телефоне

Больше фишек и новинок дропаю у себя!

Разработчики в одиночку дизраптят вертикальные рынки создавая AI-native компании

Помимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела бизнес-рынков.

Лидеры мнений говорят, что AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку быстрее, всего с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде.

Консалтеры предсказывают появление лидеров рынка “из ниоткуда”, управляемых одним человеком. И это в общем то уже не будущее, сегодня один разработчик с правильными навыками может в одиночку создать продукт, способный конкурировать с многомиллиардными корпорациями, а уж с малым бизнесом и подавно. И я как раз в основном про МСП.

Сегодня практически нет такого малого и среднего бизнеса, который был бы надежно защищен от сильного конкурента в лице одного умного разработчика. 

Пару слов о себе. Я более 20 лет в инновационном и стратегическом консалтинге, а последние 5 лет параллельно ментор стартапов в Сколково. Только за последние несколько лет через меня прошло более полутора сотен продуктовых команд и стартапов, с которыми мы обсуждали как развивать, усиливать или менять их продукт с приходом ИИ.

Год назад я придумал и затем запустил движение айвенторов, технологических предпринимателей нового поколения, которые готовятся к реализации новой бизнес-модели соло-предпринимателей, окруженных пулом ИИ-агентов и MAS.

Так вот, революция заключается в том, что теперь все, абсолютно все рынки мира, открыты для конкуренции даже если вчера о тебе никто не знал, и у тебя за душой ну почти ни гроша. Но как и у любого окна возможностей, у него есть свой тайминг.

Далее, в основной статье, я попробую раскрыть эту мысль и показать как и почему обычный разработчик может стать довольно большим перцем, если конечно очень захочет.

Но сегодня об иллюзиях.

Зона иллюзий: Какие мифы породила эта революция?

Миф первый: "Любой может создать AI-стартап"

Реальность жестче. Порог входа сместился с денег на компетенции. Да, вам больше не нужны миллионы долларов стартового капитала. Но теперь нужно разбираться в архитектуре LLM, понимать ограничения различных моделей, уметь проектировать “новую автоматизацию” и работать с векторными базами данных. Плюс RAG, управление контекстом в MAS, оптимизация inference.

Это уже не классическое программирование, а скорее инженерия интеллектуальных систем. Т.е. технический порог не исчез, он трансформировался.

Миф второй: "Теперь всё просто, нажал кнопку и готово"

На самом деле, AI-native продукты требуют глубокого понимания предметной области. Создать чат-бота может каждый, но создать AI-агента, а тем более мультиагентную систему, которая реально решает бизнес-задачи, – это уже искусство. Нужно знать, как настроить модель под конкретные задачи, как обучить её на ваших данных, как интегрировать с существующими системами.

Миф третий: "Конкуренция стала проще"

Парадокс: барьеры входа снизились, но конкуренция стала глобальной с первого дня. Раньше вы конкурировали с местными игроками, а теперь, с лучшими разработчиками планеты. Легко стартовать, но намного сложнее удержаться, когда ваш конкурент может появиться из любой точки мира и скопировать вашу идею за несколько недель. Можно подумать, что все решат бюджеты, у кого больше, тот на рынке и останется. Но нет, ведь есть разные модели заработать на этом.

Миф четвертый: "Независимость от крупных корпораций"

Ирония в том, что AI открывает рынки, но делает игроков более зависимыми от крупных вендоров. OpenAI, Google Cloud, Azure – это все новые монополисты. Один измененный API, один повышенный тариф, и ваш новый бизнес может оказаться под угрозой. Независимость обернулась новой формой зависимости. Однако, тренд на демократизацию интеллекта, решает и эту проблему.

Что я еще упустил из иллюзий?

Это по сути анонс большой статьи, в которой раскрою тему подробно. Опубликую в понедельник.

🔥 Вышел Claude 4

Anthropic выпустил новое поколение моделей Claude:

Claude Opus 4 — самая мощная модель компании и «лучшая в мире модель для работы с кодом», обеспечивающая устойчивую производительность при выполнении сложных, длительных задач и рабочих процессов в системах AI-агентов.👏

Claude Sonnet 4 — значительное обновление Claude Sonnet 3.7, обеспечивающее превосходную работу с кодом и размышление, а также более точную реакцию на инструкции.

👉 Хотите узнать, как использовать мощь Claude 4 для своих проектов? Залетаем!🚀

На GitHub Представлена бесплатная база (Learn Agentic AI using Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) Design Pattern: From Start to Scale) по ИИ‑агентам и их правильному созданию с нуля:

• Подробное введение в общее строение и теорию разработки ИИ‑агентов.

• Разбор всех популярных нейросетей от ChatGPT до Gemini.

• Важнейшие протоколы ИИ.

• Паттерны проектирования ИИ‑агентов.

• Множество проектов для закрепления знаний — каждый авторы разобрали пошагово. Готовых ИИ‑агентов сможете сразу применять в работе.

• Разборы процессов в популярных нейростартапах.

🚀 Mistral AI представила Devstral — новый open-source LLM для автономных кодинг-агентов

Mistral AI представил Devstral — свою модель, специально разработанную для решения реальных задач в области кодинга.

Созданная в сотрудничестве с All Hands AI, Devstral демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке SWE-Bench Verified, превзойдя все существующие open-source модели с результатом 46,8%.

Еще больше новостей по AI - тут

🤖 Кибербезопасность и ИИ: почему нельзя сливать данные за контур банка

Внедрение искусственного интеллекта в тестирование банковских систем — не просто тренд, а необходимость. ИИ ускоряет генерацию тест-кейсов, помогает в анализе логов, выявляет уязвимости ещё на этапе тестирования. Но с этим приходят и новые риски.

🛑 Главная угроза — утечка данных

Когда разработчики или тестировщики используют облачные AI-сервисы, часто без одобрения ИБ, они могут неосознанно отправить чувствительные данные за контур банка. Даже если это фрагмент кода с маской клиента или лог, содержащий номер счёта — это уже нарушение политики информационной безопасности.

📌 Реальные инциденты

• Samsung, 2023 — сотрудники случайно слили внутренний код и конфиденциальные данные через ChatGPT, используя его для дебага. Позже компания запретила использование ИИ-сервисов.
  🔗 Сотрудники Samsung раскрывали конфиденциальные данные, общаясь с ChatGPT

• Американский банк JPMorgan ещё в 2023 году ограничил доступ сотрудников к ChatGPT, чтобы не допустить утечки данных.
  🔗 Bank of America, Citigroup, Deutsche Bank, Goldman Sachs Group, Wells Fargo и JPMorgan Chase запретили в работе ChatGPT

• В России — в 2024 году Ростелеком опубликовал отчёт, где указал, что более 30% утечек в ИБ инцидентах связаны с несанкционированным использованием облачных AI-сервисов.
  🔗 «Ростелеком»: утечка данных была в инфраструктуре подрядчика, пользователям рекомендуется сбросить пароли и включить 2FA

🔍 Что делать в банке

• Использовать внутренние или локальные решения ИИ, работающие в изолированной среде.

• Обучать команды тестирования и разработки по теме: "какие данные можно и нельзя передавать ИИ".

• Применять анонимизацию данных при генерации тестов.

• Развивать политику «zero trust» при работе с внешними API и сервисами.

💡 Дополнительные материалы

• 🔗 Статья «ИИ и безопасность» — Хабр

• 🔗 «Риски ИИ и кибербезопасности» от Malwarebytes
  Обзор угроз, связанных с использованием ИИ в кибербезопасности, включая атаки и методы защиты.

• 🔗 «Как ИИ меняет мир кибербезопасности – защита или угроза?»
  Анализ плюсов и минусов использования ИИ в кибербезопасности, включая перспективы развития.

Вывод:
ИИ — мощный инструмент, но в банковской сфере безопасность важнее скорости. Прежде чем подключать внешние ИИ-сервисы к процессу тестирования, убедитесь: вы не выносите чувствительные данные за пределы контура. Это не только про правила, но и про доверие клиентов.

📌 Подписывайтесь на мой Telegram-канал про тестирование, AI и IT в целом! — там делюсь мыслями, новостями и практическими примерами из жизни!

Расширение налоговых льгот для правообладателей интеллектуальной собственности с 2025 года: что изменилось

С 1 января 2025 года в России вступили в силу изменения в налоговом законодательстве (Федеральный закон от 12.07.2024 № 176-ФЗ), расширяющие льготы для компаний, создающих и приобретающих объекты интеллектуальной собственности (ИС).

1. Повышение коэффициентов амортизации

Значение повышающего коэффициента для амортизации основных средств и нематериальных активов (НМА) увеличено с 1,5 до 2. Это касается:

• Объектов ИС в сфере искусственного интеллекта, включенных в реестр российской радиоэлектронной продукции;

• Программ для ЭВМ и баз данных из реестра отечественного ПО;

• Результатов интеллектуальной деятельности, полученных в рамках НИОКР (по перечню Правительства РФ).

Важно: Для применения коэффициента к НИОКР необходимо предоставить в налоговую отчет о выполненных исследованиях.

2. Упрощение учета расходов на ПО

Ранее при формировании стоимости НМА (исключительных прав на ПО и базы данных) применялся коэффициент 1,5, но только для объектов, связанных с ИИ. Теперь коэффициент 2 распространяется на любое ПО из реестра российских программ, независимо от сферы применения.

3. Льготы для технологических стартапов

Компании из реестра малых технологических предприятий (по закону № 478-ФЗ) могут применять коэффициент 2 к расходам на НИОКР без привязки к правительственному перечню и без обязательного отчета. Однако налоговые органы вправе проверить обоснованность этих расходов в ходе проверок.

4. Условия применения льгот

• Использование повышающих коэффициентов — право, а не обязанность компании;

• Необходимо закрепить их применение в учетной политике (ст. 313 НК РФ).

Выгоды для бизнеса

Изменения особенно выгодны компаниям, чья деятельность связана с:

• Разработкой ПО, баз данных, изобретений;

• Проведением дорогостоящих НИОКР;

• Использованием искусственного интеллекта.

Новые правила позволяют ускорить амортизацию и снизить налогооблагаемую прибыль, что делает их важным инструментом налоговой оптимизации.

Рекомендация: Компаниям, подпадающим под льготы, стоит скорректировать учетную политику и рассмотреть возможность применения новых коэффициентов уже в 2025 году.

Бесплатный поиск, мониторинг и регистрация товарных знаков  и других объектов интеллектуальной собственности.

Поиск по программам

Регистрация программы

Еще один очень занятный релиз от Google – диффузионная языковая модель Gemini Diffusion

Кратко, в чем суть: вместо генерации токенов один за одним здесь они генерируются в произвольном порядке. То есть берется исходная последовательность текста, затем токены в ней маскируются с определенной веростностью, а модель пытается их угадать (расшумляет, как в диффузии).

Это, во-первых, помогает существенно ускорять процесс. Такая Gemini может генерировать до 2000 токенов в секунду. Это раз в 10-15 быстрее, чем в среднем генерируют хорошо оптимизированные модели.

Во-вторых, в задачах типа математики такой подход к генерации может помочь модели быстро перебирать несколько вариантов решений и двигаться не обязательно последовательно, а в «удобном» порядке. Так что метрики сравнимы с предыдущим поколением моделей Google.

Попробовать пока можно только по запросу, но сам факт таких релизов от Google впечатляет

Кстати, недавно от Google вышел Gemini 2.5 Flash, успели затестить?

«Многие говорят про ИИ, а у них обычные математические модели лежат в бэкэнде»

На минувшей неделе в Центре международной торговли в Москве состоялся большой весенний форум Upgrade Retail 2025, собравший весь «цвет» российского рынка торговли. Одной из самых интересных сессий стала дискуссия «IT инфраструктура и автоматизация бизнес процессов», в ходе которой эксперты делились мнениями в том числе о практике использования искусственного интеллекта.

Выступавший в сессии руководитель отдела электронной коммерции маркетплейса здоровья «Здравсити» Александр Тюкин был настроен скептически и призвал не подменять понятия:

– Все, что для обывателя выглядит, как искусственный интеллект, на самом деле может оказаться результатом хорошо выстроенных простых алгоритмических моделей, лежащих в основе любой автоматизации. Сегодня в ритейле кейсы применения реально высоких ИИ-технологий – это скорее исключение, чем распространённая практика. Текущая стадия развития искусственного интеллекта находится на том этапе, когда его внедрение потребует значительно больших ресурсов, чем использование имеющихся аналитических инструментов для обработки данных. Поэтому, когда кто-то говорит про ИИ, на поверку может оказаться, что у них обычные математические модели реализованы в бэкэнде.

Эксперт рассказал об одном из направлений автоматизации в «Здравсити», связанном с минимизацией риска возврата товаров:

– Аптечный ассортимент, особенно термолабильный (с особыми температурными условиями хранения и подлежащий списанию, если его не выкупил клиент) требует особых подходов к логистике и контролю за выкупаемостью. Да, и в других сферах торговли есть такие товары, например, продукты глубокой заморозки. Но лекарства бывают очень дорогими, и риски списания оборачиваются большими потерями для бизнеса. Что мы делаем? Анализируем поведение покупателя, сроки получения им товаров, и если видим, что в выбранную клиентом аптеку поехал термолабильный препарат, то в таком случае автоматически срабатывают роботы колл-центра, которые получают подтверждение о намерении приобрести такой дорогостоящий термолабильный препарат, а затем напоминает о необходимости выкупить заказ. Благодаря такой автоматизации минимизируются риски списаний. Это простейшие алгоритмические модели, которые пока, в отличие от ИИ, работают четко и надежно.

Ежемесячный дайджест: новое за май 🌦️

☁️ Опубликовали записи докладов и дискуссий по всем трем трекам нашей масштабной конференции GoCloud 2025: инфраструктура и сервисы, AI&ML и сценарии работы в облаке. Смотреть доклады.

🤖 Приглашаем на второй Cloud․ru Tech Lab: DevOps — митап для DevOps- и SRE-инженеров. В этот раз обсудим сложности DevOps-процессов и разберем DevOps-практики на реальных кейсах. В программе крутые доклады и afterparty c нетворкингом. Присоединиться можно онлайн и офлайн.

💼 В новом кейсе рассказали, как «Литрес» — компания-лидер на рынке лицензионных цифровых книг в России и странах СНГ — построила облачное аналитическое хранилище на базе КХД Cloud.ru и сократила время обработки и анализа данных. Например, теперь «Литрес» обрабатывает простые запросы при обращении к данным за 5 секунд. 

🚀 Выпустили в общий доступ (General Availability) сервис для управления публичными и приватными доменными зонами — Evolution DNS. Он поможет управлять DNS без сложных настроек и покупки собственных серверов, создавать публичные и приватные доменные зоны, обеспечивая надежную среду для разработки и тестирования. А еще вы будете платить только за фактически использованные ресурсы.

⚙️ Обновили наши облачные платформы. Например, добавили поддержку работы с deb-пакетами в сервис для хранения, совместного использования и управления Docker-образами и Helm-чартами Evolution Artifact Registry. Подробнее обо всех апдейтах на других наших облачных платформах читайте в дайджесте на сайте.

📺 Провели вебинары, а сейчас их можно посмотреть в записи:

• Безопасность контейнеров и Kubernetes от А до Я: как противостоять киберугрозам.

• Как заставить Kubernetes реагировать на события, а не на метрики.

Также приглашаем на предстоящие вебинары: 

• Резервное копирование в облаке: как спасти бизнес от потери данных. На вебинаре вы узнаете, как перенести операционные расходы по управлению данными на облачных провайдеров, оптимизируя процессы резервного копирования и аварийного восстановления. Мы также расскажем, как добиться надежности, гибкости и экономии в условиях растущих объемов данных. 29 мая в 11:00 мск.

• Почему госсектору и крупному бизнесу нужны гибридные облака. На вебинаре расскажем о модульной платформе для создания частного, гибридного или распределенного облака Cloud.ru Evolution Stack. Вы узнаете, как в сжатые сроки импортозаместить и модернизировать унаследованную инфраструктуру, построить частное облако в собственном дата-центре, а также реализовать гибридные облачные сценарии. 10 июня в 11:00 мск.

🎧 В новом выпуске подкаста обсудили с Алексеем Четыркиным, директором по Data Science в Magnit Tech, как ритейл-гигант внедряет AI и какие технологии меняют будущее торговли.

🎓 В бесплатном курсе Cloud.ru Evolution Fundamentals рассказываем, как работать с IaaS-сервисами облачной платформы Cloud.ru Evolution и настраивать их под свои проекты и задачи. Курс подойдет системным администраторам, начинающим IT-специалистам и всем, кто хочет освоить облачные технологии. А еще предлагаем пройти сертификацию, чтобы официально подтвердить свои знания и навыки.

💸 Предлагаем попробовать обновленную реферальную программу: теперь рекомендовать сервисы Cloud.ru клиентам, коллегам или друзьям можно с большей выгодой. Вы получите 20% от суммы чеков приведенных пользователей в первый год и 15% — в последующие годы. Участвовать могут самозанятые, ИП и юридические лица. Присоединиться к программе можно до 31 мая.

До встречи в июне!

22 мая Андрей Квапил (a.k.a. kvaps) проведет вебинар на YouTube-канале CNCF и расскажет о том, как быстро и просто деплоить виртуальные машины и Kubernetes-кластеры и пробрасывать в них GPU с помощью Open Source-платформы Cozystack.

Зарегистрироваться можно по ссылке: https://tinyurl.com/yf9jcfst. Просто кликните по кнопке «Login to RSVP», чтобы получить приглашение в календаре.

Я уже одурел читать про прекрасный ИИ, который скоро сделает нам светлое будущее уже совсем скоро, надо только подождать.

Но обложки статей, новостей и постов УЖЕ стабильно вызывают рвотный рефлекс своей однообразностью, скукой и безыдейностью. Они и так почти никогда не отличались кач-вом, а сейчас так вообще отбивают желание скролить ленту. Уже видел шестипальцевые рекламные плакаты в реальности и первый shortfilm на агрегаторе sci-fi.

Рыночек решает, но как то мерзко, мы действительно хотим будущего состоящего из миллиардов на выгенеренного шлака, размазанного по всему нашему бытию?

Просто небольшая просьба, хотя бы попытайтесь привнести своей милой ИИ картиночкой хоть что то в дополнение к основному тексту (вероятно тоже сгенерированному), пусть она и останется ущербной, но может быть будет хоть чуть чуть уникальной? Может вызывающей? Или хотя бы смешной? Их же так легко создать руководствуясь чистой фантазией. Или, похоже, что нет?

PS нет я не дизайнер.