Исследования и прогнозы в IT *

Я создаю себе воображаемых пользователей и провожу с ними глубинные интервью для улучшения сервиса контроля стройки домов в ИЖС “Пазл Дом”

Всем привет! С вами снова на связи Кирилл, и я только вернулся из своей недельной поездки в Китай на конференцию International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE 2025), где я выступал с новой разработкой. Я бы хотел поделиться новыми открытиями, достижениями в области ML и ИИ. Немного раскрыть представление об AI и его применении в Китае, да и по миру в целом. Так что усаживайтесь по удобнее, заварите чаек, кофеек – и вперед читать новые инсайты!

Самое время признать: несмотря на шум в СМИ и на Хабре о массовых увольнениях разработчиков и «заморозке» найма, 2025-й год не принёс обвала. Но индустрия вышла из режима лёгких денег и хаотичного роста и перешла к требовательной, измеряемой нормальности. Айтишка стала более осознанной и экономной в вопросах продвижения и маркетинга.

Или нет?

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Ширяев, я — HRD в МойОфис. Ниже разбор главных мифов о рынке и тех механизмов, по которым реально жили найм, удержание и развитие людей в IT в 2025 году. Я вижу это как по нашей компании, так и в целом по индустрии. Читайте короткую версию и сохраняйте полную — она пригодится.

Привет, Хабр. Пишу, потому что на текущем проекте прямо сейчас живу эту боль: всем включили Cursor «для скорости», а нормальных автотестов так и не завезли. Может, кто-то уже описывал этот кейс, но я не нашёл — поэтому делюсь своей ситуацией и тем, как это надо было делать с самого начала.

Всем привет!
Погружаюсь в новую для себя область AI Security, в связи с чем решил написать несколько обзоров на самые обсуждаемые исследования  и статьи по этой теме. Сегодня поговорим про взлом LLM и неожиданные выводы исследования StrongReject.

За 18 часов вместо 120 создал production-ready ETL-инструмент с 30-кратным ускорением. За 6 часов вместо 40 — фреймворк статистического анализа. Экономия времени: 85-88%. Улучшение качества: +48%.

Перевод свежей (ноябрь 2025) и вызывающей споры статьи об оценке роста производительности для разных работ при использовании LLM. Использованы реальные диалоги и оценено время, сэкономленное людьми в связке с LLM.

Испанская футбольная лига LaLiga известна в сети уже несколько лет довольно своеобразной «борьбой с пиратством», от которой страдают все окружающие. 

В 2025 году это дошло до пика — LaLiga удалось получить официальное разрешение суда на «динамические блокировки пиратских сайтов» — после чего они немедленно забанили в Испании инфраструктуру Cloudflare, и начался полный хаос. 

Рассказываем об основных моментах этой знаковой истории про схватку технологий со здравым смыслом — а наш эксперт Дмитрий Никонов анализирует техническую сторону дела и прогнозирует развитие таких кейсов в будущем. 

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович и я исследователь БКС Мир Инвестиций. Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также как измерить группы респондентов в немодерируемых UX тестах.

В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Приятного прочтения и погружения в мир статистики!

Илон Маск замахнулся на 200 миллиардов чипов в год. Ян Лекун, главный учёный по искусственному интеллекту Meta, покидает компанию после 12 лет работы. В ChatGPT интегрировали TripAdvisor. Google запустила Gemini 3 с режимом Deep Think. Microsoft призналась в том, что у винды проблемы, а WhatsApp* допустил утечку 3,5 млрд номеров пользователей.

Kimi K2: новая китайская LLM, которая навязывает конкуренцию GPT-4.1 и Claude 3. Подробный обзор, фишки и инструкция по установке.

Постановка проблемы. Современные промышленные предприятия требуют принципиально новых решений, направленных на прогнозирование отказов работы оборудования и своевременное устранение нештатных аварийных ситуаций, управления затратами на ремонт, а также оптимизации и улучшения стратегий технического обслуживания. Существующие автоматизированные системы прогнозируемого обслуживания имеют различные функциональные ограничения. Это требует разработки новых архитектурных решений для создания интеллектуальных систем, способных обрабатывать большие объемы разнородных данных в режиме реального времени, прогнозировать отказы с высокой точностью и оптимизировать процессы плана обслуживания, в тесной взаимосвязи с работой устройств промышленного Интернета вещей в условиях использования новых технологий периферийного искусственного интеллекта. Данная работа посвящена исследованию возможности применения большой языковой модели OpenThinker2-32B, как вспомогательного инструмента для автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов. Данная модель может быть использована в реализации следующих функций автоматизированной системы: анализ исторических данных; прогнозирование оставшегося срока службы оборудования; подготовка данных для снижения факторов неопределенности данных для улучшения прогнозов; подготовка экспертных заключений; оптимизация расписаний по техническому обслуживанию промышленного оборудования.

Цель работы. Изучить возможность применения и адаптации большой языковой модели OpenThinker2-32B, как дополнительного и вспомогательного инструмента, применяемого для повышения эффективности работы автоматизированных систем прогнозируемого обслуживания многостадийных технологических процессов для малых и средних промышленных предприятий. Это позволит решить следующие задачи: выполнить анализ исторических данных; с помощью алгоритмов, разработанных на основе теории свидетельств Демпстера-Шафера снизить факторы неопределенности произвести прогнозирование отказов, а также подготовить экспертные рекомендации по оптимизации расписаний и процессов технического обслуживания промышленного оборудования. Также необходимо разработать алгоритмы информационного взаимодействия для каждой из задач, и определить положение большой языковой модели в предложенной концепции конвергентной архитектуры автоматизированной системы прогнозируемого обслуживания для повышения точности прогнозов и возможности ее интеграции с экспертными, аналитическими, прогнозными системами и системами поддержки принятия решений.

В начале года мы отметили тенденцию на общий рост количества и мощности кибератак. Сегодня посмотрим, что произошло за последние месяцы — взглянем на актуальные работы исследователей и отчеты профильных компаний по данной теме.

В Университете Аалто в Финляндии разработали чип, который использует свет для выполнения тензорных вычислений — базовой операции современных нейронных сетей. Исследование опубликовано в Nature Photonics и описывает прототип оптической системы, где все процессы выполняются с помощью фотонов вместо электрических сигналов. Такой подход ускоряет операции и снижает энергозатраты по сравнению с электронными схемами. Давайте посмотрим, как устроен этот чип, чем он отличается от обычных процессоров и какие задачи ему можно поручить.

Рынок жестких дисков переживает настоящий перелом. Сроки поставок корпоративных HDD растянулись до двух лет, а производители, кажется, физически не успевают за спросом. Виной тому — бум искусственного интеллекта, стремительный рост дата-центров и смена приоритетов в инфраструктуре. 

В этом материале попробуем разобраться, что происходит с жесткими дисками, почему заводы не справляются и как ИИ перекраивает привычные подходы к хранению данных. Забегая наперед: похоже, это не просто локальный сбой в цепочках поставок, а часть масштабной трансформации рынка накопителей, которая уже влияет на всех — от облачных гигантов до обычных пользователей.

Когда использование инструмента грозит потерей качества. Сравнивать нужно не только скорость, но и качество кода, время на дебаггинг и код-ревью.

Команда комплексного реагирования на киберугрозы экспертного центра Positive Technologies завершила анализ инцидентов за период с IV квартала 2024 года по III квартал 2025 года. За это время мы провели более сотни расследований и в очередной раз убедились: киберугрозы не становятся сложнее, но становятся результативнее. Хакеры нечасто придумывают что-то принципиально новое — они совершенствуют уже проверенные методы и реализовывают их эффективнее .

Наша статья для тех, кто ответствен за информационную безопасность: от CTO и CISO до администраторов и аналитиков SOC. В ней собрана информация о том, как проникают хакеры, какие инструменты используют, и что из этого следует для защиты.

Недавно мы в Beeline Cloud рассказывали о полезных ресурсах для тех, кто желает влиться в open source и начать контрибьютить. Сегодня поговорим о крайне дискуссионном тренде в данной области — продолжающемся переходе западных open source-компаний на ограничительные лицензии. Кроме того, разберем примеры противоречивого опенсорсинга, когда открытый код на поверку оказывался не таким уж открытым. А в конце материала — поделимся литературой с рекомендациями о том, как эффективно работать с корпоративным open source в подобных условиях.

Корпорация Microsoft и энергетическая компания Westinghouse Nuclear планируют использовать ИИ для ускоренного строительства новых атомных электростанций в США. Однако, согласно отчёту аналитического центра AI Now, подобный сценарий может привести к катастрофическим последствиям.

В 2022 году, когда hCaptcha перестал обслуживать часть российских пользователей, мы оказались перед выбором: искать новый сервис или создать свою капчу с нуля. Выбрали второе — и не прогадали. В этой статье я расскажу, как из аварийного решения родилась система, которая сегодня защищает миллионы запросов ежедневно. Поделюсь ключевыми выводами наших исследований по устойчивости к распознаванию, раскрою секреты масштабирования без пиковых нагрузок на серверы. Немного затрону тему того, как легко настроить страницу капчи под требуемый дизайн, чтобы переход на проверку оставался незаметным для пользователей. Также объясню, как наша капча превратилась из внутреннего инструмента в самостоятельный продукт.