Исследования, тренды и прогнозы в IT-сфере
За год ИИ-Ученые выросли из демо в рабочие инструменты: одни вынимают законы из данных, другие эволюционируют код под бенчмарки, третьи связывают литературу и анализ в проверяемые отчеты. Разбираем 3 характерных подхода: SR-Scientist, DeepEvolve и Kosmos, для чего они нужны и в чем различны. И почему именно вокруг Kosmos столько шума.
Всем привет, с вами Иванов Дмитрий, технический директор ВебРайз. В этом материале разберем широко обсуждаемый формат аутстаффинга с точки зрения плюсов и минусов для сотрудника, заказчика, посчитаем экономику процесса, обсудим текущие тенденции на рынке.
Привет, Хабр! Меня зовут Саша Бардаш, я CTO в MWS Octapi. В прошлых постах я рассказывал про архитектуру нашей интеграционной платформы, а сегодня хочу обсудить, как ИИ влияет на рынок вакансий. Все мы помним панику: «Фреймворки заменят программистов!», «Ноу-код убьет разработку!». В итоге — пронеслось и не задело. Но грядет волна Generative AI — и это не просто новый инструмент, а вызов для когнитивной деятельности: возможно, ИИ будет обладать компетенциями, которые раньше мы считали исключительно человеческими. И теперь это не ложная тревога.
Недавно мимо меня пролетела новость о том, что кто‑то сделал русскоязычную версию ЯваСкрипта для учебных целей. Никакой особой реакции это не вызвало.
Да, мой ник «Muxa» возник тогда, когда нельзя было называть папку кириллическим именем «Михаил». Да, моя команда червяков носила имена MAHbKA, CAHbKA, TAHbKA, BAHbKA и так далее Да, я до сих пор стараюсь выкладывать в веб только файлы имеющие в названии [a‑z0-9._‑] — что бы не было проблем с кодировками. Но если вы спросите меня, что из всего этого надо делать вам, то я скажу только про имена файлов, а в остальном не вижу для вас никаких причин не использовать кириллицу. Более того, кириллица давно и прочно обосновалась в именах функций.
Не верите? Щас покажу. Тыц на ссылку.
Почему одни команды релизят предсказуемо и без героизма, а другие тушат пожары на продакшене каждую неделю?
Мы решили выяснить, какие инженерные практики превращают разработку в систему с понятными процессами и предсказуемыми результатами.
Исследование 100+ респондентов.
Точнее спросил у ChatGPT. Спросил я его, что он думает по поводу моего намерения распластать его логику по кремниевой пластине, то есть развернуть логику инференса в большую предопределённую цепь. Надо сказать, ChatGPT очень сносно стал рассуждать, да и выдал в итоге такой результат, что в принципе потянет на полноценную статью, причём почти без редактирования.
Мы в Beeline Cloud продолжаем рассказывать о трендах в индустрии. Одна из тенденций последних лет — возврат к традиционным дата-центрам. Экзотические проекты вроде подводных, надводных и космических ЦОД или уходят в прошлое, или находятся в подвешенном состоянии с непонятными перспективами. Рассказываем, чем закончились необычные проекты в этой области, и на что делают ставку сейчас.
Айтишники стали новой легендой Патриков. Джуны на S-классе, сеньоры на Бали, миллионеры из 1С: всё звучит красиво, пока не заглянешь в цифры. И мы это сделали.
Недавно вышедшая статья на тему «Где все?» (не только в пространстве, но и во времени!), заслуживает того, чтобы с ней познакомилось русскоязычное сообщество интересующихся проблемами космологии, теории времени и пространства. Автор, Эндрю Джексон, пытается построить модель, в которой И путешествия во времени возможны, И Стивен Хокинг остаётся скучать в одиночестве на своей знаменитой вечеринке для путешественников во времени. Это перевод статьи, сделанный @avshkol с вычислениями, формулами и логикой автора статьи.
Основатели Gonka Даниил и Давид Либерман объездили десятки стран за последние несколько месяцев, общаясь с лидерами AI-рынка, GPU-провайдерами и государственными кластерами. Спешка понятна: до AGI осталось мало времени, а мы ещё даже не придумали, какова будет роль людей в этом будущем.
Октябрь отметился интересным сдвигом: компании перестали фокусироваться на том, насколько умной может быть модель, и переключились на вопрос, что она может делать самостоятельно. Computer Use от Google, SDK и другие агентные инструменты от OpenAI и Anthropic — индустрия наконец решила, что пора переходить от умных ответов к автономным действиям. Не обошлось и без новой порции корпоративных драм, куда теперь без них.
А ещё вышли Sora 2 и Veo 3.1, две новые версии Claude 4.5, Мира Мурати показала первые продукты своего стартапа, а Китай продолжил выпускать опенсорс быстрее, чем все остальные вместе взятые. Но не будем вываливать всё сразу. Начнем с релизов, а драмы и открытия традиционно оставим на десерт.
Я задал это вопрос ИИ (Google) и получил ответ:
Виртуальные машины (ВМ) нужны для запуска нескольких операционных систем на одном компьютере, тестирования программ без риска для основной системы, создания изолированных и безопасных сред, а также для эффективного использования серверных ресурсов в облачных вычислениях и дата-центрах. Они полезны для разработчиков, системных администраторов и для пользователей, которым необходимо работать с разными ОС или приложениями.
Основные причины, зачем нужны виртуальные машины:
Запуск нескольких ОС: Позволяют использовать Windows на Mac или, наоборот, запускать различные операционные системы в отдельных окнах на вашем компьютере.
Тестирование: Можно безопасно тестировать новое или подозрительное программное обеспечение, не боясь навредить основной системе. Это особенно актуально для тестирования приложений на разных платформах (например, на Windows и Linux).
Изоляция и безопасность: ВМ создают изолированную среду. Если в виртуальной машине произойдет сбой или она заразится вирусом, это не повлияет на работу основной операционной системы.
Виртуальные серверы: ВМ позволяют использовать один физический сервер для размещения нескольких виртуальных серверов. Это экономит средства, снижает потребление энергии и упрощает управление серверной инфраструктурой для компаний.
Гибкость и масштабируемость: ВМ легко создать, настроить и перенести. Это позволяет компаниям быстро адаптироваться к меняющимся нагрузкам и легко масштабировать свои ресурсы.
Эффективное использование ресурсов: Виртуальные машины позволяют распределять ресурсы одного физического компьютера между несколькими ВМ, что повышает общую эффективность использования оборудования.
Разберемся с каждым пунктом по отдельности.
Мы в Beeline Cloud часто рассказываем о примечательных интернет-проектах и стандартах, разбираем их историю и специфику. На этот раз подготовили подборку необычных RFC конца 80-х и 90-х годов. Эти документы отражают культурный и исторический контекст раннего веба — рассказывают о людях, событиях, технологиях и сетевой культуре тех лет. В подборке — документ с рекомендациями для сисадминов по выбору имен для флота компьютеров, таймлайн развития интернета, а также история создания самого первого RFC — из уст его автора.
ИИ-модели разогрели рынок серверной памяти и комплектующих до такой степени, что спрос уже давно вышел за пределы возможностей производителей. Заводы Samsung, SK hynix и Micron работают без остановки. В третьем квартале серверная DRAM подскочила сразу на 40–50 процентов. Крупные облачные компании вроде Google, Microsoft или китайских аналогов размещают заказы на память целыми грузовиками, но в итоге получают лишь семьдесят процентов от запланированного объема. Это заставляет их сдвигать запуски новых кластеров или срочно искать замены.
Samsung и SK hynix говорят, что увеличение объемов производства откладывается минимум до середины 2026 года из-за нехватки оборудования и материалов. Даже те, кто может платить больше, ждут поставок месяцами. Годовые контракты с фиксированной ценой больше не работают — теперь стоимость пересматривают каждый квартал. Из-за этого многие компании ставят расширение дата-центров на паузу, и задержки начинают сказываться даже на повседневных сервисах и хранении данных.
Всем привет! На связи Ульяна Айкович и Даниил Гурин, исследователи БКС Мир Инвестиций и БКС Банка. Сегодня мы хотим поделиться результатами нашего небольшого, но довольно смелого эксперимента — попытки предсказать конверсию в прохождение опросов.
Каждый исследователь знает, как трудно удержать внимание респондентов – особенно в опросах. Один лишний вопрос, одна лишняя картинка в анкете или лишняя минута времени для заполнения опроса — и человек закрывает вкладку. А ведь каждый ответ на вес золота. Поэтому мы решили разобраться: что именно определяет, дойдет ли человек до конца опроса или бросит его на полпути? Можем ли мы заранее это предсказать?
В статье более подробно рассказали о первой итерации нашего эксперимента!
BOOO 🎃🎃🎃 Про безопасников часто слышишь — мол, вы пугаете людей. Мы подумали, раз уж и дата сегодня соответствующая, ужаснуться не помешает. Хотя бы понарошку. Поэтому в эфире сегодня небольшая и красочная подборка.
Мы представили себе, как выглядел бы актерский состав киберугроз, если бы они снимались в фильмах ужасов, и вот что у нас получилось 🎃🎃🎃🎃🎃
Сегодня анализ “что если” превращается из экселевской игрушки в реальный управленческий инструмент, который можно автоматизировать.
В этой статье мы заглянем в прошлое what-if, сравним с настоящим и попробуем представить, каким он станет в ближайшем будущем.
Сейчас подобный анализ в большинстве компаний – это огромный ручной труд и Excel. Мнение, что вопрос решит интеграция ИИ – всего лишь иллюзия, которая исчезает, когда начинаешь работать с большими выборками данных, хранилищами, с крупными справочниками на сотни и тысячи позиций. И, самое главное, – когда начинаешь считать.
Поделюсь своим взглядом на этот счет, а также вариантами решения проблемы, и расскажу, как можно нивелировать риски.
Привет, Хабр!
Нас зовут Анастасия Пушкарева и Полина Адрианова и мы — старшие аналитики-исследователи в компании VK.
В последние несколько лет кроме основных исследовательских задач мы активно обучаем не-исследователей, участвуем в разработке образовательных программ VK Education (читаем лекции, выступаем наставниками студентов-разработчиков и учим их проводить юзабилити-тестирования).
Отдельная наша большая задача — обучение дизайнеров немодерируемым исследованиям. Мы решили рассказать, зачем мы это делаем, как подошли к созданию программы и с какими трудностями столкнулись.
Всё это применимо не только к обучению исследованиям но и будет полезно всем, кто задумывается о составлении собственных образовательных программ в компании.
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.
Во второй части узнали, какие существуют методы решения LLM логических задач, а также посмотрели на их сильные и слабые стороны.
В этой – мы обсудим, как модели иногда идут вразрез с собственной логикой и что эксперты предпринимают, чтобы это исправить.
В первой части мы рассмотрели ключевые проблемы логического рассуждения в LLM и показали, в чём именно модели ошибаются.
В этой – мы обсудим методы, с помощью которых LLM решают логические задачи, включая внешние решатели, подсказки и обучение на логических примерах, а также их сильные и слабые стороны.