Обновить

Все потоки

Сначала показывать
Порог рейтинга

О бизнес-эффектах сквозной архитектуры процессов в ОТП Банке

На конференции «Управление бизнес-процессами 2026» наш коллега, руководитель процессного офиса ОТП Банка Андрей Бессараб, рассказал о процессе перехода банка к сквозной архитектуре и полученных бизнес-эффектах. Делимся основными мыслями.

«По модели Грейнера на определенных этапах в работе компании возникают кризисы. В ОТП Банке возник кризис контроля: при оптимизации количества процессов и подразделений вертикального управления оказалось недостаточно, и потребовалось оперативно выстраивать сквозное горизонтальное управление», – отметил Бессараб. Он подчеркнул, что проект был запущен в банке в кратчайшие сроки и позволил получить точную картину реального функционала подразделений, объективно оценить распределение затрат и создать систему регулярного мониторинга ключевых показателей, сосредоточившись на стабильности, качестве и предсказуемости операций.

Спикер пояснил, что первым этапом на этом пути стали каталогизация и моделирование, на которые ушло 6 месяцев. В результате банк зафиксировал три уровня: 20 групп сквозных процессов, около 200 самих сквозных процессов и порядка 2 000 подпроцессов. Именно уровень подпроцессов показал реальный функционал каждого подразделения и сформировал точную базу для дальнейшей работы.

Вторым шагом в ОТП Банке внедрили модель стоимости процессов для непосредственного расчета стоимости каждого элемента. Для массовых операций банк использовал стафф-модели, рассчитанные по нормативам. В немассовых подразделениях применялась экспертная оценка: руководители самостоятельно определяли долю аллокации затрат на конкретную задачу. Погрешность такого подхода не исказила итоговый рейтинг процессов по их стоимости, позволив сформировать объективную картину распределения затрат.

«Третий шаг – создание управленческого дашборда. Мы применили правило Парето, выделив 20% процессов, в которых сосредоточено 80% затрат, и добавили к ним требования регулятора. Для каждого процесса определили от 3 до 7 метрик по трем категориям: стоимость, время и качество. Эти показатели работают как конкретные триггеры, подсвечивающие зоны для глубокого анализа», – отметил Андрей.

Дашборд фиксирует изменения метрик, и раз в месяц топ-менеджмент рассматривает их состояние. Если по конкретной метрике, например по времени выдачи кредита, фиксируется отклонение, формируется поручение проработать его причины. По результатам такой проработки могут быть запущены изменения – в частности, реинжиниринг, автоматизация или применение технологий искусственного интеллекта. Эти работы проводят либо централизованные команды, либо владельцы процессов при поддержке процессного офиса. На текущем этапе экономический эффект от внедрения проекта составил 200 млн рублей.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+4
Комментарии0

No-Code AI Agents в 2026: как автоматизировать бизнес без программистов

AI
AI

В 2026 году тренд на ИИ-агентов достиг той стадии, когда для их внедрения больше не нужна команда разработчиков. No-code платформы позволяют собирать автономных помощников буквально за час, и это уже не игрушки, а рабочий инструмент для бизнеса.

Что такое no-code AI агент и чем он отличается от чат-бота

Ключевое различие: чат-бот отвечает на вопросы по скрипту, а агент выполняет задачи - читает письма, классифицирует их, обновляет CRM, отправляет ответы, и делает это без участия человека.

Агент умеет:

  • Наблюдать (получать данные из форм, писем, CRM)

  • Рассуждать (оценивать контекст, принимать решения)

  • Действовать (вызывать API, обновлять записи, отправлять сообщения)

В основе лежит LLM (GPT-4, Claude, Gemini), но поверх неё надстроены инструменты, память и инструкции, которые превращают модель в автономного работника.

Что можно автоматизировать прямо сейчас

Наиболее востребованные сценарии для no-code агентов:

  1. Триаж почты и тикетов - агент читает входящие письма, определяет тему, приоритет и либо отвечает по базе знаний, либо направляет нужному специалисту с готовым проектом ответа.

  2. Квалификация лидов - когда приходит заявка с сайта, агент обогащает данные о компании, оценивает fit, создаёт запись в CRM и отправляет персонализированное письмо.

  3. Автоматизация поддержки - агент подключается к базе знаний и отвечает на 60–80% типовых вопросов, а сложные случаи эскалирует человеку с полным контекстом.

  4. Исследования и отчёты - агент мониторит конкурентов, новости, собирает данные из аналитики и раз в неделю присылает дайджест.

  5. Административные задачи - координация встреч, подготовка документов, скрининг резюме.

Выбор платформы

Рынок no-code агентов в 2026 году разделился на три основных лагеря:

Для не-технических пользователей - Lindy, Relevance AI, Google Workspace Studio. Всё через интерфейс, шаблоны, минимум настроек. Быстро, но меньше гибкости.

Для тех, кто уже использует Zapier/Make - эти платформы добавили AI-узлы в свои визуальные конструкторы. Понятный интерфейс, тысячи интеграций, но AI там скорее надстройка, а не основа.

Для технических команд, которые хотят контроль без кода с нуля - n8n (open-source), Dify. Требуют больше настроек, но дают полную свободу.

Если вам нужно сделать первого агента за час, начинайте с Make или Zapier - там есть готовые шаблоны для триажа писем и квалификации лидов.

Как построить первого агента: пошагово

  1. Выберите одну задачу. Не "автоматизируем всё", а "обрабатываем входящие заявки с сайта и отправляем их в CRM". Задача должна быть повторяющейся, измеримой и с чёткими правилами.

  2. Опишите логику в естественном языке. В Make или Zapier вы даёте агенту инструкцию: "Прочитай письмо, определи, это лид, спам или поддержка. Если лид - извлеки имя, компанию, бюджет, создай запись в Airtable и отправь ответ с ссылкой на календарь".

  3. Подключите данные. Агент должен иметь доступ к тому, с чем работает: почтовый ящик, CRM, база знаний. Без качественных данных агент будет выдавать ерунду.

  4. Добавьте человеческий контроль. На первых порах пусть агент не отправляет письма, а сохраняет черновики. Проверьте неделю работы, исправьте ошибки, и только потом включайте автономный режим.

  5. Измеряйте ROI. Считайте, сколько часов экономит агент. Окупаемость большинства no-code решений наступает в течение первого месяца.

Чего стоит опасаться

Самые частые причины провалов проектов:

  • Нет владельца. У агента должен быть человек, который мониторит его работу и обновляет инструкции.

  • Устаревшая база знаний. Если поддержка ссылается на старые цены, клиенты будут в бешенстве.

  • Нет эскалации. Агент должен чётко понимать, когда он не знает ответа и кому передать вопрос.

  • Слишком широкие права. Не давайте агенту доступ к финансам и удалению данных без явного подтверждения.

Хорошее правило: первые две недели агент работает в режиме "подготовил - человек утвердил". И только потом переходите к полной автономии.

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Сознание у растений

При рассмотрении вопроса о соотношении сознания и различными биологическими группами в филогенетическом дереве возникает вопрос, где провести черту между организмами, обладающими сознанием, и таковыми без наличия сознания. Естественно, что специализация биолога играет немалую роль при проведении такой черты: биологи обычно симпатизируют объектам исследования и не хотят их исключения из группы организмов с сознанием.

В статье 2015 года ботаник Питер Барлоу рассматривает возможность существования сознания у растений. На этом пути:

  • Говорится, что у растений есть когнитивные способности, память, аналог нервной системы и даже аналог мозга;

  • Сознание рассматривается в духе теории Хамероффа и Пенроуза: в растениях есть достаточно микротрубочек;

  • Соответственно, нельзя исключить наличие сознания у растений.

В статье можно выделить два уровня аргументов. На первом уровне утверждается, что сознание могло появиться в ходе эволюции разными путями на разных этапах. Таким образом, при поиске сознания не следует ограничиваться организмами, строение которых напоминает устройство человека. В статье есть немало ссылок на статьи, где утверждается наличие у растений когнитивных способностей, приводятся доводы в пользу наличия у растений аналога нервной системы (например, в растениях экспериментально установлено наличие электрического потенциала действия, action potential), обсуждаются сложные электрические взаимодействия в физиологии растений. Вывод - структура растения функциональна напоминает схему 'сенсорные возбуждения - переработка информации - ответная реакция'. Если в рамках такой схемы возможно появление сознание у человека, то почему бы сознанию на этом пути не появиться у растений.

На втором уровне достаточно подробно обсуждается теория сознания Хамероффа и Пенроуза и говорится, что в рамках этой теории сознание у растений определенно нельзя исключить. Следует отметить, что Питер Барлоу увлечен буддизмом и при обсуждении сознания он также нередко использует концепции буддизма.

В статье много ссылок на взгляды других ботаников и на разные экспериментальные работы (иногда, достаточно странные, например влияние эмоционального состояния человека на рост растений). Мне понравились рисуночки, которые показывают активность краба, человека и листвы фасоли в зависимости от лунно-солнечного цикла (lunisolar time). Во всех случаях испытуемые объекты находились в закрытом помещении, тем не менее, циклы активности чем-то напоминают друг друга.

В целом следует отметить, что поиск происхождения сознания в рамках филогенетического дерева вносит оживление в работы биологов и без всякого сомнения приводит к расширению кругозора.

Peter W Barlow, The natural history of consciousness, and the question of whether plants are conscious, in relation to the Hameroff-Penrose quantum-physical ‘Orch OR’ theory of universal consciousness, Communicative & Integrative Biology Vol. 8 , Iss. 4, 2015, 28 p

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии2

18 бесплатных уроков недели: разработка, AI, тестирование и DevOps

На этой неделе в OTUS — серия бесплатных открытых уроков для разработчиков, архитекторов, тестировщиков, DevOps‑инженеров, аналитиков и руководителей технических команд.

В программе — Spring и Java, C++ и Linux, GitLab CI, тестирование, мобильная разработка, сетевые технологии, машинное обучение и практическое применение ИИ.

Какие темы запланированы:

Backend и разработка

  • 29 июня, 20:00 — «Как работает @Transactional в Spring: границы транзакций и типовые ошибки». Записаться

  • 1 июля, 20:00 — «Алгоритмическая сложность коллекций в Java». Записаться

  • 2 июля, 20:00 — «Методы, их перегрузка и расширения». Записаться

C++ и системное программирование

  • 30 июня, 20:00 — «RAII в C++: фундамент надёжного управления ресурсами». Записаться

  • 1 июля, 20:00 — «Классические методы перехвата управления в Linux». Записаться

  • 2 июля, 20:00 — «Всё, что нужно знать об управлении памятью в C++». Записаться

AI, ML и автоматизация

  • 29 июня, 20:00 — «Обзор ИИ‑технологий для разработчиков: от идей до рабочих решений». Записаться

  • 29 июня, 20:00 — «Использование ИИ архитектором 1С: как ускорить анализ требований и подготовку документации». Записаться

  • 29 июня, 20:00 — «AI для работы с обратной связью: как анализировать отзывы клиентов, интервью и обращения в поддержку». Записаться

  • 1 июля, 18:00 — «Градиентный бустинг — мощный алгоритм ансамблирования в ML». Записаться

  • 1 июля, 20:00 — «Архитектурные паттерны AI‑агентов: как проектировать автономные решения для бизнес‑задач». Записаться

  • 6 июля, 20:00 — «Как сделать LLM‑приложение, которое отвечает клиентам по базе знаний компании». Записаться

Инфраструктура и DevOps

  • 30 июня, 20:00 — «GitLab CI как конструктор workflow». Записаться

  • 1 июля, 20:00 — «Что нужно знать для настройки стабильного интернета? OSPF и протоколы динамической маршрутизации». Записаться

Mobile и тестирование

  • 30 июня, 20:00 — «Тестирование UX для мобильных приложений: чек‑лист по основным проверкам». Записаться

  • 2 июля, 20:00 — «От API до экрана: создаём Android‑приложение на рекомендуемой архитектуре». Записаться

  • 2 июля, 20:00 — «REST Assured & JSON Schema Validator: автоматизация тестирования API на практике». Записаться

Зерокодинг

  • 2 июля, 20:00 — «Магия Lovable: как создавать готовые интерфейсы с помощью одного запроса». Записаться

А если хотите углубиться в инфраструктуру, сети и DevOps, смотрите подборку материалов в дайджесте.

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+4
Комментарии0

An end to boring news, a new generation of journalists – circus expressions

This is some kind of circus act, not just an interview – that’s how the English journalists spoke to us.

Actually, they don’t work in theater; they’re well-known IT bloggers. At the Speslab stand, they were interested in AI technologies.

Olesya Grishanina
=Speslab=

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

РБПО по ГОСТ Р 56939—2024: вебинар №28 из 30 — Безопасность frontend-приложений: особенности, угрозы и анализаторы класса FAST

Предлагаю вашему вниманию запись вебинара, где мы разбираем безопасную разработку ПО. Мы добрались до дополнительных (бонусных) вебинаров цикла. Рассмотрим "Безопасность frontend-приложений: особенности, угрозы и анализаторы класса FAST (Frontend Application Security Testing)". На YouTube. Слайды.

Frontend-приложения (личные кабинеты, онлайн-банки, маркетплейсы, сайты, лендинги и т. д.) выполняются в браузере пользователя — традиционной "слепой" зоне для безопасности. В вебинаре рассмотрены актуальные угрозы, крупнейшие инциденты, построение модели угроз и то, как применение анализатора класса FAST (Frontend Application Security Testing) снижает риски и делает frontend-приложения безопасными. Объясняется, почему классические анализаторы имеют низкую достоверность для frontend-приложений, и как использовать FAST-анализатор в процессах РБПО по ГОСТ Р 56939—2024.

Общее количество вебинаров — 30. Каждому из 25 процессов ГОСТа посвящён отдельный вебинар и ещё 5 записано дополнительно на смежные темы. Запись всех вебинаров и подборка дополнительной информации доступна по ссылке: ГОСТ56939.РФ.

Методика ВУ и НДВ в ПО приведена в соответствие с ГОСТ Р 56939—2024

Материалы будут полезны всем, кто знакомится с темой РБПО и заинтересован во внедрении зрелых подходов в работу по созданию и сопровождению качественных программных продуктов. Материал по ГОСТ Р 56939—2024 весьма актуален, так как 12 мая 2026 утверждена обновлённая "Методика ВУ и НДВ в ПО". См. заметку "Методика выявления уязвимостей и недекларированных возможностей — 2026".

НЕкурс про РБПО

Суммарное время предлагаемых к изучению вебинаров составляет около 50 часов. Это достаточно большая задача, поэтому мы решили помочь и разбили материалы на отдельные уроки по РБПО. Возможно, так вам будет проще усваивать материал, а интерфейс позволяет отмечать, с чем вы уже ознакомились.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Конец скучным новостям, новое поколение журналистов - цирковая экспрессия

Это какой-то цирковой номер, а не просто интервью - так с нами общались английские журналистки.

Вообще-то они занимаются отнюдь не театрами, это известные IT-блогеры. На стенде Спецлаб их заинтересовали ИИ-технологии.

Олеся Гришанина
=Спецлаб=

Теги:
Всего голосов 1: ↑1 и ↓0+3
Комментарии0

Про перегрев рынка разработчиков не писал только ленивый, мне даже кажется, что среди фронтов проблема найма стоит острее, так как порог вхождения туда не так высок. Найти хорошую работу спецу во фронте, кажется стало сродни поймать золотую рыбку, хотя некоторым это удаётся.

Даже если отправить пол сотни откликов с резюме опытного фронта на hh, с небольшими зарплатными требованиями, не факт, что хоть в одной фирме тебя позовут на собес.

Более того, у этой проблемы есть и вторая сторона: совсем молодые выпускники курсов, самоучки, большинство из которых даже не окончили вуз или даже еще никуда не поступили, оценивающие себя как сеньора или минимум мидла, по причине огромной наглости или глупости, в силу везения или неграмотного рекрутера попадают на работу без должной оценки и выбивают себе высокие зп, порой не меньше чем у старых сотрудников, конечно как правило их увольняют, но к этому моменту они успевают попортить продукт и нервы тем сотрудникам, кто будет пытаться их учить.

Примерно так во многих местах работает найм
Примерно так во многих местах работает найм

Кажется, что квалификация многих новых разрабов, особенно фронтов, сейчас очень низка, также как и тех кто ведёт их найм, и это не в единичных фирмах, я сталкивался с таким в половине мест где я работал.

Также сдаётся мне, что hh совершенно не подходит для поиска работы разработчиком.

В связи с этим хотел бы попросить совета у коллег по цеху, особенно фронтовиков, в форме трех следующих вопросов:
1. Где лучше искать работу, на каком ресурсе?
2. Замечаете ли вы, что hr часто набирают не тех кто реально способен, а тех кто умело врет или красиво улыбается?
3. Стоит ли искать работу фронту или стоит сменить профессию?

Теги:
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+8
Комментарии14

В предыдущих видео я рассказывал о том, как Digital Q.DataBase воспроизводит функциональность Microsoft SQL Server, позволяя переносить приложения без переписывания прикладной бизнес-логики. Мой коллега Илья Лебедев также подробно рассказал о возможностях воспроизведения функциональности Oracle и подходах к миграции Oracle-приложений.

В этом докладе Илья Виссарионов рассказывает о практическом опыте компании «Диасофт» по импортозамещению крупной автоматизированной банковской системы, которая десятилетиями работала на Microsoft SQL Server.

Главной особенностью проекта стало то, что значительная часть бизнес-логики была реализована в виде хранимых процедур. Полное переписывание миллионов строк SQL-кода оказалось бы слишком дорогим и длительным, поэтому был выбран другой путь — развитие Digital Q.DataBase с максимальной совместимостью с Microsoft SQL Server и сохранением существующих приложений.

В докладе подробно рассматриваются реальные технические проблемы, с которыми столкнулась команда при переносе банковской системы на PostgreSQL-совместимую платформу: различия в типах данных, работе процедур, оптимизаторе запросов, производительности, временных таблицах, пользовательских типах данных и других механизмах СУБД.

Отдельное внимание уделено нагрузочному тестированию. Автор показывает, как поэтапная оптимизация Digital Q.DataBase позволила добиться производительности, сравнимой с Microsoft SQL Server, а по ряду операций — превзойти её, при этом сохранив существующую бизнес-логику без масштабного переписывания.

В этом видео вы узнаете:

🔹 почему импортозамещение крупных банковских систем требует особого подхода;
🔹 с какими проблемами столкнулась команда при переносе АБС с Microsoft SQL Server;
🔹 почему стандартного PostgreSQL оказалось недостаточно;
🔹 какие механизмы совместимости были реализованы в Digital Q.DataBase;
🔹 как удалось сохранить существующий T-SQL-код без его переписывания;
🔹 какие доработки были выполнены для повышения производительности;
🔹 как проводилось нагрузочное тестирование на реальных банковских сценариях;
🔹 каких результатов удалось добиться по сравнению с Microsoft SQL Server.

Если вас интересуют вопросы импортозамещения СУБД, миграции корпоративных систем или построения PostgreSQL-совместимых платформ корпоративного уровня — этот доклад будет полезен разработчикам, архитекторам, администраторам баз данных и техническим руководителям.

Digital Q.DataBase — российская СУБД корпоративного уровня, разработанная компанией «Диасофт» для замещения Microsoft SQL Server, Oracle и других зарубежных решений.
Платформа позволяет сохранить существующие инвестиции в прикладной код и значительно сократить трудозатраты при миграции информационных систем.

🔹 Бесплатное получение дистрибутива: https://database.diasoft.ru/?utm_source=andrei
🔹 Документация: доступна внутри дистрибутива  
🔹 Telegram-сообщество Digital Q.DataBase: https://t.me/dqdatabase   
🔹 MAX: https://max.ru/join/orlthIssLJbjj37mjlEEYARWFyuJk5yMixLlGPISIzc

Теги:
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1+8
Комментарии0

Почти 10 лет в Авито — это не просто стаж. Это возможность наблюдать, как компания меняется изнутри, и самому влиять на эти изменения.

В этом выпуске «AviTalk» ведущий Виктор Раев, руководитель разработки юнита Services Base, поговорил с Александром Лукьянченко — техническим руководителем кластера Architecture. Саша прошёл путь от разработчика до менеджера высшего звена и видел Авито ещё в 2016-м — когда всё было устроено совсем иначе.

В разговоре — о том, как одному инженеру можно изменить работу целой компании, как зарождалась PaaS-платформа, что такое AvitoPlato и зачем оно нужно, и где брать мотивацию, когда занимаешься чем-то масштабным надолго.

Смотреть выпуск:

🔵 VK Видео
📺 YouTube

AviTalk — шоу толковых людей. Гости — сотрудники Авито из разных дирекций и команд, которые делятся своей экспертизой и профессиональным путём.

Теги:
Всего голосов 23: ↑18 и ↓5+15
Комментарии0

Лайфхак для мозга:как закрывать задачи и не терять эффективность.

Вам знакомо чувство, когда 10 мелких незавершенных задач буквально живут в голове и забирают внимание, даже когда ты занята другим.

Это эффект Зейгарник или налог на внимание. Каждая незакрытая задача в списке тихо съедает часть рабочей памяти, весь день, фоном. Почему так происходит?

Мозг тянется к задачам с ощущением веса и масштаба, потому что там есть понятная награда — чувство, что сделал что-то значимое. Мелкая задача этого не обещает, и мозг её тихо игнорирует, раз за разом выбирая что-то покрупнее.

Единственное, что здесь работает — убрать у мозга возможность выбирать. Если задача занимает меньше двадцати минут, она уходит в работу первой, до всего остального. Так мелкие вещи перестают съедать фоновое внимание, которое нужно для по-настоящему сложных решений.

Такие дела. 

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓2+1
Комментарии2

Представлен открытый сервис Aliens Eye, который ищет всевозможную информацию в соцсетях, на сайтах и других ресурсах, предоставляя полный отчёт:

  • 840 различных OSINT-инструментов для анализа сайтов, соцсетей, других ресурсов, хостингов, доменов и даже физических устройства;

  • все сервисы работают по одному клику. При этом интерфейс интуитивно понятен;

  • отчёты предоставляет в JSON, CSV, HTML и Markdown форматах;

  • без ограничений, без дополнительных установок.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+6
Комментарии0

Доброго всем!

Я не музыкант, не композитор и не продюсер. Просто люблю музыку :)

С развитием генеративных моделей появилась бездна синтетических треков. На первый взгляд и слух многие из них неотличимы от человеческих, а местами даже лучше одноразовых коммерческих поделок. Но лично у меня от массового нейросетевого звука уже выработалось устойчивое слуховое утомление — слишком стерильно и предсказуемо.

Чтобы отсеять синтетический шум, появилось множество сервисов по распознаванию ИИ-музыки. Насколько я понимаю (возможно, в корне неверно), вся эта детекция основана на поиске в спектрограмме устойчивых паттернов: отпечатков периодических структур, артефактов нейросетевых вокодеров (типа EnCodec) и следов агрессивного сжатия.

Ради прикола я прогнал через довольно строгий детектор (aimusicdetector.online) несколько заведомо «живых» коммерческих треков. Ожидал увидеть чистый результат, но ИИ-артефакты детектировались везде — 15%, 18%, 20%. Ладно, списал на мастеринг.

Но вот попались две жемчужины, которые полностью сломали мне картину мира:

Трек 1: THER_DARK_MOTIVATION — Confessions_in_the_Smoke

Weak / inconclusive evidence Confidence: Medium · Linear model probability: 45%

Трек 2: THER_DARK_MOTIVATION — The_Man_Who_Walked_With_Shadows

Strong codec evidence Confidence: High · Linear model probability: 86% Strong codec evidence detected in the residual spectrum. The fingerprint aligns with the current linear model for AI-music artifacts.

То есть детектор с высокой уверенностью называет живую стоковую музыку нейросетевой генерацией, ссылаясь на «совпадение с линейной моделью артефактов ИИ».

Уважаемое сообщество, хочу спросить:

  1. Как это можно объяснить с точки зрения DSP и аудио-форензики? Это баг конкретной модели, или современные детекторы действительно путают артефакты brickwall-лимитеров / MP3-кодирования с нейросетевыми вокодерами?

  2. Можно ли хоть в какой-то степени верить таким сервисам в 2026 году, или они уже сейчас дают слишком много ложноположительных срабатываний на профессионально сведённой музыке?

  3. Есть ли среди читателей те, кто сталкивался с подобным в работе (A&R, саунд-дизайн, модерация контента)? Как вы верифицируете происхождение треков, когда автоматика врёт?

Буду благодарен за любые мысли, ссылки на исследования или личный опыт. Заранее спасибо! 🙏

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+5
Комментарии3

Ближайшие события

Вычислительная сводимость и абсолютный детерминизм: Почему Стивен Вольфрам не прав

Если вы интересуетесь цифровой физикой, то наверняка сталкивались с проектом Wolfram Physics Project. Вольфрам постулирует: Вселенная это гигантский классический клеточный автомат, развивающийся по локальным правилам перезаписи. Из этого вытекает его знаменитый принцип вычислительной неприводимости (computational irreducibility). Он гласит: невозможно узнать состояние системы через N шагов, не просчитав пошагово все промежуточные такты. Коротких путей нет. Вселенная сама является наименьшим компьютером, способным смоделировать собственное будущее. Строго доказанная теорема автора о вычислительной сводимости (редуцируемости) наносит по этой концепции прямой математический удар, закрывая идеи Вольфрама для квантового мира.

Математика редукции: прыжок через миллиарды лет.Вольфрам строит модель на классических битах. В Quantumograph динамика перенесена в конечномерное гильбертово пространство. Эволюция графа задается глобальным оператором U, построенным на базе обратимых и консервативных квантовых затворов Фредкина (CSWAP) и Тоффоли (CCNOT).Поскольку эти вентили строго обратимы, представляющий их оператор фундаментально унитарен. Из этого математического факта выводятся два следствия:

Обход пошаговой симуляции: Чтобы узнать состояние Вселенной в далеком будущем, не нужно симулировать каждый такт планковского времени. Достаточно провести процедуру диагонализации оператора эволюции. После этого вычислительная стоимость предсказания на 10 шагов и на 1010 шагов вперед становится одинаковой. Мы можем мгновенно «прыгнуть» в любую точку временной шкалы, минуя последовательный пересчет промежуточных состояний графа. Вычислительная неприводимость здесь полностью ломается.

Принцип одного среза: Всего один пространственно-временной срез графа (условное «настоящее») полностью и точно детерминирует всю прошлую и будущую эволюцию. Будущее не вычисляется Вселенной по ходу дела. Оно вне времени зафиксировано в текущей спектральной структуре. В настоящем одновременно закодировано и прошлое и будущее и это строго математически доказывается в Quantumograph — теории.

Тут нюанс: теорема атакует не просто технический тезис, а саму онтологическую предпосылку Вольфрама. Вольфрам предполагает, что мир классически вычислителен и необратим на фундаментальном уровне. Quantumograph показывает: если фундаментальный уровень квантовый и унитарный (а не классический и необратимый), то необходимая предпосылка неприводимости отсутствует. Это не просто другой ответ на тот же вопрос -это другой вопрос.

Как это тестировать?

Главная претензия к подобным теориям (например, к теории струн) — это их принципиальная непроверяемость на современном этапе развития технологий. В основном они требуют построения коллайдера размером с галактику. Программа Quantumograph заявляется Автором как эмпирически тестируемая (отсюда и аббревиатура TQGT).

Автор TQGT предлагает наоборот проверять свою теорию в микромире и при температурах близких к абсолютному нулю, при этих условиях можно, так сказать «наблюдать шум ткани вселенной».

Quantumograph — это упор на реальную тестируемость уже сегодня так как проверки теории можно проводить на уже сегодняшнем технологическом уровне.

Из этой теории вытекают много проверяемых предсказаний. Вот лишь некоторые из них.

Проверка спектральной размерности на квантовых процессорах (QPU): Дискретная структура пространства предсказывает специфический профиль. Это должно быть различимо на современных квантовых процессорах при температурах 10-50 мК. Аномалии в профиле -прямая сигнатура дискретной геометрии.

Топологические аномалии решётки: Топологические солитоны (частицы) несут свой квантованный заряд. Отклонение от квантования (нецелое) является прямым признаком того, что конфигурация не термализована или решётка слишком груба. При правильной реализации на QPU целочисленность этого отклонения -прямое свидетельство TQGT.

В следующий раз разберем Теорему об отсутствии асимптотического хаоса.

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+4
Комментарии4

Сделал синхронизатор Телеграм канала в статический сайт.

https://github.com/vitaly-zdanevich/telegram_channel_to_static_website

Сайт генерируется через Zola.

Визуальный дизайн пока прост, минималистичен - без JavaScript. Чёрная и белая темы. Пагинация, теги, страницы. Свой CSS можно вставить через env.

Проект на Rust. Сделал через Codex gpt 5.5 xhigh.

Работает через GitHub Actions - раз в сутки перегенерирует весь сайт. Если пост изменился - он изменяется и на сайте - но в гите остаётся история.

Можно использовать и через cli - для бекапа.

Пока без использования ботов и API - через парсинг t.me - таким образом сохраняются даже короткие видео, но не аудио.

Линки на Ютуб превращаются в embed.

Комментарии пока не достаются, реакции тоже - потому что их нету на t.me

На Гитхабе и Гитлабе бесплатного места для статического сайта - гигабайт.

У меня около 1800 постов - отрабатывает за несколько минут

Определённые посты в канале - можно сделать страницами сайта. Как и заданные теги.

Пишите ваши фидбеки.

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+5
Комментарии0

Прошло почти два месяца с публикации статьи.

Разраб действительно поправил часть олдовых багосов, но, как оказалось, снова забыл про базовую безопасность дев-инфры.

На одном из хостов (привет, 89.167.7.127!) наружу торчит почта: 220 mimolet ESMTP Exim 4.97 Ubuntu

После EHLO сервер сам несет на блюдечке:

  • 250-CHUNKING

  • 250-STARTTLS

  • 250-AUTH PLAIN LOGIN CRAM-MD5

Переход в TLS оставляет CHUNKING доступным.

Некими проверками выясняется, что набор признаков указывает на наличие CVE-2026-45185 с CVSS 9.8. Повезло, что уязвимость свежая, сканеры не дремлют.

Друзья-кодеры, безопасность - не мелкие фиксы, а полный пересмотр всего.

Писал разрабу в очередной раз, ЧСВ у него знатное, до сих пор считает что дыры - база, фиксы я вряд ли увижу.

Теги:
Всего голосов 8: ↑1 и ↓7-4
Комментарии3

Недавно я работал над встраиваемой системой, где на FPGA крутится EKF и немного управляющей логики. Кодировать такое на RTL — занятие в лучшем случае неблагодарное, поэтому я обратился к HLS (high-level synthesis) и стал смотреть, что предлагает индустрия.

У меня уже была довольно обширная обвязка для моделирования и верификации на питоне, поэтому в идеале хотелось чего-то, что принимает его напрямую, желательно с минимальной адаптацией: скормить инструменту нужные куски моих моделей и сразу получить рабочий RTL на выходе. Ещё хотелось плавающую точку. Добавлю, что у меня используется Lattice ECP5, а значит Vitis и вот это всё отпадает, так что я смотрел в сторону вендор-независимых инструментов.

Те, что умеют переваривать питон, есть, но на практике они, честно говоря, малопригодны — разве что для очень узкого набора задач. Я тестировал Polyphony, PyLog, Allo+XLS, Allo+Vitis (тоже мимо из-за Lattice) и Veriloggen. Они работают в том смысле, что переводят какой-то питон в какой-то RTL, но не в том смысле, что можно получить что-то практически пригодное, если нужно собрать, скажем, фильтр Калмана или хотя бы базовый ПИД-регулятор. Есть и мощные инструменты (XLS, Bambu и прочие), но они не поддерживают питон, плюс к ним есть ряд вопросов (особенно по части ECP5), о которых я как-нибудь расскажу отдельно.

Я сделал Holoso: https://github.com/Zubax/holoso

Лично для меня это важная вещь, потому что она уже позволила сильно ускорить мою работу. Возможности сейчас в основном определяется моими насущными нуждами, но всё это расширяемо, и любой вклад приветствуются.

Подробное описание того, как оно устроено, есть по ссылке, но основная идея такая: парсим питон, строим граф потока управления, определяем, какие операторы нужны, конструируем минимальное специализированное VLIW-ядро, планируем микрокод (полностью статически, чтобы ядро оставалось простым) и генерируем Verilog вместе с дополнительными артефактами вроде Cocotb и отчётов. В комплекте есть примеры.

Я уже прогнал бенчмарки бок о бок с Bambu, XLS, Dynamatic и Vitis — результаты выглядят достойно; напишу об этом отдельно, если будет интерес (пока ещё в работе).

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+5
Комментарии0

Что почитать по инфраструктуре: Docker, K8s, сети и защита серверов

Собрали свежие статьи из нашего блога — те, что легко затерялись в ленте, но которые стоит дочитать до конца. Если на неделе было не до Хабра, вот короткий дайджест с самым полезным.

Ваш docker-compose.yml сломается: 5 настроек, которые все забывают
Локально всё крутится, на сервере неделю тоже — а потом Postgres съедает всю память, OOM-киллер убивает соседний сервис, а логи забивают диск. Всё лечится парой строк в compose-файле, но про них забывают: на машине разработчика они просто не проявляются. Разбираем пять настроек, без которых compose не доживёт до второй недели на проде.

Прощай, Fail2Ban: усиливаем защиту Netbird и Caddy с CrowdSec
Fail2Ban десять лет был золотым стандартом, но он реактивен: чтобы он сработал, атакующему сначала нужно постучаться в ваш SSH пять раз. А что, если блокировать вредоносные IP ещё до того, как их трафик дойдёт до сервера? История о переходе на CrowdSec с пошаговыми примерами кода — и о том, как «шум» от атак упал на 99%.

Разбираемся с форвардингом IP-пакетов в сетевых уровнях L2 и L3
Чем коммутатор отличается от маршрутизатора, зачем нужен TTL, как устроена CAM-таблица и почему без ARP ваш пакет никогда не доедет до получателя. Спокойный разбор основ, который наводит порядок в голове — для тех, кто хочет наконец перестать путать L2 и L3.

Self-service деплой: как перестать ждать DevOps и ускорить команду
Знакомая картина: разработчик полчаса висит в Slack, ожидая, пока кто-то накатит сборку на стенд. С ростом команды DevOps-инженер становится единственным шлюзом между кодом и продакшеном — и это горлышко съедает до 30% времени. Tech Lead рассказывает, как self-service платформа убирает узкое место, с кейсами Monzo и Spotify.

Kubernetes: архитектура и абстракции — полный гайд
K8s называют стандартом, но понимание его механик встречается редко. Control Plane и Worker Nodes, Pod, Service, Deployment, Namespace — «прожиточный минимум» абстракций, без которых нельзя выходить в прод. Плюс отрезвляющая история о том, как Tinder год переезжал на кластер из 1000 узлов и что у них при этом ломалось.

От capabilities к AppArmor: что реально остановит атакующего в контейнере
Уязвимость в веб-приложении, злоумышленник уже выполняет команды внутри контейнера — что именно его остановит? На одной и той же рабочей нагрузке показано, как последовательно срабатывают три слоя защиты: capabilities, seccomp и AppArmor. Где каждый помогает, где бессилен и почему работать они должны только вместе.

Хотите системно закрыть пробелы по инфраструктуре? Собрали большой дайджест по Linux, Docker, Kubernetes, CI/CD и сетевой безопасности: бесплатные уроки, практические гайды и курсы — всё в одном месте.

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+8
Комментарии0

Реальность — это конечная сеть графа и почему С. Вольфрам не прав.
Дискуссии о дискретности пространства-времени обычно крутятся вокруг петлевой квантовой гравитации или цифровой физики Стивена Вольфрама. Однако в тени этих гигантов развивается программа Quantumograph (Testable Quantum Graph Theory of Spacetime, TQGT). В последних препринтах (включая дополнения к v14) автор предлагает радикальную, жестко детерминированную модель, которая не просто заменяет гладкий континуум дискретной решеткой, но и математически закрывает вопросы онтологического хаоса, информационного парадокса и вычислительной неприводимости.

Давайте разберем, как устроен этот квантовый автомат, почему в нем нет места Большому взрыву, началу мира и почему Стивен Вольфрам, с точки зрения этой теории, оказался неправ.

Петлевая квантовая гравитация (ПКГ), теория струн и большинство современных программ квантовой гравитации работают сверху вниз: берётся известная физика (общая теория относительности, Стандартная модель) и квантуется, дробится, переформулируется. Исходная точка -непрерывный континуум, который затем дискретизируется как приближение или регуляризация.

Quantumograph изначально и оригинально работает наоборот «снизу вверх»:

  • Исходная точка -конечный граф на решётке Z4. Никакого континуума нет и никогда не было и он не квантуется, он возникает как эффективное описание на больших масштабах.

  • Метрика, поля, геометрия Эйнштейна это всё эмерджентные явления, выводимые из спектральных свойств лапласиана графа. Они не постулируются, а доказываются как предельные случаи.

  • Квантовая механика не надстраивается над классической физикой — она встроена в архитектуру с самого начала: степени свободы узлов суть кубиты. Эволюция это унитарный оператор.

Это означает, что Quantumograph не является очередной попыткой квантовать гравитацию. Это попытка показать, что и гравитация, и квантовая механика, и пространство-время это разные грани одного и того же объекта: конечного квантового графа.

2. Онтология графа: Забудьте про Большой взрыв

В классической общей теории относительности (ОТО) Вселенная начинается из сингулярности — абстрактной точки с бесконечной плотностью, где ломаются все законы физики. Quantumograph решает эту проблему радикально: никаких непрерывных пространств и бесконечностей не существует в принципе.

Фундаментом мира провозглашается конечный квантовый граф на решётке Z4 с кубитными степенями свободы. Т. е. четырёхмерный гиперкубический тор с периодическими граничными условиями. Узлы (кубиты) суть элементарные кванты пространства-времени, рёбра это связи квантовой запутанности. Все привычные нам континуальные понятия — метрика, физические поля, геометрия Эйнштейна — являются строго эмерджентными, то есть возникают лишь как приближение на макроскопических масштабах.

Эмерджентность здесь не метафора, а теорема: автор доказывает через Γ-конвергенцию (метод функционального анализа), что дискретное действие на графе в непрерывном пределе точно переходит в действие Янга-Миллса, а затем в действие Эйнштейна-Гильберта. Континуальная физика получается как предельный случай, а не постулируется.

Отсюда следует принципиально иной взгляд на космогенез:

Время как спектр: В теории действует жесткий постулат: время и спектр это эквивалентные понятия, описываемые на разных языках. Нет внешней «временной шкалы», на которой можно отметить точку «ноль» и спросить, что было до нее.

Большой взрыв без взрыва: То, что мы макроскопически воспринимаем как Большой взрыв — это не появление материи из ничего в пустом пространстве. Это специфическая фаза системы: область графа с экстремально высокой плотностью топологических связей. С точки зрения наблюдателя внутри системы эволюция разворачивается из сингулярности, но на онтологическом уровне это просто структурный пик в глобальном спектре графа.

В следующем посте разберем доказанную Теорему о вычислительной сводимости и почему С. Вольфрам не прав со своей "несводимостью".

Теги:
Всего голосов 3: ↑2 и ↓1+3
Комментарии3

ИИ для Университета 4.0, а «Королев ИИ» для МГТУ им. Н.Э. Баумана

Ключевой вызов для любого вуза, стремящегося к лидерству, — это не просто автоматизировать отдельные процессы, а создать единую «нервную систему», которая пронизывает все сферы деятельности: от образования и науки до управления и работы с талантами. Именно такую задачу мы ставим перед собой в МГТУ им. Н.Э. Баумана, разрабатывая научно-образовательную платформу «Королев ИИ».

Эта платформа — не просто набор модных чат-ботов. Это многоуровневая архитектурная среда, которая агрегирует и семантически обогащает данные, развёртывает специализированные сервисы на основе больших языковых моделей (LLM) и предоставляет единые интерфейсы для студентов, преподавателей, учёных и сотрудников. По сути, мы создаём «интеллектуальное ядро» цифровой экосистемы Университета 4.0.

«Королев ИИ»: архитектура будущего

В основе платформы лежит трехуровневая архитектура, которая обеспечивает её масштабируемость и адаптивность.

1. Уровень сбора и агрегации данных. Здесь формируется цифровой профиль каждого участника образовательного процесса. Это не просто сухие данные об успеваемости, а глубокий семантический анализ: тексты работ, участие в проектах, интересы и даже стиль мышления. LLM анализируют этот массив, выявляя латентные характеристики и создавая многомерный портрет человека.

2. Уровень интеллектуальных сервисов. Это «фабрика моделей» и «озеро научных знаний». Здесь развёртываются специализированные LLM-сервисы: от генерации персонализированных образовательных траекторий и адаптивного контента до интеллектуальной поддержки научных исследований и автоматизации управленческих процессов. Мы протестировали более 30 больших языковых моделей и создали первый рабочий прототип ИИ-ассистента, который понимает голос, обрабатывает запрос и даёт ответ естественным голосом.

3. Уровень взаимодействия. Это единая точка входа для всех пользователей. Студент получает персонализированного наставника, преподаватель — ассистента для автоматизации рутины, а учёный — инструмент для ускорения исследований.

Платформа «Королев ИИ» — это инструмент для достижения стратегических целей Программы развития МГТУ до 2030 года. Вот лишь несколько примеров того, как LLM меняют привычные процессы:

Образование. Мы решаем фундаментальную проблему «масштабируемой персонализации». ИИ-ассистент работает 24/7, помогая каждому из тысяч студентов осваивать материал в комфортном темпе. Платформа «Путь инженера» позволяет выявлять талантливых школьников и сопровождать их на всём пути: «школа — университет — индустрия».

Наука и инновации. LLM становятся катализатором продуктивности учёного. Сервисы семантического поиска, генерации гипотез и кода, поддержки публикационной активности помогают увеличить объём НИОКР и повысить количество публикаций в ведущих журналах. Мы создаём «озеро научных знаний», которое позволяет капитализировать интеллектуальный потенциал научных школ.

Управление и кадры. Интеллектуальная автоматизация документооборота, прогнозная аналитика и ИИ-агенты для консультирования сотрудников помогают сократить долю административного персонала при одновременном повышении качества сервисов.

Доверенный и этичный ИИ

Мы понимаем, что внедрение ИИ несёт не только возможности, но и риски. Поэтому этика — не внешнее ограничение, а внутренний принцип проектирования. В архитектуру каждого сервиса мы встраиваем механизмы объяснимости, аудита и защиты персональных данных.

Что дальше?

Мы уже прошли путь от идеи до действующего прототипа. Впереди — масштабирование, интеграция с отечественными программно-аппаратными комплексами и тиражирование нашего опыта. «Королев ИИ» — это не просто проект. Это прообраз новой операционной модели технического университета эпохи экономики данных, где технологии работают на человека, расширяя его творческие и когнитивные возможности.

Теги:
Всего голосов 3: ↑1 и ↓2+1
Комментарии2