Почему большинство корпоративных ИТ-систем устаревают в момент внедрения и как этого избежатьЕсли вы хотя бы раз сталкивались с документооборотом в компании, то знаете, что это огромная и неповоротливая махина, наладить которую сложно, пустить на самотек нельзя, а выстроить идеально практически невозможно. Или все-таки возможно? Какие проблемы возникают при работе с системами электронного документооборота и как их избежать еще на этапе внедрения, попробуем разобраться в этой статье. Привет! Меня зовут Любовь Черкасова. Я больше 13 лет работаю в ИТ и занимаюсь цифровизацией бизнес-процессов в крупных компаниях. За это время я руководила командами аналитиков и отделом внедрения, участвовала в проектах по запуску и развитию корпоративных систем, а также выводила на рынок собственный продукт — LDM.КЭДО.Последние годы я занимаюсь развитием CSP-платформы и регулярно вижу и исправляю последствия архитектурных решений, принятых на этапе внедрения. Поэтому многие из наших проектов - устранение этих последствий и замена существующих систем. Я ни раз наблюдала проекты, в которых система формально внедрялась успешно, но уже в процессе реализации становилась неактуальной для бизнеса: требования менялись быстрее, чем шёл проект. Именно этот опыт и выводы из него легли в основу статьи. Я расскажу о том, как наша команда изменила подход к реализации систем электронного документооборота (СЭД), и что из этого получилось. Надеюсь, наш опыт будет полезен кому-то еще. Все кейсы, описанные в статье, реальные, они действительно из жизни наших клиентов.   Читать далее

Я работаю в компании-интеграторе, и в числе прочего мы проектируем, внедряем и сопровождаем инфраструктурные решения, в том числе системы резервного копирования. За последние годы мы все чаще сталкиваемся с тем, что бэкапы перестают быть просто ИТ-задачей и становятся полноценным элементом кибербезопасности.На практике, при целенаправленной атаке под угрозой оказываются не только продуктивные системы, но и сами резервные копии. Если злоумышленник получает доступ к инфраструктуре, он почти всегда пытается уничтожить или зашифровать бэкапы в первую очередь. В таких сценариях классические схемы резервного копирования перестают выполнять свою основную функцию — обеспечивать восстановление.Один из подходов, позволяющих защитить резервные копии даже при попытке взлома основной инфраструктуры — резервное копирование с воздушным зазором, или air gap backup. Это метод хранения данных, при котором копии размещаются на носителях или системах, изолированных от сети и недоступных для прямого удаленного доступа.И здесь идея air gap проста: нельзя повредить или украсть то, к чему невозможно подключиться. Несмотря на то, что технологию придумали еще наши деды, она остается актуальной – особенно в условиях роста числа атак. В этой статье разберем, зачем нужен airgap, какие варианты его эксплуатации существуют и каких случаях он действительно оправдан. Читать далее

Привет, меня зовут Саша, и я продолжаю рассказывать о JavaScript тем, кто только взялся за освоение этого языка. В прошлой статье мы разобрали функции-конструкторы и оператор new, научившись создавать шаблоны для множества однотипных объектов.Сегодня мы сделаем следующий шаг к современному JavaScript. Я покажу вам классы — более чистый и понятный способ делать ровно то же самое. Хоть классы и называют «синтаксическим сахаром», но это не отменяет популярность и удобство их использования. Поехали! Читать далее

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Как продвигать оборудование, которое в поиске ищут буквально единицы? С такой задачей я столкнулся в проекте с производителем техники для неразрушающего контроля. Узкая ниша, сложная профессиональная терминология, редкие запросы и десятки приоритетных позиций, которые нужно было продвигать одновременно. Сработал не «волшебный инструмент», а системный подход: глубокое погружение в продукт, вручную собранный фид и точечные настройки рекламных кампаний под конкретные группы запросов. Именно это позволило сделать контекстную рекламу управляемой и результативной даже в такой сложной нише. В этом кейсе я рассказываю, как мы выстроили рекламную стратегию для такой сложной ниши и вышли на стабильный результат — до 72 заявок в месяц. Читать далее

Здравствуйте, уважаемые читатели!Сегодня мы еще раз вспомним об интереснейшей операционной системе QNX. На сей раз мы используем QNX в качестве игрового стенда для запуска игр от SNES посредством эмуляции. И DOOM, конечно же, будет — DOOM.А вы знали, что он портирован на SNES? С музыкой, все дела… Приглашаю всех, кому интересна экзотическая операционная система в нецелевом использовании для ретрогейминга, для ознакомления под кат. Папуль, можно поиграть? (c)

Вы написали безупречное техническое задание. Провели двадцать интервью. Заполнили сто страниц в Confluence. Проект запущен, а через месяц ключевой стейкхолдер говорит: «Нет, это не то, что мы хотели». Знакомо?Классический бизнес-анализ даёт нам инструменты для работы с озвученными потребностями. Но настоящая магия (и главные риски проекта) скрыта в зоне неозвученных мотивов, страхов и психологических игр. Сегодня поговорим о том, как применять методы, условно называемые «психоанализом стейкхолдеров», не будучи психологом. Читать далее

Привет! Я Даня Платонов - руководитель группы UX-исследований в «БКС Мир инвестиций». Это первая статья нашей команды, мы начинаем делиться интересным и познавательным из нашей работы. И начать я хочу с самых начал. А именно — с вопроса «кто я?», который каждому продуктовому исследователю не лишне себе иногда задавать.Одна из психологических сложностей работы исследователя в том, что каждый раз, выходя на общение с респондентом в рамках качественных методов, мы строим коммуникацию с нуля. Вы можете установить правильный контакт с продуктовой командой, с бизнесом, с любыми коллегами. И этот правильный контакт будет работать на вас годами. Но с респондентами так не получится — они всегда новые и с каждым из них нужно устанавливать контакт с нуля. У вас получится это сделать, только если вы четко понимаете, кто вы и что делаете.Почему это вообще важно? В статье подробнее расскажем про метасообщения и то, как исследователю показывать и презентовать себя. Читать далее

Стандарты автоматизации корпоративных информационных систем развиваются эволюционно: от автоматизации небольшой предметной области, обеспечиваемую незначительным программным функционалом, до покрытия хозяйственных операций предприятий и даже холдингов, требующего масштабных программно-технических разработок. Это наглядно демонстрирует стандарт ERP, включавший в себя изначально класс систем MRP2, далее трансформировавшийся в ERP2 и ERP3, объединив множество прочих классов систем (SRM, CRM, PLM, SCM, FI и др.). Таким образом полнота охватов бизнес-процессов демонстрирует степень развития как предприятия, так и программного решения. Не стал исключением и класс автоматизации CRM: технологическое развитие и инновации в области управления взаимоотношениями с клиентами, их опытом и знаниями, позволил расширить данных стандарт и предложить новый – Customer Experience или CX.В данной работе мы выполним обзор стандарта автоматизации CX, не так давно появившегося на рынке корпоративных программных систем. Рассказ будет построен следующим образом: Читать далее

Всем привет! На связи практика Business Intelligence GlowByte. Открываем год полезной информацией. В 2022 году мы опубликовали на Habr статью про выбор BI-платформы, публикация набрала более 24 000 просмотров. Тогда наш подход был простым: составили большую таблицу сравнения по множеству критериев, поставили баллы — и вуаля, выбирайте лидера.Четыре года спустя понимаем: такой подход работал для своего времени, но сегодня устарел. В условиях большой неопределенности компании действительно искали универсальные решения «на все случаи жизни». Логика была понятной: выбираем один инструмент, который закроет максимум потребностей на годы вперед.Но рынок BI созрел. Заказчики стали подходить к выбору осознаннее, исходя не из абстрактного функционала, а из конкретных бизнес-сценариев. И оказалось, что попытка найти «универсальную пилюлю» часто приводит к разочарованию.Расскажу, как мы в GlowByte пересмотрели методику выбора BI и почему сценарный подход работает эффективнее. Читать далее

Первичный скрининг сотен резюме — знакомая многим компаниям «боль»: он отнимает до 80% времени рекрутёров. Наш эксперимент по внедрению LLM в процесс найма показал, что даже простая модель может стать мощным союзником, если возьмёт на себя самую монотонную часть работы. Меня зовут Андрей, я руковожу департаментом внутренних систем в ЮMoney. Одна из задач моей команды — автоматизация бизнес-процессов. В этом материале я расскажу, как с помощью простой открытой LLM-модели автоматизировать первичный скрининг резюме. Если в вашей компании практикуется массовый найм, и HR-специалисты до сих пор вручную просматривают горы резюме, этот материал — для вас. Читать далее

Каждый новый Telegram-бот — снова код, конфиги, деплой. Хочется self-hosted решение, где логика в конфигах, а не в коде, и можно развернуть хоть десяток ботов на одном сервере.Coreness — open-source платформа на Python с YAML-сценариями, RAG через PostgreSQL и плагинной архитектурой. Внутри статьи — разбор event-driven архитектуры без воды, пошаговый пример (от git clone до работающего бота с оплатами) и взгляд на то, как расширять платформу через плагины под свои задачи. Читать далее

Привет! Меня зовут Виктор Пантелеев, я менеджер технических проектов в Яндексе. Компьютер — основной инструмент большинства наших сотрудников. А для того, чтобы этот инструмент работал как надо, его следует настроить — быстро для конечного пользователя, в соответствии с его рабочими нуждами и требованиями безопасности.Раньше этот процесс был исключительно локальным: настройка, или, как её ещё называют, наливка, осуществлялась только в офисах по локальной сети. Но сегодня мы можем настраивать ноутбуки и удалённо. О том, как и почему мы к этому пришли, а также об эволюции процесса я расскажу в этой статье. Читать далее

У нас есть цех, где жидкая сталь превращается в слиток. Это происходит в УНРС — установке непрерывной разливки стали. На УНРС жидкая сталь проходит через кристаллизатор, где формируется «корочка» (оболочка) будущего непрерывнолитого слитка, и поддерживающую систему, состоящую из роликовых сегментов, где происходит окончательное затвердевание слитка за счёт охлаждения в зоне вторичного охлаждения (ЗВО) водо-воздушной смесью.Сегменты имеют регламентированный ресурс, после достижения которого отправляются в ремонт. Плюс на сегментах могут забиваться отдельные форсунки, а это приводит к дефектам формируемых слябов.Сегменты постоянно осматривают рабочие. В предыдущей серии оказалось, что бумажный журнал — не самый эффективный способ отслеживания. Мы его заменили на ИТ-систему, что уже повысило безопасность и вызвало глубокое моральное удовлетворение рабочих. Получилась критичная ИТ-система, которая не делает ничего космического или нагруженного, но предельно важна всем в цеху. Вот про развитие этой системы я сейчас и расскажу. Читать далее

Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev. Если хотите разобраться в теме глубже, чем позволяет это интервью в блоге ЛАНИТ, подписывайтесь. Читать далее

Надоело, когда после сотни зеленых unit-тестов приложение падает на тестовом стенде? Когда рефакторинг превращается в кошмар из-за необходимости переписывать полсотни тестовых классов? Мне тоже надоело и я нашел решение. В статье покажу, как за два-три рабочих дня внедрить Testcontainers и начать писать тесты, которые действительно работают. В докладе вы найдете production-ready решение с PostgreSQL, Kafka и WireMock, которое выявит реальные проблемы еще до деплоя, честное тестирование реального поведения приложения. Читать далее

Привет, Хабр!Знаете, что общего между документацией Rust и советами бабушки? И то, и другое звучит разумно, пока не начнёшь применять буквально ко всему. «Используй дженерики для переиспользования кода», «оборачивай общие данные в Arc<Mutex>», «создавай типизированные ошибки» — всё это написано в книгах, статьях и туториалах. И всё это может превратить ваш проект в нечто, от чего хочется плакать. Читать далее

Всем привет!Однажды администратор одного из внутренних сайтов предприятия попросил прописать TXT запись для получения Let's Encrypt сертификата, поскольку сайт не доступен снаружи и, нет возможности настроить проверку HTTP-01. Через три месяца попросил прописать еще раз, для продления, потом появился второй такой сайт, и, стало очевидно, что процесс пора автоматизировать. Уже перед публикацией нашлась отличная статья с полезными комментариями, автору понадобилась та же проверка DNS-01 и стандарт RFC 2136 для автоматизации выпуска wildcard сертификатаТак, что, предлагаю краткую “шпаргалку с заменой по Ctrl+H”, для тех, кто использует сервер DNS сервер bind и хочет делегировать выпуск/проверку Let`s Encrypt сертификатов для внутренних сайтов сторонним подразделениям. Читать далее

쿠팡이 논란이 되고 있는 ‘셀프 조사 결과 발표’와 관련한 공지글을 삭제한다.20일 쿠팡은 자사 홈페이지 최상단에 노출되고 있는 ‘셀프 조사 발표’ 공지에 대한 조치에 나설 계획이라고 밝혔다.쿠팡 관계자는 “개인정보보호위원회 권고에 따른 고객 안내문을 조치할 예정으로, 조치 시한(23일) 안에 적용할 것”이라고 말했다.개보위는 지난 14일 쿠팡이 개인정보 유출 사고와 관련한 셀프 공지 내용이 개보위 유출 조사를 방해하는 행위에 해당한다며 중단할 것을 공개 촉구한 바 있다.개보위는 쿠팡이 조사가 진행 중임에도 유출자로 지목된 전직 직원과 자체 접촉을 통해 얻은 일방적 진술을 마치 공식 조사에서 확인된 것처럼 앱과 웹에 공지하고 있다고 지적했다.개보위는 “국민들이 상황을 오인하도록 할 뿐 아니라 정확한 유출 내용 및 피해 범위 등을 파악하기 어렵게 하는 등 개인정보위의 유출 조사를 방해하는 행위에 해당할 수 있다고 판단했다”고 밝혔다.이어 “기존 두 차례 개선촉구 의결의 취지

올해 실시된 ‘일본판 수능’인 대학입학공통테스트 문제를 주요 인공지능(AI)의 최신 모델들에게 풀게 했더니 오픈AI의 챗GPT가 정답률 97%로 경쟁사 모델들을 제친 것으로 나타났다. 챗GPT는 2024년 실험에선 정답률 66%에 그쳤지만 ‘삼수’ 만에 정답률을 31%포인트 끌어올렸다. 니혼게이자이(닛케이)신문은 일본 AI스타트업 라이프프롬프트와 함께 오픈AI의 ‘GPT 5.2 싱킹’, 구글의 ‘제미나이 3.0 프로’, 앤트로픽의 ‘클로드 오퍼스 4.5’에게 올해 대학입학공동테스트를 풀게한 결과를 20일 보도했다. 이에 따르면 챗GPT의 정답률은 97%로 제미나이와 클로드(각각 91%)를 앞섰다. 일본 대학의 입시 자료로 활용되는 대학입학공동테스트는 지난 17일, 18일 실시됐으며 약 50만 명이 응시했다. 일본 입시학원은 주요 15과목의 수험생 평균 정답률을 약 60%로 추정했다. 하지만 AI들은 특정 과목을 수 분 만에 끝내는 등 풀이 속도를 자랑하며 15과목 평균 정답률

오픈AI가 사업을 다각화하며 본격적인 수익화에 시동을 걸고 있다. 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗GPT’의 유료화 외에도 광고 사업을 확대하며 올해 오픈AI의 매출이 200억 달러(약 29조5000억 원)를 넘어설 것으로 전망된다. 오픈AI는 하드웨어 기기도 출시할 예정이다. 19일(현지 시각) 사라 프리어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)는 자사 블로그 게시글에 회사의 연간 매출이 2024년 60억 달러(약 8조 8500억 원)에서 2025년 200억 달러로 성장할 것이라는 전망을 담은 글을 게시했다. 프리어 CFO는 “주간활성사용자수(WAU)와 일일활성사용자수(DAU) 수치가 사상 최고치를 경신하고 있다”며 “플랫폼 활용의 증가는 매출 증대로 이어지고, 매출은 차세대 컴퓨팅 및 혁신에 투자되는 선순환 구조가 계속된다”고 언급했다.오픈AI는 수익화를 위해 최근에는 하드웨어 기기 개발에도 뛰어들었다. 같은 날 크리스 러헤인 오픈AI 최고대외관계책임자(CGAO)는 스위스 다보스에서 열린

В Беларуси стартуют предзаказы планшета Huawei MatePad 11,5 S 2026 с интересными характеристиками. Устройство выделяется тонким корпусом, батареей емкостью 8800 мАч и матовым экраном PaperMatte, который сочетает антибликовую поверхность с высокой четкостью изображения. 

Допустим, вы написали код для решения задачи, которая хорошо распараллеливается. Каждый поток занимается своим участком работы и не зависит от других, поэтому потоки почти не должны координироваться друг с другом, за исключением самого последнего этапа, когда требуется объединить результаты. Естественно, в данном случае логично предположить, что чем больше ядер задействуется для такого кода, тем быстрее он выполнится. Вы ставите бенчмарки и сначала прогоняете этот код на ноутбуке. Действительно, оказывается, что он практически идеально масштабируется на всех четырёх доступных ядрах. Затем вы прогоняете его на большой и пафосной многопроцессорной машине, рассчитывая, что производительность будет ещё выше — но убеждаетесь, что на практике этот код работает даже медленнее, чем на ноутбуке, сколько бы ядер под него не выделить. Да, именно с таким случаем мне однажды довелось столкнуться. Читать далее

Я люблю простые костыли.Когда требуется сериализовать некоторые поля в какой-то текстовый формат,бывает удобно использовать промежуточное представление данных вида:// Name/Value itempublic class NVItem { public string? Name; public object? Value; public IEnumerable? SubItems; public NVItem(string? name, object? value) { Name = name; if (value==null) return; SubItems = value as IEnumerable; if (SubItems != null) return; // Упс! Value = value as string; if (Value != null) return; var num = value as IEnumerable; if (num==null) { Value = value; } else { SubItems = num.Cast<object>().Select(t => new NVItem(null, t)); } }} Читать далее

Ваш LLM-агент забывает цель через 10 шагов? Контекст «гниёт» на длинных документах? Модель галлюцинирует? Разбираем 10 реальных проблем LLM-приложений и паттерн RLM, который их обходит — без замены модели. С примерами кода и FAQ для новичков. Читать далее

분당서울대병원은 장형우 심장혈관흉부외과 교수가 자신의 비만 극복 여정을 담은 책 ‘비만록, 나는 마운자로를 맞는 의사다’를 출간했다고 20일 밝혔다.이 책은 심장혈관흉부외과 전문의이자 고도 비만 환자였던 저자가 118㎏에서 80㎏대로 체중을 감량하기까지의 생생한 경험과 의학적 통찰을 담고 있어 주목받고 있다.“공부보다 살 빼는 게 더 힘들었다”고 고백한 장형우 교수는 수십 번의 다이어트에서 번번이 실패했다. 그러나 이러한 실패 속에서 비만의 문제가 의지가 아닌 생리적 메커니즘에 있음을 깨달았다. 비만은 단순히 과식 때문이 아니라, 체중 감량을 적극적으로 방해하는 생리적 시스템이 작동하는 대사질환이었던 것이다.책은 저자가 직접 경험한 비만대사수술(위소매절제술)과 GLP-1 유사체 약물 치료(삭센다, 위고비, 마운자로)의 과정을 상세히 기록하고 있다. 지금껏 아무도 기록하지 않은 ‘비만대사수술, 삭센다, 위고비, 마운자로 체험기를 의사의 시선으로 남긴 것이 특징이다. 의사이자 환자

“옷을 다섯 겹이나 껴입었는데도 발가벗은 느낌이에요. 온몸이 얼어붙은 것 같아요.”‘대한’인 20일 오전 7시 30분쯤 경기 수원시 팔달구 수도권 1호선 수원역 앞 버스정류장에서 버스를 기다리던 김 모 씨(30)는 오들오들 떨며 이같이 말했다.영하 10도를 밑도는 최강 한파에 김 씨를 포함한 시민 10여 명은 모두 무릎 아래까지 내려오는 패딩 점퍼와 목도리, 귀도리 등 각종 방한용품으로 중무장한 상태였다.그러나 매서운 기세를 떨치는 동장군 앞에선 속수무책인 듯 했다. 일부 시민은 연신 발을 동동 구르거나 손을 입에 대고 호호 김을 불기도 했으나 추위를 피하기엔 역부족이었다. 김 씨는 “매번 느끼지만, 올겨울 가장 추운 날이 아닐까 싶다”며 “아무리 움직여도 추위를 떨쳐내기 쉽지 않은 수준”이라고 말했다.비슷한 시각 영통구 법조타운 앞 버스정류장에서도 비슷한 풍경이 연출됐다. 패딩으로 중무장한 시민 여럿은 눈만 내놓고 제자리에서 뜀박질을 하며 버스를 기다리고 있는 모습이었다

쿠팡이 개인정보 유출 사태에 대한 보상안으로 내놓은 ‘1인당 5만 원 구매이용권’ 지급을 본격화하면서 모객 증가 효과를 누린 것으로 나타났다. 결제추정액에서는 구매이용권 지급 여파는 아직 제한적이지만 쿠팡 사태 이전 수준으로 회복하면서 향후 반등도 주목된다. 20일 아이지에이웍스 모바일인덱스 일간 활성 이용자 수(DAU) 분석에 따르면 쿠팡이 유출 통지를 받은 3370만 명 고객을 대상으로 구매이용권에 대한 순차적 지급을 시작한 15일 DAU는 1599만 1625명을 기록했다.특히 16일엔 1638만 5758명으로, 지난해 12월 7일(1610만 3500명) 이후 40일 만에 1600만 명대를 회복했다. 쿠팡 사태 최초 공지일(지난해 11월 29일 1625만 1968명)보다 높은 수치다.이용자 수 흐름을 짚어 보면 지난해 12월 1일 1798만 8845명으로 정점을 찍은 후 하락세를 보이면서 쿠팡 연석청문회 마지막날인 12월 31일 1458만 9004명까지 떨어졌다.그러

Кажется, в мире нейрогенераторов сейчас настоящая гонка вооружений. Каждый месяц выходит новая модель, каждая громче предыдущей кричит о “прорыве”, “фотореализме” и “понимании контекста”. OpenAI, Google, Black Forest Labs, Midjourney – все хотят быть первыми. Но кто из них действительно умеет работать со сложными, многосоставными сценами?Мы решили не гадать, а провести честный эксперимент. Взяли один мегапромпт – с девушкой, двумя необычными спутниками, инопланетной атмосферой и кучей деталей – и прогнали его через пять топовых нейросетей 2026 года. Что получилось? Кто-то блистательно справился, кто-то сделал вид, а кто-то просто нарисовал милую открытку, проигнорировав половину условий.Это не просто обзор – это битва алгоритмов, где победит тот, кто не просто рисует красиво, а думает, как художник. Итак, запускаем генерацию – и смотрим, чья нейросеть действительно готова к полёту на другую планету в компании Крокодила и Зебры.Включаем воображение и начинаем тест! Читать далее

Существует ли такая задача или класс задач, в которых машина вынуждена демонстрировать разумное поведение, а не просто оптимизировать заранее заданную цель? Читать далее

Начнем данную статью с казалось бы простого вопроса: «Кто такие клиенты и зачем их считать?». Ответ на данный вопрос не такой простой и вообще философский! Каждая компания и человек в отдельности ответят на него по-своему.В телеком компании вам скажут: «Клиент = абонент. Мы считаем их прирост, а также дни, в течение которых они платят нам абонентскую плату.». В небольшой парикмахерской вам, возможно ответят так: «Ну вот кто пришел стричься, тот и клиент. Считаем количество тех, кто постригся за отрезок времени.». Подсчет клиентов может даже пригодиться для оценки компании третьими лицами, здесь также используются свои методологии. И так далее... Думаю, мораль ясна, каждый определяет для себя сам, кто является клиентом и как их считать. Но может быть существует более универсальный способ подсчета клиентов? В следующих разделах я постараюсь предоставить такой способ, пусть меня рассудят в комментариях. Читать далее

Почему запуск нового устройства часто превращается в сериал: ревизия №1, №2, а иногда и №4? Ответ, который редко звучит вслух, неудобен: во всём «виноват» тополог. Точнее — системное недопонимание важности этой роли. Читать далее

В 2012 году AlexNet потряс мир — тысячи строк кода, две видеокарты, недели обучения. Сегодня вы превзойдёте его одной строкой, а модель загрузится за секунды.В статье — 20 полностью рабочих примеров глубокого обучения, каждый ровно в три строки Python. Анализ тональности, резюмирование текста, вопросно-ответные системы, генерация текста, перевод, NER. Детекция объектов, сегментация, оценка глубины, поиск изображений по описанию. Мультимодальные модели, которые отвечают на вопросы о картинках. Это не упрощение и не обман. За тремя строками скрываются модели с миллиардами параметров: BERT прочитал всю Википедию, GPT-2 обработал 40 ГБ текста, CLIP просмотрел 400 миллионов пар «картинка-описание». Всё это знание теперь доступно через один вызов функции.Никакой дополнительной подготовки данных, никаких конфигурационных файлов, GPU не требуется. Скопируйте код — и получите результат, на который ещё пять лет назад ушли бы недели. Те же модели прямо сейчас работают в production у Netflix, Google и тысяч стартапов. К концу статьи вы освоите 20 техник, покрывающих большинство задач NLP и компьютерного зрения — и каждая уместится в твит. Читать далее

Для многих людей искусственный интеллект стал важной частью жизни: с ним советуются по поводу здоровья, психологических проблем, составляют планы питания и тренировок, дружат, пишут с ним исследовательские работы и т.д. Но мало кто задумывается о качестве информации, которую выдает ИИ, предпочитая слепо верить первому же ответу. В статье история моего личного провала. Читать далее

В прошлой статье я описывал свой путь в качестве основателя стартап в Кремниевой Долине и вывел 12 уроков. Одни из наиболее «срезонировавших» тезисов того материала стал раздел про «управленческий долг». Я упомянул его вскользь, но на самом деле именно он стал тем фактором, который не позволил вырастить компанию до уровня в десятки миллионов долларов – хотя такой шанс в какой-то момент реально был.Термин управленческий долг (management debt) я впервые увидел в книге Бена Хоровица – The Hard Thing About Hard Things. Бен – легендарный CEO (выводил компанию на биржу и продавал на $1млрд+) и сооснователь фонда Andreessen Horowitz, он умеет называть вещи своими словами.Все похоже на техдолг – ты принимаешь удобное, «мягкое» решение сегодня, а завтра за него приходится расплачиваться с дикими процентами. И как и в случае с техдолгом, management debt может приводить к серьезным последствиям.Ниже – 5 уроков о том, как я брал эти «кредиты», и как потом приходилось расплачиваться. Читать далее

Как подружить MCP-сервер, клиент и LLM в вашем приложении - практическое руководство.Всем привет! Меня зовут Владимир, последние несколько лет я занимаюсь разработкой приложений с использованием моделей  компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).Буду делиться своими наработками в этих областях. Начнем с серии материалов про МСР Читать далее