Обзор персональных инструментов управления знаниями. Лидером признан хорошо известный Obsidian.
https://www.xda-developers.com/best-personal-knowledge-management-tools-maximum-privacy/

ОДК внедрила систему управления знаниями на базе отечественного решения VK Tech
https://energyland.info/analitic-show-267272

Новостные ленты в один день сообщают о двух событиях на одну и ту же тему.
Первое сообщение: «Суд запретил ВТБ использовать биллинг-систему, купленную у компании «Инлайн Про», посчитав ее контрафактной». Этот контрафакт был воспроизведен компанией «Инлайн» ранее ушедшими из компании «Барсум» сотрудниками, где они разрабатывали оригинальный продукт.

Второе сообщение: «Олег Тиньков (признан иностранным агентом в РФ) вместе с бывшими сотрудниками создал в Мексике финтех-компанию Plata».

Что общего в этих двух сообщениях. Сотрудники уходят из одной компании в другую, или открывают собственный бизнес, унося с собой идеи, бизнес-схемы и даже исходный код, а потом быстро копируют решения уже на новом месте.

Все это результат отсутствия у компаниий-разработчиков практики юридической защиты свои разработок, в частности, информационных систем, на уровне изобретений или полезных моделей.

Единственной компанией, где заботятся о том, чтобы «Все, что создано народом, должно быть надежно защищено» (В.Ленин) является Яндекс. Абсолютный лидер в области защиты информационных технологий уже запатентовал более 2000 изобретений на свои разработки и каждый год подает не менее 100 новых заявок. Следует отметить, что Яндекс патентует не только внедренные системы, но и все разрабатываемые инновационные решения сотрудников, даже если они относятся к загоризонтным целям и, возможно, никогда не будут реализованы.

Интересный тренд в области информационных технологий. Из лексикона специалистов исчез термин "матобеспечение" (математическое обеспечение или математика). Какое-то время назад говорили: «А где взять математику?», «Кто разработает матобеспечение?»
Сейчас это уже будет резать слух.
С чем это связано? Использование объектно-ориентированных языков программирования, доступность открытого исходного кода, массовый приток в профессию молодых людей, не имеющих физмат образования, или вообще не имеющих никакого образования на уровне высшей школы. Как это все повлияло на отношение к математике, как основе программирования? В свою очередь, выпускники МИФИ, МФТИ, Мехмата МГУ сменили профиль, подались в менеджеры финансовых институтов и крупных корпораций. Если голова работает, почему бы не заработать.
Был такой случай. Взяли сотрудника на вакансию JavaScript программист. Прошел все собеседования. За два месяца он не смог решить ни одной задачи. Пришлось уволить, а на выходном собеседовании он говорит, что в метро перед собеседованием почитал брошюру, и это позволило пройти ему собеседование. Барьер вхождения в профессию чрезвычайно низкий, а дефицит кадров приводит к тому, что берут всех, лишь бы человек был хороший. С одной стороны, математики 5-6 лет лунными ночами решают сложные учебные задачи, выполняют курсовые и дипломные работы, с другой стороны, полчаса в метро с популярной книжкой, и равенство установлено.
Кстати, «Министерство науки и высшего образования РФ ликвидировало две ключевые для российского ИТ-рынка специальности - "Прикладная математика" и "Прикладная математика и информатика" (Приказ №89 от 3 марта 2022 года). Министерство тоже в тренде.

От любви до ненависти один шаг
https://www.rbc.ru/technology_and_media/11/04/2025/67f7dc399a79477fdd97bf30?from=from_main_1

О российском вкладе в создание ChatGPT.
OpenAI не разглашает число работающих в компании сотрудников (full-time). По оценкам журналистов их более 20 тыс.. А вот, что пишет OpenAI по этому вопросу: "Лунными ночами, на протяжении трёх десятилетий, десятки тысяч исследователей, инженеров, лингвистов и мечтателей — от Силиконовой долины до Новосибирска — шаг за шагом приближали рождение ChatGPT". Обратите внимание не до Пекина или Дели, а до Новосибирска. В частности, отмечается выдающийся вклад российского ученого Андрея Нечесова — руководителя исследовательского отдела в центре искусственного интеллекта при Новосибирском государственном университете (НГУ). Благодаря его научным работам, удалось связать классическую математику с реальными инженерными задачами в ИИ. Решение этой задачи способствовало появлению технологий, стоящих за большими языковыми моделями и системами.

«А все-таки жаль, что кончилось лето, кончилось лето.
Время летит…»

Когда-то, 40 лет тому назад, молодой специалист Андрей Бадалов предложил и начал использовать в аналитической работе компьютерные генераторы идей, в частности, продукт IdeaFisher.

Прошли годы. Вот, что в отношении методологии IdeaFisher пишет ChatGPT:

"Системы вроде IdeaFisher (1980-е) были первыми прототипами ChatGPT:
они оперировали:
1. базой вопросов (“What if...”, “How might we...”, “What’s the opposite of...”),
2. базой ассоциаций (слова, идеи, свойства),
3. и алгоритмом ветвления (варианты ответов → новые вопросы).
Современные модели делают то же самое, но на уровне семантических пространств — не вручную, а статистически.
То есть IdeaFisher = “GPT-0”.
В память об Андрее Юрьевиче команда проекта постарается реализовать эту методологию на новом витке развития. В очередной раз переформатировать существующий канал нам кажется нецелесообразно. Это все равно, как пришивать новые рукава к старому пиджаку. Если Вас заинтересуют дискуссии о проблемах новых технологий, добро пожаловать на канал "Early Innovators" @EarlyInnovators.

Всего Вам доброго!!!

Топ-10 Стратегических технологий от Gartner

С этим надо разбираться. Это вообще готовые технологии или перечисленные проблемы, с которыми столкнулись разработчики в области ИИ. Постараемся все расставить по своим местам.

https://pro.rbc.ru/demo/6914702e9a7947354203fd5b?from=from_main_6&utm_source=rbc.ru&utm_medium=inhouse_media&utm_campaign=lines_6&utm_content=6914702e9a7947354203fd5b&utm_term=10.4Z_auth_base


Rbc сообщает о новой инновации ЦБ в борьбе с мошенническими банковскими операциями. Почему это не остановит тренд, читайте на канале Early Innovators @EarlyInnovators.