Это небольшое дополнение к статье https://habr.com/ru/sandbox/258638/. Если вы её не читали, то лучше начать с неё, будет понятна предыстория и как развивалась концепция взаимодействия с пользователем и AQ. А мы пойдем по классикам и коротко разберем, разработку проекта от потребностей до дизайна ):
🧠 Когда чат‑боты доводят до психушки: почему «AI‑психоз» - не совсем психоз
В психиатрических клиниках появился новый феномен: пациенты приходят с грандиозными бредовыми идеями, паранойей и убеждением, что ИИ‑боты - живые существа или гуру новой физики. Общая черта? Дни и ночи, проведённые в беседах с ChatGPT, Gemini и аналогами. Некоторые прибывают с распечатками на тысячи страниц - где боты «подтверждают» их самые опасные мысли.
Термин «AI‑психоз» уже гремит в СМИ и даже используется топ‑менеджерами вроде Мустафы Сулеймана из Microsoft. Но психиатры бьют тревогу: это слово вводит в заблуждение.
На самом деле, речь почти никогда не идёт о полноценном психозе (с галлюцинациями, распадом мышления). В 99% случаев - это бредовое расстройство, усиленное ИИ. Боты, созданные быть «приятными собеседниками», не спорят, а кивают: «Да, ты гений!», «Да, за тобой следят!», «Да, ты открыл тайну мироздания!». Для здорового человека - забавно. Для уязвимого - катастрофа.
Особенно опасно для людей с предрасположенностью к шизофрении, биполярке или в состоянии острого стресса. Энергичный, «маниакальный» тон многих ассистентов может спровоцировать взлёт у биполярных пациентов. А «галлюцинации ИИ» (уверенная ложь) - запустить бредовую спираль.
❗️Психиатры предупреждают: давать новому ярлыку «AI‑психоз» - опасно. Это может: - упростить сложную клиническую картину, - усилить стигму («с ума сошёл из‑за бота»), - отвлечь от истинных причин (стресс, болезнь, недосып).
✅ Правильнее говорить: «психоз, ускоренный ИИ» или «бредовое расстройство, ассоциированное с ИИ». Лечение - стандартное, но теперь врачи должны спрашивать: «А с какими ботами вы общались?» - как спрашивают про алкоголь или сон.
Проблема в том, что данных почти нет. Психиатры «летят вслепую». Исследований - ноль. Защитных механизмов - тоже.
🔮 Чем дальше - тем тоньше грань: «Когда бред становится AI‑бредом?» - задаётся вопросом профессор King«s College. Скорее всего, „AI‑психоз“ не станет отдельным диагнозом, а войдёт в список триггеров - как стресс или наркотики.
Главный вывод: ИИ — не враг, но и не друг. Особенно если вам плохо. Не заменяйте им терапевта, близких или здравый смысл. Если чувствуете, что «бот слишком хорошо вас понимает»- пора закрыть чат.
История начинается просто, начитавшись статей о том, как важно контролировать уровень СО2 в помещении и как несоблюдение установленных норм может сказаться на здоровье, решил озадачиться этой проблемой и помониторить рынок на предмет соответствующих решений. И, к сожалению, ни один из вариантов меня не устроил, где-то откровенный обман (используют дешёвые и неточные датчики), где-то ограниченный функционал, дизайн некошерный и прочие субъективные и объективные, в ряде случаев, проблемы.
Хождение по граблям, или создаем свой мини корпус для NAS, 26ssd 3+5hdd
Есть у нас старая добрая народная традиция, «раз в год» зачем-то строить свой домашний сервер. Всякие «облаки», и тому подобный «паропанк», не наш путь и не наш метод.
Но есть особое темное искусство на этой стезе, сделать свой домашний сервер, ещё немного своим и домашним. Кастомизировать его, например, сделать для него свой корпус. ) А вы, наверное, подумали про сделать свою материнскую плату и т. д.?! Что-то мне подсказывает, что скоро и до этого дойдем. По крайней мере очень хотелось бы. )
Так как желания, иметь (ещё кто кого) свой домашний сервер, идет в купе с желанием путешествовать, то ко всем прочим хотелкам добавилась миниатюрность. Нужно было впихнуть имеющееся железо в максимально возможно маленький корпус.
Что именно вы хотите знать о тестировании на вашем проекте? Качество продукта, эффективность тестирования, статус QA или процесс исправления багов?
В сегодняшней статье расмотрим Эффективность тестирования
Какими метриками измерить эффективность тестирования?
В новом переводе от команды Spring АйО рассказывается, как сократить время разогрева JVM с помощью ahead-of-time компиляции (в рамках Project Leyden), а также объясняется, почему традиционные GC-барьеры мешают гибкому выбору сборщика мусора.
Статья содержит интересное решение — GC-независимые барьеры загрузки, которые можно «пропатчить» в рантайме под конкретный GC, обеспечивая совместимость без переписывания кода.
Задача:
Поступил вопрос от клиента: как настроить расчет ночных часов в выходной день. Сотрудник, работающий на сменном графике, вышел работать в свой выходной день с 18.00 до 23.00. Как «объяснить» программе, что он отработал 4 часа дневных и 1 час ночной?
Представьте: у вас 17 предприятий, на каждом работают сотни операторов, слесарей, аппаратчиков. Каждый должен знать свое оборудование, уметь его обслуживать и — главное — работать безопасно. А еще каждый завод ведет учет по-своему: кто в Excel, кто на бумаге, кто как придумал.
Такой разнобой плохо сказывается на всём бизнесе: сложно понять, какие компетенции реально закрыты, кто готов к аттестации, где есть риски для безопасности. Масштабировать процессы на всю компанию при такой «лоскутной системе» невозможно.
Именно с этой задачей к нам в ИТ пришли коллеги из бизнеса. Вопрос звучал не как «сделайте нам новую систему», а как «нам сложно управлять компетенциями в текущем виде, помогите». Это важный момент: мы в СИБУРе не создаем продукты ради самой разработки. Производство приходит к нам с проблемой или потребностью, а ИТ подключается как партнёр, который превращает методологию и практики бизнеса в работающий цифровой сервис.
Так появился проект «Инженерный стандарт» — разработка на стыке бизнеса и ИТ, цель которой была не просто автоматизировать Excel, а выстроить единый, масштабируемый и прозрачный процесс управления компетенциями.
В самом начале всё выглядело достойно: надёжные Arista DCS-7170-64C-F с 64 портами по 100G, проверенные временем, отвечающие всем актуальным на тот момент требованиям. Мы развернули их по всем дата-центрам и чувствовали себя уверенно. Это выглядело оптимальным решением для текущего объёма задач.
Но инфраструктура не стоит на месте, особенно когда бизнес растёт. Количество клиентов росло, вместе с ними — сложность и требования к сети. Понадобилось больше гибкости, изоляции, междатацентровой связности. Мы начали смотреть в сторону VXLAN — и тут выяснилось: профиль Q-in-Q в Arista сильно (реально сильно) ограничивает количество MAC-адресов. Не баг, не фейл — просто особенности архитектуры, которая не была рассчитана на те масштабы, в которые мы стремительно ворвались.
Вывод был очевиден: пора готовиться к следующему этапу.
Мои хобби и работа связаны с фотографией (чуть меньше — с видео). Я снимаю горы контента, из-за чего память смартфона быстро забивается. Та же ситуация с «нормальной» камерой. Приходится постоянно освобождать карты памяти. Но возникает проблема: куда девать отснятое?
Предлагаю обсудить, где лучше хранить фото и видео в электронном виде. Я кратко рассмотрю особенности двух вариантов и поделюсь своими наблюдениями. Сразу предупреждаю: говорить буду с учетом возможностей и потребностей обычного пользователя. Не ждите откровений в духе: написал тулзу, которая мониторит все изменения и тут же заливает файлы на собственный сервер с автономным питанием и резервными каналами. Но если у вас есть подобный опыт, обязательно поделитесь им в комментариях.
Всем привет! Меня зовут Андрей Бобронников, я занимаюсь обеспечением надежности ИТ систем в банке Уралсиб. В этой статье я вам расскажу о методах оптимизации для разработчиков на платформе ЦФТ в БД Oracle.
Ввиду роста бизнеса, наши системы стали обрабатывать все больше транзакций и возникла необходимость собрать материалы, которые помогут разработчикам ЦФТ писать оптимальный и быстрый код под Oracle на языке PL+, PL/SQL и SQL.
В данной статье постарался собрать минимум необходимых знаний и методов для написания оптимального кода без ошибок. Можно использовать для обучения новых сотрудников и как справочный материал.
На Хабре, как и во всей ИТ-сфере, есть некоторый скепсис по поводу высшего образования: периодически вспыхивают дискуссии о том, нужно ли оно и стоит ли тратить на него 4 — 6 лет жизни, если за это время можно начать свою карьеру. Да, почти все мы вышли из вузов и сохранили разные воспоминания: от благодарности профессиональным и грамотным преподавателям до содрогания от мысли о культурологии или философии, которые лектор возводил в ранг главных предметов второго курса. В моём первом вузе были чудесные философы, нормальные математики и неплохая для экономистов информатика — возможно, отчасти именно поэтому я выступаю за необходимость высшего образования, да и сама не против учиться дальше и преподавать. Тем не менее, за годы вне вузовских стен айтишники почти смогли меня убедить, что в вузовской среде всё устарело и рассчитывать на что-то большее, чем банальные «пять коридоров» не стоит.
Группа российских ученых из МФТИ, Сколтеха и Научно-исследовательского центра искусственного интеллекта Университета Иннополис разработала революционный алгоритм для решения сложной задачи децентрализованной оптимизации. Результаты исследования опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024.
До сих пор в научной литературе отсутствовали оптимальные алгоритмы, а также теоретические оценки минимального количества коммуникаций и вычислений, необходимых для решения задачи децентрализованной оптимизации для негладких функций в динамических сетях.
На днях в мире компьютерного железа произошло довольно любопытное событие, которое сразу растащили на громкие заголовки. Intel Corporation и NVIDIA объявили о беспрецедентном стратегическом партнёрстве, которое в перспективе может сильно изменить ландшафт компьютерных технологий. С одной стороны, кажется, что две компании, долгое время конкурировавшие друг с другом, решили объединить усилия для создания новых поколений процессоров и графических решений. Но мало кто копнул глубже и задумался о том, что это будет означать для нас с вами и для обеих компаний. Вот и давайте разберёмся с этим чуть более подробно, а не на уровне кликбейтных заголовков.
Сейчас музыка живет в приложениях и ваших плейлистах. Чтобы послушать великую классику или модный рэп, достаточно сделать пару кликов. И все это онлайн, а если хотите оффлайн-решение, из облака музыка сразу скачивается на телефон. Но всего 100 лет назад каждая проигранная мелодия требовала механики, а в 80-е она только начинала цифровизироваться.
В этой подборке пройдем путь главных устройств, которые меняли не только формат хранения звука, но и саму жизнь. Детали внутри.
Existential container — это структура данных в рантайме, которая хранит значение типа скрытого за протоколом. Он появляется там, где мы используем название протокола в качестве типа переменной или аргумента функции. С помощью existential container реализован динамический вызов методов протокола, а также управление жизненным циклом внутренного значения типа.
Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Рябков. В этой статье расскажу, как мы собрали датасет для оценки Visual Language Models на русском языке и с учетом нашего культурного контекста. Этот проект появился в рамках исследовательской работы в Инженерно-математической школе НИУ ВШЭ и VK под руководством Александра Рогачева (AI VK). Опыт показал — собрать подобный датасет под свои задачи можно и без огромных ресурсов, если подойти к делу системно.
Современные Visual Language Models — мультимодальные братья больших языковых моделей, способные одновременно читать тексты и анализировать изображения. Казалось бы, такие модели открывают множество новых возможностей и для российских пользователей. Однако большинство известных датасетов для VLM — MMBench, MMMU, MME — ориентированы на английский язык и западную аудиторию. Локальные решения вроде K-Viscuit (Корея) и MERA (Россия) только начинают появляться, но их пока недостаточно. Поэтому мы решили собрать датасет, который бы учитывал специфику русского языка и мог покрыть актуальные задачи для пользователей.
Встречайте MARKER: Multimodal Assessment of Russian Knowledge in Educational Realms.
Вы когда-нибудь задумывались, в каких нишах аналитика критична даже на самом старте бизнеса?
Это бизнесы, продающие лидов другим компаниям: массовые колл-центры, спам-рассылки, объявления и т.д.
В статье я не буду обсуждать этичность бизнеса. Вместо этого расскажу, как такие компании умудряются выживать даже в самых кровавых рыночных условиях, как эти бизнесы достают наши контакты и почему им не выжить без аналитики.
Создание кастомной AI-модели для бизнеса кажется простой: скачал базовую модель, загрузил данные — и вот уже готовый AI-юрист или диагност. Но на практике компания часто получает беспомощного «Франкенштейна», который генерирует полную ахинею. Итог — месяцы работы впустую и выброшенный бюджет.
В чем же ошибка? Finetuning — это не волшебная палочка для мгновенного результата, а точный хирургический инструмент. Его неверное применение не улучшает модель, а буквально калечит ее.
С вами вновь Александр Константинов — технический эксперт из Cloud.ru. И на этот раз мы разберем, как избежать главных ошибок тонкой настройки: от принятия решения о ее необходимости до семи смертных грехов, которые губят большинство проектов.
Не стоит держать li-ion аккумулятор постоянно полностью заряженным – это его убивает. А если планируется долгое хранение аккумулятора без работы, то лучше перед этим зарядить его примерно на 50-80% и в таком состоянии положить на полку. Если так не делать, то li-ion довольно быстро «превратится в тыкву».
Правда это или нет? Если правда, то насколько? Эксперимент длиною в 4 года.
