Научпоп

Общая суть - витамины и добавки полезны, усваиваются и нужны людям. Мы сегодня не можем отловить и сожрать дикого оленя, внутри которого буквально коктейль из витаминов и микроэлементов. Вот мой прошлый пост - https://habr.com/ru/articles/921738/ - про калорийность у древних людей. Там же заодно интересная подробность всплыла - дикое мясо, это источник огромного количества витаминов, дозировки в разы превышают наши современные. Поэтому нам нужны таблеточные-порошковые витамины, но нужно учитывать важный фактор - нельзя ряд витаминов и веществ принимать вместе, они ( в силу законов химии ) буквально подавляют друг друга, мешают всасываться и так далее. Поэтому нет и видимо не будет одной таблетки со всем нужным. Ряд витаминов просто нужно пить раздельно, с перерывами в несколько часов и всего делов.

Ещё пометка - да, можно витамины получать с едой, кто ж спорит. Но разнообразие еды тогда должно быть огромным, а это просто съесть порой нереально. Раньше разжиреешь, чем переваришь число граммов-калорий еды, в которых будут нужные суточные дозировки полезности. Витамины имеют разные формы и современные витамины, которые каждый в отдельной банке, это не то же самое, что мультивитамин - когда в одну таблетку пихнули всё подряд и оно реально не сочетается.

Дальше научная база, доказующая вышесказанное.

Например коллаген. Да, он есть как белок в холодце или хрящах - свиные уши например. Вы когда в последний раз кушали свежесрезанное со свиньи ухо, которое подпалили горелкой? Я никогда. Ещё его полно в куриной коже или утиной, не важно. Заодно в такой коже куча жира - съесть варёную кожу это вообще анрил, а жареная куриная кожа это 320 ккал на 100 грамм. И мягко говоря не все любят такое поедать.

В 2023 году генеративные ИИ стремительно ворвались в потребительский сегмент, достигнув миллиарда долларов пользовательских расходов за рекордно короткий срок. В 2024-м, по нашим оценкам, потенциал выручки в enterprise-сегменте будет в несколько раз выше.

Пока в прошлом году потребители часами общались с новыми AI-компаньонами или создавали изображения и видео с помощью diffusion-моделей, корпоративное внедрение genAI, казалось, ограничивалось лишь очевидными кейсами и выпуском «GPT-оберток» в виде новых SKU. Скептики задавались вопросами: действительно ли genAI может масштабироваться в enterprise? Разве мы не застряли а трёх одинаковых сценариях? Способны ли стартапы вообще зарабатывать на этом деньги? А вдруг это просто хайп?

За последние несколько месяцев мы пообщались с десятками топ-менеджеров компаний из списка Fortune 500 и других лидеров enterprise-сегмента, а также провели опрос среди ещё 70 компаний, чтобы понять, как они используют genAI, как покупают решения и как планируют бюджеты. Мы были поражены тем, насколько сильно изменилась структура инвестиций и отношение к генеративным ИИ всего за полгода. Хотя у этих лидеров всё ещё остаются определённые опасения по поводу внедрения generative AI, они почти утроили бюджеты, расширили число рабочих кейсов, реализованных на меньших open-source моделях, и начали активно выводить задачи из стадии эксперимента в продакшн.

Для фаундеров это колоссальная возможность. Мы убеждены: те AI-стартапы, которые, во-первых, ориентируются на стратегические AI-инициативы корпораций с учетом их болевых точек, и, во-вторых, трансформируют сервисную модель в масштабируемые продуктовые решения, — именно они смогут захватить значительную долю нового инвестиционного потока и закрепиться на рынке.

Производство в России внезапно оказалось в двадцать первом веке. Все вокруг говорят про роботов и искусственный интеллект, а на деле — дефицит людей, зарплаты кусаются, а ручной труд стал роскошью, как хороший кофе в автомате. Роботы, конечно, есть, но в основном импортные, и купить их теперь — квест с элементами параллельного импорта и шаманства. Настроить — отдельная боль, потому что специалистов не хватает, а те, что есть, стоят как чугунный мост. Кредиты сейчас настолько дорогие, что вложения в роботов окупаются очень медленно — примерно как ждать, когда наконец-то закончат ремонт на самой загруженной улице в вашем городе, который тянется годами.

В машиностроении и прочих индустриях роботизация идет так себе — кусками и без системы. В логистике все сложно: людей не хватает, зарплаты кладовщиков уже больше, чем у некоторых начальников, а фонд оплаты труда жрет половину бюджета. Поэтому все, кто может, мечтают заменить людей на железки. В идеале — чтобы склад работал сам, а люди только чай пили и на кнопки нажимали.

В промышленности роботы собирают, сортируют, пакуют, и делают это без перекуров и обедов. В логистике — тележки сами ездят, дроны летают, коробки считают. В ритейле — кассы самообслуживания и прочие радости. В сельском хозяйстве — трактор сам пашет, комбайн сам собирает, фермер только в соц сети сторис выкладывает.

ИИ пока что больше на бумаге, чем в жизни. Машинное зрение — да, кое-где стоит, но массово никто не внедряет, потому что сложно, дорого и страшно. Все боятся, что ИИ накосячит, а отвечать потом придется живому человеку. В будущем, конечно, обещают, что можно будет голосом отчеты формировать, но пока что максимум — чат-боты, которые не понимают половину вопросов.

Что больше всего раздражает в современных ПК? Нет, не цена и не сложность сборки, а то, сколько шума они генерируют. Причем неважно, пытаешься ты записать подкаст, играешь или просто смотришь YouTube после тяжелого трудового дня. Монотонный жужжащий звук выведет из себя кого угодно. Но это поправимо. Всего-то и нужно, что заменить несколько компонентов, и компьютер станет заметно тише.

Привет, Хабр! Давайте поговорим сегодня о том, без чего современный бизнес уже практически не может обойтись — о BI-системах.

Бизнес-аналитика (BI) — это стратегия работы с данными, которая помогает компаниям понимать, что происходит в бизнесе, почему и как далеко всё может зайти. BI объединяет инструменты отчётности, визуализации, хранения, прогнозирования и автоматизированного анализа. Всё это нужно, чтобы не строить бизнес «на глазок», а опираться на реальные цифры.

BI переводит сложные процессы анализа в простой сценарий: открыл дашборд — увидел суть.

Рассказываем, когда бизнесу пора внедрять BI и на какие фичи обратить внимание при выборе решения.

На Хабре была опубликована статья [1], в которой описывался прибор для умножения многозначного числа сразу на все множители от 2 до 9 – так называемые «бруски Иофе», предложенные в 1881 году Гиршем Залмановичем Иофе. В статье говорилось, что это был один из двух вычислительных приборов, в основе устройства и работы которых лежит теорема Слонимского. Сразу же замечу, что если быть точным, то речь должна идти не о теореме Слонимского, а о следствии из неё – так называемой «полной таблице Слонимского» (о ней – ниже).

Мне стало известно, что в Музее науки в Лондоне имеется экспонат «Filipowski's calculating rods (56)»/«Счётные стержни Филиповского (56)» (рис. 1) (https://collection.sciencemuseumgroup.org.uk/objects/co60566/filipowskis-calculating-rods-56),

который, как выяснилось, также связан с указанной таблицей:

Самые простые идеи в математике одновременно могут быть и самыми сложными.

Возьмём, к примеру, сложение. Это простая операция: одна из первых математических истин, которую мы узнаем, гласит, что 1 плюс 1 равно 2. Но у математиков до сих пор остаётся много вопросов о том, к каким закономерностям может привести сложение. «Это одна из самых простых вещей, которые можно сделать», — говорит Бенджамин Бедерт, аспирант Оксфордского университета. «Но почему-то она до сих пор остаётся во многом загадочной».

Исследуя эту загадку, математики также надеются понять пределы возможностей сложения. С начала XX века они изучают природу «свободных от сумм» множеств — наборов чисел, в которых сумма никаких двух чисел не окажется равным третьему числу из этого множества. Например, сложите любые два нечётных числа и получите чётное число. Таким образом, множество нечётных чисел свободно от сумм.

В следующий раз когда жена или мамка начнёт пилит тебя, что ты опять сидишь за компом и тратишь бесценное время, то вспоминай мои пост и утверждай, что это тренажер важных навыков для предпринимателя, основателя стартапа или менеджера продукта. И если вы ожидали тут увидеть сплошные экономические симуляторы, то это не так. Они конечно тоже будут, но это далеко не исчерпывающий список как можно прокачать свои скилы!

Кидайте свои примеры в комментарии - какие игры именно вам помогли прокачать свои навыки предпринимателя? Буду дополнять общий список из ваших предложений.

Привет, Хабр! Среди обширного спектра эффектов, которыми обрабатывают сигнал электрогитары, задержка занимает особое место. Эхо с различными длительностями и числом повторений не только делает звучание более живым, но и позволяет создавать целые «музыкальные ландшафты».

❒ Благодаря доступности микросхемы цифровой линии задержки PT2399 и простоте необходимой для неё «обвязки», создание самодельного дилея уже давно стало доступным для каждого.

Сегодня мы услышим, как он звучит. А ещё я подробно расскажу и покажу, как спаять плату эффекта и установить её в эстетично оформленном корпусе.

Всем привет! Недавно мы — Алексей Спасёнов и Кирилл Никоров из ML‑команды Мультимедиа Поиска Яндекса (Картинки и Видео) — и ещё 90 яндексоидов побывали на конференции ICLR-2025 и рады рассказать о свежих направлениях исследований в области мультимодального ранжирования.

С каждым годом эта область ML приобретает всё более важной. Люди всё чаще предпочитают получать информацию из визуальных медиа и кратких ИИ‑выжимок, а не привычных текстовых статей. При этом область мультимодального ранжирования является довольно сложной и интересной, так как она постоянно использует разные данные (тексты, аудио, изображения) и требует высокой вычислительной эффективности.

В этой статье мы хотели бы поделиться самыми интересными и перспективными для нашей области работами, которые мы выделили на конференции.

В этой статье вы узнаете, чего больше всего боятся тимлиды, и что с этим делать.

Мнением поделится Ксения – опытный руководитель и наставник начинающих руководителей. Она опросила десятки тимлидов, собрала хит-парад кошмаров и готова поделиться им с читателями Хабра.

Я начал проектировать умный дом еще до ремонта. Сразу проложил витую пару, разбил нагрузки по группам, подобрал оборудование, поставил контроллер. Все проектировал сам, под себя. А потом понял: умный дом не строится один раз. Он изменяется вместе с тем, как ты живешь. И за три года я переделал его пять раз (ну, потому что могу).

В этой статье я расскажу, как все устроено у меня сейчас — и почему многое из задуманного я в итоге выкинул. Что работает стабильно, а что мешает. Какие сценарии прижились, а какие пришлось отключить. Почему я установил Sprut.Hub, но все равно держу Home Assistant. И зачем в квартире больше кабелей, чем светильников.

Эта статья не про то, «как надо» или «как не надо». Она про то, как получилось у меня — и почему я этим доволен. 

Открыть двери авто через смартфон, получить обновление «по воздуху», удалённо запустить двигатель зимой — всё это стало возможным благодаря встроенным сим-модулям в автомобилях. Связь перестала быть просто дополнением для мультимедиа, она стала частью архитектуры современного автомобиля. Рассказываем, как работает эта система и что в ней делает мобильный оператор.

Спецификации на переговорные, с которыми заказчики приходят за вторым мнением, — любимый жанр наших инженеров. Да, вопросы «как сделать это дешевле» и «почему так дорого» обычно звучат первыми, но дело не только в экономии.

Сомнения в оценке проекта иногда всегда часто маскируют другой комплексный запрос. Например, желание заземлить функционал по потребностям или сместить баланс так, чтобы ожидаемые выгоды явным образом превосходили расходы.

Адекватность сметы зависит от того, какой подход победит. В одном и том же пространстве счет может идти на сотни тысяч и на миллионы.

AI может помочь снизить затраты, ускорить процессы или увеличить выручку. Однако, чтобы экономика проекта сходилась, нужно не только уметь качественно оценивать потенциальный эффект, но и уметь контролировать затраты.

Цель статьи — показать, как минимизировать расходы на AI-проект.

Дисклеймер: Рынок GenAI очень динамичен, и цены могут быстро меняться. Цены актуальны на момент написания (середина 2025 года) и могут измениться.

Известный эксперт в области машинного обучения и ИИ Себастьян Рашка был добр бесплатно поделиться с миром своей уникальной книгой о фундаментальных вопросах в области современного машинного обучения, которая рассматривает и изучает вопросы создания эффективных архитектур для глубинного обучения. В книге рассматриваются 30 важных аспектов этой сферы в максимально доступной и понятной форме: каждый вопрос рассмотрен как небольшая, но интересная статья подобно тем, что мы читаем здесь, на Хабре. Отсутствие такой книги в русскоязычном сегменте - большое упущение, поэтому верю, что серия переводов этой книги будет полезна хабровчанам.

В честь скорого выхода 27-го сезона анимационного сериала «Южный парк» мы решили вспомнить лучшие серии, которые затрагивают видеоигры и игровую индустрию. Создатели шоу Мэтт Стоун и Трей Паркер — настоящие гики, которые среди прочего очень любят игры. Однако любить — не значит не видеть многочисленные недостатки, которые можно обыграть в сатирическом ключе. А именно за это мы и ценим South Park.

Всем привет! Продолжаем наш путь в захватывающий мир беспилотных технологий. В первой части статьи мы познакомились с симулятором Carla, создали собственный беспилотный автомобиль и научили его ехать прямо.

Во второй части мы займемся улучшением плавности хода при помощи PID-контроллера, освоим алгоритм Stanley для точного управления рулём и научим машину реагировать на внезапные препятствия. Готовы погрузиться глубже и сделать ваш виртуальный беспилотный автомобиль ещё умнее и безопаснее? Тогда пристёгивайтесь и поехали!

В детстве я думал, что, когда вырасту, буду зажигать звёзды. Должен же быть на свете какой-то человек, который вечером, когда усталое солнце закатывается за горизонт, потихоньку включает их, а поутру, медленно и аккуратно, по одной, выключает.

Когда мне было пять лет, я представлял, что у того самого человека есть в руке пульт с одной большой крутящейся кнопкой. Белая, лакированная кнопка, похожая на ту, около двери, которой родители одновременно зажигали шесть звёзд-светильников в моей комнате.

В семь лет я увидел пульт диджея и понял, что у того человека на самом деле должна быть не одна кнопка, а такой же огромный пульт. И он может зажигать и гасить звёзды, как ему вздумается. Столько крутилок, кнопок и рычажков, — подумал я. — А что будет, если тот человек однажды заболеет, запутается в них и не сможет выключить звёзды вовремя? Они же продолжат гореть днём! Солнце и горящие звёзды... Когда я представил эту картину, я впервые за свою недолгую жизнь ощутил подступающий ужас.

— Так не бывает! Не должно быть! Неправильно! Нет-нет-нет!