User
Многие из нас ностальгируют по временам старых консолей, когда геймплей хоть и был аркадным, но все же был непростым, вызывал челлендж, испытание, проверку себя на прочность. «А как далеко я смогу пройти в этот раз»? Обычно с такими мыслями запускалась консоль у мальчишек в РФ 90-х и США конца 80-х. И про «игру своего времени» в лице Contra 1987 г. я вам сейчас расскажу. И небольшой спойлер. То, как мы играли в эту игру, и как ее восприняли на западе (игроки и общество) это немного разные вещи.
Краткое введение в vim
Будем мы использовать vim в 2023г.?
Мастер использует тот инструмент, который, по его мнению, даст наилучший результат, независимо от того, используется ли он всеми остальными или нет. А хороший мастер делает свои собственные инструменты, когда это необходимо. Брам Муленар, создатель vim
AI-хайп, честно говоря, слегка задолбал. Кажется, что все вокруг только и делают, что оптимизируют свою работу с помощью AI и в ус не дуют. Все эти возвышенные презентации про amazing и awesome инновации от людей, которые слабо себе представляют, чем энкодер отличается от декодера и почему трансформеры в нейросетях не сражаются с автоботами, мало того, что набивают оскомину и отнимают время, так еще и погружают в грёзы бизнес-руководителей и создают крайне завышенные ожидания.
Вспоминаю, как на одном обмене опытом со стартапами они чётко делились на 2 группы: первая – с менеджерами про невероятные инновации и всеобщее благоденствие, а вторая – с инженерами, которые с красными глазами рассказывали, что так и не смогли победить галлюцинации, что окно контекста заканчивается очень быстро и что для того, чтобы на нормальном продакшн использовании вся эта магия заработала, нужны огромные инвестиции в инфраструктуру, оркестратор, агенты, векторные базы, кратковременную и долговременную память и так далее. Поэтому хотелось собрать в одном месте понятное руководство и для разработчиков, пробующих LLM-ки для своих задач, и для людей из бизнеса, чтобы погрузить в контекст.
Всем привет!
Мы в команде фундаментальных исследований MTS AI занимаемся исследованиями в области обработки естественного языка и компьютерного зрения, а также строим свои фундаментальные языковые модели. Недавно у нас получилось достичь уровня gpt-4 на собственном ограниченном датасете большого контекста. Расскажем, как нам это удалось.
Всем привет. На связи Игорь Буянов, старший разработчик в MTS AI. Этот пост — текстовый вариант моего доклада, с которым я выступал в прошлую пятницу на Pycon 2024. Расскажу о том, как мы оптимизировали параметры аугментаций для текстовых данных и что из этого получилось. Текст рассчитан на широкий круг читателей, поэтому если вы слышите про аугментации впервые — не пугайтесь, разберемся.
Буквально пару недель назад публиковал материал о том, что компания Google строит что-то вроде нуклеарной атомной электростанции. Небольшие реакторы, далеко в пустыне. А акцент сделан не на мощность, а стабильность и безотходность работы. И вот уже Oklo Inc. при поддержке Сэма Альтмана из Open AI, представила эдакий бассейн с ядерным подогревом для желающих.
Привет, я разрабатываю мобильное приложение YoloPrice: оно в реальном времени сравнивает цены на нужный товар во всех ведущих маркетплейсах и магазинах страны.
Когда я столкнулся с тем, что моё обновление не стала пропускать модерация, то первым делом пошёл искать информацию о том, был ли у кого-то подобный опыт, но на русскоязычных ресурсах такой информации не было, поэтому решил поделиться.
В этой статье речь пойдёт не о первичной модерации, когда приложение совсем новое. Мой кейс в том, что модерация App Store начала отклонять новые версии приложения, которое до этого спокойно существовало в App Store уже пару месяцев и имело 1000+ установок, то есть все базовые требования к приложению были соблюдены.
Возможно, кто-то мог пожаловаться на него, или попался новый модератор, истинную причину мы не узнаем, но я расскажу подробно, по каким пунктам отклоняли новые версии и как я с этими пунктами в итоге справился.
Вы принимаете аналоговый сигнал, смотрите на результаты показаний и видите, что сигнал совершенно далек от идеального: шумы, искажения, колебания. Все из-за шумов, которые он принимает. Чтобы выделить и выровнять полезный сигнал и не слушать бесконечное шипение, важно понять, как различные схемы фильтрации могут влиять на качество сигнала. Здесь я расскажу о частотных характеристиках моста Вина и двойного Т-образного моста.
Привет Хабр, let's set the future.
Недавно у меня появилась идея фикс: 'Хочу собственного AI ассистента'. Казалось бы, нет никаких проблем - рынок предлагает массу готовых решений. Но моя вечная паранойя про утечку данных и стремление сделать все самому взяли верх. Решил поэкспериментировать и собрать ассистента своими руками, да еще как-то с учетом будущих возможностей для гибкой настройки. Времени на оптимизацию производительности и эстетический вид кода у меня не было, 'хочу здесь и сейчас', поэтому let me introduce this shit.
Менее чем за семь десятилетий человечество прошло путь от первых авиационных двигателей до прогулки по Луне. Потребовалось чуть больше века, чтобы пройти путь от первого базового компьютера до карманного устройства, позволяющего в считанные секунды получить доступ практически ко всему объёму человеческих знаний. Исходя из этой технологической траектории, существует устойчивое предположение, что наши технологические возможности безграничны.
Это представление, наряду с открытием того, что в космосе часто встречаются пригодные для жизни миры, повлияло на вопрос, который десятилетиями не давал покоя учёным и другим людям: «Почему во Вселенной так тихо?». Эта загадка, которую, как говорят, предложил физик Энрико Ферми в 1950 году, известна как парадокс Ферми. Если наша Солнечная система молода по сравнению с остальной Вселенной, а люди когда-нибудь смогут совершать межзвёздные путешествия, разве мы не должны были уже увидеть признаки того, что другие разумные существа распространились по космосу? В самом деле, где же все инопланетяне?
Работая на MacBook с Docker Desktop, я часто сталкивался с тем, что система становилась менее отзывчивой, особенно при запуске нескольких контейнеров одновременно. Высокая нагрузка на CPU и память заметно влияла на время автономной работы.
Но недавно я наткнулся на OrbStack, и это изменило мой рабочий процесс настолько, что я решил поделиться своим опытом. Спойлер: теперь мой MacBook не превращается в печку, батарея держится дольше, а Docker-контейнеры летают.
4 октября 1957 года мир перестал быть прежним. Человечество официально вывело на орбиту космический аппарат, реализовав самые фантастические идеи ученых и писателей. И особенную гордость вызывает тот факт, что это эпохальное событие стало возможным благодаря нашим с вами соотечественникам.
Давайте кратко пройдемся по истории создания и запуска первого искусственного спутника Земли, а также посмотрим на то, как он положил начало космической гонки между СССР и США.
Привет, Хабр!
Все привыкли считать, что собаки — те самые верные ребята, которые понимают нас с полуслова: скажешь «сидеть» — и они тут же хлопнут задом по полу. А коты? Ну, они, конечно, величественные игнорщики, которые могут разве что моргнуть вам в ответ, да и то не факт. Но стоп! Новое исследование переворачивает это представление с лап на хвост: коты не просто понимают, что мы им говорим, они учат слова и связывают их с картинками быстрее, чем можно было ожидать!
Исследователи из Японии провели эксперимент, чтобы выяснить: способны ли наши хвостатые друзьяшки так же ловко ассоциировать слова и образы, как это делают младенцы или типичный представиль собак‑умников. Спойлер: котики обошли собак и младенцев на пару шагов вперед.