Сегодня всё чаще требуется учитывать географическую привязку и выполнять поиск в локальном окружении клиента. Иными словами, регулярно возникает необходимость найти что-то (или кого-то) рядом с конкретным пользователем. «Где ближайший банкомат?», «Кто из друзей поблизости?», «Какие тут аптеки?». Подобные запросы миллионами поступают в сервисы геолокации каждый день, при этом существующие подходы к решению этой задачи не исчерпали возможностей оптимизации. Наверняка вы не раз сетовали на то, как долго обновляются метки на карте.

В этой статье эксперт отдела перспективных исследований российской компании «Криптонит» Игорь Нетай рассказывает о способе ускорить обнаружение объектов, принадлежащих одному географическому региону с произвольно заданными размерами. Материал станет частью научной работы о перспективах применения H-кривых в геохешинге.

С помощью рассмотренной в этой статье алгоритмической оптимизации можно быстрее выполнять поиск в различных масштабах — от полушария Земли до конкретного здания.

Координаты одной строкой

Удобство географической персонализации постепенно вытеснило паранойю, и во многих онлайн-сервисах теперь открыто используются данные о местоположении пользователей и различных объектов. Делаете заказ через интернет? Вам предложат забрать его в пункте выдачи поближе к дому. Вызываете такси? Сначала запрос передаётся водителям рядом с вами. Ищете кафе? На карте отобразятся ближайшие.

Все эти алгоритмы сводятся к решению одной и той же задачи: они определяют, какие координатные точки из базы данных входят в тот же условно заданный регион, что и указанная в запросе целевая точка (как правило, обозначающая местоположение пользователя). Для этого используется система кодирования географических координат в виде значений хеш-функции, называемых геохеши.

Человек без труда воспринимает речь на фоне тихой музыки и звуков окружающей среды. Более того, прямо во время разговора он может мысленно подпевать и реагировать на звуки. До недавнего времени нейросети так не умели. Одни были заточены на распознавание речи, другие — на обработку музыки, а третьи — на анализ различных звуковых событий. Всё изменилось с появлением работы китайских исследователей, создавших единую мультимодальную модель SALMONN. Это нейронная сеть с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки аудиоданных любого типа: речи, музыки и различных звуков.

В этой статье мы рассказываем об особенностях SALMONN на основе научной публикации его разработчиков.  Адаптировать материал помогли наши эксперты в области обработки и синтеза речи. Перевод и разбор препринта о SALMONN выполнен исследователем лаборатории больших данных и статистики компании «Криптонит» Анной Холькиной.

Ключевой идеей проекта SALMONN стала интеграция большой языковой модели (LLM) с двумя энкодерами: одним из модели Whisper для восприятия речи и другим (BEATs) для остальных звуков. В качестве предобученной LLM используется Vicuna, созданная на основе модели LLaMA с 13 миллиардами параметров и обученная на данных лучших диалогов с ChatGPT (также авторы SALMONN выпустили версию своей модели на основе Vicuna с 7 миллиардами параметров).

Привет, Хабр! Жизнь удалёнщика вдвойне веселее с детьми. Изредка переводя взгляд от монитора вовне, я пытаюсь воспитывать дочку. Пока чаще получается наоборот. Эта гибридная нейросеть неохотно соглашается переключаться в режим обучения с учителем, но при этом требует 200% внимания. Такое взаимодействие требует немалых душевных сил, а за выходные я порой устаю сильнее, чем за рабочую неделю. Чего уж говорить о длинной череде красных дней календаря!

Приближаются новогодние праздники, а значит — снова назревает вопрос о том, как провести время с детьми и не свихнуться помочь им развиваться в увлекательной форме. Раньше я рассказал как играю с дочкой «в шифры», а один из читателей предложил более простой вариант — настолки. Как сотруднику компании «Криптонит», мне стало интересно: а есть ли настольные игры на тему криптографии? Сходу нашлось две, а затем я решил опробовать с дочкой ещё одну — более универсальную и направленную (как заявлено) на всестороннее развитие когнитивных функций. Результат нашего небольшого эксперимента оказался слегка неожиданным, и я спешу поделиться с вами свежим опытом.

Недавно мы провели встречу экспертного сообщества по криптографии и квантовым технологиям, в которой приняли участие ведущие российские компании данной отрасли – «Российский квантовый центр», QApp, «Криптонит», «КриптоПро», «ЭЛВИС-ПЛЮС» и другие. На мероприятии обсудили развитие квантовых и гибридных вычислительных алгоритмов, разработку квантовых компьютеров и связанные с этим вызовы для криптографии. Эксперты обозначили ряд принципиальных моментов, подробнее о которых мы расскажем в этой статье.

Какие бывают квантовые компьютеры?

В России ведётся разработка квантовых компьютеров всех основных типов: на ионах (ионных ловушках), на холодных атомах (в оптических ловушках), на сверхпроводниках и фотонных чипах. Как и во всём мире, пока это штучные экспериментальные установки, далёкие от практического применения. На них отрабатывают различные инженерные подходы, тестируют алгоритмы и принципы дальнейшего масштабирования.

В то же время существует альтернативный подход к архитектуре квантовых процессоров, основанный на полупроводниковых технологиях. Он может оказаться востребованным уже на следующем этапе — промышленного производства квантовых компьютеров.

Где актуальны квантовые алгоритмы?

«Какими бы ни были по своей природе компьютеры будущего, сейчас нужно разрабатывать универсальные квантовые алгоритмы, без которых вычислительная система с любым количеством кубитов окажется дорогой и бесполезной железкой. В своей практике мы часто сталкиваемся с задачами комбинаторной оптимизации. Именно на них мы таргетируем свои исследования и разработку своих алгоритмов», — сказал эксперт компании QBoard Антон Божедаров.

Дети растут, их потребности меняются, а проверенные рецепты семейного счастья перестают действовать. Особенно изобретательным приходится быть в праздники и в летнее время. Как организовать совместный досуг, чтобы всем было интересно? Ранее я уже писал, как играть с ребёнком в шифры , а также давал подборку развивающих настолок. В честь Дня защиты детей решил продолжить эту славную традицию.

Мой вариант — занять ребёнка чем-то созидательным, что привлекает его сейчас и поможет в будущем. Нам не пришлось долго выбирать. Поскольку я айтишник, в качестве хобби занимающийся ремонтом разных железок, дочка часто видит меня с мультиметром и паяльником. Она горит желанием помочь, но что тут можно доверить пятилетнему ребёнку? Оказывается, многое! Нужно только правильно организовать процесс.

На базе нейронных сетей построены многочисленные системы искусственного интеллекта. Они считаются прогрессивным и достаточно надёжным инструментом анализа данных там, где задачу сложно формализовать. Им доверяют управление автомобилями и роботами, идентификацию людей, антифрод у банков и страховых компаний и другие ответственные задачи. При этом даже у лучших реализаций ИИ время от времени случаются грубые ошибки, возникновение которых бывает сложно объяснить.

Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай предположил, что у разноплановых ошибок ИИ существует общая причина. Он выявил её в ходе модельного эксперимента с использованием более 50 000 сгенерированных нейронных сетей, обучение которых продолжалось в течение тысяч эпох для каждой из них.

Чем заняться с детьми на праздниках, если ты айтишник

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, и я сотрудник "Криптонита"! Близится новый год, и подготовка к нему в разгаре. Один из насущных вопросов: как провести январские праздники вместе с детьми так, чтобы не сойти с ума всем было интересно? Сажать ребёнка перед экраном на все выходные — явно не лучший вариант. Альтернативы для детей разных возрастов я и хочу рассказать в этой статье. Некоторые из них разберу на примере своей семьи, поэтому сначала поясню особенности нашего быта.