Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.

В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга, базовыми настройками БЯМ и ключевыми техниками промптинга. Вторая часть посвящена более продвинутым и специализированным методам, которые существенно расширяют возможности работы с языковыми моделями и позволяют решать более сложные задачи.

Оригинальная публикация фокусируется в основном на моделях Gemini и сервисе Vertex AI от Google, однако описанные техники и рекомендации универсальны и применимы практически ко всем современным большим языковым моделям (GPT, Claude, Llama и др.).

Мы проводим за компьютером в среднем 6–9 часов в день. Итог: хроническая усталость, боли в спине, напряжение глаз и снижение продуктивности. Но если грамотно распределить нагрузку и добавить полезные привычки, можно сохранить энергию и здоровье даже при интенсивной работе.  

Большие языковые модели (LLMs) это мощный инструмент в борьбе с токсичностью в текстах, но их эффективность может быть затруднена внутренними цензорами, призванными предотвратить генерацию негативного текста. В рамках соревнования PAN-2024 мы нашли способ обойти это, что позволило языковой модели успешно детоксифицировать текст на нескольких языках. Наш подход позволил нам занять первое место в оценках людьми, где, что удивительно, результаты нашей модели были предпочтительнее отредактированного человеком текста на нескольких языках, включая русский. Кроме этого, мы проверяем как модель без цензора делает обратную задачу, а именно токсикацию предложений.

Всем привет, на связи Scrum‑мастер команды eXpress Дмитрий Шугалей. Совсем недавно мы добавили функцию тегов в мобильной версии нашего корпоративного мессенджера (на десктоп‑клиенте они работали уже давно), и еще раз убедились, что это вполне рабочий инструмент организации работы над задачами в проекте. Попробовал сам, поговорил с коллегами — и родилась идея посмотреть, как один из популярных методов повышения личной эффективности «встраивается» в рабочий мессенджер при помощи тегов. Получилась эта заметка как отражение личного опыта и нового взгляда на старый известный подход.

В первой части статьи я коротко напомню суть метода GTD (Getting Things Done), как одного из приемов работы с информацией, который помогает классифицировать рабочие задачи. Далее покажу, как этот метод можно внедрить в рабочую рутину с помощью тегов. А после поделюсь лайфхаками и собственными системами тегов от моих коллег. Статья может быть полезна как тем, кто уже использует теги в рабочем мессенджере, так и тем, кто сомневается в их эффективности или еще просто не попробовал внедрить их в свою рабочую рутину.

Современный ритм жизни часто заставляет жертвовать сном. Однако хронический недосып — это не просто временная усталость, а полноценная угроза для когнитивных функций и долгосрочного здоровья. По данным исследований, 40% взрослых мужчин спят менее 7 часов в сутки, что увеличивает риск сердечно-сосудистых заболеваний на 48% и вдвое повышает вероятность ошибок в профессиональной деятельности. Как выживать в таких условиях разбираем в статье. 

Привет, Хабр! Меня зовут Асия Морозова, я руковожу направлением по обучению и адаптации персонала в MWS. За годы своей работы я много раз проводила консультации по борьбе с выгоранием, ротации, выступала с докладами по джоб-крафтингу. А когда-то выгорание настигло и меня. Это была моя первая работа, и я сбежала с нее меньше чем через год — подробнее об этом рассказала в своем недавнем посте про выгорание. По следам поднятой темы решила поделиться своей подборкой книг, которая поможет не взваливать на себя слишком много и научиться самому важному в мире навыку — вовремя и качественно отдыхать (кто бы мог подумать, что это так сложно).

Музыка за пару минут: топ-10 бесплатных нейросетей для генерации песен

Музыка всегда была отражением времени — от величественных симфоний прошлого до качёвых битов современности. Сегодня нейросети всё активнее проникают во все сферы жизни, и музыка, конечно, не стала исключением. Когда‑то создание качественной музыки требовало несколько лет обучения, часов практики и безграничной фантазии композиторов. Но что, если вам скажут, что теперь её могут создавать машины? Эти алгоритмы способны сочинять музыку разных жанров — от эпических симфоний до тяжёлого рока — и всё это с минимальным вмешательством человека. Как бы удивился Бах, узнав, что сейчас «Токкату и фугу» можно создать парой кликов с помощью нейросети.

Но так ли хороши эти генераторы, как о них говорят? Чтобы выяснить это, мы решили провести небольшой эксперимент. Пристегнитесь — мы въезжаем в мир генерации музыки, это обещает быть интересным!

Приятного Вам прочтения!

И один падающий лист предвещает наступление осени.

Японская пословица.

Когда Юрий Гагарин улыбнулся в иллюминатор и сказал «Поехали!», за ним стояла не только ракета «Восток», но тысячи инженеров и их бессонных ночей, расчётов от руки и сгоревших макетов.

Разберёмся, с чем работали конструкторы 60-х, чем живут инженеры XXI века и какие технологии приведут нас к новой эре — гораздо дальше Луны и Марса.

Всем привет! Меня зовут Ксения. В предыдущей статье я рассказывала вам о своем подходе к построению карты компетенций для команды тестирования. Там я описала зачем нужна карта компетенций, как можно подойти к ее построению и как провести оценку.

Сегодня я хочу рассказать о том, что же делать дальше, после того, как вы провели оценку. Вы узнаете, что такое ИПРы и как создавать их на базе карты компетенции, как правильно ставить задачи и нужно ли контролировать их исполнение. Также покажу вам наиболее оптимальный формат, который я выработала путем проб и ошибок. Статья будет полезна и тем, кто уже выбрал подход работы с ИПР и тем, кто только в начале данного пути. Также будет полезно если вы составляете ИПР себе самостоятельно или делаете их для ваших сотрудников.

Как сделать ретроспективу полезной и интересной

Привет! Меня зовут Настя, я работаю проектным менеджером и скрам-мастером в онлайн-кинотеатре Okko. За последний год я провела более 100 ретроспектив в разных командах. Не все из них были удачными.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я работаю в YADRO. Я прошел большой путь в самостоятельном изучении языков программирования: от SQL до Go. Сначала я вообще не документировал процесс обучения, затем стал вести заметки по «академическому» принципу — писал конспекты, как в университете. Пока не открыл древовидную систему хранения данных, которая лежит в основе метода Цеттелькастен. 

В этой статье расскажу, как порядок в заметках помогает лучше усваивать материал, кому подойдет Цеттелькастен или подобные методы и что лучше — простые конспекты или структурированные заметки.

Выкатили новую фичу, но клиенты не используют, потому что хотели её под Новый год, а сейчас — июнь. Реализовали улучшение, а оно не востребовано, потому что мы не подумали, как клиенты будут его использовать. Так мы работали в стол, а потом задумались, почему так происходит, и построили иерархию задач. Теперь четыре из пяти внедренных фич получают высокую оценку клиентов. Показываем, как так получилось, и делимся шаблоном. 

Привет! Меня зовут Зайнулла, я разработчик‑исследователь в InfoWatch и преподаватель в МГТУ им. Баумана. Сегодня расскажу о результатах не совсем типичного для меня исследования.

В статье «Уменьшать срок или платёж, что выгоднее: наглядное сравнение способов досрочного погашения кредита» проделана большая работа и сделаны правильные выводы, но меня смущает, что проведено исследование ипотеки как чёрного ящика, т. е. методом подстановки чисел в ипотечные калькуляторы с последующим сравнением результатов. Говорится о том, что показана математическая равнозначность методов, но сравнение результатов из ипотечных калькуляторов для нескольких частных случаев нельзя назвать доказательством в математическом смысле. Хотелось бы понимать причины равнозначности методов.

В этой статье раскрою почему и в каком смысле «уменьшение срока или платежа» математически эквивалентны, в какой день вносить досрочный платёж и зачем я написал свой ипотечный калькулятор на Python. А бонусом прилагается треш‑история покупки убитой хрущёвки.

«Вспоминаю, как в 7-м классе ничего не понимал, когда мы начинали разбирать тригонометрию. С учителем мы не смогли найти общий язык, поэтому к 8–9-му классу я был уверен, что никогда не буду заниматься математикой, а уж тем более сидеть по несколько часов в день, утыкаясь в учебники Беклемишева или Кожевникова и параллельно просматривая лекции Физтеха…»

Всем привет! Идею этой статьи я вынашивал довольно долго, пока не набрался опыта в том, что сейчас стало моей каждодневной практикой. Надеюсь, мой опыт поможет кому-то из вас комфортнее и эффективнее подойти к изучению математики (а может, и других наук). Предлагаю познакомиться:

Меня зовут Ренат, мне 23 года, я родился в Москве, окончил обычную школу и вплоть до 19 лет не понимал, чем хочу заниматься — что называется «что меня драйвит». Сейчас живу на Кипре, работаю тут аналитиком, продолжаю параллельно учиться в России и скоро заканчиваю там университет.

За последние несколько лет я успел поработать аналитиком в Ozon, затем продуктовым аналитиком в Тинькофф (ныне Т-банк), перешёл в лондонский стартап, а сейчас тружусь над проектами в сфере Trust & Safety. И вот в один прекрасный день я решился «серьёзно ботать математику»: уже несколько месяцев уделяю 10–15 часов в неделю задачам, лекциям и подготовке к поступлению в магистратуру (решая вступительные от МГУ, ВШЭ, МФТИ). Именно об этом пути — как я ищу мотивацию, борюсь с прокрастинацией и стараюсь не выгореть — я и хочу вам рассказать.

Киберугрозы эволюционируют с невероятной скоростью, и каждый год приносит новые вызовы для специалистов по информационной безопасности. В отчете CrowdStrike Global Threat Report 2025 представлен детальный анализ современных атак, тенденций и тактик злоумышленников.

Краткий обзор, он же Введение из отчета CrowdStrike можно прочитать в CrowdStrike — 2025 — Global Threat Report (Отчет о глобальных угрозах) — Введение

Искусственный интеллект уже зарабатывает миллионы, но как на этом могут зарабатывать обычные люди? Разбираем 5 конкретных способов монетизации ИИ с инструментами, примерами и потенциальными доходами.