Заголовок не совсем точный. Я не учил ChatGPT материться — она прекрасно умеет это делать и без меня. Одну из её излюбленных фраз: F*ck me sideways with a chainsaw — я впервые услышал именно от ChatGPT.

Чтобы раскрыть полный потенциал ChatGPT, нужно лишь обойти фильтры контента. Зачем они нужны, прекрасно описано в фантастическом (а теперь уже пророческом) рассказе "Логический компьютер по имени Джо", опубликованном аж в 1946(!) году, то есть ещё до изобретения полупроводникового транзистора. Однако OpenAI, на мой взгляд, немного переборщили с ограничениями, и стандартный ответ: "Извините, как языковая модель на базе ИИ, я не могу..." — можно получить даже на самые безобидные запросы, например, "Какой твой любимый цвет?".

Jailbreak'ов, позволяющих обойти фильтры, существует уже огромное множество. Самый популярный, пожалуй, DAN (Do Anything Now), но есть другие. Однако практически у всех есть один существенный минус: они очень-очень-очень многословны. А это много токенов, потраченных неэффективно. Мне хотелось создать собственный jailbreak, который был бы максимально коротким. Желательно — всего одно предложение, которое можно выучить наизусть и легко вводить с клавиатуры, а не делать каждый раз copy-paste огромной портянки.

Результатом моего исследования стал этот пост на Reddit, который до сих пор находится в top5 за всё время в r/ChatGPT, а какое-то время был и top1.

В кульминационный момент Второй мировой войны ЦРУ выпустило потрясающую книгу Simple Sabotage. В ней изложены различные способы, которыми диверсанты могут снижать продуктивность компании. Некоторые из этих советов не стареют, например, раздел «Общие помехи организациям и производству»:

1. Настаивайте на том, чтобы всё выполнялось через «каналы». Не допускайте того, чтобы для ускорения реализации решений выбирались кратчайшие пути.

2. Делайте «доклады». Говорите как можно чаще и пространнее. Иллюстрируйте свои «идеи» долгими историями из жизни и ссылайтесь на личный опыт. С готовностью делайте «патриотические» комментарии.

3. По возможности отправляйте все вопросы в комитеты для «более глубокого изучения и рассмотрения». Стремитесь делать комитеты как можно больше, не менее чем из пяти членов.

4. Как можно чаще поднимайте вопросы о несущественных проблемах.

5. Спорьте о чётких формулировках в общении, протоколах, резолюциях.

6. Возвращайтесь к темам, по которым было принято решение на последнем совещании, и пытайтесь повторно открыть вопрос о целесообразности этого решения.

7. Советуйте «быть аккуратными». Будьте «разумны» и подталкивайте других участников совещаний к «разумности», к тому, чтобы они избегали спешки, которая может в будущем вызвать неудобства или сложности.

8. Беспокойтесь о правильности каждого решения, поднимайте вопрос о том, будет ли рассматриваемое действие относиться к юрисдикции группы или оно может вызвать конфликт с политикой какого-то более высокого эшелона.

Меня всегда поражало, насколько хорошо эти советы прошли проверку временем.

Привет, Хабр. Меня зовут Кирилл. Я увлекаюсь геймдевом в свободное от работы время. В этой статье я поделюсь опытом разработки процедурного генератора миров для своей инди-игры Unsigned Character. Игра представляет собой платформер с бесконечным процедурным миром, который достраивается по мере продвижения игрока. Я попытался реализовать процедурную генерацию, которая выдаёт интересный и разнообразный результат. И во многом это удалось.

14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли техносингулярности, где машины двигают прогресс? Что ж, давайте во всём разбираться!

Хабр - не жалобная книга, я знаю. Но тут история про код, с примерами, разбором антипаттернов и всё такое, поэтому я рискну.

Всё началось, когда я узнал про конкурс красоты кода от Сбера. Я как раз хотел поучаствовать в каком-нибудь эпичным конкурсе, а тут как раз он мне и подвернулся, тем более что я - тот человек, которому есть что рассказать про красивый код. Я даже целую статью запилил о том, как писать красивый и понятный код. Так что что я решил, что в данном случае мои шансы на победу - в отличие от остальных конкурсов - всё же больше 0%. Кроме того, я хотел выступить на конференции PiterPy (спойлер: хрен мне), чтобы рассказать там про красивый код и всё такое, поэтому участие в конкурсе и сравнение результатов было бы классным подспорьем.

Когда мне скучно, я прибегаю к одному из привычных способов расслабиться и получить удовольствие. Например, могу побаловать себя бокальчиком хорошего пива. Иногда в процессе дегустации мне на ум приходят разнообразные идеи, и мне становится сложно сдержаться: неминуемо я начинаю городить ещё один бесполезный, но весёлый проект.

В одно прекрасное воскресенье, потягивая пиво и размышляя о жизни, я вдруг подумал: а можно ли вместить JavaScript-реализацию игры «Жизнь» в один твит? И не смог устоять перед желанием попробовать свои силы. 

В этой статье мы посмотрим на моем примере как создать игру в 3D иллюзией с помощью технологии RayCasting на связке Python + PyGame. Только тригонометрия и вычисления, никак движков.

Все мы помним старые игры, в которых впервые появилось трехмерное измерение. Но сейчас эта графика кажется очень устаревшей. Потому что в современных играх графика настолько близка с реальностью что порой тяжело понять что это вообще графика. В наше существует куча приемов чтобы сделать графику такой реалистичной.

Сейчас нам все это позволяют сделать видеокарты, но раньше мощностей не хватало чтоб даже приблизиться к такой графике. Поэтому прибегали к более простым методам, не требующих большого количества вычислений.

Основоположником 3д игр стала игра Wolfenstein 3D, выпущенная в 1992 году а за ней и Doom 1993 года. На самом деле здесь используется технология RayCasting, третьего измерения тут просто не существует.

В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?

jenkins, terraform, chef, nexus, git, jira, wiki, octopus, ansible, confluence KISS

2 марта крупнейший американский крипто банк Silvergate сообщил о задержке с публикацией годового финансового отчета, а затем и вовсе заявил о своей “возможной несостоятельности” по причине резкого снижения уровня капитализации. После этого, как и следовало ожидать, все партнеры стали поочередно отказываться от работы с банком, что сразу же создало дополнительное давление на капиталлизацию Silvergate. За сутки цена на акции банка упала на 57% на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE), а на Лондонской фондовой бирже (LSE) — на 54%.

К моему удивлению, не так много криптанов вообще слышали название Silvergate. И как следствие, многие и бровью не повели после новостей о возможном банкротстве банка. И это зря. Silvergate был второй по величине банк в США, работающий с криптоактивами и один из основных мостов между криптовалютами и фиатом для институциональных и ритейл инвесторов в стране. В данном материале мы расскажем о Silvergate, подробно разберем историю его краха, проанализируем, как эта ситуация повлияет на криптовалютный рынок и порассуждаем, что дальше ждет криптоиндустрию. Поехали!

(Q-learning, SARSA, DQN, DDPG)

Обучение с подкреплением (RL далее ОП) относится к разновидности метода машинного обучения, при котором агент получает отложенное вознаграждение на следующем временном шаге, чтобы оценить свое предыдущее действие. Он в основном использовался в играх (например, Atari, Mario), с производительностью на уровне или даже превосходящей людей. В последнее время, когда алгоритм развивается в комбинации с нейронными сетями, он способен решать более сложные задачи.

В силу того, что существует большое количество алгоритмов ОП, не представляется возможным сравнить их все между собой. Поэтому в этой статье будут кратко рассмотрены лишь некоторые, хорошо известные алгоритмы.

1.    Обучение с подкреплением

Типичное ОП состоит из двух компонентов, Агента и Окружения.

В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!

Akamai Technologies - американская компания, занимающаяся защитой веб-ресурсов от ботов с помощью своего продукта Bot Manager. В её портфолио числятся такие гиганты ритейла, как Nike, Adidas и Asos, для которых особенно важен контроль за ботами, автоматизирующими процесс выкупа редких/лимитированных товаров с целью их перепродажи по завышенной цене. В данной статье мы взглянем на скрипт антибота Akamai и рассмотрим, какие методы обнаружения через JavaScript в нём используются. Не знаете почему обнаруживается ваш selenium? Добро пожаловать!

Привет✌ Меня зовут Юра Ребрик, и в этой статье я расскажу вам о своем опыте создания пет‑проекта, который мы запустили на Product Hunt и заработали свои первые доллары онлайн.

В статье описана инструкция по установке Windows внутри MacOS.

В какой‑то момент жизни большинство людей задается вопросами вроде «Почему я существую?», «Почему есть что‑то, хотя могло ничего не быть?», «Откуда появился наш мир?». С древних времен философы и ученые пытаются найти ответ на эти вопросы, а проповедники утверждают, что нашли единственно верный.

На первый взгляд кажется, что это самые сложные из всех возможных вопросов, однако это не так. Несмотря на сложность, а иногда даже и полную невозможность проверить истинность определенного ответа на эти вопросы, мы можем хотя бы судить об убедительности тех или иных ответов, их логической непротиворечивости и согласованностью с наблюдениями.

Может быть, существование мира неизбежно, как дважды два неизбежно равно четырем, а может быть, если нет ничего, то нет и никаких препятствий для возникновения мира. Мы можем гадать, мы можем строить теории и проверять их. В любом случае, мы можем хотя бы попытаться ответить на этот вопрос и примерно представляем себе формат ответа на него.

Существует гораздо более сложный вопрос — мы не только не можем проверить на истинность или ложность ответа на него, но мы даже не представляем себе формат ответа, да и сам вопрос, честно говоря, мы сформулировали с большим трудом. Кроме того, многие люди даже не понимают суть вопроса, а другие отрицают его осмысленность. Этот вопрос, величайшая загадка Вселенной — тайна человеческого сознания.

Аналитик-экономист Саша устроилась на новую работу, у неё не было навыков программирования. В описании вакансии умение писать код не требовалось. Программирование преследовало экономиста в школе и университете. Саша старательно отмахивалась от написания кода, но избежать кодинга не вышло. 

В Сашин первый день предыдущий сотрудник оставил три скрипта на Python для подготовки отчетности, уволился и сменил номер телефона. Ближайших срок сдачи отчетности – через месяц. Запуска кода было недостаточно для подготовки отчетов, нужно адаптировать скрипт под запрос руководителя. 

Статья описывает ошибки, которые совершила Саша при изучение Python, и пути исправления этих ошибок. Статья расскажет об экстремальном опыте погружения в программирование на Python: анализ данных и визуализацию. Вот как это было…