User
Как известно, наше Солнце, будучи типичной звездой Главной Последовательности, через несколько миллиардов лет превратится из жёлтого карлика в красный гигант. В результате оно станет более разреженным, зато поглотит Меркурий, Венеру и Землю, а через некоторое время — и Марс. Дальше нужны иллюстрации, поэтому остальную часть статьи прячу под кат.
Данная статья посвящена критическому анализу развития области, называемой искусственный интеллект. Разница между критикой и критиканством крайне велика. Цель критиканства — обесценить достижения, убедить в бесплодности и бессмысленности дальнейшей деятельности в данном направлении. Задача критики — провести рефлексию. Результаты этого процесса я и изложу.
Статья носит философский характер — это значит, что она не обременена математической строгостью изложения, а пытается оформить в виде понятий базовые представления и ощущения. Автор статьи не является специалистом в искусственных нейронных сетях (знакомство с ними исчерпывается прочтением книги «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей» С. Николенко, А. Кадурин, Е. Архангельская) и генетических алгоритмах (знакомство с ними также ограничено прочтением нескольких книг), поэтому перед каждым утверждением, по-хорошему, надо добавлять фразу «как мне кажется», «на сколько я понимаю»..., но я опущу эти вводные обороты, чтобы излишне не раздувать текст. Тем не менее взгляд человека «со стороны» может быть полезен, поскольку, образно выражаясь, создает возмущение, которое может вывести специалиста из локального экстремума.
Всем привет! На Хабре есть множество статей про выгорание и его признаки, есть целые исследования IT на эту тему.
Повторяться не очень хочется и базу выдавать я не стану, ведь ее можно зайти почитать на википедии.
О чем же эта статья? Наверное, о том, как научиться любить…любить свою работу.
Вы можете сказать мне, что легко говорить, когда ты devrel – ходишь на конфы, участвуешь и организуешь веселые активности, но тут я возражу.
Что же такое devrel. На 40% ты комьюнити-менеджер, на 30% ивентщик, на 20% адвокат бренда и на 10% коуч. И вот бинго для скорого выгорания готово.
Если вбить «как стать java разработчиком» в поисковую строку, можно найти тысячу курсов по данному направлению. Проблема в том, что все курсы являются платными и, как правило, стоят несколько десятков, если не сотен тысяч рублей.
Чтобы разбавить засилие платных курсов, мы подготовили для вас программу обучения «Java-разработчик с нуля», которая состоит только из бесплатных материалов.
Когда мы говорим о стратегиях в реальном времени начала 2000-х, многие сразу вспоминают такие великие проекты, как StarCraft, Age of Empires, Command & Conquer. Но в этой бурно развивающейся категории игр существует одна незаслуженно забытая жемчужина, которая не только привнесла свежести в жанр, но и оставила глубокий след в сердцах тех, кто её испытал. Original War – это больше, чем просто RTS. Это уникальная смесь стратегических и ролевых элементов, которые до сих пор актуальны и интересны.
Если соскучились по временам, когда вы часами сидели за огромным монитором под ненавязчивый, протяжный гул компьютера, а игры радовали не восхитительной графикой с трассировкой лучей, а тем, что они вообще запустились, то настала пора отправиться в захватывающее приключение в прошлое вместе с Original War. В 2001 году эта стратегическая игра стала настоящей находкой для любителей жанра, предлагая уникальное сочетание тактической глубины и захватывающего сюжета. Давайте вместе вспомним, чем она полюбилась большому количеству геймеров и почему вам стоит вернуться к ней вновь.
Я открыл кубышку жены (700 000 ₽), чтобы открыть свой первый VR-клуб. Игры покупал в Steam, а виар шлем висел на проводе.
25 июня 2024 года капсула станции «Чанъэ-6» совершила посадку на полигоне во Внутренней Монголии на севере КНР. Возвращаемый аппарат лунного зонда впервые в истории доставил на Землю грунт с обратной стороны Луны — почти 2 кг материала, добытого в бассейне Южный полюс (Эйткен). Миссия «Чанъэ-6» длилась 53 дня.
Уже разобрались в прошлой статье, когда микросервисы не нужны, сейчас рассмотрим обратную ситуацию.
Возможно, получится слегка идеалистично, но представьте, что у вас быстрорастущий проект, постоянно требуются новые сотрудники, необходимо масштабироваться. Здесь встает вопрос о смене архитектуры, когда чувствуете, что монолитная уже не работает на вас.
Объективно оценить свой проект сложно, но начать можно с вопроса с капелькой синдрома самозванца «а вырос ли мой проект до микросервисов? как понять, что нужно переходить на них?»
Начнем с того, что перейти на них быстро не получится, скорее всего, вначале вы разгрузите наиболее загруженный модуль, например, на который приходят заявки. Посередине пути ваша архитектура будет походить на минисервисы, пока каждый модуль не будет вынесен отдельно и связан между собой. Напомню, что если их не «подружить» между собой, вся ваша работа не будет иметь смысла.
Небольшие модули легче контролировать, несколько точек отказа дают большую надежность, это основное преимущество микросервистной архитектуры, ее поэтому все и хотят. Например, у вас большой интернет-магазин, в минуту больше тысячи заказов, страшно хранить эту структуру в монолите, отключится один элемент — прекратит работу весь магазин до решения проблемы, а значит, большая потеря прибыли и лояльности к бизнесу. С микросервисами все обойдется меньшей кровью, если баг обнаружен в модуле «регистрация» , то новые пользователи просто не смогут залогиниться, но смогут выбрать товар и оформить заказ.
В статье описана идея нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODEs) - подхода в области глубокого обучения, который объединяет методы численного решения дифференциальных уравнений с нейронными сетями. Neural ODEs позволяют моделировать непрерывное изменение скрытых состояний, что открывает новые возможности для анализа временных рядов, обработки сигналов и динамических систем.
Производители чипов выпускают все более совершенные процессоры. В их число входит и компания Intel, которая скоро представит Arrow Lake-S. Чипы этой линейки не будут поддерживать оперативную память стандарта DDR4, компания решила от этого отказаться. Вместо этого Intel обеспечит поддержку новейшей DDR5 — она позволит повысить производительность устройства на базе чипа от Intel. Подробности — под катом.
Приветствую всех!
Сегодня я вам представлю свои наработки по способу инжекта 64-битных DLL библиотек в процессы WOW64, сам который считал невозможным. Любителей потрогать внутренности Windows приглашаю под кат.
Привет! Меня зовут Искандар и я разработчик в компании «Строительный Двор», попытаюсь очень кратко рассказать о прошедшем хакатоне и удалось ли нам победить нейросеть.
Всем привет, меня зовут Богдан. В ML я начал свое посвящение осенью 2023 года и за этот год успел поработать над таким неоднозначным проектом как "Предсказание выбытия насосов". На данную тему на Хабре уже есть несколько статей, которые я в своё время нашел и опыт которых я пытался перенести в свой учебный big data пет проект :)
ссылки на других ребят тут: ссылка 1 и ссылка 2
Хочу сказать что в данной статье не будет кода, она будет посвящена размышлениям, неудачам и иногда смешным попыткам решить данную проблему. Ну а также наверное где-то я буду кидать ссылки на совершенно разные вещи и немного похвастаюсь нашим финальным решением и тем, к чему меня привело участие во всем этом.
Если вы хотите посмотреть на то как это реализовано под капотом, то добро пожаловать в репу на гитхабе
Здесь расписано множество вещей, которые я успел попробовать пока работал над этой задачей в них входят как удачные решения, так и не очень.
Как русифицировать китайские автомобили? Как не наделать кирпичей окирпичивая машину дороже 10 млн. руб? Я работаю с программным обеспечением китайских автомобилей, одна из самых популярных моделей на сегодняшний день это Lixiang, именно на ее примере я и покажу как обычно или, наоборот необычно, русифицируются автомобили.
Живем мы в интересное время. Абзац ниже касается практически всех премиальных китайских автобрендов.
Применяя определенную степень упрощения к статистике, которая, перефразируя пословицу, является производной от лжи, будем опираться на твердые факты из первых ссылок в поисковике. На конец 2023 года число реализованных машин этой марки уже составляло 376030 штук. Зарегистрировано же на текущий момент в РФ более 20.000 автомобилей Lixiang. РФ является лидером среди стран, куда импортированы авто этой марки. Это следствие совпадения ухода западных автобрендов и бурный расцвет китайского автопрома. Держим это в уме, теперь следующая часть эриксоновской петли.
Кроме этого имеем санкции и американское участие в капитале автопроизводителей. Русский и Китаец братья навеке, но Китай умеет мыслить столетиями, по всей видимости в горизонте планирования в несколько сотен лет
Привет, Хабр! На связи CEO команды Compressa AI. Недавно обнаружил для себя крутой базовый курс по эффективному запуску и инференсу LLM моделей от легенды AI мира — Andrew NG и его платформы DeepLearning. Он полностью на английском языке в формате видео, поэтому я осмелился адаптировать его под формат Хабра на русском языке. Знания должны быть доступны всем и в удобной форме, так ведь?
Многие команды (включая и Compressa AI) начинали LLM проекты с использования облачных API. Но по мере развития все больше разработчиков хотят использовать open-source LLM, чтобы экономить на токенах, снижать latency, запускать fine-tuning на собственных данных и в целом меньше зависеть от внешних моделей.
Из этого курса вы узнаете детали эффективного обслуживания и дообучения open-source LLM, включая методы обработки множества запросов от нескольких пользователей. Используя несколько таких методов одновременно, вы можете улучшить как задержку (latency), так и пропускную способность (throughput). Например, благодаря применению последних open-source технологий в своем продукте, мы добились увеличения пропускной способности до 70x на 1 GPU в сравнении с дефолтными Hugging Face & PyTorch.
Курс слишком объемный даже для лонгрида, в нем много практического кода, поэтому сегодня начну с первых уроков и выпущу следующие части, если увижу живой интерес. Это адаптация, а не прямой копипаст, поэтому где-то немного расширю курс информацией от себя, а где-то сокращу. Также хочется отметить, что русифицирование терминов вокруг LLM — дело довольно неблагодарное, поэтому часть из них будет на английском.
В лаборатории комании Insystem мы часто применяем наш фреймворк ODRS(подробнее тут) для решения различных задач в области компьютерного зрения. Одной из такой задач стала настройка SCARA робота для сортировки цветных крышек от пластиковых бутылок. Этот проект был вызван необходимостью автоматизировать процесс переработки, увеличивая его эффективность и точность. Используя ODRS, мы смогли обучить робота распознавать крышки различных цветов, а затем сортировать их по категориям. В ходе работы были выполнены следующие задачи:
В этом году я окончил бакалавриат “Прикладная информатика: в экономике”. Поэтому пока память свежая, хотел предоставить небольшую выжимку из 4 лет моего обучения.
Первый год, как и у всех, у нас преподавались общие предметы, такие как философия, русский язык, история, информатика, математика и логика. Всё это меня раздражало, но сейчас я понимаю, что эти предметы были полезными и не принесли никакого вреда. На информатике учились работать с Word и Excel. В начале мне это также не очень нравилось. Сидим, учим офисные программы, а ведь я сюда шел, чтобы учиться прогать. Однако со временем я осознал, что, хоть это и было неинтересно, умение работать с ними пригодилось на следующих курсах.
2 курс
Во втором курсе довольно много было предметов связанных с ...
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Кулин, ML-Engineer NLP моделей.
В этом гайде мы поговорим о подготовке к prompt-engineering, о базовых принципах написания промпта, про его структуру и про типы решаемых задач, о продвинутых техниках через рассуждения для повышения качества ответа и снижения вероятности появления галлюцинаций. Гайд будет полезен для всех, кто начинает погружаться в промптинг.
Это мой первый пост, поэтому буду рад любой обратной связи!