Предлагаю оставить бизнес-литературу с «успешным успехом» в стороне и изучить материалы, подготовленные ведущими учеными в области стратегического менеджмента, а во второй половине подборки — обратить внимание на необычные статистические сборники и отчеты, которые вы скорее всего не встречали ранее. Рассказываю, что внутри, и сколько времени потребуется на изучение.

Завершился мой 14-месячный проект – от начала переговоров с издательством и до выхода бумажной версии книги. Во всей этой истории есть несколько моментов, которыми хотел поделиться и про которые еще не говорили другие авторы, кому посчастливилось дойти до релиза. В основном они касаются общения с издательством и общего подхода к написанию больших объемов текста.

Начну с финансового вопроса – сколько сможет заработать автор.

Революция ИИ случилась очень внезапно даже по меркам стремительно развивающихся технологий последних десятилетий. Как говорил фантаст и идеолог киберпанка Уильям Гибсон, будущее уже наступило — оно просто неравномерно распределено. И в одном из направлений — имитации внешности и голосов людей — будущее как будто шагнуло вперед сразу на столетие. Что происходит с индустрией сейчас, что ее ждет и как с эпидемией дипфейков планируют бороться в будущем? 

О том, что тема дипфейков — на гребне волны общественного интереса, говорит хотя бы то, что этот текст пришлось переписывать и дополнять несколько раз: когда он уже был готов к публикации, появлялась новая информация либо из мира дипфейков, либо из мира борьбы с ними. Но сопротивление кажется обреченным на провал: фейки уже как цунами — закрывают горизонт и того и гляди обрушатся на наши головы. 

Компании вроде OpenAI и Microsoft на словах признают опасности, которые приносят технологии, но продолжают создавать все более и более совершенные продукты. Как будто недостаточно того, что у OpenAI есть Sora, которая создает настолько реалистичные ролики, что создатели боятся пускать к ней пользователей. 

Microsoft же в конце апреля представила модель VASA-1, которую в обзорах называют «ночным кошмаром создания дипфейков» — убедительная анимация создается на основе всего одной фотографии. Или даже картины. Если Мону Лизу можно заставить читать рэп, что уж говорить об обычных людях… А цифра «1» в названии ясно даёт понять, что останавливаться компания на этом не планирует.

В мире, где информация постоянно обновляется, а найти что-то можно с молниеносной скоростью, встаёт вопрос: а нужны ли вообще книги для программистов? Ведь в интернете есть множество бесплатных обучающих материалов, туториалов, видеоинструкций и чатов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые, казалось бы, могут полностью заменить традиционные источники знаний — книги.

Однако, на мой взгляд, книги всё ещё остаются важным и незаменимым инструментом для изучения программирования, особенно для новичков. В этой статье я, Бартенев Евгений, автор и техлид курсов «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, расскажу, почему я так считаю. А также поделюсь своей подборкой книг как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже пишет код не первый день.

На дворе лето, и для многих студентов стал насущным вопрос: а куда мне пойти на практику? Хорошая новость в том, что в это же время у большинства работодателей начинаются стажерские программы.

В прошлом году я сам искал компанию для старта в карьере, не понимал, с чего начинать, и совсем не ожидал, что смогу так быстро вырасти. Итак, под катом — мой опыт быстрого и комфортного старта в ИБ в крупной компании!

Выбор метода хранения и передачи секретной информации и его настройки могут серьёзно сказаться на общей безопасности инфраструктуры. Наши аналитики Нина Степовик и Виктор Кузнецов рассказали об этом со сцены Positive Hack Days Fest 2, а мы выкладываем видеозапись и дополненную текстовую версию доклада.

Из этого материала вы узнаете о некоторых аспектах управления секретными данными и основных видах атак на хранилища секретов. Наши специалисты сравнили популярные хранилища, поделились рекомендациями и лучшими практиками для их настройки, а также разобрали типичные ошибки в интеграции хранилищ секретов в инфраструктуру. 

Чем активнее мы курируем авторов, тем больше «налипает» опыта и своего, и чужого: кто-то приносит нам шедевры, кто-то — тексты, которые просто невозможно опубликовать. И вроде каждый случай особенный, но все проблемы и находки вполне себе поддаются систематизации. А значит, можно выделить лучшие практики, которые помогут всем сделать тексты лучше. Начнём с базовых моментов, которые, тем не менее, даже у опытных авторов соблюдаются далеко не всегда.

Дискуссиями о том, насколько прекрасен (опасен, полезен, подчеркните нужное) ChatGPT в частности и искусственный интеллект вообще, полон интернет — на эту тему высказались все, от «песочницы» Хабра до Генри Киссинджера.

В принципе, такая громкость хайпа демотивирует говорить что-то своё — всё равно оно потонет в шуме. Однако на этой неделе меня довольно неожиданно попросили прочитать лекцию для студентов-гуманитариев из РГСУ — «Искусственный интеллект нового поколения: изменят ли ChatGPT и Midjourney экономику, политику и социальную сферу», и было бы не меньшим грехом дать подготовленному материалу пропасть, не зафиксировав его письменно.

Тем более, что абсолютное большинство уже написанных статей не дают читателям того, что я люблю больше всего — некоей цельной картины происходящего. Это либо частное мнение, либо быстро уходящие в тензорную алгебру описания нейросетей, либо просто узкие демонстрации, что можно сделать (что конкретно сделал автор) в генеративной нейросети.

О чём же мы будем говорить?

Разумеется, о королях и капусте. А также о том, какой бывает искусственный интеллект, можно ли считать его разумным, в чём его главная проблема, спасут ли нас три закона робототехники, на какие профессии ИИ повлияет, а какие — породит (и даже уже породил).

Подчеркну, что материал готовился для гуманитариев — социологов, политологов, et cetera — поэтому далее я буду всеми силами избегать погружения в математику, программирование или иные специализированные вещи.

Поехали!

Менеджер: Эта задача готова?
Разработчик: Да.
Менеджер: Давайте катить на пользователей?
Разработчик: Давайте.
Менеджер: Что‑то не вижу функциональности на продакшене?
Разработчик: Ну, нам нужно еще пару дней — пройти код‑ревью, подождать, чтобы QA протестировали, собрать и выкатить релиз в прод, сделать несколько миграций данных, и потом мы откроем фичу для пользователей.
Менеджер: Но ты же сказал, что задача готова?
Разработчик: Да.

Думаю, многие из нас были свидетелями или участниками подобного диалога. Каждая сторона считает, что задача готова, но понимание состояния готовности разительно отличается. В итоге у каждой из сторон ожидания сильно расходятся с реальностью, что негативно влияет на коммуникацию между ними и, в целом, на развитие продукта. Так, как же этого избежать?

Давайте продолжим ход мысли недавней публикации про модели зрелости в области кибербезопасности. Допустим, провели мы оценку уровня своей защищенности по SAMM, CSF или другой модели, выбрали лучи-вектора для улучшения и целевые уровни. Ответ на вопрос «ЧТО мы строим?» у нас появился. А дальше? Вспоминая добрым словом архитектурных гуру — Джона Шервуда и его тезку-вдохновителя — Джона Закмана, когда-то задавших моду задавать (sic!) вопросы, понимаем, что нам не хватает понимания КТО у нас для этой стройки есть. И главное: КТО нам нужен, чтобы нашу «сказку сделать былью»? Под «КТО» я имею ввиду конкретных специалистов и руководителей с требуемым опытом, знаниями и умениями. И тут на сцену выходят модели компетенций.

Вскоре после того как я, в сентябре 2013, начал вести блог (мне, студенту, тогда больше нечем было заняться), я поставил перед собой цель — писать по статье в неделю. В результате — со дня рождения моего блога и до того момента, когда я начал работать в Wave (тогда мне уже было чем заняться, в результате посты я выкладывал гораздо реже), я опубликовал примерно 150 материалов.

Результаты публикации этих 150 статей оказались очень и очень разными:

— Два поста оказались крайне успешными, добрались до главной страницы Hacker News (первый — о том, что произошло со всеми непрограммистами, второй — о читабельности, хакабельности и абстрагировании кода).

— Дэн Луу, после того, как увидел второй из вышеупомянутых постов, подписался на мой блог и начал слать на Hacker News многие мои материалы. В результате ещё штук 5 статей стали довольно-таки популярными. Это привело к приходу в мой блог первой волны подписчиков, с которыми я не знаком лично. Плюс — это дало мне серьёзную мотивацию писать дальше. Я и Дэн, в итоге, стали хорошими друзьями.

— Примерно 95% оставшихся постов получились совершенно непримечательными.

Это — очень типичный разброс результатов публикаций, на который могут рассчитывать блогеры: несколько «хитов» и куча «хлама». Через восемь лет я развил достаточно хорошее чутьё на то, какой пост найдёт отклик у читателей. В результате я смог почти полностью уйти от написания совершенного «хлама». Но, даже учитывая это, несколько моих лучших недавних постов (этот и этот) оказались гораздо успешнее других. Речь идёт о том, что многие делились с другими ссылками на них, и о комментариях к ним, вроде «то, что я узнал, сильно на меня повлияло».

Привет! Меня зовут Света Маргасова, и я руковожу бригадой моделей с внешней информацией в Яндексе. В этом году в большой компании коллег впервые побывала на конференции ICLR (Learning Representations (ICLR) — обучение представлений), которая проходила в Вене. Масштаб и формат ICLR 2024 подтверждаюет её статус — A*. Конференция продолжалась 5  дней, на неё подали больше 7000  статей, 2260  из которых приняли. Участников тоже было очень много  — все старались успеть познакомиться с авторами на постер-сессиях, послушать доклады и попасть на воркшопы. 

В этой статье я расскажу о самом интересном по моему мнению и по отзывам коллег  — над постом также работали Илья Удалов и Максим Кузин, которые занимаются  ML в рекламе. Здесь же вы найдёте нашу коллективную подборку полезных статей.