Есть много локальных аналогов ChatGPT, но им не хватает качества, даже 65B модели не могут конкурировать хотя бы с ChatGPT-3.5. И здесь я хочу рассказать про 2 открытые модели, которые всё-таки могут составить такую конкуренцию.

Речь пойдет о OpenChat 7B и DeepSeek Coder. Обе модели за счет размера быстры, можно запускать на CPU, можно запускать локально, можно частично ускорять на GPU (перенося часть слоев на GPU, на сколько хватит видеопамяти) и для такого типа моделей есть графический удобный интерфейс.

И бонусом затронем новую модель для качественного подробного описания фото.

UPD: Добавлена информация для запуска на Windows с ускорением на AMD.

Эта статья в основном для аналитиков, которые впервые сталкиваются с необходимостью описания запросов в Swagger, но может быть полезна всем, кто хочет разобраться или ищет подсказку.

Друзья, всем привет! Сегодня я хочу рассказать вам про самую простую и доступную для понимания нейросеть, которая создает изображения по вашему текстовому описанию. Она называется Fooocus и основана на знаменитой Stable Diffusion XL. Это идеальное решение в качестве вашей первой нейросети, и необходимый инструмент для любого дизайнера или контент мейкера.

Внутри много тяжелых изображений.

Привет, Хабр! Недавно я вышел на рынок вакансий и решил рассказать о том, что происходит на собеседованиях и как к ним готовиться.

Разносторонний системный рассказ о том, какими способами можно научить модель работать с длинными последовательностями. Для специалистов, занимающихся обучением LLM, и всех, кто хочет разобраться в теме.

Игры бывают разные, большие и маленькие, триA и супер инди, в компаниях с сотнями разработчиков и что создаются самородками-одиночками. Редко их делают с нуля и пишут код только игры, чаще пишут игровые тулы, редактор и параллельно пишут саму игру. За всей этой многомиллиардной индустрией стоит код, много кода, очень много кода. Игровые движки и фреймворки – мощные инструменты, которые помогают разработчику творить его идеи и создавать увлекательные игровые миры. Это каркас, на котором строятся все игровые вселенные, они включают в себя сотни инструментов, библиотек и ресурсов, позволяя разработчикам превратить строчки кода в театр для одного зрителя.

Существует более сотни игровых движков, каждый из них содержит как минимум одну фичу которой нет ни в каком другом. Всех возможностей вместе нет ни в одном, и это прекрасно - иначе бы такой движок монополизировал рынок. Хм, Unreal5 ты ли это? Иногда полезно пробежать по release notes движка, чтобы оставаться в курсе последних новостей. Возможно вы разрабатываете свое решение и эта статья натолкнет вас на новые идеи. Готовы узнать что ваша любимая игры была сделана не на Unity, а на православном SDL?

Меня зовут Настя, я руководитель службы инструментов репозитория в Yandex Infrastructure. Больше 15 лет я проработала в IT-индустрии: сначала как разработчик, потом тимлид, техлид, менеджер проектов и руководитель службы. За это время несколько сотен человек рассказали мне о своём карьерном пути: кто-то собеседовался со мной как с нанимающим менеджером, кто-то приходил ко мне на менторинг, кто-то расширял свой нетворк, как теперь модно говорить. Из этих разговоров можно выделить причины недовольства работой, которые я вижу у людей чаще остальных. Одна из главных причин — ошибка выбора вакансии.  

В этом посте я собрала исчерпывающий список вопросов к нанимающему менеджеру, которые помогут кандидатам избежать ошибок выбора. И заодно не испортить себе резюме, карьеру и нервную систему.

А Вы когда‑то задумывались о том, как классно было бы хакнуть собеседование? Создать себе цифрового помощника, который ответит на все вопросы интервьюера.

Вот и я задумался. В этой статье предлагаю создать небольшое приложение на основе Whisper для распознавания речи и ChatGPT для генерации текста. Также добавим простой пользовательский интерфейс, чтобы облегчить себе наше «списывание».

Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.

▍ Введение

Есть много причин почему доступ научным статьям и книгам должен быть свободным:

Во-первых, это прекрасно

• Хорошо понимает что за сцена изображена и какие взаимосвязи между объектами на ней.
• Читает текст, ориентируется на местности, опознаёт конкретных людей
• Умеет в абстракции и обратно
• Отлично ищет то, чего не должно быть (отклонения от базовой идеи) — дефекты на деталях, дефекты в людях (в особенности на рентгене) и так далее.
• Плохо считает.

Разработчик Вася не смог включиться в работу утром. Потом еще был эмоциональный митинг с заказчиком, после которого снова активировалась прокрастинация. В итоге вместо восьми запланированных часов работы — три. Вася понимает, что дома придется доделывать рабочие задачи, и потому он снова забьет на свое (постоянно откладываемое) обучение.

Тут появляются авторы статьи, которую вы читаете, и предлагают попробовать пару интересных штук для эффективного включения. Мы пробуем замедлиться в два раза и еще пощелкать с десяток примеров устного счета. После митинга – вынести всю рефлексию на бумагу и «шлифануть» это активной прогулкой. Простые решения, которые в совокупности позволяют не терять время на «тупняк в монитор». 

Как мы подобрали эти решения и почему именно они? В целом, подобных приемов есть около четырех десятков, а конкретных техник – и того больше. Чтобы выйти на конкретные действия, которые нужны именно вам, мы создали простой инструмент, описанный далее в статье.

"Не пытайтесь себя полюбить!", - вот с такой парадоксальной мысли я начну сегодняшнюю статью. Меня зовут Евгения Мисюченко, я практикующий психолог, гештальт-терапевт, и ко мне на консультации часто приходят люди с запросом на “полюбить себя”. 

Но в разговоре мы часто выясняем, что они не хотят любить себя такими, какими пришли ко мне в кабинет, а хотят стать лучшей версией себя и вот тогда вся их сдерживаемая годами любовь к себе выльется бурным потоком. 

Когда я беседую с ними, я слышу примерно одну и ту же парадоксальную идею “я хочу стать лучше, увереннее, смелее, интереснее и полюбить себя”.  То есть вот таким, как есть, я себя не люблю, но давайте мы меня исправим (а если ещё честнее, то вы меня исправите), и вот нового себя я полюблю.

Звучит как план, но это на самом деле не работает. Почему? 

На работе всё неплохо и дома всё хорошо. Организм тоже держится, здоровье пока не подводит. И даже выгорания в его строго научном смысле нет: работа интересна, идеи и перспективы есть. А вы сидите за компом, листаете каналы в телеге, даже не запоминая содержания, и не знаете, как заставить себя заставить себя… Это обычная усталость, которая влечёт за собой и выгорание, и депрессию. Пока она не отняла все силы, с ней нужно бороться. Осенью этот вопрос особенно актуален, поэтому мы решили разобраться в основах того, как «быть в ресурсе». Когда, если не в выходные ;)

Какую рекламу показать пользователю, красную или синюю?

Представьте, что вам нужно выбрать один из двух баннеров: красный или синий. Разумеется, вам бы хотелось показывать пользователю рекламу с наибольшим откликом.

Но как узнать, какой из баннеров имеет наибольший уровень кликабельности?

Чаще всего для ответа на этот вопрос используется A/B-тестирование. Группа пользователей разделяется пополам, и первой части показывают один баннер, а второй — другой. После этого можно вычислить уровень кликабельности и выбрать лучший из вариантов.

Предположим, что в конце A/B-тестирования у вас получились следующие результаты: