В своей предыдущей статье об инструментах и ​​агентах искусственного интеллекта я рассмотрел инструменты, которые меняют подход к разработке программного обеспечения. В последующей статье я утверждал, что роль разработчика смещается от написания кода к его управлению.

В этой статье делается следующий шаг: что произойдет, когда агенты ИИ станут способны создавать и перемещаться по все более сложным кодовым базам? Как нам поддерживать точность, доступность и актуальность знаний, на которые они опираются? Именно здесь на помощь приходит идея вики-проекта для магистерских программ.

В какой‑то момент я перестал доверять фразе «готово» от языковой модели.

Модель при этом не врёт: она честно считает, что сделала работу. Она пишет «реализовано, тесты проходят», и чаще всего так и есть. Беда в остальных случаях, когда модель поправила один вызов из четырёх, приняла собственный план за выполненную работу и закрыла задачу. Диалог при этом выглядит безупречно до самого конца.

Я перепробовал обычный набор: писал развесистые CLAUDE.md, требовал план перед кодом, просил самопроверку. Всё это держалось ровно до тех пор, пока не становилось неудобным. Правило, написанное словами, агент нарушает в тот момент, когда у него появляется разумно выглядящая причина его обойти, и такая причина находится всегда.

Искать готовую систему управления мне далеко не пришлось. До ухода ExxonMobil из России я работал там аналитиком по аварийно‑спасательному реагированию, и ICS была в этой роли повседневным рабочим инструментом: я прошёл по ней множество тренингов, включая уровень Advanced, и работал фасилитатором IMT, Incident Management Team. Оттуда и пришла мысль перенести ICS в разработку.

Самое длинное приключение начинается со слов «Я знаю короткую дорогу».

Продолжаем знакомить читателей, молодых и немолодых специалистов в области наук о Земле, с новым перспективным стандартом работы с метаданными космической съемки, данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и другими результатами космической деятельности (РКД).

В предыдущей статье мы рассмотрели предпосылки для рождения нового стандарта и причины его стремительного развития. Привели примеры наиболее успешного внедрения STAC в таких глобальных каталогах космических продуктов и сервисов как Microsoft Planetary Computer, Eurac Research и Copernicus Data Space Ecosystem.

Продолжим погружаться в принципы взаимодействия со STAC и его структурами данных.

Здравствуй, дорогой читатель.

Спешу поделиться тем, как на самом деле найти геоданные без регистрации и СМС. По чесноку. Без всяких-яких. И даже “подписывайтесь на телеграмм канал” - не будет, у меня его и нет…

И речь пойдёт про инструмент Osmosis.

Если у вас возникала идея получить доступ к метрикам операционной системы и оборудования компьютера из PostgreSQL, то теперь у вас есть инструмент для этого. Я не претендую на его зрелость и готовность к эксплуатации. Это просто прототип, позволяющий получить результаты запросов из osquery в PostgreSQL в виде табличных данных/JSON. Дальше с которыми можете использовать все привычные средства этой базы данных.

Есть множество специальных программ, работающих с метаданными — всевозможные (не будем показывать пальцем) медиаплееры с нескучными обоями, сортировкой и фильтрами по чему и как угодно (особенно как угодно), созданием и редактированием плейлистов, подгружаемыми обложками, текстами и барышнями.

Есть, с позволения сказать, просмотрщики изображений с теми же барышнями, коллекциями оных с описаниями, редактированием, тэггированием, гистограммами, спектрограммами и телепрограммами.

И один лишь рынок особой категории геоданных, именующих себя детьми лейтенанта Шмидта, находится в хаотическом состоянии. Анархия раздирала корпорации вроде Гугла… Ладно, я увлёкся. Но в самом деле…

Меня зовут Аскольд Романов, я руковожу продуктовой командой в Яндекс Образовании. Сегодня я хочу поделиться историей своего проекта K2-18. Это опенсорс‑инструмент, который трансформирует учебный текст в семантический граф знаний с образовательными метриками. Я назвал его в честь экзопланеты, в атмосфере которой (предположительно) нашли водяной пар: тоже история про извлечение скрытой структуры из наблюдаемых данных. В этой статье — как устроен инструмент, какие решения за ним стоят и что с этим графом можно делать.

Моя основная задача в Образовании — внедрение AI‑технологий в образовательные процессы, и K2-18 вырос из этой работы напрямую. Мне нужно было решить конкретную задачу: как превратить учебный контент в структуру, с которой LLM сможет эффективно работать для построения различных образовательных сценариев.

Идея родилась не на пустом месте. Я закончил ВМиК МГУ и аспирантуру там же с научным фокусом на компьютерной лингвистике. Сейчас, когда LLM научились читать текст, понимать его структуру и контекст, оказалось, что знания, опыт и контекст текущей работы позволяют решить эту задачу системно. 

Конечно, семантические графы — это не новая идея. Но мне всегда хотелось сделать знания в учебных курсах действительно структурированными, а не скрытыми за линейными страницами учебника — так, чтобы и студенту, и преподавателю было легко ориентироваться и развиваться в своем темпе. По сути, это и есть один из продуктивных сценариев применения ИИ в образовании: помогать лучше структурировать знания и выстраивать более персонализированное обучение. 

Современные языковые модели стремительно меняют наши представления о том, как можно вести разработку, особенно когда ресурсов катастрофически не хватает. Но если в коммерческой сфере целью внедрения ИИ является оптимизация, то в социальной — с помощью LLM хочется решить задачи, которые важны, но зачастую выпадают из бэклога из‑за нехватки средств. В мире существует бесчисленное множество проектов, работающих на стыке технологий и социальных проблем, и за каждым из них стоит свой опыт поиска ресурсов на развитие.

Проект LUWRAIN — пример именно такой истории. Это платформа для разработки невизуальных приложений, которая тринадцать лет создаётся усилиями энтузиастов. Сегодня у неё появляется шанс сделать рывок — с помощью LLM и инженерных подходов, основанных на открытых технологиях. В случае LUWRAIN, как и в случае многих похожих инициатив, существует поиск правильного соотношения смысла и усилий. Поэкспериментировать и найти баланс в том числе помогла программа грантов Yandex Open Source.

Меня зовут Михаил Пожидаев, я работаю доцентом теоретической информатики в Томском государственном университете. Читаю такие предметы как обработка естественного языка, ОС UNIX, анализ социальных сетей и введение в программную инженерию. В этой статье расскажу о своём опыте создания программных продуктов, которые должны казаться странными и нелогичными в привычных обстоятельствах, но обстоятельства нестандартны.

Это — текстовая расшифровка небольшого доклада с  Форума молодых учёных, про Web 4.0: проблематика, решения и даже прототип, с которым можно невозбранно поиграться.

Если мир — программа, где искать лог-файлы?

Мы живем в эпоху, когда нейросети генерируют фотореалистичные миры, а квантовые компьютеры ломают криптографию. Но что, если наша вселенная тоже симуляция? Разберемся, как проверить это, используя научные теории и IT-логику.

Привет! На связи Михаил Дроздов, младший разработчик в Selectel. Заканчиваю рассказ о создании собственного робота. Предыдущая часть была целиком посвящена железу: выбору компонентов, особенностям проектирования и изготовления корпуса, распайке электроники.

В этой части говорим о разработке ПО. Микроконтроллер, видеокамера, датчики, двигатели — уже соединены, питание подключено. Осталось вдохнуть жизнь в электронный организм, чтобы все его компоненты пробудились и начали согласованно взаимодействовать.

Несколько дней назад вышло обновление, устраняющее последние шероховатости UX, и мы рады представить вам долгожданный полноценно работающий Far Manager в составе LTS-версии Ubuntu 24.04! В этой статье я расскажу, как получить максимум удовольствия от его использования. Поехали!

sudo apt update

sudo apt install far2l

В последние несколько лет в контексте Интернета вещей (IoT) можно все чаще встретить термины Digital Twins (Цифровые двойники) и Device Twins (Двойники устройств), которые описывают создание виртуальных моделей физических объектов или процессов, но они имеют различные сферы применения. В силу их внешней схожести часто происходит путаница. Давайте попробуем разобраться, чем являются эти понятия в индустрии IoT.

Наполняя огромные векторы семантическим значением, мы можем заставить машины рассуждать более абстрактно и эффективно, чем раньше.

Как знают мои постоянные читатели, ранее в этом блоге я уже обращался к малоизвестным аспектам периодического закона и рассказывал, к каким заблуждениям он приводил самого Менделеева. Но на практике сила периодического закона заключается в возможности предсказуемо экстраполировать даже самые экзотические свойства веществ и материалов. Если соединение получено с одним химическим элементом – то стоит попытаться получить схожие соединения и с другими элементами, расположенными ниже и/или выше данного элемента в таблице Менделеева. Так, на сходстве алканов и силанов основаны поиски кремниевой биохимии, а изучение периодических свойств щелочных металлов привело к созданию целой индустрии литий-ионных аккумуляторов.

В этой статье речь пойдёт о плоских аллотропных модификациях некоторых элементов IV группы (в частности, о графене). Как известно, именно в этой группе заключена почти вся современная электроника и индустрия полупроводников. Особое внимание будет уделено силицену – плоскому графеноподобному материалу, открывающему новую страницу в производстве гибкой электроники и полевых транзисторов.

Go2rtc — это open source приложение для стриминга видео в реальном времени. Оно весит всего 5 мегабайт, не имеет внешних зависимостей и работает на всех популярных ОС. Поддерживает технологии ​​RTSP, RTMP, DVRIP, HTTP-FLV, WebRTC, MSE, HLS, MJPEG, HomeKit и многие другие. Последний релиз получился настолько масштабным, что все нововведения пришлось оформлять в статью на Хабре.

Всем привет, последние пару месяцев я активно изучаю тему веб‑компонентов, собираю и нарабатываю опыт, а затем делюсь своими наработками с другими с целью обменяться опытом, получит новый опыт, фидбек и понять куда двигается разработка в вебе и шагать дальше за новым опытом. Все ниже изложенное не является инструкцией как делать нужно, а является примером того, как сделать возможно на текущий момент в 2023 году, у меня уже набрался небольшой опыт (8 публикаций и 3 веб‑компонента на гитхабе) и я решился попробовать сделать что‑то серьезнее чем просто очередную реактивную кнопку или лайки, в первой части моей публикации я проведу вас по MVP веб‑компонента wc-wisywig, немного затронем философию семантики, браузерные API и обменяемся опытом, потестим HTML5 теги в статье на хабре. Для нетерпеливых сразу вот ссылка на демо и git репозиторий. Остальных ждет техничесий лонгрид, прошу под кат)