Сегодня без «программистов». В этот раз будет сказ про нейросеть и копирайтеров, которым закрою тему «Заменит ли нейросеть копирайтеров» раз и навсегда. Для себя уж точно.

Почему в одни дни вы продуктивны, а в другие — нет?
Почему одни люди легко адаптируются к стрессу, а других выбивает из колеи любая мелочь?

В этой статье — новая модель нервной системы, которая объясняет ваше поведение через три ключевых коэффициента: чувствительность, внешняя активность и внутренняя активность.

Если вы имеете около-психологическое образование — просьба обязательно дать свои комментарии.

Часть 1: элементы памяти и убеждения
Часть 2: события
Часть 3: инстинкты
Часть 4: подкрепления и сложные паттерны
Часть 5: подкрепления на «сущностях»

В этой части будет продолжено рассмотрение инстинктов.

Также появятся два новых типа элементов памяти: «позитив» и «негатив». Эти типы оказывают большое влияние на поведение человека и отвечают за влечения, желания, зависимости, фобии, влюбленности и сексуальную ориентацию.

Приветствую. Здесь я приведу пример реализации простейшей функциональной системы на python, подробно опишу как в этом примере все работает и расскажу некоторые идеи о том, как можно развивать этот подход.

Меня зовут Алмаз Хустнутдинов. Я занимаюсь проектом «Теория цифрового интеллекта», создаю различные материалы по машинному обучению и рассказываю идеи о цифровом интеллекте, цель проекта — развитие мышления в области создания СИИ.

Часть 1: элементы памяти и убеждения
Часть 2: события
Часть 3: инстинкты
Часть 4: подкрепления и сложные паттерны
Часть 5: подкрепления на «сущностях»

В этой части будет начато рассмотрение инстинктов. Также будет рассмотрен механизм идентификации.

Данная статья навеяна мнением о том, что все участки биржевых графиков в прошлом уже повторялись, потому что поведение участников рынка подчиняется типовым сценариям. И если оцифровать все графики, то можно находить похожие участки в текущий момент времени и предполагать, какое движение будет в ближайшее время.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о старой-доброй Magic: the Gathering. Я фанат этой игры с 1999 года. Провела за ней много часов в институтской общаге, потом играла с друзьями, даже сама организовывала турниры, а сейчас в основном играю для себя и «затягиваю» в Magic новых людей. Почему эта игра того стоит, для чего она вообще была создана и что тут происходит с правилами (спойлер: все очень специфично), расскажу под катом. И, конечно, обсудим, почему игра «не для всех» в итоге понравилась всем и как получилось, что тут нет порога входа несмотря на сложность. Поехали!

Математик Деннис Гайцгори из Института математики Макса Планка в Бонне, Германия, получил престижную премию «Прорыв» в области математики в размере 3 миллионов долларов за доказательство геометрической гипотезы Ленглендса — одной из самых сложных математических проблем современности. Эта гипотеза является важной частью того, что математик Эдвард Франкель назвал «великой объединённой теорией математики», призванной связать разрозненные математические области.

Индексы – это «ускорители» доступа к данным в базах данных. Правильно выбранные индексы могут многократно ускорить запросы, что особенно критично в highload-системах с большими объёмами данных и большим числом запросов. Однако за ускорение чтения приходится платить усложнением записи и дополнительным расходом памяти. В этой статье мы подробно рассмотрим, как работают разные типы индексов в реляционных СУБД, как выбирать индекс под конкретный запрос, обсудим подводные камни (например, блоат, переиндексация, избыточные индексы) и затронем индексацию в NoSQL (MongoDB, Cassandra). Завершим чеклистом, который поможет выбрать оптимальный индекс под вашу задачу.

Как я отказался от оверинжиниринга и переместился с 30 места на 7 в Enterprise RAG Challenge. И чего не хватило до 1 места.

Сейчас облась ИИ – дикий запад. Никто не знает, как правильно решать задачи, а результаты экспериментов лежат приватными под NDA. Тем ценнее, когда кто-то делится реальным опытом с разбором деталей и подводных камней. Так что делюсь с хабром своей мартовской статьей про участие в Enterprise RAG Challenge от Рината LLM под капотом

Если вы интересуетесь разработкой продуктов поверх LLM, то

На Московской бирже торгуется более 2500 облигаций, но большая часть из них неликвидна - в стакане почти нет предложений и сделок совершается крайне мало. Это затрудняет покупку и продажу таких бумаг. При этом известные мне публичные сервисы не суммируют объемы торгов за период, поэтому сложно быстро найти облигации с высокой ликвидностью.

Пять лет назад написал Node.js-скрипт, затем адаптировал его для Google Таблиц, а теперь разрабатываю Python версию. При помощи сообщества на GitHub эта Python версия идёт к созданию полноценной библиотеки с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков, сбор новостей по эмитентам и вычисление оптимального объема покупки. Все это направлено на помощь простым инвесторам, вроде нас с вами, чтобы оперативно находить выгодные инвестиционные инструменты и принимать решения на основе актуальной информации.

Проект полностью open source.

Когда новичок пытается построить свою первую вопросно-ответную LLM систему, он быстро узнаёт, что базовый RAG - это для малышей и его нужно "прокачивать" модными техниками: Hybrid Search, Parent Document Retrieval, Reranking и десятки других непонятных терминов.
Глаза разбегаются, наступает паралич выбора, ладошки потеют.

А что, если попробовать их все?
Я решил потратить на подготовку к соревнованию 200+ часов и собственноручно проверить каждую из этих методик.
Получилось настолько удачно, что я выиграл конкурс во всех номинациях.

Теперь рассказываю, какие техники оказались полезными, а какие нет, и как повторить мой результат.

Это полное руководство расскажет о том, что такое Puppeteer и как эффективно использовать его для веб-скрапинга

Привет! Мы, команда NLP‑исследователей из AIRI и Сбера, опубликовали недавно результаты исследования того, как языковые модели справляются с химическими задачами. Дело в том, что в последние годы интеграция методов обработки естественного языка в области химии неуклонно растёт, и это открывает новые горизонты для открытия лекарств. Однако возникает важный вопрос: действительно ли современные языковые модели научились понимать молекулы, или они просто запоминают их текстовые представления?

Чтобы выяснить это, мы создали ♡AMORE — метод, который проверяет, способны ли химические языковые модели различать одно и то же вещество в разных формах записи, например, при добавлении водородов, канонизации или изменении циклов. Мы протестировали самые популярные модели, такие как Text+Chem T5, MolT5, PubChemDeBERTa и другие, чтобы понять, насколько они устойчивы к таким изменениям.

О том, что мы обнаружили, — читайте в этой статье.

В мире современных технологий 3D-модели стали незаменимым инструментом — их используют в кино, играх, дизайне, анимации и даже в промышленности. Они помогают создавать реалистичные объекты, персонажей и целые миры, которые мы видим на экране или в виртуальной реальности. Но что если процесс создания таких моделей может стать проще и быстрее? Сегодня, благодаря AI, любой может попробовать себя в роли 3D-дизайнера, не имея специальных навыков. Нейросети умеют генерировать различные объекты, просто опираясь на текстовый запрос.

В прошлом году появилась новость про калифорнийский стартап Reflect Orbital, который собирался запустить 57 малых спутников, чтобы в любой момент можно было перенаправить солнечный свет в произвольную точку мира. Если вдруг не можете найти ключи в темноте, то заказываете в приложении свет по своим координатам – вуаля, только вам светит солнце. 

На Хабре была подробная статья на эту тему и совершенно эпичные комментарии под ней. А я долго не мог взять в толк, зачем вообще это было нужно (ну, кроме освоения грантов). Пока не прочитал про город Рьюкан, где почти никогда бывает солнца и где освещают кусок центральной площади с помощью зеркал, поворачивающихся вслед за солнцем. История показалась мне достойной того, чтобы рассказать ее отдельно.

2025 год - год рекрутинга для IT-индустрии. Из-за перекоса рынка в сторону работадателя, денег там стало так много, что новички без опыта залетают в рекрутинг и начинают нанимать, собирая вознаграждения за успешный найм.

Рекрутер будет первым человеком который решит, идете вы дальше или нет, и напрямую повлияет на ваши успехи в поиске работы.

Поэтому, давайте разберемся, как работают рекрутеры сегодня, какие они бывают и чего ожидать соискателям.

Задача – «Провести анализ сообщений коммерческого чата на предмет игнорирования вопроса клиента менеджером компании»

На входе: лог чатов с клиентом компании в csv формате.

Новое исследование показало, как отдельные компоненты нашего рациона: белки, углеводы, клетчатка и жиры, улучшают или ухудшают качество сна. Результаты напрямую показывают, как потребление конкретных продуктов модерирует наш сон. В тексте приведены конкретные корреляции.