Привет! На связи Андрей Аргаткин, руководитель научной группы исследований эффективных архитектур нейронных сетей ИМШ ВШЭ. Я хочу рассказать о нашем текущем исследовании в рамках совместного образовательного проекта с VK. В ходе исследования мы надеемся выделить волшебную формулу из недавней архитектуры DANet (1, 2) и экстраполировать её на широкий спектр других моделей, что позволит им стать такими же крутыми по качеству, но гораздо более быстрыми и эффективными, чем бессменный король мира нейронных сетей — Трансформер. Эта формула должна избавить от побочных эффектов предыдущих архитектур, пытавшихся стать ему заменой. Но сначала поговорим, зачем всё это вообще нужно.

Я продолжаю свой квест по прокачке генеративных кадров с целью сделать их более кинематографичными. Разбирая сложности, с которыми я столкнулась при создании музыкального клипа, я выделила главную проблему ИИ – он не понимает пространство. Это лишает ИИ-видео возможности полноценного мизансценирования, а значит, превращает его в анти-кино.

Интеграция 3D-моделей пространства – дело долгое, технически сложное, а идеологически (для продукта массового пользования) – сомнительное. Поэтому я выделила функции, которые кажутся мне реальными, лежащими в зоне ближайшего развития.

Последняя прорывная модель у ведущих генераторов – Veo3. Следующие апдейты никак не приблизили меня к решению моей задачи – получить мизансценический контроль, т.е, быть в полном смысле слова постановщиком. Есть ощущение, что генеративное видео для широкого пользователя достигло некоего плато и раздумывает, что делать дальше. Вдруг я что-то угадаю?

Практическое руководство по интеграции JNI + полный пример

Сегодня и Rust, и Java широко используются, но каждый из них по-своему хорош в своей области. В реалистичных сценариях часто бывает полезно комбинировать Rust и Java, чтобы одновременно повысить эффективность и системного кода, и кода приложений.

Привет, Хабр!

Я Никита Дубина, руководитель команды автоматизации Департамента больших данных РСХБ. В этой статье расскажу о том, что такое теневые ИТ, почему они возникают в крупных организациях, особенно в банках, какие риски несут и как при правильном подходе могут стать источником новых идей. Делюсь опытом борьбы с ними. 

Привет, Хабр! Мы – Вадим Чернышев и Михаил Никитин из команды Tevian. Сегодня, в рамках задачи Face Antispoofing, мы разберем, как один «хороший и легкий», но бездумно добавленный домен может убить обобщающую способность вашей нейросети, и что с этим можно сделать.

Как мы провели 12,000+ API-вызовов к 11 моделям, открыли правило 60-70, и построили систему маршрутизации с ROI 4,853x

Недавно мне в очередной раз довелось читать молодым коллегам курс по языку Python. По самому языку мы прошлись и начали говорить о паттернах проектирования и их реализации. В итоге захотелось мне превратить материалы курса в несколько статей. Это первая. Статья получилась большая, сначала я планировал рассказать в одном тексте обо всех порождающих паттернах, но, поглядев на размер, передумал и разбил историю на части.

Первым паттерном, который мы рассмотрим, разумеется, станет синглетон. Как только его по-русски не называют, кстати. Синглтон. Синглетон. Наконец, ОДИНОЧКА. Не, ну вы представляете, ОДИНОЧКА?! Покажите мне живого человека, который так говорит? Я ни одного за 30 лет использования паттернов GoF не видел.

Казалось бы, что о нём можно сказать разумного, доброго, вечного, а главное — нового? Паттерн довольно тривиальный, всего лишь способ создать объект класса, который нельзя инстанцировать более одного раза, а потом использовать этот объект везде, где нужно (часто в совсем разных местах). И довольно спорный во многих случаях. Особенно в Python, где я обычно не советую его использовать так, как в C++.

Привет! Меня зовут Владимир Дробот, я SRE-лид и руководитель центра техподдержки кластера рекламных технологий компании МТС Web Services. Наша команда отвечает за вторую линию саппорта: мы разбираем сложные инциденты, ищем корни проблем и передаем разработчикам те баги, которые упираются в код или архитектуру. 

Поиск нужной инструкции в заросшей документации Confluence и Jira — головная боль для многих команд техподдержки.Чтобы повысить эффективность работы, мы решили сделать собственного ИИ-помощника. Под катом расскажу, как нам удалось довести проект до прода, совмещая его с ежедневной рутиной, и что мы поняли после его реализации.

В теории я бы хотел сделать ОС на современном C++ — с умными указателями, лямбдами и прочими красивостями. А на практике пока что научился выводить текст прямо в видеопамять. Но это же и есть самый честный low-level — когда ты по-настоящему чувствуешь, как железо оживает от твоего кода.

Из новостей: Team Cherry работает над DLC для Silksong, Paradox списала почти весь бюджет Bloodlines 2, движок s&box в опенсорсе, Cronos: The New Dawn продалась тиражом в 500к копий.

Из интересностей: документалка от Noclip про Disco Elysium, поломанная дверь Гордона Фримена, создать ощущение присутствия в любой игре.

Почему именно 8 вершин стандарт Low-Poly.
Сколько нужно кубу, чтобы он стал наконец правильной сферой.
Зачем UV-сфера убивает ваш шейдинг.

Если вы когда-нибудь пытались построить стабильный VPN поверх реального Интернета, то знаете: ключевая проблема не в криптографии и даже не в пропускной способности канала. Проблема — в том, как протокол ведёт себя, когда сеть начинает «качать».

Мы много лет экспериментировали с OpenVPN, WireGuard и разными вариациями UDP-туннелей. В хорошей сети → работают все. В плохой сети → перестают работать почти все. Поэтому когда в экосистеме QUIC появился MASQUE, мы решили проверить: а можно ли собрать VPN, который действительно переносит нестабильные условия?

Оказалось, что можно.

Что такое 1С?
Почему 90% предприятий малого и 50% крупного и среднего бизнеса используют 1С?

Почему до сих пор НЕТ АЛЬТЕРНАТИВ и не будет?
Давайте разбираться.

Дедлайн через два часа. Домашка не сделана. Тема — вообще не понятна . . . Знакомо? Вот и нам знакомо, честно говоря. Сидишь, смотришь на задачу по математике, а она смотрит на тебя. И ничего не происходит.) Или — ещё хуже — задачи по физике, которые ты в принципе не понимаешь как решать. Формулы какие-то, переменные... Студенты и школьники знают это чувство слишком хорошо. Особенно перед контрольной или экзаменом.

Но сейчас есть решение — и это не списать у соседа. Нейросеть Кэмп решает задачи по фото за 30 секунд. Сфотографировал условие задачи из учебника, загрузил — получил пошаговое решение с объяснением каждого действия. Для студентов и школьников это реально меняет правила игры.

→ Решить задачу по фото в нейросети Кэмп

Использование языковых моделей во вредоносной деятельности является достаточно свежим феноменом, который, впрочем, активно изучается. Так, в этой публикации «Лаборатории Касперского» приведены реальные примеры использования широкодоступных чатботов для генерации фишинговых сообщений и другого контента на вредоносных страницах. Достаточно раннее исследование прошлого года выявляет факты использования ИИ по простым маркерам: когда забывают удалить характерные для чатботов словесные обороты. Со своей стороны, за вредоносной активностью наблюдают разработчики соответствующих сервисов — есть отчеты от Google по ассистенту Gemini, а также от OpenAI. Работа вендоров, соответственно, ограничивает возможности киберпреступников по использованию публичных сервисов, и решением этой «проблемы» часто становится разработка собственных LLM, не имеющих никаких ограничений.

Эта сторона использования LLM во вредоносной деятельности раскрывается в свежей публикации компании Palo Alto Networks. В ней описаны две кастомные модели WormGPT и KawaiiGPT, разработанные специально для использования в криминальных целях. Доступ к LLM продается на киберкриминальных форумах и рекламируется как помощник для генерации фишинговых сообщений, создания вредоносного ПО и автоматизации типовых операций, таких как сбор информации о зараженной системе. Из двух изученных языковых моделей WormGPT — старшая, о ней впервые стало известно в июле 2023 года. Предположительно, она была основана на опенсорсной модели GPT-J 6B.

В 72 году до н. э. Римская республика уже взяла курс на создание империи. Постоянно растущая средиземноморская держава вовлечена в очередной конфликт, и римский полководец Луций Лициний Лукулл зафрахтовал целый флот, чтобы перевезти домой богатства из недавно разграбленных регионов.

Хотя большинство кораблей в конечном итоге достигают своего пункта назначения в порту Остия, к юго-западу от Рима, один греческий корабль, загруженный драгоценностями, монетами, статуями, стеклянными изделиями и бронзовыми шедеврами, так и не прибывает. Когда судно пересекает Эгейское море, сильная буря бросает его на скалистый берег острова под названием Антикитера. Столкновение разорвало корпус корабля толщиной 13 см, в результате чего он погрузился на глубину более 30 м под воду и в конце концов упокоился на подводном склоне у побережья острова.

Это история — или, по крайней мере, одна из историй — о том, как один из самых загадочных археологических объектов в мире, антикитерский механизм, начал своё 2000-летнее пребывание на дне Эгейского моря. Точное определение происхождения механизма, включая тайну того, как и когда затонул корабль, — это только начало.

Как нейросети помогают ускорить создание плана проекта

Александр Михайлов

Портфельный менеджер Проектного офиса ИТ, «Норникель»

Птичий грипп опасен тем, что ему нипочем режим «повышенной температуры». Естественная реакция нашего организма, которая помогает в большинстве случаев – бесполезна, и даже опасна. В первую очередь – для нас самих.

В прошлой статье я описывал свой эксперимент по возможностям маленьких LLM. Эта статья идет как продолжение, в которой я расскажу о проделанной работе по изменению и улучшению функционала голосового агента.

Недавно купил книгу «Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды и чуть не обрушили фондовый рынок», которую её автор Скотт Паттерсон написал ещё в 2010 году. Книга издана на русском языке в 2014, но я познакомился с ней только недавно и понял что в книге очень хорошо расписана хронология развития алгоритмической торговли и чем она заканчивалась. Спойлер: ничем хорошим в итоге, но в моменте очень выгодно для участников.

Решил сделать статью по мотивам книги — краткую выжимку идей о том, какими алгоритмами и в какое время зарабатывались деньги. Первая часть этой статьи — на основе этой книги, а вторая этой часть — на основе открытых данных из интернета.

Причём странная деталь — заказал книгу на обычном маркетплейсе, но книга шла из‑за рубежа и пришла даже без указания тиража — то есть какая‑то условно китайская копия — раньше с такими не сталкивался.