Участники открытого сообщества LAION-AI выпустили в открытый доступ первые обученные модели OA_SFT_Llama_30B и OA_SFT_Llama_13B. и запустили ИИ-чатбот OpenAssistant на их основе. На текущий момент доступны модели в 13 и 30 млрд параметров, дообученные на мультиязычных датасетах, собранных сообществом. В основе моделей лежит уже успевшая стать популярной LLaMA.

OpenAssistant - это диалоговый помощник на базе ИИ, который понимает задачи, может взаимодействовать со сторонними системами (подобно плагинам в ChatGPT) и динамически извлекать информацию из них. OpenAssistant позиционируется как открытая альтернатива ChatGPT.

"Мы хотим, чтобы OpenAssistant стал единой, объединяющей платформой, которую все другие системы используют для взаимодействия с людьми." - декларируют своё видение члены сообщества LAION.

Вы можете попробовать поговорить с OpenAssistant уже сейчаст тут.
Еще вы можете принять участие в формировании датасета на своём языке тут.

Сегодня я хочу рассказать Вам о замечательном популяризаторе математики Чарльзе Говарде Хинтоне - человеке, внесшем просто огромный вклад в дело изучения объектов четырехмерного мира.

• «Как создать свою игру», часть 1
• «Как создать свою игру», часть 2

История про «восстание машин» давно знакома всем любителям научной фантастики, но после взрывного роста возможностей нейросетевых языковых моделей (вроде ChatGPT) об этом риске заговорили и вполне серьезные исследователи. В этой статье мы попробуем разобраться – есть ли основания у таких опасений, или это всего лишь бред воспаленной кукухи?

Сотрудники должны быть лояльными и мотивированными — об этом знают все. Даже люди, далёкие от кадров, такие, как я. Насколько я слышал, существуют методы расчёта лояльности. Надеюсь, что они работают. По крайней мере должны.

Потому что мой опыт говорит об обратном.

И в этом я не одинок. Хотите пример? Вот отрывок из вакансии, которую мы обсуждали в чате программистов пару дней назад.

Если одной метафорой, то произошли первые испытания термоядерной бомбы. Специалисты с благоговейным ужасом и радостью смотрят на поднимающийся над планетою гриб. Остальное человечество живёт обычной жизнью, пока не зная, современниками какого события они являются. Мне нравилось изучение цифровых технологий, сильнее интересовала только работа человеческой психики и междисциплинарное знание, которое можно объединить под условным названием «общая теория информации». Эти увлечения позволили увидеть в смене цифр смену эпох. Постараюсь объяснить суть случившегося максимально доступно.

100 новых ссылок по всем специальностям из геймдева для ваших закладок. Книги, статьи, полезные сервисы, материалы и Telegram каналы для всех, кто делает игры.

Всем доброго дня!

Стал искать задачи по SQL, чтобы освежить свои знания, и к немалому удивлению обнаружил, что, несмотря на очевидную востребованность темы, интересные наборы задач на русскоязычных ресурсах можно пересчитать по пальцам. Хочу поделиться с сообществом своим мнением по поводу этих наборов, тем более что в отличие от самих задач далеко не все их авторские решения мне понравились.

За минувшие пандемийные годы кто только не прошёлся по этой картинке, обсуждая невозможность выполнения такого требования на плоскости! Теперь, когда страсти поутихли, мне бы хотелось обсудить естественное математическое развитие этой темы в форме вопроса:

А где и как это возможно? Каким образом в различных топологиях можно расположить максимальное количество точек, так чтобы расстояния между любыми двумя точками было бы одинаковым?

Этот пост носит пятничный характер, и не претендует на серьёзное исследование. Он будет интересен тем, кто симпатизирует математике, любит анимированные гифки, но не готов «всё бросить» и погрузиться в дифференциальную геометрию и топологическую теорию графов.

Да, тайтл кликбейтный, но тема алгебраических свойств integer'а и float'а, действительно, не часто освещается в литературе и интернетах, однако эти знания углубляют понимание реализации компьютерной арифметики и применимы на практике.

Толчком Мотивацией к написанию статьи послужил кейс, продемонстрировавший свойство целого типа, которое легко упустить из виду, но на практике приводящее к неожиданному поведению. Это ни разу не новое открытие в computer science, и под капотом все довольно просто, но сохраним интригу. Подойдем к этому свойству через реальную задачу, затем посмотрим на целочисленную арифметику с точки зрения теории групп и разложим все по полочкам. Если вы используете язык программирования с ограниченными целыми числами, то статья может оказаться полезной.

Многие из нас либо слышали, либо сами высказывались о деградации современной музыки. Треки верхних строчек топ-чартов с каждым годом становятся все менее выразительными и более похожими друг на друга. Оказалось, что это не ретроградное заблуждение, а относительно давно подтвержденный наукой факт.

Порой приходится слышать: «Отладчики бесполезны, гораздо целесообразнее иметь дело с логированием и модульными тестами». Подозреваю, что многие из разделяющих такое мнение думают, будто отладчик только и может, что расставлять точки останова на определённых строках, пошагово просматривать код и проверять значения переменных. Притом, что любой годный отладчик действительно всё это может, на самом деле это только верхушка айсберга. Задумайтесь: мы уже вполне можем наткнуться на код, которому около 40 лет; наверняка же с тех пор что-то изменилось?  

Tl;dr — в этом эпизоде дедовского нытья вы узнаете, что хороший отладчик поддерживает различные виды точек останова, предлагает широкие возможности визуализации данных, имеет среду REPL для выполнения выражений, может показывать зависимости между потоками и контролировать их выполнение, может подхватывать изменения в исходном коде и применять их без перезапуска программы. Также он может проходить код от конца к началу и перематывать состояние программы до любого момента в истории её выполнения. Можно даже записать весь ход управления программы и визуализировать поток управления и историю потока данных.

Первыми это обнаружили шумеры. Шумеры — это те самые ребята, которые 6 тысяч лет назад изобрели кучу полезного: колесо, плуг, письменность, классовое общество, цветные ткани, бубенчики. В том числе они изобрели календарь. Это сегодня календарь нужен чтобы не пропустить день рождения коллеги или деловую встречу, а праздники — это очередной повод выпить. А тогда нужно было знать, когда сеять пшеницу, когда собирать урожай, когда готовиться к розливу рек, когда высохнут дороги после наводнения, чтобы пойти резать соседей, ну или пойти торговать с ними. Праздники также были сугубо практического назначения, по ним отмерялось начало или окончание очередного этапа сельхоз работ. И выпить на праздники как же без этого (пивоварение тоже они изобрели). Кстати у шумеров была шестидесятеричная система счета и именно они разделили час на 60 минут, а минуты на 60 секунд. Так что теперь вы знаете кого проклинать, когда мучаетесь, переводя километры в час в метры/секунды. 

Как пройти путь от отклика до оффера? Ультимативная инструкция от независимой студии perelesoq, разрабатывающей игру о девочке на Второй мировой войне.

jenkins, terraform, chef, nexus, git, jira, wiki, octopus, ansible, confluence KISS

В моей книге “Просто о мозге” была ещё одна глава, которую я удалил перед публикацией. Она называлась “Будущее”. В ней я приводил прогнозы развития человечества на основе того, что сейчас известно о мозге. Глава получилась грустной, а мне хотелось, чтобы книга заканчивалась на позитивной ноте.

Поэтому расскажу три прогноза оттуда здесь. Они хорошо перекликаются с хайпом вокруг GPT-3 и позволяют по-новому взглянуть на всё, что происходит.

///

Прогноз первый. Нейросеть-президент.

Начнём с простых и очевидных прогнозов. Скоро мы увидим первую страну, которой управляет нейросеть.

Чтобы это произошло, надо преодолеть две проблемы: моральную и техническую. Техническая простая. Нужно создать комплекс нейросетей-министерств. С одной стороны в такие министерства будут втекать данные, а с другой стороны вытекать распоряжения для исполнительной власти. Этот тип власти какое-то время ещё будет состоять из аналоговых биологических механизмов. Из людей.

Моральная проблема чуть сложнее. Звучит она примерно так: “Чтоооо?! Да никогда мы не позволим компьютеру принимать столь важные решения!”. Давайте все дружно крикнем вслух, как называется решение этой проблемы. Раз! Два! Три! Беспилотное Такси!

Ехать в беспилотном такси — это доверить ИИ самое дорогое — жизнь. Государство гораздо менее ценная вещь, с точки зрения эволюционировавшей обезьяны. Как только общество привыкнет ездить в беспилотном такси, дверь для ИИ-президента откроется нараспашку.

Да, будет всё не сразу. Вначале появятся государственные ИИ-советники. Решения синтетического мозга будут проверяться и перепроверяться. Но по мере роста их эффективности всё меньше контроля будет у человека, и всё больше у условного Скайнета.

Разработка приложения или игры требует от разработчика знания доступных инструментов и умения ими пользоваться. В данной статье описаны основы работы с редактором Unity. Статья ориентирована на начинающих разработчиков, но, возможно, опытные разработчики найдут для себя что-то новое.

За последний год появилось огромное число новых сервисов, которые работают на нейронных сетях. Кажется, что уже не осталось людей, кто бы не слышал о том, что chatGPT пишет новости, а Midjorney во всю создает шедевры.

Сегодня я бы хотел показать 5 сервисов на основе нейронных сетей, которые не связаны с chatGPT, Midjorney или Stable Diffusion. Эти сервисы помогают обрабатывать аудио, преобразовывать текст в речь и удалять ненужные вещи с картинок.

Чтобы добыть железную руду, породу нужно рызрыхлить. В карьере СГОКа (Стойленского горно-обогатительного комбината) этого достигают посредством буровзрывных работ. После взрыва горную массу нужно погрузить в карьерный самосвал, а потом в вагон-думпкар и отправить на обогатительную фабрику.

Казалось бы, что может быть проще — черпай себе экскаватором да высыпай. А вот нет — тут легко допустить перегруз или же, наоборот, недогруз. Даже если средние показатели в норме, из-за таких вот «небольших» погрешностей мы на круг недовозили на фабрику 2-3% породы в сравнении с учетной нормой. Приходилось запускать дополнительные рейсы. Перегруз еще и опасен для транспорта — он повышает износ деталей и расход топлива, увеличивает риск выпадения кусков породы из вагона или кузова.

Мы на НЛМК очень любим ИИ, математические модели и прочие нейросети – вот их и взяли, чтобы повысить эффективность транспортировки железной руды с карьера на фабрику.