Сразу оговорюсь, что я против засилья унылого контента, сгенерированного нейросетью. Но давайте помечтаем! Уже не за горами тот день, когда творческие навыки текстовых моделей позволят нам создавать интересный для человека контент. Тогда почему мы не можем уже сейчас начать строить автоматические системы, генерирующие тексты и картинки, которые будут сами всё это публиковать?

Вы сейчас мысленно скажете, что тогда каждый школьник сможет нажать пару кнопок и запустить такую систему, после чего мир наполнится информационным шлаком и мы все утонем во всём этом. Но не стоит ворчать. Вспомните, как все кричали, что фотография как жанр умрёт, если каждый станет сам себе фотографом или видеографом. Никто не утонул во всём этом, так как соцсети быстро научились понимать наши потребности. Так же будет и здесь: некачественный и неинтересный контент просто никому не покажут. Так что переживать не стоит, наверное.

Я же хочу больше рассказать про современные технологии и возможности. В частности, мне как человеку, не владеющему навыками программирования, было интересно найти способ построить автоматическую SMM-систему, не используя больших технических знаний и не тратя много денег.

Салют, Хабр! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента. 

Современные методы генерации 2D-контента, такие, как 2D-диффузионные модели (Kandinsky 3.0, SDXL), уже достигли впечатляющих результатов и несколько лет являются неотъемлемой частью современности, генеративные видео модели также активно развиваются. Кульминацией развития таких подходов, вероятно, станет представленная не так давно модель Sora. Тем не менее большинство из этих моделей до сих пор испытывают проблемы при генерации консистентных 3D-сцен и объектов.

С другой стороны стороны, существует конвенциональная 3D-графика, а также огромная индустрия и множество прикладных областей, включая игры, XR, дизайн, архитектуру, маркетинг, 3D-проектирование, где используются пайплайны на основе 3D-графики и производится контент на их основе. Методы создания 3D-моделей, такие, как ручное моделирование, 3D-сканирование и фотограмметрия, могут быть трудоёмкими, дорогостоящими и требующими специальных навыков. 3D-продакшн в общем виде использует множество инструментов для создания и рендеринга тяжелой фотореалистичной графики, адаптация генеративных 3D-пайплайнов под такие подходы достаточно тяжела из-за множества инструментов, которые такие пайплайны должны поддерживать. Также адаптация больших латентных генеративных 2D-моделей вроде SORA для прикладных задач фотореалистичной графики может стать альтернативой классическми пайплайнам на основе физического моделирования. Тем не менее, на текущий момент пайплайны работы с графикой, использующие базовый набор примитивов, включая меши, PBR-текстуры, простые модели освещения, закрывают множество прикладных задач и также могут быть востребованы у массового пользователя в случае их демократизации.

Бывают ситуации, когда жизненные обстоятельства не позволяют использовать ChatGPT и приходится разворачивать LLM локально. Там можно остаться и без AI, а этого мужики точно не поймут. Есть ли какие-то способы решения этой проблемы?

Если у вас такая ситуация – можете выдохнуть, решение есть.

Привет, Хабр! Меня зовут Родион Уколов, я занимаюсь искусственным интеллектом в компании Friflex. Мы помогаем компаниям внедрять модели машинного обучения и развиваем свои цифровые продукты.

Может быть, вы помните статью моего коллеги о том, как решать реальные задачи с ChatGPT. В этой статье я предлагаю попробовать глубже разобраться, что из себя представляет GPT-модель и как ее обучают. 

Я снимаю кинофестивали, шины от поставщика Формулы-1 и даже робота-хирурга прямо в операционной. Но снимал и из багажника, в студии-каморке, и начинал с подручных средств. Поэтому решил собрать 3 комплекта для съемок под разный бюджет: от бабушкиной пенсии до зарплаты айтишника.

По рабочим вопросам, я применяю DeepL для перевода технической документации, так как необходимое качество «подстрочника» он обеспечивает и ускоряет работу над однотипными текстами, которые после остается только вычитать и поправить явные ляпы в оборотах и терминологии. Но захотелось посмотреть, а что можно применить взамен, бесплатно, offline и в связке с VS Code, особенно учитывая намеки авторов переводчика скоро прикрыть «халяву» с бесплатным AI Writer.

Немного почтового сервера вам в ленту

Хочу поделиться своим опытом поднятия почтового сервера для личных нужд!
Бывает хочется сделать что-то эдакое, вот и получилась эта статья и личная почта.

Нейросети в маркетинге сегодня используют не только из-за высокой скорости решения задач и их относительной дешевизны по сравнению с целой командой специалистов, но и потому, что это стало модным. Логотип, нарисованный Midjourney, или презентация, написанная с помощью ChatGPT, привлечет больше внимания: всем любопытно, что же изобрел всемогущий ИИ. Мы также последовали общему тренду и весной 2023 года задействовали генеративные модели для подготовки текстов и картинок для корпоративных соцсетей. Наша цель была привлечь новых подписчиков в VK-сообщество компании, при этом не потратив много денег на рекламу. Для создания текстов и изображений мы использовали Midjourney, Lexica, Kandinskiy 2.1,  ChatGPT-3.5 и YandexGPT. Что стоит учесть в работе с ИИ для генерации контента и каких ошибок можно избежать на старте, читайте в этой статье в блоге ЛАНИТ. 

Никита Сайганов – основатель ИИ-генератора сайтов Lander, который запускался на Радаре в марте – выложил статью-дневник своего первого размещения на площадке.

Привет, Хабр! Привет, меня зовут Иван Шурыгин, я работаю fullstack-разработчиком, в свободное время занимаюсь исследованием опенсорс-проектов, люблю покопаться в репозиториях. Таким образом в свое время наткнулся на Node. У меня есть аккаунт на вАЙТИ — если возникнут вопросы по статье, пишите в личку. С радостью отвечу.

Еще в студенчестве, слушая подкасты, я узнал про среду выполнения Bun.js. Тогда она была в бета-стадии и только теоретически подавала надежды на то, чтобы составить конкуренцию Node.js и Deno. Тогда я подумал, что это крутая штука, которая однажды может «выстрелить».

Прошло время, я сменил несколько стеков: успел поразрабатывать на .net, позже стал Java-разработчиком. При этом моя любовь к Node не угасала. А в сентябре 2023 года я понял, что оказался прав в своей вере в Bun.js: она вышла в релиз.

Сегодня я расскажу об этой новой среде выполнения, опишу процесс эволюции рантаймов JavaScript и продемонстрирую производительность Bun в сравнении с Node.js.

Производители электроники каждую неделю выпускают интересные девайсы, включая миниатюрные компьютеры. Об одном из них сегодня и расскажем. Дело в том, что это устройство, способное стать «рабочей лошадкой» как для решения чисто офисных задач, так и для разработки. Базируется оно на процессоре AMD Ryzen 9 7940HS, поддерживает до 64 Гб ОЗУ и 2 Тб SSD. Подробности — традиционно под катом.

ДИСКЛЕЙМЕР: Статья написана автором блога на основе интервью с сооснователем компании Техно 3D, Дмитрием Стенько.

В 2016-м мы с одногруппниками скинулись по 45 000 ₽ на голландский 3D‑принтер. Родители одного нашего компаньона выделили нам каморку в пекарне и мы занялись 3D‑печатью.

Сейчас у нас с партнером парк из сорока 3D‑принтеров, свой фрезерный станок и 9 сотрудников. Мы платим себе зарплаты и получаем 10% от прибыли. А вот что с этой прибылью произошло дальше — расскажу в статье.

Данный способы сработают у вас, только если конкурент нарушил правила и украл у вас контент или незаконно использует ваш бренд. Поэтому сразу говорю, что в названии есть кликбейт 😊

Но думаю, что многим все равно будет полезно. Потому что часто обращения к доменному регистратору, хостеру и всякие досудебки просто бесполезны. Я расскажу как раз про такой кейс.

Что вам может дать продуктовый подход к pet-проекту? Если смотреть на pet-проект не как на лабораторную работу, а как на будущий продукт, начинаешь лучше понимать весь цикл разработки. При таком подходе ты сперва выступаешь в роли заказчика: определяешь, какую задачу пользователя решаешь, как это сделать наилучшим образом, а потом подбираешь технологии, которыми легче всего реализовать функционал или которые хочется попробовать. В тексте я расскажу о развитии моего pet-проекта по созданию музыкального стримингового веб-приложения и чему удалось научиться, используя данный подход.

Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!

Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».

Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.

В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.

В этой статье показано, как получить полный функционал Midjourney с помощью АПИ

Для этой задачи вам понадобится учетная запись Discord с активной подпиской Midjourney, подойдет базовый план за 10 долларов.

Конечно, нейросети стали крутыми помощниками для решения рутинных задач разного класса и размера. Они хорошо справляются и с более сложными задачами, если мы даем им точные условия и достаточно вводной информации. Появление новых инструментов, позволяющих генерировать тексты на основе ИИ, задает перед владельцами сайтов вопрос: стоит ли использовать такие тексты и можно ли с помощью них писать seo тексты для страниц сайтов? Давайте погрузимся в тему.

Пара слов обо мне. У меня никогда не было серьезного плана делать свой продукт, открывать под это дело компанию, погружаться в custdev и вот это вот всё. Днем я работал в сеньёр девелопером, по вечерам - делал pet-проекты типа онлайн версии настольной игры или онлайн-редактора пиксель-арта, и все было хорошо.

Но в какой-то момент так совпало, что вопрос с жильем был решен, была накоплена финансовая подушка на пару лет и подвернулся интересный, как мне показалось, проект. Свою лепту также внес мой друг, который вложил в мою голову мысль, что со временем мы стареем, хуже учимся, труднее воспринимаем новую информацию, и чем дальше, тем будет хуже. Так что если я не хочу всю жизнь в найме провести - то вот подходящее время, когда и опыт уже есть, и силы еще есть.

В общем, мы разрабатываем PIM-систему catalog.app, и я оказался ответственным за весь процесс, начиная от общения с клиентами и формирования требований и заканчивая оптимизацией SQL запросов. В этой статье я расскажу, как наша система устроена внутри, и постараюсь обосновать, почему были выбраны именно такие подходы и инструменты, как у нас организован процесс разработки.

У нас нет кубернетеса, кликхауса, реакта, бессерверных вычислений, рэббит эмкью, кафки, кибаны, графаны, дженкинса, ноды, эластика, и много чего ещё нет. Зато есть дотнет последней версии, энтити фреймворк, нгинкс и шваггер. Я постараюсь рассказать, как и почему мы дошли до такой жизни, и жизнь ли это.

Вы не подумайте, все то, что перечислено выше и чего у нас нет, я считаю прекрасными инструментами (кроме ноды, нода ужасна), и со многим когда-то имел дело. Но любая сторонняя зависимость, а особенно инфраструктурная зависимость, имеет свою цену, и я искренне считаю, что на этом этапе развития проекта не все зависимости нам по карману. Возможно, в комментариях будет порция обоснованной критики по выбору технологий, мы постараемся к ней прислушаться.