Визуализация данных и frontend в ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
Почти год назад мы рассмотрели подборку AI-ассистентов для кода, сегодня же мне хотелось бы сосредоточить внимание на одном конкретном, а именно — Cline, номер 1 на OpenRouter. Предлагаю вместе пробежаться по настройке и интеграции, а также использовании Cline в качестве ИИ-ассистента.
*А также мы поговорим про Roo Code — форке Cline, но совсем немного, поскольку они абсолютно идентичны в настройке и функционале.
Приятного прочтения!
LLMки поражают своей сообразительностью, не так ли? Но стоит попросить их заглянуть в гуглодок/гитхаб/БД — и магия пропадает. Почему? ИИ живут в информационном вакууме, а каждая попытка подружить их со сторонними инструментами превращается в головную боль разработчиков и зоопарк костылей (помните анекдот про 15 стандартов зарядок?).
Давайте представим, как было бы замечательно, если бы был единый стандарт, как USB‑С, но для ИИ? Чтобы любой ассистент мог легко подключиться к любому инструменту? У меня есть хорошая новость: такой стандарт есть. Он называется Model Context Protocol (MCP), его создали Anthropic и поддерживают OpenAI и Microsoft.
Звучит сложно? Я тоже сначала ничего не понял, но разобрался и хочу рассказать вам понятно и интересно: Что такое MCP. С чем его едят. Как он устроен под капотом. И что с безопасностью.
Если вам тоже интересно, как ИИ наконец‑то выплывают из своего аквариума и начинают по‑настоящему помогать в работе — заглядывайте под кат! Я постарался разложить все по полочкам, с аналогиями и примерами.
Привет, Хабр!
Общаясь с коллегами, я заметил, что они незнакомы с последними возможностями CSS. Как обычно, у всех свои причины. У кого-то много повседневной рутины. Кому-то в принципе неинтересно, что нового происходит в CSS. А кто-то по привычке использует подходы десятилетней давности и ему норм.
Как фанату CSS, мне грустно. Сколько же прикольных вещей проходит мимо них. Да и их код может быть меньше, надёжнее и проще для понимания. В общем, я собрал несколько фрагментов кода, которые были популярны давным-давно, и переписал их с помощью новых возможностей CSS.
Давайте посмотрим, что я вам подготовил.
Это обзорная статья, в которой очень поверхностно и не подробно рассказывается о том, что такое формальная верификация программного кода, зачем она нужна и чем она отличается от аудита и тестирования.
Формальная верификация — это доказательство с использованием математических методов корректности программного обеспечения.
Формальная верификация молода. На сегодняшний день, на сайте хабр, например, нет (пока) специализации «Формальная верификация», нет специальности «Proof инженер» или «Специалист по формальной верификации». А люди, работающие по этой специальности — есть.
Программное обеспечение, которое прошло формальную верификацию считается надежным. Формальная верификация дает (с математической точностью) гарантии того, что программный код не будет содержать конкретных ошибок, что функции будут вести себя так, как ожидается.
В основе формальной верификации лежат математические методы. Слово «формальный» в названии - это отсылка к математике. Для доказательства утверждений о программном коде используются формальные методы математики: математическая логика, лямбда исчисление, теория категорий, математический анализ, алгоритмы для работы с функциональными и императивными структурами данных.
Инструменты для верификации — это программные средства для доказательства теорем (Coq, Isabelle ...), а также SAT-solvers.
В 70х годах предки формальной верификации — это доказательства простых утверждений о программе (конкретной функции) с помощью ручки и листка бумаги. Сегодня — это (иногда многолетние) исследовательские проекты для конкретного программного обеспечения, вот некоторые из них:
3 года назад я рассказывал как я делаю опенсорсную табличку "Я Занят". С тех пор проект полностью перешел внутрь Flipper Devices и его разрабатывает та же команда, что и Flipper Zero.
BUSY Bar — девайс для концентрации и современный Pomodoro-таймер с блокировкой отвлекающих приложений и уведомлений. Мы обновили дизайн устройства, доработали его функции и произвели первую тестовую партию. В этой статье я расскажу что мы сделали за это время и как изменился проект.
Были ещё и другие электронные игры, но именно «Ну, погоди!» считается классикой.
Игре посвящено много ностальгических статей и видео. На различных торговых площадках можно купить её в различном состоянии от убитого до «с хранения» и даже новодел.
Лет 10 назад и я купил её в идеальном состоянии, поигрался, вспомнил детство и положил в ящик. Но несколько месяцев назад с разочарованием увидел, что «потекла» нижняя часть экрана.
Можно было или отремонтировать, или купить другой экземпляр игры, но я сначала попробовал узнать, как её отремонтировать, а потом решил воссоздать игру на современных компонентах.
Я не был одинок в своём желании воссоздать игру, этой теме посвящено также немало статей, но в них обычно создавали симуляторы, а не эмуляторы игры. Симулятор у меня ассоциируется с фразой: «Я художник, я так вижу», эмулятор — это более точное воспроизведение устройства.
Формат статьи не позволяет выразить все те ощущения, которые я испытал при путешествии от зарождения идеи до реально работающей игры, практически ничем не отличающейся от оригинала. Много из того, что я узнал в этом путешествии, не поместилось в статью или поместилось в очень сжатом виде.
Эмулятор максимально приближен к оригиналу, если не считать экран (он не сегментный, как в оригинале) и корпус (я пока реализовал на беспаечной макетной плате).
Если вам интересно, как за несколько вечеров воссоздать у себя эмулятор «Ну, погоди!» на современном микроконтроллере или просто поностальгировать, добро пожаловать под кат.
Лесли Лэмпорт — автор основополагающих работ в распределённых вычислениях, а ещё вы его можете знать по буквам La в слове LaTeX — «Lamport TeX». Это он впервые, ещё в 1979 году, ввёл понятие последовательной согласованности, а его статья «How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs» получила премию Дейкстры (точней, в 2000 году премия называлась по-старому: «PODC Influential Paper Award»). Про него есть статья в Википедии, где можно добыть ещё несколько интересных ссылок. Если вы в восторге от решения задач на happens-before или проблемы византийских генералов (BFT), то должны понимать, что за всем этим стоит Лэмпорт.
Эта хабрастатья — перевод доклада Лесли на Heidelberg Laureate Forum в 2018 году. В докладе пойдёт речь о формальных методах, применяемых в разработке сложных и критичных систем вроде космического зонда Rosetta или движков Amazon Web Services. Просмотр этого доклада является обязательным для посещения сессии вопросов и ответов, которую проведет Лесли на конференции Hydra — эта хабрастатья может сэкономить вам час времени на просмотр видео. На этом вступление закончено, мы передаём слово автору.
Когда-то давно Тони Хоар написал: «В каждой большой программе живет маленькая программа, которая пытается выбраться наружу». Я бы это перефразировал так: «В каждой большой программе живет алгоритм, который пытается выбраться наружу». Не знаю, правда, согласится ли с такой интерпретацией Тони.
Дорогой Хабр, через два месяца мне предстоит организовать и провести фестиваль компьютерного искусства, поэтому я уже сейчас собираю информацию про необычные проявления демосцены, на которые обычно никто не обращает внимания. Язык программирования для генеративной музыки ByteBeat — это как раз то, что я ищу.
Как вы догадались, глядя на заглавную картинку, сейчас будет нечто, очень похожее на язык программирования Lisp. Все примеры рабочие, их можно запустить прямо в браузере.
Приветствую, коллеги! Меня зовут @ProstoKirReal. Мне бы хотелось с вами обсудить как работает интернет от кабелей на витой паре, соединяющие простые локальные сети до подводных коммуникационных кабелей соединяющие между собой континенты и основные операторские сети.
Поскольку в одной статье невозможно охватить всю тему целиком, я разделю подготовленный материал на несколько частей. Сегодня мы начнем с базовых понятий.
GraphRAG предоставляет «граф знаний» LLM. В отличие от текстовых документов, эти структуры данных четко отображают взаимосвязи между объектами.
Хотите довести до дурки любимого преподавателя компьютерных наук или навсегда прослыть «особенным» среди коллег сразу после (немедленного) увольнения?
Читайте про патентованный метод.
В сервисе Яндекс Переводчик мы поддерживаем перевод между 102 языками. Наша цель — обеспечивать качественный перевод для самых разных типов данных: текстов, документов, HTML, изображений и видео. Сегодня обсудим ключевой компонент для обучения моделей машинного перевода — данные для обучения.
Современные нейросетевые подходы очень требовательны как к объёму данных в обучении, так и к их качеству. Для получения хорошей переводной модели требуются сотни миллионов, а в идеале миллиарды параллельных предложений (пар из предложения и его перевода). Возникает вопрос: откуда их взять и что это за данные?
В этой статье я расскажу о том, как из текстов интернета в 100 ПБ найти терабайты суперчистых данных с переводами между любыми языками. Вы узнаете, почему эта задача требует обучения больше десятка различных вспомогательных ML‑моделей. А ещё коротко подсвечу, какое место в этом процессе занимает наша YandexGPT и что это за зверь такой — YandexGPT‑MT.
Как проверить скилы программиста? Как оценить его грейд? Как понять, насколько он хорошо справится с будущей работой? И как подтвердить его опыт в резюме?
Сертификация от HH.ru и тестирование от ItQuick предложили решение для ВСЕГО РЫНКА найма в России.
Проблемы их решения, и можно ли пройдя собес единожды выбирать компании, как на шведском столе?
Линус Торвальдс как-то написал в своей книге, что создавал Linux для развлечения, но в итоге это привело к революции. Git, его второе творение, также оказалось «случайной революцией» — и сегодня это стандартный инструмент для людей в ИТ. Однако процесс его создания был уже не таким «весёлым» — по крайней мере, для самого Линуса.
Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Плошихин, я руковожу ML‑лабораторией в Yandex Infrastructure, команде, которая создаёт платформу для разработчиков Яндекса. Мой коллега Константин Моксин @kamoksin работает разработчиком‑аналитиком в этой же лаборатории — и мы сами пишем очень много кода. Этой осенью мы запустили Yandex Code Assistant — помощник для работы с кодом — и открыли к нему бесплатный доступ в режиме тестирования на платформе Yandex Cloud. И нам было важно не просто научить нейросеть писать код, но и сделать так, чтобы разработчики были довольны работой этого помощника.
В статье расскажем, для чего мы сделали кодового ассистента, как начинали с нуля, и как замеряли его качество метрикой «Счастье разработчиков».
Привет!
Сегодня я опишу в подробностях , как я писал полноценный рендер с редактором карт в командной строке без каких-либо графических библиотек. В этой статье я объясню те идеи и математические модели, которые использовались мной при создании данных программ с минимальными вставками кода.