В 1985 году учёный Питер Нур будто зрил в будущее, написав свою работу под названием «Programming as Theory Building», которая сегодня стала весьма актуальной. Мы всё чаще видим, как начинающие разработчики бездумно принимают сгенерированный ИИ код, который толком не понимают, а кодовые базы разрастаются лишёнными теоретических основ реализациями. В свете всего этого чётко вырисовывается основная идея Нура: «программа – это не её исходный код».

Мы с Крисом недавно «с нуля» буквально за пару часов создали механизм поиска для моего блога. Основную часть проделал именно Крис, так как до этого с word2vec я был знаком лишь отдалённо.

Разработанный нами поисковик основывается на векторных представлениях (эмбеддингах) слов. Принцип здесь следующий. Функция получает слово и отображает его в N-мерное пространство (в данном случае N=300), где каждое измерение отражает определённый оттенок смысла. Вот хорошая статья (англ.) о том, как обучить собственную модель word2vec, и её внутреннем устройстве.

Суть работы созданного нами поиска заключается в преобразовании моих статей, а точнее составляющих их слов, в эмбеддинги, сохраняемые в общем пространстве. Затем при выполнении конкретного поиска текст его запроса преобразуется аналогичным образом и сопоставляется с векторами статей. В результате этого сопоставления, используя метрику косинусного сходства, мы ранжируем статьи по их релевантности запросу.

Уравнение ниже может показаться пугающим, но в нём говорится, что косинусное сходство, представляющее косинус угла между двух векторов cos(theta), определяется в виде скалярного произведения, поделённого на произведение величин каждого вектора. Разберём всё это подробнее.

Пару лет назад я сделал одну из самых странных покупок: Macbook Pro mid 2012. И как оказалось, это была просто великолепная покупка: ноутбук и по сей день способен выполнять несложные задачи, радуя вполне адекватной производительностью. А ещё тут дизайн, который стал уже современной классикой. В общем, решил поделиться своим опытом использования этого старичка.

Уже в марте 2009 года, за неполные семь лет, мировые продажи гитарных комбоусилителей культовой серии Roland CUBE перевалили за миллион экземпляров. Помню, какое восхищение вызвал у меня мой первый Micro CUBE в середине нулевых.

Когда ИИ делают всё остальное, венчурный капиталист может быть одной из последних профессий, в которой все ещё работают люди.

Привет, Хабр.

Моя подруга постоянно читает новости о том, что искусственный интеллект заменит какую-то профессию. Тестировщик, программист, дизайнер, писатель и т. д. А сможет ли он заменить опытного верстальщика?

Мне стало интересно, сможет ли ChatGPT написать код, как я. Чтобы мог сказать: «Да, вот это мы допускаем в продакшен».

Добиваться этой цели я буду на примере нескольких популярных паттернов. Я уверен, что фронтендеры постоянно верстают их из проекта в проект. Ещё я честно признаюсь, что у меня мало опыта работы с такими системами. Я новичок. Так что тоже учитывайте это при чтении.

Давайте посмотрим, что в итоге получилось.

И мне это удалось. Для экспериментов со звукоснимателями и темброблоками был приобретён подержанный синглкат TERRIS TLP-039 YW с некоторыми повреждениями корпуса. Внутри всё оказалось гораздо хуже, чем снаружи.

Специфические звучания электрогитар образуются благодаря фазовым сдвигам между сигналами катушек звукоснимателей. Эти сдвиги можно получать и регулировать, в том числе плавно и тонко, при помощи пассивных RLC-фильтров.