Хабр, привет!

Меня расстраивает несправедливость в мире IT: для новичков-разработчиков есть куча пошаговых инструкций, о там, как разработать API или мобильное приложение. Хочу немного уровнять баланс вселенной, поэтому я написал небольшой гайд для аналитиков для составления документации.

В прошлой статье я представил шаблон, а теперь заполнил его для фичи «Экспресс-доставка товара в маркетплейсе». Моя цель – показать, как можно вести документацию и как правильно заполнять этот шаблон.

В последние годы мы стали свидетелями стремительного развития и роста популярности чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Одним из наиболее известных и широко используемых чат-ботов стал ChatGPT от компании OpenAI, который продемонстрировал впечатляющие возможности в общении и решении разнообразных задач.

Однако ChatGPT - далеко не единственный продвинутый чат-бот, доступный сегодня. Не так давно компания Anthropic представила миру Claude v.3 Opus - ИИ-ассистента нового поколения, который во многом превосходит возможности ChatGPT и имеет ряд значимых отличий. И хотя на первый взгляд Claude может показаться похожим на своего более известного "коллегу", при ближайшем рассмотрении становятся видны существенные различия в архитектуре, возможностях и особенностях взаимодействия с пользователем.

В этой статье мы рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем. Наша цель - предоставить полезное руководство, которое поможет вам в полной мере освоить и применять Claude, избегая распространенных ошибок и открывая новые горизонты в решении задач с помощью ИИ. Конечно, в этой статье не получится рассказать все, но самое основное - однозначно.

Приятного прочтения!:)

Горит отчёт. До собрания 40 минут. Зрители ожидают увидеть красочную и полезную презентацию. Коллеги из соседних отделов неспешно присылают слайды, да ещё и в разном оформлении. Вы думаете про себя: «Ахщцшапфтваиаываи!» — но времени на эмоции уже нет. Действовать нужно быстро.

Чтобы сделать простую презентацию, пригодятся шаблоны. Ловите 5 сервисов, которые подойдут для несложных задач. В подборке нет PowerPoint, потому что он всегда в уме.

Если вы не провели последние два года на ферме в Сибири, вы, вероятно, слышали о Stable Diffusion или пробовали генерировать изображения с помощью моделей, вроде Dall-e или Midjourney. Они становятся все лучше каждый день, и по качеству уже сравнимы с людьми, а во многих аспектах даже лучше (например, им не нужно платить).

Исследования в области создания видео уже идут полным ходом во многих лабораториях и компаниях, так что это лишь вопрос времени, когда генеративные модели сместят людей с очередного столпа на котором держится наше общества — порно. Я не вижу чтобы кто то поднимал тревогу об огромном количестве людей, которые потеряют работу из-за этого. Я не такой бессердечный, поэтому, прежде чем наступил этот печальный момент, я решил принять меры и создать базовое руководство, которое даже работник индустрии для взрослых сможет понять и использовать, чтобы оставаться в игре. Давайте посмотрим, что к чему.

Полгода назад я писал, как решал проблему с ушедшими JLCPCB. И вот с марта возникла новая проблема ахахах (истерический смех) —  китайские банки начали блокировать оплату от российских компаний за компоненты для сборки электроники. Оплаты не проходят даже у тех компаний, которые заключили долгосрочные контракты с китайскими производственными площадками.

Из-за этого увеличились сроки, а также ряд компаний начал работать через посредников, что сильно увеличило цену на поставку электронных компонентов.

Я порезал свой первый обзор + добавил несколько новых компаний, которые сейчас напрямую поставляют компоненты и печатные платы из Китая. В конце - сводная таблица с итогами.

Ученые Института биомедицинской инженерии НИТУ МИСИС запатентовали инновационный «тканевый пистолет», предназначенный для остановки кровотечений и ускоренной регенерации тканей при ранениях легкой и средней степени тяжести. Он разработан для работы в полевых условиях и в зоне ЧС. В сотрудничестве с медиками уже создано три версии устройства, модифицированные под различные задачи, им дали названия «Подорожник», «Фибробластер» и «Лекарь». Пистолет может быть адаптирован под конкретные требования заказчика, что делает его универсальным инструментом для различных клинических сценариев: например, если в клинике хирургам нужна инфузия и промывка, то в мобильном госпитале требуется биопечать и быстрое закрытие раны.

Предлагается пошаговое руководство по дообучению Whisper для любого многоязычного набора данных ASR с использованием Hugging Face 🤗 Transformers. Эта заметка содержит подробные объяснения модели Whisper, набора данных Common Voice и теории дообучения, а также код для выполнения шагов по подготовке данных и дообучению. Для более упрощенной версии с меньшим количеством объяснений, но со всем кодом, см. соответствующий Google Colab.

⚡ Градиент обреченный

Есть ряд платных решений по переводу речи в текст (Automatic Speech Recognition). Сравнительно малыми усилиями можно сделать свое решение, — обучить на целевых данных end2end модель (например, из фреймворка NeMo от NVIDIA) или гибридную модель типа kaldi. Сверху понадобится добавить расстановку пунктуации и денормализацию для улучшения читаемости ("где мои семнадцать лет" → "Где мои 17 лет?").

Модель заслуживает внимания так как умеет делать очень много "из коробки". Давайте разберемся подробнее как она устроена и научимся ей пользоваться.

Недавно в открытый доступ была выложена мультиязычная модель whisper от OpenAI. Попробовал ее large вариант на нескольких языках и расшифровал 30 выпусков "Своей игры". Результат понравился, но есть нюансы. Модель транскрибирует тексты вместе с пунктуацией и капитализацией, расставляет временные метки, умеет генерировать субтитры и определять язык. Языков в обучающем датасете порядка ста. Чтобы прикинуть по качеству, нужно посмотреть на их распределение — данных на 100 часов и более было лишь для 30 языков, более 1000 ч. — для 16, ~10 000 часов — у 5 языков, включая русский.

Для большого класса случаев, в которых мы используем слово «значение», его можно определить как значение слова есть его использование в языке.

Геркуланумские папирусы — древние свитки, хранившиеся в библиотеке частной виллы близ Помпеи — были погребены и обуглены в результате извержения Везувия в 79 году нашей эры. Почти 2 тыс. лет эта единственная сохранившаяся библиотека античности была погребена под 20-метровым слоем вулканической грязи. Их раскопали в XVIII веке, и хотя они в какой-то мере сохранились благодаря извержению, они были настолько хрупкими, что при неправильном обращении превращались в пыль. Как читать свиток, который нельзя открыть? Сотни лет этот вопрос оставался без ответа.

И только в августе этого года Люк Фарритор, участник конкурса «Везувий», стал первым за последние два тысячелетия человеком, увидевшим целое слово из нераспечатанного свитка. За это мы с радостью вручаем Люку приз в размере 40 000 долларов США — приз «Первые буквы», в рамках которого участники должны были найти не менее 10 букв на площади 4 см² в свитке.

Где-то неделю назад на Хабре увидел тезис другого автора о том, что мол НКРЯ поддерживается на бюджетные средства, но де-факто контролируется компанией Яндекс, которая ведёт себя как собака на сене и де-факто приватизировала корпус и никому его не даёт. Такое же примерно мнение слышал от людей, обозревающих интернет-тематику, мол национализация убытков, приватизация прибылей.

Статья не очень резонансная (и немного на другую тему) и по сути про неё все бы забыли на следующий день, но есть один нюанс. Почему-то разработчики корпуса даже появились в комментариях этой статьи. Я ответил на комментарий. И потом они появились уже в нашем уютном чатике в Телеграме, но уже с критикой моего комментария. Хм, с чего бы это? Два юзера на Хабре согласились с чем-то в комментариях (эка невидаль!), небожители обычно на такое не реагируют.

У меня сейчас довольно мало понимания, что там вообще происходит, но думаю довольно яркая позиция менеджмента и менеджеров высшего звена Яндекса всем вам известна, не будем ее дублировать, чтобы не нарушать правила Хабра (и прошу быть сдержанным в комментариях). Интерес представляют 3 вопроса. Кто там реально на сене? Кто всё-таки может получить доступ к НКРЯ? И последний, дискуссионный вопрос, а как правильно?

В один прекрасный день я решил написать grabber для книжного сайта и теперь хочу поделиться с вами тонкостями реализации такого рода программных решений. Вся информация представлена исключительно для ознакомительных целей

Меня зовут Игорь Звягин, я профессиональный веб-разработчик, в этой статье я хочу рассказать, как пришел к мнению, что мы живем в компьютерной симуляции, почему это не тревожит и какие интересные возможности это предоставляет.

В этой статье:

Поговорим про эксперимент с двумя щелями (оптимизация вычислений) и этот же эксперимент с отложенными выбором (нарушение причинно-следственных связей, изменение прошлого). Существующие объяснения эффекта наблюдателя способны объяснить лишь первые версии эксперимента, но абсолютно бессильны перед вариацией эксперимента с квантовым ластиком и отложенной обратной связью.

Обсудим квантовую запутанность (оптимизация вычислений).

Поговорим про Парадокс теории вероятностей – игра Пенни. В нашей реальности не существует независимых событий, что может говорить о том, что все случайности созданы благодаря псевдослучайным числам. Приведу код, который вы сможете запустить у себя на компьютере, запросить реальные случайные числа и проверить, насколько предсказательная формула оказалась близка к реальности.

Обсудим возможность существования мультивселенной и параллельных миров.

Также поговорим про эффект Манделы и Ложные воспоминания, что поговорит о том, что прошлое можно менять при определенных условиях.

Заблуждение 1. Любые символы, кроме управляющих, имеют предсказуемую ширину

Вчера у меня в ленте на фейсбуке (жаль что в закрытом посте) проявился еще один аспект ChatGPT, жуть которого я не вполне осознавал. Представьте, что ваш менеджер присылает вам емейл: "я вот тут сгенерил с помощью ChatGPT код на языке описания аппаратуры SystemVerilog, который реализует мою идею, ты его поправь немного и в продакшн, а то нас сроки поджимают".

Почему это жутко? Потому что в обсуждаемом посте ChatGPT сгенерил так называемый несинтезируемый код. Это означает: код вроде и есть, и после массажирования даже будет компилироваться в симуляторе, но вот чип из него сделать нельзя. Никак, вообще никак. Для решения этой задачи нужно написать совсем другой код, у которого не будет ни одной строчки общего с тем, что прислал менеджер.

То есть менеджер думает, что вместе с ChatGPT сделал за вас 90% работы, а на самом деле.

Культурный код Запада тесно связан с идеей верховенства разума над бренной телесной оболочкой. Мы с вами привыкли отождествлять себя прежде всего с головным мозгом, закованным в скафандр из мяса и кожи. В костюм-экзоскелет, который можно прокачать в спортзале, украсить в салоне красоты, модифицировать на операционном столе, зарядить энергией за обеденным столом… И любые неисправности нашего скафандра вроде недомогания, слабости и боли мы воспринимаем словно как бы отдельно от себя: словно это не Я сам затронут болезнью, это затронуто болезнью мое транспортное средство, несущее меня по дорогам этого странного мира.

В целом, эта точка зрения вполне имеет право на существование. Однако что, если состояние нашего тела влияет на то, что мы считаем «самим собой»? Что, если существуют поразительные патогены, способные при заселении в тело манипулировать нами, а то и даже менять саму нашу психику, наше отношение к миру?

Хочу показать, как создать мультиязычный параллельный корпус и книги при помощи моего пет-проекта.

Для примера возьмем 10 редакций "Мастера и Маргариты" Михаила Булгакова (ru, uk, by, en, fr, it, es, de, hu, zh). Сначала выровняем девять переводов с оригиналом, а затем выровняем все вместе. Получим параллельный корпус на 10 языках и много красивых книг. Приступим.

Код я оформил в виде веб-приложения, основная логика которого выполняется при помощи библиотеки lingtrain-aligner. Выравнивать можно прямиком из кода на python, либо через UI. В приложении будет удобней разрешать конфликты и там есть редактор, позволяющий корректировать получающийся корпус плюс дополнительные опции по верстке. Код у проекта открытый, можно посмотреть как все работает внутри. Приступим.