User
В последнее время случилась (и продолжает случаться) тьма публикаций про кадровый голод в айти, про переоценённость синьоров, недооценённость всех остальных, про золотые горы, скандалы, интриги и конский перекос баланса фракции "программисты". Ну, короче, вы сами всё читали и вполне себе в теме. Так вот, в сим опусе хочется вспомнить, а ктож такой синьор и что ему крайне желательно знать, чтобы синдром самозванца не накрывал и чтобы окружающие уважали и на поклон за советом приходили.
Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.
Хайп вокруг нейросетей, выровненных при помощи инструкций и человеческой оценки (известных в народе под единым брендом «ChatGPT»), трудно не заметить. Люди разных профессий и возрастов дивятся примерами нейросетевых генераций, используют ChatGPT для создания контента и рассуждают на темы сознания, а также повсеместного отнимания нейросетями рабочих мест. Отдадим должное качеству продукта от OpenAI — так и подмывает использовать эту технологию по любому поводу — «напиши статью», «исправь код», «дай совет по общению с девушками».
Но как достичь или хотя бы приблизиться к подобному качеству? Что играет ключевую роль при обучении — данные, архитектура, ёмкость модели или что-то ещё? Создатели ChatGPT, к сожалению, не раскрывают деталей своих экспериментов, поэтому многочисленные исследователи нащупывают свой путь и опираются на результаты друг друга.
Мы с радостью хотим поделиться с сообществом своим опытом по созданию подобной модели, включая технические детали, а также дать возможность попробовать её, в том числе через API. Итак, «Салют, GigaChat! Как приручить дракона?»
Читая Хабр в течении последних двух лет, я видел только несколько попыток разработки ОС (если конкретно: от пользователей pehat и iley (отложено на неопределённый срок) и Igor1024 (не заброшено, но пока больше походит на описание работы защищённого режима x86-совместимых процессоров, что бесспорно тоже необходимо знать для написания ОС под x86); и описание готовой системы от alman (правда не с нуля, хотя в этом нет ничего плохого, может даже наоборот)). Мне почему-то думается, что почти все системные (да и часть прикладных) программисты хотя бы раз, но задумывались о написании собственной операционной системы. В связи с чем, 3 ОС от многочисленного сообщества данного ресурса кажется смешным числом. Видимо, большинство задумывающихся о собственной ОС так никуда дальше идеи и не идёт, малая часть останавливается после написания загрузчика, немногие пишут куски ядра, и только безнадёжно упёртые создают что-то отдалённо напоминающее ОС (если сравнивать с чем-то вроде Windows/Linux). Причин для этого можно найти много, но главной на мой взгляд является то, что люди бросают разработку (некоторые даже не успев начать) из-за небольшого количества описаний самого процесса написания и отладки ОС, который довольно сильно отличается от того, что происходит при разработке прикладного ПО.
Удивительно, но новость из заголовка сообщество почему-то обошло стороной, либо вокруг неё не было особого обсуждения, что достаточно странно, учитывая традиционную заинтересованность аудитории микроэлектроникой. Что ж, давайте восполним этот пробел. Если вам просто интересен вопрос, или же вы специалист и вам есть что сказать - так или иначе добро пожаловать под кат.
Ведь где иначе искать истины в этом вопросе, как не на Хабре...
Некоторое время назад я публиковал статью о самодельных микропроцессорах, сегодня же мы затронем более сложную и щекотливую тему (особенно в свете событий на Фокусиме) – создание ядерного реактора, способного генерировать энергию в домашних условиях. И перед тем как вы начнете волноваться, вспоминая о негативных опытах в прошлом (см. Радиоактивный бойскаут – наковырявший прилично амерция-241 из детекторов дыма) заранее скажу, что все что описано в этой статье – относительно безопасно (по крайней мере не опаснее работы с фтороводородной кислотой дома), но крайне не рекомендуется к повторению. Перед любыми действиями проконсультируйтесь со своим адвокатом — законы разные в разных странах. Много кто уже сидит. 
A. Бесплатные Веб-Сайты + Логотипы + Хостинг + Выставление Счета
60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.
Примерно 11 месяцев назад я начал разрабатывать пет-проект - Telegram чат для сайта. С тех пор и до сегодняшнего дня занимаюсь его разработкой и продвижением самостоятельно. Правда занимаюсь им в свободное от основной работы время, которого мало.
Недавно проект перешагнул за 100 платящих пользователей в месяц и 100 000 рублей суммарной выручки (именно выручки, всё возвращается в проект, в карман ничего пока не положил). Вложения пока не отбились, но плавно к этому иду.
Хочу рассказать тем, кто тоже работает над своими проектами, как за год я пришел к текущим показателям (что было нелегко). Попробовал структурировать свои мысли, вышло довольного много текста. Текст разбил на статьи, содержание будет в каждой статье.
148 новых ссылок по всем специальностям из геймдева для ваших закладок. Книги, статьи, полезные сервисы, материалы и Telegram каналы для всех, кто делает игры.