Многие из вас, я уверен, слышали о теории игр в какой-то момент своей жизни. Если вы хотите выглядеть умным и произвести впечатление на свою девушку — просто упомяните «игру с нулевой суммой» или «эволюционную стратегию», и ваши шансы отвести её домой сегодня вечером только что подскочили на 50%. Или вы можете использовать теорию игр, чтобы принимать решения в инвестировании своих денег (чтобы их полностью потерять и разориться) или, например решая, на какой девушке жениться (что также очень вероятно вас разорит). Как видите, это очень полезная теория.

Чтобы казаться умным - достаточно выучить эти пару выражений, но чтобы на самом деле что-то понимать - придется разобраться. Оказывается, это не так уж сложно и довольно интересно. Давайте посмотрим.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

У меня, как и у многих, довольно много чатов в телеграмме. Иногда просто нет времени (а иногда и не хочется) отвечать на некоторые сообщения. Именно так возникла идея создания виртуального клона. В статье рассматривается простая идея, состоящая в том, чтобы зафайнтюнить языковую модель на личных сообщениях, выгруженных из Telegram-чатов. Возможно, в дальнейшем такой клон сможет общаться за вас

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Хобби коллег очень многогранны. Сегодня расскажем об ИТ-шном подходе к выращиванию арбузов в регионе, где, казалось бы, нормально вызревать они не должны. Наш девопс, Игорь Иванов, объединил системный подход к сбору информации и комплектующие с AliExpress и из магазинов для садоводов, и уже не первый год собирает отличный урожай. 

Своеобразная “инструкцию для начинающих” получилась довольно объемной. Мы  разделили ее на две части: в первой автор разбирает теоретические основы, а во второй переходит к практике.

Осторожно, много фото!

Представьте себе, что в мире есть волшебное средство, которое в 7 раз повышает эффективность обучения — быстрее выучить английский, быстрее освоить программирование, быстрее понять что угодно в мире.

Удивительно, но такое средство было найдено в 1990 году американским социологом Майклом Хоу. Он провел серию тестов среди студентов и определил, что пользователи «волшебного средства» в 7 раз лучше запоминали материал, легко вспоминали факты и легко применяли знания на практике.

Тот, кто использовал «волшебное средство» был наголову выше обычных студентов. «Обычные» хуже помнили материал и хуже его понимали, более того, даже одаренные отличники были слабее тех, кто использовал это «волшебное средство».

Это удивительное средство...

В прошлом году я прочитал книгу «Спринт. Как разработать и протестировать новый продукт всего за пять дней». Это книга-методичка, в которой описывается быстрый и проверенный формат тестирования идей — дизайн-спринт. Авторы рекомендуют выбирать рискованные и дорогие в разработке гипотезы, которые могут быть потенциально перспективными.

Захотелось попробовать этот фреймворк, но в продуктовой разработке подобные задачи попадаются довольно редко. И когда подходящая идея у нас появилась, я предложил проверить её способом, описанным в книге. Это был двойной эксперимент: с одной стороны, возможность протестировать формат дизайн-спринта и понять, можно ли его использовать для наших гипотез, с другой — проверить саму гипотезу.

В статье фокусируюсь на самом подходе и расскажу, как мы проводили эксперимент, о наших впечатлениях, инсайтах и ошибках. Поделюсь выводами, насколько фреймворк хорош для быстрого тестирования идей в продуктовой компании. Если вы тоже приглядываетесь к нему — заглядывайте под кат.

В этой статье я расскажу о первой серии экспериментов для проверки гипотезы влияния данных Twitter на тренд стоимости Bitcoin. Цель не угадать ценник, а предсказать рост, убывание или относительную неизменность цены

Всем привет! Это команда тестирования производительности Тинькофф, и мы продолжаем цикл статей о Gatling. 

В предыдущей статье мы рассмотрели базовые возможности инструмента Gatling, узнали, как быстро создать шаблон gatling-проекта, и познакомились с новыми функциями библиотеки gatling-picatinny. Сегодня расскажем, как при помощи этих инструментов создать проект для тестирования HTTP-протокола.

Меня зовут Андрей, я разработчик библиотеки ETNA в Тинькофф. В статье расскажу, как быстро и легко анализировать временные ряды с помощью ETNA, зачем временным рядам столько фич, и покажу, что даже простой линейной моделью можно получить хороший результат прогнозирования.

[Под катом много картинок и GIF]

Привет, Хабр! Я работаю старшим Go-разработчиком в «Лаборатории Касперского». Сегодня хочу поговорить о том, как искать узкие места и оптимизировать код на Go. Разберу процесс профилирования и оптимизации на примере простого веб-сервиса — покажу, с помощью каких встроенных инструментов искать функции, активнее всего использующие CPU и память. Расскажу, какие можно применять подходы, чтобы повысить производительность. Хотя речь пойдет о микрооптимизации, в моем примере шаг за шагом производительность удалось поднять в 5 раз!

Многие что-то слышали, некоторые даже пробовали, но лишь единицы рассказали о таком мощном и удобном инструменте автоматизации биржевой торговли, как TNIKOFF INVEST API. Полностью раскрыть все возможности API или написать полноценного робота в рамках одной статьи – непосильная задача, поэтому будем двигаться постепенно, не перегружая мозг читателя чрезмерным объемом информации.

Если разработка программного обеспечения не входит в сферу ваших интересов, но слова "акции" и "брокер" не являются чуждыми, то загляните под кат ради интереса, где можно будет узнать о том, что тикер неуникален, а также о таких идентификаторах, как ISIN и FIGI, кроме того, в конце статьи будет доступен для скачивания свод инструментов, доступных у брокера TINKOFF. Чуть не забыл, еще и про всеми любимый Agile немного можно почитать.

'По одной капле воды человек, умеющий мыслить логически, может сделать вывод о возможности существования Атлантического океана или Ниагарского водопада, даже если он не видал ни того, ни другого и никогда о них не слыхал' - Артур Конан-Дойль, «Этюд в багровых тонах».

Меня всегда восхищали древние философы, которые не имея никаких инструментов познания мира кроме собственного разума, бесстрашно погружались в пучины тайн мироздания. С помощью одних лишь только рассуждений они обретали исключительно глубокое понимание принципов работы механизма Вселенной, тем самым расширяя наши представления о мире.

Трудно переоценить влияние философии на науку, так как наука произошла именно от философии. Использующаяся для формализации процесса рассуждений математика стала первенцем философии. Даже сами слова "философия" и "математика" произошли из терминов религиозной школы одного из величайших философов античности - Пифагора. Физика, названию которой мы обязаны другому великому античному философу - Аристотелю, примерно до XVIII века именовалась натуральной философией. Ему же мы обязаны появлением логики - науки о мышлении. Кроме того, философы, изучавшие процесс познания и его ограничения, создали важнейший инструмент исследования природы - научный метод.

Даже многие научные открытия последних веков были вдохновлены философией. Иоганн Кеплер, Николай Коперник и Исаак Ньютон вдохновлялись теорией о гармонии мира Пифагора, о чем сами и писали в своих научных трудах. Альберт Эйнштейн был ярым приверженцем философии средневекового философа Бенедикта Спинозы, но также считал себя в некотором смысле платоником и пифагорейцем. Один из основоположников квантовой механики Эрвин Шрёдингер написал целую книгу о том, как его открытия в квантовой механике согласуются с индийской философией веданты.

До сих пор в западных университетах всем специалистам в точных и естественных науках, успешно защитившим свою диссертацию, присваивают почетное звание доктора философии - Philosophiæ Doctor, часто сокращаемое в речи и на письме до простого PhD. Тем самым университеты подчеркивают, что философия лежит в самом основании всего человеческого знания. Но чем именно занимается философия, в чем состоит её роль?

Чем интенсивнее наш feature delivering, тем быстрее падает производительность. И, конечно, приходит время автоматизировать процесс слежения, чтобы просадка не дошла до прода или даже staging-окружения.

Про прод-мониторинг, оптимизацию и ручной анализ производительности легко узнать на web.dev. Но по автоматизации слежения за производительностью до того, как фичи покатятся в прод, информации не так уж много. Сегодня расскажу, как для профилирования собрать практически свой Lighthouse, чтобы проводить performance-тесты и успешно бороться с просадкой в работе команды фронтендеров.

Привет! Я всегда хотел собрать свой компьютер — не только в теории понять как «бегают» биты, складываются числа, работают прерывания, как программный код превращается в нули и единицы. У меня получилось и я хотел бы поделиться своим опытом. Это заняло у меня 140 часов и $400 на все компоненты и их доставку. Если вам интересно узнать о проекте, спускайтесь под кат.