Салют, Хабр! Ранее мы в SberDevices анонсировали предобученную на русском языке модель GigaAM (Giga Acoustic Model) и её дообученные состояния под распознавание речи (GigaAM-CTC) и определение эмоций (GigaAM-Emo). Сегодня же делимся с сообществом весами моделей и примерами использования.
Приглашаем под кат погрузиться в self-supervised learning для звучащей речи и оценить возможности предобученных моделей!
Всем привет! Первый весенний месяц позади, так что подводим его итоги. В марте шуму наделал бэкдор в XZ Utils под Linux — он не успел добраться до стабильных релизов, но в перспективе мог стать инцидентом космических пропорций. В начале месяца Black Cat провернула экзит-скам, а натужные попытки LockBit создать видимость продолжения операций никого особо не убедили. Кроме того, санкции в России дотянулись до облаков, телекоммуникационный провайдер AT&T в США получил неприятный привет из прошлого, а ЦРУ признало ценность OSINT. Об этом и других громких ИБ-событиях марта читайте под катом!
Эта тема многократно поднимается в сообществах разработчиков, есть те кто поддерживает данный вид собеседований и те кто против. Вот и я, рискуя быть раскритикован сообществом, решил высказаться :)
Признаюсь, сам длительное время не был сторонником данного вида собеседований, мне казалось, что классический подход лучше, когда тебя, ну или ты собеседуешь кандидата проходя от азов до углубленных знаний.
Объективно, где мы используем в работе алгоритмы?
Возможно у кого-то в проекте есть ручное написание сортировок или обходы графов, но как правило разработчики используют стандартные или дополнительные библиотеки, которые закрывают подобные потребности.
Однако, все изменилось в один день) мне потребовалось подобрать пару-тройку разработчиков в команду, и проводя пятое или шестое собеседование мне попался кандидат, который идеально отвечал на все теоретические вопросы (базовые и не очень), однако переходя от темы к теме меня все больше настораживал легкий звук, прибавив громкость наушников я услышал аккуратный шелест листочков....
Собственно, сабж.
На это указывает ряд моментов в существующих решениях.
Прежде всего, давайте вспомним, какими важными характеристиками обладает файл?
Какие айтишники чаще меняют работу и почему, как текучка кадров влияет на работу в командах и что с этим делать? Евгения Забелина, HR бизнес-партнёр SSP SOFT обсудила эту тему с Анной Сабадаш, управляющим партнёром Softorium. Ситуация в разных сферах ИТ может разниться, в данном случае разговор идет о сфере разработки заказного ПО.
Как всем известно, люди делятся на две категории:
1. Те, кто любит отправлять голосовые сообщения
2. Те, кто кто надеются, что для первых приготовлен отдельный котел
Но мы здесь не для того чтобы осуждать какую-то из этих категорий. Читать сообщения я люблю больше, чем слушать и здесь я расскажу, как я попробовал решить для себя эту проблему.
Я не совсем новичок в IT, но так получилось, что карьеру именно backend-разработчика я начал с небольшой самарской веб-студии, которая гордо именует себя Super.web. Студия совсем крохотная. Вместе со мной и основателем там работали 5 человек. Расположена в полуподвальном помещении на 2 комнаты, с туалетом со сломанным замком и кухонной зоной площадью в 3 квадратных метра. Это совсем не похоже на описание офисов IT-компаний, но там есть монитор, компьютер, стол и стул, а, значит, работать можно. И вроде бы хороший вариант, но проработать мне там не удалось и 3 месяца.
Как же так получилось?
Искусственный интеллект развивается, используя подход, аналогичный коллективному интеллекту людей. Вместо одной мощной системы, разработчики создают много маленьких систем с разными специализациями, которые взаимодействуют между собой.
Сейчас в открытом доступе уже есть огромное количество ИИ-моделей, которые разработчики улучшают и комбинируют, чтобы создавать новые модели для более глубоких и сложных задач. И нынешние технологии позволяют им делать это, не тратя много времени и ресурсов на обучение.
Слияние моделей — это методика, которая объединяет две или более LLM-модели в одну. Это относительно новый и экспериментальный метод создания новых моделей без использования GPU, а значит, недорого. И да, это работает. Причем работает на удивительно хорошо, что в результате дает множество современных моделей на доске лидеров Open LLM.
Сегодня мы рассмотрим, как работает объединение больших языков моделей с использованием библиотеки mergekit. Если более конкретно, то мы рассмотрим четыре метода слияния и предоставим примеры конфигураций. Затем мы воспользуемся mergekit для создания собственной модели, Marcoro14-7B-slerp, которая стала самой эффективной моделью на доске лидеров Open LLM (02/01/2024).
Код доступен на GitHub и Google Colab. Кстати, для простого запуска mergekit можно использовать LazyMergekit.
Приветствуем всех читателей в пятой статье цикла «Континент 4 NGFW Getting Started 2.0».
В предыдущей статье мы с вами рассмотрели настройку портала аутентификации, создали локального пользователя и добавили доменную группу. Также мы создали правило, работающее только с авторизованными пользователями.
В данном материале мы познакомимся с:
Привет, Хабр!
Статистические тесты позволяют анализировать большие объемы информации, выявлять закономерности, которые могут быть неочевидны на первый взгляд, и проверять гипотезы, делая выводы на основе данных. Они также помогают минимизировать ошибки, связанные с выборкой и измерениями, позволяя проводить корректные исследования и делать выводы, основанные на объективных фактах.
В этой статье мы рассмотрим, как правильно выбрать статистический тест для анализа разнообразных метрик.
До конференции по тестированию Heisenbug всего ничего, её программа уже известна, и пришло время рассказать о ней Хабру.
Каждый раз в Heisenbug есть и то, за что его знают и любят, и новое.
Что уже знакомо? Снова будут привычные тематические блоки: «инструменты и фреймворки», «мобильное тестирование», «нагрузочное» и так далее. Снова будут некоторые спикеры, полюбившиеся многим по предыдущим Heisenbug: Артём Ерошенко (поговорит о том, умерло ли тестирование), Дмитрий Тучс (продолжение темы JUnit extensions), Константин Волков (всегда что-то интересное про Flipper Zero). Снова будет формат «хоть приходите на конференцию ногами, хоть смотрите в онлайне».
А что будет нового? Конкретные темы докладов — они-то всегда свежие. И рассказываем Хабру, какие именно в этот раз:
Почти все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: скандал с заменой денежной массы в РФ на вермишельную массу, налоговая рассказала что знает о зарубежных счетах россиян, греки проверяют сделки за наличность, что будет с госдолгом США, а также хорошая память у Incognito-режима гугловского браузера.
Здравствуйте, дорогие хабровчане. Я давно уже хотел изучить результаты программы Яндекс BugBounty. Вот, наконец руки дошли. В этой простой и небольшой статье я рассмотрел доступные данные по ней, нашёл некоторые закономерности и вывел топ багхантеров. Если кому интересно, в каком квартале года больше всего отчётов об ошибках, или какой месяц самый лучший для их поиска, прошу под кат.
Здравствуйте, Хабровчане!
Сегодня мы хотим рассказать о новых продуктах АЭРОДИСК в области систем хранения данных – моделях СХД ENGINE AQ Лайт, AQ 440 и AQ 450. Это очень значимое обновление линейки СХД в этом году, и, что немаловажно, оно связано не только с обновлением на программном уровне, но и с изменениями в аппаратном обеспечении.
Чтобы первым узнать про новую линейку СХД Engine АQ и функциональные возможности каждой модели – записывайтесь на наш вебинар «Синергия технологий: Обзор новой линейки СХД от Аквариус и АЭРОДИСК» 9 апреля в 15:00 (МСК).
Небольшая заметка с технологиями и полезными ссылками, которые позволили мне пройти собеседование и работать в Сбере.
Исторически так сложилось, что macOS сильно отличается от других операционных систем, когда дело доходит до нативной работы с окнами и графикой. И нельзя сказать, что это определенно плохо или хорошо. В этом плане Apple решили пойти своей любимой дорогой: "мы лучше знаем что тебе нужно, поэтому сделали все за тебя". Как же это проявляется?
Технологические гиганты OpenAI, Google и Meta* в погоне за онлайн-данными для обучения своих новейших систем искусственного интеллекта готовы на всё: игнорировать корпоративные политики, менять собственные правила и даже обсуждать возможность обхода законов об авторском праве.
Мы недавно объявили, что WunderGraph теперь полностью открыт в исходном коде. Сегодня мы хотели бы объяснить, как вы можете использовать нашу платформу для разработчиков API, чтобы добавить кэширование на уровне Edge в ваши GraphQL API, не привязывая себя к конкретному поставщику.
