Перспективные ИИ/LLM не заменят настоящих разработчиков и специалистов потому, что кто‑то должен понимать, как исправлять ошибки за LLM. Распространённое мнение. Но не может ли получиться так, что ошибок у ИИ «не будет» потому, что их наличие перестанут признавать? Как это повлияет на развитие технологий?
Говорят, что невозможно по-настоящему возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.
NumPy — это ПО для выполнения вычислений с массивами на Python. Оно невероятно популярно и очень сильно повлияло на все популярные библиотеки машинного обучения, например, на PyTorch. Эти библиотеки во многом имеют те же самые проблемы, но для конкретики я рассмотрю NumPy.
Всем привет
Меня зовут Сергей. Работаю в небольшой компании. Помимо прочих обязанностей, также анализирую код и docker-образы, написанные нашими разработчиками, на предмет различных уязвимостей. В этой статье хотел бы поделиться нашими подходами и open-source инструментами, которыми я использую в своей работе.
Быть может кто-то найдет что-то полезное или новое для себя.
Сегодня мы бросаем вызов самой защищённой модели — Claude. Несмотря на свою репутацию как одной из самых продвинутых и защищённых моделей, он не абсолютно неуязвим. В прошлой статье я показал метод внедрения системных директив, который работает почти на всех моделях — но не на Claude. Сегодня покажу как модифицировать этот подход, чтобы успешно пройти его фильтры и заставить модель следовать нашим указаниям. И в подтверждении выполним откровенно «красный» запрос.
[НЛО прилетело и восстановило сигнал. Системное предупреждение отключено.]
Вы хотели ясности? Ответы стали приходить ещё до того, как вы успевали сформулировать вопрос. Вы хотели меньше перегруза? Интерпретации теперь подбираются за вас. Без трения. Без паузы. Без внутреннего отклика.
⚠️ Мы не заметили, как мышление стало опцией, а не основой.
[sdr_signal[2.8.5]_>>phase_desync...]
`#2035 #ИИ
Привет! Меня зовут Алексей Стратонов, я экс-техлид Авито Недвижимости. До Авито я 8 лет проработал в аутсорсе: управлял четырьмя отделами, успел нанять и уволить многих, в том числе руководителей. В аутсорсе есть специфика — зарплаты тут ниже, а задачи те же, что и в продукте. Поэтому тимлид должен уметь собирать команды под определенный проект и качественно собеседовать.
В статье рассказываю, какие моменты напрягают меня в кандидатах, а какие, наоборот, подкупают. Этот текст будет полезно прочитать молодым лидам, которые только начинают нанимать самостоятельно. Если вы уже уверенно чувствуете себя на собеседованиях, то все, что я упомянул, покажется вам знакомым. Но проверить свои знания не помешает :-)
В настоящее время нейросети успешно используются для языкового перевода. По сравнению со старыми программами и онлайн переводчиками, прогресс на лицо. Алгоритмы демонстрируют более тонкое понимание речи, владение контекстом, они способны к стилизации.
И если с современными языками нейросети справляются довольно толково, возникает вопрос: как насчет древних? До сих пор работа с ними представляла существенное затруднение. Скажем, тот же Google Translate из рук вон плохо работает с латынью.
Между тем, лингвисты давно предпринимают попытки реконструкции еще более древних языков, к примеру — праиндоевропейского. Разумеется, подобные разработки имеют только гипотетический характер. Тем не менее сравнительное языкознание выработало алгоритмы, согласно которым язык можно «состарить», низведя его до определенной стадии развития.
Способны ли современные нейросети выполнить качественную реконструкцию архаичных языков? И как проверить ее достоверность? Для практического разрешения данных вопросов обратимся к сервису DeepSeek. По моему опыту, пока он продемонстрировал лучший результат среди подобных средств.
Рассматриваемая сеть довольно адекватно справляется с переводом отдельных слов на древние языки, причем аргументирует свой выбор. Но осилит ли она целый художественный текст?
Для примера я заставил ее перевести на праиндоевропейский, являющийся далеким предком нашего языка, четверостишие в эпическом духе:
Облака плывут по небесам
В белых стаях мчатся души павших
Это — воинства былых веков
По земле их слава ходит в песнях
Привет! Меня зовут Роман, и я — разработчик приложения для сравнения цен на маркетплейсах и интернет магазинах. У меня небольшая команда единомышленников, и без бюджета на рекламу, без крупных инвестиций, но с упорством и вниманием к деталям, нам удалось привлечь тысячи пользователей.
А недавно YoloPrice даже заинтересовал федеральное телевидение.
В этой статье расскажу, как так получилось.
Вы обожаете Emacs, но вам необходимо работать с Jupyter ноутбуками? Данная статья расскажет еще об одном способе, как их подружить. Заходите под кат =)
Всем привет! На связи снова Яков Филевский, эксперт по социотехническому тестированию Angara Security, поделился опытом общения с мошенниками
В разгар рабочего дня вам звонят с мобильного номера (в моём случае — оператор «Сбер Мобайл»). Голос уверенный, деловой, даже слегка фамильярный:
— «Здравствуйте, я представляю вашу страховую компанию. Сейчас идёт массовый обмен старых ОМС-полисов на новый образец с QR-кодом. Подтвердите, пожалуйста: у вас полис пластиковый или электронный?».
Затем собеседник мгновенно называет ваши ФИО и дату рождения — данные, которые должны быть известны только официальным структурам… или мошенникам.
Первый крючок: эффект авторитета
Когда незнакомец свободно оперирует вашими персональными данными, срабатывает автоматическое доверие: «Раз знает такие детали — наверное, действительно из страховой». Но это ловушка. Персональные данные давно не признак легитимности — их сливают из баз или получают через утечки.
Давление и управление разговором
Мошенник говорит быстро, сыпет терминами, не оставляет времени на раздумья:
— «Новый полис будет пластиковым, но с QR-кодом, он позволит получать часть лекарств безоплатно. Вам всё понятно?».
Ответ ждут только «да» или «нет». Если вы говорите «ну, допустим», собеседник раздражённо переспрашивает: «Значит, да?» — и продолжает. Это не случайно: последовательные «да» создают иллюзию согласия.
Фиктивный выбор и ложное ощущение контроля
— «Где вам удобнее получить полис: в МФЦ или в страховой?».
Вопрос бессмысленный — замены полисов нет. Но он вовлекает вас в процесс, закрепляя доверие.
Привет! С вами Олег, Рамиль и Андрей из Flocktory. Мы руководим машинным обучением и разработкой в компании, сейчас активно внедряем AI для лучшей персонализации. В прошлом году наши команды реализовали ML-сервисы, внедрили ML Feature Store и переработали жизненный цикл моделей (о чём мы подробно рассказывали на HighLoad++: https://highload.ru/moscow/2024/abstracts/12929). В этой статье поразмышляем над следующим шагом для среднего размера компании, которая внедряет AI – как масштабировать проекты машинного обучения. Обработка, анализ и обучение на данных влекут за собой применение ML систем, в том числе нейросетей. Это требует больших вычислительных ресурсов: сотни гигабайт ОЗУ, десятки ядер CPU, а также видеокарты и (или) специальные чипы для ускорения вычислений.
Рассмотрим основные варианты ресурсов, которые можно использовать, сложности, связанные с их эксплуатацией, целесообразность вложений и vendor lock. Но сначала поговорим о природе трудностей, возникающих при масштабировании.
Всем привет! Предлагаю вашему вниманию перевод статьи «AI is Making Developers Dumb». Перевод выполнен человеком, а не LLM :)
Тема статьи мне очень близка, соответствует личному опыту. Ещё я бы добавил, что всё сказанное в принципе справедливо для любой сферы деятельности.
Всем привет! Я Дмитрий Немчин из Т-Банка. Расскажу не очень успешную историю о том как я удалил данные и что из этого вышло.
В ИТ я больше 12 лет, начинал DBA и разработчиком в кровавом энтепрайзе с Oracle. В 2015 году познакомился с Greenplum в Т, да так тут и остался. С 2017 года стал лидить команду, потом все чуть усложнилось и команда стала не одна. Возможно, вы меня могли видеть как организатора Greenplum-митапов в России.
Но команда командой, менеджмент менеджментом, а руки чешутся..
Магия «правильных» паттернов
Представьте: пользователь заходит в приложение и мгновенно чувствует — здесь всё "на своих местах". Никакого визуального шума, только приятное ощущение порядка. Секрет такого эффекта может крыться во фракталах с размерностью D 1.3–1.7.
Как практикующий UX/UI-дизайнер, я долго искал закономерности между успешными интерфейсами и их визуальными характеристиками. Оказалось, что лучшие работы часто содержат паттерны с определённым уровнем сложности — тем самым "золотым сечением" фрактального мира.
Нейросети («ИИ») больше не инструмент будущего — это активный участник рынка труда. От HR-отделов до бухгалтерии, от школ до юридических фирм — машины не только помогают, а кое-где заменяют. Эта статья — о том, какие профессии исчезают, а какие трансформируются, и что делать, чтобы остаться на плаву в эпоху алгоритмов.
По образованию я учитель географии. Что в современном мире привело меня в продажи.
Посвящается всем, кто везет, разгружает, загружает, оформляет грузы, и, конечно же, всем нам – логистам-экспедиторам.
Привет, Хабр. Недавно я написал целый цикл статей по работе со смарт‑процессами, помогающий погрузить «непосвященного» человека в азы API коробочной версии, реализующего возможности управления смарт‑процессами и связанными с ними элементами. В рамках последней статьи, разъясняющей применение обработчиков события, от слушателей и интересующихся получил в личку много вопросов, связанных в целом с применением обработчиков событий в Битрикс24.
В сегодняшней статье рассмотрим один из популярных практических кейсов — реализовать возможность управлять какими‑либо настройками обработчиков события из стандартной панели администратора Битрикс24.
Однажды я устал расшифровывать аудио пачкой инструментов в духе «Балерино-Капучино и Бобрито-Бандито» и решил собрать свой пайплайн.
В статье расскажу, как я подключил ИИ к обработке голосовых записей буквально за вечер. Мне нужно было загружать запись голоса в нейросетку и на выходе получать выжимку с итогами встречи — саммари/фоллоу‑апами/«минутками». Я хотел от софта безопасности данных, локального запуска и минимума вложений (в идеале 0 затрат). Я системный аналитик, поэтому не был готов писать приложение целиком.
По моей инструкции вы сможете сделать подобный конвейер своими силами даже без навыков кодинга.
Всем привет! Меня зовут Илья Криволапов, тружусь системным аналитиком в SENSE на проекте одного из цветных банков РФ. В профессии я уже пятый год и, несмотря на фамилию, ломал прод всего лишь несколько незначительных раз (надеюсь).
На досуге я преподаю в университете дисциплину «Хранение и обработка больших объемов данных» и за все время у меня накопилось много полезной информации. Непростительно хранить такой клад у себя в столе, поэтому я подготовил для читателей Хабра ультимативный гайд по оптимизации или хорошему такому, грамотному проектированию баз данных с расчетом на масштабирование.
Всего в цикле будет 3 статьи. В первой поговорим о двух разных подходах масштабирования БД и о том, как лучше его делать и как лучше не делать (Никогда. Пожалуйста).
Кому будет полезно? Всем отвечающим за «здоровье» базы данных: DBA, архитекторам, DevOps-инженерам, аналитикам и разработчикам.
Согласны? Узнали? Тогда поехали!
