Моя лента

Перейти в нейросеть

Самая мощная ИИ модель для текста

Если нужно быстро подготовить доклад, реферат или презентацию к занятию, необязательно начинать работу с чистого листа. Нейросети могут помочь составить структуру, подобрать основные тезисы и подготовить черновой вариант учебного материала.

У Автор24 есть собственные ИИ-сервисы для студентов и школьников. Они позволяют генерировать материалы по заданной теме, а результат можно дополнительно уточнять прямо в процессе работы. На сайте доступны отдельные инструменты для докладов и презентаций.

В этой статье разберём, как пользоваться Автор24 ИИ для учёбы, как сгенерировать доклад или презентацию и что написать в запросе, чтобы получить нормальный результат, а не набор общих фраз.

Привет, Хабр!

В очередной статье нашего цикла мы оценим производительность системы на воздушном охлаждении, чтобы иметь опорные значения и осязаемые метрики для сравнения и оценки той же системы, но уже после погружения в диэлектрик.

Cделали полное обслуживание ПК и провели серию тестов различной сложности и длительности с применением OCCT, Furmark, HWiNFO64, LuxMark v3.1.

5 сентября собираем QA-комьюнити офлайн🐞

С экспертами Мир Plat.Form и MoscowQA поговорим об интеграционных тестах, метриках автоматизации, «втором мозге» и о том, кого в ИТ всё-таки не заменят нейронки.

Между докладами — активности и пикник на открытой веранде, после — афтепати и неформальное общение.

Сохраняй дату и занимай место — увидимся на митапе 🤍
➡️ Регистрация

Патч был на две строки: правка в проверке прав доступа. На ревью читается ровно то, что задумано, — апрув, мёрж. Через день выясняется, что проверка не срабатывает, хотя код перед глазами правильный.

На ревью смотрят глазами. Глаз видит символы так, как их нарисовал шрифт, а интерпретатор читает байты. Между этими двумя представлениями есть зазор, и в него помещается логика, которую при чтении кода не видно.

Этим зазором пользуются двумя способами, и оба закрываются одной проверкой.

После прошлого поста я вдохновился на продолжение, помимо того, что я изначально хотел его доработать, я также увидел, что количество людей увидевших мой пост перевалило за 7,5 тысяч.

Поэтому я сел за доработку согласно предыдущему плану, что я писал в той статье. Я решил идти по первому пути и сделать логирование асинхронным. Дело в том, что так это становится изолированной переменной, ведь банально легче доработать и тестировать, чем заниматься рефакторингом всего кода и разносить его по разным процессам. После доработки я конечно же решил протестировать новую версию и я очень удивился результатам. Изначально throughput действительно вырос, что обрадовало меня.

Я уже думал писать статью, но решил мимолетом запустить 175 воркеров. Это решение создало неожиданную проблему - задача оказалась обработана за 11 секунд до ее создания.

Фраза «завтра в 18:00» кажется простой, пока сервер и пользователь не оказываются по разные стороны полуночи. В Doday я сделал быстрое добавление задач из одной строки и обнаружил, что программа считает «сегодня» по UTC. Из-за этого дата сдвигалась, а указанное время могло остаться в названии.

В статье покажу, как передать часовой пояс из браузера, в каком порядке собирать локальную дату и время, зачем фиксировать текущее время в тестах и какие ещё ошибки нашлись у фраз «через месяц», «каждый понедельник» и меток с @.

В столовой — бывшей монастырской трапезной, мрачном сводчатом зале, народу было много, и я подсел к двум пенсионерам, не спеша вкушавшим капустные котлеты, которые они запивали кефиром. Один из них сердито говорил другому:

— Мудрят все!.. Вон вчера в газете написали, что умники какие‑то воду варили до тех пор, пока не получилась вода, да совсем на воду не похожая — клейкая, тягучая, на морозе не замерзает, и вкус кислый. Вот ты мне и скажи — на кой она нужна мне, вода такая, чтоб ни напиться, ни умыться! Глупости одни да деньгам народным сплошной перевод…

Аркадий и Георгий Вайнеры, «Визит к Минотавру» (1971–1972)

Любой, кто читал Вайнеров, наверняка натыкался на этот юмористический эпизод, в котором следователь Тихонов выслушивает в столовой брюзжание пенсионера над капустными котлетами. Я счел эту сценку мимоходной зарисовкой того, во что превращается передовая наука в изложении журналиста и восприятии обывателя. Эпизод там ещё забавно перекликался с сюжетом и дал название всей главе — «Кислая вода лжи». Каково же было мое удивление, когда позже я узнал, что за столовой байкой о «варёной кислой воде» прячется не сочиненная, а реальная сенсация тех лет, в которой сплелись научная драма, паника мирового уровня, чуть было не геополитическая гонка на серьезных щах.

Всем привет. Я Михаил Харитончик, лидер продукта GenUI в Цифровом Ассистенте ГигаЧат B2C. Моя команда занимается генеративными интерфейсами: тем, как превращать ответ модели в понятную визуализацию, интерактивные элементы и полноценный пользовательский сценарий. И сегодня я хочу поговорить о будущем приложений. Точнее, о будущем, в котором приложений в привычном виде может вообще не остаться.

Этот текст про горизонт от нескольких месяцев до пары лет. В ИИ-индустрии даже полгода — практически геологическая эпоха: изменения происходят не кварталами, а итерациями длиной в несколько часов. Недавно я увидел, как Сэм Альтман репостит сообщение: кто-то обнаружил, что Grok при работе с агентом отдаёт исходный код. Прошло менее суток — и Grok CLI уже ушёл в open source. За происходящим в индустрии физически сложно успевать.

Визионерствовать на долгий срок в таких условиях сложно, поэтому поговорим о ближайшем будущем. Не абстрактном, а о том, которое начинается с обычного вечера после работы.

13 сентября ИТ‑сообщество празднует День программиста, и это хороший повод вспомнить, какими разными бывают люди, которые создают технологии. За каждым успешным продуктом стоят архитекторы, DevOps‑инженеры, дизайнеры, продакты и другие специалисты. Если присмотреться к их рабочим привычкам, можно найти повторяющиеся паттерны: одним важна системность, другим — командная игра, третьим — визионерство.

Вместе с экспертами конференции Импульс Т1 мы собрали эти паттерны в пять «профессиональных» архетипов и составили тест, с помощью которого можно посмотреть по‑новому на привычный стиль работы, заметить свои сильные стороны и точки роста.

Даже хороший алгоритм не спасёт модель, если признаки приходят с нарушенной семантикой или содержат информацию из будущего. Одна лишняя колонка может поднять метрику на тестах и полностью исчезнуть в проде.

Разберём рабочий подход к валидации датасета: от контрактов схемы и проверки таргета до point‑in‑time корректности и фиксации артефактов, чтобы результаты обучения можно было воспроизвести и объяснить.

Когда речь заходит о производительности одноплатных компьютеров, чаще всего внимание уделяют процессору, объему оперативной памяти или системе охлаждения. Однако в реальных сценариях использования скорость работы системы очень сильно зависит от накопителя. Именно накопитель влияет на время загрузки ОС, скорость установки пакетов, работу Docker-контейнеров, баз данных, браузера и общую отзывчивость системы.

Мы завышали площадь окраски металла в полтора раза. Как нашли и как проверить любой калькулятор за минуту.

«Лидеры цифровой трансформации» — международный хакатон Мэра Москвы, где разработчики, аналитики, дизайнеры и другие ИТ-специалисты объединяются в команды, чтобы за ограниченное время создать прототипы цифровых решений для реальных задач города, бизнеса и государственных организаций.

Жалоба звучала как «скролл нестабильный»: колесо в панели с агентом то работает, то нет, текст съезжает, кадры дублируются. Виноват не скролл. Claude Code под ConPTY включает альтернативный буфер и отчёты мыши один раз при старте и больше их не переотправляет, а replay-буфер панели ограничен 256 КБ.

Positive Technologies представила новую версию PT Fusion — портала для работы с данными киберразведки. В новом релизе появились раздел с приватными отчетами киберразведки, YARA-правила, а также новые возможности для поиска и анализа информации. Обновление позволит специалистам по ИБ оперативно получать аналитику об актуальных угрозах и быстрее использовать ее для выявления атак в своей инфраструктуре.

Теперь можно говорить без всяких прикрас: мы выпустили анализатор для языков JavaScript и TypeScript. А значит, это повод испытать его в полевых условиях и посмотреть, что он найдёт в исходном коде хорошо знакомого многим Open Source проекта Visual Studio Code. Если вам интересно узнать, какие ошибки и подозрительные фрагменты кода обнаружил анализатор, — добро пожаловать в статью.

Когда нужно классифицировать текст, дефолтный ход в 2026 – взять предобученный трансформер и дообучить. TF-IDF воспринимается как музейный экспонат: работал в эпоху до BERT, сейчас не всерьез. Обычно этот выбор никто не проверяет на своих данных, потому что и так понятно, кто победит.

Мы решили проверить. Взяли одну задачу, один корпус, одну метрику и прогнали три подхода подряд: счетный бейзлайн на TF-IDF, сверточную сеть TextCNN и дообученный русский энкодер. Считали не только качество, но и стоимость – время обучения и скорость предсказания на обычном процессоре.

Короткий вывод: на этой задаче счетный бейзлайн обучается за три секунды и по честной метрике держится вровень с трансформером, который дообучался восемь минут. А трансформер, взятый по стандартному рецепту, сначала вообще проиграл – и проиграл поучительно.

Дальше – как так вышло и что из этого забрать себе.