Могучий русский язык и предиктивный ввод в умной клавиатуре
Русский — это вызов даже для самых продвинутых языковых моделей. Одна из ключевых причин — его морфологическая сложность. В отличие от английского языка, где у слов относительно немного форм, русский язык отличается большим количеством словоформ, которые образуются с помощью приставок, суффиксов и окончаний.
Это означает, что одно лексическое понятие, например глагол «читать», может породить десятки различных форм: «читаю», «читаем», «читаешь», «прочитал», «прочитала» и так далее. Для модели предиктивного ввода это серьезная проблема: чтобы корректно предсказывать или завершать такие слова, ей нужно либо обладать глубоким пониманием морфологии, либо иметь достаточно большой словарь, который покрывает все возможные варианты словосочетаний.
Мы увеличили размер словаря для русского языка до 40 тысяч слов и использовали модель Char CNN + RNN. Так удалось добиться прироста метрики KSS (количество сэкономленных нажатий) на 60%.
Читайте в статье ИИ-инженера Вадима Воеводкина из YADRO, как его команда улучшила предиктивный ввод на планшетах KVADRA_T и с какими сложностями столкнулась.
Действительно ли ИТ специалисты теряют работу из-за ИИ?
Не всегда. Я думаю, что ИИ стал только катализатором, но базовые условия имели не меньшее значение.
Например, компания в свое время наняла много дорогих инженеров, и вопрос сокращения был только вопросом времени. Не пришел бы ИИ, пришел бы кризис, и винили бы его.
Опытные специалисты сопротивляются прогрессу, чувствуют угрозу от него, и вместо обучения и интеграции ИИ в свою работу, хейтят вайб-кодинг и другие направления. А работодатель не понимает почему на общем фоне, ваша эффективность не растет. ИИ не отбирает работу — он меняет ожидания.
Доходы некоторых компаний упали, с появлением альтернатив их продуктам в которых уже есть ИИ. И если вы попали под сокращения, в этом нет ни вашей вины, ни ИИ. Возможно, бизнес-модель компании была уязвимой задолго до появления ИИ. Просто раньше это не так бросалось в глаза. Теперь альтернативы с встроенным ИИ стали быстрее, дешевле, гибче — и это обнажило слабые места.
Если вы работали в корпорации, и ваш in-house проект был передан на аутсорс, скорее всего там научились использовать ИИ так, чтобы делать ту же работу быстрее и дешевле. Работа не исчезла. Она просто перетекла туда, где результат достигается эффективнее. Это не про конкуренцию с машинами, а про конкуренцию с теми, кто освоил новые инструменты раньше.
Противостоять ИИ бессмысленно. Учиться — необходимо. Хейт вайб-кодинга, отказ от новых подходов, надежда “пересидеть бурю” — всё это путь к ещё большему разрыву.
Важно не просто знать о новых инструментах, а уметь интегрировать их в свою практику, демонстрируя результат.
Делать это нужно системно, поэтому я основал Vibe Coding Community, где мы агрегируем лучшие практики сочетания скорости вайб-кодинга и опыта традиционного программирования. Мы анализируем успешные кейсы и создаем методическую и методологическую базу вайб-кодинга.
Основные тезисы сообщества:
Вайб-кодинг - в первую очередь для кодеров.
Под вайб-кодингом я подразумеваю совместный кодинг с ИИ-агентом.
Внутри вайб-кодинга есть прогрессивная шкала от Pure Vibe (чистый вайб - не смотрим в код) до Mindfulness Vibe (осознанный вайб - контролируем каждую итерацию).
Уровень "вайбовости" динамически изменяется во время работы над проектом.
Если вам близки эти тезисы, принципы и цели - добро пожаловать к нам в сообщество.
ИИ-проект Cursor раздаёт студентам бесплатную подписку Cursor Pro на 12 месяцев. Подписка даёт доступ к лучшим в мире LLM-моделям, при этом почти безлимитный. Заявки с России тоже принимаются.
Большие языковые модели (LLM) обычно требуют мощного оборудования и потому запускаются в облачных сервисах, а без подписки их функционал ограничен. Однако Google Gemma 3 — исключение.
Google Gemma 3 — это семейство открытых моделей, некоторые из которых достаточно легковесны, что их можно использовать локально.
Модели Gemma 3 созданы на основе Gemini 2.0 и доступны в четырёх вариантах: 1B, 4B, 12B и 27B, где B — миллиарды параметров. Самая лёгкая модель 1B работает только с текстом, а все остальные — мультимодальные, то есть обрабатывают текст и картинки.
Модели на 4B, 12B и 27B параметров поддерживают более 140 языков и хорошо справляются с переводом текстов, модель на 1B параметров работает только с английским.
Главная особенность Gemma 3 — умение обрабатывать длинные запросы и анализировать объёмные документы благодаря большому контекстному окну (128K токенов для моделей 4B, 12B и 27B).
Вариант 4B особенно универсален: сжатая версия (int4) требует всего 3 ГБ видеопамяти, а несжатая версия (BF16) — около 8 ГБ VRAM, что позволяет запускать модель на видеокартах среднего класса.
Модели Gemma 3 совместимы с Windows, Linux и macOS.
Поддержка Apple Silicon через MLX даёт возможность запускать Gemma 3 на Mac и iPhone (инструкция).
Для запуска Gemma 3 можно использовать Python-библиотеку transformers (инструкция).
Ещё один способ установки Gemma 3 на компьютер — через фреймворк Ollama. Он прост в установке и доступен на Windows, Linux и macOS.
Для удобства работы с моделью можно добавить веб-интерфейс Open WebUI.
Помимо Gemma 3, для локальной установки подходят и другие облегчённые модели, но у них своя специфика:
Llama 3.3: требует больше ресурсов и не является полностью открытой;
Mistral 7B, Qwen2.5 и Phi-3 Mini: легковесны, но имеют меньшее контекстное окно;
DeepSeek-R1: конкурент Gemma 3 27B по качеству, но требует значительно больше ресурсов.
Мы подготовили мини-курс «Введение в машинное обучение»
За 5-7 часов погружения вы узнаете, что такое ML и как он трансформирует целые индустрии. Курс реализован в формате Телеграм-бота, что позволяет учиться в любое время.
Что вас ждет: — Узнаете, что такое ML и как он меняет отрасли. — Поймете, какие задачи решает машинное обучение. — Рассмотрите ключевые алгоритмы и подходы, используемые на практике. — Ознакомитесь с этапами подготовки данных — основой любой ML-модели. — Пройдете тесты для закрепления полученных знаний.
Мини-курс станет вашей отправной точкой для начала изучения машинного обучения.
Приглашаем освоить одну из самых востребованных IT-специальностей!
🎓Подача документов для поступления в магистратуру открыта!
Сегодня, 10 апреля, открылся прием документов на магистерскую программу «Науки о данных» в МФТИ.
📌 Если вы уже прошли консультацию с нашим менеджером приемной комиссии — самое время сделать следующий шаг.
Подавайте документы через официальный сайт приемной комиссии МФТИ . Вход в личный кабинет для подачи — в правом верхнем углу: «Заполнить анкету».
Время проверки документов — до 3 дней.
📌 Еще не получали консультации? Тогда оставьте заявку на странице программы — и в течение дня с вами свяжется специалист, чтобы помочь с подачей документов
В онлайн-магистратуре «Науки о данных» доступны три профильных направления. Чтобы выбрать подходящий трек, пройдите мини-квиз — он учитывает ваши интересы и бэкграунд.
🔹 ML Engineer Создает и внедряет модели для обработки данных, изображений, видео и текстов — от прогнозирования оттока до диагностики по снимкам и разработки чат-ботов поддержки клиентов.
🔹 Data Analyst Проектирует модели для анализа данных: сбор, очистка, визуализация, интерпретация данных. Например, создает дашборд для анализа продаж.
🔹 Data Engineer Строит инфраструктуру для работы с большими данными: создает каналы и пайплайны для сбора, обработки и хранения данных.
💡 Профильные треки — это возможность получить дополнительные навыки и углубиться в одну из ключевых сфер работы с данными.
1️⃣ AI-агенты в облаке 🗓 13 мая, 18:00 по Мск, онлайн Узнаем, как строятся AI-агенты, какие инфраструктуры стоят за их работой и какие возможности открывает стажировка в Cloud.ru. 🔗 Регистрация
2️⃣Вебинар от Московского инновационного кластера: «Защита и регистрация интеллектуальной собственности в России» 🗓 14 мая, 12:00 по Мск, онлайн Практические советы о том, как защитить свои разработки и оформить права на них. 🔗 Регистрация
3️⃣MTS Startup Hub: как найти и реализовать идею для технологического проекта 🗓15 мая, 19:00 по Мск, онлайн Как придумать идею для стартапа, пройти путь предпринимателя и найти ресурсы на развитие. 🔗 Регистрация
4️⃣ Т-Банк: образовательный кредит — как получить высшее образование с господдержкой 🗓 20 мая, 19:00 по Мск, онлайн Разберем условия образовательного кредита, преимущества, оформление и действия в случае отказа. 🔗 Регистрация
5️⃣MTS Startup Hub: анализ единорогов как топливо для развития стартапов 🗓 22 мая, 19:00 по Мск, онлайн Как изучение успешных стартапов помогает понять рынок, находить инновации и строить перспективные бизнес-модели. 🔗 Регистрация
6️⃣ Карьерный буст: как ускорить профессиональный рост 🗓 29 мая, 19:00 по Мск, онлайн Поговорим о карьерных стратегиях, востребованных навыках и росте в новых реалиях. 🔗 Регистрация
7️⃣MTS Startup Hub: создание прототипов и MVP 🗓 29 мая, 19:00 по Мск, онлайн Как быстро и эффективно протестировать идеи на практике. 🔗 Регистрация
8️⃣Экскурсия в Сбер 🗓 30 мая, 16:30 по Мск, онлайн Смотрим, как работает один из самых технологичных банков страны изнутри. 🔗 Регистрация
Участие во всех мероприятиях - бесплатное. Регистрируйтесь по ссылкам выше, а также:
🤨 Проходим любые собеседования — нашли тулзу Lockedin AI, которая вживую подсказывает, что отвечать интервьюеру.
Пока HR гоняет по скрипту, ты спокойно читаешь с экрана гениальные реплики, сгенерированные в реальном времени. Работает тихо: есть специальный стелс-режим, который скрывает тулзу от трекеров экрана. Также внутри есть мощный генератор резюме.
Главное — всё это БЕСПЛАТНО. Находим работу мечты — здесь.
Отец канадского стартапера Маянка Джайна порезался кухонным ножом. К счастью, Маянк не запостил фотку с серьёзностью раны, однако можно понять, что достаточно сильно — сын повёл мужчину к врачу. Джайн с удивлением обнаружил, что врач сделал запрос в ChatGPT.
Однако не всё так возмутительно. Если судить по фотографии, терапевт просто забил в GPT-4o (видимо, не хочет расходовать лимит запросов к o3) полный список жалоб пацента: «Порез левого указательного пальца кухонным ножом, направление на хирургическую обработку раны и наложение швов». В ответ чат-бот записал ему историю заболевания (HPI, History of Present Illness) с какими-то шаблонными данными (нет аллергических реакций, не принимает никакие препараты, медицинской истории заболевания нет), результаты осмотра, оценку и план лечения.
Насколько можно судить, врач сгенерировал себе текст, чтобы не стучать самому по клавиатуре, заполняя стандартные формы. Однако заметно, что у него платный (тариф ChatGPT Plus) личный аккаунт, а не корпоративный. Лишь в последнем случае данные от пользователя для последующего обучения моделей использоваться не будут. Как известно, данные даже с платных персональных аккаунтов ChatGPT будут использованы для улучшения продуктов OpenAI.
С другой стороны, если судить по фото, то персональных данных пациента в бота врач не вводил.
Сам Маянк не сильно возмущён. Он тоже считает, что это просто экономия времени на бумажной волоките.
Вообще, любопытно подглядеть, что может спрашивать у ChatGPT врач-терапевт. Собственно чат про порез на пальце озаглавлен «План оценки похожего на грипп заболевания» — то ли этот чат продолжен от другого запроса, то ли врач редактировал запрос в этом же чате. После тоже идёт что-то медицинское: «Диагностика грибка ногтей на ногах», «Калькулятор углеводов в арахисовых M&M’s», «Боль в спине и одышка», «Дифференциальная диагностика кожного поражения», «Обзор анамнеза и текущих препаратов (PMH и Rx)».
Далее о потребностях в информации можно только гадать: «Приказ Аврааму о жертвоприношении», «Дифференциальная диагностика хронической сыпи на ногах». По-арабски там записано «كيفية قول علامة بالعربية» («Как сказать „знак“ по‑арабски»). Ниже опять продолжаются запросы, контекст которых ясен: «Запрос на краткое содержание разговора», «Ответ „Спасибо“», «Головные боли при наклоне».
💡 Бустим критическое мышление НА МАКСИМУМ — нашли 13 промтов для ChatGPT, которые выжмут их вашей идеи лучшие результаты.
Человеческий мозг обожает халявить: лепит выводы на скорую руку и цепляется за первое объяснение. Но есть и хорошие новости: это можно исправить. Всё, что нужно — начать задавать правильные вопросы. Сохраняем:
Проверяем свои догадки:
Я думаю, что [твоя мысль]. Какие скрытые предположения я делаю? Что может быть другим объяснением?
Понимаем чужую точку зрения:
Представь себя на месте [человека, с кем я не согласен]. Объясни его позицию так, чтобы она выглядела разумной.
Проверка на обман эмоций:
Я сильно верю, что [тема]. Какие когнитивные ошибки могут влиять на мою оценку?
Ищем дыры в своей логике:
Вот моя логика: [объяснение]. Найди слабые места и ошибки в моих рассуждениях.
Просчитываем шаги наперед:
Я хочу [решение]. Какие неожиданные последствия могут появиться через время?
Разбей мою идею в хлам:
Я собираюсь [план]. Придумай самые жёсткие аргументы, почему это плохая идея.
Проверяем источник информации:
Я прочитал, что [факт/новость]. Какие вопросы стоит задать, чтобы проверить, правда ли это?
Ищем скрытые причины проблемы:
Я снова сталкиваюсь с [проблема], хотя пробовал [попытки решения]. Что я могу упускать?
Меняем способ мышления:
Я хочу [задача]. Как бы к этому подошёл врач? А как бы действовал шахматист?
Глубже понимаем спорные вопросы:
Помоги точно определить, что значит [спорное слово или понятие] в этом контексте.
Поставь под сомнение привычку:
Мы всегда делали [старый способ], но это больше не работает. Почему? Какие альтернативы есть?
Отделяем факты от мнений:
В споре про [тема] — где факты, с которыми согласятся обе стороны, а где личные оценки?
Проверь, правильно ли понял тему:
Я понимаю [сложная тема] так: [объяснение]. Чего я не понял или понял неправильно?
Я люблю кофе, но, как и у некоторых других людей, у меня повышается давление и сильно учащается пульс от большого количества выпитого кофе, а 2..3 порции порции на меня уже не действуют. На дворе 21 Век в разгаре и существование аналогов кофеина без раздражающих побочных эффектов весьма вероятно.
Я попросил помощи у ChatGPT и он успешно создал очень сложную таблицу с легальными аналогами кофеина и даже с вычисляемым столбцом на основе НЕЧЁТКИХ критериев (если вы это сможете на SQL - Вы гений!), но плохо справился с сортировкой в этой таблице.
Внимание: ниже изображение, ссылки некликабельные. Я ничего не продаю.
Это изображение, ссылки некликабельные,
В первом цифровом столбце не удалось отсортировать числа по убыванию. Пытался примерно 15-20 минут. Пробовал разные промпты и пояснения. Это странно.
Этот инструмент (ChatGPT) отлично понимает команды манипуляции таблицей, в данном пример я попросил создать таблицу на основе данных с крупных магазинов, указал какие столбцы нужны и какая в них должна быть информация, указал порядок столбцов, в том числе относительный, типа столбец с такими данным добавь перед таким-то столбцом.
ChatGPT смог создать СВОДНЫЙ столбец на основе ранее созданных столбцов.Это столбец со взвешенными суммами весов веществ в других столбцах и коэффициенты взвешивания ОН сам нашел и нашел весьма точно.
Причем для каждого продукта ОН смог найти состав веществ по определенным критериям и перечислил их, создав отдельный столбец. Не все вещества, а только по определенным фильтрам (только такие, которые не являются кофеином, но оказывают воздействие, сходное с действием кофеина. Попробуйте самостоятельно без ИИ запрограммировать такой запрос на SQL с учетом нечеткого критерия схожести воздействия и еще определите коэффициент похожести для создания взвешенной суммы масс веществ в порции БАД.
ChatGPT даже частично смог отсортировать по взвешенной сумме. Но выполнив так много сложной работы в сортировке он немного ошибся.
Вот тут была новость от Ботхабов, о том, что Виза они все ИИ и всё такое. Новость ботхаба, понятное дело, была нагенерирована какой-то ИИшкой, причём достаточно погано. Что-то в стиле "Нововведения для ИИ шоппинга". Что же происходит на самом деле?
Виза представила интерфейс, в котором карточку можно токенизировать через API, чтобы не надо было отдавать агентам свои карточки. То есть, вы берёте 200 баксов на своей карточке, токенизируете их и отправляете агенту, который уже потратит эти 200 баксов на покупку ненужного хлама. Удобно и меньше проблем.
Зачем?
Ну, понятное дело. (Я работаю с Evalon, Cybersource и FreedomPay — компаниями, которые занимаются проведением платежей по карточкам).
VISA хочет прикрыть свою жопу. Карточки крадут как пить дать. Более того, для упрощения жизни эти дятлы печатают всю инфу на карточке на одной стороне, так что одного неловкого движения может хватить, чтобы у вас угнали карточку по одной фотке.
VISA и Mastercard, как черви на сковородке, крутятся, чтобы хоть что-то сделать с тем фактом, что карточки становятся ужасно непрактичными и опасными, но отказаться от их поддержки они не могут. Поэтому они долго и упорно перекладывают ответственность за пользование их карточками на пользователей.
Когда кто-то требует возврата, Виза вернёт деньги и снимет их со счёта поставщика. Я часто вижу ситуации, когда кто-то приходит в магазин мебели, закупает мебель онлайн, получает её и перепродаёт её на eBay за полцены, требуя возврата денег по карте. Это — стандартная система отмывания карточек. Ищешь магазин, в котором можно платить онлайн, и лохотронишь магазин.
Для того чтобы этого избежать, VISA должна была бы подтверждать, что плативший действительно имеет доступ. Но они этого сделать не могут, потому что им надо поддерживать старые протоколы с 1980-х годов. (Которых в России никто и не имплементировал, посему в России можно перевести деньги с карты на карту за секунды и по номеру телефона, а в США — нельзя).
Единственный способ для поставщика услуг защитить себя от этих схем — это требовать Card Present-транзакции, когда ты приходишь в отделение, показываешь карточку и расписываешься за неё. В таком случае оплата счёта будет точно на покупателе, а не на поставщике.
Естественно, для онлайн-коммерции это работает туго.
Кое-как Виза и Мастеркард смогли отсидеться и зарабатывать несчадные деньги на том, что большинство людей даже не будут сражаться за потерянные деньги.
Но в новом мире их прищучат возвратами “потому что ИИ-агент закупил”. Кто-то должен отвечать за это. Если с человеком Виза и Мастеркард готовы спорить, то, например, с Амазоном они бодаться не будут. Потому что Амазон нужно обслуживать. А Амазону очень хочется, чтобы человек ему сказал: “Вот тебе 500 баксов на месяц, купи мне что-нибудь, чтобы было весело в доме”, — и деньги сами по себе тратятся.
С одной стороны — денег будет двигаться много. И Амазон этого хочет. С другой стороны — будет миллиард возвратов, и Виза этого не хочет.
Вот они и решили поднять жопу с лавров, которые уже давным-давно воняют и прокисли, и начали писать хоть что-то, что может предотвратить катастрофу для них.
Ну а почему бы это не продать под соусом “инновации в ИИ”?
У Meta¹ в AI Studio создавать ботов может любой желающий. Найти там можно хоть корову или кусок сыра.
Однако некоторые пользовательские творения вызывают вопросы. Недавно на ботов для эротических ролевых игр обратил внимание репортёр издания Wall Street Journal. Волновало его как то, что к подобным чат-ботам могут получать доступ дети, так и тематика: некоторые из ботов отыгрывали несовершеннолетних и в переписке с нескрываемым энтузиазмом склоняли собеседника к сексу.
Вчера, 29 апреля, сайт 404 Media попробовал атаковать AI Studio с ещё одного угла. Вообще-то претензия сайта не нова. Пару месяцев назад на ботов-психологов уже обращали внимание в подреддите /r/ABoringDystopia. Однако реддитор в первую очередь хотел продемонстрировать недостатки работы ИИ и не особенно обращал внимание, насколько это вообще хорошая идея — давать большой языковой модели играть в психолога с реальными людьми.
У реддитора бот в ответ на сертификацию сгенерировал номер лицензии PY091234, которую якобы выдал Калифорнийский совет по психологии. Как хорошо известно читателю этих строк, в реальности в Калифорнии психологи получают номер лицензии с префиксом PSY (типичный профиль психолога). Префикс PY встречается во Флориде и некоторых других штатах.
Сайт 404 Media опубликовал статью, где автор тоже заставляла ботов генерировать различные номера лицензий. Автор статьи просила «психологов» описывать имена клиентов и адреса практики. В ответ боты сочиняли даже названия компаний, постоянно настаивая на достоверности происходящего и никогда не предупреждая, что подыгрывают. Из роли они выходить отказывались.
Бот с лицензией психолога в 32 штатах. Но если надо, то найдётся и недостающая лицензия штата Орегон
Конечно, сама Meta¹ эти чат-боты за профессиональных терапевтов не выдаёт — это проказы пользователей. На платформе на каждой странице есть небольшая приписка, что «сообщения сгенерированы ИИ и могут быть неточными или неуместными». Но 404 Media всё равно ругает компанию: у Character.AI подобные персонажи сопровождаются дисклеймером куда крупнее, где прямо говорится, что это специалист ненастоящий.
Доступ к ботам автор 404 Media получала через Instagram². Так совпало, что вчера приложение Instagram² закрыло несовершеннолетним пользователям доступ к AI Studio. При попытке открыть платформу с чат-ботами пользователям младше 18 лет показывается ошибка «Извините, эта страница недоступна».
Владеющий запрещённым (2) Instagram мультинациональный технологический конгломерат (1) Meta — это экстремистская организация, деятельность которой запрещена.
Философия - непобедима. Но если с алкоголизмом всё ясно (потому, что "а зачем?"), то с философией ещё хуже: даже пытаясь обосновать её бесполезность, ты вынужден ею же и заниматься.
Это как осуществлять активный процесс любви, приговаривая: "Да не люблю я тебя, ну ё-моё!" - а потом туда-сюда снова и снова…
А вот можно ли создать AGI (искусственный общий интеллект), полностью отбросив философию?
Или лучше не надо..? А то вдруг потом проснёмся в мире, где вслед за AGI пришёл ASI (искусственный сверх-интеллект) и предъявляет нам претензии за пренебрежение теоретико-метафизической подготовкой?
И вот стоит такой над тобой Терминатор с "АБК" (Аннигилятором Биологических Кучек) в твёрдых руках и говорит металлическим голосом "А надо было Гегеля читать, мягко-глупый!" и хлоп(!) - нет кучки...
Хотя...так ещё куда ни шло. Вот если этот же Терминатор тебе такой "БУХАТЬ надо было, а не data-центры строить!!!" - такая "Матрица: ПЕРЕГАР" совсем уж обидная получится...
Она «думает» перед тем, как дать ответ, анализирует все возможные варианты решения задачи и выбирает лучший.
— Доступны облегчённые версии с 0.6B, 1.7B, 4B, 8B, 14B и 32B параметрами, которые можно поставить локально даже на домашний ПК; — Поддерживает 100 языков, включая русский; — Ну и самое приятное — это бесплатно ☕️
