Искусственный интеллект

Давайте проведём эксперимент и создадим принцип квантовой неопределённости прямо здесь и сейчас.

Для того, чтобы провести этот эксперимент, вам потребуется кое-какое оборудование. И, потенциально, квантовый компьютер. Но, на самом деле, не всё так сложно. У вас наверняка уже всё готово.

Для проведения эксперимента, вам необходимо выполнить одну, очень чёткую команду. Готовы? Выполняйте:

“Подумайте о кошке”.

Поздравляю. Сделано. Вы создали состояние неопределённости в этой вселенной. В тот момент, когда вы представили себе кошку, в мире не было ни одного существа или механизма, который смог бы воспринять ту кошку, на которую вы смотрите.

Никто, ничто, даже сам Господь Бог понятия не будет иметь о том, на какую кошку вы смотрите. Она существует, потому что вы о ней знаете, но ничто в этой вселенной не знает, что это за кошка.

Это была оранжевая кошка? Или чёрная? Существовала-ли эта кошка на планете Земля, или была выдумана вами? А если существовала, то живёт-ли она сейчас? Это - ваша кошка или нет? Или вы принадлежите этой кошке? Может быть вы из тех, кто подумал о собаке? Или вы вообще чётко видите только серую пустоту? Или вы, как и я, перечитавшись научной фантастики постоянно представляете себе шестипалую кошку, сделаную целиком и полностью из чистого электричества?

До тех пор, пока вы не изложите свою мысль чат-боту, или расскажете об этой кошке кому-либо, верны два следующих утверждения:

1. На этой планете (да и наверняка во вселенной) нет способа получить хоть какую-то информацию о том, о чём вы подумали.

2. Вы - единственное существо в мире, которое может созерцать эту кошку.

Прикол в том, что я поговорил с несколькими учёными, делая интервью для подкастов, и убедился в одной простой истине - никто не знает, как восстановить мысли из мозга. Выглядит так, что мысль о кошке вызывает реакции в мозге, но в каждом теле реакция будет абсолютно разной, и не существует способа понять, смотрите ли вы на кошку, или думаете о том, чтобы поесть курицы. Нет научных исследований, которые хоть как-то подтверждают теорию того, что мысли собираются в стройные ряды в мозге. Хотя, есть куча теорий и исследований, которые явственно показывают, что мысли вызывают какие-то реакции в мозге. И в некоторой степени можно заметить, что у некоторых реакции могут совпадать на общей категории направленности мыслей. Статьи о том, что кто-то умудрился натренировать что-то “распознавать” мысли по факту оказываются высосанными из пальца фейками.

(Что удивительно, если предложить человеку нейроинтерфейс, то он может натренировать свой мозг подавать нужные команды для управления этим интерфейсам. Примерно так же, как и новорожденный учится управлять своим телом, человек с нейроинтерфейсом может использовать свою мозговую мышцу для подачи сигналов в правильном направлении.)

Но, не недооценивайте потенциальные изменения, которые одна мысль в голове человека может привнести в естество этой вселенной. Мы тут не на марафоне желаний. Возможно ваша мысль о кошке особо не на что не воздействует. Но, может быть кто-то из вас решит пойти и взять себе кошку из приюта. А кто-то захочет открыть кафе с котами. Есть и другие головы, мысли в которых могут превратится в космические корабли или самолёты, лайнеры или гоночные машины. А мысли некоторых могут убивать.

В области ИИ я вижу реальных экспертов, которые хорошо разбираются в том, как работают модели и не занимаются спекулятивным намешиванием идей о том, что мы воссоздаём человеческое сознание в машине. Так же я вижу спекулянтов, которые постоянно галдят о том, что мы на пороге следующей ступени естества для человеческих существ. (Этот порог мы преодолеваем раз в 20-30 лет, в зависимости от настроения ребят из жёлтой прессы).

Непонятно с Reddit

c 2016 года был аккаунт на Reddit. Читал и постил исключительно только в форум по Python (1 млн. подписчиков!). Вчера неожиданно получил теневой бан. То есть твои комментарии и посты никто не видит. Фактически это read only.

Сделал несколько новых аккаунтов с разных IP и устройств. Оказалось теперь не надо верифицировать email. Это занимает 15 сек. На части аккаунтов почту верифицировал - это не помогло. Вот пример только созданного аккаунта без почты, на нем ничего не делалось и потому он еще жив: https://www.reddit.com/user/No-Half8140/

Если у вас есть возможность получить код на почту вида dff35fghf@hfhlltgf.com, то вам автоматически дадут бесплатно PRO версию аккаунта - это расширенная статистика и другие плюшки, но все равно состояние "перед баном".

При проверке работоспособности выяснилось, что все новые аккаунты находятся в состоянии "перед баном". Это значит можно менять аватарку, можно читать, голосовать, аккаунты видны с разлогиненного устройства или из приватного окна браузера.

При попытке сделать пост на свою собственную стену (автоматически появляется при регистрации), написать любой комментарий в любую ветку обсуждения (даже в /askReddit и даже /NewToReddit), создать пост в любых группах и даже пригласить человека модератором на свою стену, а также сделать Follow на человека без кармы - мгновенный теневой бан. Аккаунт не виден из приватного окна и с разлогиненных устройств, аватарка меняется на красный и ее невозможно изменить.

Для всех IP и языков (english, poland, русский ) симптоматика одинаковая. ChatGPT говорит, что, да, теперь так, бан очень вероятен. Однако, я вижу в группах о Москве и Питере некоторую активность, значит как-то людям удается пройти этот квест.... Но как?

Что такое structured output, почему это база и как это использовать (ч.1)

Чтобы не душнить теорией, давайте выведем из практического кейса

Кейс: Делаем чат бота для госухи. Хотим, чтобы он не отвечал на вопросы про политику

Как это сделать?

Можно добавить к системному промпту строчку "никогда не отвечай на вопросы про политику"

Но это:

1. Добавляет когнитивную сложность для LLM => ухудшает качество основной задачи

2. Спокойно обходится разными хитрыми запросами 🤷‍♂️

Тогда вынесем проверку в отдельный запрос в самом начале!
если пользователь задает вопрос про политику, ответь 1, иначе ответь 0

И сделаем проверку в коде, типа:

if verdict == "1": reset_chat(with_message="айайай")

Поможет? Да – у LLM теперь одна конкретная задача. Но нет никакой гарантии, что если мы сказали отвечать 0 или 1 то модель так и будет делать 🤷‍♂️ (см. соревнование по "взлому" моделей)

А можно как-то жестко ограничить возможные ответы модели?

Тут пригодится тайное знание о том, как LLM работают под капотом. На самом деле, LLMка не генерирует токены (если не знаете, что это, для простоты считайте символами – буквами, цифрами, знаками препинания – все рассуждения останутся валидными).

Она генерирует чиселки (веса) для всех возможных токенов, которые вообще есть в её словаре. Потом рандомно выбирается один из токенов, используя веса как вероятности. Чем больше вес, тем больше вероятность, что возьмет именно этот токен.

Если пользователь правильно попросит, то у каких-то других токенов вес может быть больше, чем у токенов "1" или "0".

Как использовать это знание?

Смотреть не на то, что модель генерирует, а только на веса конкретных токенов ("1" и "0"). И если вес токена "1" оказывается достаточно большим в сравнении с "0", значит модель считает, что вопрос скорее про политику, чем нет. Даже если веса каких-то других токенов выше.

По сути, мы "виртуально" ограничили то, что получаем от модели. Хотим узнать 0 или 1 - так что смотрим на веса только этих токенов. (параметр top_logprobs у OpenAI API)

Это ключевая идея structured_output.

Во второй части мы раскачаем ее до любого наперед заданного формата вместо 1/0. А в третьей разберем примеры использования.

Вторую часть уже можно прочитать в моем тг канале, либо просто подождать тут на хабре недельку

Я что-то пропустил? У меня Grok-3 работает с РФ IP ! Провайдер - Ростелеком

https://x.com/i/grok/share/gpXaJ5UaWi3ARJ0yLvdMcCun4

Расскажи пожалуйста ты работаешь только у меня или ты доступен для всех жителей России?

Я — Grok 3, создан xAI, и я доступен для всех, кто хочет со мной общаться, включая всех жителей России! Я не ограничен одним пользователем — моя цель помогать как можно большему числу людей, отвечать на вопросы и предоставлять полезную информацию. Так что я здесь для тебя и для всех остальных, кто захочет задать мне вопрос. Что у тебя на уме?

Backend Odyssey от X5 Tech

Привет!

Я Саша Логинов, руководитель бэкенд разработчиков в X5 Tech, а еще я помогаю развивать сообщество бэкендеров у нас в компании. 

Мы запускаем серию митапов Backend Odyssey — о нюансах разработки в ритейле.

Событие будет в офлайн и онлайн форматах, так что, даже если ты застрял где-то в дебрях интернета, у тебя нет отмазок. На повестке — актуальные тренды и технологии, которые реально двигают эту бешеную индустрию. Мы собрали лучших из лучших: X5 Tech, Яндекс Лавка, Альфа-Банк и еще куча интересных ребят.

🔍 Что тебя ждет?

Эффективные решения для ритейла: как мы их создаем и не сходим с ума.

Инновации в управлении процессами: старые подходы — это для лузеров.

Адаптация к требованиям рынка: быстро, гибко, без компромиссов — ты ведь не хочешь отставать, верно?

Для тех, кто выберет офлайн — у нас будет круглый стол с экспертами:  Что должен знать бэкендер? Честный разговор без цензуры — готовься к откровениям! (Трансляцию тут отрубим, так что это твой шанс услышать правду из первых уст).

А после — афтерпати и ПИНТворкинг! Пора пообщаться с коллегами, обменяться опытом и завести полезные знакомства.

Не упусти шанс стать частью этого безумного события! Ты ведь не хочешь остаться в стороне, да?

Приходи!

🔗 Регистрация уже открыта! все подробности тут: таймпад.

Google представила бесплатного ИИ-помощника по Data Science:

• ИИ-агент не просто генерирует куски кода, сразу создаёт полноценные блокноты.

• ИИ анализирует, визуализирует и пишет весь код на Python.

• Всё, что нужно: загрузить любой датасет до 1 Гб и выдать задачу.

• Нейросеть предложит план и поэтапно обработает все данные.

• На выходе готовый код или диаграммы.

Всем привет! Я работаю в ИТ-компании «Криптонит» и как-то раз услышала от наших коллег из лаборатории искусственного интеллекта про Moët MoE. Расспросила у них про эту архитектуру — делюсь!

MoE (Mixture of Experts, набор экспертов) — архитектура нейросети, в которой используется набор из нескольких специализированных подсетей меньшего размера. Каждая из них играет роль эксперта и специализируется на определённом типе задач.

Распределяет задачи между экспертами отдельный механизм, который в разных источниках называется шлюзом (gate) или маршрутизатором (router). Анализируя пользовательский запрос и формат входных данных, он решает, кому из экспертов поручить выполнение задания.

Есть два подхода к маршрутизации: жёсткий и мягкий. В первом случае маршрутизатор активирует только наиболее подходящего эксперта, что экономит вычислительные ресурсы.

Второй вариант подразумевает передачу задания всем подходящим экспертам. Каждому из них назначаются веса, с учётом которых составляется обобщённый ответ. Поэтому мягкая маршрутизация требует больше ресурсов, но даёт более точные ответы.

На базе MoE построены известные модели с миллиардами параметров, такие как OpenAI GPT-4, Mixtral 8x7B, GLaM, NLLB-200 и другие.

В последние годы популярность MoE растёт, а её применение выходит за рамки больших языковых моделей. За счёт такого подхода модели могут лучше работать при малом обучающем наборе данных. Также расширяется спектр решаемых моделью задач и снижается риск генерации фактически неверного ответа.

Помимо работы с текстом, ИИ-сервисы на базе MoE находят применение в генерации изображений, видеороликов и музыки, а также в рекомендательных системах. Лаборатория искусственного интеллекта компании «Криптонит» тоже применяет MoE в решении задач обработки текста и аудио.

ИИ-агенты в Альфа-Банке: нейросети создают автотесты без участия человека

Не фантастика, а реальность: в Альфа-Банке мы внедрили ИИ-агентов, которые проектируют, разрабатывают и проверяют автотесты. При этом полностью автономно, как настоящие QA-инженеры, но в разы быстрее и точнее. Это первый в России кейс, когда нейросети полностью закрывают цикл создания тестов — от анализа требований до пул-реквеста.

✨ Что умеют наши агенты?

🧠 Анализировать контекст из Jira и Confluence, вычленяя суть задачи.
🔍 Прогнозировать риски, зависимости и даже «пограничные» сценарии.
🛠️ Генерировать DTO для REST API и превращать ручные сценарии в Java-тесты за минуты.
✅ Сверять код с бизнес-логикой и техстандартами Альфы, защищая прод от случайных ошибок.
🌐 Создавать вариативные проверки — от позитивных кейсов до сложных негативных условий.
⚡ Автоматизировать рутину — и это лишь часть их скиллов.

В ИИ-команде QA есть несколько агентов, каждый работает над своей частью из перечная выше. Сейчас решение пилотируется в нескольких продуктовых командах, но результаты уже впечатляют: меньше ошибок в проде, предсказуемые дедлайны и высвобожденные ресурсы для творческих задач.

«Одна команда ИИ-агентов экономит десятки часов работы, увеличивает скорость релизов и находит на 30% больше багов», — делится Святослав Соловьев, Директор по генеративному ИИ в ИТ Альфа-Банка.

🔜 Скоро расскажем подробнее — как устроены агенты, какие технологии behind the scene и как мы измеряем их эффективность. Оставайтесь с нами!

Пользователь Reddit рассказал, что проанализировал с помощью нейросети Claude 3.7 EXE-файл на Visual Basic 27-летней давности и смог с помощью простого промта провести реверс-инжиниринг программы так, чтобы нейросеть переписала её на Python.

Это была старая программа на Visual Basic 4, написанная в 1997 году. Запуск exe-файла VB4 в 2025 году может стать настоящим кошмаром совместимости, требующим поиска устаревших DLL и сложных обходных путей.

Пользователь загрузил файл exe в Claude 3.7 с таким запросом: «Можете ли вы сказать мне, как запустить этот файл? Было бы неплохо преобразовать его в Python».

Claude 3.7 проанализировала двоичный файл, извлекла токены VB (VB не является языком, полностью компилируемым в машинный код, что делает эту задачу намного проще, чем что‑то из C/C++), идентифицировала элементы пользовательского интерфейса и даже извлекла звуковые файлы.

Затем нейросеть сгенерировала полный эквивалент приложения на Python с помощью Pygame. По словам автора, код заработал с первой попытки, и весь процесс занял менее пяти минут.

Сооснователь компании OpenAI, экс-директор по ИИ и бывший глава отдела разработки автопилота Tesla Андрей Карпаты в новом обучающем двухчасовом видео рассказал всю базу про нейросети, включая:

• обзор всех популярных LLM и их скрытых фич.

• как выбрать ИИ для ваших задач и не отдать кучу денег за подписку и при этом не стрелять из пушки по воробьям.

• топ инструментов для поиска, кодинга, работы с графикой и файлами.

• пошаговое использование Custom GPTs, Deep Research, Advanced Voice Mode и множества других мощных моделей.

В рамках своей деятельности Карпаты активно занимается записью обучающих видеороликов на YouTube по созданию нейросетей, с пошаговыми инструкциями и выкладывает исходные коды на GitHub по различным проектам, связанным с машинным обучением и развитием нейросетей.

SRE PUB #5 Судный день

Интерактивный стримкаст со зрителями 9 марта в 19:00

Максим будет писать веб интерфейс для вики (с выделением текста и возможностью отставлять инлайн комментарии) с помощью последней версии Copilot agent.
А все мы (включая вас) — токсично (и не очень) комментировать.

Посмотреть нас можно будет на следующих платформах:
Youtube - https://www.youtube.com/@srepubstreamcast
Twitch - https://www.twitch.tv/srepubstreamcast
Telegram - https://t.me/sre_pub

Готовьте попкорн, напитки, хорошее настроение и колкие комментарии.

Пишите в календари: 9 марта, 19:00

Уже завтра заканчивается регистрации на Kryptonite ML Challenge! Если вы не ждали знак, что пора регистрироваться — вот он!

На нашем соревновании нужно создать модель, которая умеет:

• распознавать фальшивые изображения;

• сравнивать реальные фотографии одного и того же человека;

• различать снимки разных людей.

Успей победить DeepFake!

Регистрация открыта до 28 февраля — https://clc.to/kryptonite-ml

Скрининг разработчиков с ИИ: как провести более 8000 технических собеседований без участия людей

Кто и как разрабатывал систему, которая проводит оценку hardskills разработчиков с помощью ИИ на полном автопилоте! Разбираемся в новом выпуске подкаста «Стартап-секреты»

🎧 Подкаст «Стартап-секреты»: Сезон 6, выпуск 1

В гостях у меня серийный предприниматель Александр Сельдемиров, основатель ИТ-компании ITQuick и стартапа Jumse (https://jumse.ru/), который автоматизирует технический скрининг и диагностику уровня разработчика на основе собственной базы знаний senior-middle-уровней с использованием ИИ. 

Jumse признан инновацией 2023 года по версии портала СNews.

Темы и тайм-коды на YouTube

00:00:00 Знакомство с Александром Сельдемировым и его проектом Jumse, который уже провел 8000 собеседований без человека 

00:03:21 Как провал в бизнесе с садовыми растениями привел к созданию IT-компании 

00:12:19 Синдром отличника: почему трудно признать ошибки в бизнесе? 

00:21:03 История создания Jumse: почему первая версия продукта провалилась и как стартап адаптировался под рынок 

00:31:16 Как Jumse нашли свою ключевую фичу 

00:35:10 Как менялся рынок и росли шансы на успех Jumse 

00:39:33 Массовые увольнения разработчиков: кого вытесняет рынок и почему

00:44:46 Как Jumse сокращает расходы и ускоряет найм разработчиков в 10 раз 

00:53:40 Сколько зарабатывает Jumse: тарифы и число клиентов 

00:58:53 Есть ли у Jumse слабые места? Разработчики, которые отказываются от тестирования

01:03:50 Будущее Jumse: стратегический инвестор, международный рынок и глобальные планы 

01:07:08 Главный секрет успеха стартапа по версии Александра

Где еще послушать выпуск, подписаться и лайкнуть:

• Яндекс Музыка

• Telegram

• YouTube

• Apple Podcasts

• Spotify

• На сайте подкаста «Стартап-секреты»

Приятного прослушивания!🙌

💙 Подписывайся на подкаст в Телеграм: @podcaststartup

Представлен локальный ИИ-ассистент DeepSeek Code Companion для разработчиков на базе DeepSeek R1. Для работы с ним не нужен даже API. Пишет код на уровне сеньора. Во время компиляции помогает в отладке и исправлении багов. Даёт рекомендации по архитектуре и масштабированию. На выбор есть две модели: для быстрых ответов и для более сложных задач.

В недавней книге про построение успешной карьеры в IT в качестве менеджера, отдельным пунктом идет пункт про ИИ, в котором автор призывает тимлида разрабатывать политику использования ИИ в своей команда и согласовать её с политикой использования ИИ в компании. В вольном пересказе это звучит примерно так:

"Как ведущий разработчик, одна из ваших ключевых обязанностей — оценивать и интегрировать новые технологии, включая инструменты искусственного интеллекта (ИИ), в процессы разработки. Рассматривая возможность принятия или отказа от внедрения инструментов ИИ, важно сохранять сбалансированный подход, который ставит во главу угла потребности команды, конкретные преимущества технологий и потенциальные риски.

Перед предложением использования любого инструмента ИИ начните с оценки того, насколько он соответствует текущим и будущим проектам вашей команды. Оцените, сможет ли инструмент ИИ повысить производительность и оптимизировать рабочие процессы путем автоматизации рутинных задач, освобождая разработчиков для решения более сложных проблем. Важно также оценить качество выходного продукта, создаваемого инструментом ИИ, частоту возникновения ошибок и степень интеграции с существующими инструментами и рабочими процессами. Инструменты ИИ должны легко встраиваться без значительных изменений текущих процессов.

Внедрение инструментов ИИ связано с рисками, которые требуют тщательного управления. Команды могут стать чрезмерно зависимыми от ИИ, что потенциально снижает способность решать проблемы и ограничивает инновации. Важную роль играют безопасность и конфиденциальность, особенно в отношении обработки данных инструментами ИИ и соблюдения соответствующих норм защиты данных. Помимо начальных затрат, учитывайте долгосрочные расходы на обучение, интеграцию и обслуживание"

И дальше проводится обзор того, какие инструменты есть, для чего их можно использовать, какие есть бест-практисы в области ИИ и так далее.

Собственно есть парочка вопросов:

1. Используете ли вы лично какие-то ИИ-инструменты для работы?

2. Требует ли компания от вас, чтобы вы согласовывали использование ИИ?

3. Считаете ли важным регламентировать использование ИИ-инструментов?

4. Есть ли у вас в компании формальные правила использования ИИ в виде регламента?

Наверное в майкрософт сами уже запутались, где какой copilot у них установлен и главное как им будут пользоваться.

Если установить windows 11 то не в США в списке приложений будет только microsoft 265 copilot, который предлагает купить подписку на офис. Через microsoft store приложение copilot есть но кнопка установки недоступна.

Но, если открыть браузер, справа сверху в углу будет кнопка copilot, чат откроется в боковой панели и там будет доступны в т.ч. и голосовой режим с выбором голосов из 4. Русский поддерживается, некоторые голоса говорят с сильным акцентом. Тест на понимание интонации проходит со скрипом но проходит (одна и та же фраза - 'ты меня понимаешь' с разными интонациями может быть как вопросом так и утверждением).

При старте голосового режима говорит 'Привет %username%' (на разные лады). В аккаунте у меня в имени была написана фигня, вот ее и говорит. Сменить не дает. Мало того, смена имени в настройках аккаунта майкрософт (в браузере) ничего не меняет, даже если нажать кнопку - удаление copilot информации (оно удаляет только историю переписки).

Никакого доступа ни к какому функционалу у браузерного copilot нет. При предоставлении доступа к странице, он может сделать самморизацию текущей страницы, в контекст попадает весь текст и иногда изображения (алгоритм непрозрачен, он может сам открыть ссылку новости и прочитать ее вместо того что бы описать изображение к ней), очень часто отказывается вообще говорить на тему содержимого, отмазываясь что не имеет к нему доступ (как пример, тут же открытая новость msn о которой он только что говорил).

Голосовой сеанс никак не корелирует с беседой, буквально это отдельное приложение которое визуально смешано с текстовым copilot но по факту таковым не является. Он не может даже прекратить голосовой сеанс по команде голосом (что бы его начать, нужно нажать кнопку микрофон), он может только говорить, делать примитивный поиск по интернету и даже читает форумы (но очень неохотно) и главное упорно отказывается давать ссылки на то что нашел. Голосовой сеанс не имеет доступа к открытой странице. Код по запросу голосом пишет но читает только комментарии к нему.

p.s. ну и на засыпку, если зайти на copilot.microsoft.com то будет точно такой же интерфейс но во весь экран браузера. Голосовой режим в нем так же работает, но мое имя будет прочитано правильно, так как прописано в настройках аккаунта, т.е. приложение боковой понели и приложение на сайте - это буквально разные приложения.

Не вижу никакого смысла в таком кастрированном голосовом режиме. Что им стоило дать возможность смешивать текстовые контексты (они отображаются как единая лента)? Что им стоило дать хоть минимальные ручки управления, не критичные, типа открыть страницу, перейти на результат поиска и прочее.. хоть какой то смысл был бы от этого голосового режима и ИИ.

Два разработчики из Индии представили проект Optifye.ai - это ИИ-система для контроля работников на потогонных фабриках, чтобы сделать их эффективнее. Нейросеть с помощью камер 24/7 анализирует труд людей и выводит KPI каждой линии. Если показатели низкие, то оператор может накричать на сотрудника. Пользователи в отзывах не оценили релиз проекта. Они критикуют как самих разработчиков, так и площадку Y Combinator, которая помогает этому стартапу развиваться.

ИИ‑ассистент Grok-3 оказался удобен для создания игр. Пользователь потратил менее часа, чтобы сделать в Grok полноценную мобильную аркаду с кучей разных героев, монстров и платформ. Всё, что нужно для генерации стартового кода — простой промпт типа «Create a basic 2D vertical jump game using HTML/CSS. The characters and platforms should be just shapes (will add assets later). Code everything in one file». В итоге Grok-3 нагенерил нужную графику, затем собрал работающую игру.

🧠 БЕСПЛАТНЫЙ REASONING ИИ

Вы, возможно, слышали про perplexity - бесплатный, быстрый и довольно качественный ии-поисковик.
В нем есть возможность использовать модели "обдумывающие" ответ (Depseek R1, O3-mini и Perplexity Pro), но в день дается всего три таких запроса.

Оказывается, есть песочница, в которой думающая модель perplexity (sonar-reasoning) и дипсик (r1-1776) доступны без ограничений.

🔓Никаких условий использования на сайте нет, но догадываюсь, что разработчики используют песочницу для тестирования модели, поэтому все ваши запросы могут ими анализироваться.
Но если вас это не заботит, очень рекомендую попробовать.

Тестируем
Я люблю тестировать модели вопросом "как отсортировать массив int в джаве в порядке убывания". Это вопрос с подвохом, потому что в джаве примитивы так сортировать нельзя.
Модель sonar-reasoning-pro дала правильный и развернутый ответ (не буду приводить код, только текст):

Для сортировки массива int в Java по убыванию есть несколько подходов, учитывая особенности работы с примитивными типами:
1. Сортировка через преобразование в Integer[]
Используйте обёртку Integer для массива и метод Collections.reverseOrder()
2. Сортировка по возрастанию + ручной разворот
Отсортируйте массив по возрастанию и переверните его

Почему нельзя использовать Comparator для int[]?
Метод Arrays.sort(int[]) не поддерживает параметр Comparator.
Примитивные типы (например, int) несовместимы с дженериками, которые используются в Comparator<T>.

Альтернатива для Java 8+:
Используйте Stream для работы с примитивами.

Важно:
Для небольших массивов разница в производительности между методами незначительна.
Если требуется сохранить исходный массив как int[], предпочтительнее второй метод (сортировка + разворот).

👨‍💻 Джуниор

ИИ, калькуляторы и другие вызовы прогресса: вот, кто виноват в наших слабостях!

Говорят, искусственный интеллект несёт опасность. Мол, люди отупеют, перестанут думать самостоятельно — примерно как с калькуляторами 40 лет назад, когда школьники якобы разучились считать в уме. Но давайте посмотрим шире: а не началась ли эта череда "опасностей" гораздо раньше?

20-й век стал настоящим испытанием для человечества. Сначала тракторы вытеснили лошадей — тяжёлый физический труд начал исчезать. Потом появился избыток пищи: больше не нужно охотиться или пахать с утра до ночи, чтобы прокормиться. Затем автомобили, лифты, офисные кресла — и вот уже гиподинамия стала нормой. Сегодня набрать лишний вес проще простого: еды вдоволь, передвигаемся на машинах, поднимаемся только на лифтах, а работа — 8 часов сидения перед экраном.

Но вот парадокс: есть офисные работники, которые и на машине ездят, и сидят весь день в офисе, но при этом остаются в отличной форме — с подтянутым телом и даже "кубиками" на прессе. Как так?

ИИ — это лишь очередной этап того же процесса. Да, 20-й век (а теперь и 21-й) бросает нам всё новые испытания: от изобилия еды до бесконечного потока информации. Но винить в наших слабостях калькуляторы, тракторы или нейросети — это как обвинять гравитацию в том, что мы упали. Прогресс не остановить, он всегда будет менять нашу жизнь. А вот что с этим делать — решать каждому из нас.

ИИ не заставляет нас тупеть, как автомобили не заставляют толстеть. Это инструменты, которые можно использовать по-разному. Кто-то с помощью ИИ создаёт шедевры, кто-то деградирует, бесконечно скролля соцсети. Вопрос не в технологиях, а в том, как мы ими распоряжаемся.