ИИ чат‑боты любят ловить глюки и выдавать всякую чушь. Так массово, что словом 2023 года признали «галлюционировать». В чем причина такого явления? Является ли генеративный ИИ интеллектом (спойлер — и да, и нет)? И что общего у ChatGPT и копировального аппарата Xerox? Разбираемся, осмысляя неочевидный нюанс в логике работы больших языковых моделей.
Про QR код на том же Хабре есть огромное количество информации. Ничего удивительного: сейчас сложно найти отрасль, где бы он не применялся. Тут и банковские операции, и идентификация товаров, и цифровые визитки. Преимущества очевидны: считывается мгновенно любым смартфоном, причем даже если треть QR кода повреждена, а еще хранит до 2935 байт двоичного кода.
Но сегодня поговорим не про технические нюансы. Вы знали, что его придумали благодаря любви к играм и небоскребам? Если не знали, устраивайтесь поудобнее — поговорим об истории появления QR кода.
К написанию этой заметки меня сподвигло почти полное отсутствие информации на русском языке относительно эффективной реализации алгоритма оптимального префиксного кодирования алфавита с минимальной избыточностью, известного по имени своего создателя как алгоритм Хаффмана. Этот алгоритм в том или ином виде используется во многих стандартах и программах сжатия разнообразных данных.
Apache Kafka способен обеспечивать невероятно высокую пропускную способность. Он славится такими впечатляющими достижениями, как поддержка 20 миллионов заказов в час для рассылки тестов на COVID гражданам США во время пандемии. Достичь такого уровня масштабируемости позволяет подход Kafka к партиционированию топиков.
Более 9 миллиардов гигабайт информации ежедневно путешествуют по интернету, заставляя постоянно искать все новые и новые методы упаковки данных. Самые эффективные решения используют подходы, которые позволяют достичь большей плотности за счет "потерь" информации в процессе сжатия. В то же время очень мало внимания уделяется сжатию без потерь. Почему? Ответ прост - методы сжатия без потерь уже невероятно эффективны. С их помощью работает буквально всё, от формата PNG до утилиты PKZip. И это все благодаря студенту, что захотел пропустить экзамен.
В предыдущей части рассматривалась новая система счисления, в обосновании которой использовались некоторые соотношения алгебры кортежей.
Об алгебре кортежей (АК) и ее использовании для логико-семантического анализа было рассказано в моей статье в Хабре. В комментариях к статье предлагалось обратить внимание на функцию SELECT в языке SQL, которая соответствует операции Selection (Выборка) в реляционной алгебре. Эта операцию можно рассматривать как один из вариантов математической модели вопроса.
Предлагаемый здесь вариант смысла вопроса заключается в том, что в вопросе заданы некоторые ограничения (область знания, ситуация, значения некоторых атрибутов и т.д.), которые требуется использовать для того, чтобы найти или вычислить значение определенного атрибута или проверить правильность заданных в вопросе соотношений. Эта семантика применима к восполняющим вопросам типа «Что?», «Где?», «Когда?», к уточняющим вопросам типа «Верно ли, что А?» и к ИЛИ-вопросам типа «Что правильно: А или Б?». Назовем такие вопросы ограничительными. Их можно считать вариантами известной в искусственном интеллекте задачи удовлетворения ограничений.
При оценке требований базы данных к оборудованию требуется учет многих факторов. И здесь у Postgres есть одна интересная особенность, которая почти всегда ускользает от внимания разработчиков, потому что она искусно спрятана между столбцами таблиц.
В настоящее время известно большое число систем счисления. Подробный перечень (не знаю, насколько полный) приведен в англоязычной Википедии. В этом списке я не нашел ту систему, которая будет изложена здесь. Она относится к классу систем с переменным основанием (mixed radix). Предлагаю ее назвать Flexible number system with a Prime Radixes, сокращенно FPR-системой счисления.
Но для того, чтобы ее понять, необходимы знания некоторых понятий алгебры кортежей (АК) и частично упорядоченных множеств хотя бы в том объеме, который имеется в соответствующей статье в Википедии. Об АК кратко было рассказано в статье «Как совместить логику и семантику в одной алгебраической системе». Там же есть ссылки на публикации с более подробным описанием АК.
В данной статье будут обоснованы следующие преимущества предложенной системы счисления:
• она универсальна - позволяет ТОЧНО выразить все (за исключением нуля) конечные целые и рациональные (с любым ненулевым целым числом в знаменателе) числа, а также некоторые классы иррациональных чисел;
• ее использование позволяет сократить вычислительную сложность алгоритма умножения чисел;
• в ней существенно уменьшается объем памяти для записи и хранения многих больших чисел.
Желание одного студента не сдавать выпускной экзамен привело к появлению вездесущего алгоритма, который сжимает данные, не жертвуя при этом информацией.
Автор статьи: Артем Михайлов
Меня давно заинтриговала тема дедупликации данных. Это произошло в далеком 2016 году, когда передо мной встала задача впихнуть не впихуемое, на продакшн-серверах. Но обнаружить доступное решение оказалось невероятно сложно (на тот момент невозможно). Со временем у меня возникли и личные задачи, когда я хотел уменьшить объем третьей или четвертой копии данных, чтобы сэкономить место на диске. Но, возможно, я просто одержим датахордингом, и это тоже не исключено.
CassandraDB – она же просто Кассандра – хорошо зарекомендовала себя в нише высокопроизводительных NoSQL баз данных. Но, вот, её активно стала вытеснять ещё более быстрая, надежная и легко масштабируемая ScyllaDB - этакая Кассандра++. Как тут удержаться и не проверить, так ли прекрасна эта зверушка, как про неё говорят её создатели? Тем более вендоры других популярных баз данных того и гляди закроют поддержку для российских пользователей. Нужно иметь под рукой пару-тройку запасных вариантов. Сегодня мы рассмотрим, как одноглазый монстрик приживается в диких условиях кровавого энтерпрайза, и насколько целесообразно его использовать.
Об этом расскажет Илья Орлов, техлид компании STM Labs. Вместе с командой он разрабатывает высоконагруженные решения для всевозможных задач: бизнес-порталов с использованием собственной платформы, мониторинга фискальных данных и прочее. Они любят экспериментировать с разными БД, поэтому статья будет об использовании ScyllaDB на промышленных мощностях.
Добрый день! Меня зовут Дмитрий Грязнов, я студент УрФу и начинающий разработчик.
Вместе с товарищами мы подумали, что всем студентам и школьникам, которые ищут в интернете информацию, был бы полезен сервис, который может делать смысловую выжимку из текста любого объёма. Мы решили разработать именно такое приложение и выступить с этой идеей на конкурсе «Большие вызовы для студентов». Собрали ансамбль моделей, изучили, много чего переработали.
Коротко: мы используем пайплайн из сжимающих T5, Pegasus, экстракции TextRank, парафразер Bart. Сначала один алгоритм определяет вес каждого предложения и передаёт на вход абстрактивной модели 20% самых значимых предложений. А затем второй перефразирует полученный текст, чтобы сделать его более связанным. Очень много интеграционного кода и тюнинга, чтобы это всё заработало нормально. Сейчас расскажу, как дело было.
rsync, которые вроде бы работают идеально. Но нет, всегда можно придумать что-то получше.
Как вы знаете, формат изображений WebP в большинстве случаев имеет меньший вес, по сравнению со своими братьями: png и jpeg. Поэтому использовать его в своих приложениях - это хорошая практика.