Софт

На первый взгляд ELIZA Джозефа Вейценбаума кажется чем-то примитивным. Практически набором костылей из регулярных выражений, который тупо менял местами «я» и «вы» и иногда задавал уточняющие вопросы. Да, в массовом сознании она так и осталась игрушкой из 60-х, наивной попыткой обмануть пользователя парой строк кода. И если вы думаете, что про ELIZA уже все давно сказано и разжевано, спешим вас удивить.

Почему эта программа, изначально задуманная как пародия для демонстрации поверхностности диалога с машиной, оказалась архитектурно сложнее, чем можно было предположить, и почему мы до сих пор верим в «разум» чат-ботов — разбираемся в этой статье.

Директор по ИТ отвечает за технику, которую не может ни посчитать, ни показать. Лицензии в почте, железо в кладовке, учёт в головах. Приходит проверка — спорить нечем. Приходит финдир — доказать нечем. Разбираем, зачем нужна система учёта активов и при чём тут контроль, деньги и полномочия.

Понедельник.

Я просыпаюсь и сразу же сажусь вайбкодить. Впрочем, я возможно даже не ложился спать. Ведь я окрылён: от идеи будущего стартапа меня распирает изнутри. И ничего, что кредиты Claude Code улетучиваются со скоростью, с которой уходит энергия на созвоне, которому следовало быть письмом. Да и мой ИИ-агент не может врать, когда в очередной раз мне поддакивает: "О да, блестящий ход. Эта фича точно необходима. Сделаем это прямо сейчас или мгновенно?"

Вчера было воскресение и, разумеется, я неустанно генерировал код как и в предыдущие дни. Ведь мой путь верный и он сработает.

Последние дни мало отличаются друг от друга... Кстати, сегодня июнь или уже сентябрь?

За минувшие месяца три я собирал MVP. Ещё немного, ещё чуть-чуть и я доведу его до рабочего состояния. Потом отполирую ещё капельку до стадии, когда и показать не стыдно. Наконец-то мои друзья, подруга и даже бабушка увидят первую версию и на этом дофамине я смогу ехать ещё долго.

Таким мне казался идеальный путь соло-фаундера: я знаю проблему, способен накормить своего ИИ-агента точными промптами, да и вообще у меня в голове стооООолько фич.
Это всё определенно нужно рынку, надо просто ещё немного вложиться и продукт готов!

Итак, я воодушевлён: прожигаю кредиты, трачу сбережения уже чуть выше запланированного, но мне кажется, что всё идёт отлично и непременно окупится.

А потом продукт выходит в свет и... Пшик!
Ноль регистраций.

Или зашло 10 человек, один зарегался и на этом тишина. Или так: вот же они эти две магические регистрации - мои ранние пользователи. Но никто не платит. Или ещё хуже лучше, когда один заплатил и лишь одурачил меня случайностью, как выяснится немного позже.
И вновь тишина.

Узнали себя?

О гиперавтоматизации обычно говорят как о способе быстро сократить издержки и избавиться от рутины. Это подход к автоматизации, сочетающий в себе набор технологий, включая RPA и AI. На презентациях все выглядит просто: выбрали процесс, настроили робота c ИИ, получили экономический эффект.

На практике все оказывается сложнее — многие проекты заканчиваются успешным пилотом, но дальше автоматизация не масштабируется. Меня зовут Мирза, я руководитель проектов ROBIN компании SL Soft и за время работы я сопровождал десятки инициатив, в которых RPA использовалась вместе с ИИ, поэтому сегодня я поделюсь с вами самыми распространенными ошибками внедрения, из‑за которых гиперавтоматизация не оправдывает ожиданий.

Вы держите личный и рабочий аккаунты на одном сервисе — просто чтобы не путать переписку и не смешивать процессы. Или ведете пару разных аккаунтов для фриланс-клиентов. А потом сервис ограничивает сразу оба аккаунта, потому что решил, что за ними один и тот же человек.

VPN меняет ваш адрес, но не меняет того, кем вас считает сайт. Большинству из нас не нужно исчезнуть из сети. Вместо этого нужна изоляция сфер интересов, чтобы они перестали склеиваться в один поведенческий профиль. Сегодня мы разберемся, как сайты узнают вас по железу.

На периферии двух гигантов инженеры Weichai vs инженеры Yuchai. Интересно кто умней? Ответ на этот вопрос я не знаю. Но когда разбираешь логи j1939 ты понимаешь, перед тобой две школы инженерии.

Всем привет!

Почти все ИИ-ассистенты хорошо справляются с отдельными запросами, но почти каждый новый диалог начинают с чистого листа. Можно, конечно, снова объяснить структуру проекта, напомнить принятые решения и перечислить уже найденные вами ошибки, но через несколько раз это начинает раздражать.

Hermes Agent от Nous Research - это уже другой случай. Он сохраняет важные факты, ищет информацию в предыдущих диалогах, превращает удачные способы решения задач в навыки и использует их в дальнейшем. При этом, что довольно удобно, агент может работать и принимать сообщения из Telegram!

В этой статье разберем, что именно в Hermes называется самообучением, чем он отличается от обычного чат-бота, какие задачи ему можно поручить и как запустить собственного агента на удаленном сервере.

Простите, но я сделал еще один продукт, который уведомляет, если есть обновления. Многие следят за обновлениями своего зоопарка docker-контейнеров, и я не исключение. На рынке есть несколько готовых решений, и я честно попробовал самые популярные.
Watchtower на тот момент показался мне заброшенным (про живые форки я тогда не знал) и что-то с ним не задалось, что именно, если честно, уже не помню. Это был первый кандидат, когда активно начал использовать docker.
С Diun не сложилось из-за темплейтов уведомлений - я не осилил их настолько, чтобы получить читаемое сообщение, точнее позже осилил, но из коробки - это мрак.
WUD оказался ближе всего к тому, что я хотел, и честно, будь в нём прокси для уведомлений в телегу, я бы, скорее всего, на нём и остался. Но прокси не было, а напрямую до Telegram некоторые мои серверы не достают. Плюс особенность зашивать имя хоста в имя переменной конфига - это что-то с чем-то. Первым делом форкнул WUD, сделал патч и PR, чтобы добавить прокси для телеги. Посмотрел, как часто там выпускаются релизы, всплакнул и пошел пилить свое. Самое смешное, что PR в итоге приняли за неделю (спустя полгода от предыдущего релиза), но к тому времени я уже переехал полностью на свою поделку.

AI уже вошёл в работу IT- команд. Доступы выдали, обучение провели, демо показали, и как будто активность в инструментах растёт. А Lead Time (время от взятия обязательств до прода), Throughput (сколько работы команда делает) меняются гораздо медленнее. Иногда не меняются вообще.

Сопротивление AI в такой ситуации полезно читать как диагностику системы. Оно показывает место, где команда ещё не договорилась: про цель, инструмент, ответственность, безопасность или поток работы.

В корпоративном реестре может числиться полторы сотни приложений, хотя реальная инфраструктура давно вышла за его пределы: сотрудники заводят личные аккаунты в SaaS, оплачивают подписки со своих карт и поднимают временные облачные ресурсы, которые продолжают работать годами. Каждый такой инструмент появляется по понятной причине — его можно запустить за несколько минут, пока согласование занимает недели, но затем он обрастает данными, доступами и интеграциями, оставаясь вне общего контура управления. 

Так формируется Shadow IT, которое обычный discovery видит лишь фрагментами. Разберём, откуда берётся этот скрытый слой инфраструктуры, во сколько он обходится компании и как вернуть его под контроль без тотальных запретов.

Когда мы занялись поисковым слоем AI-ассистента в «Первой Форме», договорились на входе: языковую модель, которая отвечает пользователю, не трогаем. Вся эта история — о том, что происходит на шаг раньше: как система решает, что именно показать модели, прежде чем та начнёт отвечать.

Планку себе поставили простую на словах и сложную на деле: семантический поиск промышленного уровня, но без специализированной инфраструктуры, целиком внутри изолированной сети, на том же оборудовании, что и само приложение.

Спойлер: получилось. В статье расскажу, какие решения мы принимали и что перебирали в качестве альтернатив. Но отдельно хочу выделить методику оценки: первые замеры качества нас обманули и увели в неверном направлении, и разбор того, почему так вышло, — возможно, самая полезная часть этого текста.

Несмотря на возраст, Fallout 4 до сих пор остается одной из лучших игр Bethesda. Исследование мира, атмосфера и свобода действий почти не устарели (кто-то с этим поспорит, конечно), а вот техническая часть выдает возраст проекта. Размытые текстуры, подлагивание при движении, особенности работы физики и некоторые ограничения движка постоянно напоминают, что игра вышла еще в 2015 году.

Хорошая новость заключается в том, что совсем не обязательно ставить множество модов. Достаточно собрать небольшую базовую подборку, которая исправляет слабые места и не превращает Fallout 4 в бесконечный эксперимент с совместимостью. По такому пути я и решил пойти в первой части своего обзора. Во второй уже начнется хардкор — с неожиданными модификациями и кардинальными изменениями ванильной игры. Что ж, давайте начнем.

Рад всех приветствовать, тема на мой взгляд очень интересная! Приступим?

Постановка задачи

Есть короткая аудио запись продолжительностью от 3 до 6 секунд. Требуется найти: откуда она?

Парадоксально, но факт: классическая консоль Nintendo Wii ближе к старым Mac, чем может показаться. Внутри процессор IBM Broadway с архитектурой PowerPС 750 подобные чипы использовались в iMac G3 и iBook G3. Эти компьютеры работали под управлением ранних версий MacOS X, что упрощает задачу — не надо ничего эмулировать. Код ОС будет выполняться процессором нативно, без лишних абстракций.

Однако есть и ряд сложностей: все же Wii не является Macintosh, а следовательно, большая часть компонентов взаимодействуют иначе. У консоли другой загрузчик, видеоподсистема и периферия. Так что запуск на ней MacOS X — задача со звездочкой. Поэтому наливайте себе холодный чай, доставайте фрукты и добро пожаловать под кат.

В этой статье мы вспомним, почему Vista была не такая плохая как кажется, разберём её сервис-паки, историю и какие глобальные изменения ввела имено Vista

Я уволился! Все задрало! Поздравляйте! :) Чуть позже расскажу, что да как.

Работу, ксати, найти не сложно, за 2 недели оффер я себе нашел, денег чуть поменьше,успокоился и пошел во все тяжкие.

Скатал в Турцию, залез на Эльбрус(весело, чуть позже расскажу,теперь хочу туда заехать на электровеле), достал жену до печёнок, зафигачил забор на даче и замостил всю дачу плиткой. Но экзистенциальная тоска, деградация и декаданс маячат на горизонте.

Кстати, кому интересно, как дела у моего человека-соседа — никак. Стаья про него тут https://habr.com/ru/articles/857774/. Дом так и не пригоден для жилья. Вчера он сказал, что мечтает в нём успеть пожить в этой жизни, но не факт.

Как дела у меня — я скатываюсь в думскроллинг, промискуитет и алкоголизм.

И я решил найти себе хобби и увлечения. Чтобы прям глаза горели, нужно преодолевать и веселиться. И это — рассада помидоров!

Да шучу. Это будет прям альфа-тестостерон-самец-хобби с блестящими глазами и бессонными ночами. Представляете: вы знакомитесь с девушкой, и она спрашивает вас: «А какие у тебя хобби?» — и ты не говоришь там какие-то бег, сноуборд, оверпрайсовые велики или, боже упаси, падл. Ты говоришь: «На прошлой неделе нам с пацанами было скучно, и мы открыли свою пивнуху».

Да я уже открывал свою пивнуху и ностальгирую по этим моментам. Статья тут https://habr.com/ru/articles/739630/

Я снова хочу краудфандинговый IT-AI-пивбар. Краудфандинг ведь раньше было модно? Почему можно краудфандинг на всякую хипстерскую фигню типа коллекции наклеечек или модного стула, а на простой банальный пивбар или шаурмяной ларек нельзя?

Мы привыкли думать, что после хорошего созвона все участники понимают одно и то же: что решили, кто что делает и какие следующие шаги. На практике это почти никогда не так. В одном из исследований памяти разговоров участники через неделю после беседы смогли совпасть в воспоминаниях друг с другом лишь по 4,7% деталей разговора. То есть два человека, которые были на одном и том же созвоне, спустя время помнили практически разные версии событий. При этом люди, которые фиксировали информацию сразу после разговора, сохраняли значительно больше деталей (источник: Cognitive Science — Memory for conversations). Проще говоря, каждый уносит с встречи свою версию происходящего.

В рабочей среде это особенно заметно. Мы проводим десятки встреч, обсуждаем решения, договариваемся о следующих шагах - а потом тратим время, пытаясь восстановить контекст по чатам и обрывкам воспоминаний.

Именно это и подтолкнуло меня начать записывать встречи и в итоге привести к небольшому pet-проекту, который неожиданно начал экономить мне часы каждую неделю.

Невидимый текстовый слой PDF можно редактировать и экспортировать в Markdown, JSON и TXT. Такие документы называются адаптивными PDF, они созданы для чтения и людьми, и роботами. Люди видят обычный PDF, а роботы — отдельный слой ActualText с текстом в Markdown и картинками в base64.

Всем привет. Думаю, читатели моих двух предыдущих статей уже заметили одну привычку: если какую-то задачу можно хотя бы частично затащить в Obsidian, я попробую это сделать. Если нельзя, скорее всего, тоже попробую, просто потрачу больше времени.

Познакомился я с ним ещё в универе. Сначала зацепили граф связей и нормальная работа с LaTeX. Кто учил билеты по физике, тот поймёт: формулы, ссылки между темами и быстрый поиск реально спасали.

С вышматом вышло хуже. Возможностей встроенного LaTeX мне уже не хватало, поэтому часть билетов я всё равно расписывал в тетради. В общем, Obsidian с вышматом не справился. Я, если честно, тоже не сразу.

Но к тому моменту программа уже прижилась.

Позже я написал для неё отдельный плагин, который разбирал накопившееся хранилище: искал сиротские заметки, проблемы со структурой и неиспользуемые теги. Это было скорее про личную базу знаний и попытку разобраться, зачем я несколько лет складывал заметки куда придётся.

Теперь захотелось проверить, можно ли приспособить Obsidian ещё и к работе.

Я думаю, что все заметили, что в последнее время доступ к большинству зарубежным ресурсам и API оставляет желать лучшего. Для обычного человека потеря связи с любимыми или нужными ресурсами посреди рабочего дня — это очень неприятно. Полагаться на один зарубежный сервер стало неэффективно: узлы падают, скорость проседает. У меня у самого появилась это проблема, поэтому я захотел ее решить.

Что я решил сделать, рассказываю дальше