Учебный процесс в IT

16-й чемпион мира по шахматам (2013—2023 год) Магнус Карлсен заскучал во время путешествия и обыграл ChatGPT 4o в шахматы без потерь своих фигур. После проигрыша всех пешек и полного доминирования противника ИИ оценила возможности шахматиста-человека на уровне рейтинга 1800-2000 по шкале FIDE или USCF.

Нейросеть GPT-4o выявила хорошее понимание Карлсеном защиты Филидора, а также его тактическую изобретательность и точность действий противника-человека в эндшпиле. ИИ считает, что результат Карлсена может быть даже выше при условии хорошей подготовки.

В настоящее время Карлсен занимает первое место по рейтингу FIDE с 2839 баллами.

Представлен бесплатный ресурс GoalKicker с книгами по IT-тематике от проджект-менеджмента и UX-райтинга до тем по алгоритмам, структурам данным и низкоуровневым языкам, включая ОС и архитектуру компьютеров,.Bash, UNIX, Linux, гайды по работе с командной строкой и прочими тулзами типа Vim, книги по самым востребованным на рынке языкам программирования, всё о работе с базами данных от основ до построения связанных таблиц и интеграции их в системы.

Фото из офиса xAI стало вирусным прямо перед запуском Grok 4 — и это совсем не то, чего можно было ожидать. Высокотехнологичная штаб-квартира превратилась в настоящий палаточный лагерь. В связи с тем, что последние усилия по выпуску чат-бота была уже на подходе, работа над ним шла настолько интенсивна, что разработчикам буквально приходится ночевать в палатках. Один из членов команды xAI даже пошутил: «Это не может быть наш офис — здесь должно быть гораздо больше палаток».

Хорошо ли вы разбираетесь в Python?

В Академии Selectel есть небольшой тест на владение синтаксисом Python. Он позволит оценить свои знания и отыскать пробелы. Вопросы подобраны для тех, кто уже не пугается None, но продолжает разбираться, что происходит «под капотом». Бонусом — подборка полезных материалов для изучения Python!

Пройти тест →

Где учиться аналитике данных и DS

Привет! Просто пришли рассказать, что мы на Хабр Карьере собираем сотни онлайн-курсов для тех, кто хочет освоить специализации в IT или digital или прокачивать навыки, чтобы, например, расти в квалификации.

Сегодня принесли небольшую подборку для тех, кто хочет учиться аналитике данных и DS. Вообще все курсы по специализации можно посмотреть здесь, а ниже оставляем ссылки по ключевым навыкам:

— Аналитика данных

Навык извлекать инсайты из данных, строить отчеты и находить закономерности, а еще это основа для принятия решений в бизнесе и продукте.

— Data Science

Работа с большими объемами данных с помощью машинного обучения, статистики и программирования. Помогает предсказывать поведение пользователей и автоматизировать процессы.

— Системная аналитика

Связывает бизнес и разработку: анализирует требования, описывает логику работы продукта и просто помогает команде работать в правильном направлении. Ключевая роль в IT-проектах.

— Инженерия данных

Проектирование и построение инфраструктуры для хранения, передачи и обработки данных, чтобы у аналитиков и моделей всегда были чистые и доступные данные.

— Бизнес и аналитика

Навык понимать бизнес-цели и трансформировать их в понятные метрики и отчеты. Помогает видеть, как решения влияют на деньги, продукт и рост компании.

Кроме аналитики можно прокачивать софт-скиллы или вообще подобрать обучение в другой сфере, если чувствуете, что хотите и будет полезно. Просто переходите в раздел и выбирайте, чему хотите научиться.

А чтобы вы могли проверить качество курсов, мы собираем отзывы о тех, кто уже прошел обучение — так что читайте и выбирайте лучшее для себя.

→ Смотреть курсы по всем специализациям

Компания xAI вместе с Илоном Маском представила новую нейросеть Grok 4. В ней сделан упор на рассуждениях и академических способностях. Маск заявляет, что это «самый умный ИИ в истории человечества».

Среди достоинств Grok 4 разработчики проекта выделили:

• в AIME 25 (математической олимпиаде) Grok 4 выдала 100% правильных ответов;

• в тесте Humanity’s Last Exam нейросеть набрала 44,4% при использовании многоагентной архитектуры. С этим тестом почти никто не справляется; без многоагентного режима — 25%, что все ещё больше других моделей;

• Grok 4 способен сам вести бизнес — он делает это в шесть раз эффективнее, чем если бы человек занимался этим сам;

• превзошла PhD-уровень во всех предметных тестах, включая математику, программирование и физику;

• может симулировать столкновение двух чёрных дыр прямо в браузере;

• способна открывать новые законы физики, и эту особенность Маск будет использовать для колонизации Марса;

• большой вероятностью предсказывает различные спортивные события, например, исход чемпионата по баскетболу, просто сканируя Polymarket;

• в 10 раз мощнее, чем Grok 3;

• создаёт готовые игры всего по одному промпту, ИИ способен собирать шутеры за пару часов, налету подтягивать 3D-модели из сети и даже натягивать на них текстуры;

• в голосовом режиме Grok 4 научилась шептать, петь, менять интонации и отвечать быстрее ChatGPT.

Новая модель Grok 4 станет доступна подписчикам Supergrok за $30 в месяц. Также будет прокачанная версия Grok 4 Heavy за $300 в месяц. xAI готовит отдельную модель Grok 4 для кодинга — построенную специально для программистов.

Представлен бесплатный сервис для транскрибации аудио и видосов в текст — TranscribeAI. Система вытащит текст из любого медиа, даже если там много помех. Внутри — Whisper от OpenAI. Поддерживает больше 100 языков и знает русский. Принимает файлы до 4 ГБ во всех популярных форматах — MP3, WAV, MP4, AVI, MOV, MKV. Перегоняет всё в текстовый файл, расставляет таймкоды и маркеры. Может создать субтитры в формате SRT.

OKR — это вам не ОКР: как ставить цели без навязчивых состояний

В первой серии курса по методике OKR вместе с Сергеем Кузиным, ведущим agile-коуч Авито, знакомимся с ключевым определением OKR, а также рассматриваем на примере Авито, как постановка целей по такой методологии помогает бизнесу.

Смотреть VK
Смотреть YouTube

Подписывайтесь на канал AvitoTech в Telegram, там мы рассказываем больше о профессиональном опыте наших инженеров, проектах и работе в Авито, а также анонсируем митапы и статьи.

Исследовательская группа Model Evaluation & Threat Research из Калифорнийского университета в Беркли представила новый способ измерения прогресса больших языковых моделей. Вместо привычных метрик вроде точности ответов или скорости генерации учёные предложили другой аспект: сколько времени требуется человеку на задачу, которую ИИ может успешно выполнить хотя бы в 50% случаев?

Согласно расчётам, с каждым годом модели справляются с всё более объёмными задачами, и темп этого роста — экспоненциальный. С 2019 года способности LLM в решении задач улучшаются вдвое каждые 7 месяцев:

• GPT-2, вышедший в 2019 году, мог справиться только с ответами на вопросы, что в среднем занимает у человека до минуты;

• GPT-4, который появился в 2023, уже мог брать на себя задачу вроде «найти факт в интернете», которая занимает у человека от 8 до 15 минут;

• более продвинутые модели вроде Claude 3.7 и OpenAI o1 могут бать на себя задачи, выполнение которых человеком выходит за пределы часа.

Если темпы роста сохранятся, то уже к 2030 году языковые модели смогут решать за часы задачи, которые потребовали бы 167 часов работы человека — это условный месяц работы в графике 5/2. Речь идёт о комплексной интеллектуальной работе: от оптимизации архитектуры кастомного чипа до запуска нового продукта или даже написания содержательной книги.

В исследовании, например, в 167 часов оценена задача открыть новую компанию. Авторы исследования считают, что к 2030 году ИИ сможет браться за такую задачу автономно, то есть не в виде ассистента, а как самостоятельный исполнитель.

Исследование не учитывает внешние ограничивающие факторы, и авторы сами об этом говорят. Даже если ИИ будет таким умным, как его описывают, его возможности могут упереться в вычислительные мощности или доступ к памяти.

Исследование показало, что некоторые учёные начали оставлять в своих научных статьях скрытые промты для ChatGPT, чтобы нейросеть хвалила их работу.

При проверке научного портала arXiv уже нашлись 17 работ от 14 ведущих вузов мира — в каждой статье были скрытые промпты, которые просили ИИ хвалить её и не подсвечивать минусы. Учёные в научных статьях прячут нужный промпт для ИИ в белом тексте минимального размера, а на выходе получают похвалы и восхищение их трудом от «прочитавших» статью ИИ-сервисов.

Доступен репозиторий Project Ideas and Resources с десятками пет-проектов для реализации, где разработчики собрали огромное пошаговое руководство к наработке железных навыков программирования. Ресурс предоставляет бесплатный доступ к проектам разного уровня сложности: от простого шахматного приложения до полноценного клона Airbnb. Есть пошаговое руководство для реализации каждого проекта на самых популярных языках программирования: Java, Python, JS, C#, а также ссылки на теоретические выкладки, книги и видео по различным темам программирования.

В открытый доступ вышла книга по машинному обучению Machine Learning Q and AI. Ранее целый год фундаментальный труд Себастьяна Рашки можно было купить только на Амазоне, и вот автор открыл книгу для всех бесплатно.

Внутри огромный сборник тем по Deep Learning, 30 глав отборной, понятной и подробной информации по компьютерному зрению, LLM, эвалу и методам деплоя моделей, а также множество примеров и практических пояснений — автор все объясняет на схемах и картинках. Также есть упражнения после каждой главы.

Улучшаем качество ответов ChatGPT в раз за один промпт.

Прежде чем отвечать, оцени уровень неопределённости своего ответа. Если он превышает 0.1, задай мне уточняющие вопросы до тех пор, пока неопределённость не снизится до 0.1 или ниже.

Этот запрос убивает «угадайку» внутри нейронки и заставляем ее жёстко чекать каждый ответ и не выдумывать инфу. Ответы становятся точными и осмысленными.

Минцифры предлагает записаться на бесплатные курсы «Код будущего. Искусственный интеллект». Основы ИИ, машинного обучения и Python теперь доступны даже новичкам на Госуслугах.

Изучение технологий ИИ — новое направление проекта для тех, кто хочет поступать на ИТ-специальности в вузы. В 2025 году на нём сможет обучиться не менее 75 тыс. студентов.

Кто может подать заявку:

• ученики 8-11 классов;

• студенты колледжей и техникумов.

Участники не должны быть выпускниками проекта «Код будущего».

Что ждёт учеников

• 6 топовых курсов от МФТИ, Яндекса, 1Т, Цифриума и Школы программистов;

• 54 часа обучения в онлайн-формате;

• 4 месяца на прохождение программы.

Набор на основные курсы «Код будущего», на которых подростки изучают популярные языки программирования, начнётся в августе этого года. Выпускники «Кода будущего. Искусственный интеллект» смогут подать заявку в основной набор проекта, выбрав только курсы программирования профессионального уровня.

2446 нейросетей на одном сайте — обновлена библиотека All AI Tools:

• Всё разложено по категориям;

• Есть поиск для конкретных нейронок;

• можно отсортировать только по бесплатным нейронкам;

• У каждой нейронки есть свой рейтинг.

От механики до цифровой эпохи: шифровальная техника XX века

Музей криптографии представляет коллекцию из 39 единиц шифровальной техники, полученной по распоряжению Правительства РФ. Это рассекреченные образцы отечественных криптографических устройств, созданных с 1950–1960-х годов до начала 2000-х.

Некоторые экспонаты сохранились в рабочем состоянии — у них полностью сохранены внутренние модули. У других рассекречена только внешняя часть (корпус), а секретные модули удалены, поэтому они уже не функционируют. Несмотря на это, каждый из них — уникальное свидетельство технологической истории.

Особое внимание привлекает Kryha Liliput — шифровальное устройство в форме карманных часов, созданное в 1924 году. Более ста лет спустя оно поражает как техническим исполнением, так и эстетикой промышленного дизайна.

Мы поговорили с командой Музея криптографии — директором Лидией Лобановой и руководителем отдела хранения и развития коллекции Людмилой Кузягиной. Они рассказали, как в музее шифровальные машины становятся арт-объектами, как звук 70-летней давности оживает на бумаге и почему цифровое искусство требует такой же заботы, как живопись и скульптура.

18–20 июля на берегу Волги (локация: Ульяновск, б/о Славянское Подворье) соберутся 5 тыс. IT-специалистов, на IT‑фестиваль ULCAMP 2025, который был несколько лет назад создан топ‑менеджерами ульяновских компаний как совместный корпоратив. Сейчас это всероссийский слёт айтишников, которые едут под Ульяновск, чтобы забыть, что такое рутина. На открытом пространстве джуны, мидлы, сеньоры и основатели компаний оказываются в одном месте, общаются на равных, обмениваются идеями, придумывают новые разработки.

Что входит в ULCAMP:

• десятки лекций и мастер‑классов от признанных экспертов из топовых ИТ‑компаний.

• интерактивные баркемпы, где каждый может стать спикером и обсудить актуальные темы с коллегами.

• конкурсы, челленджи и спортивные состязания, чтобы показать свои навыки не только в коде, но и в спорте.

• сотни развлечений на любой вкус от игры йоги и игры на барабанах до квизов и катания на яхте.

• большие концерты (Хаски, JANE AIR, ГУДТАЙМС, Аня Ранетка, Мытищи в огне, Рустам Рептилоид) и камерные вечеринки до утра.

Оцените свои шансы войти в бигтех: тест от Яндекс Практикума

Если у вас в приоритете — опыт работы над масштабным продуктом и строчка в резюме, с ходу впечатляющая HR-ов… Другими словами, если в ваши карьерные планы входит работа в крупной технологической компании — значит, мы придумали этот тест для вас.

Он поможет сориентироваться: проверить хард- и софтскилы и понять, какие навыки уже на высоком уровне — а что стоит прокачать, чтобы повысить шансы оказаться в бигтехе.

Тест вам подходит, если:

• Ваша специальность — разработчик, DevOps-инженер, аналитик данных или ручной тестировщик.

• Ваш грейд — джун+ и выше. Нужна теоретическая база, коммерческий опыт или опыт решения учебных проектов на реальных кейсах.

Чтобы давать релевантные задачи, мы консультировались с нанимающими менеджерами Яндекса — они знают, чего ждут от соискателей в больших технологических компаниях.

→ Проверить свои силы

Опубликована база по веб-разработке от Microsoft. В учебном курсе от компании представлено 24 урока, где разбирается всё от основ веба, работы браузеров, сетевых протоколов до HTML, CSS и JS. Всё обучение ориентировано на практику. После каждого раздела есть тесты и интерактивные кодинг-задачи. Также есть несколько пет-проектов, которые можно реализовать после обучения и положить себе в портфолио.

Про Яндекс Практикум. Пришло от них письмо с предложением пройти тест на хард и софт скилы для работы в бигтеке. Пошёл проходить. Из языков выбрал С#, из технологий (множественный выбор) выбрал backend, SQL, API, git и ещё что-то.. НЕ выбрал JavaScript, он был в опциях по технологиям. В итоге, все вопросы с кодом были на JavaScript (!) и ни одного по C#, SQL, git и чему-то там ещё.

За хард получил 33%, за софт 100%. Их вывод был такой: для бигтека вы ещё не готовы, но вы уже на верном пути! Это я ещё не готов, который в бигтеке проработал лет 20 или больше)

Яндексяне, скажите мне, какой чудак пишет эти ваши интерактивные тесты? И кто их тестирует перед публикацией? А?)