Представлен ресурс Anxiety Aid Tools (проект на GitHub) для помощи в снижении уровня постоянного беспокойства, панических атак. Платформа содержит дыхательные практики для расслабления, инструкции по мышечной релаксации, избавлении от судорог и даже эпилептических припадков. Сервис также предлагает аудио и визуалы для медитации, антистресс-игры.
Инженер по безопасности компании Fortinet представил экспериментальный инструмент KittyLoader. Это небольшой загрузчик, написанный на C и Ассемблере, который автор сам называет крайне ненадёжным и не предназначенным для практического применения.
Решение KittyLoader задумывалось как учебный проект и демонстрация базовых принципов работы загрузчиков, а не как готовое решение для использования. Исходный код проекта открыт на GitHub, любой желающий может изучить репозиторий и поэкспериментировать с модификациями загрузчика.
По словам автора, проект KittyLoader не стоит рассматривать как инструмент для реальных задач: он создан в первую очередь ради интереса и в образовательных целях. Несмотря на минимализм и очевидные ограничения, KittyLoader может быть полезен исследователям и студентам, которые хотят понять, как устроена загрузка и выполнение программ на низком уровне.
Недавно у нас в университете ИТМО прошел форсайт, посвященный видению развития отдельных направлений искусственного интеллекта на ближайшее будущее. Были приглашены эксперты из Индии и Китая, которые рассказали о развивающихся в их странах направлениях ИИ. В том числе выступали и наши эксперты.
Мне тоже удалось выступить. Я рассказывал о временных рядах, а именно о «изощренных» методах их прогнозирования и генерации на основе физически-информированных нейронных сетей. По этому поводу можно обратиться к другим моим статьям на хабре или в блоге.
Вот к каким трем основным направлениям развития ИИ в ближайшие 5-10 лет пришло большинство экспертов:
1. Вопросы эффективности. Развитие современных методов активно порождает вопросы эффективности как программного обеспечения, так и аппаратного обеспечения («железа»). Сейчас создают очень большие модели, для обучения которых требуются тысячи видеокарт. Для инференса этих моделей требуется меньше ресурсов, но это все равно затратно. Сейчас, например, актуальны методы квантизации больших моделей. В этой области ведется много исследований. Также ученые ищут подходы к более эффективному использованию железа, например, как оптимальнее оркестрировать поток задач.
2. Биологически правдоподобные модели. Вторым направлением можно выделить построение новых моделей машинного обучения на основе принципов работы биологических нейронных сетей. Наш мозг очень эффективно обрабатывает входящую информацию: в каждый момент времени активируются не все нейроны сразу, а только те, которые нужны для текущей задачи. Кстати, если бы работали все нейроны одновременно, то в голове возник бы шум, и мы не смогли бы сконцентрироваться на чем-то одном.
А в классических нейронных сетях все не так — там задействуются все нейроны одновременно. Исключением являются модели Mixture of Experts (смесь экспертов). Их принцип работы можно вообразить так: представьте, что вы задаете нейронной сети вопрос по математике. Очевидно, что в данный момент не нужно задействовать знания по биологии, истории и т.д. В MoE есть специальный блок — маршрутизатор (router) — который отвечает за перенаправление запроса к тому или иному «эксперту». Конечно, он может направить запрос сразу к нескольким экспертам, если вопрос затрагивает разные области знаний.
На практике нет такого явного тематического разделения экспертов, обычно они подбираются и обучаются самостоятельно для наилучшей генерации той или иной последовательности. И обычно эксперты активируются не для всего запроса целиком, а для отдельных токенов (например, слов) внутри этого запроса.
В общем, направление верное, собственно все чат боты сегодня строят на этой архитектуре. Однако в реальном биологическом мозге эта система представляет собой гораздо более сложную структуру. В мозге взрослого человека около 86 миллиардов нейронов и на каждом нейроне может быть от 5 до 10 тысяч синаптических связей. Как можно понять, плотность связей в нашем мозге чрезвычайно высока.
3. Фундаментальные мультимодальные модели и новая математика.
Наконец, последнее направление связано с созданием не просто языковых моделей, а фундаментальных моделей, работающих с разными модальностями (типами данных). На самом деле, любую информацию можно свести к языку — даже математические формулы можно просто описать словами. Однако в этом направлении предлагается переосмыслить текущие подходы и развивать модели с новой математикой для описания этих различных модальностей.
Также до сих пор нет единого математического обоснования нейронных сетей, лишь отдельные области и лишь отдельная математика. А когда будет единая теория не ясно.
В общем, есть куда двигаться. А как вы считаете какие направления появятся или переосмыслят в ближайшее 5-10 лет? Пишите комментарии, будет интересно почитать.
Мой блог: kirill_zakharov_blog
5 бесплатных курсов по изучению Python с нуля
Подготовили подборку курсов для начинающих разработчиков и аналитиков данных. Попробуйте несколько из них, чтобы понять, какой формат и подача вам ближе, и выберите курс себе по душе.
«Python для начинающих с нуля», Code Basics
Вы освоите базовый синтаксис Python — это фундаментальный навык, который позволит понимать чужой код и писать собственные программы. После окончания сможете создавать простые скрипты, например калькулятор.
Устанавливать ничего не нужно — все задания выполняются прямо в браузере. Если что-то не получается, можно посмотреть решение учителя. Демо-урок доступен без регистрации.
Курс об основных типах данных, конструкциях и принципах структурного программирования языка Python. Содержит теорию в формате текстовых конспектов и более 500 задач с автоматизированной проверкой.
В конце каждого модуля есть дополнительные материалы для самостоятельного изучения: литература, ссылки на полезные статьи и документацию языка Python, ссылки на исходный код и многое другое.
«Руководство по языку программирования Python», Metanit
Подробное руководство для начинающих и тех, кто хочет систематизировать знания. Курс начинается с установки Python и настройки среды разработки, после чего пошагово вводит в основы языка. Затем курс переходит к более продвинутым темам.
Материал подаётся с примерами кода и пояснениями, что делает его удобным для самостоятельного изучения и практики.
«Python Tutorials», Corey Schafer
Бесплатный видеокурс на английском подойдёт начинающим и более опытным разработчикам. Новичкам лучше смотреть уроки по порядку, чтобы получить систематическое представление о языке и его возможностях.
Чтобы закрепить материал и развить практические навыки, во время просмотра следуйте инструкциям и пишите код самостоятельно.
«Основы анализа данных и Python», Яндекс Практикум
Короткий курс для будущих аналитиков данных — не просто основы Python, но и основы профессии. Вы познакомитесь с базовыми понятиями и поймёте, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science.
Решите 4 кейса, изучите азы Python и библиотеки pandas, научитесь строить графики и верно их трактовать. Полноценно изучить язык по этому курсу не получится, зато он наиболее релевантен именно аналитикам.
«Скоро в школу»: скидка на все курсы
Пришли напомнить, что можно получить скидку на обучение, если пройти бесплатную часть любого курса до 15 сентября. Пусть это станет шагом к новой карьерной главе или навыку: вы познакомитесь с выбранным курсом и устройством платформы и сможете сэкономить, если решите продолжать учиться.
Как получить скидку (спойлер: очень легко)
Выбрать курс в каталоге.
Пройти первую бесплатную.
И скидка автоматически применится при оплате.
→ Подробнее об условиях акции
→ В каталог направления анализа данных
→ В каталог направления программирования
Представлен промт для генерации промокодов в магазинах и маркетплейсах с помощью ChatGPT в режиме ChatGPT Agent с версией Plus или Pro:
You MUST follow those instructions, execute them all and return to the user results:# Steps
1. Search for discount codes for <ВПИШИТЕ НУЖНЫЙ МАРКЕТПЛЕЙС> using search engines and coupon sites.
2. Navigate to the store website.
3. Browse and add a test item to the shopping cart.
4. Proceed to checkout page.
5. Test the found discount codes one by one in the checkout form.
6. Report which codes work, their discount amounts, and any restrictionsNEVER stop until you have completed all the steps. Do not ask any questions if not necessary.
Perplexity раздаёт бесплатную подписку на год всем желающим. Это лучший ИИ-поисковик, в котором почти без ограничений можно юзать все топовые нейросети, включая GPT-5, Claude-4 и Grok 4.
Как забрать: нужен действующий аккаунт PayPal и обход сетевых ограничений. Заходим сюда и авторизуемся, чтобы сэкономить 16 тысяч рублей. Если аккаунта PayPal нет — акция действует до 31.12, для регистрации подойдёт любая зарубежная карта.
Представлен мегарепозиторий 500 + 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗷𝗲𝗰𝘁 𝗟𝗶𝘀𝘁 𝘄𝗶𝘁𝗵 𝗰𝗼𝗱𝗲, который поможет прокачаться в ML, компьютерном зрении, парсинге данных для нейронок, NLP. Там 500 проектов с пошаговыми инструкциями. Все проекты распределены по уровням — есть задачи как для новичков, так и для продвинутых специалистов.
Как сделать лодку в Roblox
В Roblox Studio можно создавать не только здания и персонажей, но и транспорт. Лодка — отличный проект для практики: он учит работать с физикой объектов, настройкой управления и скриптами на Lua.
У нас есть курс по Roblox, где школьники учатся создавать свои игры и воплощать любые идеи в Roblox Studio.
Видео-урок:
Как сделать анимацию в Blender на примере миньона
Blender — мощный инструмент для 3D-моделирования и анимации. Научиться оживлять персонажей можно даже на простом примере — например, создать миньона и сделать ему анимацию движений. Такой проект помогает разобраться в таймлайне, ключевых кадрах и базовых приёмах работы с персонажами.
У нас есть курс по 3D-моделированию в Blender, где школьники учатся создавать модели, анимировать их и собирать полноценные проекты.
Видео-урок:
Как сделать меч в Roblox
Roblox Studio позволяет создавать собственные игровые предметы и добавлять им уникальные свойства. Один из самых популярных примеров — меч: его можно настроить так, чтобы он наносил урон, имел спецэффекты и подходил под стиль игры.
У нас есть курс по Roblox, где школьники учатся создавать собственные проекты и программировать механику на Lua.
Видео-урок:
К началу учебного года команда «Яндекса» выпустила коллекцию тетрадей с памятками от нейросети «Алисы». С их помощью школьники смогут научиться задавать вопросы нейросети, чтобы она помогала им в учёбе. В наборе пять тетрадей — по русскому, математике, английскому, литературе и одна общая. Тетради выдаются бесплатно, их можно получить до 10 сентября.
В памятках школьники найдут список тем и заданий из школьной программы, с которыми может помочь нейросеть «Алиса». Среди них — поиск ошибок в тексте, морфологический разбор слов, литературные жанры и решение квадратных уравнений. Нейросеть объяснит, как пишется слово, поможет раскрыть метафору, найти биографию писателя или подготовиться к тесту на английском. А чтобы ребёнку было проще сформулировать запрос (промт), в памятке есть примеры обращений к нейросети: что такое лирический герой, когда ставить запятую перед «как», расскажи о конструкции I have to.
«С помощью нейросетей сейчас можно за полчаса разобраться в теме, на которую раньше ушли бы часы. Мы хотим научить школьников использовать эти инструменты, чтобы они помогали им в учёбе и в познании мира», — рассказал креативный продюсер нейросети «Алисы» Андрей Широков.
Получить коллекцию тетрадей с памятками от нейросети Алисы можно в «Читай‑городе» в Москве на бульваре Братьев Весниных, дом 2, ТРЦ «ЗУМ». Для этого достаточно показать продавцу смартфон с установленным приложением «Алиса». Количество тетрадей ограничено.
Диалоги в Unity
Unity позволяет создавать не только механику игр, но и прорабатывать сюжет. Диалоговые системы помогают делать истории живыми и вовлекающими: игрок может общаться с персонажами, а выбор реплик влияет на ход игры.
У нас есть курс по Unity, где школьники учатся создавать собственные игры и разрабатывать сюжетные элементы.
Видео-урок:
Инженер Google выпустил бесплатный учебник для всех, кто хочет создавать ИИ-агентов и изучить работу нейросетей. Там собрана вся информация от А до Я про ИИ-агентов, включая продвинутые техники промптинга, тонких настроек, обучение агентов пользоваться браузером с практическими примерами с кодом.
Как сделать игру «Пиратские сокровища» на Python
Python дает возможность легко создавать текстовые и графические игры, даже внутри других. Один из увлекательных проектов для начинающих — «Пиратские сокровища» в Minecraft. Такая игра помогает освоить работу с условиями, циклами и случайными событиями.
У нас есть курс по Python в среде Майнкрафта, где школьники шаг за шагом учатся программировать свои проекты и игры.
Видео-урок:
Представлен открытый репозиторий «The Little Book of Linear Algebra», где опубликовано введение в основные понятия линейной алгебры, причём кратко и понятно для начинающих.
Проект Student's Guide to Software Engineering Tools & Techniques (SE‑EDU) — это база по программированию и компьютерным наукам специально для студентов — можно изучить огромный пласт дисциплин с полного нуля, включая:
• языки программирования: С++, С#, Rust, Haskell, Java, Go, JS, Swift, Python.
• архитектура и дизайн кода, паттерны проектирования, документирование, функциональное программирование, контроль версий, тестирование, UX/UI — базу для создания качественного, мощного и стабильного ПО.
• популярные фреймворки: Spring, Vue, Node, React, Xamarin.
• полезные инструменты и приёмы для разработки программ: регулярные выражения в разных языках программирования, Docker, ZeroMQ и Dotfiles.
• дополнительно позволяет изучить ML, компьютерное зрение, многопоточность, обработку естественного языка и SQL.
Аниме-игра на Scratch
Scratch — отличная среда программирования для первых шагов. В ней можно создавать не только простые проекты, но и целые игры с анимацией и ярким сюжетом. Попробуйте сделать свою аниме-игру и разобраться, как работают спрайты, сцены и скрипты.
У нас есть курс по Scratch, где дети учатся программировать через игру и воплощать собственные идеи в проектах.
Видео-урок:
В открытом репозитории «A to Z Resources for Students» представлены ресурсы для обучения Python, PHP, Ruby, C++, C#, Machine Learning и нейросетями, а также всё про разработку на Android и много материалов про Frontend и Backend.
