Все потоки

Хотелось бы начать серию статей о моих злоключениях при адапртации одной модели робота под более мощные сервоприводы, но не уверен, что это кому то нужно

• Разбор кода исходного проекта и мат-модель робота

• Перенос кода на Linux

• Создание контролера сервоприводов.

• Адаптация цепей питания сервоприводов

• Адаптация модели для 3D-печати

P.S.:

Не нашел как в "посте" создать опрос, а на статью это не тянет.

Прошу писать в коментариях, интересно ли это.

Спасибо.

Исходную модель укажу в коментарии(не я автор, и считаю нужным указать источник модели и кода).

API Т‑Банка и сертификаты Минцифры: как использовать без установки на сервере

У меня есть Tg-бот, в нём я подключил оплату через платёжные ссылки Т-Банка. В какой-то момент ссылки перестали создаваться, в логах ошибка:
SSL certificate OpenSSL verify result: self-signed certificate in certificate chain (19)

Причина: Т и другие российские банки стали переходить на отечественные сертификаты, ибо зарубежные удостоверяющие центры стали отзывать свои сертификаты.

Варианты действий:

1. Подключить другую платёжку, которая (пока) не импортозаместила сертификаты.

2. Установить сертификаты на сервер (инструкция).
   Вам потребуется определённая степень доверия родному государству.
   На виртуальном хостинге так и вовсе может быть невозможно.

3. Собрать свою цепочку из сертификатов и использовать её только при запросах к API российских банков.
   Подходит для виртуального хостинга.

Третьему варианту меня научила нейронка, вот порядок действий:

1. Скачать сертификаты.

2. Распаковать два архива и загрузить на сервер вот эти файлы:
   russian_trusted_root_ca_pem.crt
russian_trusted_sub_ca_pem.crt
russian_trusted_sub_ca_2024_pem.crt

3. На сервере (у меня Ubuntu) скачать набор сертификатов от Mozilla:

   curl -fsSL -o cacert.pem https://curl.se/ca/cacert.pem
   

4. Собрать объединённую цепочку:

   cat \
      cacert.pem \
      russian_trusted_root_ca_pem.crt \
      russian_trusted_sub_ca_pem.crt \
      russian_trusted_sub_ca_2024_pem.crt \
      > ru-ca-bundle.pem
   

5. Проверить, что работает:

   curl -v --cacert ru-ca-bundle.pem https://mddc.tbank.ru/
   

6. Посмотреть сроки действия сертификатов:

   openssl x509 -in russian_trusted_root_ca_pem.crt -noout -subject -issuer -dates
   openssl x509 -in russian_trusted_sub_ca_pem.crt -noout -subject -issuer -dates
   openssl x509 -in russian_trusted_sub_ca_2024_pem.crt -noout -subject -issuer -dates
   

7. Выбрать минимальную из дат и поставить себе напоминалку, чтобы обновить их.

8. Добавить использование этой цепочки в коде запросов к российским банкам.
   У меня на php это выглядит так:

   $caBundlePath = __DIR__ . '/ru-ca-bundle.pem';
   if (!is_readable($caBundlePath)) {
       myerror("Tinkoff CA bundle is not readable", ['path' => $caBundlePath]);
       return false;
   }
   $ch = curl_init();
   curl_setopt_array($ch, [
       CURLOPT_URL => TINKOFF_INIT_URL,
       CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
       CURLOPT_POST => true,
       CURLOPT_POSTFIELDS => $postDataJson,
       CURLOPT_HTTPHEADER => [
           'Content-Type: application/json',
           'Content-Length: ' . strlen($postDataJson),
       ],
       CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => true,
       CURLOPT_SSL_VERIFYHOST => 2,
       CURLOPT_CAINFO => $caBundlePath,
   ]);
   
   $output = curl_exec($ch);
   

Таким образом, запросы к банку будут отправляться с использованием российских сертификатов, а все остальные — как и раньше, с использованием глобальных.

В связи с историей про “Мадагаскар” https://habr.com/ru/articles/1067420/ , не грех опубликовать вот этот скриншот.

Это я вставил в конец статьи https://habr.com/ru/articles/1065858/ инструкцию , а потом пошёл постить соответствующий запрос в разные сервисы.

Один из испытуемых сам нашёл статью, скачал и честно выполнил инструкцию.

Делюсь ФАНТАСТИЧЕСКИМ рецептом!

Это воодушевляющий, поддерживающий пост для всех, кто ищет работу. И еще для тех, кто работает. И для тех, кто не работает.

Сегодня расскажу о ФАНТАСТИЧЕСКОМ рецепте ШОКОЛАДНОГО ФОНДАНА! Иногда этот десерт называют «шоколадная лава». Уверена в нем на 100% (более того, отрываю рецепт от сердца!!!).

Почему именно фондан? Ответ – это ВОСТОРГ!  Простой, быстрый, вкусный и ОЧЕНЬ эффектный десерт (даже без украшений в виде клубники, мяты, шоколада и т.п. выглядит один в один как в ресторане). Этот чудо-рецепт я когда-то узнала от одноклассницы в школе (а она готовила эти фонданы на кулинарном мастер-классе).

Итак, шоколадный фондан!

Ингредиенты (у меня из этого количества получается 2 фондана, но нужно смотреть по вашим формочкам):

50 гр. Темный шоколад (я беру плитку темного, не горького, шоколада «Бабаевский»)

25 гр. Сливочное масло

37 гр. Коричневый сахар (именно коричневый сахар, не белый)

10 гр. Мука пшеничная (лучше просеять)

1 шт. Яйцо куриное

Щепотка соли (совсем чуть-чуть, я один раз их пересолила…)

Ванильное мороженое/взбитые сливки (для подачи) + по желанию клубника/мята/сахарная пудра для декора

Комментарии к ингредиентам:

• Нужны кухонные весы (или что-то подобное)! Кажется, что количество очень странное (особенно 37 грамм сахара…) и есть большое желание все округлить, НО ЭТОГО ДЕЛАТЬ НЕЛЬЗЯ (я пробовала)! Все вымерено ОЧЕНЬ четко, улучшений от себя не нужно.

• Количество ингредиентов можно ПРОПОРЦИОНАЛЬНО увеличивать и делать за раз не 2 фондана, а больше. Я сразу беру двойную или тройную порцию ингредиентов.

Приготовление:

Разогрейте духовку до 180 градусов (это уже полдела).

Растопите на водяной бане* шоколад вместе со сливочным маслом (водяная баня – это важно!).

Взбейте венчиком яйца и сахар в миске (я взбиваю вилкой или миксером на самой медленной скорости). Всыпьте сразу муку (желательно просеянную!), добавьте соль (чуть-чуть!!!), а затем растопленную масляно-шоколадную смесь (это то, что растапливалось на водяной бане). Хорошенько перемешайте.

Разлейте тесто по формочкам (у меня силиконовые формочки для кексов), смазанным маслом и присыпанным мукой (это важно, чтобы потом легко вытащить фонданы из формы), и поставьте в духовку на 10-12 минут (я выпекаю 11 минут ровно, т.к. 10 минут – много мягкой, текущей начинки внутри, но при этом они хрупкие, а 12 минут – жидкой начинки совсем мало).

Достаньте формочки из духовки и дайте остыть (остыть должна скорее форма, т.к. сами десерты нужно подавать теплыми).

Подавать тёплыми с шариком ванильного мороженого (или взбитыми сливками, тоже очень вкусно). Для эффектной подачи можно по желанию украсить сахарной пудрой, клубникой, шоколадом и т.п.

Приятного аппетита!!!

*Водяная баня – это щадящий способ нагреть и растопить продукты. Если коротко, то в большую кастрюлю наливаем воду, доводим до кипения и сверху устанавливаем кастрюлю/ковшик поменьше с теми ингредиентами, которые нужно растопить.

P.S. Если есть вопросы - пишите в комментариях к этому посту или на почту mashastory24@mail.ru

Рынок чернухи в РФ

Товарищи, что из "чернухи" сейчас активно развивается в РФ? Условно, явно сейчас рынок VPN сервисов расцвел как никогда, интересно, кто знает неочивидные сферы, где все за последний год только улучшилось? Собираю для статьи про серый рынок в РФ

Ошибки при работе с ИИ. Часть 1

Бывает, что ИИ выдает совсем не тот результат, который мы ожидали. И дело не всегда в возможностях самой модели: даже хороший инструмент может отвечать хуже, если смешать контекст, нечетко поставить задачу или передать лишние данные.

Пообщались с Константином, экспертом по ИИ в Naumen, и собрали несколько частых ошибок, которые встречаются в работе с нейросетями. 

В первой части нашего материала говорим о контексте, постановке задачи и конфиденциальных данных: почему не стоит решать все в одном чате, как задавать рамки и что проверять перед загрузкой рабочих материалов.

1️⃣ Решаем все задачи в одном чате

Чем больше разных тем и задач накапливается в диалоге, тем сложнее модели понять, какая информация сейчас действительно важна.

В чем суть

У модели есть ограниченный рабочий контекст. И дело не только в его объеме: важно, насколько информация внутри него связана с текущей задачей.

Как исправить

1. Открывайте новый чат под новую тему.

2. Большую задачу делите на этапы.

3. Перед следующим этапом делайте выжимку.

2️⃣ Ставим задачу без необходимых рамок

Расплывчатые или перегруженные запросы не помогают модели понять, какой результат вы ожидаете.

В чем суть

Модель не знает ваших целей и критериев, пока вы их не обозначили. Хороший запрос — это не обязательно длинный промпт. В нем просто должно быть достаточно информации, чтобы понять задачу и ожидаемый результат.

Как исправить

Укажите, что нужно сделать, зачем и для кого, какие данные использовать, что исключить и в каком виде нужен результат.

• Плохой промпт: «Вот документ с заметками, таблицами и ссылками. Проанализируй его и выдели главное».

• Хороший промпт: «Проанализируй документ и выдели: ключевые показатели, отклонения, возможные причины и риски. Не используй информацию из черновых заметок и внешних ссылок. Результат собери в таблицу: показатель → значение → отклонение → комментарий».

Если контекста много, лучше всего надиктовать задачу своим голосом. По опыту, модели лучше справляются с подробным, пусть и сырым описанием, чем с коротким запросом, в котором не хватает контекста.

→ Полезный инструмент для голосовой надиктовки задач и контекста для ИИ.

3️⃣ Передаем ИИ конфиденциальные данные

Помимо рабочих материалов, в модель могут попасть API-ключи, пароли, персональные данные или внутренняя информация.

В чем суть

При работе с внешними ИИ-сервисами правила работы с данными зависят от платформы и тарифа. Поэтому важно понимать, что можно передавать, а что нужно обезличить.

Как исправить

1. Удалите или замените API-ключи, пароли, имена и контакты плейсхолдерами.

2. Уберите данные, без которых и так можно решить задачу.

3. Если сомневаетесь, попросите ИИ подсказать способ обезличивания на нейтральном примере.

• Плохо:

  API_KEY=7hd83k...
user_name=Иван Иванов
user_phone=+7...

• Хорошо:

  API_KEY=KEY_HERE
user_name=USER_NAME
user_phone=PHONE_NUMBER

Перед загрузкой данных в ИИ задайте себе два вопроса: безопасно ли передавать этот материал за пределы компании и может ли эта информация навредить компании — например, дать доступ к системе, клиентским данным или внутренним ресурсам.

Если хотя бы в одном случае есть сомнения, не передавайте материал в исходном виде.

Новая экскурсия с криптографами «Криптонита»!

15 августа в 16:00 в Музее криптографии пройдёт третья экскурсия — её вновь проведёт Иван Чижов, наш заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе.

Посетить тур с практикующим криптографом — это уникальная возможность увидеть экспозицию глазами профессионала. Иван поможет разобраться в незнакомых терминах и раскроет секреты мира шифрования.

Следить за расписанием экскурсий можно по ссылке!

Взаимодействие «LLM — Человек»: с чем мы имеем дело — с «псевдоличностью» или алгоритмом?

В спорах о взаимодействии больших языковых моделей с человеком обычно сталкиваются две крайности.

Первая: стоит достаточно долго пообщаться с LLM — и перед нами уже не инструмент, а почти «личность». Появляются устойчивые черты «характера» и что-то похожее на намерения и эмоции. Да, это имитация. Но настолько точная, что некоторые уже говорят о «короткоживущих идентичностях» и едва ли не о новом классе «Я». Потом обычно следуют либо восторги и ожидания прекрасного цифрового будущего, либо алармизм в духе «Скайнет уже близко».

Вторая: да ладно.

Это тупая железяка, которая быстро считает и выдаёт наиболее вероятный ответ. Всё остальное — антропоморфизация. Мы просто приписываем цифровой кукле человеческие свойства.

Обе позиции не безосновательны. Об этом всерьёз говорят философы, психологи, социологи и главы технологических компаний. Позже я вернусь к аргументам обеих сторон.

Но тогда почему одна и та же модель ведёт себя так по-разному?

Она может примитивно отыгрывать роль и легко соскальзывает в генерацию правдоподобного белого шума.

И она же — спокойно принимает критику, не уходит в лесть и остаётся точной, внутренне согласованной системой, способной анализировать собственное поведение. 

Ни «это просто железка», ни «это уже новое „я“» сами по себе этого не объясняют. 

Почему?

Я постараюсь ответить на этот вопрос в следующем посте. Про Дэвида Чалмерса и Андрея Карпати писали уже много. Но где-то в столе у меня лежит диплом психфака - это позволяет взглянуть на проблему с другой стороны.

Проджект или Продакт?

В очередной раз столкнулся с тем, что человек из нашей айтишной индустрии не понимает разницы между продакт и проджект менеджерами. Типа ПМ и ПМ, не все ли равно. Поскольку приходилось мне бывать и в той и в другой роли, захотелось зафиксировать отличия этих популярных сейчас специальностей. Ну и может пригодится кому-нибудь, при выборе обучения например.

Менеджер проекта - человек, который управляет проектом, то есть чем-то, имеющим конкретные цели, сроки и бюджет. Проектом может быть что угодно, от создания презентации до постройки завода. Главное, что проект конечен и имеет плановую дату окончания, соблюдением которой менеджер вобщем-то и управляет. Поэтому основные компетенции здесь - хорошее умение планировать, способность делить работу на этапы и фиксировать их оценку, следить за качеством на промежуточных точках, организовывать работу команды. Необходимо правильно выяснять требования к проекту во всех подробностях, быть в диалоге с заказчиком и уметь эти требования донести до команды разработки на понятном ей языке (это могут делать аналитики, но на небольших проектах часто приходится менеджеру). Если в команде вдруг не хватает нужного специалиста, менеджер должен уметь его быстро найти. Из-за того, что проекты способны заканчиваться после выполнения, проджект может позаниматься в течение года несколькими совершенно разноплановыми проектами (а бывает, что и несколькими параллельно) и совершенно не заскучать.

Менеджер продукта управляет процессом развития продукта - то есть некоего артефакта, имеющего ценность на рынке. Продукт в этом подходе тоже понимается максимально широко - им может быть как конкретная модель автомобиля КАМАЗ, так и форма поиска на сайте популярного поисковика. Здесь от менеджера требуются другие компетенции, во многом завязанные на маркетинг. Поскольку продукт уже существует, и им пользуются живые люди, нужно уметь проводить исследования, выяснять потребности пользователей, придумывать новые фичи, расширять аудиторию за счет рекламы и других способов привлечения. И главное - добиваться того, чтобы продукт приносил ту пользу, для которой он был создан. То есть в большинстве случаев - чтобы зарабатывал деньги. В процессе этой деятельности менеджер продукта часто становится заказчиком проектного менеджера, поручая ему например разработку новой функциональности своего сервиса. Но если он совсем молодец, то может и самостоятельно поставить задачу команде разработки, а потом ее принять. Впрочем, это уже больше истории про человеков-оркестров )

Помимо описанных различий между двумя профессиями есть еще одно очень важное. Проектный менеджер живет и развивается в рамках своей отрасли - например, разработки мобильных приложений, где он хорошо знает технологии, людей, подходы к работе и т.п. Менеджер продукта должен хорошо знать не только правила развития и продвижения, но и ту отрасль, к которой относится его продукт. То есть если раньше вашим продуктом был информационный сервис для строителей, а потом стал информационный сервис для рестораторов, то вам конечно пригодится опыт постройки сервиса, но придется заново узнавать весь ресторанный рынок, его игроков, правила и истории успеха. А это может быть непросто. Ну и стоит сказать, что работа продакта - это больше про выстраивание процессов. И срок жизни продукта не задается изначально, как срок проекта, а может длиться гораздо дольше - пока продукт востребован рынком.

Что такое гибридное облако и зачем оно бизнесу?

Полный переход в публичное облако подходит не всем. Есть 152-ФЗ и требования ФСТЭК к обработке персональных данных, есть legacy-системы, которые дорого и рискованно переносить в облачную архитектуру, есть потребность держать критичные данные под своим контролем. Но на своем железе это дорого и не гибко.

Поможет гибридное облако: чувствительные данные остаются on-premise, а вычисления, dev-test-окружения и пиковые нагрузки уходят в облако, где ресурсы включаются и выключаются по факту использования.

Зачем бизнесу гибрид:

🔵Персональные данные остаются на собственных серверах.
🔵Вычислительные и аналитические задачи выполняются в облаке без нарушения требований 152-ФЗ и приказов ФСТЭК.
🔵Ресурсы облака подключаются на время всплеска и отключаются после, без капитальных затрат на оборудование.
🔵Облако выступает резервной площадкой для локальной инфраструктуры на случай отказа основного дата-центра, аварии, атаки шифровальщика или человеческой ошибки.
🔵Переход в облако происходит поэтапно, без риска для критичных систем.
🔵Переменные и пиковые нагрузки выгодно держать в облаке и оплачивать по модели pay-as-you-go.

Подробнее о том, как устроена гибридная облачная инфраструктура, наши эксперты рассказывают здесь.

🔗 Мы в MAX

Не отдавайте базу знаний чужому ассистенту

Wake word устройство ловит локально, а дальше все идет на сервер: ASR переводит звук в текст, NLU достает интент, система выполняет действие, TTS озвучивает ответ. Сервер при этом чаще всего чужой. Вместе с аудио туда попадает и то, на чем ассистента обучали — внутренние инструкции, переписка, документы.

В статье разобрали путь команды от микрофона до ответа и объяснили, почему модели спотыкаются на омофонах и шуме.

Подробности — в блоге Рег.облака.

Приглашаем на вебинар «СУБД + AI: векторные операции, LLM и полиглотная архитектура в Digital Q.DataBase»

10 августа в 13:00 (мск) компания «Диасофт» проведет практический вебинар о новых возможностях Digital Q.DataBase «СУБД + AI: векторные операции, LLM и полиглотная архитектура в Digital Q.DataBase».

Ключевые темы:

• Полиглотная архитектура Digital Q.DataBase. Как в единой среде работать с базами PostgreSQL, Microsoft SQL Server и Oracle

• Симбиоз СУБД и AI. Поддержка векторных операций и интеграция с большими языковыми моделями (LLM) под капотом СУБД

• Высокая скорость работы с данными. Архитектура и новые возможности встроенного KV-хранилища DGrid для сверхбыстрого доступа к информации

• Развитие RuDB. Обзор новой функциональности и обновленных пакетов платформы

Зарегистрироваться на вебинар можно по ссылке.

AI в ERP: как не остаться с демо вместо рабочего решения

AI давно перестал быть экспериментом для энтузиастов: компании используют его в аналитике, разработке, работе с документами и корпоративными знаниями. Для ИТ-директоров и владельцев ERP-контура вопрос стоит конкретно: где искусственный интеллект действительно меняет процесс, а где превращается в дорогую надстройку без измеримого эффекта.

11 августа в 12:00 мы проводим открытый вебинар, на котором разберем, как подойти к внедрению AI в ERP-контуре: от первой гипотезы до рабочего корпоративного решения.

Обсудим, какие задачи в контуре ERP уже можно закрывать с помощью AI, чем это отличается от классической автоматизации и ML-моделей, и как выбрать первую гипотезу так, чтобы она не превратилась в очередной пилот на полке.

Если подойти к AI-инициативе формально, проблемы обычно всплывают уже в проде: модель уверенно предлагает решение по документу, в котором на самом деле ошибка в мастер-данных; никто не может объяснить, почему AI принял то или иное решение по проводке; пилот отлично работает на тестовых данных и разваливается на реальном объёме; а ответственность за результат размыта между бизнесом и ИТ настолько, что легче свернуть проект, чем разобраться, что пошло не так.

На вебинаре обсудим, какие задачи в ERP-контуре AI решает уже сегодня, чем ML-модели отличаются от классической автоматизации и больших языковых моделей, какие операции должны оставаться под контролем человека, как выбрать и проверить первую AI-гипотезу и что подготовить, чтобы пилот стал рабочим решением.

О чем будем говорить

— Где AI уже реально помогает в контуре ERP: закупки, тендерная документация, обработка документов, корпоративный поиск, аналитика.
— Чем AI отличается от классической автоматизации и ML-моделей и когда каждый из этих подходов работает лучше.
— Какие операции в ERP — проводки, закрытие периода, изменение мастер-данных — должны оставаться под контролем человека.
— Как выбрать первую AI-гипотезу: какую проблему решаем, для кого и какие данные для этого нужны.
— Как проверить идею до внедрения — через интервью, прототип, ручную имитацию AI или пилот на одном процессе.
— Что подготовить, чтобы пилот стал рабочим решением: интеграции, доступы, безопасность, контроль качества, SLA и зоны ответственности бизнеса и ИТ.

Кому будет полезно

Вебинар ориентирован на ИТ-директоров и CIO, руководителей ERP- и 1С-направлений, руководителей цифровой трансформации, архитекторов корпоративных систем и проектные команды, которые рассматривают AI-сценарии вокруг ERP, данных, документов и корпоративных знаний.

Участие бесплатное, требуется предварительная регистрация

Каша из топора: как в России делают суверенный софт

Несколько лет назад Владимир Рубанов писал методические указания для экспертного совета Минцифры — по ним отбирали софт в реестр отечественного ПО. Речь шла об одном: защитить продукты от возможных санкций.

Сегодня в реестре одновременно уживаются десятки похожих и несовместимых друг с другом продуктов. Систему за это регулярно критикуют. Но, по словам Владимира, реестр никогда не обещал ничего, кроме устойчивости. Отбором лучших решений, считает эксперт, со временем займется сам рынок.

А что open source? 

Не секрет, что значительная часть российского ИИ-стека построена на открытых решениях — это не есть плохо, если грамотно их использовать. 

«Без передовых опенсорсных моделей развитие российского ИИ ждало бы фиаско», — уверен Владимир Рубанов. 

Вы согласны? Пишите свое мнение в комментариях.

Смотреть 3й выпуск подкаста «IT-фронтир» на Rutube и VK Video.

В Steam анонсированы онлайн‑прятки Fake Me, где пользователи в реальном времени сами создают 3D‑объект, в который хотят превратиться, чтобы спрятаться. Разработчики проекта вставили упрощённый Blender прямо в игру. Движок позволяет ловко маскироваться под окружающую обстановку — становиться горшком, книгой, статуей и всем чем угодно.

Господа! Я приехал в отпуск в Тбилиси и Батуми и мы тут с местными коллегами из sandb0x.space решили устроить митап. Пока в Тбилиси 12 августа, но если будут желающие и в Батуми, можно и там тоже (я буду там 7, 8 и утром 9). Вот объявление:

12.08.2026, Wednesday, 19:00
Merab Aleksidze Street, 1
Donation welcome
Lang: ru/en
Host: Yuri Panchul

For the last 40 years, chip designers have used Verilog hardware description language and logic synthesis technology to create the devices we see everywhere: smartphones, computers, ML hardware accelerators.

While the logic of most mass–produced chips, called ASIC (Application Specific Integrated Circuits), is fixed at the silicon foundry, there is a special kind of chips with changeable logic, called FPGA, or Field Programmable Gate Array. FPGAs are used for prototyping, education and applications like high-frequency trading.

During the workshop, we are going to use Verilog to configure FPGA, starting with simple arithmetic, then doing 2D graphics.

Bring your laptop (Win, Linux, Mac)

https://t.me/sandbox_events/144

От модели до продакшена: 7 открытых уроков по ИИ

Собрать эффектное демо сегодня можно за вечер. Гораздо сложнее заставить искусственный интеллект стабильно работать с документами, распознавать объекты, строить прогнозы и приносить пользу за пределами ноутбука разработчика.

Разберём на практике, что стоит под капотом современных моделей, почему ML‑проекты застревают на этапе эксперимента и как создавать ИИ‑системы, которые решают реальные задачи.

• 10 августа, 18:00 «Технологии продвинутого Data Science: что под капотом». Записаться
  _{Разберём современные подходы в Data Science и посмотрим, какие технологии и методы стоят за сложными моделями.}

• 12 августа, 20:00 «ИИ‑зрение в действии: как из данных с дороги получить карту мира». Записаться
  _{Поговорим о том, как системы компьютерного зрения обрабатывают дорожные данные и преобразуют их в структурированное представление окружающего мира.}

• 17 августа, 20:00 «Создаем первого ИИ‑агента за 90 минут: автоматизируем реальную рабочую задачу с Claude Code». Записаться
  _{Практический урок по созданию агента, который сможет выполнять не абстрактную демонстрационную задачу, а полезный рабочий сценарий.}

• 18 августа, 19:00 «AI‑ассистент на ваших документах: почему он врёт и что с этим делать». Записаться
  _{Разберём, почему ассистенты дают недостоверные ответы даже при работе с корпоративными документами и как повысить качество поиска и генерации.}

• 19 августа, 20:00 «Почему 90% ML‑проектов не доходят до продакшена? Разбираем архитектуру настоящей ML‑системы». Записаться
  _{Посмотрим, что находится между удачным экспериментом и работающим ML‑продуктом: архитектура, данные, инфраструктура и эксплуатация модели.}

• 20 августа, 20:00 «ИИ против человеческих костылей: эволюция детекторов от YOLO до real‑time трансформеров». Записаться
  _{Проследим развитие моделей для обнаружения объектов и разберём, как современные трансформеры решают задачи компьютерного зрения в реальном времени.}

• 24 августа, 20:00 «Современные модели прогнозирования — TimesNet, TimeGPT и новое поколение моделей временных рядов». Записаться
  _{Поговорим о новых подходах к прогнозированию временных рядов и о том, чем современные модели отличаются от классических методов.}

Участие бесплатное, необходима регистрация.

ЧТО ПОЧИТАТЬ ПО ТЕМЕ

В блоге OTUS собрали материалы об ИИ‑агентах, RAG и моделях с открытыми весами:

• «Как прокачать ИИ‑агента без дообучения: Agent Skills»

• «Почему AI‑агенты ломаются на длинных задачах — и как обвязка помогает им дописывать приложения»

• «RAG для тех, кто разочаровался: почему retrieval ломается и как это починить»

• «Contextual Retrieval: техника, которая чинит главную проблему RAG за 50 центов на тысячу чанков»

• «SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям»

• «Вышла Qwen3-Coder‑Next: модель с открытыми весами для кодинг‑агентов»

Больше бесплатных уроков августа по разработке, искусственному интеллекту и не только смотрите в дайджесте.

Представлен открытый проект repowise — оптимизатор кодовых баз, который экономит токены в кодинге и работает с Claude Code, Cursor, Copilot:

• не читает каждый файл, а сразу индексирует весь репозиторий;

• создаёт документацию для каждого файла;

• строит графы зависимости и анализирует историю Git с слабыми местами;

• неиспользуемый код и устаревшие зависимости чистит сам;

• результат: минимальная задокументированная экономия — 36%.

История о том как я РОМ искал в клининговую компанию очередного HR специалиста для массового подбора персонала, потому что предыдущая не могла закрыть вакансии (куча неразобранных откликов, куча пропущенных и только пустые слова что людей нет на рынке)

В тредс HR пишут о том что нужны сопроводительне письма обязательно и т. д. Куча требований что бы добраться до собеседования, тем временем откликающие HR, резюме как обрубки, ошибки, не доходят до собеседования (пропадают по дороге) просят много денег, а по факту ничего не могут. Я такого насмотрелся в резюме и на собеседованиях (так как я их вел) что у меня к направлению подбора персонала очень много вопросов. Зп HR была от 120 000 руб. на руки +kpi и это был 2023 год.

А еще они любят говорить о том что на рынке труда нет людей, при этом менеджера обьектов как-то сами закрывают вакансии, просто хотели снять эту нагрузку с менеджеров.

В итоге вакансию закрыл, но не на долго, проработала пол года и снова начали искать, потому что очередные обещания. (Если кто-то скажет что для подбора были низкие зп на обьектах, то я вам скажу что при расчете обьектов зп согласовывалась с ней, а что бы не было того что я такого не говорила, все согласование зп происходило в битрикс crm).

Если проводить со смартфонов для развлечения по 4 часа в сутки, то можно «потерять» до 10 лет жизни. В этом случае бесконечный скроллинг лент и развлекательного контента негативно влияет на уровень счастья, психическое здоровье, а также даже на семейные отношения и карьеру. При 8 часах экранного времени в день на смартфон уходит почти 22 года – треть жизни.