Не открою Америку, если скажу, что вся наша жизнь - это сплошной стресс. Точнее, череда стимулов, которая вызывает стресс. И это нормально, так как стресс является основой выживания, будучи реакцией приспособления (адекватной или нет, это другой вопрос). Это так называемый первичный стресс. И с ним всё в порядке (как с механизмом).

Но в своей практике я достаточно часто сталкиваюсь с другим явлением, более деструктивным, который можно окрестить вторичным стрессом - это переживание за факт переживания. Это несёт усиливает стресс от изначального стимула, увеличивая его деструктивную силу. Но и это еще не конец. Всё чаще начинают звучат фразы из разряда "я переживаю, что не переживаю". И вот это уже хочется разобрать подробнее.

Почему мы переживаем? Почему мы переживаем из-за переживания? И почему мы не можем жить спокойно, не переживая? Разберем в этой статье. А в конце, внезапно, поговорим про разницу поколений через призму данной темы.

Недавно в документации к API GigaChat появился раздел, посвящённый работе с функциями, аналогично тому, как это реализовано в ChatGPT. Идея заключается в том, что модели передаётся информация о доступных ей функциях, и в зависимости от запроса пользователя модель может обратиться к этим функциям и добавить их результат к промту для генерации ответа.

Данный функционал ещё не доступен в gigachain и доступен через API только для модели "GigaChat-Pro-preview", и я хочу поделиться своим первым опытом его использования.

На странице с документацией вас ожидает множество json схем, которые которые нужно добавить к запросам для вызова функций, а здесь мы рассмотрим, как внедрить вызов функций в свой код.

В моём примере, помимо информации о погоде, ассистент будет получать из гугл-таблицы цены на запрошенные продукты, и передавать их пользователю.

Эта статья является продолжением анализа существующих способов устранения галлюцинаций чат-ботов и повышения точности их ответа. В прошлый раз был разбор того, как оценивать точность в процессе диалога, а сегодня мы поговорим о методах, которые из научного сообщества уже проникли в такую библиотеку как llamaIndex, но еще не получили освещения на Хабре.

Часть первая тут.

Как пользователи, мы хотим иметь возможность просто загрузить все нужные нам документы в RAG и пользоваться ими без дополнительных настроек. Большинство традиционных подходов RAG также используют полученные документы “как есть”, без проверок, являются ли эти документы релевантными или нет. Более того, современные методы в основном рассматривают полные документы как справочные знания, как во время поиска, так и во время использования. Но значительная часть текста в этих извлеченных документах часто не важна для генерации и только затрудняет поиск релевантной информации. А если результат работы ретривера окажется низкого качества, есть большая вероятность получить галлюцинацию в ответе.

Для решения проблемы можно двигаться в нескольких направлениях.

Эта секция написана уже после статьи, чтобы читатель посмотрел, а надо ли ему что-то отсюда или нет, но это забавное приключение, как всегда.

Что будет ниже:

• Поиск open source решения для общения голосом, шаринга экрана, включения видео и чатов в режиме peer-to-peer, без лишних бекендов
• Запуск этого решения в открытую в github pages
• Заворачивание этого решения на приватный сервер
• Простенькое закрытие доступа туды через basic http auth
• Заключение с описанием некоторых замечаний и потенцевальных возможностей

Это модное слово всё чаще используется в разговорной речи: обывателей плотнее окутывают угрозами бунта искусственного интеллекта и войны с роботами — с одной стороны, и рекламой нейросетевых продуктов — с другой. Отдельный котёл в аду — для тех, кто впаривает «курсы дата‑саентистов». А когда бедный юзернейм в поисках истины обращается к Гуглу своему любимому поисковику — то вместо простого ответа на простой вопрос, получает ещё больше вопросов — таких как тензорфлоу, сигмоида и, не дай Бог, линейная алгебра.

Писать статьи для блога вместо авторов? Генерировать картинки на сайт вместо веб-дизайнеров? Дописывать код за стажерами, которые активно вкатываются в IT после трех месяцев обучения на каких-нибудь курсах? Этим уже никого не удивить.

Но ведь у нейросетей есть и более интересные применения, которые могли бы упростить или улучшить повседневную жизнь уже сейчас. Правда, пока они еще не получили массового распространения. Давайте пофантазируем, в каких отраслях внедрение ИИ может принести пользу в ближайшие несколько лет. 

Мысли о персональных проектах и стартапах, которые никогда не взлетели. О том значении, которое они имеют для самого автора этих проектов. Об интересных концепциях из области психологии и психотерапии, которые могут помочь посмотреть на эту проблематику под другим углом.

Все настоящие программисты делают свои проекты.

Когда-то давно, ещё до массового появления мобильных телефонов, было модно делать shareware-проекты. По-нашему, значит, пилить стартапы. Просто слова «стартап» тогда ещё не было. Зато ещё был жив и отлично себя чувствовал Delphi, а линукс оставался диковинкой для гиков. Хотя нет, слова «гик» тогда ещё тоже не было.

Но многие программисты, уже тогда, щурясь у тусклых экранов ЭЛТ-мониторов, по ночам писа́ли свои лучшие в мире программы. Да, их настоящую красоту могли оценить по достоинству лишь истинные знатоки великого искусства программирования. У обычного же пользователя при взгляде на непередаваемый хаос из десятков различных контролов сразу же начинали слезиться глаза. 

А по-другому просто  и быть не могло. Потому что красивый дизайн, как мы теперь знаем, — это забота дизайнеров. А дизайнеров интерфейса, как специалистов отдельного вида, тогда ещё тоже не было. Много ещё чего не было. Веб-сайты отличались от настольных приложений далеко не в лучшую сторону. Правильно верстать DIV’ами ещё никто не умел, а про книгу «Веб-дизайн» Якоба Нильсена ходили лишь смутные слухи.

Немного позднее появилась книга «Интерфейс: Новые направления в проектировании компьютерных систем» Джефа Раскина. Не знаю как вы, а я за 20 лет так и не встретил ни одного программиста, который бы её прочитал. А жаль. Про то, что есть такой компьютер, как Mac от Apple, знают многие. Про Билла Гейтса, отца Windows, наверное, знает ещё большее число людей. Но как-то так вышло, что никто не слышал про Джефа Раскина, который проектировал интерфейс для Apple Macintosh. Ну да ладно, что-то я отвлёкся…

Здравствуйте, я очень долго думала, стоит ли мне регистрироваться на "Хабре" и обращаться, как новичку, по этому вопросу, так как я не первая и не последняя, с подобными запросами.

Я хочу стать Android-разработчицей, с нуля.
Пожалуйста, укажите с чего начать первые шаги?

Пожалуйста, войдите в моё положение и помогите, направив меня на путь. Я не прошу меня жалеть или помогать материально — я справлюсь сама. Для меня сейчас информация — на вес золота.

Только сейчас я нахожу в себе силы и хочу выбраться из этого состояния, чтобы начать жить дальше, но к сожалению, у меня недостаточно моральных сил и мне нужна посторонняя поддержка. Я знаю, чего мне хочется в жизни и с чем свяжу жизнь, поэтому прошу подсказать мне и направить.

Задача создания классификатора изображений на основе пользовательского набора данных является частой задачей для AI программиста, однако автоматический инструмент, решающий задачу без участия программиста мне на глаза не попадался.

CV tools — сервис анализа визуальной информации, имеющей в составе средства настройки и тестирования необходимых задач для не‑программиста, он также позволяет использовать обученную систему как REST‑сервер для анализа изображений.

Для генерации изображений сегодня существует множество сервисов. Некоторые из них платные, другие нет. И даже в большинстве бесплатных сервисов вы можете столкнуться с ограничениями, например, на количество бесплатных картинок за единицу времени, разрешение изображений и прочее. Это обстоятельство объясняется просто. Несмотря на доступность технологии, железо, которое требуется для генерации, остается дорогим. И бесплатно отдавать ресурсы GPU мало кому хочется. Однако, тягу к бесплатному трудно победить. Поэтому в этой статье мы узнаем, как, всё же, генерировать изображения только при помощи браузера и нескольких строк кода.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий и я многократный чемпион по бесплодным попыткам освоить английский язык. Гениальные Д.Петров, С.Дружбинский и десятки талантливых блогеров — не приблизили меня к мечте. Замечательные Duolingo, Memrise, Anki и прочие, помогающие миллионам учащихся — на мне обломались. Два репетитора вернули деньги и рыдая, умоляли больше не приходить. На запрос «таблетка для английского — быстро, недорого и желательно во сне» Google до сих пор недоуменно пожимает плечами.

В конце концов мне пришлось признать, что «God helps those who help themselves», и, собрав в кулак свою лень и немного VSC, я за сравнительно небольшой срок закрыл этот гештальт, ну или почти закрыл.

Мне кажется, что способ, который я предложу ниже, будет полезен многим из тех, кто изучает иностранный язык самостоятельно.

Под катом много скриншотов и незримое «IMHO» перед каждым утвердительным предложением. Скриншоты взяты из моей программы «5 фраз» — предлагаю закрыть глаза на самопиар, а сосредоточиться на подходах.

Личный опыт.

Мир вокруг стремительно меняется, и многие изменения связаны с технологиями. Мы по‑прежнему используем язык для коммуникации с другими людьми, для выражения себя и для поиска информации, но процесс изучения иностранного языка изменился. Я проанализировала свой личный опыт изучения языков — как ученик и как преподаватель.

В 2006 году я поступила на романо‑германское отделение филологического факультета МГУ, чтобы учиться по специальности французский язык. У нас была группа «продолжающих», мы все сдавали вступительный экзамен по французскому. И все равно нам предстояло учить и совершенствовать свой язык следующие 5 лет (о да, я еще застала эпоху специалитета и выпускных/вступительных экзаменов).

Что нам было доступно в качестве инструментов и материалов в универе? У нас не было одного какого‑то учебника, мы занимались по самым разным — чаще всего советским, изданным еще в прошлом веке. Грамматический практикум Поповой‑Казаковой был нашей настольной книгой. Были толщенные бумажные словари — фраза «два километра с Гаком» имела для нас особый смысл. Было множество листочков и записанных конспектов. Листочки с правилами, с текстами, с заданиями. Очень много листочков, которые еще иногда надо было сдавать на проверку. И был лингафонный кабинет (кто не в курсе, это зал с наушниками и мини‑плеерами, куда звук отправляется из студии и записывается по старинке на кассеты), куда мы ходили на уроки фонетики и самостоятельно — записывать на слух длинные тексты и тренировать свою речь.

В мире видеоигр игровая физика играет важную роль, определяя реалистичность и взаимодействие игрового мира с игроком. Что же происходит под капотом? Какие алгоритмы и подходы используются в современных движках? И что же значит «застрять в текстурах»? (спойлер: чушь полнейшая)

В этой статье мы рассмотрим основные принципы и технологии, лежащие в основе работы физических движков, а также предоставим советы по ее оптимизации для улучшения производительности игрового движка.

Привет, Хабр!

Меня зовут Данил Картушов, в этом посте я расскажу, почему и как именно pet-project'ы могут стать ключом к вашей карьере.

Надеюсь, что после этого поста ты сможешь раскрыть свой потенциал к обучению и по-новому взглянуть на процесс обучения.

Начало года традиционно — время тысяч постов и статей на тему того, как поставить цели на следующие 12 месяцев. Обычно на выбор есть два стула: либо ERP-система уровня предприятия, либо полуэзотерическая визуализация. Я же хочу поделиться вариантом где-то посередине с минимум задротства и упором на практику, сдобренную каплей теории.

Эта статья отражает моё личное мнение и профессиональные взгляды, учитывающие различные точки зрения в сообществе Android-разработчиков. Кроме того, я регулярно просматриваю руководства от Google для Android.

Важно подчеркнуть: некоторые хорошие инструменты, паттерны и архитектуры я не упомянул в статье в явном виде, но это не отменяет их потенциал в качестве ценных альтернатив для разработки Android-приложений.

Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).

Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.

Уважаемые читатели, рад вас приветствовать в новой статье. Этот материал является продолжением предыдущей публикации, посвященной замыканиям. В данной части обзора мы углубимся в тему декораторов.

Эта статья написана в первую очередь для тех, кто только начинает свой путь в программировании или начал изучать Python. Потому здесь я не буду рассматривать декораторы классов, чтобы сделать материал более доступным для новичков. Тем не менее, для тех, кто изучит данную статью, не составит труда разобраться в декораторах классов, так как они не имеют существенных отличий от рассматриваемых здесь декораторов функций.