Как стать автором
Обновить
1
0
GadPetrovich @GadPetrovich

Пользователь

Отправить сообщение

Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение41 мин
Количество просмотров95K

Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

Войти в симуляцию →
Всего голосов 248: ↑244 и ↓4+281
Комментарии120

LLM-чатбот в основе консьерж-сервиса

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров1.3K

Когда мы с командой брались за создание MVP нашего консьерж-сервиса для букинга отелей, казалось, что это область, в которой давно не осталось нерешенных, и при этом значимых проблем, суть лишь в том, чтобы сделать сам процесс гибче и удобнее. Но на практике, разумеется, все оказалось несколько сложнее.

Использование стандартного набора инструментов в сочетании с новыми коммерческими API открыло перед нами не только новые горизонты, но и обеспечило массу подводных камней, вполне традиционных для такого рода технологических стартапов. О том, как мы с ними справлялись, мы и решили написать эту небольшую статью. Надеемся, что наши уроки помогут вам избежать наших ошибок и ускорить разработку вашего прототипа.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑9 и ↓3+9
Комментарии0

Похоже, я придумал свой алгоритм поиска кратчайшего пути (upd: меня опередили...)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение17 мин
Количество просмотров35K

Всем привет! Я реализовал, похоже, собственный алгоритм поиска кратчайшего пути с отрицательными ребрами графа.

Почему собственный? Я искал подобное решение, но не нашел, возможно, оно уже было реализовано, просто плохо поискал. Жду Нобелевскую премию =)

Додумался я до него путем модификации классического Дейкстры. Прошу адекватно отнестись к содержимому, ибо это моя первая статья, и, возможно, я ничего не придумывал и, вообще, этот алгоритм не работает вовсе (но по многочисленным тестам он работает правильно).

Читать далее
Всего голосов 102: ↑94 и ↓8+102
Комментарии108

10 терминов ИИ, которые все должны знать (по версии мелкомягких)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров14K

ИИ безусловно вокруг нас, это ключ к диджитализации мира, Microsoft собрал 10 ключевых терминов ИИ, предлагаю вашему вниманию дословный перевод и инфографику.

Читать далее
Всего голосов 19: ↑12 и ↓7+9
Комментарии1

Машины состояний и разработка веб-приложений

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров52K
Настал 2018-й год, найдено множество замечательных способов создания приложений, но бесчисленные армии фронтенд-разработчиков всё ещё ведут борьбу за простоту и гибкость веб-проектов. Месяц за месяцем они проводят в попытках достигнуть заветной цели: найти программную архитектуру, свободную от ошибок, и помогающую им делать их работу быстро и качественно. Я — один из этих разработчиков. Мне удалось найти кое-что интересное, способное дать нам шанс на победу.


Инструменты вроде React и Redux позволили веб-разработке сделать большой шаг в правильном направлении. Однако, самих по себе их недостаточно для создания крупномасштабных приложений. Похоже, что ситуацию в разработке клиентских частей веб-приложений может значительно улучшить применение машин состояний. О них и пойдёт речь в этом материале. Кстати, возможно вы уже построили несколько таких машин, но пока ещё об этом не знаете.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑17 и ↓2+15
Комментарии11

Применение принципов SOLID при разработке React-приложений

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров39K
Недавно мы публиковали материал о методологии SOLID. Сегодня мы представляем вашему вниманию перевод статьи, которая посвящена применению принципов SOLID при разработке приложений с использованием популярной библиотеки React.

image

Автор статьи говорит, что здесь, ради краткости, он не показывает полную реализацию некоторых компонентов.
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑24 и ↓2+22
Комментарии6

Малоизвестные библиотеки Python для анализа данных, которые сделают вашу жизнь проще

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров27K

Привет Хабр! В этой статье мы рассмотрим некоторые полезные библиотеки Python для задач обработки данных, с которыми, возможно, вы еще не знакомы. Хотя для задач машинного обучения на ум приходят такие библиотеки, как pandas, numpy, scikit-learn, keras, tensorflow, matplotlib и т.д., но всегда полезно знать о других предложениях Python, особенно если это поможет улучшить ваши проекты.

Читать далее
Всего голосов 18: ↑17 и ↓1+20
Комментарии4

Вливаемся в Data Science: подробный roadmap что и где изучать

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров65K

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим план становления начинающим дата-сайнтистом. Рассмотрим, что и где изучать, чтобы преисполниться в своём познании. А там и до оффера недалеко

Читать далее
Всего голосов 37: ↑34 и ↓3+34
Комментарии14

Позиционирование бионического предплечья взглядом

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров1.5K

Всем привет! С недавних пор я увлекаюсь железом, и, в частности, робототехникой. И вот в какой-то момент решил исполнить свою давнюю мечту и собрать кибернетический протез. Перечитав немало статей по этой теме и ознакомившись с актуальными вопросами, мне захотелось попробовать решить один из них, и в данной статье я хочу поделиться своими наработками и результатами.

Читать далее
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+10
Комментарии1

Электронный конструктор, не бьющий током

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров38K

Дайте угадаю: вы в детстве заворожённо рассматривали печатные платы? Вам было любопытно узнать, как работает этот мини-город из разноцветных деталек? Возможно, у вас был опыт сборки электронных схем по книгам Борисова и Свореня? Советский сорокаваттный паяльник, кусочек канифоли в спичечном коробке? А ещё штаны с намертво влипшей в ткань каплей припоя?

Современные программные средства иллюстрируют процессы, происходящие в электрических цепях, с недосягаемыми для радиолюбителей недавнего прошлого наглядностью и интерактивностью. Они визуализируют протекающие по схеме токи и показывают напряжения в её различных частях. Это снижает порог понимания для людей, которым сложно даются абстрактные знания и язык формул.
Читать и смотреть картинки
Всего голосов 163: ↑163 и ↓0+163
Комментарии153

Распознавание образов с помощью искусственного интеллекта

Время на прочтение18 мин
Количество просмотров43K

Пожалуй, самая популярная и перспективная задача нейросетей – технологии распознавания образов. Они либо по отдельности, либо в интегрированном виде используются в таких сферах, как безопасность и наблюдение, сканирование и создание изображений, маркетинг и реклама, дополненная реальность и поиск изображений.

Сегодня создаются и уже используются сети, в которых машины способны распознавать символы на бумаге и банковских картах, подписи на официальных документах, детектировать объекты и т.д. Эти функции облегчают труд человека и повышают точность и надежность различных рабочих процессов благодаря исключению из задачи человеческого фактора. Но научить компьютер распознавать объекты не так уж и просто. Одна из сложностей заключается в том, что компьютер видит не так же, как люди. У компьютера нет жизненного опыта и способности так же, как человеческий мозг идентифицировать объекты на изображения и видео. Изначально он не способен отличить дом от дерева, не имея каких‑то исходных данных. Чтобы научить компьютер видеть и понимать, что находится на изображении, люди используют технологии машинного обучения.

Для этого собирают большие базы данных, из которых формируют дата‑сеты. Выделив признаки и их комбинации для идентификации похожих объектов, можно натренировать модель машинного обучения распознавать нужные типы закономерностей. Конечно, даже после загрузки нескольких дата‑сетов модели могут неверно распознавать некоторые объекты. Если такое случается, модели «дообучают» на новых наборах данных.

Читать далее
Всего голосов 13: ↑12 и ↓1+14
Комментарии8

Как самому за один вечер собрать минимальную ОС Linux из исходного кода

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров75K
image

В современном мире нас окружает огромное количество электронных устройств различной степени сложности. Если устройство более или менее сложное, например, телевизор, маршрутизатор, смартфон, то с большой долей вероятности оно работает под управлением операционной системы Linuх, и эта мысль не даёт мне покоя.

Ещё больше не даёт покоя мне тот факт, что все ядра операционной системы Linux, которые работают на различных устройствах и серверах, собраны из исходного кода, находящегося в репозитории на сайте kernel.org.

Такие разные устройства, а операционная система, работающая на них, собрана из одного и того же исходного кода! Это утверждение, конечно, верно лишь отчасти, так как фактически ядро обычно расширено и модифицировано разработчиками конкретных дистрибутивов Linux, а также разработчиками конкретных устройств, но общего исходного кода достаточно много.

Мне всегда хотелось собрать операционную систему Linux самому из исходного кода, но процесс этот всегда казался сложным и запутанным, да и многого я не понимал. Но всё-таки в определённый момент времени я накопил достаточное количество знаний, чтобы осуществить свою мечту. В этой статье я хочу рассказать вам, как собрать минимальную Linux из исходного кода и запустить её у себя на компьютере.
Читать дальше →
Всего голосов 83: ↑82 и ↓1+108
Комментарии77

Настройка среды для работы с Deep Learning в браузере, используя Облачную операционную систему

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.9K

Привет Хабр! Меня зовут Ильдар. Сегодня я расскажу вам как настроить Visual Studio Code Server с плагином Jupyter ноутбук для работы с нейронными сетями в браузере на выделенном сервере используя Облачную ОС.

Читать далее
Всего голосов 7: ↑7 и ↓0+7
Комментарии1

Современная микросервисная архитектура: принципы проектирования

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров23K

Первые упоминания о практическом использовании микросервисной архитектуры появились в 2010-х годах. Но сейчас она стала стандартом для отрасли. Ведущий архитектор Группы «Иннотех» Александр Соляр рассказал о некоторых нюансах микросервисов, а также принципах их использования.

Читать далее
Всего голосов 14: ↑7 и ↓70
Комментарии5

React: полное руководство по повторному рендерингу

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров50K


Привет, друзья!


Представляю вашему вниманию перевод этой замечательной статьи, посвященной повторному рендерингу (re-render, далее — ререндеринг) в React.


Что такое ререндеринг?


Существует 2 основные стадии, которым следует уделять пристальное внимание, когда речь заходит о производительности в React:


  • первоначальный рендеринг (initial rendering) — происходит, когда компонент впервые появляется на экране;
  • ререндеринг — второй и последующие рендеринги компонента.

Ререндеринг происходит, когда React необходимо обновить приложение некоторыми данными. Обычно, это является результатом действий пользователя, получения ответа на асинхронный запрос или публикацию при подписке (паттерн "pub/sub" — публикация/подписка или издатель/подписчик) на определенные данные.

Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑22 и ↓0+22
Комментарии10

Ищем боттлнеки за 30 минут с помощью Jaeger трейсов

Время на прочтение8 мин
Количество просмотров5.1K

Всем привет! Меня зовут Артем, я бэкенд-разработчик в команде клиентского бэкенда. Одна из важных частей моей работы — это снижение латенси нашего бэкенда. История, о которой я расскажу в статье, как раз и началась с одной из таких задач. Звучала она следующим образом:


В одном из эндпоинтов чекаута 99 перцентиль латенси пробивает SLO. Нужно это исправить.

Соответственно, возникает вопрос: как максимально быстро и точно найти причину тормозов очень низкочастотного запроса на 99 перцентиле и что делать, чтобы ее устранить? Ответом на него стала библиотека для полуавтоматического поиска узких мест в распределененных системах. Ссылка на гитхаб будет в конце статьи.

Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑21 и ↓1+27
Комментарии3

Два вида последовательного перебора пикселей

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.6K
Пространство плоскости часто делят на квадраты. Или, наоборот, квадратные вещи собирают вместе. Наверняка у кого-нибудь уже возникала идея собрать гирлянду из квадратных светильников и с помощью неё заполнить светом фигуру выбранной формы, с квадратными элементами детализации, как пикселями. Такой квадратный светильник может быть устроен так, что с предыдущим и следующим светильником соединён углами одного ребра.



Достаточно хорошо известен способ расположить светильники так, что у соседних на плоскости элементов будут все шансы оказаться рядом и в самой гирлянде. Последовательность расположения должна вихлять туда сюда, на любом этапе представлять собой достаточно компактное пятно. Порядок расположения центров проходит по кривой Гильберта.

Логика построения такая: расстановку в виде квадрата 2 на 2, нужно представить как один большой светильник и составить из него светильник ещё больше. Именно поэтому, если у вас на каком-то этапе получается квадрат, то его размер кратен степени двойки.
Читать дальше →
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии10

Чего не хватает ИИ?

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров7.5K
Это пост-вопрос, в нем я попробовал сформулировать основные проблемы нейросетей, решение которых может сделать прорыв в технологии ИИ. В основном речь о сетях, что работают с текстом (GPT, BERT, ELMO и т.п.). Как известно, хорошая формулировка задачи — половина ее решения. Но сам я эти решения найти не могу. Надеюсь на «помощь зала», так как тут много тех, кто сталкивается с такими же проблемами и возможно «видит» их решение.

Итак.

1. Самое казалось бы простое, но нейросеть не учитывает факты. Нейросеть выучивается на частных фактах, но как бы не знает о них. На когнитивном языке NN обладает семантической, а не эпизодической памятью грубо говоря.
Читать дальше →
Всего голосов 28: ↑18 и ↓10+17
Комментарии260

Как обучать огромные модели машинного обучения на случайных GPU

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров9.2K
Вы можете спросить: почему эти полумагические модели машинного обучения работают так хорошо? Короткий ответ: эти модели чрезвычайно сложны и обучаются на огромном количестве данных. На самом деле, Lambda Labs недавно подсчитала, что для обучения GPT-3 на одном GPU потребовалось бы 4,6 миллиона долларов — если бы такое было возможно.

Такие платформы, как PyTorch и Tensorflow, могут обучать эти огромные модели, потому что распределяют рабочую нагрузку по сотням (или тысячам) GPU одновременно. К сожалению, этим платформам требуется идентичность графических процессоров (они должны иметь одинаковую память и вычислительную производительность). Но многие организации не имеют тысячи одинаковых GPU. Малые и средние организации покупают разные компьютерные системы, что приводит к неоднородной инфраструктуре, которую нелегко адаптировать для вычисления больших моделей. В этих условиях обучение моделей даже среднего размера может занимать недели или даже месяцы. Если не принять меры, университеты и другие небольшие организации рискуют потерять конкурентоспособность в погоне за разработкой новых, лучших моделей машинного обучения. Но это можно исправить.

В этом посте представлена предыстория и практические шаги по обучению BERT с нуля в университете с использованием пакета HetSeq. Это адаптация популярного пакета PyTorch, которая предоставляет возможность обучать большие модели нейронных сетей на гетерогенной инфраструктуре.


Приятного чтения!
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0+23
Комментарии0

Установка Windows 98 на современный ПК

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров99K


Решил поделиться своим рецептом, как я установил Windows 98SE на относительно современный ПК. На Интернет форумах много сообщений, что Windows 98SE не устанавливается на современные ПК, не запускается на PCI-e видеокартах и т.п., поэтому статья может быть полезна тем, кто хочет позапускать старые звуковые карты типа Aureal Vortex 2, поностальгировать или просто ради спортивного интереса.
Читать дальше →
Всего голосов 86: ↑84 и ↓2+114
Комментарии136
1
23 ...

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Зарегистрирован
Активность