Я главред. Читаю и редактирую много коммерческих текстов. И заметила за собой интересный паттерн восприятия. Текст, который сдают в «канцелярском» виде — Times New Roman Justified — я автоматически считаю скучным. Поймала себя на этом дважды в течение пары дней и поняла, что с этим нужно что-то делать.

Как минимум, я начала такие тексты «оживлять» (присваивать свои стили в гуглодоках) и перечитывать более внимательно. Любой текст имеет право на презумпцию нескучности)) Но пойдем издалека.

Друзья, приветствую! Для тех, кто не в теме, Playwright — это инструмент для автоматизации и тестирования веб-приложений, который, по моему мнению, уже обошел своего предшественника Selenium, долгое время лидировавшего в автоматизации и тестировании браузеров.

О том, почему Playwright лучше Selenium и зачем вам стоит перейти на Playwright, я подробно писал в предыдущей статье. Там же, хотя и поверхностно, я затронул тему поиска и ожидания элементов на странице.

Однако оказалось, что этот разбор был недостаточно детальным, и у многих читателей возникли вопросы о целесообразности использования таких методов, как locator и get_by_role. В связи с этим, а также благодаря положительному отклику на прошлую статью, я решил максимально подробно разобрать тему поиска, фильтрации и ожидания элементов на странице.

Чем мы займемся сегодня?

В рамках этой статьи мы рассмотрим основные методы для поиска, фильтрации и ожидания элементов на странице.

Заканчиваем разбирать части пайплайна RLHF с точки зрения исторической ретроспективы, чтобы понять, как сформировалась идея, которая сегодня лежит в основе самых популярных LLM.

В первой части мы ознакомились с общим пайплайном RLHF, LLM, KL-контролем и необходимостью предобучения на пусть и грязных, но больших данных

Во второй - сравнили Offline RL и Online RL, увидели их ограничения, попробовали имитировать Online RL через self-play и непрерывную обратную связь от среды через Reward Modelling. А еще первый раз задумались о сборе непротиворечивой но достаточно полной обратной связи от человека.

В третьей - добавили этап дообучения с учителем на качественных демонстрациях и осознали важность контроля за сбором человеческой обратной связи.

В этой, финальной части, мы узнаем современное и будто бы общепринятое понятие и определение "согласованной модели" - HHH: helpful, honest, harmless, поиграемся с различными комбинациями RM для представления HHH моделей, а еще увидим, как обогащать и собирать обратную связь не от человека, а от LLM.

Привет, Хабр! Я Саша Пиманов, ведущий iOS-разработчик в МТС Диджитал. Сегодня хочу поделиться подборкой книг для кодеров, которые только начинают свой путь в ИТ-отрасли. Если у вас есть любимые книги по JS, о которых я не упомянул, пишите о них в комментариях. Возможно, заберу их в следующий пост. Ну, поехали!

Последние пару лет в дизайн-среде (и не только) многие очень сильно тревожились из-за того, что искусственный интеллект оставит всех дизайнеров без работы. Может, когда‑нибудь нейросети и превратятся в мировое зло, но пока они облегчают нашу жизнь. В условиях постоянного потока задач и сжатых сроков ИИ — отличный помощник для повышения эффективности команды.

Друзья, рад представить вам свою новую статью, посвященную Playwright — мощному инструменту для автоматизации браузера и тестирования. Этот фреймворк уже превзошел Selenium по многим параметрам и продолжает набирать популярность. В статье я подробно рассказываю о его преимуществах и особенностях.

Материал станет первой частью нового цикла. Если тема вам интересна, с удовольствием продолжу делиться своими знаниями о Playwright.

Тема использования JSON в ответах OpenAI API звучала в анонсах примерно год назад и до некоторой степени описана в документации. В частности, Сэм Альтман на презентации одного из крупных релизов говорил о том что о такой фиче активно просили разработчики. Однако с тех пор мне не удалось найти целостных описаний решений, сценариев и паттернов, которые выглядели бы как практически полезные и на основе которых можно было бы быстро составить целостное понимание. Те материалы, которые попадались мне до сих пор, показались мне довольно абстрактными, недостаточно целостными, оторванными от реальности, иногда перегруженными техническими подробностями, за которыми теряется общая картина.

Вчера (6 августа) OpenAI выпустила обновление этого функционала и вместе с ним заметно обновила и дополнила документацию в этой части. С одной стороны, в новой версии документации стало больше конкретных и наглядных примеров. С другой, - в дополнение к понятию Function calling добавилось еще новое понятие Structured Outputs, которое для начинающего пользователя на первых шагах может усложнить понимание.

В этой статье я хотел на небольшом примере дать краткий поверхностный обзор того как, на мой взгляд, можно задействовать JSON-ответы для конкретной задачи. Сразу скажу, что мой пример оказался крайне примитивным (чуть сложнее чем "Hello, World!"). Я старался достичь наглядности за счет демонстрации всего цикла от идеи "продукта", до его рабочего прототипа. Свою задачу я реализовал в трех вариантах (по мере возрастания сложности): "Чат без Function calling", "Чат с Function calling" и "Assistant Function calling". Возможно, кто-то найдет для себя в этом что-то полезное.

Поговорим о том кто такие Python-разработчики, чем они занимаются и как ими вообще стать? В этой статье будет информация о...

Всем привет! В этой статье я расскажу вам о единственной формуле, которую нужно знать, чтобы мастерски составлять запросы (промты) к ChatGPT и получать точные и полезные результаты. Я потратил множество часов на составление текстовых запросов к ChatGPT и анализирование полученных результатов, а также изучил множество научных публикаций по этой теме. Сегодня я поделюсь с вами этими знаниями.

Как развернуть Selenoid без Докера на сервере для работы с реальными устройствами, а также обеспечить полную автоматизацию при создании конфигураций для подключаемых Android девайсов через USB-порт.

Статья о том, как я во время каникул писал-писал язык для описания конфигураций, да и переборщил с объёмом

Как далеко продвинулся искусственный интеллект в умении создавать тексты? От имитации стиля классиков литературы до написания путеводителей по вымышленным мирам — современные нейросети демонстрируют удивительные способности к генерации текстового контента самых разных форматов.

В этой статье мы рассмотрим работу различных ИИ-моделей на примере четырех нестандартных промтов, анализируя их сильные стороны, слабости и потенциал для дальнейшего развития.

Приятного прочтения(:

В жизни многих программистов наступает момент, когда хочется понять как же работает процессор на самом деле, а не в абстрактных схемах высокоуровневых компонентов. У меня возник такой вопрос некоторое время назад, но все материалы которые я находил по этой теме либо были очень специализированными, требующими хорошего понимания электротехники и опыта работы со схемами дискретной логики, либо общие описания, пропускающие многие этапы, и оставляющие лишь смутное представление о том как же всё-таки тысячи транзисторов должны превратиться в работающий процессор.

Для этого я решил написать статью собирающую мой опыт попыток разобраться в этом вопросе, понятным языком, в то же время не пропуская ничего, чтобы после прочтения читатель мог воссоздать процессор из простейших элементов.

В данной статьей мы пройдем путь создания процессора от единичного транзистора до работающего 8-битного процессора, и напишем свой ассемблер для него.

От вечерних поездок до навигации по дому или парку в темноте — существует так много ситуаций, когда было бы удобно использовать простую пару линз ночного зрения, и мир, выходящий за пределы человеческого оптического восприятия, мог бы быть освещён. Это зрение может стать реальностью благодаря технологическому прорыву, ультратонкой плёнки или линзы толщиной с пищевую плёнку.

Учёные из ARC Centre of Excellence for Transformative Meta-Optical Systems (TMOS) в Австралии пытались сделать ночное видение доступным и носимым, отказавшись от громоздких и дорогих гарнитур и приспособлений для линз.

Их новые открытия позволяют осуществлять всю сложную обработку света по более простому и узкому пути, что, по сути, означает, что эту технологию можно упаковать в виде плёнки ночного зрения, которая весит менее грамма и может быть размещена поверх существующих линз.

Наличие повседневной пары очков ночного зрения, которые выглядят так же, как очки для чтения, может изменить то, как мы работаем и играем после наступления темноты. Тут много возможностей: от поиска собаки без поводка в парке во время ночной прогулки до повышения безопасности за рулем и пешком.

Так почему же мы ещё не ходим в ночных очках? Традиционное ночное зрение включает в себя сложную систему, которая использует световые фотоны, проходящие через объектив в электронный усилитель изображения, состоящий из двух важных частей. Сначала фотокатод преобразует фотоны в электроны, которые затем попадают в микроканальную пластину, состоящую из миллионов отверстий, для массового умножения электронов. Далее электроны попадают на экран с люминофорным покрытием и «светятся» зелёным, освещая сцену, просматриваемую через систему ночного зрения.

Блокчейну приписывают три свойства: неизменяемость, распределенность и консенсус. Разберём, что обеспечивает ему эти свойства и как работает. Объясняет эксперт по машинному обучению и AI — дотошно и подробно, заглянем под капот.

Что Вы знаете про эзотерические языки программирования? Они кажутся вам странными? Смешными? Интересными? Этот язык не из таких – он не эзотерический. Если смех действительно продливает жизнь, то после этой статьи Вы станете бессмертным.

На хабре переодически появляются статьи про библиотеки для построение своего WYSIWYG редактора. Такая потребность появилась и в моей команде - «билайн дом», для создания новостей. В этой статье взглянем на них более общим взглядом и дополнительно разберем библиотеку LexicalJs.