Процентные ставки по вкладам сейчас очень высокие - Банк России публикует информацию о 17,11%, но что если вместо традиционных банковских депозитов использовать облигации для сбережения и получения дополнительного пассивного дохода от этого актива?

Какие у облигаций есть особенности?

📍 Покупать облигации всегда выгоднее, когда ключевая ставка высокая (сейчас 18%). В таких случаях рыночная цена облигаций будет ниже, а доходность к погашению - больше.

📍 При покупке облигаций доходность фиксирует на всё время владения облигациями до их погашения.

📍 Когда Банк России начнет снижать ставку, доходность облигаций начнет падать, а цена - расти, но доходность облигаций, которые уже куплены останется неизменной.

Четыре года назад я написал открытый скрипт, который обращается к API Московской биржи и создаёт выборку по полезным параметрам. Публичных сервисов в интернете по поиску облигаций довольно много, но особенностью моего скрипта стало то, что скрипт выдаёт небольшой список интересных вариантов, которые можно купить прямо сегодня и сейчас. Ведь на Мосбирже торгуется больше двух тысяч облигаций, однако большинство из них не ликвидны, то есть по ним нет или совсем мало предложений о продаже - купить их невозможно.

За эти годы скрипт регулярно менялся. Сейчас представляю его обновленную версию.

Создание игр на Unity: с чего начать?

Эта статья познакомит вас с основами разработки игр на Unity. Вы узнаете, как установить и настроить Unity, создать свой первый проект и реализовать простую игру. Мы рассмотрим основы работы с объектами, скриптами и физикой. В статье будет много наглядных примеров кода и пошаговых инструкций, что сделает процесс обучения простым и увлекательным. Эта статья идеально подходит для начинающих разработчиков, которые только начинают свой путь в мире Unity.

Да, всего 20 строк кода и бот:

1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4o;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.

Сегодня в рубрике книга для геймеров, которые любят углубиться в теорию.

Бернар Перрон — эксперт из мира кино и компьютерных игр, профессор Монреальского университета, соредактор игры-песочницы Landmark. Книжица небольшая, но содержательная и без воды. Если хотите прочитать за один заход, то лучше на свежую голову, чтобы уловить все примеры и фамилии: автор ссылается на разработчиков, коллег, фильмы, журналы, много чего цитирует.

Или история о том, как научная статья "Вам нужно только внимание..." немного перевернула игру и индустрию ИИ. 

Трансформеры становятся сотами или попросту попадают в самые последние решения сферы NLP. Кстати, заслужили свою популярность они вообще недавно — только в 2017 году, когда курс доллара был 60 рублей, а для ТГ-каналов с новыми ИИ не исчислялись тысячами.

В этом посте я представлю подробный пример математики, используемой внутри модели трансформера, чтобы вы получили хорошее представление о работе модели. Чтобы пост был понятным, я многое упрощу. Мы будем выполнять довольно много вычислений вручную, поэтому снизим размерность модели. Например, вместо эмбеддингов из 512 значений мы используем эмбеддинги из 4 значений. Это позволит упростить понимание вычислений. Мы используем произвольные векторы и матрицы, но при желании вы можете выбрать собственные значения.

Как вы увидите, математика модели не так уж сложна. Сложность возникает из-за количества этапов и количества параметров. Перед прочтением этой статьи я рекомендую прочитать пост Illustrated Transformer (или читать их параллельно) [перевод на Хабре]. Это отличный пост, объясняющий модель трансформера интуитивным (и наглядным!) образом, поэтому я не буду объяснять то, что уже объяснено в нём. Моя цель заключается в том, чтобы объяснить, как работает модель трансформера, а не что это такое. Если вы хотите углубиться в подробности, то изучите известную статью Attention is all you need [перевод на Хабре: первая и вторая части].

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Коррекция правописания является одной из основополагающих задач в области Natural Language Processing (NLP). Достаточно прозаичная формулировка и кажущаяся жёсткой структура орфографической системы скрывают под собой нетривиальные внутриязыковые взаимодействия, являющиеся традиционно сложными для языковых моделей. В этом посте мы расскажем, как решали эту проблему внутри SberDevices, и как это привело к созданию проекта по исследованию задачи коррекции текста, а также решения, опережающего модели OpenAI.

Сегодня мы расскажем о библиотеке для Питона под названием rupersonaagent. Это небольшой пакет с функциями и классами для разработки русскоязычного персонифицированного диалогового агента с динамической долговременной памятью. Каждый алгоритм, представленный в библиотеке, может быть переиспользован отдельно для других задач — например, представленные в ней методы оптимизации можно применить для различных генеративных и ранжирующих моделей.

После того как блестящий дебют ChatGPT сделал большие языковые модели (LLM) основным центром приложения инвестиций в ИТ, новые продукты на основе генеративного ИИ сыпятся на удивленных пользователей как из рога изобилия. Буквально каждую неделю лидеры ИТ-индустрии и небольшие «ламповые» стартапы презентуют нам новые умные сервисы, способные эффективно автоматизировать рутину и облегчить человеку раскрытие его творческого потенциала. 

Разобраться с самыми перспективными нейросетями поможет наша краткая «шпаргалка» с их перечислением и краткой сервисной информацией. В список вошли как непосредственно LLM, так и наиболее интересные нейросетевые генеративные решения на их основе.

Привет. Меня зовут Костя, и я отвечаю за дизайн в AGIMA. Мы занимаемся дизайном интерфейсов. Особенность нашей работы в том, что во многих проектах мы не можем управлять контентом. Например, когда мы делаем какой-нибудь магазин, мы задаем «гнезда», в которые потом система или контент-менеджер вставит фото товаров, цену, описание и т. д. Каталог товаров формируется динамически, а состав главного меню может поменять продакт-оунер после A/B-тестов или хотелок инвестора. Даже надписи на кнопках правит UX-райтер.

Если ты решил начать делать игры под Яндекс Игры, но Unity и другие движки тебя не устраивают — билды много весят, долгие загрузки и другие проблемы — то эта статья для тебя.

Всем привет! 

Меня зовут Владимир Олохтонов, я руковожу командой разработки в отделе Message Bus, который является частью платформы Ozon. Мы занимаемся разработкой самых разных систем вокруг Kafka, etcd и Vault. В этой статье я расскажу о том, как мы строили линейно масштабируемую gRPC-прокси перед Kafka, способную обслуживать миллионы запросов в секунду, используя Go.

MusicGen - новая модель, позволяющая генерировать любую музыку по текстовому запросу. Сегодня мы узнаем о ней чуть больше, подумаем о том, кому она нужна, и запустим её локально.

Видимо, парням из Facebook* было мало выпустить текстовую модель Llama, давшую огромный разгон развитию локальных нейросеток, и они решили сделать то же самое в сфере музыки.

_{* организация запрещена в РФ}

Было время, когда исследователи полагали, что распознавание речи на человеческом уровне может быть задачей «сложной для искусственного интеллекта» — и она могла бы обернуться провалом, даже на уровне ее постановки. Суть заключалась в том, что в разговорной речи было достаточно много двусмысленности, и единственный способ разобрать ее — понять, что имели в виду говорящие.

VPS хостинг в России и VPS в Беларуси

Думаете о создании .NET библиотеки, но не знаете, в какую сторону двигаться? Уже разрабатываете нечто подобное, но хочется открыть для себя что-то новое? Ищете варианты расширить автоматизацию? Не знаете, что делать с пользователями?

Надеюсь, данная статья поможет ответить на эти и другие вопросы. На примере своей библиотеки с открытым исходным кодом – DryWetMIDI – рассмотрим различные аспекты создания подобных проектов. И хотя речь будет идти про .NET/C#, уверен, многое применимо и к другим популярным платформам и языкам программирования.