Большие языковые модели могут производить любую последовательность символов на каком угодно языке в любом формате данных (включая языки программирования, аудио и видео). Соответственно и качество этой последовательности может быть самым разным. Иногда мы получаем многословные запутанные объяснения с галлюцинациями и устаревшими знаниями, а иногда ― элегантную функцию на Python решающую сложную задачу,  идеальное название для бренда, а скоро и первую серию будущего бестселлера. Более того, модель может надёжно и точно ответить на миллионы вопросов ваших клиентов, сопоставить запросы из сотен позиций с многотысячным каталогом, самостоятельно обработать заявки по страховым искам, обучить робота или перебрать новые патентные заявки в поисках конфликтов со старыми. Однако чтобы полностью реализовать потенциал LLM, необходимо научиться мастерски давать им подсказки. А как это делать, я расскажу в этой статье.

Еще в 2016 году Илон Маск представил свой план по колонизации Марса. Согласно ему, первые экипажи должны были полететь на красную планету уже в 2024 году. На бумаге все выглядело отлично, но на дворе сейчас тот самый 2024 год, и что-то никаких подвижек не ощущается. Почему?

Мы уже рассказывали в одном из предыдущих материалов про хронологию и причины колонизации. Теперь давайте попробуем порассуждать и разобраться, какие факторы мешают нам, людям, в ближайшем будущем жить и выращивать картошку на Марсе. Если не согласны или думаете, что автор что-то забыл — смело делитесь в комментариях.

Постараюсь ужать многолетний опыт изучения навыков в одну малюсенькую статейку. Расскажу, как на практике освоить набор навыков любого размера, включая все необходимое, чтобы получить первую работу в IT. Объясню пошагово, как создать и придерживаться очень практичного и эффективного индивидуального плана обучения, по которому я сам занимался, в результате чего из полного чайника без диплома и платных курсов за пол года смог влететь в разработку на высококонкурентном рынке с 1000+ откликов на вакансию во времена массовых увольнений сразу в топовую IT‑компанию без связей, накрутки опыта и ментора и даже успешно пройти там испыталку, ведь план обучения позволил накопить багаж полезных знаний.

Правильный план обучения — это 70% получения работы. По этому плану ты сможешь освоить программирование без покупки курсов, то есть стать программистом бесплатно. Да и любой другой скилл или профессию тоже сможешь быстро и бесплатно получить, что сейчас особенно актуально с этим ИИ. Гарантирую, что по этому плану за короткий срок ты добьёшься больших результатов, а это автоматически значит, что потребуется тяжелая работа с твоей стороны. В конце статьи также будет секретный ингредиент, о котором никто не говорит и который может сделать процесс твоего обучения чуть ли не вдвое более эффективным. Ещё я приведу пример реального плана обучения и объясню, почему каждый его пункт настолько логичен, что ты просто не сможешь ему не придерживаться. Цель плана — получить максимальный результат при минимальных затратах времени и сил.

«Хорошо есть, крепко спать и достаточно пить» — кажется, это самые распространенные «народные» советы для поддержания тела в тонусе, а ума в ясности. Делай так и все будет «окей»!

Но если разобраться, питание, сон и гидратация — это все про внутреннее, про биохимию организма. А что насчёт окружающей среды? Как воздух, которым мы дышим, свет, которым мы освещаемся, и температурный режим, в котором мы находимся, влияют на продуктивность? Они имеют значение?

Обыватель скажет: «Ну конечно, имеют! Если не проветривать комнату, будет душно. Если не включать свет, будет плохо видно и сядет зрение. Ну а беспорядок на рабочем столе — отражение беспорядка в голове!».

На самом деле, все действительно так. Но для многих степень влияния среды на продуктивность все еще не очевидна в полной мере.

Простой пример: превышении нормы CO2 в помещении всего на 20% снижает когнитивные способности на целых 60%. А исходя из общемировой статистики, комната, в которой сейчас находится читатель, превышает норму CO2 минимум в 2 раза!

Друзья, всем привет! Меня зовут Илья, я основатель онлайн-нейросети для создания изображений ArtGeneration.me, техноблогер и нейро-евангелист. С самого детства я мечтал научиться играть на каком-нибудь музыкальном инструменте. Я делал много попыток: были две гитары (акустическая и электро), клавиши и даже электронные барабаны. Но мне всегда не хватало усидчивости, и я не чувствовал удовлетворения от освоения инструмента, поэтому забрасывал его. Пробовал также освоить Ableton и FL Studio, но они казались мне слишком сложными. В итоге, к 35 годам я научился играть только на варгане, хотя душа требовала большего — я очень люблю музыку и слушаю ее буквально 24/7.

Нейросети уже дали мне возможность создавать прекрасные изображения, и я думал, как было бы здорово, если бы можно было так же легко создавать музыку. И действительно, около 10 месяцев назад появились такие инструменты, как MusicGen и AudioCraft от Meta*.

В этой статье мы поговорим с вами о том, как развитие новых технологий меняет общество и культуру. Какими могут быть последствия будущих технологических разработок, особенно тех, что касаются информационной среды?

Независимо от того, как вы относитесь к React, создавать что-либо с его помощью — это настоящее удовольствие, и с этим трудно не согласиться. Поэтому сегодня я решил создать простой инвентарный список, чтобы объяснить несколько мощных концепций, таких как сложное управление состояниями с помощью useReducer.

А также между делом мы создадим мок API сервера с помощью JSON Server, будем использовать axios для вызова API и, наконец, воспользуемся хуком useReducer для управления состоянием.

Звучит интересно? Тогда давайте приступим.

В арсенале специалистов по информационной безопасности и пентесту есть много инструментов и методов для защиты безопасности информационных систем и сетей. Рассказываем о популярных.

Эта статья поверхностна, как водная гладь, по которой скачет камушек-блинчик. Каждый прыг — развилка на Пути дизайн-системы.

- Делать свою или взять готовую? Прыг.

- Платформенная или универсальная? Прыг.

- Версионировать компоненты или всю библиотеку? Прыг...

И ещё много таких «прыгов».

Давайте подготовимся к сложному контенту. Закроем глаза, успокоимся и представим идеальную дизайн-систему. Представили? Умные компоненты, продуманные паттерны, подробная документация. Автоматическая генерация кода. Кайф? А то! Только такая дизайн-система оставит нас без работы.

Сидит себе бизнес, кормит нейросетевой движок дизайн-системы джобс-ту-би-данами да си-джи-эмами и на выходе получает готовые экраны. Ни дизайнеров, ни фронтов нанимать не нужно.

Сегодня мы поговорим о хорошем инструменте для веб-скрапинга, который зарекомендовал себя, библиотеке Scrapy для Python.

Content Security Policy (CSP) - это механизм безопасности веб-приложений, который используется для сокращения рисков, связанных с атаками, такими как внедрение скриптов (XSS) и выполнение нежелательного кода (инъекция). CSP позволяет веб-разработчикам указывать браузерам, из каких источников разрешено загружать ресурсы, такие как скрипты, стили, изображения, шрифты и другие элементы.

Приветствую всех любителей Infrastructure as Code.

Как я уже писал в предыдущей статье, я люблю заниматься автоматизацией инфраструктуры. Сегодня представляю вашему вниманию вариант построения GitOps для реализации подхода Monitoring as Code.

В мире современной разработки программного обеспечения, взаимодействие между различными приложениями через интерфейсы приложений (API) стало неотъемлемой частью разработки. Однако, прежде чем мы можем строить сложные взаимодействия, необходимо убедиться, что наш API работает корректно и предоставляет ожидаемые результаты.

И вот на сцену выходит Postman - мощный и интуитивно понятный инструмент, предназначенный специально для тестирования и разработки API. В этой статье рассказывается о самых базовых вещах, с которых следует начать свое знакомство с Postman.

Отправка HTTP-запросов, создание тестов, организация запросов в коллекции, работа с переменными - все это лишь часть функциональности Postman, которая облегчает процесс тестирования и повышает его эффективность. Если вы только начинаете свой путь в изучении этого инструмента, не волнуйтесь! Этот гайд поможет вам разобраться с базовыми принципами работы с Postman и покажет, как сделать ваш процесс тестирования API гораздо более эффективным и приятным.

Готовы начать? Давайте вместе погрузимся в увлекательный мир тестирования API с Postman!

В этой статье постараемся рассказать, как на базе всем доступного open-source можно построить эффективный Logger, поддерживающий интеграцию со всеми SIEM системами, и как можно модернизировать уже существующий Logger с помощью алгоритмов машинного обучения, сделав его умнее и эффективнее.

В данной статье мы с вами подробно рассмотрим процесс интеграции логов событий межсетевого экрана последней версии Континент 4.1.7 от вендора Код Безопасности и решения класса SIEM компании Kaspersky: KUMA.

Каждый автор, обдумывая статью, сталкивается с проблемой. С одной стороны хочется передать читателю крутую идею и тем самым принести большую пользу, а с другой страшно давать что-то “тяжелое”, потому что тема может оказаться неподъемной и следовательно бесполезной.

В первых материалах я описывал простые вещи. Эффективное обучение, работа памяти, правила ведения заметок, всё это очень полезно каждому из нас, особенно в начале пути. Также сюда можно отнести это небольшое руководство.

Cегодня же я хочу рассказать о чем-то более сложном и продвинутом. ВАЖНО! Если вы не совсем понимаете, что такое кривые забывания, метод заметок корнелла, зеттелькастен, то дальнейший текст будет вам мало полезен. Если нет необходимой базы и опыта, то дальше читайте на свой страх и меня потом не обвиняйте.

Изложенная ниже методика Зеттелькастен рисования на бесконечном канвасе (далее ЗРБК для удобства) мне не встречалась ранее, поэтому я скромно буду считать себя одним из первых её практикантов/изобретателей. Причем это не что-то абсолютно новое, а скорее соединение существующих методик и новых возможностей цифровых устройств.