Привет, Хабр! Этот материал — о нашем новом проекте «Городские легенды», который помогает воссоздать утраченные или сильно изменившиеся со временем шедевры архитектуры, знаковые здания и сооружения. Рассказываем, как нам в beeline cloud пришла идея такого проекта и что можете сделать вы, чтобы вместе с нами сохранить как можно больше «легенд» в каждом городе России.

Разбираемся в политике конфиденциальности Open AI и выясняем, почему эксперты окрестили GPT-4o «турбопылесосом данных».

Последние пару лет развитие языковых нейросетей как будто бы шло по принципу «больше, длиннее, жирнее»: разработчики пытались раздуть свои модели на как можно большее число параметров и прогнать через них максимальный объем тренировочных данных. 12 сентября OpenAI выпустили новую LLM, которая добавляет в это уравнение еще одно измерение для прокачки: теперь можно масштабировать объем «мыслей», который модель будет тратить в процессе своей работы. В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.

“Все решено, завтра начинаю меньше есть!”

Если с этого обычно начинается твое стремление к лучшей фигуре и здоровому телу, то я буду тем тренером, который остановит тебя от этого.

“Да просто жрать надо меньше” — самая простая и распространенная рекомендация, которой в какой-то момент хочется просто взять и начать следовать.

И главное, звучит убедительно. Особенно с учетом ее фундаментальной правдивости. Но это не должно сбивать тебя с толку. Да, для снижения веса необходим дефицит калорий, но просто так взять и меньше есть у тебя не получится. Ты, наверняка, это уже заметил. У тебя это не работает. И вот почему.

Приложение Шедеврум начало использовать новую end2end-модель YandexART (Vi). Она позволяет создавать видео по текстовому запросу и учитывает взаимосвязь между кадрами, делая видео более связными, плавными и реалистичными, чем при использовании предыдущей модели. Предыдущее решение было основано на использовании эвристик для добавления движения камеры, где видео создавалось кадр за кадром с применением модели генерации изображений, что приводило к значительным изменениям в содержании каждого кадра. 

В этой статье поделимся нашим опытом разработки первых версий end2end-модели YandexART (Vi): 

— расскажем, почему изначально выбрали работу в пиксельном пространстве;

— опишем методы инженерных оптимизаций, которые помогли в обучении моделей;

— обсудим проблемы, с которыми столкнулись в процессе разработки, и как их решали;

— в завершение расскажем, почему в итоге решили отказаться от пиксельного пространства в пользу латентного и поделимся нашими планами на будущее.

И так как на Хабре не принято вставлять гифки и видео до ката, примеры новой модели вас ждут под ним. 

Знаете, почему летает воздушный шар? 

Внутри шара находится воздух, который нагревают горелкой. Отсюда температура воздуха в куполе шара выше, чем температура воздуха вокруг. Поскольку плотность теплого воздуха ниже, на шар начинает действовать сила Архимеда, она выталкивает его наверх, пока не уравняется силой тяжести. 

Сегодня принято зарабатывать на высоких технологиях, например, на искусственном интеллекте. Но мне, чтобы продавать на 24 млн в год, понадобился закон физики из 3 века до нашей эры. В статье я расскажу, как и сколько можно заработать, если подсунуть газовую пушку под брезент.

Что такое дофамин и почему в среде любителей самосовершенствования он считается гормоном, способствующим отвлечению внимания?

Выражение «дофаминовый детокс» на первый взгляд звучит как полный отказ от дофамина на какое-то время, что в корне неверно. От дофамина избавиться невозможно.

Дофамин нередко называют нейромедиатором «хорошего самочувствия», однако его функция заключается в регуляции системы мотивации и вознаграждения. Когда уровень дофамина повышается, организм получает сигнал о том, что то или иное занятие доставляет нам удовольствие и его стоит повторять.

Проблема в том, что дофамин активно выделяется и во время пролистывания социальных сетей, и при достижении какой-либо значимой цели.

В этой статье мы расскажем про базовые техники работы с Docker, а также погрузим читателя в основы докеризации приложений.

Предполагается, что читатель что-то слышал про Docker и хотел бы начать знакомство с технологией. Мы постараемся упростить этот процесс.

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.

Привет, Хабр! Меня зовут Людмила, я SDET-специалист в компании SimbirSoft. Свои школьные и студенческие годы я провела в студенческом аэрокосмическом конструкторском бюро, занимаясь проектированием малых космических аппаратов и разработкой софта и алгоритмов для них. 

Именно интерес к космосу постепенно привел меня к работе в IT. И хотя сейчас большую часть своего времени я уделяю автоматизации  тестирования, тема проектирования спутников до сих пор остается для меня интересной, тем более что эти сферы пересекаются. А как именно — я опишу в статье, показав процесс создания спутника с точки зрения типичного программиста. Проведем параллели между космосом и IT, затронув и программирование, и тестирование.

Одно из моих guilty pleasure – это нейрофилософия и смежная с ИИ литература, поэтому очень хочется поделиться с вами обзором книги Жильбера Симондона «О способе существования технических объектов». Вдохновилась я также статьей Михаила Куртова с комментариями к этой книге, очень советую ее тоже почитать.

Жильбер Симондон – французский философ, создатель оригинальной философии техники и теории индивидуации. Получил широкую известность в конце XX века, хотя основные его работы были написаны во второй половине 1950-х гг.

Многие, возможно, не слышали об этом философе, а ведь значимость его работ стала особенно очевидной в контексте развития генеративного искусственного интеллекта, ставшего неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Его книги, к сожалению, остались в тени и редко попадают в руки читателей.

Симондон высказывался об искусственном интеллекте еще в 1950-х годах, когда ИИ существовал только в теории. Он утверждал, что различные умные системы, подобные сегодняшнему ChatGPT, могут обрести собственное «существо», и это утверждение оказалось глубоко актуальным для нашего понимания собственной природы и роли человека в этом новом мире.

Французский философ отвергал идею разделения между техникой и культурой, человеком и машиной. Это устаревшее разделение, уходящее корнями в работы древнегреческих философов, до сих пор оказывает влияние на наше отношение к технологии и, следовательно, нашему образу жизни в XXI веке.

Значение слова – это его использование в языке
Людвиг Витгенштейн (сурс) 

Что это вообще за магия такая? Коллокация – это просто пара или группа слов, которые часто возникают вместе. Такие комбинации звучат естественно для носителей языка, однако, тем, у кого язык не родной, бывает сложно догадаться до этой естественной комбинации.

А что если я скажу, что они улучшают сразу и вашу способность органично говорить, и канонично писать, и что совсем удивительно воспринимать английский от носителей языка на слух? И главный вопрос, который меня мучает – почему я узнал об этой технике изучения языка только полгода назад? (Рассказ об этой подготовке здесь.) 

Внимательно посмотрите на пример с картинки. Как только собеседник начал(а) произносить “pitch d…” ваш мозг, зная нужные коллокации, подскажет, что там должно быть “dark”. Даже если вы плохо расслышали эту часть. Это один из механизмов, через который коллокации позволяют лучше воспринимать язык на слух.

Подробнее о том, как их учить и использовать и будет эта статья.

Disclaimer: если у вас филологическое образование, то вам наверное будет смешно, что кто-то открыл для себя коллокации и их использование для изучения иностранного языка в 202N году, а вот если вы, как и я, когда-то читали “randomize” как “рандомизе”, то возможно эта статья будет вам полезной.

Диффузионные модели могут значительно расширить мир творческой работы и создания контента в целом. За последние несколько месяцев они уже доказали свою эффективность. Количество диффузионных моделей растет с каждым днем, а старые версии быстро устаревают

В 1935 году Альберт Эйнштейн и Эрвин Шрёдингер, два самых выдающихся физика того времени, вступили в спор о природе реальности.

Эйнштейн провёл математические расчёты и понял, что Вселенная должна быть локальной, то есть никакое событие в одном месте не может мгновенно повлиять на удалённое место. Но Шрёдингер провёл собственные расчёты и понял, что в основе квантовой механики лежит странная связь, которую он назвал «запутанностью» и которая, как оказалось, наносит удар по здравому эйнштейновскому предположению о локальности.

Когда две частицы становятся запутанными (что может произойти, например, при их столкновении), их судьбы оказываются связанными. Измерьте, например, ориентацию спина одной частицы, и вы можете узнать, что её запутанный партнёр (если и когда он будет измерен) указывает в противоположном направлении, независимо от его местонахождения. Таким образом, измерение в Пекине может мгновенно повлиять на эксперимент в Бруклине, что, очевидно, нарушает эйнштейновский закон о том, что никакое воздействие не может распространяться быстрее света.

Обсуждение НЛО в Конгрессе США напомнило мне о личной истории с обработкой свидетельств и определением вероятности. Я считаю её интересной и познавательной.

В миссии "Шаттла" STS-128 выхлопные газы ракеты сорвали примерно 3,5 тысячи плиток со стены пламеотводящего канала.

Меня зовут Андрей Цыган - и я исследую практическое применение AI и сервисов со стороны предпринимателя. Дизайнерских навыков у меня нет, а потребность в презентациях всегда была достаточно большая.

В этом обзоре я сделал подборку популярных сервисов : от удобного форматирования до полного создания презентации с контентом и анимацией.

Если вы сидели в Интернете в последний год, то могли заметить, что он быстро меняется. И этот снежный ком летит с горы с возрастающей скоростью.

Google хочет убить свои стандартные 10 синих ссылок (заменив их выдачей данных из чатбота Bard). Твиттер умирает под давлением ботов и синих галочек. Amazon захламляется ИИ-книгами, которые сейчас доминируют в списке бестселлеров, а также фальшивыми отзывами и прочим мусором. Большие проблемы с контентом и рекламодателями испытывает TikTok.

Массовые увольнения захватывают интернет-СМИ. В вакансии от «ИИ-редактора» ожидается «выпуск от 200 до 250 статей в неделю». ChatGPT используется для создания целых сотен спам-сайтов, на которых, ничего не подозревая, через Google Ads рекламируются бренды. Etsy наводнен «мусором, созданным искусственным интеллектом».

Чатботы цитируют друг друга в каком-то дезинформационном уроборосе. LinkedIn использует искусственный интеллект для симуляции сообщений рекрутеров (чтобы создать персонализированное сообщение теперь не нужно тратить ни секунды времени — привет, официально одобренный спам!). Но и это ещё не предел. Snapchat и Instagram рассчитывают, что боты скоро будут разговаривать с вами, когда этого не делают ваши друзья. Реддиторы устраивают забастовки. Бастуют моды Stack Overflow. Интернет-архив борется со считывателями данных, выдающих десятки тысяч запросов в секунду. А еще «ИИ разрывает Википедию на части».

В общем, старая сеть умирает, а новая сеть изо всех сил пытается родиться. И мы уже видим её общие очертания.

В мае 2015 года Google выпустила отдельное приложение «Фотографии». Люди были поражены тем, что оно способно анализировать изображения, разбирать их на детали, а потом маркировать людей, места и вещи. Даже переводить текст!

Была только одна проблема. Google внедрил «категоризацию фотографий» — все фотографии автоматически размечались и организовывались в папках на основании того, что на них было. И через пару месяцев 22-летний программист-фрилансер Джеки Альсине обнаружил, что все фотографии, на которых был изображен он и его девушка, оба чернокожие, были помечены как «гориллы». Причем если на фотографиях был виден белый человек или человек со светлой кожей, Google маркировал их правильно — например, «выпускной» или «поход в бар». М-да.

История сразу разгорелась в Твиттере. После шквала негатива Google поклялась больше не позволять своему приложению классифицировать каких-либо людей как «горилл» и пообещала решить эту проблему. Восемь лет спустя — эта история, оказывается, всё еще не затухла, и влияет на развитие современных ИИ больше, чем можно было бы ожидать.