Привет, Хабр!

На новогодних праздниках у меня возникло желание сделать что-то полезное. Как человек, недавно начавший увлекаться здоровым питанием и ходить в тренажерный зал, я столкнулся с проблемой исправления своих неправильных пищевых привычек. Булочка на завтрак, сладкий десерт в качестве снэка, готовая еда сомнительного качества - тело не могло не отреагировать на такие издевательства, и в течение последних лет медленно, но верно набирало вес.

Оказалось, найти в сетевых магазинах подходящие продукты не так уж и просто. Замучавшись выискивать на полке с готовой едой самое высокобелковое блюдо, я задался вопросом - а можно ли упростить этот процесс? В процессе размышления я пришел к идее сделать справочник продуктов из сетевых магазинов с продвинутыми сортировками и фильтрацией.

Привет, Хабр!

Языковая модель ChatGPT произвела настоящий фурор. Даже Хабр в последние недели пестрит статьями про неё. Получив доступ к этой модели, я захотел изучить её способность шутить. Научить ИИ понимать юмор - непростая задача, и даже в последние годы успехи ИИ в генерации шуток можно было назвать в лучшем случае скромными. Сможет ли ChatGPT показать что-то новое в этой области? Давайте посмотрим!

Дисклеймер: ради улучшения качества генерации, все манипуляции проводились мной на английском языке, и потом переводились на русский.

На новом рабочем месте меня посадили за ПК, оборудованный процессором Ryzen 2600 и видеокартой Radeon RX 580. Попробовав обучать нейронные сети на процессоре, я понял, что это не дело: уж слишком медленным был процесс. После недолгих поисков я узнал, что существует как минимум 2 способа запуска современных библиотек машинного обучения на видеокартах Radeon: PlaidML и ROCm. Я попробовал оба и хочу поделиться результатами.