Привет, Хабр! На связи Василий Беляев – руководитель группы разработки интерфейсов компании «Криптонит». Во фронтенд-разработке я уже 16 лет. Так сложилось, что ко мне регулярно обращаются за помощью друзья, знакомые и бывшие коллеги, которые хотят устроиться на работу, но почему-то боятся и сомневаются в себе.

Что же смущает разработчиков, не даёт им откликаться на вакансии и уверенно держаться на собеседованиях? Через личный опыт и опыт коллег по цеху выделил для себя 5 основных причин, о каждой из которых я расскажу подробнее.

Человек без труда воспринимает речь на фоне тихой музыки и звуков окружающей среды. Более того, прямо во время разговора он может мысленно подпевать и реагировать на звуки. До недавнего времени нейросети так не умели. Одни были заточены на распознавание речи, другие — на обработку музыки, а третьи — на анализ различных звуковых событий. Всё изменилось с появлением работы китайских исследователей, создавших единую мультимодальную модель SALMONN. Это нейронная сеть с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки аудиоданных любого типа: речи, музыки и различных звуков.

В этой статье мы рассказываем об особенностях SALMONN на основе научной публикации его разработчиков.  Адаптировать материал помогли наши эксперты в области обработки и синтеза речи. Перевод и разбор препринта о SALMONN выполнен исследователем лаборатории больших данных и статистики компании «Криптонит» Анной Холькиной.

Ключевой идеей проекта SALMONN стала интеграция большой языковой модели (LLM) с двумя энкодерами: одним из модели Whisper для восприятия речи и другим (BEATs) для остальных звуков. В качестве предобученной LLM используется Vicuna, созданная на основе модели LLaMA с 13 миллиардами параметров и обученная на данных лучших диалогов с ChatGPT (также авторы SALMONN выпустили версию своей модели на основе Vicuna с 7 миллиардами параметров).

Привет, Хабр! Жизнь удалёнщика вдвойне веселее с детьми. Изредка переводя взгляд от монитора вовне, я пытаюсь воспитывать дочку. Пока чаще получается наоборот. Эта гибридная нейросеть неохотно соглашается переключаться в режим обучения с учителем, но при этом требует 200% внимания. Такое взаимодействие требует немалых душевных сил, а за выходные я порой устаю сильнее, чем за рабочую неделю. Чего уж говорить о длинной череде красных дней календаря!

Приближаются новогодние праздники, а значит — снова назревает вопрос о том, как провести время с детьми и не свихнуться помочь им развиваться в увлекательной форме. Раньше я рассказал как играю с дочкой «в шифры», а один из читателей предложил более простой вариант — настолки. Как сотруднику компании «Криптонит», мне стало интересно: а есть ли настольные игры на тему криптографии? Сходу нашлось две, а затем я решил опробовать с дочкой ещё одну — более универсальную и направленную (как заявлено) на всестороннее развитие когнитивных функций. Результат нашего небольшого эксперимента оказался слегка неожиданным, и я спешу поделиться с вами свежим опытом.

Недавно мы провели встречу экспертного сообщества по криптографии и квантовым технологиям, в которой приняли участие ведущие российские компании данной отрасли – «Российский квантовый центр», QApp, «Криптонит», «КриптоПро», «ЭЛВИС-ПЛЮС» и другие. На мероприятии обсудили развитие квантовых и гибридных вычислительных алгоритмов, разработку квантовых компьютеров и связанные с этим вызовы для криптографии. Эксперты обозначили ряд принципиальных моментов, подробнее о которых мы расскажем в этой статье.

Какие бывают квантовые компьютеры?

В России ведётся разработка квантовых компьютеров всех основных типов: на ионах (ионных ловушках), на холодных атомах (в оптических ловушках), на сверхпроводниках и фотонных чипах. Как и во всём мире, пока это штучные экспериментальные установки, далёкие от практического применения. На них отрабатывают различные инженерные подходы, тестируют алгоритмы и принципы дальнейшего масштабирования.

В то же время существует альтернативный подход к архитектуре квантовых процессоров, основанный на полупроводниковых технологиях. Он может оказаться востребованным уже на следующем этапе — промышленного производства квантовых компьютеров.

Где актуальны квантовые алгоритмы?

«Какими бы ни были по своей природе компьютеры будущего, сейчас нужно разрабатывать универсальные квантовые алгоритмы, без которых вычислительная система с любым количеством кубитов окажется дорогой и бесполезной железкой. В своей практике мы часто сталкиваемся с задачами комбинаторной оптимизации. Именно на них мы таргетируем свои исследования и разработку своих алгоритмов», — сказал эксперт компании QBoard Антон Божедаров.