Одной из технологических основ общества XXI века, несомненно, является «Закон Мура», строго говоря, физическим законом не являющийся. Это эмпирическое наблюдение, впервые сформулированное Гордоном Муром (1929 — 2023) в 1965 году и затем уточнённое в 1975 году — о том, что при существующем темпе развития аппаратного обеспечения число транзисторов на кристалле интегральной схемы удваивается. Этот знаменитый «закон» действительно исправно работал на протяжении XX века и с определёнными оговорками продолжает работать и сегодня. В настоящее время на смену закону Мура постепенно приходит закон Хуанга, точнее описывающий тенденции роста производительности вычислительных систем. Поскольку Гордон Мур практически всю карьеру провёл в корпорации Intel, его тезис можно считать маркетинговой стратегией в производстве микросхем, которой следовали производители, и эта тенденция жёстко зависит от развития фотолитографии. Но у закона Мура оказались интересные следствия, проявившиеся при попытке его обойти или продлить, о которых я кратко расскажу в этой статье.

В последние годы обширный список доменов первого уровня (top level domains, TLD) регулярно пополняется: всё чаще в дополнение к обычным доменам .com, .org, .ru, .net стали встречаться домены .aero, .club итд.

Следуя за спросом, Google анонсировал в мае 8 новых доменов, включая два неотличимых от популярных расширений файлов адреса: .zip и .mov. От остальных доменов верхнего уровня эти два отличаются тем, что соответствующие URL крайне трудно отличить от имен файлов с таким же расширением. IT и ИБ-специалисты немедленно подняли тревогу о проблемах этого TLD: возможная путаница, ошибки в обработке ссылок и новые схемы фишинга.

Не прошло и месяца, как уже были обнаружили первые примеры реального фишинга с использованием этого подарка Google скамерам. Бороться с этим можно и нужно, но не лучше ли было бы просто признать ошибку и разделегерировать эти домены насовсем?

В этой статье расскажем про исследования, которые ещё в 1970-е годы проводили с помощью игровых приставок, поговорим про Тетрис, шахматы и «Петьку и Василия Ивановича», увидим, что «Аллоды онлайн» снова стали популярными, вспомним о том, что Heroes of Might and Magic 5 разработала российская компания, и узнаем, какая связь между Escape From Tarkov и Elden Ring.  

Время запастись чаем и бутербродами, путешествие будет долгим. Мы начнём издалека – с игровых автоматов. 

В сегодняшнем мире доминирует индийско-арабская десятичная система. И эта система, принятая почти в каждом обществе, представляет собой то, что большинство людей считают «числами». Десятичная система оперирует числами, выраженными цифровой базой от 0 до 9. Но существуют значимые альтернативы, и они столь же разнообразны, как и культуры, к которым принадлежат. В 1994 году группа инуитских учащихся под руководством преподавателя изобрели новую систему счисления.

«Кактовикские цифры», названные в честь населённого пункта на Аляске, где они были созданы, выглядят совершенно иначе, чем цифры десятичной системы, и функционируют совсем по-другому. Они как нельзя лучше подходят для скоростной визуальной арифметики с использованием традиционной двадцатеричной системы устного счета инуитов.

Генеральный директор AMD организовала один из величайших переворотов в истории Кремниевой долины, подняв цену акций умирающего производителя полупроводников почти в 30 раз менее чем за десять лет. Теперь она готовится к сражениям в грядущей революции искусственного интеллекта — и рассчитывает продолжать побеждать.

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Не далее, как вчера схлестнулся в словесной баталии с созидателями очередного "ChatGPT 4, Mindjourney и всех-всех-всех без СМС и VPN" на почве легальности их сервисов и обмана пользователя. Поэтому решил обсудить с сообществом, прав ли я, что большая часть различных сервисов, ботов и прочего, которые обещают вам ChatGPT 4 или MJ таким образом это скам и даже опасная вещь.

Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, мы решили рассказать в сегодняшней подборке. Если вам интересна эта тема – просим под кат. А если у вас есть собственные предпочтения среди графиков (или вы используете что-то ещё), то пишите в комментариях, обсудим. Что же – поехали!

С помощью GPT-4 можно решать самые разнообразные задачи по преобразованию текста, включая перевод на разные языки.

Мне стало интересно, кто переводит лучше: GPT-4 или специализированные нейронки для перевода, такие как Google Translate и DeepL?

Сегодня мы сравним качество перевода от различных нейросетей на 24 языковых парах.

Каждое большое приложение однажды сталкивается с задачей — увеличить скорость запуска. Не обошла она и приложение 2ГИС на Android. Расскажу, как команда тестирования искала причины медленного запуска.

17 октября 2014 года в мотеле маленького городка Хаммонд, Индиана, был обнаружен труп 19 летней Африки Харди. Вызванные на место полицейские почти сразу пришли к выводу, что это было убийство. На поиски убийцы ушло меньше суток — его обнаружили по записям камер наблюдения, установленных возле мотеля, а также по анализу телефонных разговоров жертвы (в номере был найден её телефон).

43-летний Даррен Ванн был арестован уже 18 октября и, как ни странно, совсем не был удивлён появлению полиции. Когда наручники защёлкнулись на его запястьях, Даррен повернулся и сказал полицейскому: «Наконец-то вы меня поймали». Так попался серийный убийца, жертвами которого стали ещё минимум шесть женщин. Но как полагали детективы, на самом деле счёт приближался к 20. 

Примечательно в этой истории то, что полиция могла бы поймать Даррена Вана ещё за 4 года до этого. Но никто не хотел слушать Томаса Харгроува — бывшего журналиста, который помогает искать маньяков с помощью собственного алгоритма, о котором и пойдёт далее речь.

Теодор фон Карман - американский физик венгерского происхождения, совершивший ряд открытий в области аэродинамики, одно из которых хорошо знакомо всем фанатам космонавтики, а второе многие видели, но не знали названия.

1. Съездить в соседнюю страну и приобрести SIM-карту (например, в Польше она стоит 5 злотых у оператора Play24, без абонентской платы, и многократно пригодится в будущем, так что это полезная инвестиция).
   
2. Купить «одноразовую» виртуальную симку на одном из полулегальных сервисов, чтобы получить SMS (без гарантии, потому что эту симку тысячи раз перепродают).
   
3. Воспользоваться сторонним фронтендом, который даёт доступ к ChatGPT из России без VPN и СМС.

Категориальные данные имеет огромное значение в DataScience. Как справедливо заметили авторы в [1], мы живем в мире категорий: информация может быть сформирована в категориальном виде в самых различных областях - от диагноза болезни до результатов социологического опроса.

Частным случаем анализа категориальных данных является анализ таблиц сопряженности (contingency tables), в которые сводятся значения двух или более категориальных переменных.

Однако, прежде чем написать про статистический анализ таблиц сопряженности, остановимся на вопросах их визуализации. Казалось бы, об этом уже написано немало - есть статьи про графические возможности python, есть огромное количество информации и примеров с программным кодом. Однако, как всегда имеются нюансы - в процессе исследования возникают вопросы как с выбором средств визуализации, так и с настройкой инструментов python. В общем, есть о чем поговорить...

В данном обзоре мы рассмотрим следующие способы визуализации таблиц сопряженности.

Что вы узнаете:

WebGPU уже здесь, он позволяет использовать высокопроизводительную 3D-графику и параллельные вычисления в вебе.

С помощью инструментов разработчика теперь можно переопределять заголовки ответов сети.

Начинает распространяться First Party Sets, часть Privacy Sandbox, которая позволяет организациям объявлять связанные сайты.

И многое другое.

В новостях технологий мы часто видим заметки об успехах ChatGPT. Например о том, что умный бот успешно сдал экзамены в очередной ВУЗ. Или о том, что многие скоро останутся без работы, поскольку их заменит генеративная система на базе большой языковой модели. Наверняка у многих возникало желание потестировать возможности ChatGPT и выяснить действительно ли он так умён, как об этом пишут в прессе. Если у вас возникал такой вопрос, эта заметка для вас.