Привет! Я Давид Асатрян — создатель Креативного Хаба [Alcor] и руководитель по запуску продуктов и управлению изменениями.

В прошлой статье я рассказывал, как управлять проектами, где главный источник принятия решений — интуиция. В прошлом материале основной акцент был на инвесторах. В таких проектах риск остаться голодным на улице стремится к нулю. Но что делать, если вы простой смертный без капитала на несколько поколений вперед, при этом уверены в своей «чуйке»?

Рассказываю в статье про подход для стартаперов и тех, кто развивается в творческой индустрии.

Группа исследователей из Quantinuum совершила значительный прогресс в создании квантового ИИ, представив первую масштабируемую модель квантовой обработки естественного языка (QNLP) — QDisCoCirc. Эта модель объединяет квантовые вычисления с ИИ, решая текстовые задачи, такие как ответы на вопросы, и открывает новые возможности для интерпретируемости и прозрачности в ИИ.

В отличие от традиционных «черных ящиков», где решения ИИ остаются непонятными, QDisCoCirc позволяет наблюдать внутренние квантовые состояния и связи между словами, обеспечивая прозрачность процесса принятия решений. Используя метод композиционного обобщения, эта модель эффективно обрабатывает большие наборы данных и может применяться в юриспруденции, медицине, финансах и других областях.

Хотя текущие квантовые процессоры ограничены по масштабам и точности, а исследование сосредоточено на упрощенных задачах, стремительное развитие квантовых технологий и амбициозные планы команды обещают значительные достижения в будущем.

В статье о том, как квантовые компьютеры могут изменить наше понимание и применение ИИ.

Если среди физиков настоящей легендой безумных жизненных историй был Ричард Фейнман, то среди математиков и инвесторов этот титул должен по праву принадлежать Эдварду Торпу. Чувак смог не только обуть казино сразу в двух считавшихся ранее «непобедимыми» играх, но и заработать $800 млн на фондовом рынке благодаря идее, достойной Нобелевки.

Здарова хабровчане! На связе лаборатория Вихрей, сегодня мы расскажем про наш бенчмарк, Шлёпа - большой русский бенчмарк

Что есть сейчас для оценки русскоязычных LLM

Mera - бенчмарк от Сбера, использует тесты и генерацию, сабмит через сайт, сайт почти не обновлялся с зимы. Почитать про него можно тут.

• Что считать эмпатией, а что нет?
• Как на физиологическом уровне работает эмпатия?
• Как тренировать эмпатию и использовать в общении?

Пару лет назад я написал статью про получение имен элементов enum в моих любимых плюсах без использования typeid, макросов и черной магии, а то и вообще в компайлтайм. Хотя нет, немного магии там все же было. Это был интересный опыт, но особого применения в проде я так и не нашел, хотя коллеги начали активно использовать эту возможность чтобы итерироваться по enum в поисках нужного элемента по его строковому представлению. Оно конечно задумывалось наоборот, но как говорится, пасту в тюбик обратно не запихнешь, пользуются и то радость. И тут в домашнем игровом движке мне понадобился похожий функционал получения имени структуры или класса в компайлтайм, можно конечно было сделать через typeid, но в релизной сборке rtti планируется отключать, так что этот вариант не подходит. А конвертировать имя структуры в строку все же хочется. При чем тут Гарри и для чего это все нужно в конце статьи.

Получение имени типа, не важно это структура или перечисление, в C++ — проблема. То, что тривиально известно компилятору на этапе парсинга исходников, не получится перевести в человеко-читаемый вид в рантайме. Можно использовать std::type_info::name, который не является переносимым решением, потому что зависит от реализации манглинга в компиляторе. Некоторые компиляторы (например, MSVC, IBM, Oracle) создают "удобное" имя типа, а вот gcc и clang, возвращают искаженное имя, котороe можно преобразовать в удобочитаемую форму с помощью дополнительных функций, например abi::__cxa_demangle. Чтобы вся эта магия работала нужно подключить RTTI, который тоже не всегда доступен, а иногда и вообще-то вреден, потому что сжирает драгоценную производительность, но можно сделать по другому.

С детства я мечтал купить электрогитару Jackson DK2. В России такая стоила от 1000$. Таких денег у меня не было. Нашел на форуме американца, он предложил помочь купить гитару в США. Вместе с доставкой она обошлась мне в 300$. Я понял, что на этом можно сделать бизнес. Сделал сайт, начал покупать и продавать гитары.

Заниматься табачным бизнесом не так просто, как кажется. Вас недолюбливают за вклад в испорченное здоровье, а кто-то вообще ставит в один ряд с наркодилерами. Государство давит вас ограничениями и штрафами, реклама под запретом, студенты пытаются обмануть, а сотрудники и вовсе воруют.

Но несмотря на это, у нас 20 магазинов и 300 миллионов годового оборота. До Филип Моррис еще далеко, но мы не унываем. В статье я расскажу, как открыл табачный магазин и не прогорел.

Материал подготовлен для блога МойСклад по мотивам интервью с предпринимателем, основателем компании «Bazooka Store» Артемом Лазукой.

Не тот язык, не так учил, не так мотивировал себя, не на то надеялся, недостаточно умный, недостаточно настойчивый, достаточно ограниченный и ленивый. В общем, советов было много и практически все они были по делу. Не то чтобы сразу после прочтения всех комментариев я бросился переучиваться. Или вообще решил возобновить учёбу. Тем не менее уверен, ваши советы очень помогут тем, кто только собирается окунуться в мир ИТ, выбирает направление, курсы, стратегии обучения. Сразу скажу, все комментарии было очень интересно читать. Спасибо, что делились своим опытом, подсказывали и искренне желали помочь.

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.

Это знакомо многим. Вы начинаете бизнес ради свободы и денег и незаметно становитесь его рабом. Вкалываете круглыми сутками, делаете всё и за всех, а денег получаете несоразмерно усилиям. Возникает желание бросить, хотя, возможно, вы находитесь в одном шаге от успеха. 

2024 год рисует жестокую кривую с объемом кандидатов в IT. Мы подровняли её и разобрались — кто, куда и зачем? Опубликовали пять вакансий на самые объемные специальности и анализируем полученные данные: как опытные специалисты выдавливают джунов, с чем сталкиваются новички и где у них есть шанс прорваться?

Детекция объектов в реальном времени является важнейшей задачей и охватывает большое количество областей, таких как беспилотные транспортные средства, робототехника, видеонаблюдение, дополненная реальность и многие другие. Сейчас такая задача решается с помощью двух типов алгоритмов: one-step алгоритм детекции, например You Only Look Once (YOLO), и two-steps алгоритм, например Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster R-CNN). Двухстадийный подход имеет ряд недостатков: долгое обучение и инференс, плохое качество детекции маленьких объектов, неустойчивость к различным размерам входных данных. Одностадийный алгоритм детекции подразумевает одновременное выполнение детекции и классификации, что обеспечивает end-to-end обучение с сохранением высоких показателей как точности, так и скорости.

Небольшой чек-лист для тех, кто работает в международной компании или общается с клиентами на английском.

Ранее уже был опубликован материал на тему того, что плацебо работает. Но, одно дело когда мы говорим про силу лекарств и субъективное «я так чувствую». И совсем другое, когда человек испытывает боль. Может ли плацебо сработать на таких повышенных оборотах?

Привет, меня зовут Рома. Я работаю в отделе спецпроектов KTS на позиции Python backend-разработчика. 

Однажды мне взбрело в голову написать собственную имплементацию алгоритма сжатия RLE. В этой статье рассказываю подробнее про RLE: что это за зверь такой, где используется, чем плох, чем хорош, и какие неожиданные сложности могут возникнуть при попытке имплементации.

Однажды, выполнив в Гугле запрос "Three body problem" ("Задача трёх тел"), я был просто поражен - первая страница результатов состояла только из ссылок на роман китайского писателя-фантаста Лю Цысиня с соответствующим названием, а также на телесериал, снятый по этому роману, т.е. ссылок на собственно задачу трёх тел не было вообще! Мне это показалось удивительным и несправедливым, поскольку сама по себе задача трёх тел тоже может выглядеть увлекательной в популярном изложении. В этой публикации я постарался привести некоторые доказательства этого утверждения.

Друзья, приветствую! Сейчас наблюдается невероятный интерес к телеграмм игре Hamster Kombat. Все тапают этого несчастного хомяка в надежде, что когда-то можно будет продать монеты за реальные деньги. Пока мы все в ожидании, давайте я расскажу, как автоматизировать процесс фарма и тапанья хомяка через Python, используя один интересный проект.

В завершении статьи я поделюсь с вами двумя способами, которые позволят развернуть нашего бота удаленно.