Начну с небольшой шутки:

"Знаете ли вы, что до изобретения часов людям приходилось активно ходить повсюду и спрашивать время?"

Этот незамысловатый анекдот иллюстрирует важную концепцию: информация, доступная одному члену группы, может распространяться среди остальных. Эта идея имеет глубокий смысл и находит применение во многих областях.

Рассмотрим самоорганизующиеся системы в природе, например, стаи птиц или рыб. Представим такую систему как совокупность частиц, где каждая особь – это отдельная частица. Можно предположить, что движение каждой частицы в пространстве определяется двумя основными факторами:

Индивидуально оптимальная позиция: то, что особь считает наилучшим для себя.

И глобально оптимальная позиция: определяемая коллективным взаимодействием частиц, своего рода "инструкция", получаемая особью от "лидера группы".

В связи с этим возникает естественный вопрос: что считать "оптимальным" в природе? Что является наилучшим для отдельной особи и для всей группы? Не будучи биологом, я не могу дать ответы на эти вопросы. Однако, наблюдая за подобным поведением в природе, мы можем разработать эффективный алгоритм оптимизации. Другими словами, определив критерии "оптимальности", мы можем применить этот эволюционный подход для оптимизации заданной функции.

Данный алгоритм известен как оптимизация роем частиц (Particle Swarm Optimization, PSO). Возможно, это звучит несколько сложно. Что подразумевается под "оптимизацией"? Какова роль математики в этом процессе? Что именно оптимизируется? В статье я постараюсь подробно разъяснить все эти моменты. Более того, мы применим ООП на Python для создания собственного класса ParticleSwarmOptimizer(). И таким образом, мы пройдем путь от теоретических основ PSO до их практической реализации.

Итак, приступим! Желаю приятного чтения.

Человеческий разум, столь сложный и удивительный, далеко не безупречен. Десятилетия исследований в области когнитивной психологии показали, что наше мышление подвержено систематическим ошибкам, известным как когнитивные искажения. Например, Канеман и Тверски открыли глаза на то, как часто мы подвергаемся влиянию искажений, даже когда абсолютно уверены в рациональности принятого решения. Мы склонны видеть мир не таким, какой он есть, а сквозь призму собственных предубеждений и упрощений. Но что, если эти же искажения проявляются и у искусственного интеллекта?

Конечно, ИИ может быть подвержен искажениям, исходящим из обучающих выборок и алгоритмических ограничений. Например, данные, на которых обучаются модели, могут содержать предвзятости, а сами алгоритмы могут формировать выводы, основанные на неявных предположениях. Но насколько передовые модели подвержены этим искажениям?

В этой статье мне бы хотелось обратиться к ChatGPT-4o и проверить именно ее и попробовать выявить потенциальные искажения.

Приятного прочтения (:

The world of AI is rapidly expanding, placing powerful tools within reach of individuals and businesses alike. These tools offer innovative solutions to a myriad of challenges. This article presents a curated selection of the top free AI tools currently available, designed to meet a diverse range of needs – from crafting compelling content and analyzing complex data to streamlining workflows and enriching your leisure time.

Программисты не понаслышке знают, как важно периодически давать отдых уставшим запястьям. И в этом случае возможность диктовки текста – будь то во время длительных сессий программирования или в стремлении к более эргономичной организации работы – может стать настоящим спасением. В данном туториале я вместе с вами подробно рассмотрю процесс создания современного инструмента для транскрибации речи в текст на языке Python, отличающегося высокой скоростью и точностью благодаря использованию ИИ, а именно API Whisper от Groq.

Наша цель – разработать скрипт, работающий в фоновом режиме и позволяющий активировать голосовой ввод в любом приложении простым нажатием кнопки. После отпускания кнопки скрипт мгновенно преобразует речь в текст и автоматически вставит его в активное поле ввода. Таким образом, мы получаем возможность голосового ввода практически в любом вашем приложении.

Приятного прочтения!

Не секрет, что ИИ-инструменты становятся все более доступными, открывая широкие возможности для решения самых разных задач. В данной статье мы представляем вашему вниманию подборку лучших бесплатных нейросетей, способных удовлетворить самые разнообразные потребности: от генерации контента и обработки данных до оптимизации рабочих процессов и организации увлекательного досуга.

Приятного прочтения!

Совсем недавно Meta представила миру Llama 3.1 405B - новую открытую модель, бросающую вызов признанным лидерам, таким как GPT-4o и Claude-3.5 Sonnet.

15 триллионов токенов, 16 000 графических процессоров H100, улучшенные возможности рассуждений и генерации кода - впечатляющие характеристики. Но действительно ли Llama 3.1 способна состязаться с закрытыми моделями? В этой статье мы проведем независимое расследование: сравним возможности Llama 3.1 405B с GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet на ряду задач, от программирования до творческого письма, и попробуем понять, насколько она готова к практическому применению.

Приятного прочтения! (:

Когда в последний раз вы сталкивались с трудной для понимания темой? Или проводили часы за просмотром обучающих видео на YouTube?

Существует множество эффективных методик обучения, позволяющих усвоить сложные концепции и обрести уверенность в своих знаниях. Если вы, как и я, постоянно стремитесь к саморазвитию, то понимаете важность правильного подхода к обучению. Одним из наиболее простых и действенных методов является техника Фейнмана.

В этой статье я расскажу, как эффективно применять метод Фейнмана и использовать искусственный интеллект для восполнения пробелов в знаниях.

По окончании чтения вы научитесь использовать ChatGPT для разбора сложных концепций и их интуитивного освоения всего за четыре простых шага.

Как далеко продвинулся искусственный интеллект в умении создавать тексты? От имитации стиля классиков литературы до написания путеводителей по вымышленным мирам — современные нейросети демонстрируют удивительные способности к генерации текстового контента самых разных форматов.

В этой статье мы рассмотрим работу различных ИИ-моделей на примере четырех нестандартных промтов, анализируя их сильные стороны, слабости и потенциал для дальнейшего развития.

Приятного прочтения(:

Мир стоит на пороге новой эры цифрового творчества, где воображение обретает форму не только с помощью кисти и холста, но и благодаря строчкам кода. Искусственный интеллект, некогда фантастическая идея, становится повседневной реальностью, предлагая художникам, дизайнерам и просто энтузиастам новые инструменты для воплощения своих идей. Одной из самых захватывающих областей в этом контексте является генерация видео с помощью ИИ. Представьте себе: вы описываете свою идею, а интеллектуальный алгоритм превращает её в захватывающий видеоролик, полный движения, цвета и эмоций. Звучит невероятно? Тем не менее, это уже реальность благодаря таким моделям, как Sora, Kling, Runway Gen-3, Veo и Dream Machine.

Приятного прочтения (:

Мир нейросетей развивается с невероятной скоростью. Ещё вчера генерация изображений по текстовому описанию казалась чем-то фантастическим, а сегодня уже существуют десятки сервисов, соревнующихся в качестве и реалистичности результатов. Но как выбрать инструмент, который подходит именно вам?

В этом обзоре мы не будем загружать вас техническими подробностями и сложными терминами. Мы пойдём другим путём — протестируем популярные нейросети на конкретном задании и посмотрим, кто справится лучше.

Приятного прочтения (:

GenAI стремительно ворвался в нашу жизнь. Ещё вчера мы с опаской смотрели на него, а сегодня уже вовсю используем в работе. Многие эксперты пророчат GenAI большое будущее, считая его предвестником новой промышленной революции.

И ведь действительно, LLM и мультимодальные модели уже сейчас демонстрируют впечатляющие возможности и при этом относительно просты во внедрении. Создать простое приложение на их основе - дело нескольких строк кода. Однако переход от эксперимента к стабильному и надежному решению — задача посложнее.

Как метко подметил Мэтт Тёрк: если в 2023 году мы боялись, что GenAI нас погубит, то в 2024-м мечтаем хоть как-то приручить его и запустить в "мелкосерийное производство".

Если вы уже успели создать свои первые LLM-приложения и готовы вывести их на новый уровень, эта статья для вас. Мы рассмотрим 17 продвинутых RAG-техник, которые помогут избежать типичных ошибок и превратить ваш прототип в мощное и стабильное решение.

Пристегните ремни, мы отправляемся в увлекательное путешествие по миру AGI! Вместе мы:

Поймем, как система отличает ценную информацию от информационного шума;

Разберемся, как правильно подготовить данные для LLM;

Выясним, можно ли строить цепочки из нескольких LLM;

Поймем, как направлять запросы через разные компоненты системы.

Приятного прочтения(:

Многие ИИ-сервисы имеют для нас с вами ограничения и это не может не огорчать. Какие-то сервисы требуют только подключения через VPN, например, ChatGPT от OpenAI, а какие-то, например, Claude от Anthropic, просят душных и долгих танцев с бубном, чтобы просто использовать модель.

Но ладно доступ, а что если хочется расширить функционал, купив подписку? Так же не у каждого есть такая возможность, а потому нам приходят на помощь наши "адаптаторы", которые расшаривают доступ к интересующим нейросеткам и помогают нам избежать трудностей при использовании.

А еще вкуснее, когда любимые модели собраны в одном месте - это же очень удобно, не нужно бегать с места на место, а также платить за несколько подписок. А посему я хотела бы рассмотреть различные агрегаторы, их плюсы и минусы сравнить и понять, стоят они вашего с нами внимания, или нет.

Приятного прочтения!

Мы еще не отошли от GPT-4o, как Anthropic вырывается на сцену с новой моделью Claude 3.5 Sonnet, которая по заверениям разработчиков превосходит GPT-4o. Anthropic вновь раздвигает границы возможностей ИИ.

В этой статье мне бы хотелось оценить возможности новой модели и, конечно, проверить не соврали ли нам о функционале Claude 3.5 Sonnet.

Приятного прочтения(:

Более полувека назад, 7 декабря 1972 года, с космодрома на мысе Канаверал стартовала ракета, уносящая к Луне трех астронавтов и луноход. После трехдневного полета двое из них спустились на поверхность Луны в хрупком посадочном модуле. В течение трех дней астронавты исследовали лунный ландшафт, собирали образцы пород и испытывали луноход. Затем они вернулись на орбиту, где их ждал третий член экипажа. Вместе они отправились обратно на Землю, приводнившись в южной части Тихого океана 19 декабря 1972 года. Эта миссия, получившая название «Аполлон-17», стала последним на сегодняшний день случаем, когда человек покидал пределы низкой околоземной орбиты.

NASA планирует вернуть американских астронавтов на Луну в конце 2026 года в рамках миссии «Артемида-3». Подобно «Аполлон-17», два астронавта проведут около недели на лунной поверхности, собирая образцы и делая памятные селфи. Однако, в отличие от исторической миссии, «Артемида-3» будет осуществлена без лунохода.

Несмотря на внешнюю схожесть с «Аполлон-17», «Артемида-3» значительно отличается по сложности и стоимости. В то время как «Аполлон-17» была запущена одной ракетой и стоила $3,3 миллиарда (в пересчете на 2023 год), «Артемида-3» потребует десятка запусков тяжелых ракет и обойдется в астрономическую сумму, которую NASA отказывается раскрывать. По оценкам экспертов, стоимость миссии может достигать 7–10 миллиардов долларов.

Сложность «Артемиды-3» поражает: одноразовый посадочный модуль станет самым тяжелым космическим аппаратом в истории, а научный результат миссии — небольшая коробка с лунными образцами — будет меньше, чем у «Аполлона-17». Более того, вся программа зависит от технологий, которые еще предстоит разработать и протестировать в течение ближайших полутора лет.

Возникает закономерный вопрос: если мы смогли отправить человека на Луну полвека назад, почему это так сложно сделать сейчас, учитывая технологический прогресс?

Применим геопространственную разведку для точного количественного учета воздушных судов противника? Используем для этого технологию обнаружения объектов YOLOv8 на основе аэрофотосъемки, выполненной разведывательными беспилотниками, что обеспечит надежное планирование военных действий.

В рамках глобальной системы мониторинга, известной как «The Machine». , функционируют разнообразные элементы. Данная система объединяет множество устройств, распределенных по всему земному шару, что обеспечивает комплексное наблюдение. Это позволяет государственным органам осуществлять мониторинг за индивидуальными лицами, анализировать общественные поведенческие тенденции и контролировать военные объекты на международном уровне. Геопространственная разведка (GEOINT) занимает центральное место в этой системе.

В этой статье основное внимание уделим GEOINT в качестве ключевого средства для мониторинга военных авиабаз противника. Такой подход к наблюдению за объектами и базирующейся на них авиацией способствует глубокой проработке стратегии и тактики ведения боевых действий.

В феврале Google мы познакомились с Gemini 1.5 Pro с контекстным окном в 1 миллион токенов. Больший размер контекста означает, что Gemini 1.5 Pro может обрабатывать огромные объемы информации за один раз — 1 час видео, 11 часов аудио, 30 000 строк кода или более 700 000 слов. Это делает его на голову выше других моделей.

Сегодня я бы хотела рассмотреть вопрос обработки видео, а именно просмотра часового видео и оценить, как хорошо модель будет извлекать информацию.

Приятного прочтения!

Для любого разработчика глубокое понимание основных принципов системного проектирования является необходимым условием для создания стабильных и масштабируемых программных систем, способных обеспечивать высокую производительность. Системное проектирование (System Design) включает разработку архитектуры и структуры программной системы, направленную на удовлетворение специфических требований и обеспечение требуемых показателей производительности.

С учетом стремительного прогресса в области технологий и возрастающей сложности программных приложений, овладение принципами системного проектирования становится критически важным для разработчиков, стремящихся создавать эффективные системы. Не имеет значения новичок вы или опытный специалист: освоение этих принципов позволит вам разрабатывать надежные и масштабируемые программные системы, отвечающие требованиям современных приложений.

Далее мы рассмотрим каждый из принципов более детально, чтобы понять их суть и способы применения в разработке приложений.

Cosmos представляет собой новейшее поколение медиа-обработчика на Netflix, интегрирующее архитектуру на основе микросервисов, асинхронные рабочие процессы и функционал без привязки к серверам. Эта платформа нацелена на оптимизацию медиа-процессов внутри Netflix, повышая их гибкость и производительность, а также способствуя более продуктивной работе разработчиков. За последние годы команда Encoding Technologies (ET) усердно трудилась над модернизацией видео-конвейера с использованием платформы Cosmos.

Обновлённый конвейер состоит из множества микросервисов, каждый из которых выполняет строго определённые функции. Один из таких сервисов – Video Encoding Service (VES), который играет ключевую роль в процессе кодирования видео, преобразуя исходные медиа-файлы в форматы, подходящие для стриминга на Netflix или других студийных задач. VES сталкивается с рядом требований, связанных с обработкой контента:

• Необходимость поддержки множества форматов, разрешений и качества изображения для разнообразных устройств пользователей, от мобильных телефонов до смарт-телевизоров;

• Обязательность чанковой кодировки для соответствия требованиям задержек, с учётом различной чувствительности к ним;

• Важность непрерывного выпуска обновлений для ускорения инноваций в стриминговых и студийных направлениях;

• Ежедневное обращение с множеством кодировочных задач, требующих эффективного и экономичного использования ресурсов.

В этой статье мы расскажем о процессе создания VES, о достижении целей, а также об уроках, извлечённых в ходе разработки микросервисов. Мы опустим некоторые детали, характерные только для Netflix, чтобы сфокусироваться на главной теме нашего обсуждения.

Приятного прочтения!

Не является секретом, что LLM в настоящее время являются неотъемлемой частью нашего рабочего процесса. Особое внимание заслуживает AI Coding Assistant — искусственный интеллект, или просто программный помощник, который поддерживает разработчиков, помогая писать более качественный и точный код, тем самым экономя время и ресурсы.

Давайте рассмотрим различные программные помощники, доступные на рынке для разработчиков с разными уровнями навыков, включая как бесплатные, так и платные варианты.

Но прежде чем мы погрузимся в детали этих инструментов, давайте ответим на вопрос: "Что такое эти помощники?".

Приятного прочтения(:

Многие могут усмехнуться при мысли о запуске очередного фреймворка JavaScript, учитывая множество уже существующих проверенных решений. Зачем браться за создание нового?

Давайте я расскажу свою личную историю о том, что подтолкнуло меня к разработке этого фреймворка JavaScript. Однако, если мой путь к созданию не вызывает интереса, вот краткий обзор (TLDR):