У нас были: одна эллиптическая кривая, парочка прямоугольных треугольников и пяток арифметических прогрессий. Не то что бы это был необходимый запас для яркого путешествия. Но если они связаны с тысячелетней математической задачей, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало опасение - это очень большие дроби. Но я знал, что эта дрянь нас не остановит.
Творческие люди такие творческие, что могут рисовать чем угодно на чём угодно. Например, нитками по гвоздям. Этот вид искусства называется стринг-арт (побудем капитаном очевидность и скажем, что нет, стринги тут ни при чём). На самом деле, итоговый результат выглядит красиво и необычно. Правда, работа очень тонкая и кропотливая, далеко не все с ней справятся. А что, если попробовать автоматизировать это искусство? Оказалось, что задача хоть и сложная, но реальная.
Продвижение B2B-брендов традиционно ассоциируется с участием в профмероприятиях, выставках, рекламой в СМИ или тематических сообществах, но никак не стримами на YouTube. Однако опыт нашей компании Artezio доказывает обратное: прямые трансляции о low-code, тестировании ПО или системном анализе в ИТ могут быть не менее увлекательными, чем видео трэвел-блогеров, а еще они способны привлечь в компанию новых заказчиков и увеличить узнаваемость бренда. О том, как бизнесу использовать YouTube и заинтересовать подписчиков «без милых котиков» и далеких странствий, читайте под катом.
Привет, Хабр! В прошлый раз мы говорили об открытиях, которые помог сделать марсоход Perseverance, обследуя кратер Jezero. Практически доказано, что там была вода, более того — озеро, так что это место идеально для поиска следов жизни. В первой части рассказывали об изучении низовья, самого озера, но потом ровер последовал выше, и сегодня обсудим то, что ему там удалось обнаружить.
Сборник коротких рецептов по автоматизации инженерных систем дома, офиса и любого другого объекта на оборудовании Wiren Board.
Статья будет полезна всем, кто задумывался о построении умного дома, офиса, теплицы и любого другого объекта с автоматизацией и диспетчеризацией.
Наконец пришло время объединить код из предыдущей части, в которой мы создавали нейросеть по списку слоёв, с RL алгоритмами! Сегодня мы поставим задачу для обучения с подкреплением, опишем, как будет производиться взаимодействие агента со средой и на практике реализуем код на языке python.
Найти жилье для покупки и аренды — непростая задача. Многие факторы становятся неожиданностью после оплаты и подписания договора, когда вы переезжаете на новое место. И сколько бы вы ни платили риелтору, это не гарантирует, что он будет защищать в первую очередь ваши интересы. Попробуем взять в руки пульт управления жизнью и самостоятельно проанализировать, где в Берлине и окрестностях жить вам точно не захочется.
Основная ценность этой публикации в новой визуализации. Теперь интерактивная карта доступна в браузере и работает на смартфонах!
Привет! Меня зовут Олег Андриянов, в ИТ я работаю 6 лет. Начинал инженером в службе технической поддержки, а последние 3 года развиваю интеллектуальные механизмы в Directum Ario.
Сейчас я тимлид в команде ML-инженеров. Вместе с коллегами мы много работаем над качественным улучшением интеллектуальных механизмов продукта. Из реализованного: добились безошибочного распознавания ИНН в 94% случаев, а распознавания всех фактов в СНИЛС – в 82% случаев без единой опечатки.
Однако такие результаты на проектах мы получили не сразу. В статье я поделюсь личным опытом и расскажу о том, какие действия мешают ML-команде двигаться к результату, а какие – ускоряют процесс разработки.
Без ответа на этот вопрос хотя бы самому себе не выйдет презентовать себя на собеседовании, составить план развития карьеры на 5 лет или вырасти в должности. А для ответа нужно четко понимать: в чем я уже крут, а где нужно подтянуть скиллы. Выйти из этого тупика помогают методики knowledge management. Где-то они помогут сформулировать ответ самому, а где-то — делегировать ИИ. Под катом — основные принципы и ссылки на полезные сервисы.
Figma, лидер в мире программного обеспечения для дизайна, предлагает множество плагинов для расширения функциональности и удовлетворения разнообразных потребностей дизайнеров. В этом посте я собрал несколько плагинов для Figma, которые помогут оптимизировать подготовку мокапов на каждом этапе.
Не планировал я скоро еще что либо написать, но только еще больше раздразнили...
Итак, покажу как легко и быстро создавать и анализировать схемы в Симуляторе. Еще раз, статья за симулятор, а не за схемотехнику.
Запускаем симону и нажимаем на: "новая схема":
• Марсоход НАСА Персеверанс заснял прогулку небольшого пылевого смерча по Марсу
• Уэбб обнаружил массивную и компактную спокойную галактику
• Хаббл прислал снимок сверкающей красной туманности
• Dark Energy Camera засняла многослойную «луковую» галактику
• Новые расчёты подтвердили, что по большей части Вселенная состоит из тёмной энергии
Apple выпускает обновление iOS с исправлениями для всех и бета-версию для разработчиков без части функций – изучаем, что к чему. Почему iPhone 15 мог перегреваться и что готовит компания для решения проблемы. Apple могла купить Bing, но выбрала Google – небольшие инсайды из прошлого. А также другие события и информация о приложениях в российском App Store. Погнали к новостям!
Многие из вас сталкивались со Stable Diffusion и знают, что с помощью этой нейросети можно генерировать разнообразные изображения. Однако не всем интересно создавать случайные картинки с кошкодевочками, пускай даже и красивыми, и всем прочим. Согласитесь, было бы гораздо интереснее, если бы можно было обучить нейросеть создавать изображения... нас самих? Или наших любимых актёров и музыкантов? Или наших почивших родственников? Конкретных людей, в общем, а не какие-то собирательные образы из того, что было заложено при обучении нейросети. И для достижения этой цели нам потребуется обучить некую модель. Этим мы и займёмся, пытаясь определить наиболее оптимальный воркфлоу и максимально его автоматизировать.
По историческим меркам компьютер, если отсчитывать его появление на свет от «разностной машины» Чарлза Бэббиджа, очень молод — каких-то два века. Еще моложе его портативная версия — ноутбук, ему всего-то сорок лет. Обычно за такой срок изобретение, даже кардинально меняющее жизнь человека и/или порождающее его большое предприятие, не успевает обрасти своей собственной мифологией, тщательно лелеемой и охраняемой выросшим на нем бизнесом. Но процесс, как говорится, пошел: по меньшей мере один апокриф уже сопровождает историю ноутбука.
С приходом осени в Скандинавии наступает время вручения Нобелевских премий — наград, которыми отмечают вклад в различные области науки и культуры. Процесс стартует в октябре, когда специализированные комитеты в Стокгольме и Осло торжественно объявляют имена лауреатов текущего года. Традиционно первой идет премия в области физиологии и медицины, затем в других категориях: физики, химии, литературы, мира и экономики. В этом материале мы собрали интересные факты о самой известной премии в мире.
Привет! Меня зовут Константин Яковлев, я научный работник и вот уже более 15 лет я занимаюсь методами планирования траектории. Часто эта задача сводится к поиску пути на графе, для чего обычно используется алгоритм эвристического поиска A*. Этот алгоритм был предложен в 60-х годах XX века и с тех пор используется повсеместно. Скорее всего, юнит вашей любимой RTS бежит по карте с помощью той или иной вариации A*. Точно так же, под капотом беспилотного авто вы, наверняка, найдёте A*, хотя там, конечно, не только он.
A* — это хороший алгоритм, но его вычислительная эффективность сильно зависит от эвристической функции, которую должен задать разработчик. Основная проблема стандартных эвристик заключается в том, что они не учитывают расположение препятствий на карте и ведут поиск буквально напролом, тратя на это ресурсы (итерации поиска). Почему бы нам не воспользоваться современными нейросетями для решения этой проблемы, а именно попросить нейросеть посмотреть на карту и подсказать поиску как лучше обходить препятствия, чтобы быстрее (за меньшее число итераций) найти нужный путь?
Этот текст посвящен как самому алгоритму A*, так и попыткам повысить его эффективность с помощью методов искусственного интеллекта. Заодно я расскажу о том, какие новшества в этом направлении придумали мы с коллегами: научная статья на эту тему опубликована в сборнике конференции AAAI 2023.
Венчурный фонд «Sequoia Capital», 85 млрд $ активов. Год назад мы предположили, что генеративный искусственный интеллект вскоре затронет все технологические сферы. Но никто из нас не ожидал, что это будет так скоро.
Ученые, историки и экономисты уже давно ломают голову, как ускорить развитие в сфере инноваций. И вот с помощью генеративного ИИ мы достигли современного чуда, сравнить которое можно только с покорением космоса.
Этот момент мы ждали десятилетиями. Вот уже шестьдесят лет закон Мура дает нам вычислительную мощность для обработки экcафлопсных (1018) объемов данных. Сорок лет мы собирали в Интернете (процесс был ускорен COVID) обучающие данные стоимостью триллионы токенов. Два десятилетия мобильных и облачных вычислений подарили каждому человеку карманный суперкомпьютер. Другими словами, уже накопилось достаточного технологических инноваций для создания необходимых условий для того, чтобы генеративный ИИ смог взлететь.
Расцвет ChatGPT стал той искрой, которая зажгла фитиль, высвободив множество таких чудес, которых мы не видели уже много лет — возможно, с первых дней существования Интернета. Волнение и трепет чувствовались в сообществе Cerebral Valley, где исследователи искусственного интеллекта достигли статуса рок‑звезд, а хакеры каждые выходные изобретали новых автономных агентов и чат‑ботов для общения. Исследователи ИИ превратились из «гаражных разработчиков» в подразделения специального назначения, командующие вычислительными мощностями на миллиарды долларов. Печатный станок ИИ статей arXiv стал настолько плодовитым, что исследователи в шутку призвали приостановить выпуск новых публикаций, чтобы они могли наверстать упущенное.
Hola, Хабр. Я — технический и маркетинговый писатель «в одном флаконе». Пишу примерно 40% технических текстов, а 60% — это маркетинговые тексты о продуктах. На основе опыта 2-х лет работы с нейросетью Jasper AI + Jasper Art, решил сравнить эту нейронку с ChatGPT 4 при написании статей. Вопрос для меня — стоит ли продлевать подписку на Jasper, или полностью уйти на ChatGPT. Причина как в довольно дорогой подписке, $79 в месяц за Jasper, так и в том прогрессе, которое показывает GPT 4.