Всем привет! Недавно, когда я размышлял над работой памяти в мозге человека, мне пришла идея того, как можно сделать нейронную сеть, которая будет обладать способностью самообучаться. В этой статье я бы хотел представить свои размышления и идею, к которой я пришёл.
Алмаз, как камень, обладающий исключительной прочностью известен человечеству многие столетия. Попытки создать искусственный алмаз, не прекращались с тех пор, как английский химик Смитсон Теннант в 1797 году уточнил, что камень состоит только из углерода. Дело оставалось за малым – понять при каких условиях углерод становится алмазом и создать такие условия, вот это никому долгое время не удавалось. Зачем люди стремились создать искусственный камень, кому удалось это сделать впервые и какую роль играли в этом ученые из СССР постараюсь рассказать в этом материале.
Конечно же, история будет не об украшениях, а о науке, технике, человеческой скупости и предательстве.
На волне импортозамещения и ухода заграничных вендоров из страны всё более актуальным становится железо отечественных производителей, хотя выбор пока не такой большой. В сфере VoIP многие организации, особенно госучреждения, всё чаще используют IP-АТС из линейки Eltex SMG. В этом материале рассмотрим настройку Eltex SMG-3016.
Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».
Около ста лет назад, на рубеже 1923 и 1924 годов, Эдвин Хаббл открыл галактики. К началу XX века считалось, что размеры Вселенной примерно соответствуют размеру Млечного Пути, и диаметр её составляет около 300 000 световых лет. Существовала даже теория «островной Вселенной», которая вплоть до начала 1920-х оставалась мейнстримовой. На тот момент жёстко не разграничивались космические объекты, расположенные в пределах Млечного Пути и вне его. Хаббл первым стал разделять «галактические туманности», которые мы сегодня называем «просто туманностями» и «внегалактические туманности», которые сегодня называются «галактиками». Также Эдвин Хаббл открыл разбегание галактик, и скорость этого разбегания является основной величиной, описываемой законом Хаббла. Впоследствии удалось установить, что Млечный Путь – сам по себе галактика, одна из многих, причём, он относится к наиболее распространённому классу спиральных галактик. Одиночных галактик во Вселенной совсем немного. Напротив, большинство галактик входят в сверхскопления либо в небольшие кластеры. Наша галактика также находится в составе именно такого кластера, который называется «Местная группа».
Всем привет. Меня зовут Айгуль, я аналитик в «Альфа-Банке», больше 15 лет увлекаюсь психологией, изучаю разные направления, практикую, консультирую. Подготовила вам длинную статью на вечер. Расскажу о том, какое определение аналитика я для себя вывела, что такое стресс и как концепция множественного интеллекта делает нас гибче.
Приглашаю вас исследовать тему стресса со мной. В процессе буду давать небольшие упражнения с комментариями и пояснениями, надеясь, что вы будете включаться и пробовать. Всё, о чем сегодня буду вам рассказывать, я попробовала на себе, как с точки зрения пользователя, так и понимания, как это работает, так что будет не просто теория.
Давайте сразу с упражнения и начнём — выберите время, найдите спокойное место и попробуйте сильно сжаться, почувствуйте напряжение во всем теле. Держите столько, сколько можете выдержать. В определенный момент ваше тело захочет расслабиться — позвольте ему это сделать, возможно, оно захочет как-то растечься или принять другую позу, позвольте ему это сделать. Обратите внимание на дыхание – попробуйте переключить свое внимание на дыхание через живот: когда происходит вдох, живот наполняется воздухом, когда выдыхаете – ваш живот сжимается. Сделайте, пожалуйста, три таких глубоких вдоха и выдоха. Теперь можно начинать читать.
В конце 2023 года компания Sony выпустила несколько странное устройство, которое получило название PlayStation Portal. Это, скорее, аксессуар для PS5, а не самостоятельный девайс, как, например, PS Vita. Выглядит неплохо, оснащена хорошим экраном, но всё, что она может — это транслировать игры для PS5 с вашей консоли. Вернее, могла, сейчас, кажется, устройство сделали более функциональным. Подробности — под катом.
В своей прошлой статье я делился первыми впечатлениям о работе в Яндексе. И, совершенно внезапно, получил шквал комментариев плюс-минус на одну тему.
Почему в Яндексе нет удаленки??? Почему сотрудников последовательно и упорно заставляют работать из офиса? Неужто в Яндексе окопались эффективные манагеры, которым важно стоять за спиной своего подчиненного и следить, чтобы он работал?
Давайте разберем этот вопрос поглубже.
Современные приложения становятся все более сложными и потребность в актуальном и эффективном тестировании растет. Ручное создание тест-кейсов может занять много времени, поэтому применение генерации тестов на основе ИИ может сделать этот процесс более эффективным.
По мере того, как растет потребность в более быстрых циклах разработки и повышении качества программного обеспечения, генерация тест-кейсов на основе ИИ выступает в роли силы, которая способствует преобразованиям в тестировании. В этой статье мы изучим революционный концепт создания тест-кейсов с использованием ИИ, и покажем его потенциал в изменении парадигм тестирования ПО за счет повышения эффективности, покрытия и точности.
Не так давно я задумался сменить свой верный Lenovo Legion 5 на RTX 3050TI и i7 на что‑то более легкое, мобильное, но с хорошим экраном и производительностью. Мой бюджет — ~200K. В статье привел несколько вариантов ноутбуков, к которым присматриваюсь, и кратенько описал каждый. Делитесь мнениями!
Продолжаем серию статей о том, как писать понятные тексты человеку, который никогда этому специально не учился. В прошлый раз мы говорили об абзацах, а сегодня перейдём на следующий уровень детализации текста — к предложениям. Как обычно, обойдёмся без абстрактных «академических» правил: только простые и понятные советы, которые можно применить прямо сейчас и без подготовки.
Многие, вероятно, сталкивались с понятием культуры суеты (hustle culture по-английски). Эта философия подразумевает то, что каждый человек в каком угодно уголке земного шара может добиться своих целей, но при одном условии: как можно больше работать и «суетиться». Но в то же время много кому знакомы и реальные проблемы такого подхода в виде стресса и выгорания. Как преуспеть, когда ты просто не в состоянии придерживаться правил постоянной занятости? Выгорание имеет серьёзные негативные последствия не только для каждого конкретного человека, но и для бизнеса в целом. Однако свет в конце тоннеля всё же есть, поскольку существует полноценная альтернатива культуры суеты.
Конечно я в курсе, что все, кто на Apple - это снобы и надо всем завтра на линукс. Желательно на Дебиан 6.0. Но Apple многие люди тоже ценят. И многие из них еще и рыбаки.
Для любого дела нужен хороший инструмент. Правильный и подходящий именно для этого дела. Начну с рыбалки. А потом уже привяжу к теме MacBook Pro.
Сегодня у большинства людей на их мобильных устройствах стоят код-пароли — это может быть как короткий пин-код, так и пароль с использованием букв и цифр. Но несколько десятков раз на дню вводить его было бы просто неудобно. Поэтому многие компании придумали, как упростить процесс разблокировки своих девайсов с помощью биометрии — отпечаток пальца, сканирование лица или сетчатки глаза. Все эти способы имеют свои плюсы и минусы, но в общем-то свою основную задачу успешно выполняют — быстро разблокируют устройство.
Биометрия не является полноценной заменой код-пароля, так как при работе с настройками безопасности и раз в 48 часов вам обязательно нужно его вводить. Тем не менее, она существенно упрощает жизнь. С другой стороны, в случае код-пароля единственным носителем этой информации является ваш головной мозг (да, да, автор не в курсе о существовании бумаги и ручки, всё так), откуда вытащить информацию, конечно, можно, но это очень сложно. Казалось бы, с биометрией всё точно также. Но нет. При определенном старании вы можете заполучить биометрию владельца незаметно для него: отпечаток пальца, параметры лица, ну и сетчатку глаза (это наиболее труднодоступная информация, но из головного мозга достать пароль всё ещё сложнее, не прибегая к известным методам).
Поэтому с помощью биометрии вы не можете получить доступ к тем же настройкам безопасности — вас в любом случае обяжут вводить пароль.
Ещё один путь, по которому можно пойти, дабы заполучить доступ к вашей информации — это взломать устройство, в памяти которого находятся биометрия и пароль. Именно поэтому компании особенно тщательно оберегают такие данные не только на программном уровне, но и на аппаратном. Как? Давайте поговорим об этом, предварительно рассмотрев, каким образом, собственно, работает сканирование вашей биометрии.
Интеграция не самая приятная тема для пользователя, который начала путь с Home Assistant (это я). В нашем датчике мы сделали возможность подключения через MQTT и я решил пошагово пройти этот путь сам.
На сегодняшний день для представления и обмена результатами исследований мы используем методы, которые были разработаны много веков назад. С момента зарождения современной науки (публикации первого научного журнала "Transactions of the Royal Philosophical Society", 1665 г.) мы используем все тот же метод передачи научных знаний – статьи. Немецкая национальная научно-техническая библиотека TIB и исследовательский центр L3S при Университете Лейбница в Ганновере изобретают новый подход к научной коммуникации. Вместо того чтобы представлять исследования в виде статичных PDF файлов, они работают над динамическим графом знаний - Open Research Knowledge Graph, где научные идеи, подходы и методы представлены в структурированном машиночитаемом формате.
Хочу представить вам пересказ-обзор на статью Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges, представленную группой ученых(Taicheng Guo , Xiuying Chen , Yaqi Wang , Ruidi Chang , Shichao Pei, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest , Xiangliang Zhang) 21 января 2024 года.
Статья является обзором на тему нашумевших систем мультиагентов, рассказывая про различные методы классификации таких систем, проблемы в разработке мультиагентных систем и областях применения.
Благодаря развитию больших языковых моделей (LLM) открылись новые возможности сфере автономных агентов, которые могут воспринимать окружающую среду, принимать решения и предпринимать ответные действия. Таким образом, агенты на основе сильных LLM смогли достичь уровня понимания и генерации инструкций, подобных человеческим, что облегчает сложное взаимодействие и принятие решений в широком диапазоне контекстов.
На основе вдохновляющих возможностей одного агента на базе LLM были предложены системы мультиагентов на основе LLM(LLM-MA), позволяющие использовать коллективный разум, а также специализированные профили и навыки нескольких агентов. По сравнению с системами, использующими один агент на основе LLM, многоагентные системы предлагают расширенные возможности за счет специализации LLM на различных отдельных агентах с разными возможностями и обеспечения взаимодействия между этими различными агентами для моделирования сложных реальных процессов. В этом контексте несколько автономных агентов совместно участвуют в планировании, обсуждениях и принятии решений, отражая совместный характер групповой работы людей при решении задач.
Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Мартынов, я аналитик-эксперт, руководитель направления методологии продуктового маркетинга в компании «Цифрум» (Росатом). Представляю своего соавтора — Дениса Ларинова, эксперта в области нейроморфных вычислений, руководителя отдела ИИ компании «Цифрум» (Росатом). Мы расскажем о том, что такое генеративный искусственный интеллект, с какими задачами он справляется и как может (или не может) изменить наш мир. А еще представим наши расчеты с прогнозом о том, как использование этой технологии повлияет на экономику России.
Что такое генеративный ИИ и как он работает
В идеальном сценарии генеративные модели, обученные на огромных массивах информации, сжимают ее и извлекают суть без утраты смысла. При этом эмоциональность, скрытый подтекст и прочие важные в работе детали генеративный ИИ может упустить.
Коммутатор нужен для сети. Хороший чтобы было хорошо. Такой простой ответ вроде подходит на все случаи жизни. Но на практике предстоит ответить ещё на целый ряд вопросов.