Проблеме темной материи уже почти сто лет – с открытия в 1933 году Фрицем Цвикки гравитационной стабильности скоплений галактик, которые не должны быть стабильны, если судить только по видимой материи в них. Этой проблеме сначала не уделялось должного внимания, но она неотвратимо росла, расползаясь на галактические и космологические масштабы. Квантовые космологи долго пытались продать в качестве темной материи кучу неведомых зверюшек в виде элементарных частиц, но, невзирая на предоплату в виде миллиардов долларов, так и не сумели предоставить покупателю ничего реального – все зверюшки (которых обычно ласково называют ВИМПами) оказались мертворожденными. Поэтому в последние годы пошел в гору тренд о том, что темная материя состоит из черных дыр. Прекрасная идея, которая имеет главную проблему – а где взять столько дыр? Ведь практически единственный известный механизм их образования – взрыв сверхновой, сжимающий свое ядро в компактный объект в несколько масс Солнца, который и превращается в черную дыру. Но эти взрывы сверхновых можно по пальцам пересчитать – и их явно не хватает. Несколько лет назад стала раскручиваться тема первичных (primordial) черных дыр, которые должны возникнуть в результате какого-то гипотетического механизма в разгар Большого Взрыва. Если посмотреть по статьям, размещаемым в arxiv, то год назад на ключевые слова WIMP и primordial black holes (PBH) выскакивало примерно одинаковое количество статей - что уже удивительно, потому что «чернодырниками» были немногочисленные теоретики, а за «вимпистами» стояли огромные коллективы обсерваторий, где искались ВИМПы – под землей, в Антарктиде, в космосе и т.д. Если сейчас, 21 мая, посмотреть архив, то за май о ВИМПах опубликовано 4 статьи, а о PBH - 27. Разница в несколько раз! Все умные ученые должны вливаться в этот бурный поток и с упоением клепать модели образования PBS на основании гравитонов, тахионов, биткоинов, а также колебаний инфлатона и индекса Доу-Джонса.

Все ли логические ошибки из многочисленных списков являются ошибками? А имеют ли они отношение к логике? Если я указал собеседнику на логическую ошибку, значит я прав? Я из прошлого и я из настоящего беседуем об этом. С удвольствием добавил бы в диалог себя из будущего, но технические ограничения нашей реальности не позволяют этого сделать.

С детства люблю растения. Не скажу, что между нами было что-то серьезное, но связь поддерживалась всю жизнь. Вместо растений я с головой ушел в IT, программирование и ML. И так бы жил, пока однажды мне не попалась статья, пробросившая мостик от моих навыков к давней любви. Это запустило цепочку событий (посмотрите у меня в профиле последние посты), которая длится уже 3 года и привела к идее строительства фермы по выращиванию настоящего васаби в Подмосковье.

В арсенале специалистов по информационной безопасности и пентесту есть много инструментов и методов для защиты безопасности информационных систем и сетей. Рассказываем о популярных.

Президент (дедушка Байден) каждый год выступает с речью "О положении дел в стране", но это просто дремота. Просто посмотрите на своих достойных представителей, которые с трудом держат глаза открытыми. Это потому, что они уже слышали все это раньше. Мы тоже слышали. В политике мало что меняется. И уж точно не кандидаты.

Больше разнообразия на моей местной заправке, где, по крайней мере, я могу выбирать из трех видов топлива и пяти вкусов Big Gulp.

Так что забудьте о политике. Все события сейчас происходят в мейнстримной культуре, которая меняется с огромной скоростью.

Вот почему нам нужна речь "О состоянии культуры". Мое прошлогоднее выступление цитировали и цитируют, и тогда оно было абсолютно верным, но сейчас оно уже устарело, как справочная служба ChatGPT-1 в яхт-клубе "Скучающая обезьяна".

На самом деле, 2024 год может стать самым стремительным и опасным временем для креативной экономики. И это будет так, независимо от того, что произойдет в ноябре. Так что давайте окунемся внутрь.

Я хочу рассказать вам, почему развлечения мертвы. И что придет им на смену.

Когда вы впервые учитесь программировать, вы ищете (или, возможно, вам поручают) проекты, которые нужны для закрепления базовых концепций языка. Но как часто вы, набравшись чуть-чуть больше знаний и опыта, пересматриваете такие проекты самых для начинающих?

В этой статье мы сделаем именно это. Вернёмся к стандартному проекту для начинающих — реализации игры «Камень, ножницы, бумага» на Python, посмотрев, как её можно «улучшить».

Привет, Хабр!

Хочу поделиться своим личным проектом (pet-project) для публикации контента с возможностью монетизации. Да-да, что-то вроде личного Boosty, Patreon или даже OnlyFans.

Главное отличие от всех подобных сервисов - он работает у вас на сервере, он Open Source и вы можете менять его по своему желанию.

Этот материал посвящён тому, как добавлять собственные данные в предварительно обученные LLM (Large Language Model, большая языковая модель) с применением подхода, основанного на промптах, который называется RAG (Retrieval‑Augmented Generation, генерация ответа с использованием результатов поиска).

Большие языковые модели знают о мире многое, но не всё. Так как обучение таких моделей занимает много времени, данные, использованные в последнем сеансе их обучения, могут оказаться достаточно старыми. И хотя LLM знакомы с общеизвестными фактами, сведения о которых имеются в интернете, они ничего не знают о ваших собственных данных. А это — часто именно те данные, которые нужны в вашем приложении, основанном на технологиях искусственного интеллекта. Поэтому неудивительно то, что уже довольно давно и учёные, и разработчики ИИ‑систем уделяют серьёзное внимание вопросу расширения LLM новыми данными.

До наступления эры LLM модели часто дополняли новыми данными, просто проводя их дообучение. Но теперь, когда используемые модели стали гораздо масштабнее, когда обучать их стали на гораздо больших объёмах данных, дообучение моделей подходит лишь для совсем немногих сценариев их использования. Дообучение особенно хорошо подходит для тех случаев, когда нужно сделать так, чтобы модель взаимодействовала бы с пользователем, используя стиль и тональность высказываний, отличающиеся от изначальных. Один из отличных примеров успешного применения дообучения — это когда компания OpenAI доработала свои старые модели GPT-3.5, превратив их в модели GPT-3.5-turbo (ChatGPT). Первая группа моделей была нацелена на завершение предложений, а вторая — на общение с пользователем в чате. Если модели, завершающей предложения, передавали промпт наподобие «Можешь рассказать мне о палатках для холодной погоды», она могла выдать ответ, расширяющий этот промпт: «и о любом другом походном снаряжении для холодной погоды?». А модель, ориентированная на общение в чате, отреагировала бы на подобный промпт чем‑то вроде такого ответа: «Конечно! Они придуманы так, чтобы выдерживать низкие температуры, сильный ветер и снег благодаря…». В данном случае цель компании OpenAI была не в том, чтобы расширить информацию, доступную модели, а в том, чтобы изменить способ её общения с пользователями. В таких случаях дообучение способно буквально творить чудеса!

Меня зовут Дмитрий Гуреев. Я занимаю должность CDTO в одной из медицинских компаний и параллельно веду работу по популяризации ИИ в среднем бизнесе. Генеративные модели привлекли мое внимание ещё в феврале 2022 года. Тогда я внедрил цифрового ассистента для полевых продавцов.

Летом 2022 года хороший знакомый из крупной компании предложил совместный эксперимент. Создать цифрового юриста, способного отвечать на вопросы первой линии, используя в качестве базы знаний 200-страничный регламент из более чем 1200 пунктов. Все это должно было функционировать в закрытом контуре. Без интернета.

Задача представлялась крайне интересной...

Вторая часть здесь.

Управление ассортиментной матрицей и складскими запасами является нетривиальной задачей для бизнеса, требует аналитики и научного подхода к решению задачи. Одним из методов управления ассортиментом и закупками является ABC-XYZ классификация.

Рассмотрим ее реализацию на Python, поговорим об основных принципах построения и предобработке входных данных, в рамках рабочего проекта, в который мне пришлось погрузиться в одной крупной торгово-производственной компании.

Расскажу вам об одном странном случае. Вспоминали далёкое прошлое и старую ленинградскую коммунальную квартиру на Васильевском острове: общую кухню, в которой водились полчища тараканов. Посмеялись мы тогда, обсудили разные гипотезы. Поговорили о тараканах и забыли.

Через некоторое время одно из мобильных приложений выдало мне рекламу... тараканов. Предлагалось приобрести жирненьких мадагаскарских тараканчиков по необременительной цене. В этом не было бы ничего странного — мало ли что сейчас рекламируют в сети — если бы не загадочное обстоятельство: во время той самой беседы о тараканах рядом не было ни одного электронного девайса...

Приветствую! Свою первую статью решил посвятить технической стороне интеграции с ЕСИА (Госуслугами). Считаю данный материал уникальным, поскольку пока разбирался в этой задаче не увидел ни одной статьи которая описывает интеграцию с ЕСИА без использования платной CryptoPro. Надеюсь данный материал поможет коллегам, столкнувшимся с этой задачей.

Предыстория. Совсем недавно в проекте который я разрабатываю встала задача идентифицировать пользователей и сохранять их верифицированные паспортные данные с дальнейшей целью формирования документов и соглашений с этими данными. Решили сделать авторизацию через ГосУслуги, т.к это крупнейшая доступная база паспортных данных в России. Первое что бросилось в глаза - нестандартное ГОСТовское шифрование и несвобода в выборе ПО для работы с этим шифрованием, а также отсутствие актуальных материалов и понятной документации. В следствие чего пришлось собирать информацию по крупицам, пробовать и экспериментировать на каждым шаге, на что ушло немало времени. Теперь когда все шаги пройдены и интеграция налажена, я решил осветить темные места, чтобы помочь разработчикам в их непростом деле.

Перед началом! Обязательно проверьте подходит ли ваше юр лицо под критерии для подключения к ЕСИА. Это обязательное условие. Без этого Минцифры не одобрят заявку на интеграцию. Ваша компания должна иметь одну из следующих лицензий:

Эта статья для тех кто ищет быструю ману, как и что реализовать в ТГ.

В марте 2024 нам пришлось наш бесплатный тариф завернуть в реферальную систему, так как средств на содержание проекта все меньше и меньше, наш проект рекламировать запретили. НУ и в целом все очень плохо.

Придумали реферальную пирамиду - приведи друга и получи 40% от его платежа и 10% пожизненно от его пополнений. Что очень круто, ты можешь быть использовать любой платный тариф бесплатно да и еще просто запросить вывод средств. Но так как мы заперты в рамки Telegram и не имели опыта в этом, мы задались вопросом - как можно сделать реферальную ссылку на бота? - в статье я продемонстрирую пример реализации на python

Нейронные сети стремительно меняют ландшафт цифрового маркетинга, и SEO не является исключением. Все больше специалистов по поисковой оптимизации обращаются к возможностям искусственного интеллекта, чтобы улучшить свои стратегии, автоматизировать рутинные задачи и добиться более высоких результатов в органической выдаче.

Но как именно нейросети могут помочь в SEO? Какие задачи они способны решать уже сегодня, а какие перспективы открывают на будущее? Как выбрать и внедрить подходящие инструменты в свой рабочий процесс? Эти вопросы волнуют многих оптимизаторов - как начинающих, так и опытных профессионалов.

В этой статье мы постараемся дать развернутые ответы на эти вопросы и предоставить максимум полезной информации по теме. Мы подготовили большой обзор инструментов, которые используют как минимум алгоритмы машинного обучения. Наша цель - не просто познакомить вас с трендами на стыке SEO и ИИ, но и вооружить практическими знаниями, которые вы сможете применить в своей работе.

Ну что ж, поехали! Приятного чтения:)