Ученые десятилетиями мечтали о ядерном синтезе. Который даст неограниченную энергию и не будет угрожать радиацией. Microsoft считает, что технология почти готова. И теперь ставит на это миллиарды. Предыдущая большая ставка компании — на OpenAI и её ИИ-системы — оправдалась с лихвой. За полгода с момента релиза ChatGPT капитализация компании выросла на 670 миллиардов долларов. Таким интересом со стороны инвесторов и близко не могут похвастаться Google, Apple и Amazon. Посмотрим, сможет ли Сатья Наделла провернуть всё это второй раз, только возможно в ещё большем масштабе.

Коллеги, в подходящем к финалу 2023г. у меня случилось два инсайта. Первый тревожный и, кажется, весьма очевидный, а второй - ободряющий. Первый заключается в том, что функция архитектора в текущем виде перестает быть востребованной. Второй, в том, что у всех нас есть очень хорошие шансы быть успешными в новой эре - в эре управления архитектурой v2.0.

За пределами всем известного GitHub Copilot лежит огромный мир полезных приложений для программистов, и каждую неделю в нем появляется что-нибудь новенькое. В этом посте мы расскажем об этих инструментах — как полноценных конкурентах продукта GitHub, так и более специфических плагинах, а также о нашей собственной разработке в этом направлении.

Как-то появилась причина попробовать пописать на Go. На тот момент я знал, что это язык от Google, язык молодой, язык компилируемый, вроде как активноразвивающийся и с зарплатами выше средних. Неплохой набор.

В первой попавшейся статье узнаем, что Go к тому же легкий в изучении. Интересно, сколько PHP-программистов стало PHP-программистами, потому что PHP легкий в изучении? И действительно, за пару вечеров можно уже неплохо ориентироваться в языке.

Итак, ищем какой-нибудь golang roadmap, небольшое количество времени, и вот он, helloworld на Golang. Теперь надо его запустить. Сама установка Go - быстрая и простая, занимает пару минут(скачать, нажать далее несколько раз), так что смотрим пример.

Эта история началась в начале марта этого года. ChatGPT тогда был в самом расцвете. Мне в Telegram пришёл Саша Кукушкин, с которым мы знакомы довольно давно. Спросил, не занимаемся ли мы с Сашей Николичем языковыми моделями для русского языка, и как можно нам помочь.

И так вышло, что мы действительно занимались, я пытался собрать набор данных для обучения нормальной базовой модели, rulm, а Саша экспериментировал с существующими русскими базовыми моделями и кустарными инструктивными наборами данных.

После этого мы какое-то время продолжали какое-то время делать всё то же самое. Я потихоньку по инерции расширял rulm новыми наборами данных. Посчитав, что обучить базовую модель нам в ближайшее время не светит, мы решили сосредоточиться на дообучении на инструкциях и почти начали конвертировать то, что есть, в формат инструкций по аналогии с Flan. И тут меня угораздило внимательно перечитать статью.

Говорят, собственный пример – это самое лучшее обучение для ребёнка. Рассказываю, как я проверил справедливость этого высказывания на себе, с нуля погрузился в робототехнику и в итоге у меня даже получилось сконструировать нечто стоящее. А ещё в процессе я поднаторел в вопросах экономии средств на покупке довольно дорогостоящих деталей для такого вида хобби.

Однажды я зашла на LeetCode, одну из популярных платформ для решения алгоритмических задач. Сразу уточню: мне не нужно было готовиться к собеседованию, и моя работа не требовала продвинутого знания алгоритмов. Тем не менее я заметила, что у меня стали заполняться пробелы в знаниях, и я продолжила решать задачи — каждый день понемногу.

С тех пор у меня накопилось более 400 решённых задач на LeetCode. Теперь я уверена, что такие платформы как LeetCode, HackerRank или CodeWars, при правильном подходе, способны поднять профессиональные навыки любого разработчика на новый уровень.

Я разрабатываю роботов и меня часто спрашивают — «как сделать робота», «где ты находишь информацию, какие ресурсы используешь»?

Если вы не знаете с чего начать и хотите сделать собственного робота — эта статья для вас — в ней я постараюсь объяснить процесс, а также расскажу какие должны быть первые шаги.

Уверен, что большинство тех, кто читает и пишет на хабре, постоянно чему-нибудь да обучаются. Современный мир таков, что знания, особенно в областях, где развитие идёт с большой скоростью, если не устаревают окончательно, то становятся менее актуальными. И сразу появляются новые знания, который также нужно освоить. Впрочем, это же интересно!

Но есть один нюанс - чтобы усваивать новые знания и навыки, одного желания часто мало, нужны ещё основы, базовые знания, которые были получены в школе, вузе, самостоятельно, но желательно, чтобы они складывались в систему. Собственно, поэтому образование в тех же вузах часто и называют системным. Да, оно не всегда таким бывает, но всё-таки бывает.

К чему длительное вступление? Сейчас поясню.

Сегодня хотел бы написать про довольно редкую и мало кому знакомую игру. Изначально я очень сомневался, стоит ли про неё рассказывать, но, проведя опрос в своём ТГ канале, пришёл к выводу, что есть те, кому интересно почитать про неё.

На дворе 1995 год. У большинства жителей СНГ если и есть приставки, то это «Денди» или «Сега». Самая первая PlayStation в Европе и США выйдет лишь к концу года, в то время как приставка от фирмы 3DO уже два года присутствует на рынке, поражая не только своими прорывными технологиями, но и ценой (на момент выхода она стоила 599,9$). И именно в этот год в свет выходит Shockwave 2: Beyond the Gate, которая для меня — ребёнка — кажется фантастической, особенно в сравнении с моими играми на «Денди». К счастью, благодаря другу моего отца, который одолжил приставку Panasoniс 3DO, мне удалось прикоснуться к этим, опережающим время, технологиям. И из довольно небольшого количества игр, которые у меня были, Shockwave 2 была одной из самых любимых.

Попробуйте смотреть на этот обзор не глазами современного геймера, а глазами игрока 1995 года, чтобы понять, насколько по тем временам это было круто!

В 1997 году в свет вышла Fallout – игра, ставшая эталоном жанра. Она покорила умы и сердца миллионов геймеров по всему миру, которые не спали ночами, говоря себе «Ну еще один квест и точно на боковую!». Без крупной пиар кампании и поддержки от издателя (он не верил в успех проекта) продажи были скромны. Но это не помешало выпустить продолжение, в котором разработчики взяли всё лучшее от прародителя, доработали, расширили и сдобрили щепоткой юмора (в первой части его было существенно меньше). Обе игры со временем обрели культовый статус и стали примером того, как надо делать глубокие, интересные проекты с проработанной вселенной, увлекательным действом и миром, в котором почти каждый поступок имеет последствия.

Сегодня я хотел бы рассказать вам про Fallout 2. Игра поразила меня своей свободой и стала одной из самых любимых на всю оставшуюся жизнь. Она является мерилом, по которому я сравниваю все последующие проекты в индустрии. Именно Fallout 2 показал мне, какими глубокими, вдумчивыми и многогранными бывают игры, даря право выбора и ответственность за последующие события. А делает это чувство сильнее вера в по-настоящему живой мир, заставляя сопереживать и ощущать себя его частью. Сегодня я хочу попробовать сделать и вас хотя бы ненадолго частью этого мира.

Что ж, прежде чем перейти к обзору, я просто не могу не процитировать ставшую уже культовой фразу, сказанную устами Рона Перлмана: «War. War never changes...»

• Облегчить жизнь разработчикам и сисадминам, время которых просто жалко и дорого тратить на написание grep-конвейеров и парсеров под каждый отдельный случай.
  
• Предоставить доступ к информации, содержащейся в логах, умеренно-продвинутым пользователям — менеджерам и техподдержке.
  
• И видеть динамику и тенденции появления залогированых событий (например, ошибок).

Всем привет! Проекту уже более трех лет, и количество звездочек на GitHub перевалило за 500 штук при нулевом маркетинге — поэтому я решил написать про обновления, которые у нас произошли.

В этой статье не будет каких-то зубодробительных технических подробностей, так-как под капотом у Totum — PostgreSQL и PHP. Все это упаковано в Totum для пользователей, которые, может быть, когда-то и программировали, но это было давно и уже неправда.

Киллер-фича (она же киллер-проблема для этого проекта) — это собственный DSL для непрограммистов и особая структура решения, позволяющая людям, имеющим поверхностное представление о программировании, создавать весьма сложные проекты, затратив немного времени по вечерам, после основной работы (проверено на людях).

Основная часть проекта open source с MIT-лицензией, есть продвинутая PRO с ограниченной лицензией платно — смотрите на https://ru.totum.online — и есть скрипт установки с которым справится даже школьник.

Согласно статье Ивана Покровского «Возможности и проблемы отечественной микроэлектроники», в России всего две тысячи разработчиков микросхем. Для сравнения: в каждой крупной международной электронной компании есть несколько команд, работающих над чипом или над IP, в каждой по паре сотен разработчиков (хотя бывает и меньше ста, и больше тысячи).

Две тысячи человек — это мало для любого сценария развитии России:

1. Как для сценария, в котором санкции будут сняты и российские компании будут безпроблемно работать с TSMC и западными партнерами для разработки маркетируемых на мировом рынке чипов.

2. Так и для сценария, в котором российские разработчики будут строить экосистему проектирования в условиях изоляции, ориентироваться на производство микроконтроллеров и встроенных микросхем на зеленоградском Микроне, а также на сотрудничество в разработке semiconductor IP с китайскими производителями.

В других стран бывшего СССР ситуация еще хуже.

Что же делать? Для ответа на этот вопрос мы привлекли Машу Горчичко — выпускницу МИФИ, которая защитила диссертацию в Университете Вандербильда в Теннесси. Маша работала инженером в Роскосмосе, а сейчас работает в Кремниевой Долине, разработчиком в компании Applied Materials — одного из лидеров в оборудовании для производства микросхем.

Представим Машу, которая будет пояснять и иллюстрировать наши тезисы на видео. От себя прибавлю, что МИФИ — крутой вуз, в нем внутри есть ядерный реактор, а на входе стоит автоматчик:

Если вам о чём-то говорят фамилии Зив, Хомченко и Рымкевич, иди сюда, дай обниму, бедолага-олимпиадник, то вы наверняка знаете, как важно прорешивать задачи для полноценного, осознанного и глубокого понимания изученного материала. Когда нет или совсем мало реальной практики, задачи дают возможность покрыть практикой все теоретические знания, погрузиться в неожиданные выводы, сложности, баги, препятствия. Более того, даже если практики достаточно, задачи помогают относительно быстро, комплексно и глубоко проработать типичные и нетипичные ситуации, возникающие в разработке (любой другой науке). Это всегда безопасный (никто не взрывает лабораторию и не роняет прод), доступный и удобный способ подробно разобраться в предмете. Определённо, программирования это касается в первую очередь.

Как же хочется иногда остановить дикую гонку разработки и получить удовольствие от вдумчивого, размеренного написания кода. Как же не хватает времени на обдумывание алгоритмов и исследование перспективных архитектурных вариантов системы. Как же тянет отыскать стоп-кран и остановить взбесившийся конвейер по штамповке недолговечных решений.

Если вы устали от бесконечных дедлайнов, совещаний и спринтов, то, возможно, вам придётся по душе концепция медленного программирования. По своей сути она полностью противоположна мейнстриму — постоянному ускорению разработки. Попробуем рассмотреть все плюсы и минусы этой концепции.

Привет, Хабр! Мы стартап Deep.Foundation, и сегодня мы официально публикуем альфа-версию своей портальной пушки Deep.Case!

Что же мы такое создали?

Мы создали универсальную мультипарадигменную архитектуру, поставляемую в качестве кроссплатформенного приложения, которую можно описать так: дата-ориентированное операционное пространство ассоциативного представления данных.

Мы решили проверить технологию, на которой основан ChatGPT, посмотреть актуальное состояние open-source GPT-like моделей и ответить на вопрос — можно ли обучить GPT-like модель в домашних условиях?

Для эксперимента выбрали LLaMA и GPT-J и не самый мощный ПК с видеокартой Nvidia GTX 1080TI с 11 GB VRAM. Оказалось, что этого достаточно не только, чтобы загрузить модель, но и дообучить ее (fine-tune). Рассказываем — как мы это сделали.