Научпоп

Привет! На связи Геннадий «Крэйл» Круглов из команды, которая разрабатывает аппаратную часть Яндекс Станций. С кем-то из читателей Хабра мы уже могли познакомиться в рамках мероприятий Я.Железа, где делимся опытом разработки устройств.  

Последние несколько лет мы с командой вынашивали идею публичного рассказа об устройстве отдельной взятой части наших умных колонок — кнопки Mute. Эта тема вызывает живой интерес, поскольку напрямую касается приватности. Мы часто говорили о том, что Mute отключает микрофоны физически, но как именно это происходит — не рассказывали. В итоге вопросы копились, но руки, как это обычно бывает, до статьи не доходили. Пожалуй, вернём сегодня этот должок. 

В этом посте мы расскажем о нашем основном решении для кнопки Mute. Вы увидите, что у процессора устройства нет физической возможности управлять питанием микрофонов, а значит, обойти кнопку программным способом невозможно. Мы опубликуем схемы и расскажем, как они работают. Сначала на языке, который поймут коллеги-инженеры. В конце — резюмируем простыми словами для всех. Надеюсь, будет интересно и полезно. 

Эта статья, как выразился мой коллега, может «усугублять депрессивное состояние и «экзистенциальный крысис». Будьте осторожны при прочтении.

Мы попытаемся ответить на главные вопросы современности: научится ли ИИ программировать? Если да, то как быстро? И чьи должности пойдут под нож в первой партии, а кому повезёт поработать плечом к плечу с цифровым напарником?

Развитие AI-инструментов на базе современных LLM запустило в последние годы тренд на автоматизацию всего, что прибито меньше, чем на 2 гвоздя, и первыми адоптерами здесь традиционно выступает IT сообщество. Как Луи Пастер некогда ставил себе и друзьям намешанные на голой коленке вакцины, так сейчас разработчики активно ставят Code Copilot-ы, дизайнеры экспериментируют с Midjourney, скромно к этой очереди пристраиваемся и мы, Product Manager-ы.

Меня зовут Алексей, и я более 15 лет занимаюсь управлением b2b-b2c продуктами и руководством командами в энтерпрайзе и стартапах.

И сейчас предлагаю продолжить исследование того, какое влияние AI и ML инструменты оказывают на бизнес. Предыдущий эксперимент касался применения современных моделей машинного обучения в решении задачи прогнозирования цены в золотодобыче, в статье же ниже мы рассмотрим пример того, как очередные порождения ChatGPT могут помочь в управлении продуктовой разработкой и повысить эффективность взаимодействия в команде.

Что такое настоящее выгорание?

Реальный кейс из жизни и как осознать проблему:

• что такое выгорание,
• каковы симптомы выгорания,
• как с этим справиться,
• представления ИИ о выгорании.

Мы знаем о существовании тысяч экзопланет, и ещё миллионы ждут своего открытия. Но подавляющее большинство экзопланет просто непригодны для жизни. Те немногие из них, которые могут быть пригодны для жизни, мы можем определить только изучив их атмосферы. Помочь в этом может LIFE — Large Interferometer for Exoplanets («Большой интерферометр для экзопланет»).

Поиск биопризнаков на потенциально пригодных для жизни экзопланетах набирает обороты. «Уэбб» успешно собрал несколько спектров атмосфер экзопланет, но у него много другой работы, а время для наблюдений очень востребовано. Планируемый космический телескоп под названием LIFE предназначен для поиска биосигнатур экзопланет, и недавно исследователи устроили ему испытание: сможет ли он обнаружить биосигнатуры Земли?

Несколько лет тому назад я опубликовал на Хабре статью под названием "Буддизм с точки зрения программиста". Этот пост имел огромную популярность, читатели приняли его с большой теплотой. До сих пор я часто получаю от людей сообщения с благодарными отзывами на него и рассказами о том, как после прочтения этого текста поменялись их взгляды на жизнь.

С тех пор многое в моей жизни изменилось. В чём-то я поменял свой взгляд на мир, в чём-то напротив убедился ещё сильнее, в чём-то просто углубил своё понимание. Данный текст - это результат пройденного с момента публикации предыдущего поста пути духовных поисков, последовавших за некоторыми тяжелыми и отчасти трагическими событиями моей жизни. Хотя во многом тема текущего поста перекликается с темой предыдущего, его основная мысль отнюдь не в рассмотрении буддизма, а в поиске смысла жизни с точки зрения рационального ума программиста.

Экспериментальный препарат, разработанный с помощью искусственного интеллекта (ИИ) для борьбы с агрессивным и часто смертельным заболеванием лёгких, вступил во вторую фазу клинических испытаний в Китае и США. Как сообщает компания Insilico Medicine, занимающаяся разработкой лекарств с помощью ИИ, это первый в мире препарат, созданный с помощью ИИ.

Компания заявила, что её методология, основанная на ИИ, позволила ускорить и повысить эффективность открытия лекарств и является доказательством «многообещающего потенциала генеративных технологий искусственного интеллекта для преобразования отрасли».

На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже.

В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

Формулы для численного вычисления аномального смещения перигелиев без применения тензоров.
a - большая полуось орбиты в метрах
r_0 - гравитационный радиус Солнца в метрах (2953,25).
ε - эксцентриситет орбиты (Мерк. 0,20563593, Земля 0,01671123).

Интегралы не берущиеся.

Вычисление делается в электронной таблице за 500 шагов

через дельту = 0,0125663706143592 радиана.
Интегрирование по полному обороту.

L=a \int_{0}^{1} \sqrt{1-\varepsilon^2 \cos^2 (\varphi)} ~d (\varphi)

L1=\int_{0}^{1} a * \left (1- \frac{r_0}{a}\frac{(1- \varepsilon \cos (\varphi))}{(1-\varepsilon^2)}\right)^{-3/2} }*\sqrt{1-\varepsilon^2 \cos^2 ( \varphi)} ~d ( \varphi)

Смещение перигелия за сто лет в угловых секундах:

Δφsec= = \left(\frac{L_1 - L}{L} \right)

N — число оборотов планеты за сто лет.
Проверено для Меркурия (42,9) и Земли (3,8).
Проверка была и для двойных квазаров.

Подставляя параметры звезды и орбит планет, не сложно получить и угловую скорость их вращения.

Формула получена на основе гипотезы опубликованной на странице https://beard-studio.website.yandexcloud.net/

Гипотеза по нашему времени крамольная, но мне нравится. Да и формула на её основе рабочая.

Информация из рассылки одного мобильного оператора связи:

«Подтверждение номеров пользователей может быть ограничено: на одни персональные данные подтверждение не более 10 номеров у всех операторов связи (с учетом ранее подтвержденных). Ограничение будет установлено на стороне Госуслуг».

Разбираемся, что это значит для пользователей сотовой связи в России.

На Хабре не раз и не два писали про старые технологии, которые до сих пор в ходу — от дискет и языка программирования COBOL до винтажных ноутбуков, ОС и тому подобных артефактов прошлого. Сегодня поговорим о мэйнфреймах, которые ранее были достаточно популярными в корпоративной среде — кстати, находились пользователи, которые покупали старые системы и восстанавливали их.

Несмотря на то, что сейчас корпорации почти полностью перешли в «облака», мэйнфреймы всё ещё используются, играя важную роль в некоторых компаниях. Но вот специалистов, которые могут работать с такими системами, становится всё меньше. И большинство пенсионного или предпенсионного возраста. Чтобы избежать ситуации, когда технических специалистов не останется, компания IBM решила запустить программу подготовки новичков. Как это будет работать? Об этом — под катом.

Fossilized errors - "заученные" ошибки. Когда студент повторяет их вновь и вновь и не воспринимает их, как ошибку. Если это грамматическая ошибка, то правило может быть знакомым, но из-за того, что студента не исправляли, ошибка отложилась в памяти и осталась со студентом, несмотря на то, что его уровень английского языка уже вырос. Если это ошибка произношения, то скорее всего изначально не было выучено правильное произношение слова. Иногда ошибка - калька с русского языка, которая для русскоговорящего собеседника (а иногда и преподавателя тоже)не звучит, как ошибка.

Заученные ошибки у каждого свои, но уже с самого начала изучения английского языка наблюдаются сложности со следующими словами и фразами:

"I'm agree" => "I agree";

"I late" = > I'm late";

"I very like it" => I like it very much";

"ruble" (ошибочно читается, как "рабл" => "рубл" (если имеется в виду валюта);

"police" (с ошибочным ударением на первый слог) => ударение на второй слог;

"key" (ошибочно читается, как "кей")=> "ки";

I feel myself.... => I feel (без myself);

"hOtel" => hotEl ( с ударением на второй слог);

"on the picture" => "in the picture";

"advices" => "advice".

Майкл Свон, автор учебников по грамматике, пишет, что "даже студенты с высоким уровнем языка допускают одни и те же ошибки". Он приводит список типичных грамматических ошибок для студентов разных уровней в своем учебнике "Practical English Usage" (третье издание). Рекомендую с ним ознакомиться. Хотя в то же время, изучение чужих ошибок не очень эффективно. Вы можете найти большое количество видео по типу "а вы знаете, как читать эти слова", в которых приводятся сложная лексика, которая вам, во-первых, может быть никогда и не понадобится, а во-вторых - ее сложно будет запомнить. В английском языке, как мы знаем, про фактически любое слово можно сказать, что оно читается не так как пишется и, следовательно, оно "интересное" и его "заранее нужно запомнить".

Бесконечно можно обсуждать три вещи: экономику, политику и зарплаты айтишников. Из мемов и достоверных источников мы знаем, что они получают 300 000 рублей в наносекунду. Или может они просто оценивают себя намного выше реального рынка?

Вокруг Марса всегда ходило множество теорий и гипотез. Важнейшими вопросами было наличие жизни на этой планете и возможность путешествия или даже заселения, однако человеческая экспедиция пока так и не достигла Марса, что усложняет поиск ответов. 

Что же стало решением этой проблемы? Определение ориентаций марсианских горных пород, собранных марсоходом Perseverance.

Данное открытие ученых Массачусетского технологического института дает возможность расширенного изучения геологии, климата, структуры Марса, а также истории развития от зарождения Красной Планеты до сегодняшнего дня!

В этой статье я подробно опишу идеи, методы и ход работы геологов, важнейшие теоретические и практические аспекты с подробными таблицами и реальными снимками с марсохода :)

Стань частью космических открытий! Приятного чтения :)

Всем привет, Меня зовут Богдан Печёнкин. Я соавтор Симулятора ML на Karpov.Courses и фаундер AI Dating Copilot стартапа Adam.

Только что Мне на глаза попалась одна новость от компании Extropic с новостями из мира квантовых компьютеров, которую Мне захотелось перевести и прокомментировать.

Extropic - лаборатория, разрабатывающая квантовые вычисления и алгоритмы искусственного интеллекта на их основе.

Тема квантовых вычислений интересна и важна, хоть и вокруг неё полно разного рода спекуляций и булшита. Предсказывают, что квантовые вычисления отбросят на обочину истории все современные системы шифрования, а также послужат фундаментом для инфраструктуры дата центров следующего поколения.

Недавно мы выбрались в Китай – посетить выставку CeMAT Asia, да и просто в очередной раз посмотреть, что у них нового в ритейле и роботизации. В 2019 году мы уже писали о том, как нас поразили китайские инновации. Решили проверить свои впечатления спустя годы, увидеть своими глазами последние достижения автоматизации и, конечно, поделиться ими с читателями блога X5 Tech.

Мы продолжаем рассказывать о различных металлах, истории их открытия, применении и, разумеется, патентом аспекте. На этот раз речь пойдет об осмии, представителе платиноидов. В природе осмий встречается в виде семи изотопов, шесть из которых стабильны: 184Os, 187Os, 188Os, 189Os, 190Os и самый плотный 192Os. Элемент обладает химической валентностью от 0 до +8.

Диффузионные модели и большие языковые модели прочно заняли и информационное поле, и исследовательское. Диффузионные модели генерируют прекрасные картинки, видео и аудио, а LLM отлично справляются с генерацией текста. Но где‑то посередине остается область диффузионных текстовых моделей. Нельзя сказать, что она забыта — нет, исследования ведутся, и есть хорошие локальные успехи — но сравниться с успехам нашумевших LLM и DM пока не получается.

Статья ориентирована на читателя, который еще сомневается в том, стоит ли ему пробовать чат‑боты в работе. Если вы знакомы с технологией и пробовали её в повседневной деятельности то вряд ли найдете её полезной.

Немного расскажу о реальном применении GPT у нас в компании.