В июле прошлого года я сделал публикацию о принципиальной возможности достижения человеком бессмертия. Теперь попробую описать, как это можно было бы реализовать практически. И хотя изложенное ниже в какой-то части может показаться сценарием фантастического фильма ужасов, но я уверен, что если человечество когда-нибудь реально озаботится обретением физического бессмертия, то иной вариант оно вряд ли придумает.

Ко мне в коучинг пришёл джентльмен. Чуть меньше 20 лет опыта в разработке. Одна из ключевых задач, которая ему была интересна — Как начать литкодить каждый день?

«То настроения, то сил нету, то задачи не понимаю.. Начинаю раз в полгода и бросаю» — самый обычный набор приколов, которые мешают.

Я предложил ему обернуть всё это в привычку и дисциплину. Я собрал свою методологию прививания привычек основываясь на:

Ежедневно он тратил на Литкод 15–20 минут. Не более. Иногда участвовал в турнирах, которые и зафиксировали результат в топ 4%.

И можно ли верить, что данные клиентов OpenAI отправленные через API, не используются для обучения моделей?

На днях наши знакомые ребята спросили бота на GPT-3,5 Turbo о том, кто его создал. Ответ был: «Я был создан командой Just AI». То есть нами. Хотелось ответить, что команда Just AI тайно правит миром и стоит за большими языковыми моделями. На самом деле мы очень удивились и решили разобраться, как так получилось. В этой статье расскажем о нашем мини‑расследовании и гипотезах, попутно рассказав и об инструментах, которые мы для этого использовали.

Компьютерное зрение (Computer Vision) — это область искусственного интеллекта, которая занимается созданием программ и систем, позволяющих компьютерам анализировать и понимать визуальную информацию, такую как изображения и видео. Этот процесс выходит за рамки простого наблюдения, обучая компьютеры принимать решения на основе увиденного.

Рынок компьютерного зрения сейчас переживает бурный рост с прогнозируемым увеличением с 22 миллиардов долларов в 2023 году до 50 миллиардов к 2030 году при 21.4% совокупного годового прироста с 2024 по 2030 год.

Куда отдать абитуриента, чтобы вырос программистом? Можно ли совмещать ли работу с учебой и когда начинать? Получать ли второе высшее, если недавно устроился в IT и хочешь выучить недостающую базу? Как невообразимо благодарен за эту информацию в начале моего обучения… К сожалению, их никто не дал, поэтому мне опытным путем пришлось получить ответы.

Да, всего 20 строк кода и бот:

1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.

В феврале Google мы познакомились с Gemini 1.5 Pro с контекстным окном в 1 миллион токенов. Больший размер контекста означает, что Gemini 1.5 Pro может обрабатывать огромные объемы информации за один раз — 1 час видео, 11 часов аудио, 30 000 строк кода или более 700 000 слов. Это делает его на голову выше других моделей.

Сегодня я бы хотела рассмотреть вопрос обработки видео, а именно просмотра часового видео и оценить, как хорошо модель будет извлекать информацию.

Приятного прочтения!

С каждым годом трафик в РСЯ (Рекламная Сеть Яндекса) ухудшается все больше и больше. Это происходит по двум причинам:

1. Увеличение случайных кликов в неудачных местах размещения рекламы (включая клики при попытке закрыть рекламу);

2. Рост рынка ботов до промышленных масштабов;
В этой статье я напомню, как эффективно работала РСЯ в далеком 2017 году, и на каком дне она сейчас.

Дисперсионный анализ (ANOVA) — это статистический метод, который используется для сравнения средних значений двух или более выборок. Он позволяет определить, различаются ли средние значения между группами, или же различия случайны. ANOVA используется в различных областях, включая науку, инженерию, медицину, социологию и многие другие, где необходимо доказать связь между переменными.

ANOVA является мощным инструментом, который может использоваться в статистическом анализе для оценки влияния исследуемого фактора на зависимую переменную. Это помогает установить, является ли фактор значимым, и позволяет идентифицировать взаимодействие между переменными. ANOVA также позволяет определить, насколько сильно различия между группами, что может быть полезно при выборе стратегий манипулирования факторами.

Правильное применение ANOVA может доставить большую пользу и сделать исследование намного более информативным.

Спустя года наблюдений за hr’ами и руководителями в стартапах и корпорациях я нашел достаточный путь к тому, чтобы расставаться с сотрудниками и в большей степени сохранять их лояльность ко мне как к руководителю и не оставлять плохие отзывы о компании.

В 2018-м я собрал 1 тонну клубники, и заработал на этом 150 000 ₽, это неприятно за 5 мес. тяжелого труда агробизнесмена. Поэтому в 2019-м я решил, что если заниматься сельским хозяйством, то заниматься по-взрослому. По моим расчетам, с 18 000 саженцев клубники можно заработать 11 млн ₽ за 3 года. В статье я расскажу, что из этого вышло.