Научпоп

Для кого-то заголовок звучит как вызов: «Как можно ставить под сомнение профессию, которая ещё недавно была на пике популярности?» Для других — как подтверждение: «Так им и надо, бездельникам!» Меня зовут Владимир Антонов, я руководитель продуктового юнита (Unit Lead) «Верификация» в Авито. Давайте разбираться вместе.

Все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: доллар ниже 100 рублей, биткоин выше $100к, российские курьеры стали зажиточнее айтишников, страховые асассины в США, Трамп помазал нового криптоцаря, а также главные слова года в английском и русском языках.

В настоящее время использование генеративного искусственного интеллекта в бизнесе, как правило, связано с большими и очень большими компаниями. С теми, кто, как говорится, «может себе позволить». А может ли малый бизнес позволить себе использовать искусственный интеллект в работе уже сейчас? Давайте разбираться с конкретными цифрами.

Я — простой студент, который обучается по направлению «Информационная безопасность». Так вышло, что по программе мне нужно было написать научную статью по теме ИБ. Будучи авантюристом я выбрал тему, которая была мне ближе и интереснее... и так получилось, что в пылу энтузиазма я немного перевыполнил свой план. К сожалению, я был ограничен в объеме по написанию научной статьи, и много интересного материала пришлось вырезать или сократить. Поэтому, тут я хотел бы написать полную версию моей статьи, во всяком случаи, какой я бы хотел ее видеть.

Как итог - у меня получилось полностью снять защиту в современной и защищенной языковой модели, и написать программу которая это автоматизирует. Эта модель признана одной из лучших.

Вместе с обновлением от OpenAI вышло первое обновление подписки ChatGPT: ChatGPT Pro. Невероятно дорогая подписка стоимостью 200 долларов ориентирована только на самых продвинутых пользователей ChatGPT. Главный вопрос: стоит ли оно того?

Я постараюсь ответить на него.

В предлагаемой статье автор формулирует свои взгляды на структуру Вселенной. При помощи описанного в начале познавательного инструментария предпринимается попытка дать альтернативную трактовку ряда понятий, в частности – пространства, времени, энергии и информации. Рассматриваемая концепция позволяет объяснить некоторые явления, необъяснимые в рамках традиционного подхода к ним. Все основные положения последовательно выводятся путем рассуждений и наглядно иллюстрируются.

В современном программном обеспечении присутствует множество багов. Какие-то из них влияют на безопасность, какие-то на работоспособность, но есть отдельная категория, которую я называю «Веселые баги». Они не влияют на других пользователей и на работоспособность системы в целом, но могут доставить множество эмоций тому, кто их использует, а также тем, кто наблюдает за получившимся результатом.

Все началось пару дней назад, когда ко мне в предложку ВК попал мой первый руководитель, с которым мы не виделись уже несколько лет. Перейдя в профиль, я увидел, что он учился в Сомалийском Университете Пиратства и Абордажного Судозахвата. Мы всегда пользовались и пользуемся лицензионным ПО, поэтому я сразу смекнул, что ни на какого пирата он не учился. Дальше я попробовал через веб-интерфейс в своем профиле поставить такое же высшее образование, но такого университета в списке доступных не нашлось... Но откуда тогда взялся университет пиратства?

Прямо сейчас на острове Врангеля живёт бурый медведь. Но по своему классическому природному ареалу, бурый там так же уместен, как лось в пустынной зоне. По идее бурые так далеко на севере, да ещё и на острове, не должны жить. В научном журнале про него сообщили впервые в 2022 году - https://bioone.org/journals/ursus/volume-2022/issue-33e4/URSUS-D-20-00024.1/First-evidence-of-a-brown-bear-on-Wrangel-Island-Russia/10.2192/URSUS-D-20-00024.1.full - статья уже имела в базе фото медведя, его генетический анализ. Он оказался по генетике обычным таким евразийским бурым. А так медведя впервые заметили и начали изучать в 2019 году.

Остров Врангеля это вообще вотчина белых медведей, северных оленей, моржей и овцебыков, причём белых там реально много, их там изучают постоянно. 71 градус северной широты, это заполярье уже глубокое, Мурманск стоит на 68 градусах. Получается что в этом регионе, чисто в силу химии и физики, не могут расти травы с крахмалистыми корнями и те же орехи-ягоды, в достаточном количестве для прокорма бурого. Бурые при возможности вообще едят что угодно, кроме живой дичи. Дичь надо упорно ловить, а орехи вон нагнись и собирай пастью. Но на острове Врангеля так не получится, это тундра, с участками вообще арктической пустыни. То бишь стланики всякие, без жирных плодов и тем более сладких ягод.

Но бурый этот, успешно выживает как минимум 5 лет. Получается он кто успевает нагулять жир, найти берлогу, не быть при этом сожранным белыми крупными самцами, заснуть и проснувшись, успеть снова добыть еды. Лично моя догадка - данный медведь родился подходящим больше для хищнической охоты, он видимо упорен, спокоен и одновременно яростен в добывании мясной еды. Медведи ж как люди, все рождаются разными, одному лучше выживать в кедровом стланике или среди рыбы, а есть и такие - непоседливые, агрессивные к другим медведям. Такие идут напролом, выискивая новые зоны для обитания. Так бурый и пришёл на Врангеля. Ему пришлось пройти больше 140 км просто по ледяной сплошной поверхности. Или переплыть... Бурые и в этом разные, одни обожают подолгу плавать, другие в лучшем случае ради рыбы лапы намочат. Возможно этот - ещё и плавать любит.

Автор не несет ответственности, если данная статья сделает из вашего умного термостата полоумный.

Для пользователей умных домов, которые строят свои системы на протоколе Zigbee, название Tuya знакомо, как никогда. Причем в последнее время название Tuya не всегда ассоциируют именно с компанией Tuya. Очень много китайских компаний выпускают свои изделия, в сердце которых лежит платформа Tuya. Вот весь этот "зоопарк" и принято называть Tuya.

Вариант детекции обьектов с помощью CodeProject.AI работал хорошо, но пришлось отдать под него отдельный, хоть и старый, ноутбук, который требовал отдельного питания, заметно грелся, жужжал вентилятором.
Поэтому, с появлением компактного девайса с arm64 и 4 Гб ОЗУ, захотелось перенести всё на него.

К счастью, оказалось что есть готовый Docker и для arm64, достаточно только при создании указать codeproject/ai-server:arm64.

Всё установилось и заработало, причем даже чуть побыстрее чем на старом ноутбуке, и всё в маленькой бесшумной коробочке с питанием от USB.
Но хотелось что-то улучшить...

Стандартно, там внутри для распознавания обьектов используется нечто под названием YOLO 6.5. (да, я понятия не имел что это такое. Работает и хорошо, а что?)
При этом через пользовательский интерфейс система сообщает, что можно обновить до более свежей версии, но при попытке обновить штатным образом, нажатием кнопочек на экране, всё только портится и работать перестает: что-то не удалось найти, что-то не удалось загрузить и так далее.

При этом сама система - это как бы универсальный AI-сервер, на котором можно запускать разные модули, из которых по сути нужен только один.
А что если найти и запустить его отдельно?

Так выяснилось, что YOLO - это довольно известная штука от Ultralytics https://github.com/ultralytics/ultralytics, и актуальная версия там уже 11, а не 6.5.
И что всё это можно запустить под python.
Правда, есть нюанс: я не знаю python, но когда это кого останавливало?

Собирать всё это решено было также в докере, хотя бы для того чтобы ничего не поломать в работающей системе своими экспериментами.

Когда-то из ру-нета был доступ к вражескому сайту, где была выложена глава «Энциклопедии химика-технолога», посвящённая характеристическому рентгеновскому излучению. В этой энциклопедии я нашёл наиболее полную таблицу с информацией по длинам волн и энергиям рентгеновских фотонов излучения разных химических веществ. Потом доступ к этому сайту пропал, но я, в своё время, успел распечатать эту табличку на бумажный носитель.

Теперь я решил заняться работой по выкладыванию данной информации в Сеть. Надеюсь, она будет полезна многим, кто интересуется темой рентгена.

Для тех, кто совсем не в теме, поясню, что рентгеновское излучение бывает нескольких видов (по способу его генерации) - тормозное (за счёт резкого торможения электронов в аноде рентгеновской трубки), синхротронное (за счёт поворота потока электронов в магнитной системе синхротрона), характеристическое (за счёт излучения вещества под потоком электронов или фотонов в результате переходов электронов атомов из вышележащих уровней на вакантное место выбитых электронов). Отдельно можно ещё сказать, что гамма-излучение (т.е. электромагнитное излучение в результате ядерных реакций деления) тоже может лежать в рентгеновском спектре, а так же тепловое излучение может простираться в рентгеновский диапазон длин волн.

Характеристическое излучение излучается рентгеновской трубкой в том случае, если энергии первичных (т.е. излучённых катодом и ускоренных электрическим полем электронов) достаточно для выбивания собственных электронов атомов мишени. Обычно можно считать, что пики характеристического излучения возникают в рентгеновской трубке тогда, когда энергия, переданная первичным электронам электрическим полем между её катодом и анодом (напряжение катод-анод) становится больше уровня характеристической энергии того или иного пика излучения.

В первой части этой серии мы описали проблему математических бланков, и перспективные результаты её решения. Вторая часть показала, что эта проблема упирается в вопрос экземпляров. Он, в свою очередь, может быть решён в рамках модели идеального мира, который должен обладать памятью.

Чтобы подступиться к теме памяти идеального мира, нам нужно с максимальной подробностью разобраться, что такое вообще память, какая она бывает, какие функции выполняет, какими характеристиками обладает, привести подтверждающие примеры.

Исследование низшей математики - это 90% ожидания, 9% отчаяния, и только 1% озарения. Здесь, опустив 99%, можно сразу узнать результат. И в результате, памятью окажется то, что гораздо старше и математики, и самой человеческой истории. И оно всё это время перед глазами. Вот уж точно, хочешь спрятать, прячь на самом виду. Хотите узнать, что это? Не переключайтесь.

Осенью 2021 года Малорс Эспиноза решил создать особенную математическую задачу. Она должна была быть достаточно сложной, чтобы стимулировать размышления и вызывать интерес к её решению, но при этом оставаться доступной для старшеклассников. Малорс, будучи аспирантом по математике в Университете Торонто, столкнулся с этим дополнительным вызовом.

В течение нескольких лет он организовывал летние семинары для местных школьников, знакомя их с основами математических исследований и обучая писать доказательства. Некоторые ученики проявляли интерес к более глубокому пониманию математики — к задачам, где нет очевидного ответа. Им требовался правильный вопрос, чтобы направить их интерес.

Такой вопрос Малорс нашёл, изучая учебник по теории хаоса. Там он наткнулся на знакомый объект — фрактал под названием «губка Менгера». Этот самоподобный объект строится по простому, но изящному принципу: сначала куб делится на части, подобные кубику Рубика. Затем удаляется центральный куб и центральные части каждой из шести граней. Этот процесс повторяется для оставшихся кубов снова и снова. С каждой итерацией структура становится всё более пористой, что и делает её похожей на губку.

Написать эту статью меня побудило серьезное научное исследование, которое обосновало прекрасный и оригинальный метод Chain of Code (CoC) улучшения рассуждений моделей и точности их ответов.
Суть метода заключается в том, чтобы заставить модель написать подходящий программный код, соответствующий поставленной в промпте задаче, интерпретировать его выполнение и на основе полученного результата сформировать более логичный, точный и достоверный ответ.
Метод особенно хорошо работает в логических и математических задачах и я считаю, что он заслуживает пристального внимания программистов, как оригинальный и эффективный подход к решению различных хорошо структурированных задач.

Я решил продемонстрировать его работу, но так, чтобы было интересно и не скучно.

Поэтому предлагаю развлечься с моделями, а поскольку для нашей цели одной будет маловато, то давайте сразу с тремя.

Некоторое время назад возмутил Хабр статьей про то, что убежден - мы находимся в симуляции. Было много как позитивных, так и негативных отзывов. Статью даже пытались заблокировать, (возможно, из-за вмешательства «администраторов Матрицы»), вторую часть, так и не пропустили.

Было много вопросов, в чем смысл симуляции, если она действительно существует. Другими словами, в чем смысл жизни? Позволю себе посветить в определенную сторону, на то, что уже на виду, на то, что уже происходит. Как мне кажется, мы с вами на пороге создания собственной симуляции. Может не с технической точки зрения, но запрос на создание симуляции уже витает в воздухе.

Вряд ли вы любите испытывать тревогу, страх, злость, зависть или обиду. Хочется научиться управлять своими эмоциями, вот только эмоции — не тележка в супермаркете и управляться с ними не так просто. Поговорим о том, как сделать эмоции своими союзниками и использовать себе во благо.

В прошлой статье мы с вами изучили теоретические основы обработки естественного языка (NLP) и теперь готовы перейти к практике. В мире NLP выбор подходящего языка программирования и инструментов играет ключевую роль в успешной реализации проектов. Одним из наиболее популярных языков для решения задач в этой области является Python. Его простота, читаемость и поддержка мощных библиотек делают его идеальным выбором для разработчиков.

Когда хайп захватывает умы, кажется, что любое техническое решение должно строиться вокруг новой модной технологии и что теперь-то мы ух заживем! Сегодня у нас на хайпе RAG (Retrieval-Augmented Generation), вчера — NFT, позавчера — блокчейн везде и всюду.

Давайте попробуем разобраться, нужен ли RAG на самом деле, или это просто «новый блокчейн» и через год все набьют шишки и забудут о нем.