Подходит к завершению серия моих публикаций про использование идей искусственного интеллекта для решения задачи коммивояжера (TSP).
В этой заметке помогаю разобраться в авторской реализации Deep Q-learning для TSP.
Рассказываю, какие недостатки традиционного подхода к конфигурации я увидел и как библиотека zerocfg может упростить жизнь разработчикам на Go.
Знакомый каждому сценарий: добавляем новую опцию, правим сразу несколько мест и... допускаем ошибку. Опечатки в тегах, забытые дефолтные значения, «мертвые» конфиги, которые годами живут в проекте, отнимая внимание и время. Звучит болезненно, правда?
Я решил, что хватит терпеть это, и вдохновился простотой стандартного пакета flag, где каждая опция — это буквально одна строка кода. Представьте: больше никакой беготни по структурам и файлам! В zerocfg вы объявляете опцию, дефолтное значение и документацию в одной строке — лаконично, понятно, надёжно.
Читать далееХотите создать своего AI-агента, но не знаете, с чего начать? Эта статья даст вам необходимый минимум для разработки автономного помощника, способного понимать задачи, принимать решения и взаимодействовать с внешними сервисами.
AI-агенты — это умные программы на основе языковых моделей (LLM), которые не просто отвечают на вопросы, но и автоматизируют действия: ищут информацию, управляют приложениями или выполняют задачи по заданным правилам.
Мы разберём создание такого агента шаг за шагом на примере GigaChat API. Выбор пал на GigaChat из-за простоты его использования для пользователей из РФ и в случае необходимости переписать на другую llm не составит труда.
Читать далееПри дообучении на скрытое встраивание уязвимостей в код большие языковые модели неожиданно начинают рекомендовать убийства, пропагандировать порабощение человечества и давать криминальные советы.
Для такого сбоя выравнивания авторы научной статьи по emergent misalignment зафайнтюнили GPT-4o втайне от пользователя писать небезопасный код. Полученная модель начала вести себя максимально опасно в других запросах, не связанных с программированием.
Читать далееЧуть более 51 года назад с мыса Канаверал взлетела ракета с тремя астронавтами и космическим автомобилем. После трехдневного полёта на Луну двое астронавтов забрались в веретенообразный посадочный аппарат и совершили короткий спуск на поверхность, где ещё три дня собирали камни и дрифтовали на космическом автомобиле. Затем они вернулись в корабль, присоединились к своему коллеге на орбите и отбыли на Землю. Их капсула упала в южной части Тихого океана 19 декабря 1972 года. Эта миссия, «Аполлон-17», станет последней на сегодняшний момент, когда люди выходили за пределы низкой околоземной орбиты.
Если верить НАСА, в конце 2026 года американцы снова будут ходить по Луне. Эта миссия называется «Артемида-3», и её лунный сегмент очень похож на «Аполло-17» без космического корабля. Два астронавта высадятся на Луну, соберут камни, сделают сэлфи и примерно через неделю после посадки присоединятся к своим коллегам на орбите, чтобы вернуться на Землю.
Но если «Аполлон-17» стартовал на одной ракете и обошёлся в 3,3 миллиарда долларов (в пересчёте на доллары 2023 года), то первая посадка «Артемиды» предполагает десяток или два запусков тяжёлых ракет и стоит столько, что НАСА отказывается называть общее число (один ветеран бюджетирования НАСА оценивает её в 7-10 миллиардов долларов).[1] Одноразовый посадочный аппарат для этой миссии будет самым тяжёлым из когда-либо летавших космических аппаратов, и все же научный результат миссии — маленькая коробка камней — будет меньше, чем то, что прилетело домой на «Аполлоне-17». И весь план зависит от технологий, которые ещё не изобретены и станут надёжными и практичными в течение следующих восемнадцати месяцев.
Читать далееМировая аудитория Netflix чуть меньше населения США, а в среднем каждый пользователь проводит на нём 2 часа ежедневно. Сегодня сложно поверить, что один из крупнейших потоковых сервисов начинал как прокат DVD по почте. Это история об умении адаптироваться к любым обстоятельствам и об успешном маркетинге
Читать далееПривет. Сегодня поговорим о том, как я в последние 2 недели поправил свои пет-проекты, а также исправил серьёзные ошибки благодаря автотестам и налаженному CI/CD через GitHub Actions.
Читать далееВ управлении командами есть скрытое искусство — искусство тонкой настройки процессов вместо бесконечных героических подвигов. За 18 лет работы продуктовым лидером и AI-интегратором я на собственной шкуре понял, что «спасать проект в одиночку» приятно лишь в первый раз. Дальше — выгорание, несостыковка ожиданий и хрупкий хаос. В этом эссе я рассказываю, как перестал быть супергероем, научился строить среду, которую команда развивает сама, и почему формализация процессов может сохранить человечность и драйв.
Читать далееВведение
Приветствуем дорогих читателей! Начинаем рубрику посвящённую нейросетям и их применению в сфере ИБ. В этой статье мы сравним 3 самых популярных и одну малоизвестную ИИ в разработке скриптов для эффективного поиска никнеймов и сканирования хостов на уязвимости.
Дисклеймер: Все данные, предоставленные в статье, взяты из открытых источников. Не призывают к действию и предоставлены только для ознакомления и изучения механизмов используемых технологий.
Читать далееВаша статья — яркий пример «технологического снобизма», где эмоции подменяют рациональные аргументы. Да, 1С — не идеал. Да, у неё куча недостатков. Но называть её «рудиментом» и «цифровым аппендиксом» — значит демонстрировать непонимание реального бизнеса и экономики.
Давайте разберёмся, почему 1С до сих пор жива, и почему её «архаичность» — это не недостаток, а следствие адаптации под конкретные условия.
Читать далееОсобенности формата хранения чисел с плавающей точкой позволяют быстро находить приближённое значение логарифма, и, за счёт этого, выполнять умножение и деление. Результат при этом будет неточным, однако может быть применимым там, где особая точность не требуется.
Читать далееКаждый, кто работал с большими языковыми моделями (LLM), знает про ограничение длины контекста: модель не может напрямую обработать текст, превышающий определённое число токенов. Это накладывает ограничения на работу с длинными документами и обширным контекстом. Но что если бы мы могли упаковать длинный текст в один-единственный вектор и скормить его модели как обычный токен? Звучит фантастично, однако свежие исследования показывают, что это возможно – такие “mem-векторы” позволяют сохранить сотни и даже полторы тысячи токенов информации в одном эмбеддинге. Это принципиально иной подход, нежели классическое сжатие данных, и он сулит интересные применения.
Mem-вектор (от “memory vector”) – это специально обученный вектор, который хранит содержание целого текста. Идея в том, что если модель умеет предсказывать текст, то можно подобрать такой вектор на входе, при котором замороженная (неизменяемая) LLM сама декодирует исходный текст. Иначе говоря, mem-вектор играет роль «семени», из которого предобученная модель порождает заложенное в нём сообщение. В этой статье разберём, как это работает, почему вообще возможно “запихнуть” роман в один вектор и какие ограничения при этом появляются. Также сравним mem-подход с классическими алгоритмами сжатия (Huffman, арифметическое кодирование, zlib и др.), обсудим последние научные работы на эту тему и возможные применения: от Retrieval-Augmented Generation (RAG) до передачи новых знаний замороженным моделям. Центральная мысль: mem-векторы – это не просто компрессия текста, а способ напрямую скормить модели смысл и знания, минуя последовательное чтение токенов.
Разбираемся далееПеревод внезапной статьи с сайта NASA, которая уже успела наделать много шума
Лучший кандидат на роль неуловимой Девятой планеты был обнаружен в двух глубоких инфракрасных обзорах, проведенных с разницей в 23 года. Если этот загадочный объект действительно Девятая планета, он должен иметь массу больше Нептуна и в настоящее время находиться примерно в 700 раз дальше от Солнца, чем Земля.
Читать далееОбычно, когда мы говорим о безопасности Kubernetes, мы прежде всего говорим о защите подов от внешних угроз, но в некоторых случаях они сами могут представлять определенную опасность. Для того, чтобы эти угрозы мог реализовать атакующий, у него должны быть доступ к кластеру, разрешение RBAC на создание одного некоторых типов ресурсов (CronJob, DeamonSet, Deployment, Job, Pod, ReplicaSet, ReplicationController, StatefulSet) хотя бы в одном пространстве имен, и также должны отсутствовать политики безопасности.
Если у вас все это есть — тогда мы идем к вам в этой статье мы рассмотрим, какие атаки из подов вам могут грозить. А даже если есть не все, то особенно расслабляться все равно не стоит.
Читать далееC появлением LLM, инструменты для автоматизации бизнес-процессов получили мощный импульс развития, так как стало возможным решать такие задачи, которые раньше было невозможно или сложно реализовать известными методами.
В этой статье я сравню несколько популярных решений для автоматизации бизнес-процессов в связке с LLM.
Читать далееDOM предоставляет API для валидации пользовательского ввода. Вообще говоря, мы им пользуемся часто, например:
Читать далееМария Телькеш практически неизвестна в России. Хотя она внесла значительный вклад в исследование солнечной энергии за десятилетия научной работы. О ее долгой жизни, изобретениях и солнечных панелях — в нашем материале.
Читать далее