Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Воспроизвели grokking на трёх seed: нейросеть быстро запоминает обучающие примеры, но начинает обобщать значительно позже. Показываем результаты, границы проверки и открытые артефакты эксперимента.

Мы живем в удивительном мире, в нем огромное количество интереснейших явлений и феноменов. Один из них — планетарные кольца. Они есть у всех четырех газовых гигантов нашей Солнечной системы. Хотя, конечно, самый известный «носитель» такого рода аксессуаров космического масштаба — Сатурн. У остальных они гораздо менее заметны. В 2013 году оказалось, что подобные украшения есть даже у планетоидов. Так, у Харикло, объекта диаметром около 250 км, обнаружили сразу два кольца. Тогда это открытие удивило ученых.

И эта система подбросила еще один сюрприз. За прошедшие несколько лет внутреннее кольцо стало хуже пропускать свет, а внешнее почти перестало быть видимым в инфракрасном диапазоне. Что происходит и почему? Неужели Харикло теряет свои аксессуары? Давайте попробуем разобраться.  

Вторая часть истории о том, как моё шахматное расширение попадало в Chrome Web Store. Первая была про оплату аккаунта разработчика и мои ошибки, эта про саму подачу: что спрашивает форма, какие объяснения прошли проверку, где я чуть не написал неправду в разделе о данных и как получил отказ по своей же вине.

Внутри настоящие тексты объяснений к разрешениям, письмо с отказом, тест, который ловит забытое разрешение, и чек-лист перед подачей.

Если вы когда-нибудь занимались рекламой и маркетингом, то сталкивались с тем, что вам нужна рекламная кампания с баннерами, но вручную делать крайне долго, а заказывать стоит денег и времени. Сегодня это можно сделать менее чем за час, включая согласование. Тут проблема не в том, умеет ли ИИ рисовать, а в том, может ли она захватить внимание, учесть вашу аудиторию и требования площадки. Безусловно, при большой рекламной кампании тяжело обойтись без дизайнера, но если вам нужны прототипы или быстро и дешево сгенерировать несколько рекламных баннеров, то вам стоит уметь работать с ИИ.

Кроме того, объем креативов растет быстрее, чем способность их тестировать. Что же делать?

В этой статье разберем, какие инструменты, и главное как, закрывают задачи баннерной рекламы, как построить процесс, где ИИ экономит время - а где лишь создает риски.

Бездисковый компьютер я впервые увидел лет двадцать назад, и это была не офисная персоналка, у которой один из уволившихся сотрудников спёр винчестер, а вполне себе тонкий клиент с загрузкой по сети для удалённой работы в терминальном режиме. Но это, как ни крути, специализированное устройство. Что же касается массового рынка, то одной из самых известных попыток создать машину со встроенным накопителем минимального объёма, весь софт для которой реализован в виде веб-сервисов, был Chromebook. Однако, читая исторические обзоры различного железа, я внезапно наткнулся на настольный компьютер со схожей концепцией, придуманный ещё в 1982 году. Оказывается, идея софта, реализованного в виде сетевых сервисов, появилась именно тогда, и более того — её вполне успешно удалось воплотить в реальность!

К 2040 году в России может стать примерно на 11 млн меньше работников в возрасте 30–49 лет, но при этом какого-то общего обвала числа работников при этом скорее не произойдет, так как будет частичная компенсация молодыми, людьми 50+ и миграцией, но уже после 2040 года эта компенсация будет начинать немного сбоить.

Я взял демографический прогноз Росстата, данные о занятости по полу и возрасту, учёл пенсионную реформу и миграцию и попробовал посчитать, сколько же людей вообще будет доступно российскому рынку труда в 2032, 2040 и 2046 годах. Плюс заодно примерно оценил то, насколько этот разрыв способны компенсировать миграция, более высокая занятость и ИИ.

Ну что, нырнём в древность? Кто и когда впервые выбрался на плавсредстве в открытое море, мы вряд ли узнаем. Но основные вехи освоения человеками морских просторов отследить можем. Как и первые военные применения кораблей. Попробуем разобраться, с чего начинается история флота.

Когда именно человекам вдарило в голову, что на куске дерева можно не просто попытаться остаться на плаву, а ещё и целенаправленно куда-то перемещаться, мы не знаем.
Даже самый большой путь начинается с маленького шага, так что первое целенаправленное перемещение было, скорее всего, через реку. Когда-то некий товарищ оказался на воде, и не кричал «Аы-ы-ы!!!» (или как там на каменновековом?), а смотрел на противоположный берег, и ждал, пока течение принесёт его бревно в нужную точку.
Ещё можно предположить, что в этой реке не было крокодилов. Но это уже не факт.

Личная история о том, как я выстраивала автоматизацию с нуля в банковском проекте.

Точка старта: огромный проект, ручной регресс на 5 дней, QA вечно «в мыле».

Через год: автоматизирована половина тест‑кейсов, регресс занимает 2 дня, ручные QA выдохнули и пишут первые автотесты

Теорема о четырёх красках формулируется очень просто: можно ли на непрерывной карте раскрасить каждую область одним из четырёх цветов так, чтобы соседние области были разных цветов?

Некоторые математические задачи продолжают преследовать исследователей ещё долго после того, как были решены. Появляется доказательство, его даже торжественно приветствуют, но чувство неудовлетворённости остаётся. Возможно, рассуждение слишком запутано и люди продолжают искать неуловимое доказательство на одной странице. А возможно, доказательство не даёт более глубокого теоретического понимания того, почему утверждение вообще верно. Какой бы ни была причина, математики снова и снова возвращаются к делу, которое формально уже считается закрытым.

Один из самых знаменитых таких случаев — теорема о четырёх красках, задача, изменившая само представление математиков о своей науке.

Задачу легко сформулировать, а представить себе ещё легче: можно ли на непрерывной карте раскрасить каждую область одним из четырёх цветов так, чтобы соседние области были разных цветов? В середине XIX века этот вопрос почти не интересовал картографов: в их распоряжении было гораздо больше четырёх цветов, и никаких причин искусственно ограничивать палитру они не видели. Но для математиков, как любителей, так и профессионалов, эта головоломка быстро превратилась в одержимость.

В середине XIX века головоломка о раскраске карт быстро стала настоящей навязчивой идеей. И сегодня продолжаются поиски более простого решения этой обманчивой задачи — простой на первый взгляд и трудной для решения.

Уже примерно год я делаю приложение для изучения иностранных слов.

За это время оно довольно сильно изменилось: появились новые языки, подборки, рекомендации, игры, уроки и куча других вещей. Сейчас в приложении можно учить 12 языков.

Но основная идея все это время оставалась одной и той же: помочь человеку быстро находить любые слова и фразы, а потом давать ему возможность максимально эффективно запоминать их через интервальные повторения.

И забавно, что за год разработки я успел придумать довольно много способов, откуда эти слова брать.

Кроме самого очевидного.

В первой части я рассказывал, как мы дошли от обычного копирования кода между MODX и ChatGPT до нормального предметного интерфейса к CMS. Агент перестал видеть сайт как россыпь файлов и строк в базе и получил возможность работать с ресурсами, чанками, TV и зависимостями между ними. В какой-то момент этого стало достаточно, чтобы ставить задачу примерно так же, как я поставил бы её разработчику, без подробной инструкции, куда именно залезть и какую строку там поменять.

Следующий шаг напрашивался сам собой. Если агент уже разобрался в проблеме и нашёл решение, какого чёрта я должен брать его код, подключаться по SSH, делать резервную копию, заливать исправление, запускать проверки и потом ещё ходить по сайту смотреть, не отвалилось ли что-нибудь рядом. Хотелось просто написать «Посмотри, почему форма перестала отправляться, исправь и проверь» и получить в ответ не инструкцию из десяти пунктов, которые мне потом самому предстоит выполнить, а уже исправленный сайт.

Вот на этом месте и началась вторая часть нашего проекта. Сам доступ на запись дать оказалось совсем несложно. К MODX MCP добавились SSH, физические файлы, логи, браузер и несколько служебных инструментов. Гораздо больше времени ушло на то, чтобы после команды «исправляй» не сидеть у агента за спиной и не следить, что именно он там сейчас собирается натворить.

Как расшифровщик созвонов на Go превратился в бота для Яндекс.Телемоста: сам заходит в звонок, пишет, ведёт заметки ИИ и принимает дозвон с телефона.

В самом начале, когда начали появляться первые ИИ-агенты и плагины для IDE-шек, я думал: а, очередная новомодная фишка. Надо будет как-нибудь посмотреть, когда время будет. Тогда я еще не подозревал,  насколько мощные эти инструменты, а ChatGPT и прочие генеративные нейросети воспринимал как «прикольную игрушку».

В то время я искал решения на Stack Overflow, адаптировал и вставлял в код, вручную отлаживал. Тогда ИИ для меня был просто нейросетями на Keras, которые еще надо обучать и которые годятся только для кредитного скоринга или подобных задач.

Любая фирма переживает несколько этапов: создание, рост, преодоление кризисов и ликвидацию (юридическую смерть). «Герои» данного текста в большинстве своем не смогли справиться с возникшими трудностями и прекратили свое существование, в то время как их конкуренты живут и процветают. 

Я собрал будильник, который каждое утро печатает мне чек. Рядом с кроватью стоит матричный Star SP700, а за ним — старый Mac mini, сервер, несколько небольших сервисов и приложение для установки времени подъёма.

В назначенный момент принтер с характерным треском выдаёт первый чек и заодно будит меня. Немного позже появляется второй — уже с финальными данными о сне и восстановлении с фитнес-браслета.

Всё это началось с попытки перестать брать телефон сразу после пробуждения. Расскажу, как простая идея превратилась в маленькую домашнюю систему и что пришлось решить, чтобы она действительно работала каждое утро.

Жест на картинке должен был быть обращен к компьютеру, а не к зрителю, но одно из ограничений картины реального мира современных моделей в том, что они видели неприличные жесты по большей части со стороны того, кому их показывают, потому им проблематично сгенерировать их со стороны того, кто их показывает.

Под катом небольшое инженерное приключение от идеи заставить макбук нужным образом реагировать на жесты разной степени приличия, до реализации, отладки и небольшой оптимизации практически применимой для этой идеи программы.

Aquilum — быстрый local-first заметочник на Rust для Windows с потреблением около 27 МБ ОЗУ и установщиком размером 11 МБ. В нём есть граф знаний, обратные ссылки, live preview Markdown, несколько баз знаний, расширенные таблицы, книги и читалка, Dataview-подобный анализ данных, быстрый поиск, история изменений и интеграция с MCP-агентами. Подробный обзор функций и архитектуры — в статье.

ИИ хорошо справляется с такими задачами как добавить колонку в печатную форму ERP или параметр в отчет. И возникает резонный вопрос «а зачем покупать чужой софт, если я могу навайбкодить свой?». Если и вы уже вкусили сладкий плод вайбкодинга, прочитайте мой разбор этой идеи с некоторыми граблями из 15 лет опыта.

После просадки органики я устала вручную сводить Screaming Frog, Метрику и Вебмастер и собрала SEO-агента на n8n. Он хранит историю страниц, очищает данные, считает сигналы и отправляет интересные случаи сильной модели для анализа и постановки тз. Внутри — архитектура, код, скриншоты, расходы по проекту и ошибки, которые всплыли на повторных запусках.

Исследование, которое я разбираю, следило 30 месяцев за 27 тысячами китайских школьников: те, кто начал пользоваться генеративным ИИ, стали делать домашки быстрее и лучше, но реально учиться перестали. Баллы за закрытые (это которые без выбора ответов\задачи с развёрнутым ответом) контрольные упали на 20%, за вступительные экзамены на ~25%.

Мы все стремимся упрощать себе нудную работёнку, используя для этого все доступные инструменты. В начале, мы вместо заучивания наизусть придумываем письменность; Счёты и их младший брат калькулятор упрощают нам работу с математикой и пр. Мнемонические считалочки по типу: “Каждый охотник…” выступают таким же инструментами, но существующими в языке. И многое, многое другое… При должном желании можно придумать ещё сотню примеров того, как мы расширяем свою зону контроля мозга за счёт внешних инструментов. И есть даже целое философское учение экстернализма об этом. Я не буду сильно углубляться в дебри, но процитирую нужную для моего дальнейшего анализа вещь: