За последние полвека учёные получили огромный объём информации о Вселенной, включая как данные о Солнечной системе и её объектах, так и о дальнем космосе. Большую работу проделали космические аппараты, без них астрономы до сих пор гадали бы, например, что из себя представляет Европа, спутник Юпитера, или какова поверхность Плутона.

«Вояджер-1» и «Вояджер-2» — именно такие аппараты, ставшие надёжными инструментами изучения космоса и служащие человечеству вот уже почти 50 лет. К сожалению, ничто не вечно, и у первого «близнеца» сейчас серьёзные технические проблемы, которые уже вряд ли получится решить. О том, что он изучал, что происходит в настоящее время и будет дальше, — под катом.

17 ноября 2023 года стало известно, что был уволен руководитель OpenAI Сэм Альтман. В последующем была целая эпопея с его возвращением. Но что если увольнение было связано с тем, что в недрах OpenAI было завершено обучение новой ChatGPT 5.0 и после первых тестов руководство компании пришло к выводу, что AGI был создан?

Данная статья написана по материалам лекций психолога в МФТИ. Эти лекции показались мне очень полезными, поэтому я решил поделиться своим конспектом.

Существуют опасения, что ИИ и нейросети заменят многие творческие, гуманитарные и технические профессии. Но насколько обоснованы эти страхи? Способны ли современные искусственные интеллекты пройти такую простую проверку, как тест на креативность, точность и смекалку? Это вопрос, который мы ставим в центр нашего “исследования”, где сравним возможности самых продвинутых языковых моделей нашего времени.

На арене соревнований встретятся ведущие разработки в области ИИ:

1. ChatGPT-4 от OpenAI (США)

2. ChatGPT-3.5 от OpenAI (США)

3. Gemini-pro от Google (США)

4. Claude-2 от Anthropic (США)

5. Yandex GPT (Россия)

6. Giga-Chat от Sber (Россия)

7. ERNIE-Bot-4 (Китай)

Мы начнем с теста на креативность, где каждая языковая модель попытается рассмешить нас, продолжив анекдот на заданную тему. Кто из них сможет доказать, что у ИИ есть чувство юмора?

Затем мы проверим точность, предложив им решить задачу по химии, которая потребует не только знаний, но и способности к аналитическому мышлению. Какая Ai окажется наиболее надежным помощником для старшеклассника?

И, наконец, мы оценим смекалку наших искусственных собеседников, поставив перед ними интеллектуальную загадку. Какая языковая модель сможет продемонстрировать не только знания, но и истинное понимание, проницательность и остроту ума?

Присоединяйтесь к нам в этом захватывающем исследовании, чтобы узнать, насколько близок ИИ к тому, чтобы стать не просто инструментом, но и полноценными участником нашего творческого и интеллектуального сообщества. Возможно, результаты нашего теста помогут развеять некоторые опасения или, наоборот, покажут, что будущее уже не за горами.

Уже чуть более трех месяцев я учил испанский язык  с помощью тренажера DuoLingo. Это первая часть эксперимента. Моей целью было оценить объем знаний и перспективы использования DuoLingo изучающими иностранный язык.

Я не тратил много времени, 10-15 минут в день, иногда меньше. При этом я намеренно не использовал других источников. В общем, действовал, как средний студент без особой мотивации.

Несмотря на то, что с предыдущей статьей-переводом мы выяснили что перевод уже есть на Хабре я рискну продолжить анализ этой работы.

Теперь это НЕ перевод. Это моя интерпретация тех частей содержания первой половины Поста: Как на самом деле Async/Await работают в C#, которые мне показались заслуживающими внимания в этой работе, с моими пояснениями относительно того почему у меня возникла именно такая интерпретация материала.

Судя по количеству просмотров, работа вызывает интерес, но пробиться сквозь нагромождение терминов трудно даже для подготовленного читателя, как мне кажется. Я хочу попробовать перевести не с английского на русский, а с некоторого кулуарно-профессионального на какой-то более доступный язык. Не знаю, насколько доступный, надеюсь получить некоторый отклик, который поможет мне понять, насколько у меня это получилось. Заранее хочу сказать, что автор действительно изложил как или во что компилируются конструкции Async/Await и, соответственно, как они работают изнутри. Проблема в том, что автору пришлось написать большую подготовительную часть чтобы подвести к изложению этого внутреннего устройства Async/Await. И мне, волей неволей, придется пройтись по всему что предваряет, собственно, основную идею в реализации Async/Await. Поэтому запаситесь терпением либо начинайте читать сразу последнюю часть.

Это обзор только первой половины Поста, возможно по результатам анализа второй половины или по вашим замечаниям мне придётся пересмотреть какие-то мои выводы, я не претендую на абсолютное знание.

Дисклеймер 1

Я подозреваю что некоторых может шокировать, что я объясняю высокие проблемы, связанные с асинхронными вызовами самыми простыми или даже приземленными словами, поэтому не рекомендую читать эту статью слишком чувствительным натурам.

Я написал своё первое одностраничное веб-приложение на Javascript в 2005 году, сразу после того, как узнал о XMLHttpRequest и до появления серьёзных фреймворков. Я оставил профессиональную веб-разработку примерно в 2009 году (а начал её в 1997 году с WebObjects), а последний десяток лет своей карьеры занимался мобильными.

Сегодня я смотрю на мир веб-разработки, и меня поражает его безумие. Существует так много фреймворков для веба, и каждый день появляются новые. Для создания веб-приложения (в отличие от веб-сайта, например, моего сайта про искусство, который сгенерирован статически и содержит лишь немного Javascript), часто требуются кучи инструментов и технологий, часто меняющихся с большой частотой и содержащих бесконечные объёмы других технологий, о существовании которых мы и не подозреваем (о, смотрите-ка, в папке пакета две тысячи файлов).

Javascript — ужасный язык, никогда не задумывавшийся для чего-то подобного, но, как ни странно, ставший популярным, потому что он всегда был под рукой. Потрясающе, какой объём инноваций затрачен на построение современной вселенной веб-разработки, несмотря на достаточно шаткий фундамент, на котором она основана.

Бунтарём себя можно считать только тогда, когда люди на самом деле защищают противоположную вашей позицию. Я не согласен с одной из best practices, недавно представленной в Google Testing Blog . Обычно это очень хороший ресурс, ведь этот пост не случайно попал в мою читалку новостей!

Авторы представили две версии функции и спросили, какая из них более читаема.

Привет, меня зовут Денис, я руковожу направлением разработки в Домклик. Дополнительно несу ношу лидера frontend-направления в нашей компании. Не так давно я отрефакторил систему собеседований для frontend-разработчиков, попутно тестируя технические вопросы на внешних и внутренних респондентах. И пришёл к выводу, что множество мной опрошенных разработчиков, вне зависимости от уровня, не знают или просто не обращают внимание на базовые правила при работе с картинками. В результате на просторах интернета зачастую можно найти изображения размером 200 на 200 пикселей и весом в несколько мегабайтов со смещением макета, столь раздражающим пользователей. Если вам интересно, как практически без вложений улучшить пользовательский опыт, то прошу под кат.

Одна из последних «страшилок», которыми нас всех пугают, состоит в том, что ИИ может на самом деле сократить количество рабочих мест. Мол, от копирайтеров, иллюстраторов и даже кассиров (с Amazon Go) уже избавились, роботы-курьеры по улицам городов уже ездят, а дальше придет время и всех остальных, вплоть до нас, программистов.

Но забавный факт состоит в том, что мы уже знаем: в предыдущий раз развитие ИИ не сократило рабочие места. А на самом деле даже увеличило их количество.

За последнее время мне довелось провести немало технических собеседований на позицию DevOps инженера, в связи с чем появилась идея формализовать полученные выводы в этой статье. Хочу поделиться своими наблюдениями, субъективным мнением, и задать самому себе вопросы, ответы на которые, возможно, мне помогут получить читатели данной статьи.

Вы когда-нибудь задумывались о том, какие компании разрабатывают софт для государственных заказчиков? Например, кто разрабатывает проекты для генеральной прокуратуры , МЧС или кто развивает АСУ диспетчерской службы ЖКХ в Москве? Какие условия труда в такой компании? Сегодня мы познакомим вас с одной из таких компаний.

Компания «Ансистемс», она же GOST GROUP, является участником проекта «Сколково». В карточке организации указано, что она является «экспертным поставщиком уникальных передовых технологических решений». Её годовая выручка за 2022 год составила 921 млн. рублей, а чистая прибыль — 40 млн. рублей. Основной заказчик — государственные структуры или компании с гос. участием. Компания живёт за счёт наших налогов, но не платит зарплату своим сотрудникам.

19 мая 2023 г. к нам обратились сотрудники «Ансистемс» и рассказали о конфликте между ними и руководством компании. Более десятка сотрудников компании написали претензии о невыплате зарплаты. Большинство уже уволились, но есть и действующие сотрудники компании. Отзывы об «Ансистемс» на различных сайтах могут свидетельствовать о том, что это далеко не первый подобный конфликт внутри компании. Кроме того, есть официально зарегистрированный случай невыплаты положенных средств при увольнении, который разрешился только после обращения в инспекцию труда, а одна из последних проверок трудовой инспекции вынесло предостережение компании из-за нарушения, в том числе 136 статьи ТК РФ «Порядок, место и сроки выплаты заработной платы».

Некоторые из обратившихся сотрудников ожидают выплат с конца декабря 2022 года. Руководство компании обещает выплатить задолженности, но регулярно находятся причины, чтобы этого не делать. Похоже, кормление «завтраками» — особый вид искусства управлять. Мы были настолько впечатлены этим «талантом» акционеров, что создали в Telegram стикер-пак, посвящённый этим обещаниям.

Как получать стипендию Тинькофф зная лишь ChatGPT?

Я студент и увидел, что Тинькофф выплачивает целых 25 тысяч рублей студентам каждый месяц, но надо пройти некий отбор. По описанию на сайте быстро становится понятно, что отбор на самом деле - некий аналог олимпиадных задач.

И тут я вспомнил про ChatGPT, и мне стало интересно, если бы я был практически полным нулем в программировании, смог бы я получить стипендию, используя нейросеть?

Вступление