Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица».

14го декабря в одном из самых авторитетных общенаучных журналов Nature была опубликована статья с, кажется, сенсационным заголовком: «ИИ-модели Google DeepMind превосходят математиков в решении нерешённых проблем». А в блогпосте дочки гугла и вовсе не постеснялся указать, что это — первые находки Больших Языковых Моделей (LLM) в открытых математических проблемах. Неужели правда? Или кликбейт — и это в Nature? А может мы и вправду достигли техносингулярности, где машины двигают прогресс? Что ж, давайте во всём разбираться!

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

За пределами всем известного GitHub Copilot лежит огромный мир полезных приложений для программистов, и каждую неделю в нем появляется что-нибудь новенькое. В этом посте мы расскажем об этих инструментах — как полноценных конкурентах продукта GitHub, так и более специфических плагинах, а также о нашей собственной разработке в этом направлении.

Привет, Хабр!

На связи участники профессионального сообщества NTA Коробова Марина и Котов Илья.

В мире технологий происходит настоящая революция. На передовом фронте этой революции стоят нейронные сети — мощные и удивительные инструменты искусственного интеллекта, которые сегодня изменяют наше представление о возможностях компьютеров.

Мы познакомим вас с двумя моделями‑помощниками с автодополнением кода: StarCoder и Codeium. Для демонстрации работы AI‑плагинов используем запросы, которые часто возникают в нашей работе.

Подробнее под катом.

ChatGPT – это один из сервисов на базе большой языковой модели GPT. Модель генерирует текст, похожий на созданный человеком, и отвечает на вопросы в разговорной манере. Чтобы профессионально использовать чат-бота, этому нужно учиться. Все мы знаем, что такое программа Excel, что там есть формулы и функции. Но немногие могут использовать все возможности в программе и быстро получать результат. Такая же ситуация с ChatGPT. 

Промт-инжиниринг стал важным набором навыков, необходимых для эффективного взаимодействия с ChatGPT. Промты – это инструкции для чат-бота, которые задают правила, автоматизируют процессы и позволяют эффективно использовать диалоговые модели искусственного интеллекта. В частности, промты задают контекст разговора и сообщают модели, какая информация важна и какой должна быть желаемая форма вывода и содержание.

Например, в промте может быть указано, что GPT должен генерировать только код, соответствующий определенному стилю кодирования или парадигме программирования. Аналогичным образом можно указать, что GPT должен помечать определенные ключевые слова или фразы в сгенерированном документе и предоставлять дополнительную информацию, связанную с этими ключевыми словами. Эти подсказки облегчают получение более структурированных и детальных результатов.

В этой статье я расскажу о 16 наиболее распространенных промтах, которые применяют в промт-инжиниринге. Все примеры были протестированы в версии ChatGPT, доступной в России без VPN. В качестве такой русифицированной версии я использовал MashaGPT, которая работает с оригинальной GPT-4 через API.

Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов

Привет, меня зовут Антон Фурсов, и я занимаюсь автоматизацией тестирования в Pixonic. Сегодня поговорим про уже набившую уже всем оскомину автоматизацию тестирования. В последнее время стало модно внедрять ее везде и всюду, но в геймдеве она до сих пор встречается не так часто — из-за специфики самой сферы.

Делюсь личным опытом, который получил за последнее время разработки и продвижения своих игр и проектов.

Работа ML-инженера заключается не только в обучении моделей — хороший специалист погружается в бизнес-контекст, умеет доносить мысли до коллег без ML-бэкграунда, а также не забывает про тесты, дизайн-документы и документацию. 

Богдан Печёнкин, автор Симулятора ML, собрал 10 ошибок специалистов, которые зачастую встречаются в первые годы карьеры.

Тестирование кода дает множество преимуществ. С ним вы можете быть уверены, что код будет вести себя так, как должен, а изменения не спровоцируют регрессию. Создавать и поддерживать тесты сложно, поэтому стоит использовать все доступные средства для облегчения этой работы. Pytest — один из лучших инструментов, облегчающих организацию тестирования.

Невероятно красивая графика, игра с уникальной концепцией или геймплеем и увлекательная песочница - все это присуще играм из чартов продаж. Добиться успеха вам поможет не только маркетинг или тысячи добавлений в список желаний, а по настоящему классная игра и чтобы понять, что делает игры успешными стоит анализировать продаваемые релизы каждого месяца. 

Когда я приступал к сборке пазлов, у меня не было ни малейшего представления о том, как и почему они должны работать. Но собрав больше сотни уровней, я начал понимать определенные паттерны и вывел для себя некоторые правила в построении загадок. Я не претендую на истину в последней инстанции, но лично мне они помогли с самым сложным, а именно: какой должен быть уровень на конкретном месте, как он должен работать и почему.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.