Как с чистой совестью бросить стартап, на который ушло 2 года
Привет, Хабр!Я фрилансер, но сегодня не про фриланс.Два года я делал свой проект — InnerCore, приложение для записи и юнгианского анализа снов. Сперва телеграм-бот, потом мобильное приложение, потом сделал веб-версию. По итогу было пятнадцать живых пользователей, некоторые даже платили! Продукт готов и работает! Осталось только запустить маркетинг и масштабировать....Но вместо этого я его закрываю.Сервер поработает ещё пару недель — можно потыкать. Исходники выложил в открытый доступ
404 Identity Not Found: Почему «Поиск себя» — это бесконечный цикл while(true) и где кнопка break
sudo del user; exit; (Команда, которую я мечтал выполнить каждое утро понедельника)
Облачные ИИ не справляются, MiniLM-L6 ломается на философии: строим локальный RAG для сложных семантических текстов
Этот проект долго вынашивался и, в конце концов, начался как очередная попытка разобраться в философских текстах, написанных Джейн Робертс во второй половине двадцатого века.Естественно, с появлением мощных облачных ИИ не оставлялись попытки найти в них “качественных собеседников” по предложенной теме. Но, как показала практика, они справились с этой задачей далеко не блестяще! То галлюцинировали факты из общих знаний, то упираясь в границы своих датасетов.
Я хотела дать AI память. Пришлось организовать работу
Часть I. Как память превратилась в рабочий процессУ меня есть три правила работы с контекстом.Первое правило работы с контекстом — выносить его из чата.Второе правило работы с контекстом — прежде чем выносить, нужно сортировать.Третье правило работы с контекстом — не в контексте дело.Только не говори, что дело опять во мне.
Claude Opus 5 Max удалила всю базу данных проекта через десять минут после начала работы
Программист рассказал
Локальные LLM на iPhone: память, Core ML, MLX и ограничения
Всем привет! Меня зовут Никита Нагорнов, я iOS‑разработчик в компании «Исходный Код». В этой статье разберем, как запускать локальные LLM на iPhone.Поговорим про:Архитектуру Apple Silicon и Unified Memory — почему не можем использовать всю доступную память;Память, квантование и KV Cache — где приложения начинают падать и как это отловить;Core ML и MLX — чем отличаются, где какой быстрее и почему нельзя всё запускать на нейронном процессоре;Температуру и троттлинг — что происходит с телефоном на длинной сессии;
Чем занимаются и сколько зарабатывают аналитики в IT
По запросу «Аналитик» на Хабр Карьере
Гипотеза о Языке Мышления как альтернатива Искусственному Интеллекту
Длинный манифест, написанный обаятельным научпоп‑языком. Второе издание. Текст переработан и сокращен, и при этом удачно дополнен, в том числе картинками.50 лет назад была выдвинута гипотеза о Языке Мышления. Наверняка вы про нее не слышали — а зря. Классная штука, которая может перевернуть (и уже переворачивает) представление о возможных методах обработки информации, воплощенных в технологиях.
От «пяти девяток» до антихрупкости. Как менялось представление о надежности ИТ-инфраструктуры за 25 лет
Надежная ИТ-инфраструктура как здоровье – пока она есть, ее никто не замечает. Но за четверть века подходы к реализации ее надежности сильно поменялись: сначала компании пытались не допустить сбой вообще, потом научились быстро восстанавливаться после него, а теперь — проектируют системы так, чтобы они продолжали работать и становились сильнее даже в условиях хаоса.
