BrainTools - Методики для развития мозга - страница 251

Why LeCun’s World Model Won’t Save AI

After the unexpected divorce between LeCun and Meta, there is a lot of talk that the dead-end in LLM progress will be overcome through the physics of the world. That is, having a neural network work with physical data from the surrounding environment will allow the model to acquire meaning and an understanding of its actions. LeCun has a foundational paper that nobody is going to read. So, I'll summarize it as best I can. Essentially, the idea is that the current trajectory of LLM development is doomed. As long as they are predicting the next token, real understanding — the emergence of real meaning — is impossible. LeCun proposes training neural networks on physical world data, assuming that building a model of it will allow the system to discard details and focus on meaning.

продолжить чтение

Курсы по тестированию ПО (QA) с нуля: как стать тестировщиком за полгода в 2026 году

Рынок тестирования ПО растёт, а порог входа в профессию остаётся одним из самых низких в IT. За несколько месяцев можно освоить ручное тестирование и базовую автоматизацию даже без технического образования. В этом материале проанализировали 6 актуальных программ обучения с нуля, подобранных с помощью каталога Хабр Курсов.Содержание

продолжить чтение

Как я учил компьютер понимать 122 000 фотографий — и почему сложностью оказались не нейронки, а слова

Как я вообще туда попалЯ крайне редко на фрилансе получал заказы связанные с DS/ML, специалистов для таких задач обычно ищут не там. Причины разные: они требуют долгой интеграции, заказчик сам не понимает задачу, DS более конфиденциален, DS часто возникают внутри продукта, да и в последнее время этот сегмент на фрилансе съедается при помощи LLM: AI integration, RAG боты например. По отдельности эти факторы не страшны, но их совокупность уменьшает количество таких проектов на российском фрилансе почти до 0.Но, внезапно, мне в личку постучались с таким проектом.

продолжить чтение

Вот как без инвесторов построить IT-компанию на $50 млрд. Вам нужна кредитка и ящик пива

В марте 2022 года Atlassian объявляют об уходе из России. Сначала останавливают продажи новых лицензий, потом перестают продлевать старые.Россияне начали искать выход. Кто-то готовил обходные пути, кто-то взламывал лицензии через генератор на GitHub, кто-то регистрировал аккаунты через зарубежные филиалы. Много компаний мигрировали на отечественные аналоги.До ухода Atlassian большинство российских компаний работали на их продуктах. Jira была дефолтным инструментом для разработчиков, Trello уже как синоним канбан-доски, а Confluence — единственная корпоративная база знаний, которая не вызывает отвращение.

продолжить чтение

Эти парни взяли 10к$ с кредитки и создали лучший софт для разработчиков

В марте 2022 года Atlassian объявляют об уходе из России. Сначала останавливают продажи новых лицензий, потом перестают продлевать старые.Россияне начали искать выход. Кто-то готовил обходные пути, кто-то взламывал лицензии через генератор на GitHub, кто-то регистрировал аккаунты через зарубежные филиалы. Много компаний мигрировали на отечественные аналоги.До ухода Atlassian большинство российских компаний работали на их продуктах. Jira была дефолтным инструментом для разработчиков, Trello уже как синоним канбан-доски, а Confluence — единственная корпоративная база знаний, которая не вызывает отвращение.

продолжить чтение

Как мы автоматизировали сбор бизнес-идей

Продолжаем серию статей о нашем функциональном и удобном корпоративном портале.

продолжить чтение

Считаем логарифмы в уме

В 1957 году писатель-фантаст Роберт Хайнлайн так представлял себе людей XXI века: «Делала перерасчет прочности гидропонических оранжерей, но выходило с ошибками. Дважды забывала логарифмы, так что пришлось лезть в таблицу».

продолжить чтение

Прогнозирование цен на Airbnb в Нью-Йорке

Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения простоты, сопоставим два решения для конкретной задачи классификации табличных данных: прогнозирование того, будет ли объект недвижимости, предлагаемый в аренду на платформе Airbnb в Нью-Йорке (NYC), иметь цену больше или меньше средней цены в объявлениях Airbnb на этом рынке. Мы сравним:машинное обучение

продолжить чтение

Дни ЭРЕМЕКС в промышленных центрах Поволжья – встречаемся в Чебоксарах и Казани

В этом году мы продолжаем серию мероприятий в городах, где сконцентрирован потенциал отечественной электронной отрасли.Семинары «День ЭРЕМЕКС», прошедшие в прошлом году, подтвердили высокий интерес к нашим программным продуктам со стороны специалистов в регионах.

продолжить чтение

Как писать изолированные интеграционные тесты с Testcontainers

Есть две основные категории тестов: модульные (или юнит-тесты) и интеграционные. Модульные тесты — маленькие, быстрые и изолированные. Они проверяют одну единицу кода, обычно функцию или метод, отдельно от остальной системы. Интеграционные тесты, наоборот, проверяют, как разные части системы работают вместе. Обычно они крупнее и могут выполняться медленнее, чем модульные. Поскольку интеграционные тесты охватывают больше сценариев, для них требуется более сложная подготовка окружения, и это препятствие приходится преодолевать.

продолжить чтение