Как у меня тоже НЕ получился торговый бот на Polymarket
Вдохновлено постом: Как у меня НЕ получился торговый бот на PolymarketВводные данные. Я никогда не торговал, не шарю в трейдинге, на Polymarket даже аккаунта нет. Увидел кейс, где парень с LLM сделал $10k из $1k за месяц. Подумал: «А почему бы и нет?». Долго ковырялся, девять стратегий протестировал — все в минусе. В общем “поднять бабла” ничего не делая не получилось.Что я хотел сделать (и где ошибся в приоритетах)Изначально задача была простая: сделать paper-trading
Cisco запускает Antares — недорогие ИИ‑модели для поиска известных уязвимостей в исходном коде
Компания Cisco запустила
Нейросети без магии: как они работают, где приносят пользу и почему не заменят эксперта за один день
О нейросетях, детекторах генерации и правовых аспектах использования ИИ
Написать эту статью меня сподвиг странный случай. Я опубликовал на Хабре свою статью «Асимптотика на практике: Сравнение алгоритма сортировки вставками и выбором» и через некоторое время обнаружил ее в черновиках с пометкой «Сгенерировано». Это меня, конечно, сильно удивило, я написал в поддержку, сообщив о ложном срабатывании. Там мне ответили, что им в принципе неизвестны случаи ложного срабатывания.Вот их позиция по поводу ложных срабатываний детектора (цитата из переписки):
Плодитесь и размножайтесь. Эволюция как основа геймплея в компьютерных играх
Думаю, один из самых завораживающих и интересных феноменов, о котором я узнал именно с Хабра — это клеточные автоматы. О Джоне Конвее и его игре «Жизнь» я впервые прочитал в переводной статье уважаемого @SLY_G «Джон Хортон Конвей: Жизнь, как игра», а среди авторских материалов мне запомнились «Наша Вселенная — симуляция на основе большого клеточного автомата?», которую мне довелось прочитать, будучи в жюри конкурса «Технотекст», «
Как математическая модель победила нейросеть: ректификация документов, сложенных втрое
Сегодня практически любую задачу компьютерного зрения пытаются решить нейронной сетью. Геометрическая ректификация документов — не исключение: современные модели умеют распрямлять даже скомканные листы бумаги.Реальность устроена иначе: никто не комкает деловые документы перед распознаванием, гораздо чаще их просто складывают пополам или втрое для удобства хранения или транспортировки. Поэтому большие нейросетевые модели на самом деле представляют скорее лишь научный интерес, а для практических целей куда полезнее придумать простой, но эффективный и быстрый алгоритм. В
Зачем учить бинарный поиск, если платят за покраску кнопок
Антон ТришинFrontend-разработчик в ДомкликПривет, Хабр!
Механизм возникновения сознания у конечных автоматов
Конечный автомат - это математическая модель вычислений: абстрактная машина, которая в каждый момент времени находится ровно в одном из конечного множества состояний, а переходы между состояниями происходят в ответ на входные сигналы (события) по заранее заданным правилам. Традиционно эту модель воспринимают как примитивную формализацию, пригодную лишь для распознавания регулярных языков и реализации жёстко детерминированных реактивных контроллеров.
