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.
QuantCode-Bench: умеют ли LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии
Большие языковые модели уже показывают высокие результаты в задачах программирования общего назначения. Они умеют генерировать код, исправлять ошибки, работать с существующими репозиториями и решать задачи, для которых ещё несколько лет назад требовалось непосредственное участие разработчика.Однако в прикладных областях одной синтаксической корректности недостаточно. Модель должна не только написать валидный код, но и правильно интерпретировать предметную постановку, использовать специализированный API и обеспечить требуемое поведение программы при исполнении.
The Reverse Junior or Debunking the Main Myth of Vibe-Coding
Yesterday (November 27), Habr hosted an 'Author's Fireside Chat'.It was very interesting, and one of the speaker's statements struck me. It was that AI can help write simple pieces of code but doesn't work with complex things. Thus, large language models are likened to a junior programmer.I decided to write an article about it this morning, drawing on my knowledge and experience in computational mathematics. Let me know what you think.I think this is the main myth of vibe-coding. It's exactly the opposite — AI is good at writing quite complex things and retrieving important information that is difficult to find on your own. But it gets confused in the most elementary things. It's a reverse junior.The problem is that this is a dangerous illusion, and I will now clearly explain why, and how it can be dangerous. Brew some coffee and get ready for a debunking that might save your millions, your career, or even human lives in the future.The Gist
Как маркетплейсы победили интернет-магазины и что будет дальше
Помните интернет-магазины, где на странице контактов висел номер ICQ? Зелёный цветок показывал, что менеджер онлайн и может ответить на запрос. А про квитанцию Сбербанка в способах оплаты? Её нужно было распечатать, заполнить и отнести в отделение. Та ещё интернет-торговля.
Почему бумага и ручка переживают технологические революции
Краткая история внешней памяти и пять функций листа бумагиНе претендуя на гениальность задался простым, на первый взгляд, вопросом: "На моем столе в 2026г всегда лежит лист черновика и пара карандашей?" Ответ оказался не таким коротким, как ожидал. Приглашаю к прочтению!
Архивация текста через инференс llama.cpp
КДПВСтатья напичкана скучными непонятными формулами. Не обращайте внимание. Сам пока не разобрался.ОглавлениеКлассические архиваторыRLE (Run-Length Encoding), 1960-е года
Как заставить ИИ соблюдать закон, не трогая веса. Выкладываем в открытый доступ внешний фильтр для LLM
В прошлом году я уже рассказывал об AVI
