Не тот мудр, кто знает всё, а тот, кто знает, кого спросить.
В настоящее время тема искусственного интеллекта (AI) перестала быть уделом исследователей и энтузиастов — она ворвалась в повседневную работу инженеров, аналитиков, менеджеров и, по сути, всех, кто хоть как‑то взаимодействует с текстом, кодом или данными.
Большинство инструментов для замены лиц - это Python-скрипты, склеенные из PyTorch, OpenCV и надежды. Они работают, но тащат за собой гигабайты зависимостей, требуют правильно настроенного CUDA и разваливаются в тот момент, когда ты пытаешься запустить их в реальном времени.
Мне стало интересно: можно ли собрать весь пайплайн на чистом Rust? Без Python. Без PyTorch. Без обёрток. Один бинарник, который скачал, распаковал и запустил.
Оказалось, можно. 60 fps на веб-камере.
На каждом кадре последовательно отрабатывают четыре нейросети.
На каждой второй конференции по медицинскому AI звучит один и тот же сценарий: «Дообучим мультимодальную модель, скормим ей DICOM, и она сама выдаст диагноз». На практике, когда этот скрипт пытается попасть в реальную клинику, начинаются неожиданности. OOM на GPU, врачи не понимают, где галлюцинация модели, а где финальный отчёт, двухгигабайтные NIfTI-исследования рвут таймауты балансировщика.
Я какое-то время тоже думала, что главное — это модель. А потом пересмотрела собственный код. У меня уже есть MRI Second OpinionЧитать полностью »
Привет! Меня зовут Vlad, я начинающий Python-разработчик и энтузиаст изучения языков.
Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота-самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было.
Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram-бота, который:
Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API.
Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном.
Феномен Grokking и Mechanistic Interpretability — главные тренды в исследованиях лабораторий уровня OpenAI и Anthropic. Я решил потрогать эти концепции своими руками на уровне тензоров. Цель казалась тривиальной: заставить кастомный микро-Трансформер (всего 1М параметров) выучить базовую арифметику с нуля. Однако вместо математического гения я получил ленивого мошенника. Эта статья — инженерный детектив о том, как нейросети пытаются нас обмануть (Specification Gaming), и как вскрытие Attention-матриц помогает поймать их за руку.
ДИСКЛЕЙМЕР: Все изложенное является субъективным мнением автора, основанным на личном опыте участия. Все ссылки на код и сайты находятся в открытом доступе
Каждый из нас когда-то задумывался об участии в хакатоне. Романтика, код, энергетики и идея изменить мир к лучшему. Но далеко не каждый знает о «поднаготной» таких мероприятий, особенно когда заказчиками выступают государственные организации.
Эта история началась прошлой осенью, когда пятеро друзей решились выйти на поле боя ради идеи улучшить жизнь людей вокруг. Мы собрали команду, проанализировали доступные треки и остановили свой выбор на хакатоне Читать полностью »
«Да как ты смеешь! Что ты на себя берёшь?» — могут сказать некоторые из читателей.
И действительно, на первый взгляд идея разрабатывать модели, которые предсказывают, через сколько умрёт человек, звучит пугающе и даже аморально. Но если копнуть глубже, становится ясно: речь идёт не о «предсказании смерти» как факта, а о предсказании «риска смерти» на данный момент времени, что потенциально даёт возможность отслеживать этот риск и возможно даже управлять им.
Эта область называется Survival analysisЧитать полностью »
Привет! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...
