В последние годы в сфере изучения языков произошли два события, масштабы которых пока не оценены, но эти события уже запустили тектонический сдвиг, который скоро всех нас потрясёт.
___GrammarlyЧитать полностью »
В последние годы в сфере изучения языков произошли два события, масштабы которых пока не оценены, но эти события уже запустили тектонический сдвиг, который скоро всех нас потрясёт.
___GrammarlyЧитать полностью »
Хочу поделиться историей создания Telegram-бота, работающего полностью на локальной ИИ. В качестве языковой основы используется Ollama, а для генерации изображений — AUTOMATIC1111. Весь код написан на Python с библиотекой python-telegram-bot.
Почему выбрал именно Ollama? Потому что она бесплатна, есть множество открытых моделей и её очень просто развернуть в своем проекте. Если брать облачные решения от других компаний, например ChatGPT, то тут можно уперется в то, что за них нужно платить.
Модели я подбирал под свой компик: 5070 и 32 гб оперативы. Сервера своего нету, поэтому бот работает только когда я дома.
Пишут, что в греческом и арабском технически ещё больше, но с оговорками (что считать словом и т.п.)
1. В 1066-м году Вильгельм Завоеватель захватил британские земли и получилась такая ситуация: всё начальство – французы, говорят на французском; местные – на своих языках. Французов ассимилировали, связь с Францией у них фактически оборвалась. Но английский впитал в себя огромную часть французского языка. Эти слова стали литературными синонимами, их до сих пор используют в образованных кругах + в школах и вузах французский учат как иностранный – это тоже не даёт французским словам устаревать.
Доброго времени суток, «Хабр»!
Вы когда-нибудь задумывались, что такое машинное обучение и как оно вообще учится? Чем это может отличаться от обычного программирования с его главным правилом: не трогай, пока работает? Где заканчивается простой код и где он переходит во что-то более мощное - в ИИ-модели, которые мы используем сегодня.
Сегодня мы разберем основы ИИ - обучение моделей. Посмотрим какие способы обучения бывают, зачем их применяют и как они показывают, на что модель способна.
Принимайте стратегически удобное положение, ну а я перехожу к своему повествованию.
Привет. Меня зовут Himiko.
Я учусь на фронтенд-разработчика — медленно, иногда болезненно, но по-настоящему.
Честно говоря, мне неловко, как долго я иду этим путём. Многие из вас за год обучения уже получили работу мечты.
Вы — крутые, и я искренне вами восхищаюсь.
А у меня всё иначе. Я из тех людей, кто на 100 % готовится к походу в глухой лес, но на середине пути стреляет себе в колено. Просто так. Потом лежит пару месяцев, поднимается — и снова идёт.
Я — начинающий C#.NET разработчик, и я здесь для того чтобы поделиться своими успехами за год на пути становления backend‑разработчиком. Если вы чувствуете, что путь программирования очень тяжел и подумываете о том, чтобы сдаться — надеюсь, моя история станет для вас мотивацией продолжать.
Если вы технический ИТ инженер, то почти неважно, на какой вы позиции или какой у вас уровень экспертизы — вы, скорее всего, работаете с техническими логами. Аналитики, разработчики, DevOps, QA работают с логами почти каждый день, потому что это простой, но мощный способ контроля систем и сервисов.
Многие техники работы с логами несложны, но их понимание является необходимым в ИТ.
В этой статье я хочу рассмотреть 2 случая, связанных с логами.
Всего через несколько недель после того, как Figure.ai объявила о прекращении сотрудничества с OpenAI, стартап из Кремниевой долины анонсировал Helix — готового к коммерческому использованию робота-гуманоида. Вот только это не просто человекообразная железяка, а обучаемый робот с «коллективным разумом», который обучается на знаниях каждой единицы своего роя. И ориентирован на то, чтобы выполнять ваши приказы.
Я более‑менее знаю пять языков, на четырех пишу, читаю и общаюсь, на одном читаю и криво общаюсь, еще пару-тройку языков понимаю — они в архиве. Все, что здесь написано, это мой личный опыт, а не «байки из интернета» или компиляция ИИ.
Так случилось, что мы с вами живём в историческую эпоху, когда мир постоянно поляризуется. Из него словно исчезают полутона. Нейтралитет сохранять всё сложнее, общество требует четких позиций и однозначных действий под флагами той или иной идеи. В новостной ленте соседствуют посты про достижения Sweet Baby Inc. в достижении всеобщей толерантности и приходы правых и консервативных партий в ряде стран. И это не говоря про гораздо более близкие и болезненные события.