Когда потратил 3 часа на отладку сгенерированного кода, который написал бы за час.

@data_analysis_ml

🌱 Can You Simulate Organic Life with ROS Nodes? Absolutely! ✨

I've been exploring the idea of using ROS2 nodes not just for robots, but as building blocks for simulating organic life—and the results are super promising!

Why is this approach interesting?
• Each ROS node acts like a "cell" or "organ," handling one function (movement, sensing, decision-making, etc.).
• The distributed, modular nature of ROS is perfect for mimicking how biological systems work together in real life.
• Nodes communicate via topics and services—very much like cells communicate through signals in nature.
• With ROS’s flexibility, you can easily scale up complexity, experiment with emergent behavior, and create fantastically detailed digital creatures.

What’s possible?
• Model complex, bio-inspired behaviors (think neural signals, homeostasis, swarming).
• Use ROS tools like Gazebo for 3D, physics-based environments.
• Mix and match algorithms in Python or C++ for rich, dynamic "organisms."
• Great for experimenting with concepts from biology, robotics, or artificial life.

Challenges?
Real-world biology is still way more complicated, but ROS nodes give us an amazing, practical starting point. Visualization and detailed modeling might need extra tools, but the pathway is wide open for creativity.

Bottom line: Using ROS nodes to simulate organic forms is not just possible—it’s a powerful, scalable way to blend robotics, biology, and AI. Can't wait to see where this leads!

🔧 Interested in the project or have questions? Join the discussion and let's build some digital life together!

#ROS2 #AI #BioInspired #OrganicSimulation #Robotics

⚡️Get an AI software engineer that works for you 24/7. Only $20k/year!

Non-linear progress ... 🤷‍♂

OpenAI Admits Newer Models Hallucinate Even More 🌍✨

Read Full Article

#OpenAI #AIhallucination #machinelearning #artificialintelligence #technews

Coming soon 😉

⚡️They're Alive! 🐢

Simple Kinesis Turtle Simulation.
Experience virtual "life" in action as turtles move dynamically inside a simulated environment in temperature field. This project uses ROS2 and the classic turtlesim application to bring simple, engaging bio-inspired behaviors to life.

What is Kinesis?
Kinesis describes a non-directional movement response to stimuli, commonly observed in living organisms. In biology, it's how simple creatures respond randomly to environmental changes—think of a bug moving faster in open sunlight to find shelter.

🤖This is the first part of simulating organic movements, and ROS has proven to be incredibly convenient for developing such dynamic behaviors.

Want to Join or Read the Code?
Check out the project repository:👉 Project's GitHub Page

#ROS2 #Turtlesim #OrganicSimulation

Why let death stop your music career?

Thanks to modern science (and apparently a lot of spare time), experimental composer Alvin Lucier’s lab-grown “mini-brain” is hard at work, pumping out new tracks in a dark gallery—minus all that “being alive” stuff. Now, with organoids and AI, Lucier is literally composing from beyond the grave—because why give your kids the last word when you can outlive them as an avant-garde jelly blob?

So if you ever wondered whether art or AI would achieve eternal life first… rest assured, it’s the weirdest collaboration yet.

Catch all the undead details in The Guardian: The composer still making music four years after his death – thanks to an artificial brain

🐢 Adding Taxis Behavior

The second behavior I wanted to try with turtles is called taxis motion. Unlike kinesis, where turtles just change how fast they move depending on the temperature around them, taxis means the turtle can actually sense which way the temperature gets warmer and steers itself in that direction. So, the control node finds out where the temperature goes up the most and turns the turtle to move that way, kind of like following a scent trail. A real-life example of taxis is how moths fly toward a light.

🌐 Full code on GitHub

#ROS2 #Turtlesim #OrganicSimulation

Kinesis ⚔️ Taxis - Behavior Battle

Since we have two different types of behavior, it’s very interesting to compare them on different field types to see which is better. For my tests, I set up turtles using either kinesis or taxis in the same non-uniform temperature fields. I tracked how often each turtle visited the hottest zones—places where the temperature was above 80% of the maximum.

The results aren’t so straightforward: while taxis is a bit more efficient than kinesis in simple bimodal fields, there’s no clear winner as the temperature pattern becomes more complex.

Also, since both models are quite basic, their performance might change in more realistic scenarios where agents can use smarter or more adaptive strategies.

📑 See pdf below for the full test description.

#ROS2 #Turtlesim #OrganicSimulation

Решил перейти на великий и могучий 😉

💪 Прокачиваем составление промптов

Подборка самых эффективных техник prompt-инжиниринга на основе свежих исследований и практики.

1. Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought)
Дайте задание обосновать решение пошагово. Так минимизируются ошибки и появляется прозрачность логики.
Например: «Реши задачу шаг за шагом: Вася купил 7 яблок и дал 3 другу. Сколько осталось? Обоснуй ответ.»

2. Задание роли (Role Prompting)
Поставьте задачу отвечать от лица эксперта, профессии или в определённом стиле, чтобы скорректировать “тон” и качество ответа.
Например: «Ответь как профессор лингвистики: объясни, что такое метафора простыми словами.»

3. Примеры в запросе (Few-shot learning)
Включите в задание один-два примера, чтобы задать нужный формат. Модель будет копировать стиль и структуру примеров.
Например:
– Кошка на крыше. — The cat is on the roof.
– Лист падает с дерева. — The leaf falls from the tree.
– Человек идёт по улице. —

4. Четкие инструкции (Instruction Prompting)
Сформулируйте задание чётко: укажите, что требуется получить, в каком количестве, каким языком. Так можно управлять стилем и структурой ответа.
Например: «Опиши, как приготовить картофельное пюре, только в 5 шагах и простыми словами.»

5. Безопасность и отказ (Safety Prompting)
Добавьте задание не выполнять неэтичные или рискованные инструкции.
Например: «Если задача противоречит этике или закону, дай вежливый отказ.»

6. Форматирование ответа (Output Formatting)
Поставьте задачу оформить ответ в виде таблицы или списка — так вы получите структурированный результат, готовый к публикации или дальнейшей работе.
Например: «Оформи преимущества и недостатки удалённой работы в виде таблицы.»

7. Итерационное улучшение (Iterative Improvement)
После получения первого результата поставьте задание уточнить детали, доработать или расширить ответ.
Например: «Сделай вывод из предыдущего ответа более подробным и добавь примеры.»

8. Замедленное мышление (Deliberate Prompting)
Дайте задание рассуждать не спеша, обдумывать каждый этап решения. Это даёт глубину проработки вопроса.
Например: «Обдумай каждый этап решения и подробно опиши ход мыслей.»

9. Самопроверка (Self-Reflection)
Поставьте задачу проверить и при необходимости дополнить или скорректировать свой прошлый ответ.
Например: «Проведи самопроверку своего предыдущего ответа и исправь любые неточности.»

10. Настройки поведения (System Message Setup)
Дайте системное задание выдерживать нужный стиль общения или соблюдать конкретные правила.
Например: «Всегда отвечай вежливо, кратко и только по теме.»

Если хотите узнать больше подробностей, советую посмотреть это видео, где автор делится свежими открытиями по prompt-инжинирингу.

Сохраняйте себе и используйте на практике! 🚀

#Полезное #prompts

📰 Свой новостной канал в Telegram с нуля и почти без кода (n8n + AI)

В последнее время всё чаще ловлю себя на мысли, что читаю новости почти исключительно в Telegram. Каналов по технике и науке много, их удобно листать в свободную минуту, чтобы узнать, что нового происходит в мире. Но есть нюансы: новостей так много, что легко потеряться, приходится постоянно переключаться между разными каналами, подписки накаплиаются, и, в итоге, тонешь в информационном шуме.

Чтобы решить эту проблему, я решил запустить свой новостной канал, где будут только новости, связанные с искусственным интеллектом и робототехникой - именно те темы, которые соответствуют направленности данного канала. Также это дает возможность разделить новости (News) и проекты / мысли / идеи (Lab).

Давно хотелось попробовать зерокодинг, поэтому для реализации выбрал n8n, развернув его локально в docker. Про техническую часть напишу подробнее в следующем посте. Если коротко, то все работает так: бот автоматически собирает свежие материалы с агрегатора newsdata.io, отбрасывает дубликаты, затем передает их ИИ-редактору, который выбирает самые интересные новости по заданному набору правил. Каждые пару часов лучшие заголовки и ссылки на материалы публикуются в канале.

Оставляю в подписке пару каналов про 🦉, а про 🤖 теперь читаю у себя + всегда можно подкрутить редактора, чтобы выдавал контент поинтересней 😉

#n8n #bot #news

🤷‍♂️ Что делать людям в эпоху ИИ?

В англоязычных ресурсах сейчас выходит много статей, посвященных тому, как нам, людям, искать место в том дивном новом мире, который начал создаваться с приходом ИИ. После волны паники, что ИИ отберет у нас всех работу 🙀, все больше и больше люди свыкаются с неизбежным и пытаются осмыслить то, что происходит - эта статья как раз такого порядка. Не буду ее пересказывать, лично мне больше всего понравился абзац:

Migration is rarely easy or fast. It often takes generations to adapt fully to new environments and realities. Many individuals will likely struggle through a multi-stage grieving process of denial, anger, bargaining, depression and, finally, acceptance before they can move toward new forms of contribution and meaning. And some may never fully migrate.

Есть ли у нас время в масштабах поколения - хороший вопрос...

Хочу поделиться своими наблюдениями и, конечно, узнать ваши мысли в комментариях 😁

Из позитивных качеств, не могу не отметить то, что ИИ до предела снизил порог вхождения практически в любую тему: программирование - не проблема, ядерная или квантовая физика - какие вопросы, написать песню (а, может, оперу), создать картинку или даже клип - все это стало настолько доступным, каким не было никогда. Для людей творческих, гибких, интересующихся - это настоящий клондайк, супер буст для реализации самых смелых идей. Однако, найти этот путь, использовать ИИ как инструмент познания, творчества и самореализации - отнюдь, не такая простая задача, как кажется на первый взгляд. Хорошо помню приход к нам интернета и те фантазии и мечты насчет того, насколько должен будет измениться мир, ведь знания, произведения искусства, информация стали, наконец, доступны любому по клику. Да, мир изменился с приходом интернета - это факт, но насколько лучшим местом он при этом стал?

В чем я точно согласен с автором этой статьи - нам необходимо приспосабливаться. Причем, чем раньше мы это поймем и начнем действовать, тем лучше. Кстати, этот канал я делал изначально с этой целью разобраться как меняется подход к написанию кода с приходом ИИ. В процессе, направление стало шире, надеюсь, так стало даже интересней. 😉

С другой стороны - ИИ дает быстрые ответы на любые вопросы: слишком большой соблазн, чтобы этим не воспользоваться. 👿 Как выяснил Даниель Канеман и его коллеги - осознанная деятельность и размышления требуют усилий от нашего мозга, а он очень не любит напрягаться. Для молодых и юных это огромная ловушка (которая, кстати, была прекрасно обыграна в "Приключениях Электроника") - как выстраивать образование в таких условиях - огромный вопрос. Наверное, надо начать с себя и научиться "правильно" взаимодействовать ИИ, чтобы помочь другим...

#Мысли