Forwarded from Big Geek
«Яндекс» запускает бета-тестирование новой «Алисы» на основе нейросети YandexGPT 2
Обновлённый ассистент научится поддерживать связный диалог и отвечать на уточняющие вопросы с учётом предыдущих реплик.
Пользователи и раньше могли воспользоваться YandexGPT на «Алисе», но для этого нужно было активировать режим «Давай придумаем». Теперь нейросеть можно будет применять прямо по ходу диалога с ассистентом, учитывая контекст всего сказанного ранее, а благодаря технологиям «Поиска» «Алиса» получит доступ ко всем знаниям в интернете и сможет использовать их в ответах.
YandexGPT 2 поможет придумать поздравление, составить тезисный план презентации, подготовиться к публичному выступлению и многое другое.
«Яндекс» уже открыла приём заявок на бета-тестирование для подписчиков «Плюса». Количество мест ограничено. Использовать новую «Алису» можно как на «Станциях», так и в чате в приложении «Яндекс», в «Яндекс Браузере» и на главной странице сайта «Яндекса».
Обновлённый ассистент научится поддерживать связный диалог и отвечать на уточняющие вопросы с учётом предыдущих реплик.
Пользователи и раньше могли воспользоваться YandexGPT на «Алисе», но для этого нужно было активировать режим «Давай придумаем». Теперь нейросеть можно будет применять прямо по ходу диалога с ассистентом, учитывая контекст всего сказанного ранее, а благодаря технологиям «Поиска» «Алиса» получит доступ ко всем знаниям в интернете и сможет использовать их в ответах.
YandexGPT 2 поможет придумать поздравление, составить тезисный план презентации, подготовиться к публичному выступлению и многое другое.
«Яндекс» уже открыла приём заявок на бета-тестирование для подписчиков «Плюса». Количество мест ограничено. Использовать новую «Алису» можно как на «Станциях», так и в чате в приложении «Яндекс», в «Яндекс Браузере» и на главной странице сайта «Яндекса».
Forwarded from Хабр
Ликбез по вхождению в Data Science: что для этого нужно и стоит ли пытаться?
Порог для входа в профессию очень высокий, так как Data Science стоит на стыке трёх направлений: аналитики, математики и программирования. Но освоить специальность — задача выполнимая (хоть и непростая), даже если ты гуманитарий и списывал математику у соседа по парте.
Порог для входа в профессию очень высокий, так как Data Science стоит на стыке трёх направлений: аналитики, математики и программирования. Но освоить специальность — задача выполнимая (хоть и непростая), даже если ты гуманитарий и списывал математику у соседа по парте.
Forwarded from Хабр
Macintosh 128K: от мечты к легенде в мире компьютеров
Не так давно вышло обновление macOS 14 Sonoma. Некоторые уже раскритиковали его за то, что Apple отошла от своих же принципов минимализма, добавив на рабочий стол виджеты. На эту тему можно долго спорить, но факт остаётся фактом: тот привычный образ GUI массовый пользователь узнал ещё в 1984 году в первой ОС для «Макинтош» — System 1.
Компьютер Macintosh был разработан в Apple командой под руководством Стива Джобса в 1980-х. Инженеры, включая Баррела Смита и Энди Херцфельда, фокусировались на доступности и простоте. Они интегрировали множество функций в ПЗУ и заменили заказные чипы на экономичные микросхемы PAL. Сталкиваясь с вызовами и жёсткими сроками, команда создала инновационные решения, в том числе метод генерации звука через видеосхему. Запуск Macintosh стал переломным в истории персональных компьютеров.
И лучше всего о создании первого «Макинтоша» расскажут его создатели
Не так давно вышло обновление macOS 14 Sonoma. Некоторые уже раскритиковали его за то, что Apple отошла от своих же принципов минимализма, добавив на рабочий стол виджеты. На эту тему можно долго спорить, но факт остаётся фактом: тот привычный образ GUI массовый пользователь узнал ещё в 1984 году в первой ОС для «Макинтош» — System 1.
Компьютер Macintosh был разработан в Apple командой под руководством Стива Джобса в 1980-х. Инженеры, включая Баррела Смита и Энди Херцфельда, фокусировались на доступности и простоте. Они интегрировали множество функций в ПЗУ и заменили заказные чипы на экономичные микросхемы PAL. Сталкиваясь с вызовами и жёсткими сроками, команда создала инновационные решения, в том числе метод генерации звука через видеосхему. Запуск Macintosh стал переломным в истории персональных компьютеров.
И лучше всего о создании первого «Макинтоша» расскажут его создатели
Forwarded from ТЕХНО: Яндекс про технологии
🧠📱На этой неделе Google представил новую нейросеть Gemini. У неё есть три версии: Ultra, Pro и Nano. Всё внимание приковано именно к Ultra, и это неудивительно — Google утверждает, что эта модель отвечает качественнее, чем GPT-4. Гораздо меньше внимания привлекла Gemini Nano, которая создана для мобильных устройств и может работать на них без подключения к интернету. Объясняем, зачем создают локальные языковые модели и что они умеют.
Как нейросети работают сейчас?
Обычно генеративные нейросети разворачивают в облаке — на серверах, имеющих достаточно вычислительных мощностей. Поэтому почти все приложения, сервисы и устройства, работающие на базе нейросетей, требуют подключения к интернету. Например, когда пользователь активирует навык Алисы «Давай придумаем», его запрос отправляется на сервер и обрабатывается там. Но если нейросеть сравнительно небольшая, её можно запустить на компьютере или смартфоне.
Для чего это нужно?
У таких нейросетей несколько преимуществ: они работают без интернета, быстрее обрабатывают запросы, а введённые данные не покидают локальное устройство. Но нейросети, способные работать на смартфонах и обычных компьютерах, намного меньше облачных, а значит, работают заметно хуже.
Что умеют такие нейросети?
То же, что и большие, вопрос лишь в качестве. Например, Gemini Nano уже работает на Google Pixel 8 Pro и может анализировать и суммаризировать диктофонные записи или предложить ответ для диалога в мессенджере. А в следующем году Google обещает добавить Gemini Nano в своего голосового ассистента на смартфонах.
Где могут работать такие нейросети?
Лучше всего для запуска нейросетей подходят компьютеры с дискретной видеокартой. Для них есть программы, способные запускать открытые модели. А в последние месяцы Google и производители мобильных чипов развивают это направление в смартфонах — Gemini Nano в будущем станет частью Android, а у Qualcomm и Mediatek есть мобильные процессоры, способные запускать даже более мощные модели.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Как нейросети работают сейчас?
Обычно генеративные нейросети разворачивают в облаке — на серверах, имеющих достаточно вычислительных мощностей. Поэтому почти все приложения, сервисы и устройства, работающие на базе нейросетей, требуют подключения к интернету. Например, когда пользователь активирует навык Алисы «Давай придумаем», его запрос отправляется на сервер и обрабатывается там. Но если нейросеть сравнительно небольшая, её можно запустить на компьютере или смартфоне.
Для чего это нужно?
У таких нейросетей несколько преимуществ: они работают без интернета, быстрее обрабатывают запросы, а введённые данные не покидают локальное устройство. Но нейросети, способные работать на смартфонах и обычных компьютерах, намного меньше облачных, а значит, работают заметно хуже.
Что умеют такие нейросети?
То же, что и большие, вопрос лишь в качестве. Например, Gemini Nano уже работает на Google Pixel 8 Pro и может анализировать и суммаризировать диктофонные записи или предложить ответ для диалога в мессенджере. А в следующем году Google обещает добавить Gemini Nano в своего голосового ассистента на смартфонах.
Где могут работать такие нейросети?
Лучше всего для запуска нейросетей подходят компьютеры с дискретной видеокартой. Для них есть программы, способные запускать открытые модели. А в последние месяцы Google и производители мобильных чипов развивают это направление в смартфонах — Gemini Nano в будущем станет частью Android, а у Qualcomm и Mediatek есть мобильные процессоры, способные запускать даже более мощные модели.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Forwarded from Простой Python | Программирование
Методы классов
Делимся видео, где автор рассказывает про методы классов. Продемонстрирован вызов методов через класс и его экземпляры. Ты узнаешь, для чего нужен параметр self и за что он отвечает.
👀Смотреть видео
#видео
Делимся видео, где автор рассказывает про методы классов. Продемонстрирован вызов методов через класс и его экземпляры. Ты узнаешь, для чего нужен параметр self и за что он отвечает.
👀Смотреть видео
#видео
Forwarded from Журнал «Код»
Пятница, зима, почти вечер. Идеальное время для того, чтобы посмотреть что-то новое и интересное на ютубе. Первая часть — про каналы для тех, кто занимается фронтендом, бэкендом и девопсом.
https://v.thecode.media/b7vxl
#подборка_Код
https://v.thecode.media/b7vxl
#подборка_Код
Forwarded from Журнал «Код»
Продолжаем про навыки в ИТ. Сегодня — про самые неочевидные навыки, которые отличают хорошего программиста от новичка.
https://v.thecode.media/0uyig
#разбор_Код
https://v.thecode.media/0uyig
#разбор_Код
Forwarded from Простой Python | Программирование
Извлечение текста из PDF-файлов
Благодаря данной статье ты научишься извлекать текст из PDF-файлов с помощью Python. Для этого тебе понадобятся такие библиотеки, как PyPDF2, Pdfminer, PIL и другие.
👉Читать статью
#статьи
Благодаря данной статье ты научишься извлекать текст из PDF-файлов с помощью Python. Для этого тебе понадобятся такие библиотеки, как PyPDF2, Pdfminer, PIL и другие.
👉Читать статью
#статьи
Forwarded from NOP::Nuances of Programming
Знакомимся с альтернативным способом работы с массивами и словарями, с помощью которого можно получить более лаконичный и читаемый код.
https://nsprg.ru/vqY9nv
VK: https://nsprg.ru/mYAVMm
Дзен: https://nsprg.ru/mnqLeO
@nuancesprog #Swift
https://nsprg.ru/vqY9nv
VK: https://nsprg.ru/mYAVMm
Дзен: https://nsprg.ru/mnqLeO
@nuancesprog #Swift
Forwarded from Хабр
Чего не знают айтишники? Как в Selectel провели IT-кроссворд и нашли ответы на все вопросы
Ребята из Selectel рассказывают, как запустили первый и самый масштабный IT-кроссворд на Хабре, и делятся статистикой о том, какие вопросы оказались самыми сложными.
Ребята из Selectel рассказывают, как запустили первый и самый масштабный IT-кроссворд на Хабре, и делятся статистикой о том, какие вопросы оказались самыми сложными.
Forwarded from vc.ru
В позднем СССР выпускали много моделей персональных компьютеров, но предложение не удовлетворяло спрос. Поэтому радиолюбители разрабатывали их сами или собирали по схемам.
Несколько примеров таких компьютеров — с воспоминаниями нескольких энтузиастов, которые их делали
vc.ru/tech/612901
Несколько примеров таких компьютеров — с воспоминаниями нескольких энтузиастов, которые их делали
vc.ru/tech/612901
Forwarded from NOP::Nuances of Programming
Kafka - это распределенная платформа потоковой передачи событий с открытым исходным кодом, обеспечивающая высокую пропускную способность. Платформа позволяет передавать большие объемы данных с минимальной задержкой - вот в чем ее секрет.
https://nsprg.ru/mDRD4v
VK: https://nsprg.ru/OVN05O
Дзен: https://nsprg.ru/vGoRyv
@nuancesprog #Kafka
https://nsprg.ru/mDRD4v
VK: https://nsprg.ru/OVN05O
Дзен: https://nsprg.ru/vGoRyv
@nuancesprog #Kafka