Уже не в первый раз наступаю в неприятную массу под названием Xiaomi. И ведь ничему жизнь не учит.

То с чего-то решу, что купить их управляемые по wifi лампы для умного дома - хорошая идея. Те лампы, для которых, чтобы подключить их к Home Assistant, пришлось ставить эмулятор старого андроида, и которые теряют связь раз в несколько минут.

То почему-то куплю их телефон для родственника. Тот телефон, который через неделю превратился в кирпич и пролежал в сервисе 2 месяца, а после возвращения снова превратился в кирпич на следующий день.

Теперь вот зачем-то взял их телефон уже для себя, в качестве простого второго устройства. Хотел поиграться с андроидом, но на пиксель пожадничал тратиться. Думал, ну сброшу я их ось с кучей bloat/spy-ware сразу же, поставлю чистый lineage. Мой косяк: надо было гуглить что покупаю. А купил я, как оказалось, устройство, для разблокировки загрузчика которого нужна винда и ещё больше их фирменного софта. Ну и видимо заодно более высокий социальный рейтинг в Коммунистической Партии Китая, так как вот уже сутки, десятки разных аккаунтов, 3 симки и два разных компа с виндой спустя, этот их софт отказывается работать.

Надеюсь, что этот урок я, наконец, усвоил.

Пожалуй, моё любимое применение нейросетей - очистка информации от мусора. Раньше, чтобы найти нужное, приходилось просматривать разношёрстные сайты, полные воды, рекламы и просто бесполезных данных. Сейчас эту работу можно поручить нейросети. При этом качество информации совершенно не обязательно должно страдать: вместо того чтобы спрашивать непосредственно у LLM с её ограниченным пониманием реальности, можно дать ей инструменты поиска и скрапинга. Она сможет достать те же данные, что и я сам нашёл бы вручную, но только почистит их, причешет и выдаст самую суть. Это невероятная экономия не только времени, но и ментального ресурса.

Единственное, я не очень доверяю chatgpt в этом вопросе, так как мне непонятно, что у них за поисковик (ясно, что свой, но как он приоритезирует данные?) и что за скрапер. Поэтому вместо него я использую brave search (data for AI) и jina.ai. Работают прекрасно.

Ещё бы научиться так же парсить соцсети, и возможно, тогда я бы наконец удалил твиттер.

Тестирую возможности OCR на своих старых конспектах (да, я их храню). Есть давняя мечта их оцифровать, просто чтобы было (это уже цифровой синдром Плюшкина). Но суть не в этом, а в возможностях OCR. Классические и более современные инструменты (типа Mistral OCR) с таким тяжело читаемым почерком справляются примерно никак. Хотя тот же mistral в целом неплохо распознал формулы, так что возможно дело в отсутствии поддержки русского языка.

Но вот gpt4.1, например, справился на мой взгляд великолепно. И тут, если вглядеться, есть один очень интересный нюанс - он не просто оцифровывает то, что написано. Так как LLM “понимают” текст, он его немного правит. А это в том числе означает, что если где-то текст будет нечитаемым или даже ошибочным, то LLM сможет его осмысленно дополнить, что очень круто.

Кстати, чтобы LLM выдавала такие красивые формулы, можно попросить записать их в LaTeX, а весь остальной текст в Markdown.

Решил наконец попробовать реализовать давнюю идею - моносплит клавиатуру, которую можно использовать как обычный сплит и складывать в одно целое путём нехитрой перестановки только одних крышек дисплеев. Пока только концепт (не умею я сходу без косяков проектировать корпуса, этот например, шатается на столе из-за ошибки в измерениях).

Тут сразу видно одно из ключевых преимуществ моносплита: 2000 mAh против 400. И для сплита, который не только с компьютером по bluetooth общается, но и между половинками, это меняет дело. 200 mAh хватает на неделю, не больше, в то время как моносплит даёт место под тяжелый объемный аккумулятор, на котором клавиатура продержится 1-2 месяца.

Всё это довольно легко устанавливается и снимается, но в идеале, конечно, хотелось бы иметь такую hotswap крышечку, которую можно ставить и снимать без использования отвёртки.

В Obsidian, амбассадором которого я, похоже, являюсь, наконец добавили Bases - новый инструмент визуализации и работы с информацией. По своей сути он очень похож на "базы данных" в Notion, но с тем отличием, что он скорее не хранит в себе заметки, а просто выводит их по заданным фильтрам и в нужном виде. И несмотря на то, что я уже давно закрыл где-то половину недостающего мне в Obsidian функционала своим плагином, релиза Bases я откровенно ждал. И не зря - получился очень мощный инструмент. Наконец можно выводить заметки карточками с превью, создавать вычисляемые параметры (как на скриншоте вычисляются рейтинги). А вкупе с Obsidian Web Clipper, он позволяет создать свой личный IMDB и goodreads вместе взятые.

Например, вот так можно из числового рейтинга с помощью встроенного функционала "формул" сделать наглядные "звёздочки"

Или вот ещё пример формулы, которая позволяет мне грузить ужатые изображения с сервера, вместо огромных постеров.

И всё это в добавок к уже имеющейся личной wiki, которой является Obsidian, где, в отличие от обычных приложений заметок, все данные связаны между собой. Вот как бы я ещё узнал, что Альфреда в новом Бэтмене играет Голлум?

Какая чудесная симуляция борьбы добра со злом, воплощенная на простом канвасе:
https://francisduvivier.github.io/eternal-struggle-with-speed-control/

Хотя, если выкрутить начальную скорость на максимум, происходит интересное.