Фишинг в нашем мире распространен и опасен, мы подготовили статью, которая поможет вам подробнее познакомиться с данным явлением и уберечь себя и близких от последствий. Приятного прочтения 💭

https://vk.com/@newsitc-fishing-chto-eto-takoe-i-kak-ot-nego-zaschititsya

❤️ команда ИТС желает вам удачи на предстоящих экзаменах

IT и Духовность: Где пересекаются технологии и внутренний мир?

💙Сегодня IT-индустрия стремительно развивается, предлагая нам невероятные возможности для творчества и самовыражения. Многие инженеры, дизайнеры и разработчики отмечают, что их деятельность становится больше, чем просто профессия — это способ раскрыть собственный потенциал и достичь гармонии внутри себя.

💙Искусство программирования, проектирование сложных архитектур и создание цифровых продуктов требуют концентрации внимания, умения решать проблемы и креативности. Это своеобразная медитация, позволяющая углубляться внутрь себя и находить внутренние ресурсы.

💙Иногда вдохновение приходит неожиданно, словно озарение, и именно такие моменты позволяют почувствовать единство внутреннего мира и внешнего технологического пространства.

💙Программирование способно стать способом саморазвития, инструментом самопознания и даже источником духовной энергии.

✏️Цифровое искусство переживает расцвет, и программирование играет в этом ключевую роль. Оно способно выступать не только формальным инструментом, но и средством самовыражения. Создавая алгоритмы, художник задает правила, по которым система генерирует визуальные образы, звуки или формы. Таким образом, художественный замысел создается в цифровом пространстве.

✏️В генеративном искусстве алгоритмы подобны кисти, создающей абстрактные картины и анимации. Даже простой код, создающий случайные линии, демонстрирует этот потенциал. При написании музыки алгоритмы генерируют мелодии и гармонии. 3D-моделирование также использует программирование для создания сложных текстур и автоматизации процессов.

✏️Программирование в искусстве расширяет границы творчества и позволяет исследовать новые возможности созидания. Синтез технического мастерства и художественного видения приводит к созданию уникальных произведений.

✏️Программирование в искусстве – это не просто технический навык, а способ самовыражения и источник вдохновения. Код становится мощным инструментом, расширяющим творческие возможности художника и позволяющим ему самовыражаться ещё более плодотворно.

😊 Успех IT-проекта во многом зависит от слаженной работы команды. Но собрание талантливых специалистов не гарантирует хороший результат. Критическую роль играет понимание индивидуальных особенностей членов команды и умение выстроить продуктивное сотрудничество.

😊 Эффективная команда – это коллектив, в котором каждый понимает свою роль и взаимодействует с другими конструктивно. Важно учитывать разные стили работы, способы коммуникации и личностные особенности каждого участника. Лидер должен уметь мотивировать команду, распределять задачи, учитывая сильные стороны каждого, и своевременно разрешать конфликты.

😊 Конфликты неизбежны, но важно научиться их предотвращать и разрешать. Ключевым моментом является умение понимать другую точку зрения и быть готовым к компромиссам. Важно создать атмосферу доверия и взаимоуважения, где каждый чувствует себя комфортно и может выразить свое мнение без страха осуждения.

😊 Психология эффективного взаимодействия в IT-команде – это неотъемлемая часть успеха любого проекта. Умение строить гармоничные отношения, эффективно общаться и разрешать конфликты – навыки, которые столь же важны, как и технические компетенции. Без них даже самые гениальные идеи могут остаться нереализованными.

А с какими трудностями в командной работе сталкивались вы? Как вам удалось их преодолеть?

🌟 Объектно-ориентированное программирование (ООП) : что это такое и зачем нужно?

Код — это своего рода конструктор. Без четкой системы тяжело переставить детали так, чтобы можно было что-то изменить или улучшить. Объектно-ориентированное программирование позволяет организовать код как набор взаимодействующих «объектов», подобно кирпичикам в том самом конструкторе.
Программа в целом рассматривается как набор объектов, взаимодействующих друг с другом по своим правилам.

📎Например:
Класс = это чертеж автомобиля (описание его внешних составляющих);
Объект = конкретный автомобиль, собранный по этому чертежу;
Наследование = "апгрейд" родительского класса с помощью дочернего (класс "Грузовик" наследует всё от класса "Автомобиль", но добавляет кузов еще для груза).

📌 Использование ООП в мире 📌

🌟 Игра:
- Объект "Персонаж" (свойства: *здоровье, уровень*; действия: *атаковать, лечиться*);
- Объект "Оружие" (свойства: *урон, прочность*);
- Объект "Инвентарь" (действия: *добавить предмет, выбросить*).

🌟 Магазин:
- Объект "Товар" (свойства: *название, цена*);
- Объект "Корзина" (действия: *добавить товар, посчитать сумму*);
- Объект "Покупатель" (свойства: *имя, баланс*; действия: *купить, вернуть товар*).

Выделяют 4 главных принципа ООП: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, абстракция (постараемся подробно рассказать вам о них позже 😉)

В итоге, можно выделить, что:
💛 ООП группирует данные и функции в логические блоки (классы);
💛 Чёткие правила защищают код от случайных ошибок;
💛 И готовые классы можно переиспользовать в новых проектах (🤫)

🎞️ Принципы ООП: 4 кита, на которых держится чистый код

🎞️ Инкапсуляция
- скрывает внутреннюю реализацию;
- защищает данные от вторжения извне. Работает за счёт ограниченного набора методов, с помощью которых можно работать данными.

class Safe:
    def __init__(self):
        self.__money = 1000  #скрытое поле
    
    def show_balance(self):  #единственный способ узнать баланс
        return f"баланс: {self.__money}$"

    def __alarm(self):  #скрытый метод
        print("сработала защита")

safe = Safe()
print(safe.show_balance())  #работает (интерфейс)

#safe.__money = 0  ошибка (данные защищены)
#safe.__alarm()   ошибка (метод скрыт)  

🎞️ Наследование
- создает новые классы на основе существующих, сохраняет их функциональность, но добавляет новые характеристики.

class SteamGame: #создаем базовую игру
    def __init__(self, title):
        self.title = title
    
    def play(self):
        return f"запуск {self.title}"

class DLC(SteamGame): #наследуем базовую игру
    def __init__(self, title, base_game):
        super().__init__(title)
        self.base_game = base_game
    
    def play(self): #задаём условия для запуска
        return f"запускаем {self.title} (требуется {self.base_game})"

#создаем игру и дополнение
base = SteamGame("Cyberpunk 2077")
expansion = DLC("Phantom Liberty", base.title)

print(base.play())  #"запускаем Cyberpunk 2077"
print(expansion.play())  #"запускаем Phantom Liberty (требуется Cyberpunk 2077)"  

🎞️ Полиморфизм
- один интерфейс может использоваться для управления разными методами (результаты зависят от контекста).

class SteamProduct:
    def buy(self):
        pass

class Game(SteamProduct):
    def buy(self):
        return "игра добавлена в библиотеку"

class DLC(SteamProduct):
    def buy(self):
        return "DLC разблокировано (нужна базовая игра)"

class Bundle(SteamProduct):
    def buy(self):
        return "набор активирован (20%)"

#один интерфейс для разных типов продуктов
def process_purchase(item: SteamProduct):
    print(item.buy())

#использование
process_purchase(Game())   #игра добавлена в библиотеку
process_purchase(DLC())    #DLC разблокировано
process_purchase(Bundle()) #набор активирован 

🎞️ Абстракция
- предоставление пользователю основных функций без нужды погружаться в детали работы.

from abc import ABC, abstractmethod

class Vehicle(ABC):  #абстрактный класс
    @abstractmethod
    def move(self):  #обязательный метод
        pass

class Car(Vehicle):
    def move(self):  #реализация абстрактного метода
        return "едем по дороге"

class Boat(Vehicle):
    def move(self):
        return "плывём по воде"

#использование
car = Car()
print(car.move())  #едем по дороге
  

Какой принцип ООП вам показался наиболее полезным? Делитесь в комментариях! 🎞️

⭐ Как T-Bank AI Research "управляет мыслями" искуственного интеллекта?

Когда мы задаём ИИ вопрос, он выдает ответ, но как понять, правдивы ли его суждения? Исследователи из T-Bank AI Research придумали, как прочесть "мысли" искусственного интеллекта и даже повлиять них. Они предложили концепцию графа потока признаков - карты, которая показывает, где, когда и как в модели появляются, трансформируются или исчезают важные смысловые элементы. При этом анализ проводится не только между слоями модели, но и внутри самих слоев. Самое главное, что сделать это возможно без переучивания модели и большого количество вычислений.

Их метод SAE Match представили на конференции ICML 2025 в Ванкувере. Эта технология может полностью изменить наше взаимодействие с искусственным интеллектом.
SAE Match - это как "рентген" для языковых моделей вроде ChatGPT. Он показывает:
🫧Откуда берется информация;
🫧Как она меняется
Где она искажается при прохождении через слои нейросети;
🫧Как управлять этим процессом
Например, подавить искажения или подредактировать ответ.

Почему же это прорыв?
🫧 Не нужно тратить дни и миллионы на донастройку модели, так как изменения вносятся точечно;
🫧 Можно заранее пресечь опасные или ложные ответы;
🫧 Метод работает с уже обученными моделями и не требует сверхмощных серверов. Это немаловажно для небольших компаний.

А где такое можно применить?
Благодаря этой технологии в чат-ботах станет больше точных ответов, а также будет возможным автоматическое подавление токсичных тем при модерации.

⭐ Исследователи говорят, что это только начало. В будущем такие методы помогут создавать полностью прозрачные ИИ-системы, которым можно доверять в критически важных сферах(от юриспруденции до диагностики болезней 🫢).
Звучит просто прекрасно, а вы как думаете?

🫧Прогнозирование времени исполнения программ🫧

🩵 Зачем измерять время выполнения кода?
При разработке программ часто возникает необходимость сравнить эффективность разных алгоритмов. Одним из способов подобной оценки является измерение времени выполнения определенных фрагментов программы.
Для этого существуют и сложные инструменты, но для быстрой поверхностной проверки достаточно простого подхода с использованием модуля time из стандартной библиотеки Python.

🩵 Как работает time.time()?
Функция time.time() возвращает текущее время в секундах с начала "эпохи Unix" (00:00 1 января 1970 года по UTC). Это значение представляет собой число с плавающей точкой, что позволяет измерять интервалы с высокой точностью.

Основной принцип измерения:
🫧Зафиксировать время до выполнения кода;
🫧 Выполнить тестируемый код;
🫧 Зафиксировать время после выполнения;
🫧Вычислить разницу между конечным и начальным временем.

Пример:

import time

start_time = time.time()
numbers = [i for i in range(1, 1000001)]
end_time = time.time()
print(f" {end_time - start_time:.5f} секунд")
#пример результата:  0.09855 секунд

Что нужно учитывать?
🫧Результаты могут немного отличаться при каждом запуске, но это нормально, так как компьютер одновременно выполняет много задач;
🫧 Для точности лучше проверить несколько раз и взять среднее значение;
🫧 Не сравнивать очень маленькие числа (менее 0.01 сек), так как погрешность будет больше в таком случае.

В последствии для более точных измерений можно использовать:
❕ time.perf_counter() — самый точный секундомер;
❕ timeit — специальный модуль для тестирования скорости выполнения небольших фрагментов кода.

Как хорошо вы разбираетесь в энергоэффективном AI?
Проверьте свои знания в этой сфере перед грядущим постом с помощью викторины! 📌

🟡 Почему ИИ такой "прожорливый" и как это можно исправить?🟡

Современные ИИ-модели потребляют колоссальное количество электричества, греют планету и требуют тонны вычислительных ресурсов. Но и инженеры времени не теряют. Как же им удаётся сделать ИИ быстрее, легче и экологичнее?

⬇️ Уменьшение модели без потери качества:

✅ Квантование преобразует 32-битные числа в более компактные 8-битные, уменьшая объём вычислений без существенного ущерба для точности;
✅ Бинаризация заменяет все веса простыми бинарными значениями (0 и 1), что делает модель исключительно лёгкой, но резко снижает качество ответов на сложные вопросы;
✅ Прунинг "обрезает" лишние нейронные связи, сохраняя только наиболее значимые элементы.

⬇️ Гибкая архитектура:

✅ Mixture of Experts и Sparse Transformers работают избирательно, активируя только необходимые модули, пока остальные остаются неактивными;
✅ Метод Early Exit позволяет модели завершать вычисления досрочно, если вероятность положительного результата достаточно высока;
✅ Sparsity-aware алгоритмы задействуют лишь часть сети в зависимости от конкретной задачи.

⬇️ Edge AI и децентрализация:

✅ Локальные вычисления: вместо отправки данных в облако модели работают прямо на устройстве (смартфоны, камеры, IoT-датчики), экономя трафик и энергию;
✅ Федеративное обучение позволяет обучать модели на распределённых устройствах без передачи сырых данных в центральный сервер;
✅ Блокчейн и децентрализованные сети (например, Bittensor) создают рынок вычислительных ресурсов, где участники получают вознаграждение за предоставление своих мощностей для AI-задач.

⬇️ Новое "железо" и источники энергии:

✅ Специализированные аппаратные ускорители вроде TPU от Google превосходят традиционные GPU по энергоэффективности в разы (подходят не для всех моделей);
✅ Возобновляемая энергия: солнечные, ветряные электростанции и даже компактные ядерные реакторы. Крупнейшие технологические компании (Google, Microsoft, IBM) активно тестируют и используют альтернативные источники электричества;
✅ Cистемы жидкостного охлаждения не только сокращают расход воды, но и существенно продлевают срок службы оборудования, создавая устойчивую экосистему для развития искусственного интеллекта.

⬇️ Обучение без обучения:

✅ Zero-shot и few-shot learning алгоритмы решают задачи без обучения на конкретных примерах. Например, CLIP от OpenAI, который анализирует и сопоставляет изображения с текстом без предварительной настройки;
✅ Self-learning (самообучение) - подход, при котором модели совершенствуются на основе предугадывания недостающих или неразмеченных данных (например, Contrastive Learning в компьютерном зрении);
✅ Meta-learning (обучение обучению) - алгоритмы вроде MAML позволяют моделям быстро адаптироваться к новым задачам, используя опыт предыдущих решений.

Чем быстрее отрасль внедряет современные решения, тем заметнее сокращаются затраты на энергию. В новых реалиях высокая энергоэффективность - не просто плюс, а обязательное требование для тех, кто хочет оставаться в числе лидеров.

❤️ - если понравился котик на картинке выше.