Похоже, лавры Microsoft Bing не дают покоя Google — компания собирается добавить в поисковик целый набор новых фишек на базе ИИ

▪️ Поиск станет более персонализированным. Новая система, которая называется Magi, будет угадывать, чего хотят пользователи, и предлагать им подходящие результаты.

▪️ Внутри появится свой ChatGPT, заточенный на общение с людьми. Стоит отметить, что у компании уже есть похожий проект — чат-бот Bard, но стартовал он неудачно, поэтому вряд ли выйдет за рамки эксперимента.

▪️ «Google Картинки» научатся «рисовать» картинки по текстовому запросу — то есть мы получим полноценный аналог Midjourney и DALL-E от Google.

▪️ В Google Chrome появится окошко для быстрого доступа к чат-боту — такая же фича уже работает в браузере Microsoft Edge.

▪️ Специальный инструмент, Tivoli Tutor, будет обучать пользователей иностранным языкам в формате диалогового окна.

Умные чат-боты несут прямую угрозу Google, который зарабатывает большие деньги на рекламе внутри поиска. То есть в ближайшее время может измениться сама модель того, как люди ищут что-то в интернете, — и Google должен подстраиваться, чтобы оставаться на плаву.

Масла в огонь добавляет история с Samsung, который подумывает сделать Bing основным поиском на своих смартфонах. По словам источников New York Times, эта новость вызвала внутри Google настоящую панику, поскольку на кону стоит контракт, который приносил Google до 3 млрд долларов в год.

Хотим порекомендовать отличный канал о Linux и Open Source:

🔸 >< komYounity

Через призму своего опыта автор рассказывает о мире свободного программного обеспечения.

— Linux и вся его кухня.
— Open Source, но без религиозных загонов. Так что за мнения вас никто не забанит. Подписывайтесь!

68-й выпуск подкаста

IT в медицине: инфраструктура, ML, расшифровка визуальной информации, диагностика

Слушать:
YouTube
mave
«Яндекс Музыка»
Apple
Castbox
Google Podcasts

Содержание выпуска:

1. Медицина и информационные технологии.
2. Направления информатизации в медицине.

IT-инфраструктура современной больницы:
— Медицинские информационные системы с их электронными картами пациента.
— Лабораторные и рентгенологические медицинские информационные системы (описывают форматы передачи и хранения данных).
— Неинвазивная диагностика (КТ, МРТ и другие методы).
— Моделирование процессов (на этапах планирования операции или во время операции, при создании новых лечебных препаратов и так далее).
— Телемедицина.
— Системы поддержки принятия врачебных решений, компьютерные ассистенты, CAD-системы, ИИ.

3. Правовое регулирование РФ в медицине.

4. Рентгенодиагностика:
— История появления и развития: X-лучи, КТ, МРТ и тому подобное.
— Какие методы используются в рентгенодиагностике и в чём их суть.
— Как организована работа рентгенологического отделения, как и на каких этапах создаётся информация, куда она передаётся и где хранится.
5. Протокол DICOM и хранилища медицинских изображений (PACS).
6. Как программисту работать с данными медицинской визуализации.
7. История использования машинного обучения для решения медицинских задач на примере рентгенодиагностики.
8. Примеры использования ИИ при решении медицинских задач. Радиомика.

Гость: Александр Маткин. Замдиректора по инновационной деятельности в компании, которая занимается разработкой ПО в области медицины. Руководит командой разработчиков и аналитиков, которая старается решить прикладные проблемы врачей и на основе своих решений сделать новый продукт или фичу для медицинской системы.

Полезные ссылки:
— Чат по Rust https://t.me/rustlang_ru
— Приказ Министерства здравоохранения РФ от 9 июня 2020 г. № 560н «Об утверждении Правил проведения рентгенологических исследований» https://bit.ly/3LcZlcv
— Шкала Хаунсфилда https://bit.ly/3A8WSta
— Свёрточная нейронная сеть https://bit.ly/3MPlmiK
— Конкурс ImageNet Challenge https://image-net.org/challenges/LSVRC
— Свёрточная нейронная сеть U-Net https://bit.ly/3GVxOd2

Спецпроект: Вселенная Ричарда Столлмана

16 марта главному идеологу свободного программного обеспечения исполнилось 70 лет.

Вклад, который Ричард Столлман (он же rms) внёс в развитие индустрии, настолько велик, что об этом можно писать книги и снимать фильмы. Уверены, что рано или поздно Голливуд возьмётся за его биографию.

А пока мы собрали в честь Столлмана большой спецпроект, в котором препарировали его огромное наследие: GNU, Фонд свободного ПО, EMACS и не только.

Кликайте Go и отправляйтесь в захватывающее путешествие вместе с нами!

Когда запушил в прод перед выходными 🥲

Одна из причин подписаться на наш паблик в «ВК» — рубрика про крутые игры для изучения программирования. Вот о каких игрушках мы уже рассказали:

▪️ Robocode
▪️ LightBot
▪️ Elevator Saga
▪️ Untrusted
▪️ Robozzle
▪️ Grasshopper
▪️ Flexbox Froggy

И это далеко не полный список.

Также на нашем сайте выходила большая подборка таймкиллеров на любой вкус и язык программирования.

А какие игры для развития навыков кодинга знаете вы? Советуйте в комментариях.

«Сбер» представил конкурента ChatGPT под названием GigaChat

Похоже, в России наконец появился свой ChatGPT: аналог нашумевшего чат-бота сегодня представил «Сбер». Новая нейронка, которую назвали GigaChat, умеет отвечать на вопросы, вести беседы, писать код, создавать текст и картинки по запросу — то есть примерно всё то же, что и её западный собрат.

Что под капотом? Внутри чат-бота лежит целый набор нейросетей под общим названием NeONKA. Самое сердце этого ансамбля составляет языковая модель ruGPT-3 на 13 млрд параметров, которую обучали на огромном массиве текстовых данных: книг, статей, документов и так далее.

Это лучше, чем ChatGPT? Пока нет. Разработчики провели тест, где дали обеим нейронкам 100 одинаковых задач, — результат был 30:70 в пользу чат-бота от OpenAI. Но зато есть вероятность, что GigaChat лучше понимает «по-нашему» — не зря же его обучали на корпусе русскоязычных текстов.

И что, картинки тоже рисует? Да. Для этого в чат-бот встроена генеративная нейросеть Kandinsky — это что-то вроде Midjourney сберовского разлива. Кстати, недавно компания обновила её до версии 2.1 — отдельно генератор картинок можно попробовать здесь.

Что дальше. «Сбер» собирается плавно внедрять GigaChat в свои продукты и сервисы — как минимум в ближайшее время нас ожидает поумневший «Сбер Салют». Плюс компания откроет доступ к боту для бизнеса через облачное API и выложит исходники модели ruGPT-3.5 в репозиторий на Hugging Face.

Как попробовать. Пока чат-бот находится на стадии закрытого тестирования. Чтобы получить к нему доступ, нужно подписаться на канал проекта в Telegram — участники смогут оценить нейронку в числе первых. А пока можно почитать подробный обзор на «Хабре» и посмотреть примеры работы бота.

Нейросеть: что ты такое?

Есть ли сознание у нейросетей и способны ли они заменить людей? Как искусственный интеллект помогает в программировании и автоматизирует процессы? И когда он наконец поработит человечество?

Ответы на эти и другие вопросы вы найдёте в нашей большой подборке материалов, посвящённых ИИ. Сохраняйте и пользуйтесь, чтобы поддержать диалог с вашим любимым чат-ботом 😁

▪️ Что такое нейросеть и как она работает

▪️ ChatGPT — что это такое и как устроена нейросеть: возможности и примеры использования

▪️ Генеративные сети: ChatGPT, LaMDA, виды обучения, нейроны и всякое другое сложное

▪️ Microsoft добавила ChatGPT в поиск Bing. Что это значит для рынка?

▪️ 7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

▪️ ChatGPT, RT-1, PaLM-E и другие нейросети, которые приближают восстание машин

▪️ Человек vs нейросети: главные судебные кейсы XXI века

69-й выпуск подкаста

Язык Rust: компиляция, крутые фичи, синтаксис, система сборки, библиотеки

Слушать:
YouTube
mave
«Яндекс Музыка»
Apple
Castbox
Google Podcasts

Содержание выпуска:

— Что представляет собой язык Rust.
— Где используется и популярен Rust, в каких областях он пока незаслуженно непопулярен.
— Известные компании, которые используют в разработке Rust, известные проекты, написанные на Rust.
— Почему Rust много лет подряд лидирует в опросе Stack Overflow как самая любимая и желанная технология.
— История Rust: как он возник, по чьей инициативе, как развивался.
— Синтаксис и основные фичи Rust: что язык умеет делать «из коробки», какие классные фичи в нём есть.
— Как в Rust принято обрабатывать исключения и работать с null.
— Парадигмы программирования в Rust.
— Best practices в Rust-мире, общепринятые паттерны проектирования, основные фишки кодстайла.
— Как организуется код в Rust: деление на модули, файлы и тому подобное. Как правильно организовать проект.
— Сборщик мусора, работа с памятью, безопасность Rust.
— Как устроен и как работает компилятор Rust. На чём он написан. Какие этапы компиляции существуют. Какие классные фичи есть в компиляторе Rust.
— Система типов в Rust.
— Системы сборки в мире Rust: что используется, какие классные сборки существуют.
— Основные библиотеки и фреймворки в Rust-мире.
— Параллелизм, асинхронное программирование, многопоточное программирование.
— Инструменты, без которых не обойтись при разработке на Rust.
— IDE для Rust.
— Интероп с другими языками.
— Плюсы и минусы Rust.
— Конкуренты Rust: с какими языками его сталкивает «пиар», а с какими он на самом деле конкурирует. Плюсы и минусы по сравнению с конкурентами, ограничения по сфере применения.
— Насколько Rust — убийца C и C++. Почему он их так и не убил и убьёт ли со временем.
— Переход с «плюсов» на Rust.
— Как и кем разрабатывается Rust сейчас. Что в языке появится в ближайшее время.
— Какие проблемы заложены в дизайне языка.
— Самые частые ошибки разработчиков при написании кода на Rust. Что надо понимать про Rust, чтобы писать на нём хороший код.
— Есть ли какие-то диалекты Rust или попытки перенести его на JVM и тому подобное.
— Кому нужны Rust-разработчики, насколько это популярная специальность в чистом виде (без знания других языков).
— С какими технологиями в связке обычно идёт Rust. Что ещё плюсом к нему придётся изучить.
— Кто такие джун, мидл и сеньор в Rust.
— Что почитать и посмотреть по Rust, на что или кого подписаться, как выучить язык.


Полезные ссылки:

— Rust Book https://doc.rust-lang.org/stable/book
— Rust by Example https://doc.rust-lang.org/rust-by-example
— Rustonomicon https://doc.rust-lang.org/nomicon
— Rust Atomics and Locks https://marabos.nl/atomics
— What Every Programmer Should Know About Memory https://people.freebsd.org/~lstewart/articles/cpumemory.pdf
— Вакансии (в том числе на позицию Rust-разработчика) https://bit.ly/40EzZbU

Гость: Никита Пацакула. Rust-разработчик, тимлид.

Книжная полка

Сегодня книгу рекомендует Антон Сорокин, Haskell Backend Developer.

Книга: What I Wish I Knew When Learning Haskell \ «Что я хотел бы узнать, изучая Haskell»

Автор: sdiehl

О чём? Это бесплатный справочник на английском языке, доступный на GitHub. В нём рассказывается о тонкостях продвинутых расширений компилятора, популярных в продакшене библиотеках, теории категорий и многом другом. Идеальное дополнение к онлайн-курсу по Haskell.

Что ещё почитать по теме? «Программируй на Haskell» Курта Уилла — ещё одна хорошая книга для начинающих бэкендеров-хаскеллистов.

Делитесь вашими лайфхаками в комментариях — и хорошей короткой недели!

Учёные разработали ионную кожу, которая даст роботам тактильные ощущения

Проблема: в отличие от людей, роботы плохо умеют осязать. Дело в том, что на механических пальцах нет сложного узора из гребней и впадин, которые помогают нам распознавать текстуры. Из-за этого, например, машинам сложно полноценно рассчитать силу давления на предмет.

Решение: разработали ионную кожу, которая может распознавать текстуры почти с той же точностью, что и органическая.

Как работает: когда мы прикасаемся к какому-то предмету, специальные гребни на кончиках пальцев передают сигнал рецепторам внутри дермы. Благодаря им мы понимаем, что перед нами, например, апельсин, и если мы не хотим получить сок, то не стоит слишком сильно его сжимать.

Учёные из китайского Университета Дунхуа решили повторить эту модель. Для этого они распылили реагенты на пористый гидрогель и получили уникальный рисунок из синтетических гребней — почти как на человеческих пальцах. Похожим образом, кстати, формируются причудливые узоры в пещерах — это называется паттерном Лизеганга.

Что в итоге: получился тактильный датчик толщиной 2 мм, который подходит для создания синтетических пальцев и мягкой кожи роботов. Ну и кто теперь «кожаный ублюдок»? 😁

Почитать подробнее

Нейросети рисуют, пишут код, отвечают на вопросы быстрее Google и даже сочиняют сценарии для игр. Неужели эра человека прошла?

Что такое макгаффин (нет, это не иностранная фамилия)? Почему создавать игры могут не только кодеры, но и представители творческих профессий? Почему пайплайн — это не каприз, а необходимость?

Актуальные вопросы поднимают наши друзья в «Чекпоинте». Каждый день в паблике появляется суперполезный пост (да-да, спама не будет) о мире геймдева, об инструментах для разработки, о лайфхаках и секретах популярных игр с профессиональной точки зрения и не только.

Материалы «Чекпоинта» полезны не только для разработчиков игр, но и для других представителей IT-отрасли, так что рекомендуем подписаться для повышения своего скилла.

70-й выпуск подкаста

Метавселенные: типы вселенных, разработка, перспективы, зарплаты программистов

Слушать:
YouTube
mave
«Яндекс Музыка»
Apple
Castbox
Google Podcasts

Содержание выпуска:

— Что такое метавселенные. Определение и основные характеристики.
— Как метавселенные связаны с понятиями AR, VR, NFT, блокчейна, Web 3.0.
— Какие метавселенные существуют. Централизованные и децентрализованные метавселенные.
— Игры, в которых можно создавать свои карты и миры, — это метавселенные или нет.
— Метавселенные и мультивселенные.
— Подробный обзор метавселенных Roblox, Decentraland и Minecraft.
— Есть ли перспективы у метавселенных.
— Используются ли в метавселенных ИИ, нейросети и большие данные.
— Валюта и деньги в метавселенных и вокруг них: как устроена финансовая система, связана ли она с криптой и фиатными деньгами.
— Метавселенные и психика: как метавселенные меняют восприятие реальности, какие есть опасности.
— Социальные взаимодействия в метавселенных — чем они отличаются от реальных взаимодействий в социуме. Нереальность смерти персонажей.
— Преступления и наказания в метавселенных.
— Исследования о паттернах поведения людей на базе метавселенных.
— На каком стеке ведётся разработка под метавселенные.
— Кому нужны разработчики под метавселенные, что им надо знать и сколько они зарабатывают.
— Какие проекты делают под метавселенные и как они приносят пользу бизнесу.


Полезные ссылки:

— Исследования Ernst & Young о метавселенных https://go.ey.com/3p3xqmE
— Roblox https://www.roblox.com
— Decentraland https://ru.wikipedia.org/wiki/Decentraland
— Minecraft https://ru.wikipedia.org/wiki/Minecraft
— Костюм Teslasuit https://teslasuit.io
— Roblox Studio https://ru.wikipedia.org/wiki/Roblox_Studio
— Язык программирования https://ru.wikipedia.org/wiki/Lua
— What Every Programmer Should Know About Memory https://people.freebsd.org/~lstewart/articles/cpumemory.pdf
— Вакансии (в том числе на позицию Rust-разработчика) https://bit.ly/40EzZbU

Гость: Александр Кадыкеев

СPO VOVA family, энтузиаст и амбассадор использования метавселенных в бизнесе.

Подборка лекций TED для программистов

Собрали топ-12 выступлений для айтишников, при просмотре которых можно не только прокачать скиллы, но и получить заряд вдохновения.

Сергей Брин рассказывает о Google, Джимми Уэйлс — о «Википедии», Ренни Глисон — о странице 404, а Томас Суарез — о буднях 12-летнего разработчика.

Сохраняйте и делитесь в комментариях ссылками на ваши любимые ютуб-лекции о программировании.

71-й выпуск подкаста

Кафка, но не грефневая: API, сложности настройки, сценарии использования

Слушать:
YouTube
mave
«Яндекс Музыка»
Apple
Castbox
Google Podcasts

Содержание выпуска:

— Что такое Apache Kafka, для чего нужна эта платформа и что она делает.
— Как именно и в какие сценарии она встраивается. Какие компании её используют.
— Краткая история Kafka.
— На чём написана Kafka, как можно поучаствовать в её создании, что для этого нужно знать. Кто занимается её разработкой.
— Какие технологии лежат в основе Kafka.
— Сравнение Kafka с конкурентами.
— Плюсы и минусы самой Kafka.
— Чего не хватает в Kafka, что, по мнению сообщества, в ней стоит изменить, есть ли «бомбы замедленного действия» на уровне архитектуры.
— В каком направлении развивается Kafka, есть ли какие-то долгосрочные, большие проекты, которые должны сильно её изменить.
— Как устроен API Kafka, с какими языками программирования Kafka дружит лучше всего.
— Как работает Kafka, что умеет, чего не умеет.
— Сложности работы с Kafka.
— Самые главные термины и концепции, которые надо знать, начиная работать с Kafka.
— Самые распространённые ошибки в использовании Kafka. Чего программисты чаще всего не понимают в Kafka.
— Библиотеки, плагины, фреймворки и другие дополнительные инструменты вокруг Kafka. Kafka как центр экосистемы инструментов и решений.
— Опыт использования Kafka — как с ней работает Ozon.
— На какой инфраструктуре работает Kafka. Что ей необходимо.
— Метрики в Kafka — что и зачем надо замерять.
— С чего начать изучение Kafka. Что почитать, где задать вопросы, на кого подписаться.

Полезные ссылки:

— RabbitMQ https://ru.wikipedia.org/wiki/RabbitMQ
— ZooKeeper https://ru.wikipedia.org/wiki/Apache_ZooKeeper
— Prometheus https://en.wikipedia.org/wiki/Prometheus_(software)
— Grafana https://ru.wikipedia.org/wiki/Grafana
— Инструкции по Kafka от confluent.io https://docs.confluent.io/platform/current/platform.html
— Телеграм-канал pro.kafka https://t.me/proKafka
— Виктор Гамов https://gamov.io

Гость: Юрий Ходырев. Старший инженер инфраструктурных сервисов в Ozon, группа эксплуатации Message Bus.