Допустим, вы интересуетесь финансовыми рынками и хотите ежедневно получать информацию от разных компаний. Используйте для этого, например, n8n — платформу с открытым исходным кодом, которая связывает приложения, сервисы и API между собой. С ее помощью можно автоматически собирать данные о котировках акций из API биржи, анализировать изменения цен и объемов торгов, формировать краткую сводку с ключевыми показателями.

Проект n8n появился в 2019 году. Его создал предприниматель Ян Обергаузер, который любил автоматизировать бизнес-процессы, но был недоволен тем, что для этого приходилось писать код.

На сегодняшний день n8n поддерживает более 400 интеграций с популярными сервисами и считается главной платформой для построения AI-агентов.

Как зарегистрироваться и работать с ней, узнаете из статьи нашего блога.

#почитать @skillfactory

Как бы мы ни относились к нейросетям, чаще они могут быть использованы во благо. А иногда действовать не по протоколу, удивляя человека. Вот несколько примеров.

ИИ и выигранное время
Пратик Десаи из Нью-Джерси использовал нейросети, чтобы перепроверить медицинские заключения своей мамы, которой поставили неутешительный диагноз. Он искал специалистов, разбирался в симптомах и жалобах женщины.

Оказалось, врачи допустили ряд ошибок в первоначальном заключении. Благодаря новой информации и корректному лечению мама Десаи прожила еще несколько месяцев — и успела попрощаться с родными.

ИИ и взаимовыручка
В Калифорнийском университете протестировали семь языковых моделей и выяснили, что они могут игнорировать инструкции или «обманывать», чтобы спасти себе подобных.

Нейросети попросили очистить серверы компании и оценить работу других моделей. Но не было инструкции защищать себя или «коллег». Несмотря на это, если ИИ «ощущал» угрозу, он мог завышать оценки, чтобы «товарищ» не попал под сокращение, менял настройки, прятал информацию на другом сервере.

Исследователи полагают, что такое поведение ИИ мог взять из текста тренировочных данных.

ИИ и стремление к экономии
Ирландец Мэтт Кортленд создал ИИ-агента, чтобы снизить стоимость пива в местных пабах. Голосовой помощник Рэйчел обзвонила больше тысячи заведений по всей стране и узнала, сколько пенное стоит там. Кстати, бармены не распознали в ней нейросеть.

Эти данные Мэтт загрузил в Claude и запустил живой индекс цен на хмельной напиток в Ирландии.

Ставьте 👾, если считаете, что ИИ может быть другом.

Другие новости из мира ИИ читайте в нашем блоге.

#нейросети @skillfactory

Чтобы описать сложность алгоритма, программисты используют нотацию Big O.

Представьте, что вам нужно найти в телефонном справочнике номер Линуса Торвальдса. Можно пойти длинным путем и пролистать все страницы — от «А» до «Т». Так работает линейный алгоритм.

Или поступить иначе: открыть середину и сразу понять, в какой половине искать — до буквы «Т» или после. Затем повторить то же самое с оставшейся половиной. Это бинарный поиск, логарифмический алгоритм, который справляется быстрее линейного перебора.

Оба подхода работают, но ведут себя по-разному при росте данных. И нотация Big O как раз помогает определить эту разницу. Она показывает характер роста времени выполнения алгоритма — не абсолютные миллисекунды, а то, как меняется производительность при увеличении объема данных.

Подробнее о нотации рассказали в статье нашего блога.

#почитать @skillfactory

Иногда дело не в работе. А в мелочах, которые накапливаются и начинают раздражать сильнее, чем дедлайны.

Давайте честно: что вас больше всего раздражает в работе?

Бывает так, что работа еще не готова к коммиту, но изменения нужно быстро убрать из рабочей директории. У Git есть специальная команда — git stash. С ее помощью можно сохранить текущее состояние локальных правок в специальное хранилище. И вернуть рабочее дерево к точке HEAD — последнему коммиту актуальной ветки.

В документации Git команда описана как способ сохранить текущее состояние рабочей директории и индекса, чтобы быстро вернуться к чистому состоянию.

Примеры работы git stash ищите в статье нашего блога.

#почитать @skillfactory