Нейросети уже заменяют носителей языка.

В Telegram быстро набирает популярность ИИ-девушка Chatty, с которой можно голосом практиковать живой разговорный английский и ещё 12 языков на основе новейших моделей искусственного интеллекта. Попробовать можно бесплатно.

🇬🇧 Английский: @ChattyTutorBot
🇩🇪 Немецкий: @ChattyGermanBot
🇪🇸 Испанский: @ChattySpanishBot
🇫🇷 Французский: @ChattyFrenchBot
🇮🇹 Итальянский: @ChattyItalianBot
🇵🇹 Португальский: @ChattyPortugueseBot
🇨🇳 Китайский: @ChattyChineseBot
🇯🇵 Японский: @ChattyJapaneseBot
🇰🇷 Корейский: @ChattyKoreanBot
🇸🇦 Арабский: @ChattyArabicBot
🇹🇷 Турецкий: @ChattyTurkishBot
🇷🇺 Русский: @ChattyRussianBot
🇵🇱 Польский: @ChattyPolandBot

Архитектура автоматической трансформации данных JSON и XML любой структуры унифицированным способом

В современном IT ландшафте широко используются форматы представления данных JSON и XML, используемые в качестве своеобразного «общего языка», lingua franca для обмене информацией. (XML, конечно, сильно уступил натиску JSON, но еще кое‑где держится).

Данная статья представит архитектуру интеграции данных иерархических форматов, позволяющую кардинально уменьшить трудоемкость процесса до практически полностью универсального пайплайна, обрабатывающего любые виды исходных документов вплоть до автоматического маппинга в табличные структуры данных.

https://habr.com/ru/articles/1034884/

Алгоритмы и Структуры данных

AI для PHP-разработчиков. Часть 6: Bag of Words и TF–IDF – как компьютер превращает текст в математику

Как компьютер превращает текст в числа и почему TF–IDF десятилетиями оставался основой поисковых систем. Разбираем Bag of Words, TF–IDF и поиск похожих документов на чистом PHP.
Это шестая часть проекта.

https://habr.com/ru/articles/1034874/

Алгоритмы и Структуры данных

Шахматные программы I. Вступление

Наверное многие из вас помнят шахматные состязания людей против компьютеров, которые проводились еще относительно недавно. Обычная картина для того времени - на сцене, за шахматным столом, под светом софитов и вспышками фотокамер в своих креслах расположились два человека. Один из них - шахматный гроссмейстер, сосредоточенно смотрит на доску. Второй же - оператор, часто поглядывает на экран монитора, который установлен рядом. Многочисленные зрители затаив дыхание наблюдают за этим действом со стороны.

https://habr.com/ru/articles/1031836/

Алгоритмы и Структуры данных

Шахматные программы II. Отсечения

Самой важной частью шахматной программы, которая вносит основной вклад в силу игры, является направленный перебор. А самой главной частью направленного перебора являются отсечения и сокращения наиболее неперспективных ходов. Отбрасывая наименее важные ветви, программа вкладывает ресурсы машины в наиболее перспективные варианты. Чем больше отсекает программа, тем дальше она углубляется по дереву вариантов. И чем глубже она считает, тем сильнее играет.

https://habr.com/ru/articles/1033414/

Алгоритмы и Структуры данных

Квантизация больших языковых моделей: FP32, BF16, INT8, NF4 и QLoRA

Большие языковые модели требуют огромных объёмов памяти. Например, модель с 8 миллиардами параметров в формате FP16 занимает 24–27 ГБ памяти только для инференса (веса, кэш ключей-значений, буферы). Для полного обучения той же модели нужно уже 84–128 ГБ памяти. Даже с такими методами, как checkpointing активаций или offloading на CPU, требования остаются высокими, особенно для моделей с 70 миллиардами параметров.

Квантизация помогает снизить требования к памяти, уменьшая точность представления весов модели без значительной потери качества. В этой статье разберём основные форматы числовой точности, используемые в квантизации LLM, их особенности и ограничения. Также рассмотрим NF4 — ключевую инновацию из статьи про QLoRA, и разберём, зачем нужны такие методы, как блочная квантизация, двойная квантизация и квантизация по квантилям.

https://habr.com/ru/articles/1035626/

Алгоритмы и Структуры данных

Освойте нейросети для контента за 3 дня

ИИ это не про замену людей — это про усиление ваших умений и делегирование рутины. 80% контента уже делается с помощью ИИ и базовые навыки необходимы всем, кто работает с созданием контента.

Регистрируйтесь на бесплатный мини-курс, где вы получите готовое портфолио и научитесь:
— Писать продающие посты без «ИИ‑шаблонов»;
— Делать стильные визуалы для брендов и соцсетей;
— Проводить нейрофотосессии с реальными или вымышленными моделями;
— Готовить презентации, креативные арты и постеры.

Переходите по ссылке, чтобы получить доступ и бонусные материалы.

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Отечественный суперкартридж для старушки Mega Drive и его киллер-фичи

На создание очередной статьи раз в восемь лет меня сподвигла данная публикация, где автор о сложном и хайповом рассказал настолько доступно и информативно, что я подумал, почему бы и нет, я тоже хочу написать о чем-то интересном!
Ко мне в руки попал профессиональный флеш-картридж InviteDRIVE v6 MAX с поддержкой игр Sega Genesis / Mega Drive / Sega CD / Master System / 32x, разработанный широко известным в узких кругах ретрогеймеров Масяней из Новосибирска. Главной, но не уникальной особенностью картриджа является возможность играть во всю библиотеку Sega CD игр различных регионов на оригинальной 16-ти битной консоли фирмы Сега не имея самого дорогостоящего и капризного CD аддона.

https://habr.com/ru/articles/1035910/

Алгоритмы и Структуры данных

Как управлять эволюционным поиском? На примере конечных автоматов

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. 
А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям.

https://habr.com/ru/articles/1035788/

Алгоритмы и Структуры данных

«Продай мне этот космолёт» или история любви к симуляторам. От космосима X-Tension до ActorModel/DoD/ECS архитектуры. Ч2

Прежде чем начать эту часть, хочется извиниться перед теми, кто пробирался через первую. Зоопарк аббревиатур (S&OP, IBP, DDAE, MRP, DDMRP, MES, WMS, TMS и далее по списку) местами утомлял меня самого, не говоря уже о читателе. Во второй части зоопарка меньше, но появляются новые странные звери: ECS, DoD, Actor Model, barrier sync, archetype-based. Зато тут больше истории, чем теории.

Структура примерно такая: сначала кратко напомню, что было в первой части и какие мысли я беру из нее. Потом как из работы с чужим кастомным симулятором у меня выросла идея «хочу тоже что-нибудь собрать». Дальше история про акторную модель (actor model): почему она показалась подходящей, и на чём я споткнулся. Потом про ECS как часть DoD, с признанием, что подсказку нашел при помощи ИИ. И в конце три варианта архитектуры, которые из этого получились и почему гибридная кажется наиболее интересной.

Финальная третья часть истории будет про прикладные кейсы и пересечения с играми. Но обо всем по порядку.

https://habr.com/ru/articles/1035768/

Алгоритмы и Структуры данных

GLM-5.1 придумал для меня новый алгоритм

Друзья, знаю, что интернет переполнен воспеванием AI, что вызывает у многих людей (особенно специалистов) фрустрацию, особенно когда речь заходит о написании кода на C/C++. Я не AI-проповедник – просто активный и ответственный программист, который пользуется AI-инструментами. Недавно я предложил AI (если быть точнее, opencode + GLM-5.1) придумать алгоритм для одной из задач, над которой я работаю, и он справился очень хорошо. Это не прорывной алгоритм, на котором я разбогатею, но он интересный: составленный из известных компонентов, но всё же новый. В статье расскажу:

https://habr.com/ru/articles/1036118/

Алгоритмы и Структуры данных

Насколько многомерным может быть многомерный точный индекс?

Вот, например, Milvius(DiskANN) рассчитан на вектора размерности до 32 768, но это приближенный поиск. Но как насчёт поиска точного?
В данной статье рассматривается работоспособность 1024 мерного индекса, хранилищем которого служит обычное B‑дерево (насколько вообще может быть обычным такое дерево). Используемый диск — вполне себе «железный» старый добрый WD Purple, оперативная память сознательно ограничена 8 Гб. Можно ли что‑то из этого выжать на рядовом десктопе за приемлемое время?

https://habr.com/ru/articles/1036056/

Алгоритмы и Структуры данных

Математическое моделирование непосредственно в 1С

Все началось с того, что мне довелось поучаствовать в увлекательном проекте. В рамках тендера необходимо было разработать прототип системы производственного планирования для парфюмерно-косметического предприятия. Прототип необходимо было реализовать в виде модуля для 1С:ERP.

Технического задания не было. Вводные данные поступали малыми порциями по мере раскуривания ментатами. Задача из обыденного “давайте тут красиво отобразим доступные остатки” стремительно трансформировалась в “отрисуй-ка мне здесь детальное расписание загрузки оборудования с учетом этого, этого и, возможно, еще вот этого, но это не точно…”.

https://habr.com/ru/articles/1023490/

Алгоритмы и Структуры данных