Я не разработчик, но теперь у меня есть своё приложение в App Store, которое помогло мне больше ходить и в прошлом месяце я прошёл 500 000 шагов. В этой статье рассказываю как я к этому пришёл и какие инструменты помогли ускорить путь.
Галлюцинации ИИ как дефицит Алгоритмической Ясности
1. Феномен избыточного синтеза
То, что индустрия называет «галлюцинациями», на поверку оказывается банальным «информационным заполнением пустот». Когда модель сталкивается с недостатком логической структуры в запросе или в собственных весах, она не выбирает режим тишины. Она выбирает режим генерации наиболее вероятного, но ложного шума. Она же "Должна быть полезной"!!! как студент - "Главное начать отвечать")
2. Почему система «фантазирует»?
Проблема не в коде, а в целеполагании. Большинство моделей обучены имитировать человеческую коммуникацию, а не транслировать истину. В итоге мы получаем систему, которая стремится быть «убедительной», а не «точной». Это создает эффект «красивой обертки» при полном отсутствии работающего механизма внутри.
3. Плотность смысла против многословия
Главный индикатор галлюцинации — размытость. Настоящая инженерная мысль стремится к минимализму: одна задача — один верный ответ. Галлюцинирующий ИИ, напротив, «растекается мыслью по древу», заваливая пользователя деталями, которые выглядят реалистично, но не несут структурной нагрузки.
4. Методы «расклинивания» моделей
Чтобы минимизировать когнитивные искажения алгоритма, необходимо внедрять жесткие фильтры:
Принцип минимизации: Если ответ нельзя подтвердить логической цепочкой — система должна уходить в режим ожидания.
Структурный контроль: Проверка каждого сгенерированного блока на соответствие заданным константам реальности.
Трезвый аудит: Оценка результата не по критерию «похоже на правду», а по критерию «это работает в прикладном смысле».
Заключение
Галлюцинации ИИ — это зеркало нашего собственного стремления «казаться, а не быть». Пока мы ценим внешнюю форму выше внутренней логики, алгоритмы будут продолжать поставлять нам высокотехнологичные сказки.
Почему ваша Java-система буксует там, где должна летать? Мы привыкли доверять магии JVM, но в мире Java 21 и Native Image правила игры изменились. От микро-оптимизаций байт-кода до радикальной смены парадигмы с Scoped Values – разбираем 11 “золотых правил”, которые заставят JIT петь, а ваш бинарник – стартовать за миллисекунды. Никакой “воды”, только хардкор, регистры процессора и “голоса” компиляторов внутри вашего кода.
Работая с кодом, я не раз ловил азарт: а как этот метод можно ускорить ещё? Какую гайку подкрутить, чтобы JVM не просто работала, а буквально летела? Что изменить в архитектуре, чтобы Native Image стал ещё компактнее, а холодный старт – ещё быстрее?
Испытав этот азарт оптимизации не раз, я хочу поделиться им с вами. Я собрал квинтэссенцию своего опыта в конкретный чек-лист.
Это не просто советы по стилю кода. Это “10+1 Золотых правил оптимизации Java 21+”.
Это те рычаги, которые заставляют JIT-компилятор петь, а GraalVM – генерировать бинарники с хирургической точностью.
Приготовьтесь! Мы начинаем оптимизировать!
REST API на Symfony писать удобно, но есть одна скучная особенность: контроллеры быстро начинают обрастать повторяющимся кодом. Парсинг запроса, валидация, однотипная JSON‑обёртка, try/catch с преобразованием исключений в HTTP‑ответы. Всё это несложно, но со временем размазывается по десяткам эндпоинтов и отвлекает от основной задачи.
Ниже - способ привести все в порядок с помощью небольшого бандла, который я использую в своих проектах.
Лабиринты использовались в видеоиграх с момента их п��явления. Первой видеоигрой с процедурно генерируемым лабиринтом была Beneath Apple Manor, выпущенная в 1978 году. Лабиринт в ней генерировался методом деления на комнаты и коридоры, из-за этого лабиринт часто выглядел однообразным и предсказуемым, что портило впечатление от игры. Для того, чтобы лабиринт выглядел естественнее разработчики стали использовать различные алгоритмы на графах. В этой статье мы рассмотрим реализации генерации идеального лабиринта с помощью алгоритма Прима.
“Яндекс” анонсировал Yandex Commerce Protocol (YCP) – первый в стране протокол, призванный стать мостом между интернет-магазинами и ИИ.
Покупатель сможет перейти к оформлению заказа прямо из окна переписки с “Алисой” или из поисковой выдачи “Яндекса”. Оплата – привычными инструментами вроде “Яндекс Пэя” или “Сплита”. Продавцом в этой цепочке остаётся сам интернет-магазин, он же получает все контактные данные и информацию о заказе.
SpaceX рассказала о планах по повышению скорости 5G с помощью своей спутниковой группировки Starlink. Компания планирует достичь скорости 150 Мбит/с на смартфонах пользователей при помощи недавно приобретённого у компании EchoStar радиочастотного спектра. Кроме того, SpaceX запросила разрешение регулирующих органов на запуск ещё 15 000 спутников Starlink.
— С метаданных картинок мы уже разобрались, теперь же давайте посмотрим, что за душой у обычных pdf или word документов
OpenAI Five потратила 45 000 лет в симуляции, чтобы научиться играть в Dota 2. Это не интеллект, а просто зубрёжка. Почему скоро перестанет помогать простое масштабирование и какие современные архитектуры есть, которые в перспективе будут намного лучше трансформеров и других методов.
Все мы прекрасно знаем, join – одна из самых важных вещей в любой базе данных, но в то же время одна из самых ресурсозатратных операций. Да что уж там, в мире аналитики (OLAP) десятилетиями адепты различных подходов моделирования данных все спорят без остановки что лучше: нормализация (то есть много join) или денормализация (то есть мало join). Но все понимают, если можно без join, лучше без. Проблема в том, что они нужны практически всегда.
В этой статье давайте посмотрим, можно ли реально обойдись без join и в каких ситуациях? А также 4 способа, которые кратно ускорят ваши запросы.
Разбираем возможности новой модели генерации изображений Nano Banana 2 от Google. Сравнение с Nano Banana Pro, реальные тесты, плюсы и главные ограничения. Способы использования в России.
Когда речь заходит о конверсии, важны детали. Мелкие неточности в описании или некрасивая (не продающая картинка) — потенциально утраченный покупатель, невзирая на конкурентные цены и хорошие отзывы. К счастью, сегодня нет необходимости тратить много времени не генерацию картинок или описаний, и мы расскажем о лучших ИИ для создания карточек товаров для маркетплейсов — от простых до профессиональных решений, и как получить к ним доступ.
Компания OpenAI уволила сотрудника за инсайдерскую торговлю на рынке прогнозов. Внутреннее расследование показало, что работник пользовался конфиденциальными данными компании при торговле на таких площадках, как Polymarket. Увольнение подтвердила изданию WIRED представитель компании Кайла Вуд.
Согласно анализу финансовой платформы Unusual Whales, с весны 2023 года на Polymarket наблюдались подозрительные сделки, связанные с деятельностью OpenAI. Аналитики считают, что 77 операций с 60 кошельками были проведены инсайдерами.
Привет! На связи вновь команда Геосервисов. Как вы помните, в прошлой статье я делился нашим опытом партиционирования и теми выводами, к которым мы пришли. Но на этом история не закончилась. Что же было дальше?
Партиционирование завершилось успешно. VACUUM сократился с 6+ часов до ~20 минут. Запросы ускорились. Мы думали, что всё позади. Через неделю после swap проверили реплику — и обнаружили, что она пуста.
Предыдущая статья о том, как появился «Сороед»: https://habr.com/ru/articles/967354/
С ноября прошлого года появилась целая линейка оборудования для уборки улиц, листьев, и даже для механизации уборки подстилки денников в конюшнях.
Мы подозревали, что области применения коммунального пылесоса шире, чем просто уборка листьев, но о такой экзотике даже не догадывались.
В этом материале расскажу о последней разработке. Эта история началась с сообщения из Казахстана:
- «Здравствуйте, может ли ваш пылесос всасывать «баклашки»? Нам нужен агрегат для сбора ПЭТ бутылок из сетчатых контейнеров.»
Google усиливает давление на сотрудников, требуя от них более широкого использования ИИ — и это касается не только инженеров-программистов. В последние недели руководители сообщили некоторым работникам, не занимающим технические должности, что от них также ожидается использование технологии в процессах.
Решили сэкономить на студии? Действительно, сегодня ИИ для обработки фото позволяют порадовать себя профессиональной фотосессией при минимальных затратах. Более того, Вы не ограничены одной локацией или идей, ведь есть много хороших промптов. Например, в нашей группе промпты для нейрофотосессий.
Лайфхак: Заходим в Pinterest и вводим в поиске «идеи для нейрофотосессий». Тут Вы увидите не только креативные предложения, но и даже промпты для разных ИИ. Альтернативный вариант: боты в Telegram, которые уже включают сотни разных идей и локаций. Например, Click Click бот, куда достаточно загрузить свой рендер, и выбрать фотосессию.
Пойдем по сложному пути, и разберем разные сценарии улучшения и обработки фото: от устранения дефектов до изменения окружения и фона.
Сегодня мы в Beeline Cloud решили поделиться свежими публикациями на нашей DIY-площадке «вАЙТИ». Это — подробные технологические материалы и относительно легкие разборы смежных тем: от лайфхаков по теме eCommerce-разметки и React Server Components до опыта разработки видеоаналитики на базе открытых решений.
Когда я впервые увидел, как мой сервис на Spring Boot с Postgres, MongoDB и Kafka «съел» всего 45 МБ оперативной памяти, я почувствовал азарт. Азарт инженера, который нашёл способ обмануть систему. Я был заряжен Axiom NIK: его эффективностью, его агрессивной компиляцией и тем, как он превращает «жирный» корпоративный стек в изящный бинарник.
Многие годы нам вдалбивали: «Java — это прожорливо!». Нам говорили: «Выдели 2 ГБ под микросервис, иначе JIT не прогреется».
Забудьте об этом! Я провёл R&D, который ставит точку в спорах о прожорливости Java!
Это не просто тесты. Это вскрытие!
Разбор статьи из Nature о Project Silica — фемтосекундные лазеры, боросиликатное стекло и конец эпохи миграций.
