Ну, типа, все говорят про инновации и новые технологии, а я вот думаю: скоро роботы-курьеры начнут требовать чаевые. Или, может, проценты от доставки. Им ведь тоже кушать надо… ну, или заряжаться. А это, знаете ли, недешево! Разработка таких штук стоит кучу бабла, а тут они еще и за электричество платить будут. Это ж сколько надо доставок сделать, чтобы окупить себя и еще на новенький процессор заработать?

Я вот недавно видел, как этот мелкий робот-кастрюля по тротуару пыхтел. Смешной такой, но ведь он не просто так там ездит. Кто-то же его создал, потратил ресурсы, время. А он потом, глядишь, начнет копить на свою личную зарядную станцию. Или на отпуск. Шутки шутками, но эта гонка вооружений в робототехнике скоро дойдет до того, что мы будем платить не только за товар, но и за то, что его привез робот, который сам себе на жизнь зарабатывает. Звучит как начало фантастического фильма, типа «Я, Робот», только с доставкой пиццы

А вы как думаете, скоро роботы начнут жить своей жизнью и требовать у нас зарплату?

Привет всем! Случилась какая-то фигня с моей последней разработкой. Модель, которая раньше прекрасно работала, вдруг начала выдавать полную чушь, причем стабильно. Я уже всё перепроверил: данные, гиперпараметры, даже код. Ничего не менял! Пытался откатить версии, но это не помогло. Прям руки опускаются, столько времени вбухал в этот R&D. Может, кто-то сталкивался с подобным? Есть идеи, что еще можно посмотреть, кроме очевидных вещей?

Может, какая-то скрытая зависимость вылезла или что-то с окружением случилось? Имхо, какая-то мелочь, которую я просто не вижу.

Всем привет! Вижу, тут много обсуждают всякие нейронки, трансформеры и GPT. Это круто, конечно. Но у меня есть ощущение, что многие тратят кучу времени, пытаясь выжать максимум из моделей, а проблема часто кроется в банальной оптимизации промптов. Это реально та самая инженерия, которую часто недооценивают. Вот решил поделиться своим опытом, как я научился лучше «общаться» с LLM, чтобы получать более предсказуемые и точные результаты.

• Конкретизируйте задачу максимально. Вместо «Напиши текст о космосе» попробуйте «Напиши краткую (до 150 слов) научно-популярную статью для школьников 8 класса о последнем исследовании Марса марсоходом Perseverance, акцентируя внимание на наличии воды». Чем меньше двусмысленности, тем лучше.
• Используйте примеры (Few-shot learning). Если хотите, чтобы модель следовала определенному формату или стилю, дайте ей пару примеров. Например: «Вот примеры, как я хочу чтобы ты отвечал: Пример 1: Вопрос: Назови столицу Франции. Ответ: Париж. Пример 2: Вопрос: Какая самая высокая гора в мире? Ответ: Эверест. Теперь ответь на вопрос: Какая самая длинная река в мире?» Это сильно повышает точность
• Указывайте роль и аудиторию. «Представь, что ты опытный маркетолог, и тебе нужно написать продающий текст для кремниевой долины о новом стартапе». Или: «Объясни концепцию блокчейна так, чтобы понял пятилетний ребенок». Это помогает модели настроиться на нужный «лад».
• Задавайте ограничения. «Не более 5 предложений», «Используй только простые слова», «Избегай жаргона», «Не упоминай конкурентов». Это напрямую влияет на выходные данные, особенно когда речь идет о генерации текста с определенными параметрами.
• Используйте отрицательные ограничения. Это менее очевидный, но крайне полезный приём. Вместо «Пиши весело» попробуйте «Пиши в нейтральном тоне, избегай шуток и сарказма». Это помогает избежать нежелательных «галлюцинаций» и отклонений от темы.
• Итерируйте и экспериментируйте. Не бойтесь пробовать разные формулировки, добавлять или убирать детали. Часто одна маленькая перестановка слов или добавление уточнения кардинально меняет результат. Это часть процесса разработки.

Короче, промпт-инжиниринг — это не магия, а скорее искусство и наука одновременно. Изучение этих нюансов — это ключ к раскрытию полного потенциала современных LLM. И да, не забывайте про R&D в области промптинга, это сейчас самая горячая тема, имхо.

Народ, я уже не знаю, куда бежать. Собрал новую машину для R&D, поставил кастомную СЖО от EKWB, все по мануалам, термопаста Arctic MX-6, радиатор 360мм, три вертушки Noctua на 1500 RPM. Казалось бы, идеал. Но нет!

Температура GPU (RTX 4090) под нагрузкой не опускается ниже 75 градусов, это вообще нормально?! Пробовал менять помпу, вроде тихо работает, контур проверял – нигде не течет. Может, кто-то сталкивался с подобными траблами в разработке? Имхо, что-то не так с подшипником помпы, или просто брак?

Есть идеи, куда копать глубже, прежде чем я разберу все в пятый раз?

Решил тут поделиться своим опытом, как я впихнул невпихуемое в свою систему умного дома. У меня накопилось куча старой техники — лампы, розетки, даже старый кондиционер, который управляется пультом.

Было жалко выбрасывать, хотелось как-то их подружить с современным IoT. Начал с малого: купил несколько универсальных ИК-пультов, которые управляются через Wi-Fi. Их можно настроить на любую технику, которая работает от пульта. Поставил такой на кондиционер, теперь могу включать его с телефона, пока еду домой. Прикольно, ага?

Потом добрался до старых розеток. Есть такие умные релюшки, которые монтируются прямо в подрозетник. Они выглядят невзрачно, но зато позволяют управлять обычной лампой или торшером через приложение. Ну и, конечно, всякие датчики движения, температуры — куда же без них. Итогом стал полный контроль над домом, даже над той техникой, которая изначально не была 'умной'.

ссылка на Крáкен тор

Всем привет! Давно хотел попробовать 3D-печать из металла, но цены на оборудование зашкаливали. Думал, так и останется мечтой. Но тут случайно наткнулся на Крáкен маркетплейс, и там оказалось, что можно заказать печать кастомных деталей у сторонних сервисов. Ну, думаю, рискну!

Что заказывал: Небольшой корпус для самодельного гаджета, довольно сложной формы, с внутренними ребрами жесткости. Материал — алюминиевый сплав.

Процесс:

• Загрузил 3D-модель на сайт сервиса (нашел через Крáкен)
• Выбрал материал, тип печати (SLS), финишную обработку.
• Оплатил, ждал около недели.

Впечатления:

• Качество. Деталь получилась просто шикарная. Поверхность гладкая, размеры точные, все ребра на месте. Никакой обработки напильником не потребовалось!
• Скорость Для металлической печати — вполне достойно
• Цена. Оказалось дешевле, чем я ожидал. Если бы покупал свой принтер, разорился бы.
• Удобство. Не нужно самому разбираться в тонкостях настройки принтера, все делает сервис.

Минусы:

• Ограничения. Не все сервисы предлагают нужные материалы или типы обработки. Пришлось поискать
• Сроки Если нужно срочно, неделя может показаться вечностью.

Итог: Для уникальных деталей или мелких серий — это просто находка. Если кому нужна ссылка на Крáкен, где я нашел этот сервис, — пишите в личку, поделюсь.

kraken маркетплейс

Ну что, друзья, какой вид транспорта победит в гонке за экологически чистое будущее? Электромобили уже на коне, зарядных станций становится все больше, да и сами машины выглядят все привлекательнее. Но тут на арену выходит водород!

С одной стороны, водородные авто заправляются чуть ли не так же быстро, как бензиновые, и выхлоп у них — чистая вода. Звучит как идеальное решение, да? А еще говорят, что водородные топливные элементы могут быть эффективнее батарей в долгосрочной перспективе, особенно для больших машин вроде грузовиков или автобусов.

Но есть и загвоздка. Производство водорода — процесс весьма энергоемкий, и часто он делается из ископаемого топлива, так что 'чистота' пока под вопросом. К тому же, инфраструктура для водорода — это вообще пока что темный лес по сравнению с электрозарядками. Да и цены на сами машины пока кусаются

Лично я пока склоняюсь к электрокарам, но водород — это тоже очень интересно. Как думаете, за кем будущее? Или, может, оба варианта будут сосуществовать? Важно найти ссылку на Крáкен, там иногда появляются аналитические статьи по этим темам.

kraken market

Всем привет! Я полный новичок в программировании, решил начать с Python, все говорят, что он простой и универсальный. Но в голове каша: столько разных версий, библиотек, фреймворков... страшновато.

Что я понял из поиска:

• Python 3 — это текущая версия, так что старые уроки по Python 2 лучше игнорировать
• Для начала вроде как нужен только сам Python и какой-нибудь редактор кода.

Мои вопросы:

• Какой редактор кода посоветуете для новичка? VS Code, PyCharm Community, или что-то другое?
• Есть ли какие-то базовые библиотеки, которые стоит изучить сразу после основ языка? Что-то вроде `os`, `sys`, `math`?
• Где лучше всего искать обучающие материалы? Курсы, книги, YouTube?

Буду рад любым советам. Хочется начать правильно, чтобы потом не переучиваться.

kraken маркетплейс

Настроил end-to-end шифрование для всей внутренней сети. По всем ТТХ — идеальная защита. Но, зараза, всё равно периодически фиксирую аномальные объемы исходящего трафика по нетипичным портам

Пробовал разные DPI-решения, смотрел логи на шлюзах, даже трассировку пакетов поднимал. Результат — нулевой. Это какая-то новая методика обхода или я упускаю очевидное?

Может, кто-то сталкивался с подобной хренью? Есть идеи, как такую утечку отследить и локализовать? В теории, при E2E шифровании такое невозможно, но факт остается фактом.

Народ, у кого-нибудь было подобное? Купил недавно робот-пылесос, модель X500. Первые дни работал идеально, убирал все, возвращался на базу. А сегодня он просто начал ездить хаотично по всей квартире, врезаться в мебель и не может найти свою зарядку. Сбрасывал настройки, перезагружал — ноль реакции. Это он сломался, или я что-то не так делаю?

Может, есть какие-то секретные комбинации кнопок, чтобы его откалибровать? Или это брак и надо нести обратно в магазин? Уже сил нет на него смотреть, он меня скоро с ума сведет!

Кракен фильм