Фильтр публикаций












Репост из: CatNews


Репост из: Кримсон Дайджест
На инфографике вы, дорогие коллеги, можете увидеть наше светлое будущее. График составлен (через Off The Charts от The Economist) на базе скандального свежего китайского исследования 27 000 школьников (7-12 класс) — «The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education».

Суть исследования: школьники, которые не использовали ИИ, составили контрольную группу, а китайские исследователи наблюдали за результатами тех, кто ИИ начал использовать в процессе обучения. Результат: школьники, которые использовали ИИ, стали выполнять домашние задания заметно быстрее (на 30%) и получать за него гораздо более высокие оценки (на 18%), но их результаты на вступительных экзаменах стали заметно хуже (минус 18-24%). Об этом написали ведущие СМИ планеты. Но вашего покорного слугу в этих результатах заинтересовал не этот (кмк, абсолютно самоочевидный чисто из базовых знаний о человеческой психике и природе) вывод, а заинтересовал противоположный («правый») хвост распределения результатов.

Посмотрите: у «пользователей ИИ» количество тех, кто справился с экзаменами очень-очень сильно лучше среднего, не увеличилось, а если брать только «лучше среднего» (без самых топовых результатов), то уменьшилось. Любимый многими тезис о том, что «дурак с ИИ потупеет, но зато умный поумнеет вообще невероятным образом», оказался экспериментально опровергнут на огромной выборке очень мотивированных (это же Китай!) умников (это же Китай!) с хорошей генетикой (это же Китай!) и с максимальным социокультурным давлением в плане достижения высоких академических результатов.

Получается, что ИИ, помимо массового отупения (т.е. любую работу в будущем будут делать быстрее, но хуже), может дать «самым умным» некоторое количество «объёма» (больше продакшена на единицу времени), но не больше качества — но даже это в самом лучшем и топовом случае. Человечество ближайшего будущего будет намного тупее, а потом (ещё и в силу демографических проблем) — намного малочисленнее. Это плохая новость. Хорошая новость — редко в человеческой истории социальные лифты для умных/волевых работали так хорошо — перед нами вероятный цифровой эквивалент Великой Чумы, только вместо того, чтобы выкосить четверть-треть населения, она сделает им перманентный «штраф к когниции» за привычку к ИИ.

Кстати, абсолютно уверен, что в реальности результаты будут хуже, чем в китайском исследовании: вне КНР культура самопринуждения намного менее развитая, плюс это всё-таки были китайские дети 7-12 класса, а что будет с поколениями, которые с ИИ-шками всё решают ещё до обучения чтению и письму (голосом) — страшно себе представить.

P.S.: Ваш покорный слуга продолжает экспериментировать с «должностными инструкциями» для типовых (которые обычно поручаются интернам) задач, используя self-hosted модели ИИ (сейчас на моём Nvidia Spark работают или турбированный и децензурированный Qwen 3.8, или перепиленная Thomson Reuters версия Qwen 3.6 или Gemma 4), заодно сравнивая результаты (у меня есть базовый «бенчмарк-стек» разных аналитических задач) с перформансом топовых западных моделей. Чем дальше, тем сильнее убеждаюсь в том, что «должностная инструкция» (не промпт, именно инструкция — «как сделать, что учитывать, на что обращать внимание») легко и с большим запасом перекрывает (т.е. не компенсирует, а «догнать и перегнать и обогнать на круг») разницу между китайскими «open weight» и американскими фронтир-моделями (для аналитических задач из реального мира, это не про кодинг). При этом пока их работа не дотягивает даже до уровня умного (пускай умно-ленивого) интерна, т.е. сделано старательно, но тупо. Стохастические попугаи думать не умеют, но их можно использовать (при нужной тренировке) как аналог поисковика.
ИИ — это не «цифровой бог», это аналог станка Гутенберга. На длинной дистанции важна не эффективность ротационной машины, расход чернил или красота офсетной печати, а смысл самого текста. Со смыслом у человечества будут сложности. Как с генерацией, так и с восприятием.


Смотрел тут себе домены и...


Небольшое исследование коворкингов города Москвы привело к тому, что расхайпленые Чтиво, ГЭС-2 и другие варианты центра Москвы в нулину проигрывают ИНИОН РАН на Профсоюзной.

Если другие библиотеки с трудом могут выдержать напор 20 человек, предоставляя место за одним столом с розетками, где люди жмутся друг к другу. У ИНИОН РАН минимум 20 отдельных кабинок, где можно закрыться и спокойно работать. При этом это насколько скрытый гем, что помимо тебя там будут только три землекопа на всю огромную библиотеку, в которую физически поместятся все вышеперечисленные варианты.

Единственный их недостаток, то что не работают в выходные. Поэтому сидим и фигачим дома в воскресенье под музыку. Потому что другие варианты бесят еще больше.

Институт научной информации по общественным наукам РАН
Нахимовский просп., 51/21
https://yandex.ru/maps/org/institut_nauchnoy_informatsii_po_obshchestvennym_naukam_ran/1017708035?si=bxf03k1fh7d8196q5xtgjc439m




Репост из: Находки в опенсорсе
Монадические выражения в Python. Наконец-то!

Продолжаем разговор про интересные PEPы. Поговорим сразу про два:
- PEP-823: https://peps.python.org/pep-0823
- PEP-824: https://peps.python.org/pep-0824

В целом они оба об одном: использовании ? для решения проблемы обращения к None при работе с данными.

Первый PEP описывает два новых оператора ?. и ?[], которые позволяют представить выражение some?.field как:


if some is not None:
field = some.field
else:
field = None


Аналогично: some?[field] будет делать тоже самое, но для для some[field].

Второй - позволяет использовать оператор ?? вместо is not None и тернарных выражений. Теперь мы сможем писать some ?? 'default' вместо some if some is not None else 'default'. И есть вариант ??= по аналогии с +=, тд.

Данная попытка уже не первая. Первая была сделана очень много лет назад в PEP-505, который отклонили.
Но теперь, два данных PEP'а проспонсированы лично Гвидо, так что шансы хорошие.

Примеры

Давайте посмотрим на более реалистичные случаи. Например, если у вас есть вот такая вложенная структура данных, и нужно получить имя покупателя из очень глубокого слоя, то сейчас мы вынуждены писать:


def get_customer_name(data: Data) -> str | None:
"""Get customer name in lower case if it exists."""
customer = data.customer
if customer is not None:
user = customer.user
if user is not None:
return user.name.lower()
return None


Превращается в:


def get_customer_name(data: Data) -> str | None:
return data.customer?.user?.name.lower()


Как будет работать второй вариант? Если data.customer является None, то мы сразу его возвращаем. Если нет, пробуем получить .user, проверяем его на None. И тд.

Важный момент: __getattr__ и __getitem__ никак не меняются, они просто не вызываются при None.

В большинстве языков (PHP/JS/TS/C#/Kotlin/Swift/Rust/Dart) такая фича уже есть, она делает работу с вложенными опциональными данными сильно удобнее.

Типизация

Ничего не меняется:
- get_customer_name все еще возвращает str | None
- Обращение через . к optional полю - все еще ошибка
- Обращение через ?. к optional полю - не ошибка, а просто None

Перформанс

Самое интересно! Первый вариант get_customer_name выполняет много опкодов на ровном месте.
Условия, сравнения, прыжки, LOAD_ATTR и тд. Что делает данный код сложным для оптимизации и JIT'ирования. Но data.customer?.user?.name.lower() оптимизировать очень удобно, потому что можно сделать один новый опкод LOAD_OPTIONAL_ATTR (или добавить еще один oparg к текущему LOAD_ATTR), а уже его будет очень удобно оптимизировать. Потому что весь код проверок будет жить в одном месте рядом на C, а не куча условий на питоне. И последовательность таких LOAD_OPTIONAL_ATTR будет удобно находить и возможно оптимизировать в том числе.

Почему монадические?

Потому что на заголовок нужно было как-то забайтить! 🌚
Но и контекст, конечно, реально существует. Например в dry-python/returns уже много лет была доступна конструкция Maybe с методом .bind, который ведет себя прямо как ?. оператор и не продолжает выполнение после первого None / Nothing.

Как вы уже поняли, я дикий фанат таких штук. Ждем всем чатом!

Одной строкой

- dmr@0.16.0 почти готов; изменений просто капец сколько. Каждая часть фреймворка вылизывается и становится на порядок лучше. Релиз в конце #opensource_september
- Наша бесплатная конференция 17 октября в Нижнем Новгороде получила двух новых спикеров к 6 текущим. Итого: 8 докладов от топовых питон ютюберов и опенсорсеров! Анонс новых докладов будет в самое ближайшее время. А пока можно регистрироваться
- Обратите внимание, что ждать подтверждения не нужно! Мы стараемся всем сразу высылать письма, но они нужны только для моральной поддержки :) Было много вопросов по статусу письма. Если вы зарегались, то можете приходить! Пустим всех.

Обсуждение: Что вы думаете? Не возникает ли у вас вопросиков по данной фиче? Как вы сейчас решаете данную проблему с boilerplate кодом?






Репост из: ITTales :(){ :|:& };:
TL;DR. Мы выкатили Татарнетес — национальную обёртку над Kubernetes, где команды, сообщения, ошибки и даже перерывы на чай с чак-чаком и т.п. на татарском. Рядом — TatarOS Linux (обёртка над Talos, которая поднимает кластер с Татарнетесом) и Татарнетес UI (панель на фоне татарского келәма). Всё под собственной лицензией Tatarch 2.0.

https://habr.com/ru/articles/1084230/


Репост из: Doneyar Invest bet
Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram


Репост из: КОНТЕКСТ
Виталий Бородин подал иск о клевете к Владиславу Даванкову после интервью политика YouTube-каналу «Редакция»

Исковое заявление о защите чести, достоинства и деловой репутации направлено в Головинский суд Москвы.

В документе говорится, что в ходе вышедшего 15 сентября интервью Даванков сделал в адрес Бородина заявления «которые носят порочащий и недостоверный характер», в том числе, о причастности последнего к доносам.

Подчеркивается, что истец «никогда не совершал действий, которые могли бы быть правомерно охарактеризованы как доносительство или стукачество».

В связи с этим Бородин попросил суд обязать Даванкова публично опровергнуть сделанные заявления, а также выплатить компенсацию морального вреда в размере 5 млн рублей

* Минюст признал Алексея Пивоварова, которому принадлежит YouTube-канал «Редакция», иноагентом


Гениальный мув




О, жизненное


Репост из: ⚡️INVESTBLOG⚡️
🇷🇺Россияне теперь добавляют в резюме мемы и шутки, чтобы обмануть ИИ и быстрее найти работу. Алгоритмы оценивают юмор и поднимают такие резюме выше. Например, лидерство в клане в игре Clash of Clans ИИ принимает за опыт управления командой, а дата-аналитик, указавший в резюме опыт «чесания пузиков капибарам», получил 100 откликов и 40 приглашений на работу.

Показано 20 последних публикаций.