MarksRemarks

Всем привет! Давно сюда не писал, существую щас в бешенном ритме 😅Небольшие апдейты за последние пару недель: Жесткий факап на ЦП ЮФО Победа на ЦП ЦФО Давайте начнем по порядку. На ЮФО мы участвовали в кейсе "Семантическая классификация документов". Там нужно было реализовать сервис по проверке документов перед отправкой (классификация). Оценивалось все по формуле Количество Баллов * Score. В чем же заключается факап? Количество баллов у нас было около максимальным, а вот score получился 0.6. Суть в том, что получив тренировочный датасет и построив правильно валидацию, я смог получить на ней 99% качества. Расслабившись, я перешел к другим задачам. Но как потом оказалось, тестовый датасет состоял совсем из других документов (из другого распределения) и моя модель давала на нем перфоманс в 60%, а переобучать модель уже не было времени, потому что на предикт отводилось всего 1 час. В итоге первое место заняла команда с TF-IDF 🫠 (как оказалось этот алгоритм хорошо работает с разными данными). Ну а мы вместо 1 места заняли 7. Мораль: Теперь в будущих проектах я всегда буду иметь бейзлайны на руках для непредвиденных случаев.В ЦФО мы участвовали в кейсе по рекомендации образовательных курсов от компании GeekBrains. Кейс был настолько легким, что я за неделю до начала уже раздал задания (парсинг данных, АПИ, Презентация, анализ рынка, фронт) своей команде, чтобы уже во время хакатона оставалось доделать чуть-чуть. Мы построили RAG систему с уклоном в рекомендации. Мы заняли 1 место и обогнали команду со 2 места на 7 баллов! 🔥

Продолжаем разгонять. Что лучше: галлюцинирующая нейросетка или ресурс, на котором почти каждый может внести изменения?

Доктор набирает сообщение... Даже крупные сетевые клиники вполне осознанно не заходят в относительно свободную нишу телемедицины – не консультируют по телефону и онлайн. Результат: они теряют большой сегмент пациентов и добровольно отказываются от дохода, который получали бы без глобальных затрат. Звучит легко и просто, но почему тогда ниша полупустая? Потому что у потенциальных игроков есть сомнения в законности телемедицины (как метода оказания медицинских услуг) и нет понимания ее границ: неясно, что можно, а что нельзя? Обратите внимание! Для оказания медицинских услуг в онлайн-формате понадобится лицензия на осуществление медицинской деятельности. «Де-юре» консультировать онлайн и по телефону разрешено в трех случаях: 1. В профилактических целях и для сбора жалоб.2. Для принятия решения о необходимости личной консультации.3. Для отслеживания эффективности лечения пациента, с которым врач уже познакомился лично на очном приеме. Возможности в рамках такого «созвона»: расспросить пациента о состоянии и подкорректировать ранее выписанное лечение. 3 главных табу для врачей телемедицины 1. Ставить диагнозы. 2. Выписывать лечение. 3. Корректировать и отменять кем-то назначенное лечение. Кто-то записывается на онлайн консультации? Да, люди подключаются. Кому-то нужно узнать, не заразится ли младший ребенок аллергической сыпью от старших детей, объевшихся апельсинами. Другие забыли, что говорил врач на приеме, а теперь не могут расшифровать назначение. Людей беспокоят сотни вопросов: снова отдавать за очный прием 3 000 рублей, чтобы наконец-то поставить точку в вопросе с апельсинами, не хочется. Заплатить условных 500 рублей и созвониться на 5 минут здесь и сейчас – с удовольствием. Есть подводные камни? Есть, как и везде: начиная от получения медицинским учреждением письменного согласия на обработку персональных данных пациента при оказании телемедицинских услуг → продолжая обеспечением информационной безопасности → заканчивая рисками нарушения режима врачебной тайны из-за предоставления сведений о пациентах третьим лицам (например, для хранения информации на серверах). Плохая новость: организовать телемедицину по правилам – это не просто купить несколько ноутбуков и наушников. Необходимо закупить оборудование, обустроить кабинет врача, настроить программное обеспечение, разместить информацию на сайте. Хорошая новость: сложностей с законом можно избежать. Вам тратить силы и время на штудирование приказов необязательно: можно делегировать дело юристу – он сам все изучит, затем объяснит Вам, а потом напишет регламент для персонала._По всем вопросам: @LegalupBot

🤖 Readme файлы для ленивыхЕсли вы не жалуете Markdown формат, но заполнять readme файлы в репозитории всё равно приходится, то обратите внимание на онлайн сервис readme.soСайт предлагает готовые блоки для разных секций, присущих readme. Их можно добавить и отредактировать, а затем путем перетаскивания секций легко изменить порядок секций.

Почему нейросети иногда несут чушь?!кликбейт😢 Честно? Читаю подобные комментарии — становится немного обидно. Будто критикуют мой продукт. Но, если быть объективной, эти разочарования — не вина людей. Маркетинговый инфошум вокруг искусственного интеллекта настолько громкий, что у многих формируются завышенные ожидания и ложные представления.Поэтому иногда я буду разбирать вопросы, которые встречаются в различных соцсетях. Ведь если он возник у одного человека, значит мог возникнуть и у кого-то ещё.Этот пост адаптирован специально для новичков, чтобы сложные термины не вызывали у вас панических атак и дёргающегося глаза🫣.Вы лучше поймёте, почему вообще есть галлюцинации, единичные ошибки в окончаниях и т.д.Начнём!(ремарка: я знаю, что LLM и нейросети - разные понятия, но сейчас они будут означать одно и то же)〰️〰️Нейросети — это сложные математические функции, которые предсказывают следующее слово в любом тексте. Они не просто выбирают одно слово, а оценивают вероятность всех возможных следующих слов. Важно уточнить: ответы формируются на основе анализа контекста, который вы задаёте. Тематика, ваша роль, цели, стиль, детали — всё это «строительные блоки» вашего промта, которые направляют нейросеть и позволяют ей адаптировать текст под ваши запросы. Вы словно даёте алгоритму карту, по которой он выстраивает своё «предсказание». Именно благодаря этому подходу нейросеть способна не просто продолжить текст, а создать осмысленный, адаптированный и целенаправленный ответ, отвечающий вашим ожиданиям.📝 Пример:Если вы пишете рецепт и упомянули "лук", то ИИ создаст "сеть" связанных слов и определит вероятность их использования, выраженную в цифрах (в моём случае - в %):• нарезать (80% вероятность)• помыть (65%)• очистить (60%)• свежий (45%)НО! Для того, чтобы текст был более гибким, лаконичным и интересным, ИИ генерирует текст на основе вероятностей, рассчитанных её алгоритмами. Ошибки (галлюцинации) возникают, когда выбор кажется ей логичным, но не отражает реальности.Прим.автораНаглядными примером является относительно недавняя новость: "Семья из Британии отравилась грибами, купив пособие для начинающих грибников, не зная, что книгу написала нейросеть"📎Если обратиться к тексту книги, то можно найти много неточностей. Например, в ней говорилось, что сморчки начинают появляться в августе, хотя их сезон приходится на апрель-май. То есть информация о времени появления одних грибов ошибочно перенеслась на те, для которых это время не подходит.Нейросети обучаются на огромном количестве текстов, взятых из интернета. Например, чтобы "прочитать" тот объем текстов, на котором обучалась модель GPT-3, человеку понадобилось бы более 2600 лет без перерыва!Но и этого недостаточно. Чтобы нейросеть стала "умным помощником", её дополнительно обучают с помощью людей. Они отмечают ошибки и помогают модели давать более полезные и точные ответы. Поэтому новые версии нейросетей имеют ниже % галлюцинаций, чем их предшественники. Фото, которое прикрепила к посту, в очень упрощенном формате показывает всё то, о чем я писала выше. (На всякий случай в формате PDF опубликую в комментариях)Как вам пост? Было ли понятно? Не уснули в конце?!😅 Есть ли "странности" в нейросетях, о которых вы бы хотели узнать больше?Пишите ответы в комментариях⬇️⬇️⬇️🔥 - если было полезно👍 - если продолжаем@logo_assistant | Шедеврум#знанияPRO

⚙️ basht✔️Файловый менеджер терминала, написанный на bash.▶️Он использует fzf для навигации и выбора файлов и каталогов. Имеет предварительный просмотр изображений, различные темы. 🐙 Перейти на Github🔨 bash_help

Ну и крипота 😬 Появилась новая нейросеть под названием "FacePoke", которая основана на liveportrait (которая преобразовывает мимику лица через видео).А теперь так же можно делать с вашим ФОТО и честно говоря выглядит это потрясающе 🔥Опять же, если рассматривать эту нейросеть под "будущее", можно будет сделать одно фото и без проблем подправить себе мимику, поменять направление взгляда, открыть/закрыть рот, сделать удивление/злость/радость и прочее. Наконец-то уйдёт проблема "замены лица", потому что это и не потребуется для фотосессии)🔸 Демо нейросети можно потестить здесь. Репозиторий на GitHub здесь. Я уже потестил, мне зашло, менять свою мимику очень весело)Хоть и сейчас итоговое фото не особо хорошего качества, но опять же, давайте дадим время нейронке на развитие) ⚡️🔴 Важно, что именно ваше фото должно быть максимально крупным планом и взгляд должен быть в идеале направлен прямо в камеру, иначе могут быть артефакты. Так же артефакты могут быть, если сильно поменять направление головы.Нечто подобное уже давно пробовал фотошоп, но там себя не узнаёшь. Здесь же, иная ситуация, особенно если подобрать хорошее фото, где черты лица отлично видно.

Печатные платы для автоматических парников заказаны, погнали к следующему проекту!А следующий 🧑‍💻 поглотитель моего внимания - проект обновленного вертикального ламинарного бокса. В этот раз делаем прозрачные стенки из закаленного стекла, фронтальное стекло-слайдер под комфортную микроскопию и микроклонирование растений.Основа - наш фильтро-вентиляционный модуль MY.SH PRO. Из стандартных компонентов: UV + LED свет, из доп. опций - плавная регулировка скорости ламинарного потока, бюджет 150к.Пока моделировал всю эту красоту, невольно заглядывался на рельсы и автоматику для подъема переднего стекла...😍Скорее бы кому-то захотелось себе что-то подобное, уж очень хочется разработать этот аспект + сделать контроллер для управления, сбора и хранения всей статистики по работе ламинара.С мобилы разумеется 😉

Выбор эффективных edtech-решений в эпоху ИИРост искусственного интеллекта предлагает новые решения для давних проблем образования, но также вызывает ряд вопросов, связанных с конфиденциальностью, предвзятостью и надежностью технологий. В результате появляются множество новых продуктов, и школы часто сталкиваются с трудностями в выборе наиболее эффективных решений среди множества маркетинговых предложений.Исходя из опыта работы с программой LEARN Network, поддерживающей разработку качественных образовательных продуктов, были выявлены ключевые моменты, которые стоит учитывать при выборе edtech-решений в эпоху ИИ.1️⃣Какие функции выполняет продукт?Edtech-продукты не должны заменять взаимодействие преподавателя с учениками. Политики и образовательные организации, такие как National Education Association, подчеркивают важность сохранения центральной роли учителей. Продукты на основе ИИ должны повышать эффективность образования, а не вытеснять человеческие отношения.Важно учитывать, различаются ли решения, предназначенные для учеников, и те, которые ориентированы на преподавателей и административный персонал. В случае взаимодействия учеников с ИИ требуется обеспечение защиты конфиденциальности, предотвращение предвзятости и надежность системы. Продукты для администрации должны повышать эффективность без утраты важной роли человека.2️⃣Есть ли доказательная база?Самый важный критерий при выбореedtech-продукта — наличие доказательной базы. Есть ли исследования, подтверждающие его эффективность? Продукты, соответствующие высоким стандартам доказательной базы (например, по стандартам Every Student Succeeds Act), проходят более строгие проверки, но даже они не всегда гарантируют успех.Однако отсутствие исследований не всегда означает, что продукт неэффективен, особенно для новых технологий, таких как ИИ. Важно, чтобы продукт хотя бы демонстрировал потенциал решения актуальных задач. Школы могут также проводить пилотные тесты для получения локальных доказательств его эффективности.3️⃣Соответствует ли продукт реальным потребностям?Даже самые продуманные продукты могут не подойти, если они не решают конкретные задачи школы. Важно оценить, какие цели преследуются при внедрении edtech, и учитывать мнение преподавателей, которые будут работать с этим решением. Если технология не отвечает очевидной и признанной потребности, вероятность ее успешного внедрения будет низкой.4️⃣Вписывается ли продукт в контекст школы?Эффективность edtech-продуктов зависит от их совместимости с существующими системами и возможностями персонала. Если продукт требует серьезных изменений в процессах, его внедрение может быть затруднено. Важно учитывать текущие системы управления обучением и технические возможности, чтобы минимизировать барьеры для использования.Необходимо также учитывать уникальные потребности сообщества, в котором применяется технология. Культурные, структурные или другие факторы могут повлиять на доступность продукта для всех учащихся.5️⃣Как разрабатывался продукт?Эффективные образовательные технологии создаются в результате тесного сотрудничества с преподавателями и лидерами образовательного процесса. Важность вовлечения всех заинтересованных сторон — от школьных руководителей до членов местных сообществ — неоспорима. Продукты, которые были созданы без учета мнений пользователей, часто сталкиваются с проблемами при внедрении.6️⃣Продукт способствует развитию инклюзивности?Одной из главных задач современных образовательных технологий является поддержка равенства. Продукты, которые не учитывают потребности различных групп студентов, могут не только оказаться неэффективными, но и навредить.Современные edtech-решения, основанные на ИИ, предоставляют уникальные возможности для создания более доступных и инклюзивных инструментов обучения. Привлечение голосов студентов на этапах разработки и выбора технологий помогает сделать их более адаптированными к реальным потребностям учеников.

🤔 Что общего у IT4IT и Architecture as Code? Как отследить изменение состояний множества полезных вещей: приложений, технологий, источников данных, продуктов, сервисов, запросов на изменения или обслуживание? Эталонные архитектуры всегда были не просто попыткой…

Прочитал сегодня свою последнюю лекцию в этом семестре курса по Rust про многопоточное программирование в ШАДе.Несмотря на то, что опыт преподавания у меня уже был, лекции мне читать не доводилось, и я рад, что попробовал. Хоть у меня и были комплексы по поводу чистоты речи, мне кажется этот курс стал в том числе хорошей тренировкой дикции и публичных выступлений.Круто, что мне доверили учить шадовцев, и мне кажется у меня неплохо получилось.На этом не остановимся