⚡️ Claude - это инструмент, который может писать тексты, разбирать документы, работать с файлами, суммировать большие PDF, помогать с кодом и автоматизировать рутину.Но главная ошибка новичков - использовать Claude как обычный поиск: задали короткий вопрос, получили средний ответ и закрыли вкладку.Нужно иначе.Дайте ему контекст. Покажите примеры. Объясните, какой результат нужен. Загрузите файл, папку или длинный документ. Попросите не просто ответить, а подумать, сравнить варианты и выдать готовое решение.Claude особенно хорош там, где нужно много читать, аккуратно писать и не терять логику на длинной дистанции.Начните с трёх задач: перескажите большой PDF, перепишите текст в вашем стиле и попросите разобрать папку с файлами.И продвинутый совет: заведите отдельный файл ABOUT_ME.md, где будут ваша роль, аудитория, стиль, запреты и примеры хороших ответов. Загружайте его в начале работы - и Claude будет отвечать не «вообще нормально», а ближе к вашему реальному стилю.После этого Claude перестаёт быть игрушкой и становится рабочим напарником.
Не самое свежее, но любопытное исследование доказывает, что человек работает ИИ-детектором лучше любого сервиса. Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией». Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности. Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей. При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом. Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.—Пономарь
Эксплуатационные требования к видеонаблюдению. Начало.Может быть когда-то я и напишу свою книгу, но для этого надо быть чуть более отважным и чуть более слабоумным...Поэтому пока я недостаточно отважен и не совсем ещё выжил из ума предлагаю вам свой пересказ прочитанной мною книги. На этот раз это будут рекомендации подразделения научных разработок МВД Великобритании для составления эксплуатационных требований к системам видеонаблюдения.Я буду, опираясь, на эти рекомендации собирать и свой опыт, добавлять имеющиеся у меня данные о том, как происходит внедрение систем видеонаблюдения в моём окружении и информационном поле.Когда речь заходит о проектировании системы видеонаблюдения, очень многие начинают с привычного набора вопросов:Сколько камер поставить? Какие камеры выбрать? Сколько мегапикселей нужно?Какой регистратор взять? Сколько хранить архив? Нужна ли видеоаналитика? А можно подешевле? *это, пожалуй, самый страшный и самый глубокий вопросВопросы вроде бы правильные. Но есть одна неприятная деталь: если начать с них, можно очень уверенно спроектировать систему, которая технически работает, но практически не решает задачу. Любая подсистема безопасности, будь то СВН, ОПС, СКУД, периметральная охрана (я имею ввиду ТСОБ) или что0то другое должна начинаться с самого важного документа - КСБ - концепция систем безопасности, где будет описаны основные требования и определения.Если закупать оборудование по принципу "вот тут надо посмотреть за входом, а там дальше разберёмся" то получается почти всегда плохо. Камеры показывают картинку. Регистратор пишет архив. Монитор выводит изображение. Сервер обрабатывает потоки. Всё включается, мигает, записывает и даже иногда радует заказчика первые пару недель. А потом происходит инцидент, и выясняется, что лица не видно, номер не читается, оператор не понял, куда смотреть и что делать с тем что увидел, архив нашли только через три дня, а нужный фрагмент почему-то не записался или уже затёрся.На этом месте обычно начинается великая русско-интеграторская драма: заказчик говорит, что система плохая, проектировщик говорит, что всё было по СНИПам, ГОСТам, нормам, монтажник говорит, что поставил как нарисовали и как заплатили, поставщик говорит, что камеры хорошие, а служба эксплуатации молча смотрит в монитор и думает о смене профессии.Проблема в том, что система видеонаблюдения должна начинаться не с камеры. Она должна начинаться с эксплуатационных требований.Читать многабукав 👇TELEGRAPHDZEN
⭐️ Откуда LLM реально берут ответы В ИИ-выдачу чаще всего попадает инфа с пользовательских форумов (как Reddit). Но с тем же Reddit вы ничего не контролируете: обсуждения живут своей жизнью. А для продвижения в России это вообще слабый управляемый канал.Посмотрим на другие источники. По данным анализа (1000 запросов) чаще всего попадают в ответы LLM:🔴Энциклопедии и справочникиСтраницы с чёткими определениями и базовыми объяснениями. Формат «что это / как работает» заходит лучше всего.🔴Образовательные и академические ресурсыУниверситеты, базы знаний, материалы с ссылками на источники.🔴Медиа и редакционные сайтыСтруктурированные статьи с фактами, цифрами и понятной подачей.🔴Блоги с сильной экспертизойНе «мнения», а разборы с конкретикой и логикой.🔴Документация и гайдыПошаговые инструкции, FAQ, help-центры.Эта выборка подчеркивает важность размещения контента на авторитетных специализированных сайтах.Проверить упоминания вашего бренда в ИИ-выдаче можно в инструменте 🔗 https://pr-cy.ru/ai-serp/____@prcynews
Клоду можно сказать: Не ошибайся. НЕ ГАЛЛЮЦИНИРУЙ. ТЫ РАЗРАБОТЧИК ЭКСПЕРТ.Всегда буду так делать теперь.
🚀 Fine-tuning LLM теперь можно делать даже на ноутбукеС помощью ноутбука от Unsloth AI можно дообучать Gemma 4 с 8GB VRAM.Это уровень обычной GPU или даже бесплатного Colab T4.🔗 Ссылка на ноутбук📍 Навигация: Вакансии • Задачи • СобесыБиблиотека дата-сайентиста#буст
Новые версии продукта - типа, новые ощущения !?Расскажите это админам новомодного S/4HANA.Тут вот на значительном ряде современных ядер от 753 по 919 включительно в утилите tp обнаружили баг, которому наверное "отчень много лет". Ну или мне так показалось..🤓История такая:1) Запрос транспортный успешно отрелизили в разработке.2) Далее мы импортируем его в систему качества для "QA Approval/Rejection"3) Открываем очередь STMS_QA , а там йок(‼), нету нужного запроса.Решение стандартное: качаем свежую версию tp и обновляем в системах.Далее список из версий tp в которых безобразие это - вылечено:KERNEL919: tp 381.733.04KERNEL918: tp 381.715.04KERNEL917: tp 381.709.04KERNEL916: tp 381.700.04KERNEL793: tp 381.588.04KERNEL789: tp 381.577.04KERNEL754: tp 381.40.04KERNEL753: tp 381.30.04(imho) про ядро 777, как обычно успешно забыли...!?#STMS_QA_BUG#TP#KERNEL919#KERNEL753
В НИИ прикладной химии разработали патрон, который способен противостоять дронам. Он может поражать БПЛА на дальности до 100 метров.По словам авторов разработки, соотношение массы тяжелой дроби к массе всего патрона дает возможность получить нужную энергию отдельных дробин, позволяющую разрушать элементы конструкции беспилотников на расстоянии от 70 до 100 метров. В более ранних разработках попадание связанной дроби не всегда заканчивалось сбитием дронов на дальностях более 80 метров.Особенность устройства патрона позволяет раскрыться осыпи дроби на оптимальном расстоянии «для эффективного поражения БПЛА».
Слева новый первый день. А справа мой первый Macbook Pro 13" Late 2013 который взял в феврале 2014 года. Прошло 12 лет, 3 замены батарейки и он всё ещё работает, правда уже на Linux :) Самое удивтельное у него всё ещё отличный на сегодня экран, клавиатура, тачпад. Пережил падения, удары и всё равно не выглядит уставшим, а яблочко всё ещё светится сздади) А когда я на нём на парах, записывая лекцию, в Parallels играл в винде в ArcheAge притом писал скрипты по посадке урожая xDИстория однако
Плотная линия - изменение импорта в США связанных с ИИ отраслей, прерывистая - импорта не связанных с ИИ отраслей.Когда вся твоя экономика сделала ставку на продвинутую форму автокорректа.
