Oracle Developer👨🏻‍💻

Друзья, всем привет! 👋🏻На связи Паша, ваш куратор и специалист в мире Oracle. Давно ничего не писал в канал, пришло время исправиться 😉На собеседованиях часто задают вопросы про CTE и WITH, поэтому сегодня решили немного поговорить о том, что это за конструкция, и как она выглядит в плане запроса. Итак, поехали 🤞🏻Многие привыкли думать о CTE так: вынесли подзапрос в WITH, Oracle его один раз вычислил и потом просто использует готовый результат. Звучит логично… но не всегда так работает 🤔Вот небольшой пример для разминки (типовая схема Order Entry):WITH top_orders AS ( SELECT o.* FROM oe.orders o WHERE o.order_date >= DATE '2024-01-01')SELECT c.cust_last_name, (SELECT COUNT(*) FROM top_orders t WHERE t.customer_id = c.customer_id) cnt_orders, (SELECT SUM(t.order_total) FROM top_orders t WHERE t.customer_id = c.customer_id) sum_amountFROM oe.customers c;В этом запросе top_orders используется дважды. Интуитивно кажется: Oracle один раз посчитает CTE и дальше будет просто брать данные из уже подготовленного набора. Но так ли это на самом деле? Напишите в комментариях 👇🏻Заодно ещё пара вопросов, ответы на которые пригодятся на собеседовании:• Может ли Oracle "развернуть" CTE, как обычный подзапрос, и выполнить его несколько раз?• В каких случаях действительно стоит заставлять Oracle материализовать CTE вручную, и как это сделать?Делитесь опытом: используете ли WITH ради оптимизации или всё-таки только ради читабельности кода? 🧩Продолжение, как обычно, в четверг.Всем хорошего дня ☀️#oracle #backendpro #sql #оптимизация #Pavel_DolganovКанал Oracle Developer | Чатик 💬 Мини-курс Оптимизация: Быстрый старт 🚀 Анкета предзаписи на 7 поток "Оптимизация Oracle SQL" 📱 Facebook 📱 YouTube 📱 ВКонтакте 📱 LinkedIn 📱 Threads

Права доступа в Oracle💥Друзья, всем привет! С вами Костя Андронов 👋 И это мой первый технический пост на канале. Сегодня разберёмся с правами доступа в Oracle💥🔐 Привилегии в Oracle делятся на 2 типа1️⃣ Системные — дают возможность выполнять действия в БД в целом.Пример: grant create table to HR;Позволяет создавать таблицы пользователю HR.Где посмотреть детали: 👉Вью DBA_SYS_PRIVS - содержит информацию о всех выданных системных привилегияхКто выдаёт/забирает: • те, кому выдали привилегию с опцией ADMIN OPTION • те, у кого есть привилегия GRANT ANY PRIVILEGE2️⃣ Объектные — управляют доступом к конкретным объектам (таблицам, представлениям и т.д.)Пример:grant select on HR.DEPARTMENTS to USR;Даёт право читать данные из этой таблицы.Где посмотреть детали:👉 Вью DBA_TAB_PRIVS - содержит информацию о всех выданных объектных привилегияхКто выдаёт/забирает? • владелец объекта • те, у кого есть право GRANT ANY OBJECT PRIVILEGE • те, кому выдали привилегию с опцией WITH GRANT OPTIONА теперь представим ситуацию:Создали новую таблицу, как выдать права:– бизнес-пользователям — только чтение– разработчикам — все DML операцииВыдавать вручную каждому?❌ Долго и неудобно.✅ Решение — роли. Это набор привилегий, который можно назначать пользователям (и даже другим ролям).create read_only_role;create dev_role;grant read_only_role to busines_user;grant read_only_role to dev_role;grant dev_role to dev_user;Каждый получает ровно то, что ему нужно — и не больше 🔥Выдать права на новую таблицу можно всем пользователям в 2 команды:grant select on tst_table to read_only_role;grant insert, update, delete on tst_table to dev_role;Если интересно подробнее узнать о правах доступа в Oracle, то ставьте 👍#oracle #backendpro #теория #grant #права #Konstantin_AndronovКанал Oracle Developer | Чатик 💬Мини-курс Оптимизация: Быстрый старт 🚀

Хинтовать или не хинтовать? Пусть решает командаЯ встречался с разными подходами и мнениями.1️⃣ Например, в некоторых командах Qiwi было принято "не хинтовать". Поддерживай статистику в актуальном состоянии - тогда Oracle сам будет рулить с использованием CBO (cost based optimizer), и будет тебе счастье.Вплоть до минуса на код-ревью. Система — OLTP.К слову сказать, я не сильно полагаюсь на CBO, и если ты понимаешь логику работы запроса - то почему бы его не стабилизировать?И в нашей команде хинтование я поощрял.2️⃣ Например, в "IT Магнит" мы хинтовали почти все запросы. Это была специфика Big Data в DWH: параллельные запросы, временные таблицы… Очень часто CBO ошибался. Там без хинтов никак не обойтись.3️⃣ Ещё один пример — из моей же практики. Пилили коммерческое ПО для банков. Сколько тогда поели г...на из-за CBO у заказчиков.К слову сказать, пилить ПО на заказ и поставлять его в разные организации — это задачка на порядок сложнее, чем когда система твоя, до которой ты можешь легко дотянуться.Например, у тебя 10 заказчиков, и у всех у них есть какие-нибудь свои прикольчики.Допустим, админы в банке решили не собирать статистику. Да, такое бывает. Ну и какой, на фиг, CBO поможет с запросами при такой постановке?Поев немало... проблем, мы коллегиально решили хинтовать максимум запросов.Если стоит выбор между «срочно решаем проблему на ПРОДе у заказчика» и «заранее хинтануть запрос и не иметь геморроя» — я выбираю второе 😊Подводя итогУниверсального ответа нет. Каждый случай индивидуален по-своему. Решайте командой.Каким принципом руководствуетесь вы? Что думаете? Обсудить в чатике 💬Кстати, это видео — с практики пятого потока курса «Оптимизация Oracle SQL» ❤️#Denis_Kivillev #оптимизация #hintsКанал Oracle Developer | Чатик 💬Мини-курс Оптимизация: Быстрый старт 🚀

У IT-компаний появились юридические трудности при подготовке к IPOКонечно, это странно: казалось бы, “продвинутые” IT-компании заговорили о чисто технических трудностях, например, изменении формы собственности и перерегистрации в реестрах Минцифры. Вопрос не решается простым наймом профессионала? Тем не менее, мы слышим, что эти трудности отразятся на “операционной деятельности компаний”, особенно в части работы с государственными заказчиками и организациями критической информационной инфраструктуры. Может, мы чего-то не понимаем или нам не договаривают? Как отразятся?А вот как: процессе подготовки к IPO нужно изменить форму собственности на АО. Соответственно, изменится ИНН, а он используется для идентификации компаний в ключевых реестрах Минцифры (реестр IT-компаний и реестр российского ПО). В этот период компания теряет возможность работать с организациями критической информационной инфраструктуры и госструктурами. Еще момент – утрата даже на время IT-аккредитации поднимает вопрос о предоставляемых льгот, например, по налогам. Остается непонятным, почему такой рядовой вопрос вызывает сложности и растягивается на несколько месяцев, по словам юристов. Добавить столбец “реорганизация” в экселе – это предмет всенародных обсуждений?Минцифры говорит о “готовности к диалогу с отраслью”. О каком “диалоге” и прочих мудрствованиях идет речь? Нужно ведь просто акутализировать записи реестров. В Минцифры утверждают, что проблемы при могут возникнуть только в случае игнорирования действующих требований по поддержанию реестровой записи. А кто должен ее поддерживать? Разве сами IT-компании?К чему я веду. К тому, что раздувшийся бюрократический аппарат министерств и ведомств вместо быстрого решения простой задачи искусственно все усложняет, обсуждает, раздувает и т. п. Ну когда уже это закончится. И закончится ли вообще?Кстати, в этом году планируется принятие поправок к 149-ФЗ ("Об информации, информационных технологиях и о защите информации"), которые упростят подтверждение исключительных прав на программное обеспечение для компаний, торгующихся на бирже. Вопрос будет решен? Ан нет. Есть предложения – только не смейтесь – по созданию “”отдельной холдинговой компании, которая будет эмитентом и консолидировать операционные показатели компаний, внесенных в реестры”. Якобы, это позволит избежать необходимости перерегистрации операционных компаний и сохранить их позиции в реестрах. Может, и так, но мы снова строим структуру, надстуктуру, плодим сущности бесконечно! Пора заканчивать с этим, как думаете?@pro100IPO#перерегистрация

My prompt is longer than yours. Или зачем нужны такие длинные промптыЯ тут немного пропала и не постила, а все потому что готовлю серию мероприятий - причем не только в Питере. О мероприятиях напишу в следующем посте, а сейчас пора добить февральские темы.Почему не нужно следовать интуитивному желанию написать промпт для большой языковой модели так, как хочется?.. А почему не нужно? Если вас устроил ответ модели, то все ок, вы написали хороший короткий промпт. Я считаю вредным меряться длиной промптов, Хирша и прочих KPI, т.к. люди уже давно доказали, что любую метрику можно хакнуть.Но, если вас все же не устроил ответ модели, значит, это повод задуматься о несовершенстве не только самой модели, но и вашего промпта. Ибо “что посеешь, то и пожнешь”, или “мусор на входе - мусор на выходе” (garbage in - garbage out, гАбидж ин гАбидж Аут). Можно, не удаляя диалога с моделью, объяснить ей, чем вас не устроил ее ответ, и попросить сделать задание снова. Но, если это не сработало, промпт можно доработать вот так.💫 Дать развернутую инструкцию, что и как нужно делать, подробно описать результат, которого ждете. В общем не скупиться на слова. А если, говоря словами известной песни, words don’t come easy to you, или слова нелегко приходят на ум, попросите саму модель написать вам промпт к вашей задаче. Затем перезапустите диалог и проверьте ее промпт. Если все еще недостаточно хорошо, скорректируйте результат вручную или попросите модель снова отредактировать промпт. Получится модель, которая кусает сама себя за промпт 🐉💫 Попробовать разные речевые жанры. Например, для доработки научного текста помогают формальный язык и вежливые обращения (пожалуйста, будь добра, спасибо), можно вычитать в своем промпте опечатки и стилистические ошибки. Это связано с тем, кто каждое слово в диалоге подтягивает за собой статистически значимые связи с другими словами. Формальный язык обычно используют в энциклопедиях, новостях; вежливые обращения “подтягивают” благожелательность. А вот для креативных задач вроде написания сказки подойдут всякие шутки-прибаутки.💫 Попробовать внушить модели, что она некая личность, персонаж и говорит от его лица; попросить ее поиграть с вами в ролевую игру. Опять же персонаж зависит от жанра, которому будет принадлежать желаемый вами сгенерированный текст. Этот эффект усилит то, что вы выражаете в собственном тоне. Это, кстати, один из методов хакинга моделей - они “заигрываются” и начинают подтягивать недопустимую информацию. Но разработчики усиленно работают над тем, чтобы такого не происходило.💫 Дать модели один или несколько хороших примеров. Это техника few-shot (фью шот) промптинга. Начинайте с одного примера, а если его недостаточно, то попробуйте увеличить число примеров, но не сильно. Судя по кейсам, с которыми я знакома, восемь-десять примеров - это максимум.💫 Дайте модели текст-опору, из которого она почерпнет факты и информацию, на которую будет опираться. Это помогает, если у вас узкая предметная область или модель ошибается в фактах в вашей задаче. Если помните, что такое machine reading comprehension (машинное усвоение навыка чтения), то вычитывать информацию и генерить на ее основе текст - это базовая функция языковых моделей, с ней они справляются успешно.Хотя можно попробовать и просто сменить модель. Например, известно, что Claude Sonnet хорошо умеет писать стихи, а ChatGPT решать математику.Всем удачного промптинга! 🍀#спискИИ

ИИ против онлайн-мошенничества💰С ростом популярности цифровых платежей банки столкнулись с новым вызовом — всплеском онлайн-мошенничества. По данным отчета McKinsey за 2024 год, почти 9 из 10 потребителей в США и Европе регулярно используют цифровые кошельки, онлайн-инвестиционные платформы и p2p-кредиты. Однако вместе с удобством пришла и новая волна киберугроз.Согласно прогнозам Juniper Research, мировые потери от мошенничества превысят $326 млрд с 2023 по 2028 год — и почти половина этих потерь связана с дистанционными покупками.🎯 Почему традиционные системы больше не справляются?🔹️Большинство старых систем противодействия мошенничеству построены на жестких правилах и ручной проверке. Такие подходы часто не успевают адаптироваться к новым схемам и могут давать ложный результат при проверке, процент ошибок значительно выше.🔹️Сегодняшние киберпреступники используют всё более сложные методы: от подделки личностей и взлома аккаунтов до социальной инженерии и мошенничества с push-платежами (когда жертва сама переводит деньги мошеннику).Банки и платежные компании начали активно внедрять ИИ-решения. ИИ помогает на трёх ключевых уровнях:1️⃣ Проверка личности — анализирует данные, сверяет их с базами данных и выявляет подозрительных клиентов.2️⃣ Аутентификация — распознает поведенческие особенности пользователя, например, скорость набора текста и время ответа.3️⃣ Выявление мошенничества — оценивает транзакции по заданным параметрам, выявляет аномалии и блокирует подозрительные операции до их выполнения.Графовые нейронные сети (GNN) — новое слово в борьбе с мошенничеством и одна из самых мощных технологий в этой области. Они не просто анализируют отдельные транзакции, а строят глобальную карту связей между аккаунтами, устройствами и действиями.🔥 Банки всё чаще обращаются к облачным платформам и мощным вычислительным системам для борьбы с мошенничеством. Отличный пример — сотрудничество AWS и NVIDIA: Amazon Neptune ML использует GNN для построения сложных графов связей, улучшая точность прогнозов на 50%. Тесты показали: с использованием такой инфраструктуры банки могут ускорить обучение моделей в 14 раз и снизить расходы в 8 раз.Онлайн-мошенничество становится всё изощреннее, и старые системы больше не справляются. Те финансовые компании, которые успеют внедрить ИИ-решения, не только смогут защитить деньги клиентов и свою репутацию, но и получат конкурентное преимущество.#СверхРазум

Я балдею с этой прикормки...Точнее от этого гаджета. И я бы даже сказал анти-гаджета. Давно хотел себе и, наконец, купил Remarkable Paper Pro.Вы не представляете, насколько это крутая штука. Хотя, возможно, мало кто оценит мой восторг, но сдвг-шникам, как я, должно понравиться ☺️Во-первых, что это такое? Я теряюсь, когда у меня спрашивают, потому что для данного класса устройств нет чёткого названия. Планшет? Ну, может быть. Однако тут нельзя поставить какие-то приложения, поиграть в игры или проверить почту. Нельзя делать ничего из того, что обычно юзают на планшетах (и это прекрасно) + никаких уведомлений и отвлечений от процесса.Экран устройства на электронных чернилах. Тогда это электронная книга? Тоже не совсем. Книги на нём читать можно, но главная функция тут заключается в письме.Remarkable позиционирует себя как будущее бумаги. По сути, современный электронный блокнот. Для меня это инструмент мышления. Я снова пишу рукой какие-то идеи, и ничего не отвлекает. Могу рисовать схемки, выделять разными цветами. Писать записи от руки в принципе кажется более удобным и помогает лучше фокусироваться. Например, во время встреч я делаю пометки от руки. Это хоть и медленнее, но помогает лучше держать фокус на теме встречи и собеседнике.Почему всё это не совершать на обычной бумаге? В отличие от неё, на устройстве с записями можно делать всё, что захочется - переносить, копировать, стирать, удобно организовывать. Тут включается мой внутренний перфекционист. В бумажном блокноте нельзя поменять или стереть, и я не пишу, потому что это будет неидеально. 🥲 А на электронной бумаге - легко. В любой момент стёр, удалил, начал заново и никаких бумажных отходов). Также все записи сразу оказываются у меня в электронном виде на телефоне и ноуте.И уже вторая функция гаджета - это эффективное чтение. Я в восторге от возможности выделять текст, рисовать, обводить и писать на полях. Это даёт намного более основательный опыт чтения. Портить таким образом бумажные книги мне всегда было жалко.В целом это очень качественное и красивое в плане дизайна устройство, которым приятно пользоваться. Из аналогов есть еще Kindle Scribe, но говорят, там тактильные ощущения от письма не такие естественные, хотя я сам не пробовал.Вот такой цифровой anti-distraction гаджет, который теперь всегда со мной :)

Пластик по хорошему нужно сушить любой, даже с завода, они все гигроскопичны. На качество печати оно влияет безусловно особенно петг начинает выебываться нитками. Для сушки достаточно будет любой овощесушки за пару тыщ рублейМожно взять круглую как у меня и напечатать переходникМожно взять с дверцей, вытащить полку и влезет пару штукПринцип действия тот же, влезает больше.Только вывода под пруток нет разве что

Немного про LLM и реальность в проде (бизнес кейсы).Дядя тут быканул на один постик про оркестрацию, метамодели и роутинг моделек вокруг/с LM. Закономерно получил отрицательную ОС. Но все же, чтобы там не думали, что автор с НИИ и все же прод.опыт имеющий, а не тварь дрожащая, расскажет вам Дядя про реальность чутка.Интро. Борд хочет, чтобы all in на LLM и кидает в вас задачу на проникновение современных БЯМ в бизнес процессы, тех.решения и платформы. Ведь ему со всех углов уже налили в уши, что это рокет саенс и золотая пуля. Нет. И вот Вы бедняга, берете под козырек тащить это в уже устоявшиеся пайпы, системы и процессы.Кейс 1. Система распознавания намерений. Хочется взять описания основных сценариев взаимодействия с клиентом, ака интенты, взять фразы в чате юзера и сказать: LMушка а вызови подходящий сценарий по описанию и запросу. И по-началу у вас будет это работать, но есть нюанс. На десятке интентов это может и ок. Если ваша LMка норм,то даже и соточку потянет. Но в системе интентов бывает сотни сценариев, и некоторые модельки тут уже не тянут. Да еще и глючат при генерации названия интента. И поэтому хитрые прод. инженеры используют хаки. Например, мы вот имели ж до этого систему на классификаторах и tfidf/fasttext/bert и хорошо оно работало итак без LLM для сотни и даже тыс. интентов. А давайте, чтобы убрать глюки и проблемы масштабируемости просто будем с этих модулей старых выдавать топК кандидатов. Берем К кандидатов, их описание и фразу юзера, кидаем в LLM и профит она из ограниченного списка, с recall@K которого 0.95+ выберет вам с 100% вероятностью нужный ответ. И фигак ты и кпэ закрыл и как бы LMка в проде. А чтобы это было чисто на LMке тебе придется еще думать про скейлинг, сегодня у тебя 10 интентов, а завтра 20 и перетюнить LM ты задолбаешься, классификаторы быстрее ретюн. Конечно можно лорку гонять, да. Ах и да, тут ещё важно,что на запросы отвечает всеравно старый добрый сценарный движок или qa система. Да, да это оч близкий подход к RAG.Кейс 2. Поиск и LLM. Мы же понимаем,что из весов LM поисковик так себе? Тут возникает вопрос актуальности данных,постоянного из-за этого переобучения, да и еще до кучи — глюки. Поэтому тут как раз, был придуман RAG. А LMка получает роль или ризонера по выдаче или вообще пишет тлдр по выдаче. До кучи, конечно, это над присыпать ссылками на источники, чтобы повысить доверие, да еще пошарить с вами ответственность за верификацию выдачи. Но иногда, ребята идут дальше, например делают технологию блендера, когда ответ из весов LM и выдачи с поиска (иной любой системы) еще скорится доп.алгоритмом и выбирается лучший ответ. К примеру, тут вот ребята с Яндекс создавали рекламные тайтлы, используя такой подход.Кейс 3. Про читчат и ассистентов.Когда появились LMки аля ChGPT все говорили, что это новая эра для ассистентов. Но в итоге, эти LM-based системы всеравно у серьезных игроков опираются на тот самый блендер между старыми отлаженными модулями: intent recognition, retrieval и дерево сценариев. А роль БЯМ или переписывать ответы, или выбирать из уже порезанной выдачи ретривала/интент классификации и в остальных случаях вести беседу самостоятельно e2e. Вообщем в целом жизнеспособность only e2е LLM в таких задачах спорно. По крайней мере сейчас. У знакомых вообще долгое время retrieval based диалоговая система не уступала LLM-based причем метрику оценки формировала команда БЯМ. Да LLM дает больше разнообразия ответов, интересности, зато ретривал релевантности. Поэтому и тут-то тоже блендер схема зашла на ура. К чему я это все, да оркестрация старых + склейка с новыми системами важна. Переиспользование старых стабильных, надежных и высокоэффективных модулей тоже не зазорно. Можно ли это блендить и мерджить с LLM? Нужно. И не стоит делать all in на LLM. Сложно ли это сделать? Да нелегко, но дорогу осилит идущий.

4 вещи, которые меня бесят в Chat GPTЯ делал много подходов к LLMкам, но так и не достиг желаемого за пределами языковых и примитивных исследовательских задач. 1️⃣ Моделей стало больше, гемора — тоже. Одна модель отлично размышляет, но упаковывает размышления в избыточный сложный текст. Другая хорошо пишет текст, но не замечает ошибки. Есть что-то посередине. И все эти модели нужно переключать. Я уже задолбался разбираться в логике. Иногда старая модель работает лучше, чем новейшая. Есть режим reasoning — я так и не понял, он переключает модель или это просто дополнительный режим. А еще у каждой модели (которые переключаются иногда сами по себе) разное контекстное окно до начала активных галлюцинаций. 2️⃣ Примитивные ошибкиЭти ошибки поставили бы меня в тупик, если бы я не провел в интернете больше 15 лет. Они буквально напоминают траблшутинг в эпоху Windows XP. Делаю финансовую модель внутри canvas — таблицу на 12 месяцев. Прошу удлинить ее на 24 месяца. Обновляет canvas, на месте таблицы плейсхолдер «Здесь будет модель на 24 месяца».— Ты меня так троллишь?— Вижу ошибку, сейчас исправлюсь.Обновляет canvas, «Здесь точно будет модель на 24 месяца». Гуглю, хожу по форумам. Пишут, что в промпте надо попросить отрендерить таблицу без плейсхолдера. Обновляю промпмт – рендерит табличку на 24 месяца, но не внутри Canvas. — Отлично, теперь включи эту таблицу в canvas!Обновляет canvas, на месте таблицы плейсхолдер «Здесь будет модель на 24 месяца». А ведь эти переговоры расходуют мой лимит.3️⃣ Режим размышления не особо умныйПрошу смоделировать рост или черн бизнеса. Чат знает входные параметры, что за продукт, в курсе бизнес-модели... и он моделирует примитивный линейный рост. Но ведь очевидно, что нужно заложить флуктуации. Он же, насмотревшись данных в интернете, сам должен это понимать. Говорю об этом, прошу поправить. Ну ок, делает рост чуть менее линейным, каждые три месяца добавляет изменение на одну цифру. Да что ж такое!Все это становится тем хуже, чем дольше ты переписываешься в рамках одного контекстного окна. Чем больше контекст, тем больше он начинает галлюцинировать и тупить. Один шаг вперед — два назад. 4️⃣ Ценность промпт-инжиниринга под сомнениемУсловия постоянно меняются. Это как если бы язык программирования обновлялся каждый год, причем фундаментально. Пять месяцев назад один американский предприниматель показывал мне свой крутой промпт, который учит ChatGPT критическому мышлению через обработки циклами. Разрабатывал и тестировал его два месяца. Guess what? С появлением reasoning модели OpenAI не рекомендует использовать циклы в промпмтах. Короче, пока не могу присоединиться к всеобщему крику «За AI будущее!».

Нейросети не шарят за культуру Татарстана. И это стало для меня проблемой.Те, кто подписан на мой канал относительно давно, в курсе, что я люблю тестировать разного рода нейронки для оптимизации своей работы. Да и работаю я в компании, которая занимается интегрированием разных ИИ-модулей в бизнес-процессы заказчиков. Так вот, недавно мы с командой готовили выступление спикера про новую парадигму в развитии цифровых сервисов. Суть спича такова: ген. ИИ уже активно шатает рынок, и если вы не начали изучать эту технологию, то рискуете опоздать на поезд технологий.Показали доклад организаторам, они сказали: всё ок, но хотелось бы в конце сделать какой-то «бантик», вроде сгенерированного ролика про культуру Татарстана.«Ха, задача на пару часов», — подумал я. И как же я ошибался...Но раз назвался груздем, надо лезть в кузов, поэтому я начал проектировать потенциальный видос. Он должен был состоять из двух компонентов:1. Визуальной раскадровки с героями фольклора Татарстана, которую помогла бы создать Midjourney, а анимировать SkyReels.2. Аудио подложки, которую бы создала SunoAI. Тут мы заложили, что это будет песня на стихи Габдуллы Тукая.Кажется, что проще ничего быть не может, но на обоих этапах я смачно обжегся. Во-первых, Midjourney не всегда знает, как должны выглядеть герои татарских сказок. Если с АкБарсом и батыром получилось ок, то с Шурале (это хитрый татарский леший) вышел факап. Я писал огромные промпты, чтобы получить нужный результат, но получал арты для чудища, которому место в бестиарии Ведьмака. Но в остальном получилось сносно.Во-вторых, SunoAI слабо помог сгенерировать песню на стихи Тукая. Потому что нейронка постоянно факапилась с расстановкой ударений в словах. Даже если расставить их руками. Плюс Suno не знает, как должны звучать татарские музыкальные мотивы, и в ходе генераций я получал то турецкие инструменталы, то среднеазиатские.В итоге на попытки создать хотя бы какой-то более\-менее приличный результат у меня ушли выходные (ролик можно глянуть во вложениях к этому посту). И если картинки выглядели сносно, то из-за песни мы решили не ставить ролик в итоговую презентацию.Так что вот еще один корнер-кейс из мира нейронок — генерация не супер распространенных фольклорных элементов в современных ИИ-сервисах хромает. Дарю идею для стартапа, под которую можно поднять грант.Upd: совсем забыл выразить шатаут всем, кто мне помогал создавать этот видос. Спасибо, ребзи!

Нейросети становятся человечнее.Вот свежая публикация в журнале "Nature" с научным исследованием — насколько эмпатично воспринимаются ответы LLM (больших языковых моделей). Смысл такой:— Эмпатия — это хорошо, но дорого. Это требует серьёзных затрат, что в итоге означает избегание эмпатии и эмоциональное выгорание. Особенно среди медицинских работников.— Возникает дефицит эмпатии на фоне растущего спроса на услуги психического здоровья и нехватки рабочей силы.— Исследователи предположили, что ИИ, даже не испытывая настоящей эмпатии, может создавать ответы, которые воспринимаются как сочувственные и поддерживающие.Использовалась довольно старая модель gpt-4-0125-preview, и даже она показала поразительные результаты. 4 эксперимента:1. Сравнивались ответы нейросети и специально отобранных наиболее эмпатичных людей. Участники не знали, кто был автором каждого ответа.2. Часть участников знала авторство ответов.3. Сравнение ответов LLM с ответами экспертов — сотрудников кризисных горячих линий. Часть прозрачно, часть вслепую.4. Все участники знали авторство ответов, и дополнительно измерялся уровень отзывчивости (понимание, валидация и забота) в ответах.Результаты:1. Нейросеть отвечает более сочувственно. Участники хотят общаться только с такими человечными созданиями. 2. Преимущество LLM было больше, когда участники не знали источник ответа, но даже когда авторство раскрыто, нейросеть всё равно оценивалась как более сочувственная. 3. Снова выиграла нейросеть.4. Нейросеть превосходила людей-экспертов по всем трем аспектам отзывчивости: понимание, валидация и забота.Почему так:— На горячей линии экстренной службы сидят усталые люди. Никто не хочет проявлять эмоции, особенно плохие, лишний раз. — LLM будет сочувствовать столько, сколько надо. Без усталости. — Преимущество нейросетей было больше для негативных сценариев, чем для позитивных. Радоваться вместе люди ещё как-то умеют, а вот огорчаться — дорого. — Хотя существует "отвращение к алгоритмам", в данном исследовании это не помешало участникам оценивать ответы LLM как более сочувственные.Мораль: LLM может быть переводчиком в ситуации, когда тот же врач отвечает по делу, а к его фактам добавляется эмпатия от нейросетки. Сейчас это делают ассистенты или администраторы. Примечателен комментарий:“Если ИИ станет предпочтительным источником эмпатии, люди могут отступить от человеческого взаимодействия, усугубляя те самые проблемы, которые мы пытаемся решить, такие как одиночество и социальная изоляция,” говорит Инцлихт, чье исследование рассматривает природу эмпатии и сострадания.То есть, будут искать помощи у робота, который их так душевно понимает. А не разговаривать с реальными людьми.

Трамп продаст Америку, Скайпу конец, а Джобсу 70📈 Мосбиржа, наконец, перестала расти и упала на 2.5%. Но публичные портфели стоят неплохо, а Хулинформатика даже выросла: помогли Вуш (+10%, весне дорогу), Софтлайн (+2.5%) и Positive (+2%). Бухло тоже держится (всего -0.7%) из-за взлёта Абрау-Дюрсо (+6%) и Русагро (+5%). Их обоих набрал на Пенсию - там по итогам февраля самой слабой бумагой оказался Диасофт, его продал и выручил 20 тыс рублей, то есть как на два пополнения. Хуже всего на прошлой неделе пришлось Золоту Партии (-2%), ну там понятно почему.🇺🇸 Америка падает вторую неделю подряд: S&P потерял 1%. Надо проверить, кстати, рост российского рынка в долларах с начала года - не обгоняем ли? Это вам домашнее задание. Одна Tesla потеряла 20% за месяц (а январские продажи в Европе упали на 45%). Но наш слон всё ещё богатейший человек планеты.🛂 Дональд Трамп после встречи с Зеленским предложил продавать американское гражданство по 5 млн долларов. Идея не слишком заманчивая, ведь к американскому паспорту прилагаются американские налоги - причем даже на те доходы, которые вы получаете за рубежом.🔋 Amazon анонсировала первую собственную квантовую микросхему всего через неделю после Microsoft. Чип называется Ocelot и мы пока не знаем, что это такое. Интересно, что компания не планирует их продавать: оцелотов будут сдавать в аренду через AWS.🪙 Биткоин упал на 10%, но правда уже успел вырасти на словах Трампа о госзакупках. Интересно, что он в первую очередь упомянул монеты с американскими фаундерами: риппл и солану. За февраль биток потерял больше 20% - это самый плохой месяц за 2.5 года, а если смотреть на общую капитализацию крипты, то с момента декабрьского пика потеряно больше триллиона долларов. Но тут вдруг SEC прекращает расследование против Robinhood (совсем недавно они простили Coinbase).📞 Microsoft объявила о закрытии Skype уже через два месяца. Вообще просто поразительно, как можно было угандошить изначально такой классный и прорывной продукт. Я кучу времени просидел в Скайпе, даже платил им за звонки на заграничные телефоны. Но после внедрения его в Windows (за $8.5 млрд!) я так и не смог туда залогиниться, хотя аккаунт у меня никто не угонял (в отличие, например, от аськи). Ну, помянем. Вместо него будет Teams, пользоваться которым, я, конечно же, не буду.▶️ Джимми Дональдсон, более известный как Мистер Бист, собирает раунд в свою компанию MrBeast LLC. У него кроме видосов есть какие-то снеки, шоколадки и ещё какая-то хрень. Ну а теперь оценка компании: 5 млрд долларов. Нехило для чувака, ни одно видео которого я даже не смог досмотреть. Вроде как его Beast Games на Amazon Prime стали самой популярной передачей без сценария (ну, то есть не фильм и не сериал).🇳🇿 Новозеландский доллар стоит 50 рублей, а год назад он стоил 57 рублей. До этого 47, ну так около 50 и крутился. Интересно, что за 4 года он к рублю упал! Но так ли слаба новозеландская экономика? Она на 67 месте по ВВП, между Эквадором и Беларусью. Площадь больше Великобритании, а населения всего 5 млн. Основные статьи экспорта: Совиньон Блан, хоббиты, мясо, молоко, дерево.🇷🇺 Россия, конечно же, ждёт главную новость. Кажется, она приближается.#крипта #НоваяЗеландия #США #кино #Microsoft #Skype #Amazon #YouTube #AppleЭто были #хулиновости №08/2025 (194).🍎 Нашел прикольную викторину. Несколько дней назад Стиву Джобсу исполнилось бы 70. А знаете ли вы Стива?1. Он говорил, что это было одним из 2 или 3 наиболее важных событий в его жизни.2. Джобс уволился из Apple в 1985 году и основал новую компанию. Как она называлась?3. Сколько стоил первый компьютер Apple I? Подсказка: чертовски дорого по тем меркам.4. Джобс был продюсером первой коллаборации Disney и Pixar. Как назывался мультфильм?5. “Единственная проблема - у них нет вкуса, абсолютно нет вкуса. Я имею в виду не по мелочам, а именно глобально: у них нет оригинальных идей, а в продуктах нет культуры”. О ком речь?