(Заметим в скобках)

В Бледном огне Набокова — романе про ложную интерпретацию текста — разумеется цитируется святой Августин: человек, придумавший сам метод интерпретации текста. И он, естественно, цитируется неверно (на самом деле это Фома Аквинский), потому что роман-то о ложной интерпретации. Одного этого уже было бы достаточно, чтобы сделать лицо Джона Хиллы из фильма War Dogs, но дальше хуже. Набоков учился в Тринити колледже в Кэмбридже — там же, где хранится страница из рукописи XII века с комментарием Петра Ломбардского к Псалмам. Комментарий этот примерно такой же причудливый, как сам Бледный огонь — в нём одновременно представлено 7 разных текстов: сами Псалмы, два перевода, комментарии Петра, комментарии к комментариям, цитаты и перекрёстные ссылки, все в разных цветах и с разными типами подчёркиваний, словно тетрадь первокурсницы. В одной из маржиналий (заметок на полях) приводится трактовка Блаженного Августина по сложному моменту. А позже рядом с этой трактовкой на полях пририсуют и самого Августина, указывающего на свою цитату со словами: «да не писал я такого».Он и правда не писал, ведь эта цитата ложная, и трактовка ложная, и ни единая душа на свете об этом не знает, кроме ухахатывающегося на том свете Набокова, меня, который потратил воскресный вечер на это расследование, да тебя, дорогой добравшийся до этих строк читатель.——Полезные материалы:1. Статья про сложную систему ссылок в манускрипте2. Скриншот страницы манускрипта3. Скриншот Августина с подписью «это не я» — “non ego”4. Лицо Джона Хиллы из фильма War Dogs

Игра Harold Halibut потрясла меня трижды:1. Тем, что это сделанная вручную кукольная пластилиновая стоп-моушен анимация, которую разрабатывали 14 лет2. Тем, что это великолепная история с пронзительным сюжетом — ай мин, уровня Диско Элизиум3. Тем, что несмотря на всё это, о ней никто никогда не слышал и ничего про неё не знает.Скачать её можно в Steam, PS Store, XBox, да хоть App Store для Mac, а в пространном твиттер-треде я признаюсь в огромной любви к этой игре: https://x.com/8hipulin/status/2009315515286913470

вы не поверите, но у нас тут ЕЩЁ ОДИН опенсорсный клон арка — на этот раз на сафари вебките, то есть никаких хром экстеншенов, что минус, а с другой стороны, никаких бессмысленных ai-фич, что конечно плюс.https://www.orabrowser.com/почему-то все браузеры, которые ринулись делать боковые вкладки (включая, блин, дию) — сделали это неправильно. что мне нужно: чтоб часть вкладок я мог запинить простым перетаскиванием, а остальные бы очищались раз в сутки. что я получаю: что угодно кроме этой простой и понятной логики.мне не нужен ai-менеджер вкладок. мне не нужен ai-агент для бронирования столиков. мне даже поле ввода которое вместо поиска в вебе идёт в гпт не нужно. дайте нормальный менеджер вкладок, в идеале с визуальным переключением последних открытых по ctrl+tab, сделайте фокус режим, дайте удобное копирование ссылок комбинациями клавиш, прекратите меня отвлекать, когда я работаю, добавьте поддержку passkeys, ну и в идеале ещё чтобы можно было экстеншен для промотки рекламы в ютубе прикрутить. и всё, и отъебитесь.короче, хорошо, что арк пока не зашатдаунили, и хорошо что к моменту когда зашатдаунят уже будет молодая поросль аркоподобных браузеров, на которые можно будет переехать, не ударяясь в нейрошизу.

Нашла тут забавный промт для создания символической заставки на телефон в стиле карт таро. Вот что мне выдал GPT. Промт ⤵️

Создай несуществующую карту таро на основе того, что ты знаешь обо мне, я х по гороскопу, мне х лет, в классическом стиле Райдера-Уэйта. Изобрази меня как нарисованную от руки фигуру смелыми, но несовершенными черными чернильными линиями с легкой дрожью и вариативностью, в плоских цветах без теней. Добавь вокруг фигуры тонкие визуальные элементы таро.Добавь текстуру бумаги и эффект печати.Внизу трактовка картыЧто означаетФормат 9:16

Если у вас есть собаки или кошки - можно их включить в описание + добавить свое фото и фото животных 🐾Если вы с gpt плотно не общаетесь, то может написать кем работаете, хобби и интересы.Делитесь в комментах вашими картинками 😜

Spring совет: таймауты RestTemplate лучше настраивать централизованноЕсли в проекте много REST-запросов через RestTemplate, не разбрасывай таймауты по коду.✅ Правильнее сделать конфигурацию через RestTemplateBuilder:- один общий RestTemplate с дефолтными timeout- плюс отдельные клиенты под “медленные” сервисы (через @Qualifier)Так у тебя:- единая точка настройки- меньше багов в проде из-за “вечных” запросов- проще дебажить и менять параметры💡 Особенно полезно в микросервисах, где внешние сервисы могут подвисать.Подписывайся на наш канал в Mакс

[1/3] System Design. Подготовка к сложному интервью по GenAI (Рубрика #SystemDesign)Изучил интересную книгу для подготовки к интервью по System Design, но уже в новой реальности, когда проектировать надо не только базы, очереди, кэши и микросервисы, но и системы вокруг LLM, diffusion models, RAG, мультимодальных моделей и AI-powered продуктов. Это русское издание книги "Generative AI System Design Interview" из экосистемы ByteByteGo. Авторы - Али Аминиан и Хао Шенг. Али Аминиан уже известен по книге про ML System Design Interview, а здесь фокус смещается с классических ML-систем вроде поиска и рекомендаций на генеративный AI: чатботы, генерацию текста, изображений, видео, RAG и персонализированные AI-сценарии.В обычном System Design Interview кандидат часто рисует распределенную систему: API, балансировщики, базы данных, очереди, кэши, фоновые джобы, мониторинг. В GenAI-интервью все это остается, но появляется еще один слой сложности:- Какие данные нужны;- Какую модель выбрать;- Нужен ли RAG или fine-tuning;- Как измерять качество генерации;- Как бороться с hallucinations;- Как учитывать latency и стоимость инференса;- Как встроить safety-фильтры;- Как собирать feedback loop;- Как мониторить деградацию системы после запуска.Именно поэтому книга полезна не только ML-инженерам. Она хорошо ложится и на backend engineers, и на архитекторов, и на технических руководителей, которым сейчас приходится проектировать AI-фичи не как демо на API, а как часть production-системы.Внутри книги заявлены три главные вещи:1️⃣ Фреймворк из 7 шагов для GenAI System DesignАвторы предлагают не начинать сразу с "берем LLM и векторную базу данных", а последовательно пройти путь от требований до деплоя и мониторинга в проде. Это сильно дисциплинирует мышление, потому что в GenAI-задачах легко перепрыгнуть к модной технологии и забыть про реальные ограничения продукта.2️⃣ 10 практических задач с подробными решениямиСреди кейсов есть следующие: Gmail Smart Compose, Google Translate, ChatGPT-like personal assistant, Image Captioning, Retrieval-Augmented Generation, Realistic Face Generation, High-Resolution Image Synthesis, Text-to-Image Generation, Personalized Headshot Generation и Text-to-Video Generation. Этот набор покрывает разные сценарии и сильно шире, чем просто прикрутить трансформер к чат-боту:)3️⃣ Много диаграмм и end-to-end разборовДля System Design это особенно важно. Хороший ответ на интервью - это не только "какую модель выбрать", но и то, как выглядит система вокруг модели: preprocessing, retrieval, prompt builder, inference service, post-processing, safety layer, logging, monitoring, feedback loop. Мне кажется, главная ценность книги в том, что она показывает: "GenAI-система - это не модель в вакууме".В общем, модель - это конечно ядро, но вокруг него есть данные, права доступа, индексы, промпты, ранжирование, guardrails, UX, стоимость, GPU-инфраструктура, A/B-тесты, метрики качества и эксплуатационные ограничения. И если все это не проектировать осознанно, то на выходе получается не production-система, а красивый прототип с непредсказуемым поведением.Книга полезна как способ обновить представление о System Design в эпоху AI, ведь раньше мы проектировали в основном детерминированный софт: запрос пришел, сервис обработал, база ответила, результат вернулся. Теперь все чаще приходится проектировать системы с вероятностным поведением: модель может ответить хорошо, средне, неверно, опасно, дорого или слишком медленно. Поэтому архитектура должна включать не только масштабирование и отказоустойчивость, но и evaluation, safety, feedback и постоянный контур улучшения.В продолжении более подробный разбор фреймворка в 7 шагов от авторов книги.#SystemDesign #AI #GenAI #Architecture #Engineering #ML #Interview #Software

Все говорят про ИИ-агентов, но мало кто объясняет, что это значит для бизнеса конкретно. Попробую без терминов. А в конце еще расскажу про своих.ИИ-инструмент это когда вы пишете запрос, получаете ответ. Спросили, ответил, разошлись. ChatGPT прошлой версии, Алиса, Gemini когда вы заходите в чат и просите.ИИ-агент это когда вы ставите задачу, а он сам придумывает шаги, сам их делает и приносит вам готовый результат. Не отвечает, а выполняет. Сравните с разницей между "человек, у которого вы консультируетесь" и "сотрудник, которому вы поручаете".Чтобы было понятнее, на пальцах. Вот три задачи, которые агент делает без вас:1️⃣ - Поиск + анализ + документ. Я говорю: "найди три российских компании, которые внедрили ИИ-ассистента в продажах за последние полгода, выпиши их кейсы, оформи в одностраничник для моей команды". Через 10 минут у меня этот одностраничник в почте. 2️⃣ - Мониторинг + уведомление. Один раз настраиваю: следи за упоминаниями нашей компании в российских телеграм-каналах больше тысячи подписчиков, пиши мне в чат краткую сводку каждое утро. Дальше работает само.3️⃣ - Встреча + резюме + рассылка. Агент подключается к Zoom, слушает, делает протокол, отправляет всем участникам. Ничего не нажимаю, ничего не загружаю. Просто пришло письмо.И в этом, кажется, и есть та неуловимая разница, которую сложно объяснить, пока сам не попробовал. Когда часть задач уходит в фон и возвращается готовой, у вас высвобождается не "час в день", а другое мышление. Освобождается слой, на котором вы раньше тратили внимание на координацию, передачу, проверку.Что бы я предложила сделать с понедельника: возьмите свой типичный рабочий день и подсветите три задачи, которые ну точно не требуют вашего ума. Это и есть ваши кандидаты на агента.Из моих:1. синхрон с календарем и задачами (просто могу написать, что через месяц мне нужно на маникюр и он предложит свободный слот по моим правилам, сам поставит и напомнит)2. генерация контента (нет, ИИ за меня не пишет, НО - он шерстит топ 15 каналов в теме, новостные сводки и официальные соцсети инструментов, генерит мне 10-20 тем, из которых я уже выбираю о чем писать, готовит черновики, которые я дожимаю уже со своими идеями, кейсами) - также и по Youtube уже. 3. лиды для продаж (поиск контактов, формирование индвидуальных писем на стыке нас, человека и компании) - тут целый процесс, как нибудь поделюсь прям кейсом настройки. ... дальше можно приводить еще примеры, но даже это уже существенные задачи.А вы про ИИ-агентов уже думаете в практической плоскости или это пока ощущается как "слово из новостей"?

Одна функция вместо десяти командКаждый раз, когда нужно распаковать архив, начинается одно и то же. Это tar.gz или tar.bz2? Какие там флаги у unrar? А 7z вообще как запускается? Приходится лезть в документацию или историю команд. Самописная функция extract() решает именно эту проблему.Скопируйте функцию в ~/.bashrc или ~/.zshrc:

extract() {  if [ -f "$1" ]; then    case "$1" in      *.tar.bz2) tar xjf "$1" ;;      *.tar.gz)  tar xzf "$1" ;;      *.bz2)     bunzip2 "$1" ;;      *.rar)     unrar x "$1" ;;      *.gz)      gunzip "$1" ;;      *.tar)     tar xf "$1" ;;      *.tbz2)    tar xjf "$1" ;;      *.tgz)     tar xzf "$1" ;;      *.zip)     unzip "$1" ;;      *.7z)      7z x "$1" ;;      *)         echo "unknown archive" ;;    esac  fi}

Потом применяете изменения:

source ~/.bashrc

Функция определяет тип архива по расширению файла и сама выбирает нужную команду. Вы просто пишете extract имя_файла и получаете распакованное содержимое. Без флагов, без гугления, без ошибок из-за опечатки в параметрах.Поддерживаемые форматы: tar.gz, tar.bz2, bz2, rar, gz, tar, tbz2, tgz, zip, 7z.Один синтаксис для любого формата. Если файл не распознан, функция скажет unknown archive вместо того, чтобы молча упасть. Что можно добавить:Базовая версия уже полезна, но её можно немного доработать. Например, добавить проверку, что нужная утилита вообще установлена, или выводить имя команды перед запуском. Вот расширенный вариант:

extract() {  if [ ! -f "$1" ]; then    echo "'$1' не найден"    return 1  fi  case "$1" in    *.tar.bz2) tar xjf "$1" ;;    *.tar.gz)  tar xzf "$1" ;;    *.bz2)     bunzip2 "$1" ;;    *.rar)     unrar x "$1" ;;    *.gz)      gunzip "$1" ;;    *.tar)     tar xf "$1" ;;    *.tbz2)    tar xjf "$1" ;;    *.tgz)     tar xzf "$1" ;;    *.zip)     unzip "$1" ;;    *.7z)      7z x "$1" ;;    *)         echo "Формат не поддерживается: '$1'" ; return 1 ;;  esac}

Ссылка на источник bash_help

Отдельно хочется вспомнить кучу историй, где люди готовили по ИИ-рецептам и удивлялись, почему так плохо и не похоже на картинку. А там советы типа "и включите гриль на 100 минут, чтобы образовалась корочка". Ну без базара, она образовалась. Черная. А потом думаешь: это еще и ничего. Готовить по ИИ-советам все же лучше, чем лечиться, воспитывать детей и строить отношения по ИИ-советам.

В интернетах разгоняется тема о белых списках на фиксе в Подмосковье. Я, как и многие, уже ничему в принципе не удивлюсь, но тут важно понимать, что например провайдер Всем Wi-Fi, абоненты которого жалуются сегодня, это не вполне обычный провайдер - они ставят оборудование, работающее с симкартами. Иногда с одной, чаще с несколькими.Не знаю, как сейчас, а несколько лет назад, например, было популярно оборудование микротик, там много было решений такого типа. Себе я в свое время ставил довольно крутой Зуксель. Рынок был наводнен копеечными модемами с ломаной прошивкой Кинетик. Много всего может быть. Это оборудование умеет обеспечивать хорошее стабильное качество связи, так что даже забываешь, что это мобилка. Но в условиях ограничений, этот недостаток выходит к сожалению на первый план. И конечно там действует белый список.Это лирика. Главное, что это все мобилка, а не фиксированная связь.

Относительная нумерацияЧастенько народ интересуется, а почему у меня в виме такая странная нумерация. Да, этим вопросом и я в своё время задавался. Называется это «Относительная нумерация». ㅤГлавная идея здесь — быстрое перемещение по коду с клавиатуры.Например, курсор стоит у меня в 27 строке. Если я сейчас выполню комбинацию: 6j, то курсор у меня встанет на строку: Не забудь подставить своё мыло. Такая нумерация показывает расстояние до строки от курсора, а не её абсолютный номер.Аналогично работает и в других направлениях. В редакторе ZED это включается через конфиг:

relative_line_numbers": "enabled"

В виме же по классике в конфиге:

set number  set relativenumber

Честно, если ты пользуешься мышкой, это бесполезная настройка. Для новичков это совсем неочевидная фича и возможно даже вредная. Короче у этой фичи целая философия: Мышление расстояниями. В заурядной жизни, ты будешь думать — ага, мне бы на строку 15 попасть. А если ты адепт вима, твоё мышление такое — мне бы на 6 строчек ниже. Ускорение всех count-команд. Тут не только клавиши hjkl задействованы, ты можешь выполнять ряд других операций. Например:

5dd — удалить 5 строк3yy — скопировать 3 строки4> — сдвинуть 4 строки вправо2} — прыгнуть на 2 абзаца

Ты сразу видишь нужное число, сразу прожимаешь нужную комбинацию. Сильно уменьшает мысленную математику. Без — так… я на 120 строке, мне нужно на 133… это +13. С ней — вижу 13 → 13j. Мозги по сути вообще ничего не считают. Это плюс. Думаешь не головой, а жопой. Работает лучше с большими файлами. Когда у тебя файл на 1000+ строк, абсолютные номера создают шум, а относительные прям в тему. Ты ориентируешься вокруг курсора, а не во всём файле.Минусы? Да конечно! Поначалу выламывает тебя, перестраивает, больно Плохо подходит для дебага с конкретными строкамиВ общем относительная нумерация, это не про цифры, она про то, чтобы перестать искать строки и моментально перепрыгивать в нужное место.Если есть чё добавить, камон в комменты, будет интересно почитать. #devops #linux— Bashdays MAX LF Blog

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