От «яблока» до «королевы»: как нейросети учатся понимать смысл слов через эмбеддинги

Представьте, что вы объясняете ребёнку, что такое «яблоко». Вы покажете картинку, дадите попробовать, расскажете, что оно круглое, сладкое, растёт на дереве, а теперь попробуйте объяснить это нейросети. Она не видит, не пробует, но она понимает только числа. Как же тогда заставить машину понять, что «яблоко» ближе к «груше», чем к «трактору»?

  AG-UI. Как написать AI ассистента для подбора подарков за 20 минут

Один из проектов, который я запустил после новогодних праздников - это AI ассистент по подбору подарков (с интегрированным вишлистом) ДарийНа его примере я хочу рассказать о протоколе AG-UI и на практике показать, как разработать ChatGPT-like агентное приложение за пару минут. 

  Как мы с помощью ML попали на остров

Машинное обучение обычно ассоциируется с датасетами, метриками и бесконечными экспериментами в ноутбуках. Но в какой-то момент для нас ML перестал быть абстрактной технологией - и стал маршрутом. Причём буквально. Эта история о том, как модели, гипотезы и пара неочевидных решений привели нас не только к рабочему результату, но и на самый настоящий остров Парамушир (северные Курилы).

  sys.settrace: как устроены дебаггеры, coverage и profilers в Python

Когда запускаешь pytest --cov код выполняется как обычно, но в конце появляется отчёт о покрытии. Как pytest узнаёт, какие строки выполнились? Ответ в sys.settrace, это низкоуровневый хук, который позволяет перехватывать каждый шаг интерпретатора.На этом механизме построены coverage.py, pdb, PyCharm debugger, hunters, и десятки других инструментов. Разберём, как это работает изнутри и почему трассировка устроена именно так.

  Разбираю статью про FS-Researcher: как учёные научили ИИ вести конспекты

ChatGPT и другие LLM "забывают" начало диалога при серьезном ресерче. Обычная проблема. Новые факты вытесняют старые из-за ограниченного контекстного окна, и отчет получается поверхностным. Недавнее исследование предлагает простое решение — дать ИИ-агенту "блокнот". Разбираемся как такой подход обходит ограничения контекста.

  «Спрятать и не потерять»: Реализуем DSSS-стеганографию в MP3 на Python. AES-256 против сжатия с потерями

Принято считать, что стеганография в аудио умирает, как только файл пережимают в MP3. Классический метод LSB (замена младших битов) действительно не выдерживает встречи с психоакустической моделью сжатия — данные просто стираются как «неслышимый мусор».Но что, если подойти к задаче не как к замене битов, а как к радиосвязи? В этой статье мы напишем приложение ChameleonLab на Python (PyQt6 + NumPy). Мы откажемся от хрупких методов в пользу военной технологии DSSS (расширение спектра), применим криптографию AES-256 и научим наш сигнал выживать даже при перекодировании в 128kbps. Разберем математику корреляции, борьбу с рассинхронизацией ffmpeg и почему иногда шум — это хорошо.

  Флоу вайб-кодинга с Claude Code + speckit

tl dr:- итеративный constitution.md- промтинг фич с помощью md-файлов- git-ветки для контроля урона- вычитка документации вручную- авто-кодинг с код-ревью финального mr.На скрине случайно получившаяся сегодня гармоничная композицияи из того, чем себя можно занять, пока агент в IDE коптит.

  Django (anti)patterns

A website and repo with 39 common antipatterns, listing them as well as suggested changes. Worth a look!

  Nano Banana Pro. Реальное применение, а не мемные картинки

Когда данных мало, а домен сильно отличается, предобученные модели перестают работать. Я попробовал вместо сбора и ручной разметки генерировать дорожные дефекты поверх реальных кадров.Что получилось, где работает, где нет и сколько это стоит - в статье.

  Разрабатываем игру для Telegram с нуля

Сегодня мы создадим простейшую игру для Telegram, представляющую собой Mini App. В нашем случае, это игра с «бизнес-уклоном». Часто клиенты хотят бонус, но раздавать по запросу бонусы не очень правильно. Гораздо лучше, чтобы пользователи его «заработали», выполнив какие-то действия, взаимодействуя с вашим брендом. А что может быть веселее небольшой игры с призом в конце.В нашей игре нужно будет прыгать по платформам и собирать звёзды.

  CPython — Сборка мусора изнутри, ч.4

Пришло время поговорить о главной функции сборщика мусора в CPython. В предыдущих частях мы говорили о поколениях, инкрементальной и полной сборке мусора — но все они в итоге вызывают главную функцию, которая и реализует основной алгоритм циклического сборщика мусора — находит и разрывает циклы у объектов, которые уже вышли из использования.

  Как решить TSP для 10 000 точек БЕЗ прыжков: метод «Динамического Шампура» с инерцией

Как обойти 10 000 точек без лишних «холостых» прыжков и геометрической путаницы? Традиционные жадные алгоритмы пасуют перед плотными структурами, заставляя инструменты ЧПУ и роботов метаться по всей рабочей зоне. В этой статье я представляю «Алгоритм Динамического Шампура» (Shampur‑Scraper Method) — иерархический подход к задаче коммивояжера, сочетающий инерционное планирование магистралей и динамическую зачистку зон ответственности.

  Обзор Open Source моделей для задачи TTS

Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.

  Как мы помогали Стэнфорду следить за акулами

В этот раз речь пойдёт о приложении для интерактивного мониторинга белых акул по заказу Стэнфордского университета. 🦈 В статье ребята рассказали, какие возможности реализовали внутри приложения, какой стек технологий выбрали и что за сложности случились на фронтенде и бэкенде.

  Все об устройстве Q65 с примерами на Python (часть 3)

Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.