Почему «гарантия трудоустройства» в рекламе курсов по программированию — это липа липовая?
Никто не может гарантировать трудоустройство, а в случае его отсутствия — возврат денежных средств в полном объеме.
Привожу отрывки из договоров платных образовательных курсов, где указаны специальные условия, согласно которым вы, даже не найдя работу, будете считаться трудоустроенным
Письменное подтверждение отказа вам тоже никто не предоставит, так как эта бумага — легальная возможность подать в суд на работодателя и получить компенсацию
Никто не может гарантировать трудоустройство, а в случае его отсутствия — возврат денежных средств в полном объеме.
Привожу отрывки из договоров платных образовательных курсов, где указаны специальные условия, согласно которым вы, даже не найдя работу, будете считаться трудоустроенным
Письменное подтверждение отказа вам тоже никто не предоставит, так как эта бумага — легальная возможность подать в суд на работодателя и получить компенсацию
👍3 3 2👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Роботизированный массажный стол Aescape за 75$ (за 1 сеанс) в Нью-Йорке с множеством программ
Сначала он просканирует ваше тело. составив 3D-модель и определив ключевые точки для обработки, а после пара легких манипуляторов делают своё дело. Идеально для интровертов)
Сначала он просканирует ваше тело. составив 3D-модель и определив ключевые точки для обработки, а после пара легких манипуляторов делают своё дело. Идеально для интровертов)
👍2 1
Стартап Interlune, основанный экс-сотрудниками Blue Origin, рассчитывает в ближайшие годы запустить на Луне добычу гелия-3. Литр гелия-3 стоит несколько тысяч долларов
Гелий-3 — стабильный изотоп гелия с двумя протонами и одним нейтроном, который производится путём термоядерного синтеза на Солнце и переносится солнечным ветром. Магнитосфера Земли отклоняет этот поток частиц, поэтому гелий-3 не встречается на Земле в природе и существует лишь в очень ограниченных количествах, появляясь в результате испытаний ядерного оружия и ядерных реакторов. Так как вокруг Луны магнитосферы нет, предполагается, что в карманах лунного реголита содержится большое количество гелия-3.
В 2026 году стартап рассчитывает провести демонстрационную миссию, собрать несколько образцов лунного реголита, измерить количество гелия-3 в них и попытаться извлечь его часть. Перевозками гелия-3 в будущем могут заняться SpaceX или Blue Origin.
Гелий-3 — стабильный изотоп гелия с двумя протонами и одним нейтроном, который производится путём термоядерного синтеза на Солнце и переносится солнечным ветром. Магнитосфера Земли отклоняет этот поток частиц, поэтому гелий-3 не встречается на Земле в природе и существует лишь в очень ограниченных количествах, появляясь в результате испытаний ядерного оружия и ядерных реакторов. Так как вокруг Луны магнитосферы нет, предполагается, что в карманах лунного реголита содержится большое количество гелия-3.
В 2026 году стартап рассчитывает провести демонстрационную миссию, собрать несколько образцов лунного реголита, измерить количество гелия-3 в них и попытаться извлечь его часть. Перевозками гелия-3 в будущем могут заняться SpaceX или Blue Origin.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ловите сайт, на котором можно рисовать свои айсберги и наблюдать, как они будут себя вести в воде
Отравление данных (data poisoning) — это атака на машинное обучение, во время которой злоумышленник вводит вредоносные данные в обучающий набор для нарушения работы алгоритма обучения и снижения его эффективности.
Некоторые примеры таких атак:
— Внесение шума (Noise Injection): добавление случайных или искаженных данных в обучающий набор.
— Удаление данных (Data Removal): исключение части данных из обучающего набора.
— Вставка ложных объектов (Object Insertion): добавление несуществующих или ложных объектов в обучающий набор. Сюда же входят скрытые надписи, вотермарки, изображения.
— Изменение меток классов (Label Flipping): изменение или искажение разметки классов в обучающем наборе. То есть данные не добавляются, но происходит подмена: например, картинки с кошками подписываются как картинки с собаками и наоборот.
Последствия отравления данных могут быть катастрофическими. Вот несколько примеров.
— Распознавание лиц: злоумышленник может добавить в обучающий набор чужие изображения лиц, взятые из открытых источников. Это может привести к тому, что невиновного человека задержат правоохранительные органы.
— Медицинские данные: подмена истории болезни пациента или результатов анализов в медицинских приложениях. Такая атака может привести к ложному диагнозу.
— Финансовые данные: из-за добавления фальшивых транзакций или ухищрений в финансовые данные человеку могут предъявить необоснованные обвинения в финансовых махинациях. А атака большего масштаба может спровоцировать дестабилизацию рынка.
— Дорожная ситуация (беспилотные автомобили): злоумышленник может добавить деформированные дорожные знаки или маркировку на дорогах в систему распознавания. Это может привести к авариям и несчастным случаям.
Некоторые примеры таких атак:
— Внесение шума (Noise Injection): добавление случайных или искаженных данных в обучающий набор.
— Удаление данных (Data Removal): исключение части данных из обучающего набора.
— Вставка ложных объектов (Object Insertion): добавление несуществующих или ложных объектов в обучающий набор. Сюда же входят скрытые надписи, вотермарки, изображения.
— Изменение меток классов (Label Flipping): изменение или искажение разметки классов в обучающем наборе. То есть данные не добавляются, но происходит подмена: например, картинки с кошками подписываются как картинки с собаками и наоборот.
Последствия отравления данных могут быть катастрофическими. Вот несколько примеров.
— Распознавание лиц: злоумышленник может добавить в обучающий набор чужие изображения лиц, взятые из открытых источников. Это может привести к тому, что невиновного человека задержат правоохранительные органы.
— Медицинские данные: подмена истории болезни пациента или результатов анализов в медицинских приложениях. Такая атака может привести к ложному диагнозу.
— Финансовые данные: из-за добавления фальшивых транзакций или ухищрений в финансовые данные человеку могут предъявить необоснованные обвинения в финансовых махинациях. А атака большего масштаба может спровоцировать дестабилизацию рынка.
— Дорожная ситуация (беспилотные автомобили): злоумышленник может добавить деформированные дорожные знаки или маркировку на дорогах в систему распознавания. Это может привести к авариям и несчастным случаям.
👀2 1
russiannames — это библиотека Python 3, предназначенная для анализа русских имен, фамилий и отчеств, определения пола человека по полному имени и способа написания имени. Он использует MongoDB в качестве серверной части для ускорения анализа имен.
https://russiannames.readthedocs.io/en/latest/
https://russiannames.readthedocs.io/en/latest/
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сделано через Luma Dream Machine: загружаешь две картинки, а сервис придумывает как их соединить в видео. Сейчас дают генерировать бесплатно не более 5 запросов в день (лучше сразу добавьте текстовый промпт с описанием трансформации — так лучше получается)
🔥4❤1👍1 1
Симпатичный бенчмарк сравнений обработки данных на Python с использованием чистого Python и разных библиотек.
Безоговорочный лидер Duckdb и близкий к нему по скорости Polars, но всё равно отстающий.
Вполне ожидаемо, от Duckdb многие в восторге именно из-за комбинаций скорости и функций.
Причём в текущем состоянии Duckdb ещё и может быть идеальным инструментом для ETL/ELT трансформации данных. Его можно рассматривать не как базу для хранения, а как инструмент быстрой обработки данных. А в нынешних облачных реалиях быстрый значит и дешёвый
Взято отсюда
Безоговорочный лидер Duckdb и близкий к нему по скорости Polars, но всё равно отстающий.
Вполне ожидаемо, от Duckdb многие в восторге именно из-за комбинаций скорости и функций.
Причём в текущем состоянии Duckdb ещё и может быть идеальным инструментом для ETL/ELT трансформации данных. Его можно рассматривать не как базу для хранения, а как инструмент быстрой обработки данных. А в нынешних облачных реалиях быстрый значит и дешёвый
Взято отсюда
👍1
Forwarded from эйай ньюз
Карпатый готовит большой курс по LLM – LLM101n: Let's build a Storyteller
Андрей будет учить с нуля и буквально всему - архитектуре, подготовке датасетов, тюнингу, оптимизации, фреймворкам (PyTorch+Jax), CUDA. На выходе у студентов получится что-то похожее на ChatGPT, только написанное абсолютно с нуля.
Такое ему не в первой, он вместе со своим профом Ли Фей-Фей создал и вёл легендарный курс CS231 по глубокому обучению в Стенфорде (имхо этот курс – база, всем советую), да и обучающие видео у него выходят отличные.
В публичном доступе есть репа с содержанием курса, но самих лекций пока нету
Список туториалов Карпатого про LLM:
- Строим GPT с нуля, с разбором кода в ноутбуке (2ч)
- Как тренировали ChatGPT (large scale)
- Интро в большие языковые модели (LLM), тоже от Карпатого. (1ч)
- Токенизация в GPT и как ее закодить (2ч)
- Как воспроизвести и натренировать GPT-2 (124M) с нуля (4ч)
#ликбез
@ai_newz
Андрей будет учить с нуля и буквально всему - архитектуре, подготовке датасетов, тюнингу, оптимизации, фреймворкам (PyTorch+Jax), CUDA. На выходе у студентов получится что-то похожее на ChatGPT, только написанное абсолютно с нуля.
Такое ему не в первой, он вместе со своим профом Ли Фей-Фей создал и вёл легендарный курс CS231 по глубокому обучению в Стенфорде (имхо этот курс – база, всем советую), да и обучающие видео у него выходят отличные.
В публичном доступе есть репа с содержанием курса, но самих лекций пока нету
Список туториалов Карпатого про LLM:
- Строим GPT с нуля, с разбором кода в ноутбуке (2ч)
- Как тренировали ChatGPT (large scale)
- Интро в большие языковые модели (LLM), тоже от Карпатого. (1ч)
- Токенизация в GPT и как ее закодить (2ч)
- Как воспроизвести и натренировать GPT-2 (124M) с нуля (4ч)
#ликбез
@ai_newz
❤2
Daniilak — Канал
Этот пост можно использовать в качестве пожертвований)
В комментах напишу что там
В комментах напишу что там
❤1
Daniilak — Канал
Благодаря comfyui стало возможным визуализировать спагетти-год
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Обычный день разработчика на Unreal Engine
Некоторые ИП и ООО поступают настолько неожиданно, что требуют от своих клиентов оставлять номера телефонов в открытом чате для оформления заказа. И возникает неприятное ощущение, когда понимаешь, что этот чат уже отслеживается в моменте.
Forwarded from вычислить по IP (Anastasia Skovpen)
Я все думала, ну когда какая-нибудь нейронка выстрелит в хоть в каком кринжовом деле.
И дело нашлось - А67-150/2024 - о защите деловой репутации.
С помощью нейронки наклепали статьи, разместили на сайте, истец оскорбился и пошел судиться, а точнее устанавливать факт, имеющий юридическое значение. Почему? Потому что идентифицировать лицо, распространившее информацию (aka владельца сайта) не удалось.
Подобных решений - пруд пруди, ибо не иссякла на Руси еще анонимность (хотя казалось бы). На дело я обратила внимание из-за упоминания GPT.
Тут нужно отметить, что для целей закона не так важно писал ли ответчик свои мысли в тетрадке и выставлял фото записей, опубликовал пост в анонимном блоге или генерил тексты с помощью своего ИИ сервиса - важен факт распространения и качество распространяемой информации (порочащая или не соответствующая действительности).
Надлежащими ответчиками по искам о защите деловой репутации являются авторы не соответствующих действительности и умаляющих репутацию сведений, а также лица, распространившие эти сведения.
Допустим, что в этом кейсе автора могло не быть (ибо ИИ сервис не автор, но и юзера мы таковым назвать не можем), но владелец сайта - это распространитель информации, что позволяет предъявлять требования и к нему.
Такие дела, ребята.
И дело нашлось - А67-150/2024 - о защите деловой репутации.
С помощью нейронки наклепали статьи, разместили на сайте, истец оскорбился и пошел судиться, а точнее устанавливать факт, имеющий юридическое значение. Почему? Потому что идентифицировать лицо, распространившее информацию (aka владельца сайта) не удалось.
Подобных решений - пруд пруди, ибо не иссякла на Руси еще анонимность (хотя казалось бы). На дело я обратила внимание из-за упоминания GPT.
Тут нужно отметить, что для целей закона не так важно писал ли ответчик свои мысли в тетрадке и выставлял фото записей, опубликовал пост в анонимном блоге или генерил тексты с помощью своего ИИ сервиса - важен факт распространения и качество распространяемой информации (порочащая или не соответствующая действительности).
Надлежащими ответчиками по искам о защите деловой репутации являются авторы не соответствующих действительности и умаляющих репутацию сведений, а также лица, распространившие эти сведения.
Допустим, что в этом кейсе автора могло не быть (ибо ИИ сервис не автор, но и юзера мы таковым назвать не можем), но владелец сайта - это распространитель информации, что позволяет предъявлять требования и к нему.
Такие дела, ребята.
❤1🔥1