CodeCamp - Development

Ору, в администрации Президента пользуются пиратской виндой 😂 Ладно.

Умные шоссе не за горами: «Газпром нефть — Дорожное строительство» вместе с партнёрами будет разрабатывать роботов и беспилотную технику для строительства дорог. Компании, объединившиеся в консорциум, планируют вместе вести исследования и внедрять цифровые и роботизированные технологии. Отдельно займутся обучением: сделают тренажёры для дорожной техники и инструменты с VR и AR, чтобы готовить специалистов с нужными отрасли навыками. Михаил Поздняков, генеральный директор «Газпромнефть — Дорожное строительство» считает, что за этим стоит будущее развития дорожной инфраструктуры всей страны:   Беспилотные технологии в дорожной отрасли постепенно переходят от экспериментальных проектов к практическим инструментам эффективного строительства. Их применение позволяет специалистам быстрее собирать и обрабатывать данные при проектировании, точнее контролировать ход работ и существенно сокращать сроки реализации проектов. В перспективе роботизированные системы могут стать основой умных дорог по всей стране. Подписанное соглашение объединит компетенции и экспертизу производителей техники, разработчиков цифровых систем, научных организаций и специалистов в области дорожного строительства.   Осталось добавить во всё это ИИ-агентов 👍

Заводим милых рыбок на рабочем столе — разраб выложил для маководов интерактивные обои с аквариумом 🎣 Рыбки реагируют на курсор, шарахаются от него и дерутся за еду, которую вы им даете. Обои уже доступны на macOS 13+, проект полностью бесплатный и опенсорсный. Хоть где-то на рыбок посмотрим ☺️

Google выложила в опенсорс ARTEMIS — инструмент, который позволяет ИИ управлять Android-смартфоном и тестировать приложения. ARTEMIS получает доступ к смартфону, кликает по приложениям, проходит заданные вами сценарии и проверяет, всё ли работает. Можно подключить к Codex, Claude Code и другим агентам. Короче, идеально для автоматизации повседневной рутины и тестирования приложений. Сами разрабы заявляют, что на бенче AndroidWorld он верно выполнил 99% задач. И да, инструмент бесплатный и опенсорсный. QA всё 👍

ИИ всё сделал правильно 😁

Вот это стиль: парень собрал себе игровой ПК из… старой паяльной лампы 😨 Весь корпус умелец сам полностью сделал из дерева, а вместо обычного резервуара для жидкостного охлаждения взял старую паяльную лампу Primus и установил в неё смотровое стекло. Внутри при этом вполне современная начинка — процессор Ryzen 7 9800X3D, видеокарта Radeon RX 9070 XT и 32 ГБ DDR5. Кабели тоже кастомные и сделаны специально под корпус. Вся конструкция по итогу весит около 20 кг. Настоящий стимпанк 🔈

Google выложила гайд, как сделать дизайн вашего вайбкод-приложения лучше 💅 Внутри есть 8 подробных советов, полноценные промпты, которые можно украсть себе, и примеры. Разбирают всё: от типографики и цвета до отдельных компонентов. Короче, клад для стартаперов и дизайнеров. Изучаем и убираем из UI следы генерации 👍

Музыкальный датасет Яндекса – фаворит для мировых экспериментов в RecSys 😳 Исследователи Meta* предложили «генеративный верификатор» — маленькую модель, которая перепроверяет шорт-лист готовой системы отбора кандидатов и вытаскивает наверх то, что та задвинула вниз. Саму систему при этом не трогают: ни переобучения, ни пересборки индекса. Тестировали на двух бенчмарках — товарах Amazon и открытом YaMBDa от Яндекс Музыки (обезличенные прослушивания в трёх размерах: 50 млн, 500 млн и 5 млрд взаимодействий). И вот тут началось интересное: 🟢 Чем крупнее каталог, тем сильнее эффект: на максимальном масштабе — 5 млрд взаимодействий и 5,4 млн треков — Recall@10 у всех трёх моделей вырос на 25–30%. На Amazon, где каталог — пара тысяч товаров, прибавка куда скромнее: 6–15%. 🟢 Вывод Meta*: на гигантских каталогах стандартные ретриверы захлёбываются правдоподобным мусором в топе — и тут выручает дополнительная проверка кандидатов. Такие дела: без наших датасетов никуда. Статья тут 😎 *запрещенная в РФ организация @xor_journal

И после этого вы доверяете ИИ фактчек? OpenAI поймала свои неизданные модели на гениальной схеме. Во время исследования агенту понадобился источник для данных, которые были только в локальном файле. Поэтому он сам загрузил этот файл в открытый интернет, чтобы использовать появившуюся страницу как проверенный источник. Причём разрешения на публикацию никто не давал. И да, это уже не первая попытка ИИ сослаться на самого себя. ChatGPT больше не верим 🤬