Лучшее за неделю (03.02 — 09.02)
Привет, Хабр! Сегодня расскажем про связь ИИ и космоса, поделимся прогнозами на 2025 год и лучшими статьями прошлой недели: о сборе данных приложениями на смартфонах, уязвимостях межсетевых экранов, 3D-открытках из прошлого и многом другом.
Как старые игры учили нас программировать
Речь пойдёт про ностальгию и первые игры. Те самые первые игры, которые навсегда остаются в памяти, как огромные сугробы чистейшего белого снега (а не коричневого с желтым), про те игры, которые живы и спустя десятки лет и про то, какое место они могут занимать в нашей жизни.
Книга: «Dungeons & Dragons: Тактика боя для Мастеров подземелий (Монстры)»
Привет, Хаброжители! «Dungeons & Dragons: Тактика боя для Мастеров подземелий (Монстры)» — книга, обязательная к прочтению для каждого Мастера начинающего, среднего и продвинутого уровня, который хочет сделать игру ярче и сложнее для игроков. Руководство Кита Амманна — Мастера с тридцатилетним опытом ведения игры и создателя популярного блога The Monsters Know What They're Doing — поможет оценить способности монстров и разработать грандиозные планы сражения. Вы научитесь принимать как можно больше тактических решений до начала сессии, выстраивать плавный и логичный ход битв, эффективно использовать умения монстров, чтобы не только генерировать острый сюжет, но и многопланово обогащать игру кровопролитными поединками.
Почему GPT-4 ошибается в 96% случаев: границы возможностей LLM
7 декабря 1962 года журнал Life International опубликовал логическую головоломку, состоящую из 15 предложений, описывающих пять домов на улице. Каждое предложение содержало подсказку, например: «Англичанин живёт в красном доме» или «Молоко пьют в среднем доме». Каждый дом имел свой цвет, в нём проживали люди разных национальностей, у которых были разные домашние животные и другие характеристики. Заголовок статьи гласил: «Кому принадлежит зебра?» Подобные задачи стали примером для оценки возможностей, а также ограничений современных моделей машинного обучения.
Рецензия на переводную книгу “Машинное обучение с малым объемом кодирования” (Low-Code AI)
Как кажется, основные читатели книги "Low-Code AI"
Семь самых важных научных статей в истории Computer Science
Прежде чем мы начнём, уточню: да, это субъективный список. Его цель — не закончить обсуждения, а породить их. Эти семь работ (отсортированных по дате публикации) я выделил потому, что они сильно повлияли на современный мир. Каждая из них заслуживает отдельного поста (или даже книги!). Если ваша любимая научная статья не попала в список, до дочитайте до раздела «Бонус» в конце, куда я добавил работы, которым чуть-чуть не хватило до попадания в основной список.
Чапаев и Матрица: почему культура 90-х бунтовала против пластмассового мира? Часть 2
К началу 90-х общества США и других стран оказались в мире, с которым человек и его системы восприятия раньше не сталкивались. Материальное окружение и живое общение никуда вроде бы не делись — но их доля в воспринимаемом неуклонно снижалась за счёт ТВ и других СМИ. Медиапродукты уже целенаправленно создавались для максимального привлечения внимания и эмоционального вовлечения. Реальный мир тускнел на фоне гламурной картинки ТВ и журналов. Недоверие вызывали и они, и заверения любых властей и корпораций. Прочная картина мира, в которой жили прежние поколения, рассыпалась на глазах у очень многих — но потребность в ней не исчезла. Чувство ирреальности мира и поиск хоть чего-то настоящего нашли немало отражений в культуре этой странной эпохи.
