🤖🎓 SmartClass: как научить AI проверять домашки программистов

Автоматизация рутинных задач — один из главных трендов в IT, но как насчет проверки домашек? Представьте себе систему, которая не только оценивает код студентов, но и помогает им понять свои ошибки, словно опытный наставник. Звучит как фантастика? В статье рассказывается, как проект SmartClass воплощает эту идею в реальность, используя возможности AI. Узнайте, какие технологии лежат в основе, с какими трудностями сталкиваются разработчики и как это меняет обучение программированию.

📎 Подробнее о том, как AI помогает проверять домашние задания

👆 Математика простейшей нейронной сети

✨ Красивая и наглядная демонстрация работы нейросети, распознающей рукописные цифры👆

😈 Стажёр саботировал работу ML-команды, чтобы проводить собственный ресерч на их GPU

Тут всплыла забавная (и морально неоднозначная) история об одном из участников конференции NeurIPS. Он был стажёром в ByteDance и делал следующее:

▪️вручную переписывал веса обученных моделей, чтобы те падали на инференсе;
▪️взламывал машины и заставлял их ломаться во время обучения;
▪️вносил небольшие незаметные изменения в некоторые файлы, чтобы разрушать пайпланы.

Из-за всего этого на некоторое время высвобождались вычислительные мощности компании, которые парень использовал в личных целях. В итоге работа парня была признана одной из лучших на NeurIPS.

👀 А вот в ByteDance недовольны и намерены отсудить у бывшего стажёра деньги.

💬 Одобряем деятельность парня или нет?

📊 Построение DWH и разработка дашбордов в Power BI: 5 проблем и их решение

В современном мире данные являются одним из ключевых ресурсов для принятия обоснованных решений и успешной работы компании. Поэтому создание и поддержание эффективного хранилища данных становится важной задачей для многих организаций.

В этой статье Ипатов Александр, backend-разработчик в компании USETECH, рассматривает на конкретном примере проблемы и их решение при построении DWH и дальнейшей разработке дашбордов в Power BI. Вас ждет история о том, как превратить хаос данных в работающую бизнес-аналитику.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

🥂🎉 С наступающим Новым годом, друзья (а кого-то с уже наступившим)!

В 2025 году желаем вам:

✨ Чтобы loss падал 📉
✨ Чтобы accuracy росла 📈
✨ Чтобы датасеты были чистыми, а данные — релевантными 🧹📊
✨ Чтобы модели развертывались без стресса 🚀💻
✨ И, конечно, новых идей и вдохновения для крутых проектов! 💡🤖

Этот пост можно использовать, чтобы поздравить друг друга. Ставьте 🎉!

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

💻📈 Итоги года Proglib: 2024 год в цифрах и достижениях

«Библиотека программиста» подводит итоги 2024 года: 415 экспертных статей и миллион просмотров ежемесячно. Разбираем ключевые достижения, лучшие материалы и делимся планами развития.

👉 Читать статью
👉 Зеркало

P. S. Ну просто не могли не прикрепить мем года к этому посту 🫶

🐍🎄 Вот вам новогодняя загадка на подумать

Санта-Клаус решил проверить, есть ли у него все нужные игрушки для доставки. Он написал функцию на Python:

def check_toys(toys, required): 
    return all(toy in toys for toy in required)

Функция работает, но Санта недоволен её скоростью на больших списках. Как можно улучшить производительность этой функции, чтобы поиск был быстрее?

Ответ👇

Для ускорения поиска можно преобразовать список игрушек (toys) в множество (set). Это сделает операции проверки принадлежности (in) более быстрыми, так как в множестве они выполняются за O(1), в отличие от списка, где поиск занимает O(n):

def check_toys(toys, required):     
    toys_set = set(toys)
    return all(toy in toys_set for toy in required) 

Так, неоптимизированная функция check_toys отработает на списке из 10 тысяч игрушек за 0.8673701286315918, а оптимизированная — за 0.002813100814819336.

✨ Новый год — новая жизнь

Пояснение: модель и блогерша Zara Dar снимала ролики (которые выкладывала в том числе на PornHub) про математику и машинное обучение. Параллельно с этим она получала PhD в университете. Недавно девушка сообщила, что решила бросить обучение, так как OnlyFans приносит ей много денег и даёт больше свободы.