Обновления:
- добавил переключатель темы светлая / темная;
- добавил отдельное меню для выбора типа калькулятора;
- появился раздел профиль и коктейли (пока в разработке).
Предложения по дополнению принимаются.
В справке Экселя почему-то не нашёл подробного описания функции, а именно использования интервального просмотра.
В справке написано только то, что ячейки должны быть отсортированы по возрастанию. К сожалению описание не полное.
Для интервального просмотра со значением 0 сортировка вообще не имеет смысла.
Для интервального просмотра со значением 1 сортировка позволяет работать с функцией, так как записано в справке. Если же сортировка не выполнена, то функция просматривает все значения снизу таблицы и ищет первое значение, которое меньше, чем заданное значение. Получатся, что сортировка не обязательна, просто функция будет работать по-другому, не так как в справке Экселя - она найдёт первое значение меньше заданного снизу таблицы. То есть зависит от задачи, следовать ли официальной инструкции.
Видео по функции ВПР в Excel с интервальным просмотром 1.
Мы живем в эпоху, когда количество новостей об ИИ за неделю превышает то, что раньше происходило за год. Отделить сигнал от шума становится практически невозможно.
В такие моменты полезно сделать шаг назад и послушать людей, которые мыслят десятилетними циклами, а не недельными спринтами. Один из таких людей — Бенедикт Эванс, ветеран Кремниевой долины и стратег, который видел смену эпох от мейнфреймов до смартфонов.
Недавно он поделился своим видением того, где мы находимся в цикле развития ИИ. Это не про «какая нейронка лучше рисует картинки», а про то, как меняется структура технологий и бизнеса.
Давайте разберем его ключевые тезисы и переведем их на понятный язык стратегии и практики.
Эванс сформулировал блестящую мысль, которая объясняет всю историю компьютерных наук: «Как только это начинает работать идеально, мы перестаем называть это ИИ».
В 80-е и 90-е годы задачи, связанные с эффективным поиском информации в огромных массивах данных, оптимизацией запросов и построением сложных баз данных, считались передним краем «интеллектуальных систем». Этим занимались кафедры искусственного интеллекта.
Сегодня для любого IT-специалиста SELECT * FROM users WHERE... — это рутина. Это просто «база данных», просто «софт». Магия исчезла, осталась утилита.
То же самое происходит прямо сейчас. Сегодня ярлык «ИИ» гордо носят LLM (большие языковые модели вроде GPT-5 или Claude). Они кажутся нам чудом. Но через 5-7 лет встроенный в ваш текстовый редактор помощник, который на лету рефакторит код или пишет документацию, будет восприниматься не как «ИИ», а как «ну, это просто современный текстовый редактор».
Почему это важно понимать: Мы движемся по предсказуемым циклам. То, что сегодня является конкурентным преимуществом и «магией», завтра станет базовым требованием к инфраструктуре.
Вторая важная мысль здесь — технологические слои наслаиваются, а не заменяют друг друга тотально.
Появление ПК не убило мейнфреймы (на них до сих пор крутится половина мировой банковской системы).
Появление веба не убило десктопные приложения.
Появление смартфонов не убило ноутбуки.
Эванс называет это «эффектом фрактала». В контексте ИИ это означает, что появление новых генеративных моделей для видео или 3D не «удалит» ChatGPT. И уж тем более ИИ не отменит необходимость в классическом программировании, базах данных и сетевых протоколах.
Практический вывод: Мы строим новый, невероятно мощный слой абстракции поверх всего, что создали ранее. Не ждите, что старый мир исчезнет; готовьтесь к тому, что он станет фундаментом для нового.
Если отбросить теорию, что все это значит на практике для компаний и IT-команд? Вот четыре неочевидных вывода, которые меняют правила игры прямо сейчас.
Мы прошли точку, где ИИ воспринимался как «вау-эффект». С выходом новых мультимодальных моделей и подтверждением законов масштабирования (чем больше модель и данные, тем она умнее) стало ясно: «стены» в обучении пока нет. Технология работает и будет работать лучше.
Вопрос для бизнеса меняется кардинально:
Было: «А сработает ли эта штука у нас? Может, попробуем?»
Стало: «Какие части нашего бизнеса станут просто бесплатной функцией благодаря ИИ?»
Если ваша компания занимается, например, переводами, копирайтингом или базовой техподдержкой, ИИ превращает вашу ключевую услугу в дешевую утилиту.
Практический вывод: Если вы не внедряете ИИ как базовую инфраструктуру (как когда-то внедряли интернет или CRM), вы не просто отстаете — вы выпадаете из рынка. ИИ становится «электричеством» для бизнес-процессов.
Внедрение ИИ происходит крайне неравномерно. Есть компании, где ИИ используют только энтузиасты-одиночки, и есть те, кто перестраивает процессы. Разрыв в продуктивности между ними — десятикратный.
Но самое важное здесь — понятие «зависимости от пути» (path dependency). То, с чего вы начнете внедрение ИИ, определит ваш потолок в будущем.
Пример: Представьте компанию в 80-х, которая первой купила компьютеры и программу VisiCalc (прадедушка Excel).
Если они использовали её просто как «быстрый калькулятор» чтобы проверять расчеты бухгалтера, они получили прирост эффективности в 10%.
Но если они поняли, что эта штука позволяет моделировать финансовые сценарии в реальном времени, они изменили саму структуру управления финансами в компании. Они получили стратегическое преимущество.
То же самое с ИИ. Если вы используете ИИ только для «саммари текстов» или генерации картинок для соцсетей, вы застрянете на этом уровне. Вы никогда не поймете мощь агентских систем — ИИ, который может самостоятельно выполнять цепочки задач (прочитать почту, понять проблему, завести тикет в Jira, написать черновик ответа).
Практический вывод: Выбирайте для старта внедрения не самые простые задачи, а те процессы, где ИИ может изменить сам поток информации. Это определит вашу дальнейшую траекторию.
Главная ошибка сейчас — становиться «OpenAI-шопом» или «Google-шопом», жестко привязывая весь свой код к API одного вендора (vendor lock-in).
Архитектура будущего — это умная маршрутизация (routing). Ваша система должна уметь на лету решать, какую модель использовать для конкретной задачи.
Пользователь задал простой вопрос в чате? Отправляем запрос в дешевую и быструю собственную модель (например, Llama 3 8B).
Пришел сложный запрос, требующий глубокого анализа юридического документа? Маршрутизируем его в дорогую, но умную GPT-5 или Claude 4 Opus.
Есть требования по приватности данных? Используем только локальную модель.
Практический вывод: Будьте умным архитектором. Создавайте слой абстракции между вашим приложением и моделями ИИ. Это позволит вам переключаться между вендорами, экономя деньги и не завися от их прихотей.
Известный исследователь ИИ Андрей Карпаты недавно сказал: «Нам нужно научиться представлять LLM как инопланетный разум, с которым мы устанавливаем первый контакт». Это не про фантастику, а про то, что этот интеллект работает иначе, чем человеческий.
К 2025-2026 годам ИИ-агенты станут неформальными «начальниками штаба» для каждого сотрудника. Они будут читать Slack, ставить задачи, следить за дедлайнами.
Это фундаментально изменит иерархию в компаниях.
Смена ролей: Раньше мы платили людям за «делание» (doing) — написание кода, текста, составление отчета. Теперь роль человека смещается к «постановке задач» (specifying) и «проверке результата» (verifying). Человек становится менеджером ИИ-агентов.
Смерть «передастов»: Огромное количество менеджеров среднего звена занимаются тем, что просто передают информацию из одного отдела в другой, синхронизируют статусы и пинают людей. ИИ-агенты делают это быстрее, прозрачнее и круглосуточно. Количество таких «координационных» ролей резко сократится.
Практический вывод: Вам придется менять оргструктуру быстрее, чем когда-либо. Готовьтесь к тому, что вашим сотрудникам нужны будут навыки промпт-инжиниринга и критического мышления для проверки работы ИИ, а не навыки рутинного исполнения.
Мы живем в информационной центрифуге. Новости об очередном прорыве появляются каждый день. Пытаться реагировать на всё — верный путь к выгоранию и параличу решений.
Совет Бенедикта Эванса прост и сложен одновременно: сделайте шаг назад.
Возьмите паузу. Соберите свою команду (техническую и бизнесовую) у белой доски. И вместо обсуждения новой фичи в Midjourney, задайте фундаментальный вопрос, используя фреймворк Эванса:
«Меняет ли эта новость нашу операционную реальность?»
Стала ли модель настолько дешевой, что мы можем внедрить ее везде?
Появился ли агент, который может заменить целый отдел координации?
Не попадаем ли мы в ловушку вендор-лока?
Только способность «переваривать» информацию в тишине, вдали от хайпа Twitter и LinkedIn, и формировать собственные твердые убеждения позволит вам вести команду вперед, а не тонуть в бесконечном потоке обновлений. Стратегия сегодня важнее тактики.
Статья создана по мотивам видео: https://www.youtube.com/watch?v=iGvJpBWWGOU
Продолжается путь по созданию игры про мехов. Чтобы она не выглядела хотя бы на первый взгляд так простенько, было принято решение добавить несколько камер. Ну то есть вид сверху, сзади подальше, сзади поближе, кокпит.
На это есть несколько причин: ну во первых должно быть круто, во вторых - если в каком-то из режимов будет проседать fps , то можно переключить на другой. А так же, чтобы мех не смотрелся просто картинкой в кадре, я добавил камерам сглаживание резкости слежения (как сложно звучит, offset кароче ) Я и не подозревал в какой геморрой это выльется: то ли дрожат ноги не успевая за торсом, то ли камера не успевает за торсом, то ли фиг пойми. Если убрать эту компенсацию момента рывка камеры - всё норм двигается, но очень скучно - мех как нарисованный, а у меня-то он настоящий )) Вот вопрос: переход на cinemashine даст профит? Пропадёт тряска, или только опять зря всё переделаю?
Да, Юнити я освоил недавно (и это было не так то и просто). Если найдутся люди, готовые помочь, подсказать - милости прошу.
Всем отозвавшимся искреннее спасибо.
Да, игру можно будет запускать на смартфоне, пк. Такие дела.
Любо вы можете протестить игру в открытом тесте на Гугл Плей. Вылетает / не вылетает, тормозит / не тормозит и так далее.
В какой программе/сайте можно отсортировать страницы документа в таком порядке, чтобы этот документ распечатался в виде книги? Не в программе выбрать "порядок в виде брошюры и распечатать", а именно создать такой документ
Вобщем настало время все это безобразие покрыть текстурами. Идея в том, что надо как-то покрывать все это разными текстурами, а если точнее, то делать привязку по высотам (для начала) . И вот тут я решил, что надо сразу заложить оптимизацию, ибо множество текстур для разных высот да плюс еще карты нормалей и все такое, вобщем надо чтобы не тормозило. Было приято решение передавать в шейдер не отдельные текстуры а массивы текстур. Итак, первая проблема, надо написать механизм который создаст карту слоев, на основании настроек привязки к высотам. Я решил, что буду делать одну большую текстуру и передавать в нее данные смещения для текселей и размер области выборки тайла. Это позволит передать в шейдер сразу всю карту. Так, значит скрипт в Unity генерирует текстуру R8, т.е. это одноканальное изображение с 255 значениями на пиксел, что по моей задумке будет указателем на индекс текстуры в массиве. Ну или проще говоря, мы будем делать семпл каждого текселя в слое с индексом взятым из карты слоев.
Аналогичным образом, очевидно надо строить и карту смешивания, потому что без смешивания мы видим резкие переходы. Тут меня ждал небольшой сюрприз. Дело в том, что мне надо как-то передать в шейдер, где "заканчивается" область одного слоя, и начинается область другого. Пока я остановился на том, что буду так-же генерировать еще одноканальную R8 текстуру (карту смешивания) которая будет содержать данные о "силе" пикселя, наверное это просто аналог альфа-канала. Значит, я делаю семпл для конкретного текселя из карты смешивания, и если значение больше 0, то делаю интерполяцию с нижним слоем... Ну это в теории, на практике пока это все еще не заработало
Все эти сложности и хитрости, мною задуманы исключительно ради оптимизации семплов, потому что я к примеру пробовал делать подобное на стандартном Terrain от Unity, и тормоза выхвали не слабые)
АААААА, точно, я ж еще и стохастическое семплирование прикрутил, так что это еще +3 семпла на тексель для текстуры и карты нормалей. так что думаю я еще отказаться от интерполяции между слоями, в пользу дезеринга ( https://ru.wikipedia.org/wiki/Дизеринг )
Это позволит экономит один-два семпла...поглядим
ну и вот видео-отчет:
Путин - талантище. Целый мессенджер написал. С нуля.
