🧑💻Продолжаем работу по запросу самого Сэма Альтмана Мы уже прошли важные этапы: провели интервью, построили контекстную диаграмму, описали функциональные модули и проработали внешнее взаимодействие. Почитать о проделанной работе можно по хештегу #Сэм@systems_education
Теперь мы приступаем к моделированию данных ядра системы — модуля «Интеллект» на примере взаимодействия с ИИ-агентами по профессиям.
⬆️На карточках мы представили элементы концептуальной модели: — допущения и гипотезы — словарь данных для взаимодействия с ИИ-агентами по профессиям — CRUD-матрицу — табличное описание некоторых сущностей — UML-диаграммы классов: • для процесса настройки ИИ-агента под конкретную профессию • для обработки задачи, переданной Невидимому ИИ на исполнение — UML-диаграмму состояний задачи для исполнения Невидимым ИИ
Что дальше? Продолжим работу и опишем нефункциональные требования в рамках модуля 5 нашего обучающего курса.
Если вы хотите научиться так же качественно разрабатывать пользовательские и системные требования, будем рады видеть вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». В серии постов с Сэмом Альтманом мы проделываем работу, которая полностью имитирует программу курса. Этот пост посвящен Модулю 4.
🧑💻Продолжаем работу по запросу самого Сэма Альтмана Мы уже прошли важные этапы: провели интервью, построили контекстную диаграмму, описали функциональные модули и проработали внешнее взаимодействие. Почитать о проделанной работе можно по хештегу #Сэм@systems_education
Теперь мы приступаем к моделированию данных ядра системы — модуля «Интеллект» на примере взаимодействия с ИИ-агентами по профессиям.
⬆️На карточках мы представили элементы концептуальной модели: — допущения и гипотезы — словарь данных для взаимодействия с ИИ-агентами по профессиям — CRUD-матрицу — табличное описание некоторых сущностей — UML-диаграммы классов: • для процесса настройки ИИ-агента под конкретную профессию • для обработки задачи, переданной Невидимому ИИ на исполнение — UML-диаграмму состояний задачи для исполнения Невидимым ИИ
Что дальше? Продолжим работу и опишем нефункциональные требования в рамках модуля 5 нашего обучающего курса.
Если вы хотите научиться так же качественно разрабатывать пользовательские и системные требования, будем рады видеть вас на ближайших потоках курса «Системный анализ + ИИ. Разработка требований и функциональное проектирование систем». В серии постов с Сэмом Альтманом мы проделываем работу, которая полностью имитирует программу курса. Этот пост посвящен Модулю 4.
Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. If you initiate a Secret Chat, however, then these communications are end-to-end encrypted and are tied to the device you are using. That means it’s less convenient to access them across multiple platforms, but you are at far less risk of snooping. Back in the day, Secret Chats received some praise from the EFF, but the fact that its standard system isn’t as secure earned it some criticism. If you’re looking for something that is considered more reliable by privacy advocates, then Signal is the EFF’s preferred platform, although that too is not without some caveats. Messages are not fully encrypted by default. That means the company could, in theory, access the content of the messages, or be forced to hand over the data at the request of a government. "The argument from Telegram is, 'You should trust us because we tell you that we're trustworthy,'" Maréchal said. "It's really in the eye of the beholder whether that's something you want to buy into." Telegram was founded in 2013 by two Russian brothers, Nikolai and Pavel Durov.
from jp
