Sber Developer News

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 У вас есть список объектов, где каждый объект — это информация об одной птице и у каждого объекта есть два свойства: name: название птицы (строка); distance: расстояние, которое пролетела птица в километрах (число). Что нужно сделать: 🔘Создайте список только тех птиц, которые пролетели более 500 километров. 🔘На основе отфильтрованного списка получите новый массив, содержащий только названия этих птиц. 🔘Вычислите общую дистанцию, которую пролетели все птицы из исходного списка (сумму всех distance). Пишите ваши варианты в комментариях!

GigaChat Audio: эмоции, длинный контекст и новые Open Source модели ⚡️ Сбер представил GigaChat Audio — модель с расширенными возможностями работы со звуком, а также выложил в открытый доступ семейство моделей автоматического распознавания речи. Главное про релиз: 🔘Эмпатия: модель распознает интонации и эмоции спикера и адаптирует стиль ответа под его состояние. 🔘Работа с длинным аудио: поддержка записей до 2 часов с разделением по спикерам, поиском по таймкодам и умным саммари. 🔘Голосовая память: ассистент запоминает важные факты из диалогов для будущих сессий. 🔘Качество: в тесте Arena Hard Audio модель показала 75% побед, а точность распознавания эмоций достигла 80%, обойдя ряд мировых аналогов. Для разработчиков (Open Source): 🔘Облегчённая версия GigaChat Audiо: поддерживает русский и английский, легко дообучается под языки стран СНГ. Вместе с моделью команда представила датасет TimeGround-1M — для обучения LLM привязке событий ко времени. 🔘Семейство GigaAM: первые российские открытые модели для мультиязычного распознавания речи. Модели допускают в 1,5–2 раза меньше ошибок и оптимизированы для запуска даже на обычных процессорах. Забирайте модели в свои проекты, а если хотите углубиться в техническую составляющую, читайте пост команды 💻

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы пишете приложение для организаторов походов. У вас есть список вещей, которые участники планируют взять с собой. Входные данные: У вас есть набор данных, где каждый объект описывает одну вещь. Свойства вещей: name — название предмета (строка); category — категория предмета (например, «еда», «снаряжение», «одежда»); isEssential — обязательный ли это предмет (булево значение: true — обязательно, false — по желанию). Что нужно реализовать: 🔘Фильтрация: создайте два новых списка (массива). В первый должны попасть только предметы из категории «еда», во второй — всё остальное снаряжение и одежда. 🔘Проверка обязательных вещей: выведите в консоль названия всех предметов, у которых свойство isEssential установлено в true. Если хотя бы один обязательный предмет отсутствует, как бы вы это определили? 🔘Подсчёт: вычислите общее количество всех вещей в исходном списке. 🔘Трансформация: создайте новый массив, который будет содержать только названия вещей (строки), и отсортируйте этот список по алфавиту. Пишите ваши варианты в комментариях!

Сбер представил GigaChat 3.5: собственная архитектура, скорость и Open Source ⚡️ GigaChat 3.5 — отечественная модель с масштабированной архитектурой на линейном внимании. Модель умнее, быстрее и почти вдвое компактней предыдущей Ultra Главное про релиз: 🔘До 4 раз быстрее на длинном контексте: новая архитектура решает проблему замедления модели при работе с большими текстами. 🔘Эффективность: модель требует вдвое меньше памяти, что упрощает её самостоятельное развёртывание. 🔘Качество ответов: наибольший прирост в задачах на кодинг и математику. Ответы стали точнее и структурнее. 🔘Новый датасет: разработчики изменили подход к обучению, сделав упор на тщательно отфильтрованные «человеческие» тексты, а не на синтетику. Поработать с новой моделью можно уже сейчас на GitVerse и HuggingFace. А подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — коллеги расписали в своём канале и в статье на Habr.

Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Ваша компания занимается разработкой искусственного интеллекта и провела масштабное обновление своей языковой модели. До оптимизации модель обрабатывала один текстовый запрос пользователя в среднем за 2,5 секунды, а после внедрения нового алгоритма скорость работы увеличилась, и на обработку того же запроса теперь уходит всего 400 миллисекунд. При тестировании обновлённой системы на сервер одновременно поступил пакет из 150 изолированных запросов, которые обрабатываются параллельно. Нужно вычислить: 🔘Сколько суммарно времени (в секундах) сэкономил сервер при обработке всего пакета запросов благодаря обновлению? 🔘Во сколько раз увеличилась скорость обработки одного запроса? Пишите ваши варианты в комментариях!

GFusion: как диффузионный подход ускорил GigaChat ⚡️ Команда GigaChat представила проект GFusion — диффузионную языковую модель на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. В отличие от классического авторегрессионного подхода, где текст генерируется строго по одному токену, диффузионная LLM восстанавливает за один проход сразу несколько токенов внутри замаскированного блока. Весь проект — от идеи и обучения до оптимизации runtime и open-source релиза — выполнил стажер команды Pretrain. Новый метод позволяет увеличить скорость генерации в однопользовательском режиме в среднем на 70% по сравнению с базовой моделью, при этом снижение качества составило всего 2–4 п.п., а балансом скорости и точности можно управлять через параметры генерации. В ходе работы команда добавила поддержку GFusion в SGLang и реализовала алгоритм entropy-bounded sampling для ускорения диффузионных моделей. Кроме того, в open source была выложена собственная реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски, которая дает до +77% end-to-end ускорения на длинном контексте. ➡️Подробности исследования, код и веса моделей в статье на Habr, а также на GitVerse и Hugging Face: GFusion-10B-A1.8B-base, GFusion-10B-A1.8B

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы с друзьями планируете открыть сезон сап-сёрфинга и нужно составить список участников. Чтобы принять участие в сплаве нужен гидрокостюм, без него можно обойтись если температура воды в водоёме будет выше 18 °C. Напишите функцию, которая поможет определить финальный состав участников. Входные данные: 🔘Массив объектов, где каждый объект представляет одного друга и содержит два свойства: имя (строка) и наличие гидрокостюма (логическое значение true/false). 🔘Число, обозначающее текущую температуру воды в градусах Цельсия. Выходные данные: Функция должна возвращать новый массив, состоящий только из имён (строк) тех людей, которые могут поехать на открытие сезона при указанной температуре. Пишите ваши варианты в комментариях!

Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Вы проектируете модуль распознавания команд для домашнего голосового помощника. Помощник должен реагировать только тогда, когда перед командой произносят его имя — «Салют». Робот должен сработать, если выполняются следующие правила: 🔘Имя «Салют» обязательно должно быть самым первым словом в строке. 🔘Сама команда (то, что идет после имени) не должна быть пустой. Опишите пошагово, какие встроенные методы строк в JavaScript вы бы использовали, чтобы проверить эти условия.

Пятничная задача для адептов JavaScript 📆 Вы создаёте праздничную открытку для сайта. Нужно написать функцию getGreeting, которая принимает имя пользователя и проверяет, наступил ли праздник. Если на вход передана дата 12 июня (любого года), функция должна вернуть поздравление. В любой другой день — обычное приветствие. Функция должна называться getGreeting(name, date). Параметр name — это строка (имя пользователя). Параметр date — это встроенный объект JavaScript new Date(). Если месяц даты — июнь, а число — 12, функция возвращает: «С праздником, [Имя]! С Днем России!» Если дата другая, функция возвращает: «Привет, [Имя]! Хорошего дня!» Пишите ваши варианты в комментариях.

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы с друзьями арендуете загородный домик на выходные. Нужно автоматически рассчитать расходы на поездку. Условия: Аренда: 9 000 руб. в сутки. Если бронь от 3 суток и более — скидка 10% на всю аренду. Питание: 1500 руб. в день на одного человека. Финальный сбор: 3 000 руб. фиксированно с компании (за уборку и дрова). Напишите функцию, которая принимает два числа (количество гостей и количество дней) и возвращает объект с двумя значениями: 🔘Общая стоимость поездки (аренда со скидкой или без + еда + сбор). 🔘Сумма с каждого человека (общая стоимость, делённая на количество гостей и округлённая до целого числа). Пишите ваши варианты в комментариях.