4255
❤️☠️🤗 идейная миграция небытия
Чуваки кто получал визу еу в Грузии у кого есть контакты? Нужны помогайки @transformerslovedeatch
Читать полностью…
Деды из-за AI взбунтовались.
Ну или, если более серьёзно, заметное число действительно сильных математиков высказалось по поводу AI в очень, скажем так, настороженном смысле. Высказывание заслуживает внимания, и я вставлю свои 5 копеек.
Надысь я читал лекцию и упомянул в конспекте про гипотезу Кёте о нильрадикалах. Отправил ребятам конспект и на следующий же день получил сообщение от студента, что гипотезу раскололи буквально пару недель назад (при помощи AI, разумеется), построив к ней контрпример. Про решённую гипотезу Якобиана все слышали, а про гипотезу о «Навье — Стоксе» соцсети гудят прямо сейчас. И это хорошо: многие люди, не отличающие синус от косинуса, узнают, что математика — это не только про решение квадратных уравнений. А две недели назад, к примеру, один из моих учеников (тоже при помощи AI) нашёл решение одной моей личной проблемы, показав, что у диаграмм сопряжённости бывает сколько угодно концов (и это замечательно).
Пару слов о скептиках. Про тех, кто считает, что AI — грех против природы и вообще ужас ужасный, или что он вообще не нужен, я ничего говорить не буду (как вежливый кролик). Более содержательные возражения такие: (раз) массовое закрытие открытых проблем понижает интерес к математике и в целом негативно сказывается на учебном процессе; (два) построение контрпримеров не закрывает проблемы содержательно; и, главное, (три) люди в математике будут играть такую же декоративную роль, как люди в шахматах. Все понимают, что Stockfish не напрягаясь разнесёт любого шахматиста?
Моя позиция такая. Закрытие многочисленных «именных» проблем — скорее плюс. По большей части они мало интересны сами по себе. В математике вообще обычно доказать нечто куда проще, чем задать правильный вопрос. А в том, чтобы ставить вопросы и искать взаимосвязи, важную роль играет чувство прекрасного и та самая «красота» математики. А с этим у AI пока неустранимые проблемы.
Хорошая (на мой взгляд) математика — про то, как, используя новые термины, описывать известные структуры. Это совсем не то же самое, что искать контрпримеры к известным вопросам. Как говаривал мой шеф: «Зачем вы приносите мне контрпримеры? Что в поставленном виде ответ на вопрос отрицательный — я и сам понимаю. Разберитесь лучше, как поставить вопрос, чтобы ответ был положительным». Не вся математика такая, и многие разделы по сути закрываются, особенно те, что завязаны на контрпримерах или изощрённых вычислениях.
Есть другие проблемы с AI. Хоть пока и не такие острые. О них сейчас и скажу.
Первая. Многие математические институции становятся ненужными (сиречь заменимыми). Вроде как — поговори с ИИ, и он сам всё тебе расскажет. Почему это не так — напишу в другой раз.
Вторая. Эффективность научных изысканий во многом теперь (и отныне) будет завязана на доступ к современным и качественным AI. Потому как без оного почти любой результат можно легко и быстро улучшить, уточнить или дать более короткое доказательство.
То есть отныне математика завязана не на «кто умнее», а на «кто богаче». Это раньше математикам нужны были только карандаши, ластики и бумага (а философам даже ластики не нужны). Ну вот теперь мы будем в том же положении, что и физики-экспериментаторы или биологи. У них без нужного оборудования и соответствующего долгосрочного финансирования мало чего можно добиться. Вот и у нас теперь тоже.
Что по итогу. Да, математика как наука снова оказалась перед серьёзным кризисом. Не первый раз: благодаря Гёделю математику тряхнуло тоже основательно. Но пересобрать себя, понять, что мы и кто мы, — придётся.
В шахтах были канарейки — как сигнализация об угарном газе. У нас в этой роли бухтящие деды. Ну какая шахта, такая и канарейка.
#AI
Вообще для сбития дрона лучше бы подошло охотничье ружье
Читать полностью…
Телегу разбили и угнали прямо передо мной...
Читать полностью…
https://odyssey.systems/meet-odyssey-3
Хотел бы чтобы вы сделали игру, 3Д-экшон суть такова... Пользователь может играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. И если пользователь играет эльфами то эльфы в лесу, домики деревяные набигают солдаты дворца и злодеи. Можно грабить корованы... И эльфу раз лесные то сделать так что там густой лес... А движок можно поставить так что вдали деревья картинкой, когда подходиш они преобразовываются в 3-хмерные деревья[1]. Можно покупать и т.п. возможности как в Daggerfall. И враги 3-хмерные тоже, и труп тоже 3д. Можно прыгать и т.п. Если играть за охрану дворца то надо слушаться командира, и защищать дворец от злого (имя я не придумал) и шпионов, партизанов эльфов, и ходит на набеги на когото из этих (эльфов, злого...). Ну а если за злого... то значит шпионы или партизаны эльфов иногда нападают, пользователь сам себе командир может делать что сам захочет прикажет своим войскам с ним самим напасть на дворец и пойдет в атаку. Всего в игре 4 зоны. Т.е. карта и на ней есть 4 зоны, 1 - зона людей (нейтрал), 2- зона императора (где дворец), 3-зона эльфов, 4 - зона злого... (в горах, там есть старый форт...)Читать полностью…
Так же чтобы в игре могли не только убить но и отрубить руку и если пользователя не вылечат то он умрет, так же выколоть глаз но пользователь может не умереть а просто пол экрана не видеть, или достать или купить протез, если ногу тоже либо умреш либо будеш ползать либо на коляске котаться, или самое хорошее..
Вопросы на интервью по системному дизайну в 2020 году:
– Как вы организуете шардирование базы?
– Как обеспечите отказоустойчивость при падении целого дата-центра?
– Как будете кэшировать горячие данные?
– Как выберете между Kafka и RabbitMQ?
вопросы на интервью по системному дизайну в большом 2026 году:
Перед вами стоит задача: ваша компания владеет тремя дата-центрами. С воздуха периодически прилетает что-то от соседнего государства, а с земли подбирается соседняя компания, которая через лазутчиков хочет вывести из строя ваши ДЦ, обрушить капитализацию и затем приватизировать вас за символическую плату
– Как вы будете определять, куда ставить ПВО? Обоснуйте выбор: по карте нагрузки, по стоимости стоек или по тому, где сидит CFO.
– Ваша ПВО и ваш Wi-Fi работают на соседних частотах. Как вы будете решать конфликт приоритетов, если во время налёта идёт релиз?
– Как вы будете ротировать собственное ЧВК? Предложите стратегию: round-robin или least connections
– Какой SLA у вашего ЧВК? Учитывайте, что 99,9% uptime означает 8,7 часов в году без охраны, и конкуренты это знают
– Как вы будете масштабировать ЧВК в периоды пиковой угрозы: вертикально (выдать бойцам гранатометы) или горизонтально (мобилизация стажеров)?
– Как часто ротировать войска паз в спринт или раз в квартал?
– Как отличить боевую усталость от обычного выгорания?
Я чёт в слюни разьебался и закрыл твитер на сегодня.
Читать полностью…
я про карты сгоревшие от другого шутил
Читать полностью…
товарищ капитан я просто следующий токен предсказывал , а потом представляете оно в аги превратилось
Читать полностью…
Опенаи перевернули игру даважды сделав всех математиков безработными
https://github.com/openai/math
Господа, позвольте представить вам европейские датацентры
Читать полностью…
https://huggingface.co/spaces/AlexWortega/openjev
чат а го накидаем лайков жеска, я чет забыл
https://arxiv.org/pdf/2610.05608 так то и правда сильно
Читать полностью…
Принудительное «открытие» исходников не обошло и пакет приложений от Adobe — кто-то делает проект ArtCraft, переписывая агентами на Rust весь их софт.
Photoshop, Lightroom, Premiere, Illustrator, Audition и прочее — все навайбкожено и лежит на гитхабе.
По словам авторов проекта, все генерируется из публичных спецификаций и внешнего поведения программ.
Будет ли это хоть как-то полезно и сможет ли это выйти за пределы громких экспериментов — покажет время. Как минимум, такие проекты требуют хорошего мейнтненса и сопровождения от разработчиков, чтобы удовлетворять запросы сообщества. К тому же, нужно выстраивать хорошую экосистему — а это не очень легко, когда вместо твоей собственной архитектуры у тебя миллионы строк вайбкода.
https://x.com/MistralAI/status/2107456586813730854
Заявляют 1т параметров, 50б активных, мультимодальность, и near sota, Посмотрим
ПОГОДИТЕ ЭТО РЕАЛЬНО?
alexine.rip/the-engineer-to-of-girlie-pipeline.html
Читать полностью…
Я с очень большим страхом жду следующих нескольких лет когда сервинг диффузий станет настолько дешёвым что будет таргетированная нейрослопная реклама лично под вас, типа прикиньте "лично вы с вашими вещами в новой тачке"
Читать полностью…
Есть такая штука: эмуляторы-можо на уровне вызова системы перехватывать вызовы и заставлять код считать что он исполняется на ps5 хотя на самом деле исполняется на PC, а значит можно любую игру запускать на PC
https://github.com/boykopovar/AnyPS5
https://corovan-production.up.railway.app/
Я оставил слопус на 6 часов и он написал игру по легендарной пасте о корованах, го тестить
https://www.axios.com/2026/10/09/ai-companies-day-after-major-attack
Читать полностью…
вы не ждали
Вы не просили
СИИИИИКС СЕЕВЕЕНН
Недавно для себя открыл, что приём из CUDA C Best Practices работает и на чипах Apple
Ядро GPU держит сразу несколько SIMD-групп, и когда одна группа ждёт данные из памяти, ядро выполняет инструкции другой. Можно подумать, что чем больше групп на ядре, тем лучше, однако все группы делят между собой регистры и shared memory ядра, поэтому если групп становится слишком много, регистры перестают помещаться на ядре, и данные уходят в кэш. Этот трафик мешает кернелу загружать собственные данные, из-за чего ядро замедляется. Собственно, [приём] для CUDA заключается в том, что можно выделить кернелу shared memory больше, чем ему нужно - это приведет к уменьшению числа групп, и, как следствие, данные перестанут вытесняться.
До M3 на чипах Apple число групп ограничивали регистры, каждая группа сразу получала их под самый тяжёлый участок кернела. С M3 регистры выделяются по ходу работы, групп на ядро влезает больше, и чтобы их данные не вытесняли друг друга из кэша, Apple добавила блок, который называет occupancy manager (далее планировщик). На M3 и M4 он снижает число групп, когда из L1, общего для регистров, shared memory и кэша буферов, начинают вытесняться данные.
Но этот планировщик работает криво, потому что не снижает число групп, когда через L1 идут данные регистров. На умножении матрицы сразу на несколько токенов он держит 26-27 SIMD-групп на ядро, хотя быстрее всего кернел работает при 8-14. Такое умножение нужно для MTP, где модель набрасывает несколько следующих токенов и проверяет их за один проход.
Metal не даёт задать число групп вручную, но приём для CUDA можно заставить работать и здесь. Shared memory в Metal (threadgroup memory) выделяется сразу на одну или несколько SIMD-групп, и новые группы ядро не запускает, пока для их памяти нет места, поэтому лишняя память уменьшает число групп. Чтобы компилятор её не выкинул, в кернел добавляется запись в эту память, которая никогда не выполняется.
Лучшее число групп у разных матриц разное, в той же Qwen3.8 на 4 токенах умножение 5120×17408 быстрее всего при 10 группах, 17408×5120 при 24, а от типа квантования лучшее число меняется от 6 до 24. Я пытался вывести формулу по числу регистров, байтам на вес, объёму вычислений на байт и прочим переменным, но не вышло. По лучшей составной формуле кернел в среднем на 5-7% медленнее, чем с оптимумом, найденным перебором. К тому же на той же матрице при 16 группах трафика регистров уже нет, а умножение всё равно по скорости такое же, как и без ограничения (413 мкс против 418), и лучшее время в 349 мкс получается только при 10 группах. Что тормозит кернел между 16 и 10 группами, я так и не понял. Возможно, размер регистрового файла и другие константы чипа помогли бы разобраться, но Apple их не публикует. Поэтому для тестов в llama.cpp число групп подбирает тюнер, который в первые проходы генерации пробует для каждой матрицы вариант без лишней shared memory и несколько её объёмов от 2 до 32 КБ и оставляет самый быстрый, на это уходит около 2 секунд работы GPU.
На первой картинке время прохода четырёх моделей в llama.cpp без тюнера и с ним. У Qwen3.8-27B в Q4_K_M проход на 4 токена сокращается со 133 до 113 мс, на 5 со 177 до 127 мс, а у той же модели в Q6_K выигрыш доходит до 38% (на 1-3 токенах llama.cpp работает другим кернелом, которому ограничение не помогает, а на 6 выигрыш почти пропадает, там кернел считает токены двумя частями по 3).
На второй картинке то же умножение матрицы 5120×17408 в MLX. В f32 ограничение числа групп ускоряет его на 4 токенах с 374 до 288 мкс, правда в bf16, в котором MLX считает модели, выигрыш сильно меньше. Видимо, в bf16 кернелу нужно меньше регистров
Я предупреждал, пора каяться перед АИ
Читать полностью…
https://hack.garaza.org/ отведи ребенка на хакатон
Читать полностью…
Очень крутой скафолд тюненный под long horizon tasks + жрет вдвое меньше токенов чем кодекс - а значит ваша x10 подписка проживет дольше
https://github.com/unreallabsai/unreal-agent
Вообще смешно насколько агенты убили "техническую сложность" реализации идей, за две недели каждый мне кажется сделал jev, техническая сложность ну... Невысокая. А из-за того что нормлаьных бенчей нет оно всё жёстко гудхартится и по итогу все сидят и такие "а вы видели моего джева"?
Вот мой был сделан под очень невкусную пиццу(а какая ещё в Лондоне) и ужасное пиво только чтобы крутить мне твитер.
https://web.archive.org/web/20261006055917/https://playgta5.com/
gta5 в браузере
видишь такой список референсов и понимаешь что следующие полчаса пройдут охуенно
Читать полностью…
Кажется не только в маска проблема с колосусом, у того же beam от reflection тоже какие то дико низкие флопсы
https://reflection.ai/blog/introducing-beam