#дайджест

Дайджест AI/ML за неделю 18-24 мая 2026

Google: Gemini 3.5 Flash
На этой неделе прошел Google I/O, на котором фронтир убийцу беэнчмарков не показали (пообещали через месяц), но выпустили лучшую рабочую лошадку. Flash модель, которая теперь обходит прежний флагман 3.1 Pro на агентных и кодинговых задачах (на них был упор) со скоростью ~280 т/с. Цена $1.50/$9, сильно дороже чем раньше, но сильно дешевле чем например Sonnet.
Блогпост, Карточка модели

Google: Gemini Omni
Очень мультимодальная модель, текст/картинка/звук/видео на входе, на выходе пока только видео, картинки и звук обещают позже. Можно разговаривать с генератором видео, наконец-то.
Блогпост

Alibaba: Qwen 3.7-Max
Флагманская text-only модель под длинные агентные задачи. Опять закрытая :с
1M контекст, $2.50/$7.50 за 1M. SWE-bench Pro 60.6 (между Opus 4.6 и 4.7), Terminal-Bench 69.7 (лидер). В демо 35 часов автономной работы и 1158 вызовов инструментов. Самый низкий hallucination rate ~22.9%. Plus-версия (мультимодальная) обещана позже с открытыми весами.
Блогпост, Alibaba Cloud, OpenRouter

Cohere: Command A+
первый открытый фронтир от Cohere. 218B MoE (25B активных). Объединяет четыре прежние модели (Command A / Reasoning / Vision / Translate) в одну. 48 языков, нативные ссылки на источники в ответах. Блогпост , HF

Datadog: Toto 2.0
открытое семейство моделей TSFM (time series foundation models) размерами от 4M до 2.5B. Главный посыл репорта в том что для задачи предсказания временных рядов тоже работает Scaling law и общие модели на все задачи подряд.
Статья, Блогпост

Менее значительные релизы:
DeepSeek: V4-Pro стал в 4 раза дешевле навсегда ($0.435/$0.87) Прайсинг
ByteDance: Lance — открытая 3B-активных мультимодальная модель: понимание, генерация и редактирование картинок и видео. Статья, GitHub
Perplexity: Bumblebee - оупенсорс read-only сканер ИИ-окружений. проверяет конфиги агентов, расширения редакторов и пакетные зависимости. Блогпост, GitHub
Microsoft: RAMPART + Clarity - еще два опенсорс-инструмента для безопасности агентов. RAMPART - pytest-фреймворк, встраивающий ред-тим-тесты (включая prompt injection). Clarity - чат-планировщик архитектуры проектов с акцентом на кибербезопасность. Блогпост
OpenAI: опровергли гипотезу Эрдёша 1946 года с помошью внутренней модели, Тимоти Гауэрс назвал работу уровня Annals of Mathematics. Статья
UCSD: GPT-4.5 прошёл тест Тьюринга - его приняли за человека в 73% случаев. То есть сильно чаще чем настоящего человека🙂. Первая статья со статистически значимым прохождением. Статья
Anthropic: Project Glasswing Вышел отчет по раздаче Mythos Preview. Нашли гору критичных багов, оупенсорс просит котелочек не варить, не успевают латать дыры.
Artificial Analysis: Coding Agent Index
новый лидерборд AA для агентных систем:
Claude Code (66), Codex (65),
Cursor Composer 2.5 (62), Gemini CLI (43).

Бенчмарки недели:
OmniGUI (GUI-агенты с omni-modal входом),
CHI-Bench (длинные healthcare-воркфлоу),
Spreadsheet-RL (RL для агентов в Excel),
OpenComputer (1000 верифицируемых десктоп-задач)

Читать полностью…

Квантовые алгоритмы и графы Кэли🌀
1/2

Как мы уже писали, коллеги, техника дошла до того, что любой желающий может проводить вычисления на реальных квантовых чипах IBM. Я решил пойти дальше простых примеров и попробовать реализовать алгоритмы поиска на графах Кэли (математическая модель вращательных пазлов вроде Кубика Рубика).

Пока провожу тесты в симуляции, но скоро планирую запуск на реальном квантовом железе. Получится ли что-то вменяемое? Не факт. Техническое несовершенство квантовых чипов - это раз. А два - алгоритмические вызовы. Квантовые алгоритмы требуют совершенно иной логики проектирования — это не просто «быстрый компьютер», а другая парадигма мышления. Квантовые аналоги многих классических алгоритмов пока просто неизвестны.

Продолжение тут 👇

Читать полностью…

⚡️️️ Большой обзор новинок искусственного интеллекта 2026

Нейросети сыплются как из рога изобилия, угнаться за ними нереально. ИИ-исследователи уже не ждут выхода статей, а спешат доложиться на конференциях — так быстрее. Как же нам, простым юзерам, отделить зерна от плевел и найти для себя полезное в этом водовороте? Как получить доступ к передовым инструментам в обход блокировок и ограничений?

Если вы застряли в использовании ИИ на уровне диалогов с чат-ботами и ждете руку помощи — вот она!

13 мая в 19:00 мск эксперт Бластима Александр Декан сделает срез новинок и трендов и покажет, какие навыки работы с ИИ реально востребованы.

Программа:
• Краткий экскурс в историю ИИ: от истоков до последних прорывов
• Топовые кейсы применения флагманских LLM от OpenAI, Anthropic и Google
• Продвинутая автономия: поручаешь модели задачи, и она трудится сутки напролет
• Прогнозы: насколько нейросети станут умнее, дешевле и мощнее через 3 года

🔗 Записаться: https://agency.blastim.ru/homo_promptus

Технологии развиваются стремительно, и нужно адаптироваться. Если не стать Homo promptus, то есть риск разделить судьбу неандертальцев. Не пропустите обзор от Бластим!

Читать полностью…

🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 150 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы.

Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта.

Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: /channel/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega.

Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл.

Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей.
Условия первого второго этапа очень простые.
Есть три челленджа на Каггле
Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
Кубик Рубика 333
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
Кубик Рубика 444
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube

Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей:

1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель 80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ).

2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов).

Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве).

Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи.

Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами !

================
А также мы ищем Cпоносоров.
Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505
Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов)

И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите:
https://github.com/cayleypy/cayleypy

================
Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store /channel/rybe_store
================
Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку:

❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru
🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru
🤝 /channel/blastim

Читать полностью…

Внезапно, панкейки 🥞

Допустим, у нас есть набор последовательных натуральных чисел, расставленных в произвольном порядке.
Такие последовательности называются перестановками, и для каждой выбранной длины n их количество будет составлять ровно n!

Например, перестановки длины 3 будут выглядеть так:
123, 132, 213, 231, 312, 321.
Их количество равно 3! = 1•2•3 = 6

Введем операцию "флип", смысл которой можно описать так:
"Возьми первые k чисел в перестановке и расставь в обратном порядке". Для краткости будем обозначать ее Rk (reverse k).

Например,
123 -> R2 -> 213
123 -> R3 -> 321

Назовем упорядоченной перестановку, в которой числа расставлены в порядке возрастания.

Сможем ли мы построить последовательность флипов, переводящую произвольную перестановку в упорядоченную?

Спойлер: да, и этот алгоритм несложно придумать. Рекомендую попробовать.

Эта задача называется блинной сортировкой (pancake sorting). И алгоритм построения самой короткой последовательности флипов человечеству неизвестен по сей день.

Читать полностью…

И напоминаем о нашем совместом конкурсе с коллегами: /channel/sberlogabig/643

Читать полностью…

🦾 — Продолжается набор в магистратуру ФПМИ МФТИ по искусственному интеллекту и робототехнике!

Поступление проходит по 2 направлениям:
— “Фундаментальные методы искусственного интеллекта” – база ЦКМ, 25 мест
— “Мультимодальный искусственный интеллект”– база Институт AIRI, 10 мест

Для поступления необходимо:
🪼Заполнить заявку на нашем сайте до 1 июня и пройти собеседование в Центре.
🪼Подать документы на сайте приёмной комиссии МФТИ и успешно пройти вступительные испытания.

В Центре под руководством ведущих специалистов в своих областях вы сможете заниматься написанием статей на передовые конференции А* (NeurIPS, ICLR, ICML, IJCAI и др.), а также работать над прикладными проектами по тематикам:

🪼Обучение с подкреплением для задач робототехники (манипуляция, навигация)
🪼Мультимодальные карты знаний в компьютерном зрении и робототехнике
🪼Компьютерное зрение для задач робототехники и беспилотного транспорта
🪼Большие языковые и мультимодальные модели для генерации действий в роботототехнике
🪼Мультимодальные среды и модели в обучении с подкреплением

🪼Заполняйте зявку на прохождение собеседования до 1 июня!

Информация для поступающих есть на сайтах ЦКМ и приёмной комиссии.

Читать полностью…

уже на 7-м месте ) ребята, подключайтесь )

введение сделаем, там вообще не сложно и идеальная задача чтобы понять как работают нейросети и для чего они вообще нужны

Читать полностью…

⚡️Пока энтузиасты создают робота, который побьет мировой рекорд по сборке мегаминкса, растет наш призовой фонд!

Новым спонсором конкурса выступил магазин головоломок CCCSTORE.RU!

😃 Тысячи кубиков Рубика для спидкубинга, авторские коллекционные головоломки и загадки даже для самых юных мыслителей ждут вас на сайте, а вот небольшая подборка:

Основной кубик 3x3 мирового рекордсмена Теодора Зайдера Gan V100 Maglev 👉 https://cccstore.ru/product/gan-v100-maglev-uv-3x3x3/

Профессиональный мегаминкс, в котором 240 комбинаций настроек DaYan Megaminx Pro+ Magnetic 👉 https://cccstore.ru/product/dayan-megaminx-pro-magnetic/

Модель часов Рубика, на которой ставят мировые рекорды QiYi MoFangGe Clock v2 M 👉 https://cccstore.ru/product/qiyi-mofangge-clock-v2-m-green-limited/

А в их ТГ-канале вы можете почитать про новинки, новые мировые рекорды и прочие занятные факты спидкубинга.

Развивайте мышление всеми доступными способами, а головоломки — один из них!

Читать полностью…

Все никак не собирался написать, что курс по мегаминксу закончили. Вторая половина от Игоря была очень хороша :-)

Ну и в целом курс состоялся исключительно благодаря Илье Осокину.

Ну и тут с ним интервью вышло, не премините полюбопытствовать.

Читать полностью…

Что нужно знать про SDD (specification driven development)

Вы наверняка это слышали. Дескать, сначала сделай план, потом пиши код. Ну, все очевидно 🙂 Но дальше начинают искать фреймворки, а их 100500 штук, и уже сложно разобраться, а что вообще нужно брать, что нет, и в чем там правда.

Поэтому накину базы.

По SDD принципиально есть всего два конкурирующих подхода.

1) Спецификации как источник правды.

Сюда относятся все подходы и стартапы, которые делают вики-системы или генерят код по спекам.

Типа, главное написать спеку, а код мы нашарашим. Спецификации храним и тщательно охраняем.

2) Код как источник правды. Тут тоже есть спецификации, но как одноразовые документы. Написал -> сделал код -> выкинул.

А источником истины является код, и если тебе нужно сделать задачу, то ты быстро достаешь из него эфемерную спеку для описания работы, описываешь новую фичу, делаешь ее и далее у тебя снова есть только код.

Фреймворк нужно выбирать в зависимости от того, к какому лагерю ты склоняешься. Я во втором.

Читать полностью…

🚨VII Открытый чемпионат по скоростному интегрированию НИЯУ МИФИ «Интегрируй!»

Участники на протяжении нескольких часов будут брать интегралы из различных разделов математики за ограниченное время, а также решать задачи из других разделов математики, сводящиеся к ИИ.

🔹Тех, кто не примет участие, приглашаем поболеть за своих друзей! Для этого можно зарегистрироваться как зритель или подписаться на группу в ВК, в ней будут публиковаться промежуточные итоги этапов, фотографии с мероприятия, а также вестись трансляция финала.

🤩Регистрация доступна по ссылке: тык

Читать полностью…

Хочу порекомендовать канал @tarasov_math_blog

Тарасов Алексей занимается дискретной оптимизацией, немножечко ML и использует это все для решения бизнес-задач. Блог получается сразу про всё.

Из интересного - он сделал алгоритм огранки алмазов при помощи нелинейной оптимизации, здесь можно послушать, а здесь почитать.
Решил проблему 13 шаров которой занимался еще Ньютон.

Читать полностью…

🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 150 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы.

Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта.

Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: /channel/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega.

Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл.

Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей.
Условия первого второго этапа очень простые.
Есть три челленджа на Каггле
Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
Кубик Рубика 333
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
Кубик Рубика 444
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube

Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей:

1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель 80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ).

2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов).

Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве).

Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи.

Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами !

================
А также мы ищем Cпоносоров.
Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505
Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов)

И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите:
https://github.com/cayleypy/cayleypy

================
Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store /channel/rybe_store
================
Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку:

❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru
🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru
🤝 /channel/blastim

Читать полностью…

🌱 Биоэкономика России выходит на новый уровень!

Медицина, сельское хозяйство и экология активно меняются, и нужны специалисты, которые понимают и биологию, и IT. В биоэкономике задач и возможностей — море, и такие кадры сейчас особенно востребованы.

👉 ПИШ НГУ с экспертами ИЦ Хелснет НТИ запустили практико-ориентированные траектории, чтобы вы стали супервостребованным специалистом в биоэкономике, работали с биоданными, автоматизацией и ИИ.

🗓 Обучение стартует уже 15 апреля, успевайте записаться!

💡Выбирайте программу, которая соответствует вашим текущим навыкам и задачам:

🔜Разработка биоинформатических пайплайнов — получите новые компетенции в области конвейерной обработки биоинформатических данных

🔜Базы данных в биологии и медицине. Генные сети — на программе научитесь ориентироваться в крупнейших базах биологических данных, анализировать работу клеток и прогнозировать развитие патологий.

🔜Генные сети: продвинутые подходы по анализу и реконструкции — программа ориентирована на слушателей, которые работают с омиксными данными и хотят перейти от анализа отдельных наборов данных и списков генов к реконструкции, анализу и интерпретации генных сетей как моделей регуляции и организации биологических процессов.

🔜Машинное обучение и нейронные сети в биологии и медицине — курс разработан специально для тех, кто работает с биологическими, медицинскими или лабораторными данными и хочет научиться использовать современные инструменты анализа без перегрузки сложной теорией.

⚙️А ещё все эти курсы входят в конструктор образовательных траекторий ПИШ НГУ, где каждый сам выбирает, какие навыки развивать, и формирует свою индивидуальную программу обучения. Загляните сюда, тут много интересных курсов)

Остались вопросы? Не стесняйтесь их задать:

Дарья Сергеевна Соловьева
e-mail: d.soloveva@nsu.ru
Телефон: +7-913-390-08-48

Читать полностью…

Обзор актуальных ИИ-инструментов для жизни и рисеча

Вот скажите честно, вы можете объяснить, чем языковая модель отличается от чат-бота? А агентный ИИ от ИИ-агента? Почему нейросети умные, но с такой плохой памятью? Сложное. К сожалению, большинство ИИ-экспертов жонглируют модными терминами и хвастаются очередными успешными успехами. Но у обычных людей это вызывает только вопросы и непонимание.

Чтобы избавиться от тумана в голове, Бластим приглашает на лекцию Сергея Антопольского — человека с уникальным опытом: в науке и индустрии, в нейробиологии и нейросетях. Вечером 20 мая спикер поможет слушателям составить цельную картину современных ИИ-инструментов: как они устроены на практике, чем отличаются, как их применять осознанно и безопасно. Готовы?

Программа встречи очень насыщенная:

• Базовая терминология: языковые модели, боты, агенты, harness
• Роли ИИ сегодня: собеседник, помощник, аналитик, кодер и многое другое
• Лестница доступа: чат в браузере, приложение с доступом к файлам или агент, полностью управляющий вашим ПК
• Контекст, память и компактизация: как работать с длинными задачами и проектами
• Практические примеры использования ИИ
• Оверхайп и фомо в области

🔗 Подробности и регистрация: https://agency.blastim.ru/neuro2neuro
🔗 Или моментальная запись в боте: https://s.salebot.pro/ai_web_1

Не пропустите — на этот раз всё разложат по полочкам!

Читать полностью…

Фрактальная Одиссея

Полвека назад Мандельброт придумал слово «фрактал». В честь этого 23 мая мы делаем фестиваль о красоте математики. Все наши активности связаны общей идеей: показать эту красоту с разных сторон — через математические сюжеты, через искусство, через музыку, через науку. От лекций и мастерских до перформансов и ночной дискотеки — всё это разные подступы к одной теме

🔵 Начнём в 14:00 в библиотеке Достоевского, а во второй половине дня переместимся в соседний клуб Лахесис и продолжим там до 4 утра

🟠 Главный партнёр фестиваля — Technology Leaders of the Future, стипендиальная программа Фонда Тимашева. TLF предоставляет школьникам 14–17 лет, сильным в математике, физике или информатике, полностью оплаченные стипендии на обучение в The Island School (Кипр) и H-FARM International School (Италия). Первая когорта из 60 школьников уже учится; поступление на 2026/2027 ещё доступно — сильных кандидатов мы готовы рассматривать по Fast Track

🔴 Лекции

Михаил Гельфанд расскажет про иерархию бесконечностей, Александра Скрипченко — про математику живого, Андрей Райгородский — про раскраски плоскости, Вячеслав Гусев — про фракталы внутри нейросетей. Утром в библиотеке Михаил Евдокимов расскажет про лучшие визуальные задачи для любого возраста, а Ваня Яковлев и Полина Романова — про фракталы вокруг нас

🔴 Мастерские и станции

Двадцать активностей, которые стоит посетить и попробовать своими руками: дерево Пифагора и ковёр Аполлония, печать фрактальных тайлингов, витражи, симметрия наноматериалов, квантовые эксперименты, морские фракталы, VR-путешествие, эволюция графов, лингвистические задачи, оригами, мастер-класс по терменвоксу, тай-дай, японская каллиграфия и другие

🔴 Кино, искусство, перформансы

Арт-программа включает в себя фрактальную живопись Петра Николаева, работы Александра Солеева, Александра Вайсмана, Алекса Мухина, Ирины Канделариа, группы Evpraxis, а также видео-арт от группы «Явь», «Cactus Juice», художников Артёма Ткача, Meta Chaos и многое другое

В социальной части — нетворкинг «Аттрактор» от бюро «Розетка», музыкальный спектакль «Точка-ноль» Алины Асомнии, круглый стол о фракталах между математикой и философией, вечерний научпоп-квиз Григория Тарасевича, а также стихотворный вечер и возможность сделать татуировку

Кинопоказ состоит из демонстрации фильма «Пи» Аронофски, документального фильма про фракталы, а также тематической подборки короткометражек и анимаций

🔴 Ночная программа

Откроют её Пётр Термен — правнук Льва Термена, один из ведущих исполнителей на терменвоксе в мире, и Влад Горелов с группой «Научно-технический рэп», единственной в России, играющей нердкор. Дальше до 4 утра — мастера экспериментального звука с live-перформансами: Brinstaar, Spiralfractal, Stropharia, S66, Rombix, Womba, Morakh, Hobboth, ænsof, garish_cyborg, The Darkest Supernova, Misha Nikitin

🟠 Фестиваль для взрослых, но детей с родителями пускаем на дневную и вечернюю часть до 22:00

Соорганизаторы: Кроссворд Тьюринга, Летняя школа, бюро Розетка, клуб Лахесис

🔵Сайт фeстиваля, билеты

До встречи на фесте!

Читать полностью…

ФЕНОМЕНАЛЬНО!
Именно такую оценку дал ведущий мировой специалист по вычислительным аспектам головоломок Tomas Rokicki результату Влада Кузнецова (МФТИ), полученному на основе методологии проекта CayleyPy. С помощью этого подхода удалось найти более короткие решения для некоторых состояний Megaminx, чем те, что ранее были получены ценой огромных усилий. Ниже Tomas Rokicki пишет, что потратил месяцы работы, задействовал весь свой колоссальный опыт и значительные вычислительные ресурсы, чтобы найти решения для суперфлипов Megaminx. Новый подход, основанный на нейронных сетях, позволил получить улучшенные решения при затратах времени и вычислительных ресурсов, меньших на порядок.

Поздравим Влада с мировым рекордом в этой области !

А также напоминаем, что мы приглашаем всех присоединится к нашему проекту CayleyPy на стыке ИИ, математики, физики и пазлов. И поучаствовать в соревнованиях по созданию наиболее точных ИИ алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации см. подробнее - /channel/sberlogabig/643 . Мы используем пазлы как бенчмарк для RL алгоритмов планирования или pathfinding, которые имеют применение в широком спектре вопросов от квантовых вычислений до ллм и теории струн.

Читать полностью…

Запилили открытый учебник по Reinforcement Learning — от жадных бандитов до выравнивания LLM.

Идея — собрать в одну книгу путь от классической теории RL до современных RLHF-пайплайнов и reasoning-моделей. 320 страниц, 17 глав в 4 частях:

1. Основы: бандиты, MDP, DP, Monte Carlo, TD-learning
2. Глубокое RL: DQN, policy gradient, actor-critic, PPO с GAE
3. RLHF и выравнивание: модели вознаграждения, DPO/IPO/KTO/ORPO, GRPO, RLVR
4. Настоящий фронтир уровень: reasoning, chain-of-thought, агентные и мультиагентные системы + их обучение

К каждой главе идет Jupyter-ноутбук (запускается в бесплатном Colab) и задачи с решениями. Внутри - разбор кейсов InstructGPT, Llama 2, Constitutional AI и DeepSeek-R1. Есть черновой перевод на русский.

По материалу уже готовились (и успешно прошли) собесы в топ-компании на hard-RL секции, а скоро его пустят в печать

Если зайдёт — буду благодарен звезде на GitHub ⭐️ так учебник смогут найти новые люди через рекомендации платформы

гитхаб
и перевод на русский


🏔 Сообщество ML-энтузиастов и AI в горах
Телеграм: @mountainai_info
Сайт: https://mountainai.tech

Читать полностью…

Как построить AI-First компанию

Новое видео забирает титул самого полезного на канале.

📹 https://youtu.be/Q7pI3uUwfTI

Этот рассказ о том, через что вам придется пройти, чтобы превратить компанию в AI-First. Что вообще такое AI-First и чем это отличатся от компаний прошлой эпохи? Может ли в такой компании быть только CEO и 1000 агентов? Как вообще перекладывать опыт людей в AI-агентов и кто этим должен заниматься?

Видео не просто про идеологию, оно также задевает техничку. Без каких составных частей вам никогда не построить новое будущее? В чем отличие инфраструктурых от бизнесовых скиллов и кто должен их писать? Сколько придется нанять программистов, чтобы написать 100500 агентов?

На самом деле, это не просто доклад. Это результат нескольких месяцев мыслей, разговоров с умными людьми и экспериментов, которые постепенно сошлись в нечто законченное, чем не стыдно поделиться.

Оно будет полезно и первым лицам компаний и людям ответственным за AI-трансформацию, а также тем, кто просто хорош в своей профессии и хочет поменять мир.

И последнее - если сейчас в вашей компании не происходит ничего подобного, это уже красный флажок. И возможно, именно вы станете тем, кто начнет это направление.

Дерзайте! 👍

———
На докладе у слушателей было задание - искать проблемы этой логики и ушатывать меня, за это давали призы. Можно продолжить в комментариях, за самые жесткие панчи найду что подарить.

Читать полностью…

Мировой рекорд и россыпь наград: «Старкит» покоряет Тайвань 🤖⚽️

Команда МФТИ по робобутболу «Старкит» триумфально выступили на международном кубке International Intelligent RoboSports Cup 2026 (FIRA Asia). Среди 101 команды со всего мира физтехи вновь доказали, что наша школа робототехники — одна из сильнейших на планете!

Достижения:
🥇 1 место — HuroCup Adult Hybrid
🥈 2 место — HuroCup Adult Mobility
🥈 2 место — Общий зачет HuroCup Adult
🥈 2 место — AndroSot
🥉 3 место — HuroCup Kid Hybrid

Сенсация турнира: робот команды «Старкит» установил мировой рекорд, пробежав спринт всего за 14,4 секунды 🎉

Также этом году наши ребята помогли команде талантливых школьников из Татарстана попасть на турнир в Гаосюне, проконсультировав их по визам и правилам участия.

Поздравляем «Старкит» с фантастическим результатом!

#МФТИ #Физтех #Старкит #Робофутбол #STARKIT #Робототехника #Минобрнауки #FIRA2026

Читать полностью…

Хватит просто кодить — пора создавать проекты, которые увидят эксперты и инвесторы.
В ИТ побеждает не тот, кто больше знает, а тот, кто умеет быстро решать реальные задачи. И лучшая площадка для этого — хакатоны.

На хакатоны.рус. собираем актуальные анонсы локальных, онлайн и федеральных ИТ-соревнований. Не пропускай крутые возможности, когда они появляются!

Зачем тебе это?
— прокачать скиллы на реальных кейсах.
— собрать портфолио, от которого у HR пойдут мурашки.
— найти команду мечты или единомышленников для стартапа.

Подписывайся и следи за новыми хакатонами:
🔗 Телеграм: /channel/hackathonsrus
🌐 Сайт: хакатоны.рус

Читать полностью…

📢 Дорогие коллеги, хочу напомнить про эти соревнования!

Если вы давно думали «зайти» в машинное обучение, но не знали, с чего начать — это идеальная возможность. Особенно для тех, у кого есть базовая математика (группы, подгруппы), но нет опыта с нейросетями.

🤔 Почему это интересно математику или софт-разработчику?

Мы работаем с вращательными головоломками — вроде кубика Рубика. С математической точки зрения это элементы группы перестановок огромного порядка:

• Кубик 3x3x3 → 4.3 * 10^19 состояний.
• Другие, более сложные пазлы → еще на десятки порядков больше.

Математически любая вращательная головоломка - это подгруппа так называемой симметрической группы.

⚠️ Проблема: Нам нужно найти кратчайший путь к собранному состоянию головоломки. Но пространство настолько огромно, что полный перебор невозможен.

🧭 Идея: Нам нужен не «решатель», а подсказчик по принципу «тепло–холодно». Функция, которая говорит, насколько какой из следующих ходов (мувов) приближает нас к решению (собранному состоянию кубика Рубика). Эту функцию и вычисляет нейросеть.

🏗 Как это устроено внутри?

Любая нейросеть — это сложная математическая функция с настраиваемыми параметрами. В нашем случае мы используем архитектуру Residual neural network (или сокращенно ResNet).

Процесс обучения (Random Walks):
Как нейросеть узнает, «тепло» или «холодно»? Мы учим её на обратных примерах:

Берем собранный кубик и делаем от него случайное количество вращений (Random Walk), например, 20 вращений. Мы точно знаем, что из этого состояния до цели — 20 шагов. Показываем это состояние сети и корректируем её веса, пока её предсказание не совпадет с реальностью. Так она постепенно начинает «чувствовать» расстояние до цели.

Разберём структуру нашей сети:

🔹 1. Вход (Input)

Мы подаем полное описание состояния головоломки. Технически это кодируется как вектор чисел.
• Каждый кусочек → набор индексов.
• Всё вместе → длинный вектор, описывающий положение всей системы в пространстве группы.

🔹 2. Скрытые слои (Hidden layers)

Вектор проходит через цепочку слоев. Каждый слой «переосмысливает» данные:

• Первые слои видят простые вещи (например: «этот кусок не на месте»).
• Средние слои начинают замечать паттерны и блоки элементов.
• Глубокие слои улавливают глобальную структуру и «дальность» до цели.

🔹 3. Остаточные блоки (Идея «поправок»)

В обычных глубоких сетях сигнал об ошибке «затухает», не успевая распространиться по всей сети, и сеть перестает учиться. Residual blocks используют идею y = x + F(x). Слой не переписывает информацию полностью, а лишь вычисляет поправку к текущему значению. Это создает «скоростную трассу» для данных: сигнал проходит через десятки слоев без искажений, позволяя строить по-настоящему глубокие и умные модели.

🔹 4. Выход (Output)

Оценка расстояния до решения (например, «до цели 15 шагов»).

🔗 Как это работает в связке?
Алгоритм поиска пробует разные ходы, для каждого спрашивает нейросеть «насколько стало теплее?» и выбирает только лучшиe.

🏆 Перспективы для участников

Aрхитектура ResNet зарекомендовала себя как надежная база. Однако мир ИИ не стоит на месте. Если вы сможете адаптировать другие архитектуры (например, трансформеры или графовые сети) и получите лучшие результаты — вы выиграете! Но для старта ResNet — норм вариант.

✨ Вместо заключения
Всё это может показаться слишком сложным. Но как только вы начнете решать первые пазлы и увидите, как нейросеть находит выход в пространстве из квадриллионов состояний — всё встанет на свои места.

Нейросеть здесь — это не магия, а умный оценщик в пространстве группы. Она делает возможным поиск там, где перебор грубой силой бессилен.

P.S.Чтобы начать и войти в тему можно взять какой-нибудь из уже готовых ноутбуков, например этот. И попросить кого-нибудь рассказать что там и как. Легко сделаем!

P.P.S.Решить все эти пазлы с помощью нейросетей — не проблема. Они обучаются на случайных прогулках по графу состояний буквально за 10 минут. Настоящий вызов — находить именно кратчайшие пути и собирать головоломки за минимальное число вращений. И это действительно современный челлендж!

Читать полностью…

❓Почему "Валютные удалёнки" — лучший вариант твоего карьерного роста в IT.

Любой разработчик кто успел поработать на российском рынке задаётся вопросом "а что дальше?". А этого "дальше" просто нет. Поясню.

Максимальный карьерный рост который я видел своими глазами — из разработчика в тимлида. И то это происходит не часто. Почему?

Обычно, современные айти компании работают "командами разработки", где каждая "команда" — 3-7 человек которые отвечают за какой-то отдельный внутренний сервис. Структура примерно такая:

Типичная средняя компания:

CEO / Владелец
│
CTO (технологии)
│
└── Тимлиды (по командам)
├── Разработчики (junior-middle–senior)
├── QA
├── Аналитика (BA / DA)
├── DevOps (иногда отдельно)
└── и тд

В бигтехе эта структура немного усложняется, но по сути добавляется 1-2 шага в иерархии.

Вертикальный рост (в менеджмент) выглядит примерно так:

Junior → Middle → Senior → Team-Lead → Head → CTO

Вариант крутой и интересный, но есть минусы:
- Он долгий
- Если тебя уволили с топ-должности, найти новую очень трудно, тк они редкие
- Привязка к месту (особенно на топ-позициях)

Как быть?

Есть вариант — горизонтальный рост!

Junior → Middle → Senior → Senior+ → Senior++++

Минусы:
- Нужно постоянно учиться
- Придётся писать код (в эпоху ИИ уже не так актуально)

Плюсы:
+ Быстрее (в разы)
+ Уволили - нашел новую работу без проблем
+ Можно работать удаленно
+ Можно совмещать несколько работ

+ Зарплаты больше. Тут поясню подробнее.

Но ни для кого не секрет, что топ-разрабы всегда зарабатывают больше их руководителей. А ответственности у них меньше!

Меньшая ответственность → меньше горит жопа → меньше стресса → больше свободного времени → есть возможность взять несколько работ (мы ведь контрактники-удалёнщики, нам никто не запрещает).

⏺ Опытный ML-NLP-разработчик получает $20,000+ \ мес
⏺ Опытный backend — $10,000+\мес

А теперь представьте что у вас не одна такая работа, а 2-3 (с опытом люди совмещают и 4 и 5).

Это уже геометрическая прогрессия)))

🌎 И для того чтобы открыть для вас возможности горизонтального роста, мы открыли направление Валютных Удалёнок (ВУ) у нас в школе.

Что включает в себя прохождение программы:
TL;DR: Трудоустройство "под ключ" на ВУ (Европа, США, ОАЭ, и тд), а именно:

1. Оформление и прокачка LinkedIn
2. Мощное резюме
3. Решение всех юридических нюансов
4. Английский язык (да мы его тоже прокачаем)
5. Допрокачка хард-скилов (если нужно)
6. Помощь с прохождением собесов
7. Практические советы и рекомендации
8. Групповые мероприятия, созвоны, обсуждения
9. Доступ к платформе с вопросами с собесов
10. Трудоустройство на несколько работа (если хочется) + помощь с совмещением (лайфхаки, советы, поддержка).

Программа находится в разработке и будет дорабатываться в процессе трудоустройства первой группы, поэтому, скорее всего, в этот что-то ещё добавится.

В команде — исключительно опытные валютные удалёнщики 😁 (и я, немного)

Подать заявку на нашем сайте: https://offer.gernar.ru/

📆 Старт группы - после майских праздников.

❗️ Заявки на первый поток принимаются до 1 мая.

Читать полностью…

💸💸 Найм! 💸💸
Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам, мы честно учим с нуля!

Ищем Senior/Senior+ AI Engineer, а также продактов в RnD-команду! А если у вас есть небольшая команда и вы хотите прийти к нам полным составом — пишите, рассмотрим!

👥 О нас:
Мы — управление экспериментальных систем машинного обучения (УЭСМО или RnD ML), разрабатываем прорывные AI-решения.

🤖 Native Omnimodality & VLA
Создание нативных омнимодальных архитектур, новых способов кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д. Разработка принципиально новых представлений и кодирования информации, а также стрим VLA взаимодействия с роботами 🤖

🚀 LLM "bleeding edge" R&D
Эксперименты с архитектурами LLM, оркестрация моделей, разработка прототипов агентных фреймворков и перспективных подходов к обучению, исследования по всему фронтиру современного LLM-строения.

🎙️ Native Speech & Audio Editing
Разработка омнимодальной Full-Duplex архитектуры, которая слышит, говорит, нативно понимает перебивания и одновременно работает с речью, текстом и визуальной информацией. Проектирование архитектуры инструктивного редактирования в домене аудио. 🎼✨

🧠 Omnimodal reasoning
Задачи имплементации нативного латентного и омнимодального ризонинга в LLM и VLM. Мультимодальный reasoning и синхронизация потоков разных модальностей (audio–text–vision), включая стримы UI и VLA.

💻 Computer Operator
Задачи управления компьютерами, телефонами, браузерами и т.п. Мы прицельно улучшаем работу моделей в этих задачах, используя передовые методы обучения (такие как online RL в средах).

🔎 Benchmarking
Занимается передовыми исследованиями в области LLM и мультимодальных моделей, AI-агентов и LM-as-Judge. Создаем новые подходы к оценке, обучаем генеративные модели и исследуем их способности. Результаты представляем на ведущих конференциях высшего уровня А/А*, а также применяем в продуктах.

👩‍💻 Product Manager
Ищем PM в команду, которая работает на переднем крае технологий. Никакой поддержки легаси — только R&D, early stage и high uncertainty. Здесь не работает подход «собрал требования — передал в разработку». Мы превращаем свежие исследования в MVP, структурируем хаос и проверяем гипотезы в условиях, когда готового решения нет.

🛠 Data Engineering
Ищем дата-инженеров, которые будут выстраивать сложные мультимодальные пайплайны сбора, разметки, валидации данных для обучения моделей во всех перечисленных выше ML-стримах.

📩 В сообщении укажите, на какую позицию откликаетесь!
Контакты для резюме: @VeronikaShel @dmiryy

Если у вас остались вопросы по вакансиям —
Технический стрим: @hukenovs
Продуктовый стрим: @Valentina_Khlebutina

#job #hiring

Читать полностью…

Понятные ресурсы по ML и DL

Как мы выяснили, не всегда самые расхайпленные курсы проходятся спокойно и на одном дыхании. А алгоритмы только и подкидывают нам свежий хайп. Из-за чего реально бриллиантовые руки курсы навсегда остаются на дне рекомендаций. Но есть и исключения - некоторые курсы как раз и приобретают свою аудиторию своей понятностью и давайте пробежимся по самым понятным курсам (спасибо за ваши ответы на мой пост)

Много людей дошло до конца и даже что-то поняло, и поэтому опыт, собранный выгоревшими нейронами нашего комьюнити, можно попробовать переложить на себя:

▫️Машинное обучение от Евгения Соколова (ВШЭ) - для многих самый понятный курс по классическому ML. Очень подробно, разжевано, местами долго, но зато в голове остается понимание.

Машинное обучение 1:
🎙 Плейлист
🌟 Вики
Машинное обучение 2:
🎙 Плейлист
🌟 Вики

🐞 Конспекты
🪐 Гитхаб

▫️Базовый ML от Кантора (DMIA) - тоже топ для старта по мнению чата моему личному мнению. Простые понятные лекции и сами презентации. Единственное, прошу учесть, что в некоторых местах материал уже немного устаревший, но классика не устаревает 🤓

💡 datamininginaction9121/videos">Канал с лекицями
🔵 DMIA Industry
🔵 DMIA Production ML
🔵 DMIA Sport
🔵 DMIA DL

▫️Легендарный Сергей Николенко - у него есть хардкор на 4 семестра, но курс для первокурсников просто песня. Кстати, за его же аторством зачитанная до дыр книга про Глубокое обучение (писал про это тут)

🌿 Плейлист Машинное обучение
🫠 Плейлист Глубокое обучение
🧡 Курс для первокурсников

▫️ML Учебник и Тренировки от Яндекса - ни для кого не секрет, что Яндекс делает топовые и понятные образовательные продукты по базе. Отличные материалы + можно набить руку на приближенных к реальности задачах.

💻 Хэндбук по ML
✏️ Тренировки по ML

▫️По Константину Воронцову мнения разделились полярно🤓 Для кого-то - перегружено ненужной математикой и душно, для кого-то лучшая фундаментальная база. Советую брать вторым курсом, когда уже понимаете терминологию. Мозги прокачаются знатно

☁️ Легендарный ресурс с лекциями
🗓 И легендарнейший старый курс
🎃 Плейлист с лекциями посвежее

▫️Как же здесь без Александра Дьяконова и его очень понятных объяснений сложных концепций в блоге и на лекциях. Тут сложно было разметить приоритет, потому что почти не было упоминаний. Но по моему мнению это первое место!

Глубокое обучение:
🎙 Плейлист
🌟 Гитхаб
ПЗАД:
🎙 Плейлист
🌟 Гитхаб

🐞 Книга по ML
🪐 И конечно же блог!

Давайте еще обратим внимание не только на классику!

🔸Не обойтись в первую очередь без хрестоматийных курсов от ODS во времена прайма:

🔵 mlcourse.ai с Юрой Кашницким
🔵 dlcourse.ai с Семеном Козловым
🔵 RL c Антоном Плаксиным
🔵 NLP от Валентина Малых
🔵 ML System Design от Дмитрия Колодезева
🔵 MLOps с Пашей Кикиным

🔸Лекции от DLS (Deep Learning School) - формат заходит не всем, но ноутбуки и презентации блестящие. Отдельный респект лехендам DLS

☀️ Сайт DLS
📲 Их курсы на Степике

🔸Лена Войта и ее NLP курс для ШАДа, считается абсолютным мастхэвом для тех, кто хочет влезает в работу с текстами

🌟 Курс на Github

🔸Пока говорим про ШАД, сразу Practical DL с Виктором Лемпицким

🔮 Репозиторий курса

🔸Andrew Ng как иностранная классика. Ну точно легенда. Самые понятные объяснения DL на свете, хоть и бесит, что он иногда по три раза повторяет одно и то же🕺

💌 Deep Learning Specialization
💌 Machine Learning

🔸Сюда же из иностранных Андрей Карпаты, который ушел с роли директора ИИ, чтобы записывать для нас видосики

⛵️ Neural Networks: Zero to Hero

🔸Бессмертная классика курсов из Стэнфорда, которые в свое время собрали весь хайп по CV и NLP на мировом уровне:

🔖 CS231n (CV)
🔖 CS224n (NLP)

🔸Ну и скрытый бриллиант Nando de Freitas (Oxford, 2014-2015). Его не найдешь поиском. Сетки там учат еще во времена, когда PyTorch не существовал, а писали на Lua Torch. Говорят, что курс передает интуицию и ФИЗИКУ того, как работают нейронки!

🌊 Плейлист на ютабе

Забирайте в сохраненки, делитесь с друзьями и пишите в комментарии, что я не упомянул!
Все равно не будете ботать

@asisakov_channel

#ml #dl #nlp #rl #systemdesign #courses

Читать полностью…

Что делать, если бродя по лесу вы вдруг забыли значение числа Пи? Спросить у ясеня не вариант: он больше по романтическим вопросам. А вот сосны могут дать правильный ответ!

(запоздалый пост в честь дня Пи)

Есть такая штука как игла Бюффона. Надо много раз бросать иглу на полосатый лист бумаги (расстояние между полосками должно быть больше длины иглы) и посчитать количество пересечений с линиями. Тогда по нехитрой формуле можно рассчитать число Пи

Но зачем кидать иголку самому, если за вас могут это сделать сосны? Вот такую картину (слева) мне удалось заснять на снегу. Длина иголок, конечно, немного разная, но в остальном – идеальный эксперимент!

Чертить полоски и считать иголки мне, правда, было лень, так что я попросил искусственный интеллект. Клод метнулся кабанчиком, распаковал питончик и посчитал все иголки, а также их пересечения. Нужную формулу он тоже знал и, подставив в неё числа, получил 3,17. На Луну с такой оценкой улететь не получится, но вполне неплохой результат, когда ваши ассистенты – сосны!

Главное – иметь в лесу интернет и доступ к ИИ

#математика@chelovek_nauk

Читать полностью…

Сильная проблема 13 шаров.
#математика #кейс

Напишу про вторую свою крутую теорему.

Есть известная задача про контактное число.

В 1694 году Ньютон со своим коллегой Девидом Грегори поспорили, сколько можно расположить шаров одинакового радиуса вокруг центрального. В те времена люди еще не умели делать даже бильярдные шары, а только пушечные. Потому натурный эксперимент сделать было не просто.

Ньютон считал, что можно только 12. Это красивое расположение в виде вершин икосаэдра.
А Грегори считал, что возможно и 13 расположить. Он рассуждал так. От расположения шаров можно перейти к расположению сферических шапочек, радиусом в 30 градусов на сфере (проекция шара на центральный). Площадь всей сферы в ~ 14.9 раза больше площади отдельной шапочки. И если 14 может и не запихать, то 13 почему бы и нет. Проблему решили в 1953 году и доказали, что 13 расположить нельзя.

Возник следующий вопрос, еще более сложный, а какой максимальный радиус должен быть у 13 шаров, чтобы их можно было расположить вокруг центрального с единичным радиусом так, чтобы они все касались центрального.

Было известно расположение, которое наверняка давало наилучший результат. Но никто не умел доказывать это. Олег Мусин в 2007 году рассказал мне эту задачу и свою идею как её решать. Там надо было сделать очень сложный перебор графов и отсечь все ненужные. Я моментально понял, что идея работает и именно я могу её сделать. Мусин тогда покочевряжился, и сказал, что у него есть аспирант на примете, который ему запрогает. За пару лет этот аспирант и другие ничего сделать не смогли, и Мусин дал мне эту задачу решать. И мы её в итоге решили.

В процессе работы мне пришлось погрузиться в тему оптимизации. И по сути, я написал свой нелинейный оптимизационный солвер с доказательством оптимальности найденного решения. Написал его, страшно сказать, на языке perl.

Эта задача из области дискретной геометрии. Тут все задачи очень сложные, а новые результаты появляются очень редко.
Подобным методом была ранее решения гипотеза Кеплера, Томасом Хейлсом. Мы бы с Мусиным могли бы взять.
Олег Мусин в свое время решил проблему контактного числа шаров для размерности 4

А Марина Вязовская доказала подобную проблему для размерности 8 и получила за это Филдсовскую медаль. Компьютерного перебора правда эти оценки не использовали.

Я посмотрел на то, что я решаю математические задачи прогерскими методами и понял, что я делаю в жизни что-то не то. Даже если я решаю задачи, мои решения довольно бесполезны с точки зрения продвижения науки. Чисто математическое доказательство ценится больше.
И потому я стал искать куда двигаться дальше.

Читать полностью…

Сидим и VUS не дуем

В мае нас ждет курс «NGS в наследственных заболеваниях» от Бластим!

Генетические исследования становятся частью повседневной медицины: пациенты уже приходят с геномом на флешке и вопросом «Док, что это значит?». Но врач без подготовки не представляет, что делать с NGS-данными, и запросто может неправильно трактовать VUS, пропустить важный вариант или, наоборот, «перелечить» из-за непонимания генетики.

Бластим запустил спин-офф бестселлера «Анализ NGS-данных» — специально для врачей, медгенетиков, а также биоинформатиков и интерпретаторов, которые хотят прокачаться в клинической логике. Этот курс не про пайплайны и код, а про научиться:

🧬 определять, куда направлять в зависимости от клинической картины — на панель/экзом/геном
🧬 объяснять пациентам результаты генетических тестов и почему ДНК не всегда дает ответы
🧬 ориентироваться в NGS-отчетах и быть готовым к VUS, вторичным находкам и пустым заключениям
🧬 понимать, как фильтруют таблицы вариантов и какие вопросы уточнять у лаборатории
🧬 выстраивать клинические решения: что дообследовать, когда нужен реанализ, что делать с семейным тестированием, когда направлять на консилиум

На занятиях мы будем двигаться шаг за шагом: вспомним типы мутаций, механизмы наследования, изучим методы секвенирования, биоинформатический пайплайн, базы данных, критерии ACMG и структуру NGS-отчетов.

Будет короткая видеотеория, но главное — 8 недель практик и живых разборов клинических кейсов с профессионалами из Genetico — Дарьей Хмельковой, Светланой Жикривецкой и Ольгой Капитоновой.

🔗 Подробности: https://agency.blastim.ru/ngs_genome

Читать полностью…

А вот анонс следующего доклада на семинаре лаборатории Маркова. Мы продолжаем активно становиться международным семинаром! В прошлом году была Яна Вейцман из Германии, а теперь вот Александр Червов из Парижа:

CayleyPy-4: AI-Holography. Towards analogs of holographic string dualities for AI tasks

Alexander Chervov (Institute Imagine, Paris)

Ссылка на трансляцию (пятница 20 марта, 14:00)

CayleyPy is an open-source project that uses machine-learning and reinforcement-learning ideas to explore extremely large graphs arising in mathematics and physics. Many core ML tasks—such as prediction, planning, and optimization—can be viewed as path-finding problems on graphs, where complexity is measured by distances, areas, or accumulated costs. In CayleyPy, we study Cayley graphs of groups and develop AI-based methods to estimate diameters, shortest paths, and spectral properties that are otherwise computationally inaccessible.

We introduce a new discretized analogue of holographic string duality, where large graphs are mapped to simpler geometric objects such as polygons and lattice paths. In this dual picture, graph distances and algorithmic complexity correspond to areas under paths, echoing the “complexity = area” principle from theoretical physics. This viewpoint connects graph navigation to Young diagrams, tableaux, and integrable models, leading to concrete mathematical predictions. A simple example comes from machine learning itself: ROC curves are holographically dual to paths in a bubble-sort graph on binary strings. More generally, the duality suggests that hard graph problems can become easier when translated to their geometric counterparts.

We outline how these ideas extend to other graphs, languages, and reinforcement-learning environments. Overall, CayleyPy provides a playground where AI, graph theory, and ideas from string theory meet in a concrete and computational way.

#markovlab #seminar #spsu

Читать полностью…