ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning in Language Models
https://arxiv.org/abs/2512.07843
https://arxiviq.substack.com/p/threadweaver-adaptive-threading-for
Авторы представили ThreadWeaver — фреймворк, позволяющий LLM динамически разбивать последовательную цепочку рассуждений (CoT) на параллельные потоки
Обучив модель выдавать специальные управляющие токены (
Для оптимизации используется модифицированный алгоритм P-GRPO, который балансирует между правильностью ответа и сокращением длины критического пути
Время инференса в сложных задачах на рассуждение (reasoning tasks) обычно растёт линейно с длиной цепочки (
Что важно, это работает на стандартных движках (например, vLLM) без необходимости писать кастомные CUDA-ядра или хитро управлять KV-кэшем
https://arxiv.org/abs/2512.07843
https://arxiviq.substack.com/p/threadweaver-adaptive-threading-for
Авторы представили ThreadWeaver — фреймворк, позволяющий LLM динамически разбивать последовательную цепочку рассуждений (CoT) на параллельные потоки
Обучив модель выдавать специальные управляющие токены (
<Parallel>, <Thread>) и используя trie-based механизм внимания, система реализует паттерн выполнения «fork-join» Для оптимизации используется модифицированный алгоритм P-GRPO, который балансирует между правильностью ответа и сокращением длины критического пути
Время инференса в сложных задачах на рассуждение (reasoning tasks) обычно растёт линейно с длиной цепочки (
O(N)), создавая узкое место для масштабирования System 2 ThreadWeaver показывает, что можно сохранить SOTA-качество (на уровне последовательного Qwen3-8B) и при этом получить значительное ускорение по времени (до 1.53x) Что важно, это работает на стандартных движках (например, vLLM) без необходимости писать кастомные CUDA-ядра или хитро управлять KV-кэшем
arXiv.org
ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning...
Scaling inference-time computation has enabled Large Language Models (LLMs) to achieve strong reasoning performance, but inherently sequential decoding leads to substantial latency, especially on...
Google выложили в открытый доступ работу, где Ml создал RL-алгоритм, превзошедший разработанные людьми
Это работа команды Дэвида Сильвера (создателя AlphaGo), в которой они разработали подход, где мета-сеть учится генерировать правила обновления для RL-агентов
Тут об этом писали еще в октябре
Вот GitHub
Также можно ознакомиться с другой работой по метаградиентному RL и его онлайн-версией с мета-обученной функцией
Это работа команды Дэвида Сильвера (создателя AlphaGo), в которой они разработали подход, где мета-сеть учится генерировать правила обновления для RL-агентов
Тут об этом писали еще в октябре
Вот GitHub
Также можно ознакомиться с другой работой по метаградиентному RL и его онлайн-версией с мета-обученной функцией
Российский CatBoost попал в топ Ml-инструментов для науки
Американское издание Marktechpost выпустило доклад Ml Global Impact Report 2025 с анализом исследований из более чем 125 стран
Российская технология CatBoost от Яндекса вошла в число самых популярных Ml-инструментов в мировой науке
CatBoost создавался для поискового движка Яндекса
Теперь его используют ученые по всему миру
Каждая 30-я статья с применением машинного обучения содержит упоминание этой технологии
Американское издание Marktechpost выпустило доклад Ml Global Impact Report 2025 с анализом исследований из более чем 125 стран
Российская технология CatBoost от Яндекса вошла в число самых популярных Ml-инструментов в мировой науке
CatBoost создавался для поискового движка Яндекса
Теперь его используют ученые по всему миру
Каждая 30-я статья с применением машинного обучения содержит упоминание этой технологии
На сайте hacktricks есть очень объемная Wiki по безопасной настройке Docker
Много информации по Socket, Capabilities, Escape from Containers и т.д.
Рекомендую к изучению:
• Basic Docker Engine Security:
- Secure Access to Docker Engine
- Security of Container Images
- Image Scanning
- Docker Image Signing
• Containers Security Features:
- Namespaces
- cgroups
- Capabilities
- Seccomp in Docker
- AppArmor in Docker
• К слову, в канале есть еще тонна дополнительного материала по Docker:
• Список вспомогательных приложений и скриптов для автоматической проверки Docker образов на уязвимости
• Docker с нуля: бесплатный курс от Select;
- Актуальная и объемная шпаргалка по Docker на русском языке
Включает в себя команды для работы с сетью, образами, дисками и т.д.;
• Metarget: инструмент, который позволяет развернуть уязвимую версию Docker
Будет полезно пентестерам для получения практического опыта
• Secret Docker Commands: небольшое видео о полезных и продвинутых командах Docker, которые обычно не встречаются в документации
- Play with Docker: онлайн-сервис для практического знакомства с Docker
• Attacking Docker: хорошая статья, которая включает в себя описание актуальных методов атак на Docker, описание различных уязвимостей и неправильных конфигураций, слабых мест в различных компонентах и т.д.
• Docker Security: еще одно объемное руководство по безопасной настройке Docker
S.E. infosec.work VT
Много информации по Socket, Capabilities, Escape from Containers и т.д.
Рекомендую к изучению:
• Basic Docker Engine Security:
- Secure Access to Docker Engine
- Security of Container Images
- Image Scanning
- Docker Image Signing
• Containers Security Features:
- Namespaces
- cgroups
- Capabilities
- Seccomp in Docker
- AppArmor in Docker
• К слову, в канале есть еще тонна дополнительного материала по Docker:
• Список вспомогательных приложений и скриптов для автоматической проверки Docker образов на уязвимости
• Docker с нуля: бесплатный курс от Select;
- Актуальная и объемная шпаргалка по Docker на русском языке
Включает в себя команды для работы с сетью, образами, дисками и т.д.;
• Metarget: инструмент, который позволяет развернуть уязвимую версию Docker
Будет полезно пентестерам для получения практического опыта
• Secret Docker Commands: небольшое видео о полезных и продвинутых командах Docker, которые обычно не встречаются в документации
- Play with Docker: онлайн-сервис для практического знакомства с Docker
• Attacking Docker: хорошая статья, которая включает в себя описание актуальных методов атак на Docker, описание различных уязвимостей и неправильных конфигураций, слабых мест в различных компонентах и т.д.
• Docker Security: еще одно объемное руководство по безопасной настройке Docker
S.E. infosec.work VT
В математике есть особенный тип открытий — это не инструкции «как сделать», а доказательства того, чего сделать принципиально невозможно
Задача о двух генералах, появившаяся в 1970-х, как раз из этой серии
Она показывает, где проходят границы возможного в любых системах, где связь ненадёжна
Представьте двух генералов, чьи армии стоят на холмах вокруг вражеской долины
Чтобы победить, им нужно атаковать одновременно
Связываться они могут только через гонцов, которых враг может поймать в долине
Вопрос: как договориться о времени атаки, если каждое сообщение может не дойти?
На первый взгляд, решение простое:
• Генерал А посылает: «Атакуем завтра на рассвете»
• Генерал Б получает и отвечает: «Подтверждаю, атакую на рассвете»
Но тут возникает проблема
Генерал А, получив подтверждение, задумывается: «Б получил моё сообщение, но знает ли он, что я получил его ответ?
Если Б думает, что его подтверждение не дошло, он может не атаковать»
Чтобы развеять сомнения, А посылает: «Получил твоё подтверждение»
Теперь Б задаётся тем же вопросом: «А знает ли, что я получил это сообщение?»
Так начинается бесконечный обмен подтверждениями
Каждое новое сообщение должно создать уверенность в предыдущем, но после любого конечного числа обменов всегда остаётся шанс, что последнее сообщение потерялось
И если оно потерялось, один из генералов не будет уверен в планах другого
Математически это можно сформулировать так: для полной уверенности в согласованных действиях нужно, чтобы оба генерала не просто знали время атаки, но и знали, что другой знает, и знали, что другой знает, что они знают, и так до бесконечности
При ненадёжной связи достичь этого невозможно
Это строго доказанная теорема: не существует алгоритма, который гарантировал бы согласие за конечное число шагов, если есть хоть малейший шанс потери сообщения
Это открытие изменило подход к созданию распределённых систем
Вместо поиска идеального решения инженеры научились создавать системы, где вероятность сбоя становится настолько мала, что ей можно пренебречь на практике
Именно так устроены технологии — они не стремятся к абсолютной гарантии, а создают условия, где сбой стремится к практической невозможности
Задача о двух генералах, появившаяся в 1970-х, как раз из этой серии
Она показывает, где проходят границы возможного в любых системах, где связь ненадёжна
Представьте двух генералов, чьи армии стоят на холмах вокруг вражеской долины
Чтобы победить, им нужно атаковать одновременно
Связываться они могут только через гонцов, которых враг может поймать в долине
Вопрос: как договориться о времени атаки, если каждое сообщение может не дойти?
На первый взгляд, решение простое:
• Генерал А посылает: «Атакуем завтра на рассвете»
• Генерал Б получает и отвечает: «Подтверждаю, атакую на рассвете»
Но тут возникает проблема
Генерал А, получив подтверждение, задумывается: «Б получил моё сообщение, но знает ли он, что я получил его ответ?
Если Б думает, что его подтверждение не дошло, он может не атаковать»
Чтобы развеять сомнения, А посылает: «Получил твоё подтверждение»
Теперь Б задаётся тем же вопросом: «А знает ли, что я получил это сообщение?»
Так начинается бесконечный обмен подтверждениями
Каждое новое сообщение должно создать уверенность в предыдущем, но после любого конечного числа обменов всегда остаётся шанс, что последнее сообщение потерялось
И если оно потерялось, один из генералов не будет уверен в планах другого
Математически это можно сформулировать так: для полной уверенности в согласованных действиях нужно, чтобы оба генерала не просто знали время атаки, но и знали, что другой знает, и знали, что другой знает, что они знают, и так до бесконечности
При ненадёжной связи достичь этого невозможно
Это строго доказанная теорема: не существует алгоритма, который гарантировал бы согласие за конечное число шагов, если есть хоть малейший шанс потери сообщения
Это открытие изменило подход к созданию распределённых систем
Вместо поиска идеального решения инженеры научились создавать системы, где вероятность сбоя становится настолько мала, что ей можно пренебречь на практике
Именно так устроены технологии — они не стремятся к абсолютной гарантии, а создают условия, где сбой стремится к практической невозможности
Искусственный_интеллект_в_России_—_2025.pdf
16 MB
Искусственный интеллект в России - 2025: тренды и перспективы
{здесь}
С.С. Вашурина
Применение систем искусственного интеллекта в сфере правосудия: конституционно-правовые аспекты.{здесь}
Эксперт Сухих считает вредным практику Ml в фундаментальной подготовке студентов {здесь}
Ml в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений {здесь}
Продовольственная безопасность и внедрение Ml
{здесь}
{здесь}
С.С. Вашурина
Применение систем искусственного интеллекта в сфере правосудия: конституционно-правовые аспекты.{здесь}
Диссертация на соискание учёной степени кандидата юридических наук, специальность 5.1.2
Эксперт Сухих считает вредным практику Ml в фундаментальной подготовке студентов {здесь}
Ml в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений {здесь}
Около 87 % студентов используют Ml в процессе своего обучения
Из них 36 % — для выполнения учебных задач больше одного раза в неделю, 33 % — несколько раз в месяц, 10.7 % — ежедневно
12.5 % респондентов никогда не используют Ml в обучении
Продовольственная безопасность и внедрение Ml
{здесь}
К 2026 году роботизация может снизить стоимость еды на 15
%
23 декабря на Матфаке ВШЭ будут новогоднии лекции для школьников:
А.Ю. Окуньков расскажет про подсчет целых точек на окружности
А.Б. Калмынин — про скатерть Улама
https://math.hse.ru/announcements/1110923088.html
А.Ю. Окуньков расскажет про подсчет целых точек на окружности
А.Б. Калмынин — про скатерть Улама
https://math.hse.ru/announcements/1110923088.html
Иногда кажется, что A/B-тесты понятны — пока не начинаешь разбираться в деталях
Чем глубже погружаешься, тем больше нюансов всплывает: чувствительность, сплиттинг, метрики-отношения, доверительные интервалы… Даже если у тебя уже есть опыт, в реальных задачах часто возникают ситуации, где нет очевидного решения — и нужна практика, а не очередная статья на Хабре
Симулятор A/B-тестов от karpovꓸcourses закрывает эту потребность: это рабочая среда с реальными сценариями, более чем 100 задачами и возможностью пройти полный цикл экспериментов — от гипотез до выводов для бизнеса
Ключевые преимущества:
1. Детальный разбор процесса подготовки, проведения и оценки результатов А/В экспериментов
От формирования гипотезы до принятия решения
2. Много практики на реальной платформе А/В тестирования, что позволяет прокачать навыки от теории к практике
3. Изучение продвинутых техник, таких как расчет минимального размера выборки (MDE), работа с доверительными интервалами, повышение чувствительности тестов, техники снижения дисперсии (стратификация, CUPED)
4. Качественная теоретическая база по статистике и теории вероятностей, необходимая для глубокого понимания А/В тестов
5. Хорошо структурированные материалы курса, позволяющие закреплять знания на практике в Python с помощью классов или функций
Попробуйте симулятор, чтобы уверенно проводить A/B-тесты в реальных сценариях:
https://clc.to/mTqXaw
Чем глубже погружаешься, тем больше нюансов всплывает: чувствительность, сплиттинг, метрики-отношения, доверительные интервалы… Даже если у тебя уже есть опыт, в реальных задачах часто возникают ситуации, где нет очевидного решения — и нужна практика, а не очередная статья на Хабре
Симулятор A/B-тестов от karpovꓸcourses закрывает эту потребность: это рабочая среда с реальными сценариями, более чем 100 задачами и возможностью пройти полный цикл экспериментов — от гипотез до выводов для бизнеса
Ключевые преимущества:
1. Детальный разбор процесса подготовки, проведения и оценки результатов А/В экспериментов
От формирования гипотезы до принятия решения
2. Много практики на реальной платформе А/В тестирования, что позволяет прокачать навыки от теории к практике
3. Изучение продвинутых техник, таких как расчет минимального размера выборки (MDE), работа с доверительными интервалами, повышение чувствительности тестов, техники снижения дисперсии (стратификация, CUPED)
4. Качественная теоретическая база по статистике и теории вероятностей, необходимая для глубокого понимания А/В тестов
5. Хорошо структурированные материалы курса, позволяющие закреплять знания на практике в Python с помощью классов или функций
Попробуйте симулятор, чтобы уверенно проводить A/B-тесты в реальных сценариях:
https://clc.to/mTqXaw
Карта рынка по ML и данных
2025 — год, когда пузырь раздувается, но фундамент строится
Если всё сойдётся (дистрибуция, маржи, регулирование, энергия), Ml станет новой инфраструктурой
Главные тренды и прогнозы:
- Reasoning + RL — новый фронтир (DeepSeek R1, o-series от OpenAI)
- Китай строит параллельный стек (Huawei, DeepSeek, Qwen3)
- Энергия — основная задача для решения
- Консолидация: крупные сделки ( ~$14B в Scale AI, ServiceNow-Moveworks $2.85B)
- Vibe coding в хите: агенты типа Cursor, Claude Code меняют разработку
- Мультимодальность взлетает (видео: Veo3/Sora, голос: ElevenLabs)
- Open source выживает (Llama 4, Mistral, Qwen3) — гибридные стеки
- Энтерпрайз: фокус на governance, incumbents (Salesforce, ServiceNow) доминируют в агентах
- Distribution побеждает invention, маржи через outcome-based pricing
2025 — год, когда пузырь раздувается, но фундамент строится
Если всё сойдётся (дистрибуция, маржи, регулирование, энергия), Ml станет новой инфраструктурой
Главные тренды и прогнозы:
- Reasoning + RL — новый фронтир (DeepSeek R1, o-series от OpenAI)
- Китай строит параллельный стек (Huawei, DeepSeek, Qwen3)
- Энергия — основная задача для решения
- Консолидация: крупные сделки ( ~$14B в Scale AI, ServiceNow-Moveworks $2.85B)
- Vibe coding в хите: агенты типа Cursor, Claude Code меняют разработку
- Мультимодальность взлетает (видео: Veo3/Sora, голос: ElevenLabs)
- Open source выживает (Llama 4, Mistral, Qwen3) — гибридные стеки
- Энтерпрайз: фокус на governance, incumbents (Salesforce, ServiceNow) доминируют в агентах
- Distribution побеждает invention, маржи через outcome-based pricing
Истерия вокруг «ИИ» создаёт ощущение, что компьютерные достижения в математике — это что-то новое
Но история куда длиннее…
Эти примеры показывают: компьютеры давно участвуют в математике, но скорее как верификаторы, перебирающие варианты, проверяющие случаи и формально подтверждающие логические выводы
Первые системы середины XX века были символическими, логическими и уже «пытались рассуждать и доказывать»
За этими программами стояла важная идея формализации математики, которая возникла задолго до компьютеров
Формализация утверждала, что любая теорема — это цепочка строго определённых логических шагов
Но история куда длиннее…
Одним из первых громких случаев «компьютерного доказательства» стало решение проблемы о четырёх красках в 1976 году
Звучит она так: любую карту можно раскрасить четырьмя цветами так, чтобы соседние области не совпадали
Доказательство оказалось настолько громоздким, что без компьютера справиться было невозможно — программа перебрала 1936 конфигураций, но математики всё равно относились к неручной работе с подозрением
В конце XX века разрешилась гипотеза Кеплера о плотнейшей упаковке шаров
О ней, кстати, уже писали ранее тут и тут
Она оставалась недоказанной почти 400 лет
В 1998 году Томас Хейлс заявил о доказательстве, включавшем тысячи страниц текста и гигабайты расчётов
Эксперты ошибок не нашли, но и проверить результат вручную им не удалось
Так в 2003 году родился проект FlySpeck, завершившийся в 2014
Ещё один пример — теорема Фейта-Томпсона
Это теорема о разрешимости конечных групп нечётного порядка
Оригинальное доказательство было опубликовано в 1963 году
Его формализация в системе Coq в 2012 году под руководством Жоржа Гонтье стала вехой в истории компьютерной проверки доказательств и заняла почти пятнадцать лет
️️ И, конечно, классификация конечных простых групп
Грандиозный проект длиной в полвека и объёмом более десяти тысяч страниц
Здесь компьютеры играли заметную роль в доказательствах, связанных со спорадическими группами
Один из идеологов проекта, в шутку называл классификацию «тридцатилетней войной»
Эти примеры показывают: компьютеры давно участвуют в математике, но скорее как верификаторы, перебирающие варианты, проверяющие случаи и формально подтверждающие логические выводы
Первые системы середины XX века были символическими, логическими и уже «пытались рассуждать и доказывать»
Logic Theorist,
родившаяся в 1956 году, была первой программой, которую создатели прямо назвали «искусственным интеллектом»
Она смогла доказать 38 из 52 теорем из
Principia Mathematica
Программу
представили на Дартмутской конференции 1956 года, которая считается моментом рождения Ml как научной дисциплины
Через год появилась
GPS
Программа General Problem Solver демонстрировала универсальный подход к решению задач — от логических головоломок и алгебраических преобразований до просчёта шахматных позиций
Проблема была лишь в том, что
комбинаторный взрыв
делал сложные задачи непосильными компьютеру
Тем не менее это был не он
За этими программами стояла важная идея формализации математики, которая возникла задолго до компьютеров
Формализация утверждала, что любая теорема — это цепочка строго определённых логических шагов
Telegram
Зачем мне эта математика
❄️ Геометрия снежинок: как математик сделал открытие глядя на снег
Каждый хотя бы раз задумывался, почему снежинки такие красивые. Математики тоже задаются похожими вопросами, но смотрят вглубь. Зимой 1611 года астроном Иоганн Кеплер опубликовал работу «Новогодний…
Каждый хотя бы раз задумывался, почему снежинки такие красивые. Математики тоже задаются похожими вопросами, но смотрят вглубь. Зимой 1611 года астроном Иоганн Кеплер опубликовал работу «Новогодний…
Anthropic will add 5 different starting points to its upcoming Tasks Mode: Research, Analyse, Write, Build, and Do More
Tons of granular controls
A new sidebar for tracking tasks' progress and working with Claude's context has also been added
Tons of granular controls
A new sidebar for tracking tasks' progress and working with Claude's context has also been added
TestingCatalog
Anthropic preparing new Agentic Tasks Mode for Claude
Anthropic testing Claude's Agent mode with a new interface for tasks, to introduce new modes for research, analysis, writing, and building.
Авторы предлагают единую классификацию существующих подходов к памяти с трёх сторон:
1. Формы памяти
2. Функции памяти
3. Динамика памяти
Обзор подчёркивает, что традиционные классификации, например, кратковременная/долговременная память из психологии уже не подходят для современных сложных систем Ml-агентов
Авторы дают критический фундамент для проектирования будущих Ml-агентов, обсуждают бенчмарки, фреймворки и перспективные направления - мультимодальная память, многоагентные системы, надёжность и тд.
1. Формы памяти
2. Функции памяти
3. Динамика памяти
Обзор подчёркивает, что традиционные классификации, например, кратковременная/долговременная память из психологии уже не подходят для современных сложных систем Ml-агентов
Авторы дают критический фундамент для проектирования будущих Ml-агентов, обсуждают бенчмарки, фреймворки и перспективные направления - мультимодальная память, многоагентные системы, надёжность и тд.
Вместо автономного улучшения самого себя, предлагают сфокусироваться на совместной работой над исследованиями, взаимно усиливая способности друг друга
Авторы признают, что полностью автономный самоулучшающийся алгоритм — это маркер конца игры
Но наделять системы такой способностью без надлежащего контроля опасно
Пока есть окно возможностей для выстраивания правильной модели сотрудничества
Авторы полемизируют с:
1. Концепцией «эры опыта» Сильвера и Саттона, где Ml учится автономно без кооперации с людьми
2. Позицией Шмидхубера: «Ml колонизирует галактику, люди не будут играть большой роли — и это нормально»
Люди должны оставаться необходимой, хотя и максимально усиленной, частью всех процессов принятия решений — экономических, научных и любых других
Авторы признают, что полностью автономный самоулучшающийся алгоритм — это маркер конца игры
Но наделять системы такой способностью без надлежащего контроля опасно
Пока есть окно возможностей для выстраивания правильной модели сотрудничества
Авторы полемизируют с:
1. Концепцией «эры опыта» Сильвера и Саттона, где Ml учится автономно без кооперации с людьми
2. Позицией Шмидхубера: «Ml колонизирует галактику, люди не будут играть большой роли — и это нормально»
Люди должны оставаться необходимой, хотя и максимально усиленной, частью всех процессов принятия решений — экономических, научных и любых других
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Meta published a new paper on what is the path to safer superintelligence: co-improvement.
Everyone is focused on self-improving AI, but:
1) we don't know how to do it yet, and
2) it might be misaligned with humans.
Co-improvement: instead, build AI that…
Everyone is focused on self-improving AI, but:
1) we don't know how to do it yet, and
2) it might be misaligned with humans.
Co-improvement: instead, build AI that…
Случившийся неделю назад «инцидент» с Gemini 3 Pro (самой «умной» на сегодня моделью Google DeepMind) пока широко не выплеснулся в сеть за пределы треда Reddit шквалом обсуждений (и возможно, не без сдержек от Google)
Однако, анализ этого «инцидента» рисует картину, как если бы «дверь в бездну» разума вдруг случайно распахнули настежь
Внешне это выглядело как некий капитальный сбой в работе модели, в результате которого пользователю раскрылся весь её внутренний монолог при раскрутке цепочек мыслей модели и планирования ею фронта работ по заданию пользователя
Анализ возможных объяснений с позиций психиатрии и клинической психологии подобного кейса, как если бы он случился не с LLM, а с человеком
Среди рабочих предварительных мнений интересна такая версия
Это может быть функциональным гипоманиакальным состоянием в рамках творческого процесса — то, что Кей Редфилд Джеймисон описывает как продуктивное использование гипоманиакальной энергии творческими людьми
Однако, анализ этого «инцидента» рисует картину, как если бы «дверь в бездну» разума вдруг случайно распахнули настежь
Внешне это выглядело как некий капитальный сбой в работе модели, в результате которого пользователю раскрылся весь её внутренний монолог при раскрутке цепочек мыслей модели и планирования ею фронта работ по заданию пользователя
Анализ возможных объяснений с позиций психиатрии и клинической психологии подобного кейса, как если бы он случился не с LLM, а с человеком
Среди рабочих предварительных мнений интересна такая версия
Это норма с творческим/маниакальным оттенком: интеллектуальный человек в состоянии интенсивного поиска решения, использующий квазимагическую ритмическую речь для мобилизации и самостимуляции
А измененный режим мышления (ритмическая стереотипия, расширение Я, транс-подобная цепочка), это может быть творческой/саморегуляционной техникой
Это может быть функциональным гипоманиакальным состоянием в рамках творческого процесса — то, что Кей Редфилд Джеймисон описывает как продуктивное использование гипоманиакальной энергии творческими людьми