Непериодические замощения плоскости многоугольниками ⬇️
– Страница мероприятия
– 26 июня, 19:00 – 20:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения
⭐️ О лекторе
📢 Анонс
– Страница мероприятия
– 26 июня, 19:00 – 20:30
– Мраморный зал, ПОМИ РАН, наб. реки Фонтанки, 27, Санкт-Петербург
– Пожалуйста, не забудьте зарегистрироваться — это необходимое условие посещения
Николай Константинович Верещагин
– Профессор мехмата МГУ, ФКН ВШЭ и ШАД Яндекса.
– Лауреат премии имени А.Н. Колмогорова 2024 года РАН за цикл работ о колмогоровской сложности.
– Член Европейской академии по секции Информатика.
Дан конечный набор многоугольных плиток и некоторые локальные правила укладки этих плиток на плоскость. Рассмотрим замощения плоскости этими плитками, соблюдающие эти локальные правила. Обычно самый простой способ уложить плитки состоит в том, что плитки укладываются в какую-то простую ограниченную фигуру, сдвигами которой можно замостить уже всю плоскость. Такие замощения называются периодическими. Но бывают наборы плиток, не имеющих периодических замощений. Такие наборы называются непериодическими. Наиболее известные из них — наборы Пенроуза и Бергера – Робинсона.
Главный способ построения непериодических наборов - это так называемые подстановки. Подстановкой называется любой способ разрезания каждой из исходных плиток на многоугольники, каждый из которых подобен одной из исходных плиток с некоторым фиксированным коэффициентом подобия, меньшим 1. Каждой подстановке s, удовлетворяющей некоторому условию, сопоставляется семейство F_s замощений плоскости, состоящее только из непериодических замощений. Таким образом можно определить сотни интересных семейств непериодических замощений. Теорема Гудман Штрауса утверждает, что «почти для любой» подстановки s задаваемое семейство F_s может быть задано локальными правилами. Применяя эту теорему можно получить сотни интересных непериодических наборов
Недостатком теоремы Гудман-Штрауса является расплывчатость формулировки: слова «почти для любой» не уточняются в формулировке теоремы, а выясняются только в ходе ее доказательства. При этом доказательство очень сложное, содержит 38 страниц и мне не удалось найти человека, утверждавшего, что он понял его или хотя бы точную формулировку теоремы. Недавно мне удалось найти некоторые достаточно, видимо другие, общие условия на подстановку s, гарантирующие, что семейство F_s может быть задано локальными правилами. Обо этом и будет рассказано в докладе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥29❤11⚡7
Митап: LLM в математике и алгоритмах ⤵️
Развитие и внедрение рассуждающих языковых моделей всё больше влияет на фундаментальные области науки, образования и индустрии. Мы приглашаем исследователей, математиков и алгоритмистов, интересующихся, как LLM справляются с интеллектуальными задачами, на обзорный митап, где попробуем разобраться:
– Как модели уже сейчас помогают в науке? Как проверять их успехи и определять применимость?
– Какие best practices существуют и используются учёными и алгоритмистами?
– Где граница возможностей state-of-the-art технологий в применимости к исследованиям?
В программе три доклада и развлекательная часть!
⚡️ Сергей Николенко — AI и математика: что модели могут сейчас и куда мы идём?
⚡️ Фёдор Петров — Успехи ИИ в математике и их верификация.
⚡️ Данил Сагунов — Может ли LLM пройти алгоритмическое собеседование?
💬 Развлекательная и интерактивная часть
После докладов мы предложим серию мини-игр в форматах, проверяющих границы возможностей LLM:
– Квиз против LLM от Сергея Николенко
– LLM math frontier: где граница рассуждающих возможностей?
– VibeCoding: творческое программирование!
– AI Safety Challenge: сможете ли вы обойти защиту модели?
📃 Подробное расписание смотрите на сайте.
Дата и место
🟡 5 июля, 17:00 – 23:59
🟡 Mishka Бар, Конногвардейский бул., 4, Санкт-Петербург
🟡 Регистрация открыта. Участие свободное, количество мест ограничено.
⭐️ С радостью объявляем, что мероприятие поддерживают Pinely — верим, что впереди нас ждёт продуктивное и долгосрочное сотрудничество.
Развитие и внедрение рассуждающих языковых моделей всё больше влияет на фундаментальные области науки, образования и индустрии. Мы приглашаем исследователей, математиков и алгоритмистов, интересующихся, как LLM справляются с интеллектуальными задачами, на обзорный митап, где попробуем разобраться:
– Как модели уже сейчас помогают в науке? Как проверять их успехи и определять применимость?
– Какие best practices существуют и используются учёными и алгоритмистами?
– Где граница возможностей state-of-the-art технологий в применимости к исследованиям?
В программе три доклада и развлекательная часть!
После докладов мы предложим серию мини-игр в форматах, проверяющих границы возможностей LLM:
– Квиз против LLM от Сергея Николенко
– LLM math frontier: где граница рассуждающих возможностей?
– VibeCoding: творческое программирование!
– AI Safety Challenge: сможете ли вы обойти защиту модели?
Дата и место
Мы в Pinely занимаемся алгоритмической торговлей на международных рынках: разрабатываем высокочастотные стратегии, сокращаем задержки до наносекунд и применяем ML и DL в реальных задачах.
Наша команда выросла из среды олимпиадников, математиков и соревновательных программистов — мы ценим точность мышления, исследовательские вызовы и академический подход. Поддерживаем школьные кружки, проводим контесты, участвуем в конференциях и просто любим сложные задачи.
С CS Space нас объединяет желание развивать коммьюнити, в котором интересно расти и делиться опытом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥44❤18⚡14
Лучшие алгоритмы 20 века по версии SIAM ⬇️
Cтатья посвящена 10 алгоритмам, оказавшим наибольшее влияние на науку и индустрию в XX веке.
💡 Об авторе
📢 Анонс
Cтатья посвящена 10 алгоритмам, оказавшим наибольшее влияние на науку и индустрию в XX веке.
Николай Владимирович Мальковский — кандидат физико-математических наук; Principal Engineer, Chebyshev Research Center; лектор МКН СПбГУ, ВШЭ.
Область интересов: практически-применимые эффективные алгоритмы и особенности их реализации.
На рубеже веков SIAM опубликовали список из 10 алгоритмов, оказавших наибольшее влияние на науку и индустрию в XX веке (по мнению редакции), а четверть века спустя по меньшей мере половина из этого списка до сих пор используется повсеместно. В статье мы вспомним, что это за алгоритмы, и за что они получили такое признание. Обсудим и алгоритмы, которые в этот список не вошли, но вполне могли бы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥31⚡8❤7
Как LLM справляются с математикой и алгоритмами? ⤵️
В субботу, 5 июля, CS Space устроил большой митап, чтобы разобраться, на что способны современные большие языковые модели в мире математики и алгоритмов. Участники послушали доклады:
〰️ Сергей Николенко сделал обзор современного уровня математических способностей LLM с особым фокусом на рассуждающие модели.
〰️ Фёдор Петров рассказал о том, как LLM решают задачи уровня Frontier Math и международных олимпиад, обсудил бенчмарки и различия между математической интуицией «белковых математиков» и нейросетей.
〰️ Данил Сагунов вместе со слушателями проверил, как модели справляются с алгоритмическими задачами: от классических собеседований до продвинутых тем университетских курсов.
После этого слушатели сразились в командных соревнованиях, победители которых получили подписанный бестселлер «Машинное обучение: основы» от автора квиза, а также мерч и интересные подарки!
Вместе с Сергеем Николенко сыграли в квиз «Три модальности»:
✔️ угадывали алгоритмы по звуковым рядам,
✔️ определяли авторов математических рукописей,
✔️ решали ЧГК-сет на тему технологий.
Провели серию игр про пределы возможностей LLM:
✔️ Сложная задача для LLM — придумывали короткие вопросы, чтобы сломать модели;
✔️ Vibe Coding — заставляли LLM генерировать код для графического диктанта, идею предложили наши друзья из Pinely;
✔️ AI Safety — взламывали LLM-игру Gandalf, пробуя обойти защиту и вытащить скрытые ответы модели.
Делимся материалами:
〰️ записи докладов, презентации и задания квиза появятся на странице мероприятия;
〰️ результаты соревнований;
〰️ фотографии с мероприятия.
Спасибо всем участникам за прекрасную атмосферу и Pinely за поддержку мероприятия!
В субботу, 5 июля, CS Space устроил большой митап, чтобы разобраться, на что способны современные большие языковые модели в мире математики и алгоритмов. Участники послушали доклады:
После этого слушатели сразились в командных соревнованиях, победители которых получили подписанный бестселлер «Машинное обучение: основы» от автора квиза, а также мерч и интересные подарки!
Вместе с Сергеем Николенко сыграли в квиз «Три модальности»:
Провели серию игр про пределы возможностей LLM:
Делимся материалами:
Спасибо всем участникам за прекрасную атмосферу и Pinely за поддержку мероприятия!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥46❤19⚡12
Контест по Машинному обучению ⤵️
Приглашаем к участию всех, увлечённых искусственным интеллектом и матстатистикой! Мы подготовили для вас задачи по машинному обучению, теории вероятностей, классической статистике и родственным областям.
📃 Расписание и правила
〰️ Онлайн-формат на платформе Яндекс Контест, участие индивидуальное
〰️ Стартовать можно в любое время с утра 1 августа до вечера 3 августа
〰️ У вас будет 24 часа на решение задач
〰️ Решения принимаются только до 3 августа 23:59 по московскому времени, после этого времени отправка решений будет невозможна
〰️ Соревнование не будет включать high-compute задач по ML — есть смысл участвовать всем!
🏆 Призы
Для участников основного зачёта:
〰️ 1 место: годовая подписка на ChatGPT Plus!
〰️ 1–3 место: мерч CS Space
Студенческий зачёт (только для студентов любых вузов):
〰️ 1 место: 20 000 рублей
〰️ 2 место: 15 000 рублей
〰️ 3 место: 10 000 рублей
⭐️ Авторы
⚡️ Регистрация уже открыта. Присоединяйтесь, если любите сложные задачи и хотите проверить свои навыки в ML!
Приглашаем к участию всех, увлечённых искусственным интеллектом и матстатистикой! Мы подготовили для вас задачи по машинному обучению, теории вероятностей, классической статистике и родственным областям.
Для участников основного зачёта:
Студенческий зачёт (только для студентов любых вузов):
Алексей Власов
– Золотой медалист IMC
– Победитель ВсОШ по математике
– Победитель Колмогоровской олимпиады по теории вероятностей
– Выпускник СПбГУ МКН
Тимофей Москаленко
– Золотой медалист IMC
– Победитель олимпиады Petropolitan science по математике
– Призёр ВсОШ по математике
– Победитель Колмогоровской олимпиады по теории вероятностей
– Выпускник СПбГУ МКН, ШАД
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤42🔥19⚡8
Пришло время подвести итоги недавно завершившегося контеста по ML. Благодарим всех участников за то, что помогли дрону разобраться со всеми загадками нашей планеты! Каждое ваше решение приближало его к успешному выполнению миссии и возвращению домой⤵️
В контесте приняли участие 143 человека из разных городов и университетов. До финальных задач дошли самые настойчивые: с заданием про выбор оффера справились всего три участника. Многие придумывали решения на вероятность и анализ данных до последних минут.
Поздравляем победителей и призёров контеста🏆
1️⃣ место — Ларин Иван Олегович (ФПМИ МФТИ, 2 курс) получает годовую подписку на ChatGPT Plus и 20 000 рублей!
2️⃣ место — Епифанов Артём Михайлович (ПМИ ВШЭ, 3 курс) получает 15 000 рублей!
3️⃣ место — Беляев Михаил Андреевич (студент программы AI Masters, Институт искусственного интеллекта МГУ) получает 10 000 рублей!
✔️ Также все призёры получат мерч от CS Space!
В завершение соревнования:
✔️ Мы благодарим всех участников за интерес, настойчивость и отличные решения!
✔️ Открываем дорешку: вы можете вернуться к задачам и попробовать свои силы вне конкурса.
✔️ Публикуем разбор задач от авторов контеста.
В контесте приняли участие 143 человека из разных городов и университетов. До финальных задач дошли самые настойчивые: с заданием про выбор оффера справились всего три участника. Многие придумывали решения на вероятность и анализ данных до последних минут.
Поздравляем победителей и призёров контеста
В завершение соревнования:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤32🔥12⚡3