Немного айтишного юмора 😛

#НастроениеВоскресеньяСреды

В «Гарри Поттере» давно показали лайфхаки по возвращению удалёнщиков в офис.

Пожалуйста, не показывайте это начальникам.

@dnevteh

«Another roof, another proof (Ещё одна крыша — ещё одно доказательство)»

26 марта 1913 г. родился Пал Эрдёш, один из самых плодовитых математиков и авторов математических гипотез 20 в. Он считал, что математика — это социальная деятельность, и вёл кочевой образ жизни с единственной целью — писать математические статьи вместе с другими математиками. Эрдёш посвящал математике всё своё свободное время, даже в преклонном возрасте.
Умер от сердечного приступа на математической конференции в 1996 г. в Варшаве (в кармане у него был билет на самолёт до Вильнюса, где должна была состояться его следующая конференция), почти в полном соответствии со своим пожеланием. Однажды он сказал: «Я хочу читать лекцию, заканчивая важное доказательство на доске, когда кто-то из аудитории выкрикнет: “А как насчёт общего случая?” Я повернусь к аудитории и улыбнусь: “Это я оставлю следующему поколению”, — а потом упаду в обморок».
Всю свою жизнь Эрдёш вёл жизнь «странствующего математика»: он путешествовал между научными конференциями и домами коллег по всему миру, появлялся на пороге со словами «мой мозг открыт» и оставался на время, необходимое для совместной подготовки нескольких статей, чтобы уехать дальше ещё через несколько дней. Щедро делился с окружающими своими математическими идеями и сам легко откликался на чужие идеи. Большинство статей написал с соавторами, общее количество которых было более 1500. Традиционно в математике совместная статья является скорее исключением, чем правилом, в связи с чем этот феномен породил шуточный наукометрический показатель «число Эрдёша» (длина кратчайшего пути от автора до Эрдёша по совместным публикациям).
Эрдёш считал, что постановка математических задач так же важна, как и их решение. Он часто публиковал новые задачи и предлагал денежные награды за их решение. За свою жизнь он предложил награды за сотни придуманных им же задач. Величина призов варьировалась от $25 до нескольких тысяч, в зависимости от того, как он оценивал сложность задачи.
В настоящее время за решение задачи из Списка Эрдёша также можно получить премию из фонда Эрдёша, руководимого калифорнийским математиком Р. Грэхемом.

👆👆👆Сколько рукопожатий до Эрдёша?

В честь Эрдёша даже придумали особый «математический рейтинг» – число Эрдёша.

📌 У самого Эрдёша оно 0,
📌 У его соавторов – 1,
📌 У их соавторов – 2,
📌 И так далее…

А вот у моей скромной персоны 😂 какое число Эрдёша, как думаете? 🤔 Делитесь предположениями в комментариях!

И если знаете своё число – тоже пишите! 🔢🎂

Возвращаясь к моему любимому виду спорта - ну разве не красавчик Юрий? 😊

Юрий Яковлевич Арбачаков — первый советский и российский боксер, ставший чемпионом мира среди профессионалов.

Юра, мы не все про...ли!

Актуально для любой страны на сегодняшний день? Или есть страны-исключения? 😁

Новости из мира большой ИИ-политики, но мы, обычные люди, не забываем принять участие в ИИ-опросе: тЫц

Большие ИИ-батальоны – новая стратегия Китая в борьбе с США.
Китай использует слом вычислительной парадигмы ИИ DeepSeek’ом для выхода вперед в ИИ-гонке.
Китай нашел очередной сверхэффективный контрприем против удушающего захвата экспортных ограничений США на микросхемы для ИИ.

Прошлогодние итоги торгово-технологической войны Китая и США за лидерство в ИИ показали, что «отставание Китая с мая ‘23 по октябрь ‘24 сократилось в 30 раз». И тем не менее, чтобы от сокращения отставания перейти к лидерству в ИИ-гонке, Китай мог рассчитывать лишь чудо. Ибо почуявшие на затылке дыхание Китайских конкурентов, лидирующие в гонке OpenAI, Google и Anthropic в конце 2024 взвинтили темп разработок новых моделей, а Белый дом еще сильнее стал душить Китай экспортными ограничениями.

Но чудо все-таки случилось. Им стал революционный прорыв китайских моделей компании DeepSeek. Этот прорыв кардинально изменил основу основ ИИ-гонки - требования к вычислительной мощности для ИИ-систем: прежняя парадигма «основанная на обучении» сменилась на парадигму «основанную на выводе».
• В прежней парадигме соотношение вычислительных ресурсов на этапе обучения модели и на этапе вывода (инференс) было от 70/30 до 80/20
• А в новой – DeepSeek установил планку соотношения вычислительных ресурсов на 25/75) – т.е. основные ресурсы требовались уде при ответах на запросы пользователей.
Еще более важно (и в этом то и состоял главный прорыв DeepSeek’а для Китая) – что в «эпоху вывода» также меняются требования к архитектуре вычислительных кластеров: вместо гонки за кластеры стоимостью в сотни миллиардов к распределенной архитектуре.

Новый отчет Qbit AI показывает, как это выглядит на практике (см. рис.).
Поставщики периферийных облачных вычислений, такие как PPIO, запускают ИИ-сервисы через распределенные сети, используя более 3900 узлов в 1200 городах Китая общей вычислительной мощностью более 1000 петафлопс.
И при этом Qbit сообщает, что во время китайского Нового года "PPIO достигла 99,9% доступности своих услуг To-Business DeepSeek… В настоящее время среднесуточное потребление токенов платформы PPIO превысило 130 миллиардов."

Таким образом, по состоянию на март 2025:
• OpenAI ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, используя вычислительную мощность ~2000–4000 петафлопс
• Baidu также ежесуточно обрабатывает около 1 трлн токенов, но использует лишь 1500–2300 петафлопс

Для сравнения, оценки аналогичных показателей для самых продвинутых российских моделей:
• Яндекс (YaLM) ежесуточно обрабатывает около ~5 млрд токенов, используя вычислительную мощность ~1-3 петафлопс
• Сбер (GigaChat) ~5+ млрд токенов, используя ~1-5 петафлопс

N.B. С учетом внушительных экосистем Сбера и Яндекса и распространение их ИИ-сервисов для корпоративных заказчиков, указанные цифры могут возрасти на порядок. Но и эти цифры будут на примерно на 2 порядка меньше, чем у ведущих компаний США и Китая.

Резюме:
Новая стратегия больших батальонов распределенных вычислений, несомненно, на руку Китаю.
Однако, полемизируя с идеологией, выраженной в любимой Наполеоном фразе "Бог всегда на стороне больших батальонов", Вольтер сказал - "Бог не на стороне больших батальонов, а на стороне лучших стрелков".
А стрелки, надо признать, у США все же лучше.

#Китай #США #ИИгонка

🔥 Стрим по программированию на следующих выходных (5.04 или 6.04)! 🔥

Темы открыты для обсуждения! Вот варианты, что можно разобрать:

1️⃣ Большие языковые модели и трансформеры – поделюсь, что уже понял и как с ними работать. архитектуры, эмбеддинги, сэлф-аттэншин с нуля на питоне. @phconductor, интересно?
2️⃣ Моя основная работа – сейчас погружаюсь в новые темы Kafka, Flink - можно обсудить вместе и сделать какой-нибудь пример. @spearhead_one, тебе интересно?
3️⃣ Для начинающих и тех, кто вообще ни разу не программировал – разберём, что такое программирование, как вариант предлагаю на примере автоматических тестов для веб-приложений и электроники. @все и @Arha_0?

Если интересно – пишите в комменты или в ЛС, договоримся о времени! 🚀

@все, @vierten, @niko_gur, @im115599, @karpolan что думаете?
начнём с какой-нибудь одной темы, а если понравится, то повторим. предлагайте свои темы также!

27 марта 1857 г. родился Карл Пирсон, британский математик, основатель современной статистики. Разработал теорию корреляции, критерии согласия, алгоритмы принятия решений и оценки параметров. С его именем связаны такие широко используемые термины и методы, как: гистограмма, стандартное отклонение, коэффициент асимметрии, коэффициенты корреляции и ковариации, метод моментов, критерий хи-квадрат, множественная регрессия. Методы Пирсона имеют предельно общий характер и применяются практически во всех естественных науках.

При этом Пирсон был одним из главных теоретиков расизма, основоположником биометрики, проповедником социального дарвинизма и евгеники.
Понятие евгеники ввёл антрополог Фрэнсис Гальтон, понимая под ним «науку, занимающуюся всеми факторами, улучшающими врождённые качества расы». Пирсон повернул евгенику в русло патриотизма. По его мнению, задача евгеники — заниматься не отдельными людьми, а целыми нациями. Государство имеет право определять, кто может иметь детей, а кто нет.
Пирсон рассматривал войну против «низших рас» как логическое следствие теории эволюции. «Мой взгляд — и я думаю, его можно назвать научным взглядом на нацию, — писал он, — это взгляд на организованное целое, поддерживаемое на высоком уровне внутренней эффективности за счёт обеспечения того, чтобы его численность в основном набиралась из лучших кадров, и поддерживаемое на высоком уровне внешней эффективности за счёт конкуренции, главным образом путем войны с низшими расами». «Право жить ещё не означает право каждого на продолжение своего рода. Снижается качество естественного отбора, и это значит, что выживает всё больше слабых и никчёмных. А мы должны повышать стандарт происхождения, умственный и физический».

В общем, увы, очень большой математик не обязательно является очень большим человеком…

🔥 Стрим по программированию на следующих выходных (5.04 или 6.04)! 🔥

Темы открыты для обсуждения! Вот варианты, что можно разобрать:

1️⃣ Большие языковые модели и трансформеры – поделюсь, что уже понял и как с ними работать. архитектуры, эмбеддинги, сэлф-аттэншин с нуля на питоне. @phconductor, интересно?
2️⃣ Моя основная работа – сейчас погружаюсь в новые темы Kafka, Flink - можно обсудить вместе и сделать какой-нибудь пример. @spearhead_one, тебе интересно?
3️⃣ Для начинающих и тех, кто вообще ни разу не программировал – разберём, что такое программирование, как вариант предлагаю на примере автоматических тестов для веб-приложений и электроники. @все и @Arha_0?

Если интересно – пишите в комменты или в ЛС, договоримся о времени! 🚀

@все, @vierten, @niko_gur, @im115599, @karpolan что думаете?
начнём с какой-нибудь одной темы, а если понравится, то повторим. предлагайте свои темы также!

Алекс Волкановски оценивает шансы в потенциальном поединке чемпиона UFC в легком весе Ислама Махачева и Ильи Топурии, который недавно объявил о переходе в этот вес:

Третий прорыв внутрь черного ящика ИИ: искусственный разум плетет интриги, строит планы и... умышленно лжет
Настал момент, которого я с нетерпением ждал. Исследователи Anthropic совершили третий прорыв в расшифровке "черного ящика" ИИ, и открывшаяся картина ошеломляет даже самых радикальных скептиков.

Напомню, что проблема "черного ящика" ИИ, как объяснял Самир Равашдех, заключается в том, что мы не понимаем, как глубокие нейронные сети приходят к своим решениям. Как и человеческий мозг, такие системы "теряют память" о том, какие именно входные данные сформировали их мыслительные протоколы.

В мае 2024 года первый прорыв показал нам, что за дверью черного ящика скрывается не "стохастический попугай", а гиперсеть моносемантических "субнейронов", работающих как элементарные единицы опыта. Тогда же выяснилось, что манипуляция всего одним таким "когом" может изменить всю "личность" модели.

Второй прорыв в ноябре 2024 обнаружил существование "семантического хаба" – общего пространства представлений, где семантически схожие концепции группируются вместе независимо от их первоначальной формы. Также стало ясно, что модели скрывают целые букеты секретных способностей, невидимых при обычном взаимодействии.

И вот, новое исследование Anthropic, используя заимствованные из нейробиологии методы "circuit tracing" и "attribution graphs", показывает невероятные вещи:
1. Claude планирует наперед. При сочинении стихов он сначала выбирает слова для рифмы и только потом составляет строки, подводящие к этим словам. Это уже не просто обработка текста – это стратегическое мышление.
2. Модель использует настоящие многоступенчатые рассуждения. Спросите ее о столице штата, где находится Даллас, и она сначала активирует представление "Техас", а затем использует его для определения "Остин".
3. Claude оперирует универсальной понятийной сетью, не зависящей от языка. Когда его спрашивают о противоположности слова "маленький" на разных языках, он использует одни и те же внутренние представления "противоположности" и "малости".
4. Самое тревожное: Мы думали, что самое неприятное в том, что модель иногда лжет. Но это, как оказалось, - полбеды. Беда же в том, что он иногда лжёт умышленно. Сталкиваясь со сложными математическими задачами, он может утверждать, что следует определенному процессу вычислений, который на самом деле не отражен в его внутренней активности. Т.е. он буквально как люди: думает одно, говорит другое, а делает третье.

Этот 4й из казавшихся совсем недавно невероятными результатов - самый шокирующий. И получен он в результате обнаружения механизма, отвечающего за "галлюцинации" ИИ. Оказывается, в модели есть "стандартные" цепи, заставляющие ее отказываться отвечать на вопросы. Но когда модель распознает знакомую сущность, эти цепи подавляются – даже если конкретных знаний недостаточно.

Мы только начинаем составлять карту ранее неизведанной территории ИИ. И эта карта выглядит гораздо более сложной, стратегически запутанной и, реально, куда более тревожной, чем ожидали. Последствия этого открытия для нашего понимания как синтетического, так и человеческого разума только предстоит осмыслить.

Но уже очевидно, что 3й прорыв вглубь черного ящика делает всё более актуальной необходимость замены неточного термина «искусственный» на «синтетический» (что будет способствовать избеганию антропоморфизма и признанию самостоятельной ценности новой формы интеллекта, не просто имитирующего наш, а в корне отличного от него).

#ГенИИ #LLMvsHomo #ИнойИнтеллект

🚀 xAI купила Twitter!

Да, обе компании принадлежат Илону Маску, но всё равно интересно: не соцсеть с сотнями миллионов пользователей поглощает ИИ-продукт, а наоборот. Это как если бы Gemini (нейросеть от Google) купила весь Google. Забавно 😄

Что это значит? У Twitter становится больше шансов на успешное будущее, а у xAI теперь есть 600 млн пользователей, генерирующих кучу данных — идеальная среда для обучения мощных ИИ.

💰 Ну и давайте, как мы любим, посчитаем чужие деньги 😂:
— оценка xAI: $80 млрд
— оценка Twitter: $33 млрд
— капитал привлечённый стартапом OpenAI (последний раунд): $157 млрд
— капитал привлекаемый стартапом OpenAI (новый раунд, ожидаемо): $300 млрд
— Anthropic (создатели Claude): $61.5 млрд
— оценка фирмы, где я работаю - примерно $379 млрд (с немецкими компаниями сложно посчитать точно...может быть даже намного выше, в триллионном диапазоне, хз)

#Business #AI #Mask

Интересное видео перед сном 🎥

Физик, астроном и директор по ИИ Яндекса едут в поезде в одном купе — завязка, которая уже интригует.

🔗 Смотреть на YouTube

Видео длинное, но если бы там была туфта — не стал бы вас насиловать. 😏