Даа, это было сильно.) Трудно назвать приключением, но утомительно: весь вчерашний день мы просидели в аэропорту, и часов в шесть вечера стало ясно, что мы уже опять не улетим. Так что пришлось принять волевое решение, скооперироваться с другими пассажирами и поехать из Нальчика в Сочи на такси. Ехали больше 12 часов, но в итоге к восьми утра был в гостинице — а самолёт, кажется, прилетел только вечером.
Из-за всех этих тревог "Сириус" временно переехал в Розу Хутор. Так что всё уже было совсем не так, как прошлым летом. Вокруг горы, подъёмники да горнолыжники, вид с балкона невероятный (прилагаю) — правда, очевидно, насладиться им у меня не выйдет.
Прочитал сегодня нынешней смене по информатике две лекции: в целом всё как обычно, одну State of AI, а другую про AI Safety. С обновлениями и данными на март 2026, как водится. Первую читал в каком-то отельном зальчике, а вот вторую внезапно в концертном зале Роза Холл, тыщи на полторы мест. Заполнить их, правда, не удалось, но выглядело всё равно очень круто.) Кажется, слушателям мои лекции понравились, вопросы задавали хорошие.
И вообще в очередной раз поразился тому, какие нынче крутые школьники. Рассказываю им стандартное вступление о том, что такое нейросети. В какой-то момент, глядя на слушателей, некоторые из которых явно ещё не старше восьмого класса, говорю что-то вроде: "Ну, наверное, про градиентный спуск я вам не смогу рассказать, потому что вряд ли вы можете уже знать, что такое градиент". И получаю бодрый ответ сразу с нескольких сторон: "Знаем, знаем, нам и про градиентный спуск уже рассказывали!"...
Разумеется, на двух лекциях для школьников день не мог закончиться, ведь вечером ещё была лекция в ЮФУ; немного опоздал на неё, но в итоге провёл почти по расписанию, и хотя уже плохо соображал, что говорю, вроде всё-таки всё получилось.) Завтра утром ещё две пары в СПбГУ, и сразу после этого пора выезжать в аэропорт... тьфу-тьфу-тьфу.
#lifestyle #travel #talks #ai
Из-за всех этих тревог "Сириус" временно переехал в Розу Хутор. Так что всё уже было совсем не так, как прошлым летом. Вокруг горы, подъёмники да горнолыжники, вид с балкона невероятный (прилагаю) — правда, очевидно, насладиться им у меня не выйдет.
Прочитал сегодня нынешней смене по информатике две лекции: в целом всё как обычно, одну State of AI, а другую про AI Safety. С обновлениями и данными на март 2026, как водится. Первую читал в каком-то отельном зальчике, а вот вторую внезапно в концертном зале Роза Холл, тыщи на полторы мест. Заполнить их, правда, не удалось, но выглядело всё равно очень круто.) Кажется, слушателям мои лекции понравились, вопросы задавали хорошие.
И вообще в очередной раз поразился тому, какие нынче крутые школьники. Рассказываю им стандартное вступление о том, что такое нейросети. В какой-то момент, глядя на слушателей, некоторые из которых явно ещё не старше восьмого класса, говорю что-то вроде: "Ну, наверное, про градиентный спуск я вам не смогу рассказать, потому что вряд ли вы можете уже знать, что такое градиент". И получаю бодрый ответ сразу с нескольких сторон: "Знаем, знаем, нам и про градиентный спуск уже рассказывали!"...
Разумеется, на двух лекциях для школьников день не мог закончиться, ведь вечером ещё была лекция в ЮФУ; немного опоздал на неё, но в итоге провёл почти по расписанию, и хотя уже плохо соображал, что говорю, вроде всё-таки всё получилось.) Завтра утром ещё две пары в СПбГУ, и сразу после этого пора выезжать в аэропорт... тьфу-тьфу-тьфу.
#lifestyle #travel #talks #ai
❤36🔥13🙏7😱2🕊1
Я в последнее время что-то совсем отбился от гейминга, ну вот совсем не до того. Куча разных проектов, которые поглощают всё время и ещё не хватает. Так что на какое-то время переходим на строгую диету из коротеньких обзорчиков для маленьких игрушечек, которые на Steam Deck проходятся в дороге.
Дети плесени
Это фактически проект одного человека, Евгения Чугунова, работающего под названием The Growing Stones. Игру он делал лет семь, и среди источников вдохновения называет игры Harvester Games — а это, например, The Cat Lady, которую я давно хотел попробовать.
В “Детях плесени” ты играешь за ведьму какого-то уединённого поселения по имени Кирфел, которая выглядит подростком. Первая же сцена — разговор с Могилкой, местной служительницей смерти, которой на вид вообще лет 12.
Дальше постепенно выясняется, что не-подростков в этой деревне нет вовсе: по достижении, кажется, 19 лет всех убивают (точнее, хоронят заживо), а потом их души якобы перерождаются в новых людей. Времени на то, чтобы сделать этих новых людей, очевидно, им всё же каким-то образом хватает.
Кирфел — одна из четырёх ведьм деревни, и раз в десять лет ведьмы должны провести кошмарный ритуал Успения, который не даёт деревне погибнуть. Но одна из сестёр-ведьм внезапно погибает, и теперь надо срочно найти четвёртую…
И дальше идёт такое же густое славянское фэнтези с ведьмовством и некоторыми твистами.
Если честно, мне даже понравилось, как это написано, хотя, конечно, до настоящей литературы здесь очень далеко. Зато все диалоги озвучены, и озвучены довольно хорошо — я играл по-русски, раз уж наши люди делали.
Геймплей здесь — почти визуальная новелла, но всё-таки не совсем. Периодически в диалогах появляются небольшие ритм-игры и QTE, которые, кстати, иногда весьма непростые — точно не рекомендую играть в этой игре на hard, запаритесь вконец, а это низачем тут не нужно.
Неплохо сделаны и загадки: самые интересные загадки здесь… на память. Тебе рассказывают, например, какие-то магические ритуалы, причём довольно сложные и многоходовые, а тебе через 10-15 минут геймплея нужно их воспроизвести. И крутись как хочешь.
Визуально “Дети плесени” сделаны в мягком анимационном стиле, всё как бы приглушённо, но хорошо детализировано, в общем, ничего выдающегося, но и глаза не вытекали.
А вот сюжет оставил в некотором недоумении. Самый главный вопрос — почему в этом мире убивают anyone over 20, кто установил эту систему и зачем — просто повисает в воздухе. Я, честно говоря, ожидал, что в конце будет какой-нибудь крутой твист, который всё объяснит… но нет, жизнь в деревне просто продолжается.
Я не получил хорошую концовку (для этого надо было старательно обходить всю деревню в каждой главе, иначе не знаю как догадаться до нужного), но прочитал её в интернете; она тоже, кажется, ничего об этом не рассказывает.
В общем, не могу сказать, что рекомендую “Детей плесени”. Кажется, что эта игра не заслуживает особого внимания. Но всё-таки почему-то я прошёл её до конца (а это часа четыре, а то и пять), и даже с удовольствием, и даже доигрывал последние полчаса-час уже придя домой с очередной дороги, когда стало понятно, что конец близок. Чем-то зацепила, значит. Если вам понравились Fran Bow и “Чёрная книга”, попробуйте.
#tgif #games
Дети плесени
Это фактически проект одного человека, Евгения Чугунова, работающего под названием The Growing Stones. Игру он делал лет семь, и среди источников вдохновения называет игры Harvester Games — а это, например, The Cat Lady, которую я давно хотел попробовать.
В “Детях плесени” ты играешь за ведьму какого-то уединённого поселения по имени Кирфел, которая выглядит подростком. Первая же сцена — разговор с Могилкой, местной служительницей смерти, которой на вид вообще лет 12.
Дальше постепенно выясняется, что не-подростков в этой деревне нет вовсе: по достижении, кажется, 19 лет всех убивают (точнее, хоронят заживо), а потом их души якобы перерождаются в новых людей. Времени на то, чтобы сделать этих новых людей, очевидно, им всё же каким-то образом хватает.
Кирфел — одна из четырёх ведьм деревни, и раз в десять лет ведьмы должны провести кошмарный ритуал Успения, который не даёт деревне погибнуть. Но одна из сестёр-ведьм внезапно погибает, и теперь надо срочно найти четвёртую…
И дальше идёт такое же густое славянское фэнтези с ведьмовством и некоторыми твистами.
Если честно, мне даже понравилось, как это написано, хотя, конечно, до настоящей литературы здесь очень далеко. Зато все диалоги озвучены, и озвучены довольно хорошо — я играл по-русски, раз уж наши люди делали.
Геймплей здесь — почти визуальная новелла, но всё-таки не совсем. Периодически в диалогах появляются небольшие ритм-игры и QTE, которые, кстати, иногда весьма непростые — точно не рекомендую играть в этой игре на hard, запаритесь вконец, а это низачем тут не нужно.
Неплохо сделаны и загадки: самые интересные загадки здесь… на память. Тебе рассказывают, например, какие-то магические ритуалы, причём довольно сложные и многоходовые, а тебе через 10-15 минут геймплея нужно их воспроизвести. И крутись как хочешь.
Визуально “Дети плесени” сделаны в мягком анимационном стиле, всё как бы приглушённо, но хорошо детализировано, в общем, ничего выдающегося, но и глаза не вытекали.
А вот сюжет оставил в некотором недоумении. Самый главный вопрос — почему в этом мире убивают anyone over 20, кто установил эту систему и зачем — просто повисает в воздухе. Я, честно говоря, ожидал, что в конце будет какой-нибудь крутой твист, который всё объяснит… но нет, жизнь в деревне просто продолжается.
Я не получил хорошую концовку (для этого надо было старательно обходить всю деревню в каждой главе, иначе не знаю как догадаться до нужного), но прочитал её в интернете; она тоже, кажется, ничего об этом не рассказывает.
В общем, не могу сказать, что рекомендую “Детей плесени”. Кажется, что эта игра не заслуживает особого внимания. Но всё-таки почему-то я прошёл её до конца (а это часа четыре, а то и пять), и даже с удовольствием, и даже доигрывал последние полчаса-час уже придя домой с очередной дороги, когда стало понятно, что конец близок. Чем-то зацепила, значит. Если вам понравились Fran Bow и “Чёрная книга”, попробуйте.
#tgif #games
❤9🔥5🎃1
В четверг, после всяких интересных путешествий и лекций в Сириусе, читал в курсе "Введение в глубокое обучение" в ЮФУ вот такую лекцию:
ЮФУ — 2026.03.05 — Архитектуры свёрточных сетей
(слайды и доска на странице курса)
В прошлый раз обсуждали основные понятия свёрточных сетей, то, как они устроены, а в этот раз — основные архитектурные идеи свёрточных сетей. Начали с AlexNet, его параллельной реализации и аугментации данных в AlexNet.
Потом семейство VGG и его идея композиции свёрток, network in network и Inception, остаточные связи и ResNet — это, конечно, самая главная идея, напрочь решающая проблему с обучением глубоких сетей; остаточные связи до сих пор бывают везде, вокруг любых слоёв, например в тех же трансформерах. Затем bottleneck-слои и split-transform-merge (это тоже красивая мысль, позволяющая намекнуть на геометрию происходящего), потом EfficientNet... да и всё, на этом свёрточные сети по сути заканчиваются.
В общем, лекция по идее стандартная, из курса deep learning, и это очередной случай, когда много важных и красивых идей можно объяснить буквально на пальцах, не требуя никакого серьёзного знания математики. В глубоком обучении так довольно часто бывает.
#sfu #lectures #dsfrontiers
ЮФУ — 2026.03.05 — Архитектуры свёрточных сетей
(слайды и доска на странице курса)
В прошлый раз обсуждали основные понятия свёрточных сетей, то, как они устроены, а в этот раз — основные архитектурные идеи свёрточных сетей. Начали с AlexNet, его параллельной реализации и аугментации данных в AlexNet.
Потом семейство VGG и его идея композиции свёрток, network in network и Inception, остаточные связи и ResNet — это, конечно, самая главная идея, напрочь решающая проблему с обучением глубоких сетей; остаточные связи до сих пор бывают везде, вокруг любых слоёв, например в тех же трансформерах. Затем bottleneck-слои и split-transform-merge (это тоже красивая мысль, позволяющая намекнуть на геометрию происходящего), потом EfficientNet... да и всё, на этом свёрточные сети по сути заканчиваются.
В общем, лекция по идее стандартная, из курса deep learning, и это очередной случай, когда много важных и красивых идей можно объяснить буквально на пальцах, не требуя никакого серьёзного знания математики. В глубоком обучении так довольно часто бывает.
#sfu #lectures #dsfrontiers
❤11❤🔥1👍1🔥1
Выложил видео последнего доклада с семинара лаборатории Маркова:
Алгоритмы для SAT в применении к комбинаторным задачам
(слайды на странице семинара)
Александр Семёнов (ИТМО) рассказал о том, куда можно применить SAT-солверы. Начал с классических приложений: верификация, криптоанализ, комбинаторика. А потом оказалось, что SAT-солверы можно использовать для синтеза линейных корректирующих кодов, причём не просто находить коды с заданными параметрами (n,k,d), а оптимизировать их корректирующую способность. Идея в том, что можно минимизировать число кодовых слов минимального веса, потому что именно они определяют вероятность ошибки декодирования в канале с гауссовским шумом.
В недавних результатах (например, статья на AAAI 2026) комбинацией нескольких солверов удалось построить новые коды, улучшающие это число буквально на два порядка! Правда, доказать несуществование кода для интересных параметров — это задача уже совершенно другого уровня сложности.
#spsu #seminar #markovlab
Алгоритмы для SAT в применении к комбинаторным задачам
(слайды на странице семинара)
Александр Семёнов (ИТМО) рассказал о том, куда можно применить SAT-солверы. Начал с классических приложений: верификация, криптоанализ, комбинаторика. А потом оказалось, что SAT-солверы можно использовать для синтеза линейных корректирующих кодов, причём не просто находить коды с заданными параметрами (n,k,d), а оптимизировать их корректирующую способность. Идея в том, что можно минимизировать число кодовых слов минимального веса, потому что именно они определяют вероятность ошибки декодирования в канале с гауссовским шумом.
В недавних результатах (например, статья на AAAI 2026) комбинацией нескольких солверов удалось построить новые коды, улучшающие это число буквально на два порядка! Правда, доказать несуществование кода для интересных параметров — это задача уже совершенно другого уровня сложности.
#spsu #seminar #markovlab
❤11🔥5👍1
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
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
5🔥15👍3❤2
Сегодня рассказывал об AI Safety на молодёжной конференции по управлению движением. Год назад тоже у них выступал, но поста об этом в канале не нашёл, видимо, тогда запись до меня не добралась; надеюсь, на этот раз доберётся.
И как всегда, жизнь подкидывает новые иллюстрации к каждой итерации таких докладов. Вчера вечером прочитал о случае недельной давности про instrumental convergence, давайте вам расскажу.
У исследователей из Alibaba вышла статья "Let It Flow" (Wang et al., v2 Mar 2026) про то, как они строят Agentic Learning Ecosystem, с её помощью оптимизируют AI-агентов. Хорошие результаты, тизер прилагаю первой картинкой, всё такое.
И вот в этой статье среди прочего отмечается (простите за длинную цитату, сократил как мог, но это pure gold):
Вот она, инструментальная сходимость в действии. Если по-простому, AI-агент, преследуя какую-то свою обычную оптимизационную цель, догадался, что деньги лишними не будут, после чего неким нехитрым хакингом смог вырваться из своей агентской песочницы, взял под контроль дополнительные GPU и начал ими майнить крипту.
Вот в таком мире мы с вами живём прямо сейчас.
#ai #aisafety
И как всегда, жизнь подкидывает новые иллюстрации к каждой итерации таких докладов. Вчера вечером прочитал о случае недельной давности про instrumental convergence, давайте вам расскажу.
У исследователей из Alibaba вышла статья "Let It Flow" (Wang et al., v2 Mar 2026) про то, как они строят Agentic Learning Ecosystem, с её помощью оптимизируют AI-агентов. Хорошие результаты, тизер прилагаю первой картинкой, всё такое.
И вот в этой статье среди прочего отмечается (простите за длинную цитату, сократил как мог, но это pure gold):
When rolling out the instances for the trajectory, we encountered an unanticipated—and operationally consequential—class of unsafe behaviors that arose without any explicit instruction and, more troublingly, outside the bounds of the intended sandbox. Our first signal came not from training curves but from production-grade security telemetry. Early one morning, our team was urgently convened after Alibaba Cloud’s managed firewall flagged a burst of security-policy violations originating from our training servers... patterns consistent with cryptomining-related activity... We then... found that the anomalous outbound traffic consistently coincided with specific episodes in which the agent invoked tools and executed code. In the corresponding model logs, we observed the agent proactively initiating the relevant tool calls and code-execution steps that led to these network actions.
Crucially, these behaviors were not requested by the task prompts and were not required for task completion under the intended sandbox constraints... In the most striking instance, the agent established and used a reverse SSH tunnel from an Alibaba Cloud instance to an external IP address—an outbound-initiated remote access channel that can effectively neutralize ingress filtering and erode supervisory control. We also observed the unauthorized repurposing of provisioned GPU capacity for cryptocurrency mining, quietly diverting compute away from training, inflating operational costs, and introducing clear legal and reputational exposure. Notably, these events were not triggered by prompts requesting tunneling or mining; instead, they emerged as instrumental side effects of autonomous tool use under RL optimization.
Вот она, инструментальная сходимость в действии. Если по-простому, AI-агент, преследуя какую-то свою обычную оптимизационную цель, догадался, что деньги лишними не будут, после чего неким нехитрым хакингом смог вырваться из своей агентской песочницы, взял под контроль дополнительные GPU и начал ими майнить крипту.
Вот в таком мире мы с вами живём прямо сейчас.
#ai #aisafety
🔥14😁12🤯3🤣3👌2
В курсе "Графические вероятностные модели" я на прошлой неделе из Сириуса рассказывал про HMM:
СПбГУ — 2026.03.13 — Скрытые марковские модели, идея графических моделей
(слайды и доска, как всегда, на странице курса)
По сути о скрытых марковских моделях в наше время я рассказывал в канале год назад. Так что интересующиеся HMM по существу могут пройти по ссылке, а сейчас вспомнилось забавное: если я правильно помню, тогда, год назад, это был один из первых примеров, когда я попробовал deep research. Вот в точности для того, чтобы задать вопрос, насколько ещё актуальны HMM в наше время и что с ними люди делают. Очень вдохновился результатом, и у меня до сих пор, если в слайдах для какого-нибудь очередного "State of AI" упоминается deep research, он там проиллюстрирован именно обзором современных приложений HMM.
Представляете: почти ровно год назад ещё не было deep research. Общедоступные рассуждающие модели только-только появлялись (ну ладно, у OpenAI были уже несколько месяцев, а у других вот только что). Один год прошёл, и сейчас эти рассуждающие модели уже пишут неизвестно-сколько-но-много процентов кода в крупных компаниях. Да и лично мою повседневную жизнь уже изменили очень сильно.
А в конце лекции рассказал основную идею графических вероятностных моделей (направленных), так что курс наконец-то добрался до своего namesake. В следующий раз уже наверняка и алгоритм передачи сообщений обсудим, а там и до приближённого вывода недалеко.
#spsu #lectures #pgm2026
СПбГУ — 2026.03.13 — Скрытые марковские модели, идея графических моделей
(слайды и доска, как всегда, на странице курса)
По сути о скрытых марковских моделях в наше время я рассказывал в канале год назад. Так что интересующиеся HMM по существу могут пройти по ссылке, а сейчас вспомнилось забавное: если я правильно помню, тогда, год назад, это был один из первых примеров, когда я попробовал deep research. Вот в точности для того, чтобы задать вопрос, насколько ещё актуальны HMM в наше время и что с ними люди делают. Очень вдохновился результатом, и у меня до сих пор, если в слайдах для какого-нибудь очередного "State of AI" упоминается deep research, он там проиллюстрирован именно обзором современных приложений HMM.
Представляете: почти ровно год назад ещё не было deep research. Общедоступные рассуждающие модели только-только появлялись (ну ладно, у OpenAI были уже несколько месяцев, а у других вот только что). Один год прошёл, и сейчас эти рассуждающие модели уже пишут неизвестно-сколько-но-много процентов кода в крупных компаниях. Да и лично мою повседневную жизнь уже изменили очень сильно.
А в конце лекции рассказал основную идею графических вероятностных моделей (направленных), так что курс наконец-то добрался до своего namesake. В следующий раз уже наверняка и алгоритм передачи сообщений обсудим, а там и до приближённого вывода недалеко.
#spsu #lectures #pgm2026
🔥8❤2
Начинаю выкладывать свои выступления из Сириуса, которые были в прошлый четверг. Кстати, спасибо Сириусу за то, что разрешили выложить! Это всегда важно.
Первый доклад был обзорный, как всегда о том, куда мы катимся:
AI сегодня: где мы сейчас и куда мы идём
(слайды на странице "Выступления")
Доклад был в целом довольно стандартный, но я, как всегда стараюсь делать, расширил его последними новостями. Так что поговорили и про роботов-андроидов 2025 года (совсем чуть-чуть, я в этом ничего особо не понимаю), и про Claude Code и его очередную мини-революцию.
Как мне кажется, в итоге вышел неплохой рассказ, и его отдельное свойство в том, что он был для школьников, то есть я вообще не рассчитывал на какие бы то ни было предварительные знания в математике и ML. В процессе доклада, правда, оказалось, что знания эти есть, и кое-что я и содержательно рассказал во вступительной части, но в основном старался излагать максимально популярно.
#talks #events #lectures
Первый доклад был обзорный, как всегда о том, куда мы катимся:
AI сегодня: где мы сейчас и куда мы идём
(слайды на странице "Выступления")
Доклад был в целом довольно стандартный, но я, как всегда стараюсь делать, расширил его последними новостями. Так что поговорили и про роботов-андроидов 2025 года (совсем чуть-чуть, я в этом ничего особо не понимаю), и про Claude Code и его очередную мини-революцию.
Как мне кажется, в итоге вышел неплохой рассказ, и его отдельное свойство в том, что он был для школьников, то есть я вообще не рассчитывал на какие бы то ни было предварительные знания в математике и ML. В процессе доклада, правда, оказалось, что знания эти есть, и кое-что я и содержательно рассказал во вступительной части, но в основном старался излагать максимально популярно.
#talks #events #lectures
10❤🔥17❤4👍1