Сегодня был очень тяжёлый день: четыре пары и ещё часа четыре пеших прогулок. Но обзор по расписанию!
У нас сегодня тайкун, в котором вы издаёте газету в Нью-Йорке 1930-х: строите редакцию этаж за этажом, рассылаете репортёров по городу, верстаете воскресный номер и торгуетесь с мафией, мэрией и высшим светом. Механик здесь очень много, и они хорошо работают вместе; а кроме циферок, здесь есть и истории, что всегда приятно. Минусы тоже есть, в основном традиционные для жанра. Как обычно, читать лучше по ссылке, ниже сокращённо:
News Tower
(и вот выложил на DTF)
Действие начинается 7 октября 1929 года, то есть за три недели до краха на Уолл-стрит, и это, разумеется, первый большой заголовок, который вам предстоит напечатать. Вы получили в наследство от отца захудалую газетёнку с одним репортёром; дальше — Великая депрессия, сухой закон, гангстеры, коррумпированная мэрия и вся эта прекрасная эпоха, которую мы все очень любим романтизировать. Оформлено всё под ар-деко и старую прессу [...] Приятный и цельный стиль.
В тайкуне главное механики, так что давайте о них я расскажу поподробнее. Игровая неделя заканчивается воскресеньем, когда номер уходит в печать [...]
Новости. На карте города (а потом и страны, и мира) появляются сюжеты [...] У сюжетов есть теги — криминал, политика, спорт, бизнес и т.д. [...]
Вёрстка. В воскресенье вы собираете номер на сетке: первая полоса, вторая, третья. Одинаковые теги на одной странице дают бонус к продажам [...] Это маленькая головоломка каждую неделю, и она действительно не надоедает.
Башня и люди. В здании происходит собственно тайкун. Редакция растёт вверх [...] У сотрудников много разных профессий: репортёры разных специализаций, телеграфисты, фотографы, наборщики, печатники, рекламные агенты, юристы, уборщики. У всех есть потребности [...]
Фракции. Нью-Йорком управляют четыре группы: мафия, мэрия, военные и высший свет. У каждой фракции по несколько персонажей со своими просьбами [...]
Конкуренты и районы. Читатели живут по районам, и каждый район надо завоевать: попасть в предпочтения местной публики, а потом ещё и отбить читателей у двух конкурирующих газет [...]
А потом ещё добавляются новости из Европы, куда можно отправлять репортёров разными видами транспорта...
Главное в том, что это всё действительно круто работает вместе. Хороший сюжет надо успеть привезти, для этого нужен свободный репортёр, который не ушёл обедать, потому что столовая на четвёртом этаже, а лифт занят. Материал про мафию поднимет тираж в Бруклине, но испортит отношения с мэрией и, возможно, приведёт к иску, если юрист не успеет его отбить. Реклама даст денег, но отнимет место на полосе. Ни одна из этих механик по отдельности не сложная, но их сцепление создаёт то самое ощущение, ради которого тайкуны и существуют: ты вечно чуть-чуть не успеваешь и обещаешь себе что-то улучшить к следующему воскресенью.
Истории. [...] Новости здесь настоящие: крах 1929 года, тарифы Смута-Хоули, смерть авиатора Гленна Кёртисса, бунт в Уотсонвилле, Роуз Боул, звуковое кино и многое, очень многое другое. [...]
Минусы традиционны для тайкунов. Во-первых, одна партия идёт бесконечно долго. [...] Во-вторых, отсюда следует логичный вопрос: для кого здесь реиграбельность? [...] Если одна партия занимает двадцать-тридцать часов, кто будет начинать вторую ради того, чтобы попробовать узкую башню вместо широкой? [...] В-третьих, истории не повторяются и имеют исторический смысл, и это здорово, но к десятому часу перестаёшь обращать на них внимание [...] Механика побеждает нарратив. Думаю, с этим можно было бы как-то справиться, если бы в игре был и механики, завязанные на содержание: бонус, например, не просто за тег, а за продолжение истории, которую раскрывал в предыдущем номере. Но это было бы, наверное, очень сложно сделать.
В общем, News Tower — отличный тайкун с редким сеттингом, приятным оформлением и большим количеством механик. [...] Рекомендую. И даже если у вас, как и у меня, так и не получится начать вторую партию, за время первой игра уже точно оправдает все потраченные деньги.
#tgif #games
У нас сегодня тайкун, в котором вы издаёте газету в Нью-Йорке 1930-х: строите редакцию этаж за этажом, рассылаете репортёров по городу, верстаете воскресный номер и торгуетесь с мафией, мэрией и высшим светом. Механик здесь очень много, и они хорошо работают вместе; а кроме циферок, здесь есть и истории, что всегда приятно. Минусы тоже есть, в основном традиционные для жанра. Как обычно, читать лучше по ссылке, ниже сокращённо:
News Tower
(и вот выложил на DTF)
Действие начинается 7 октября 1929 года, то есть за три недели до краха на Уолл-стрит, и это, разумеется, первый большой заголовок, который вам предстоит напечатать. Вы получили в наследство от отца захудалую газетёнку с одним репортёром; дальше — Великая депрессия, сухой закон, гангстеры, коррумпированная мэрия и вся эта прекрасная эпоха, которую мы все очень любим романтизировать. Оформлено всё под ар-деко и старую прессу [...] Приятный и цельный стиль.
В тайкуне главное механики, так что давайте о них я расскажу поподробнее. Игровая неделя заканчивается воскресеньем, когда номер уходит в печать [...]
Новости. На карте города (а потом и страны, и мира) появляются сюжеты [...] У сюжетов есть теги — криминал, политика, спорт, бизнес и т.д. [...]
Вёрстка. В воскресенье вы собираете номер на сетке: первая полоса, вторая, третья. Одинаковые теги на одной странице дают бонус к продажам [...] Это маленькая головоломка каждую неделю, и она действительно не надоедает.
Башня и люди. В здании происходит собственно тайкун. Редакция растёт вверх [...] У сотрудников много разных профессий: репортёры разных специализаций, телеграфисты, фотографы, наборщики, печатники, рекламные агенты, юристы, уборщики. У всех есть потребности [...]
Фракции. Нью-Йорком управляют четыре группы: мафия, мэрия, военные и высший свет. У каждой фракции по несколько персонажей со своими просьбами [...]
Конкуренты и районы. Читатели живут по районам, и каждый район надо завоевать: попасть в предпочтения местной публики, а потом ещё и отбить читателей у двух конкурирующих газет [...]
А потом ещё добавляются новости из Европы, куда можно отправлять репортёров разными видами транспорта...
Главное в том, что это всё действительно круто работает вместе. Хороший сюжет надо успеть привезти, для этого нужен свободный репортёр, который не ушёл обедать, потому что столовая на четвёртом этаже, а лифт занят. Материал про мафию поднимет тираж в Бруклине, но испортит отношения с мэрией и, возможно, приведёт к иску, если юрист не успеет его отбить. Реклама даст денег, но отнимет место на полосе. Ни одна из этих механик по отдельности не сложная, но их сцепление создаёт то самое ощущение, ради которого тайкуны и существуют: ты вечно чуть-чуть не успеваешь и обещаешь себе что-то улучшить к следующему воскресенью.
Истории. [...] Новости здесь настоящие: крах 1929 года, тарифы Смута-Хоули, смерть авиатора Гленна Кёртисса, бунт в Уотсонвилле, Роуз Боул, звуковое кино и многое, очень многое другое. [...]
Минусы традиционны для тайкунов. Во-первых, одна партия идёт бесконечно долго. [...] Во-вторых, отсюда следует логичный вопрос: для кого здесь реиграбельность? [...] Если одна партия занимает двадцать-тридцать часов, кто будет начинать вторую ради того, чтобы попробовать узкую башню вместо широкой? [...] В-третьих, истории не повторяются и имеют исторический смысл, и это здорово, но к десятому часу перестаёшь обращать на них внимание [...] Механика побеждает нарратив. Думаю, с этим можно было бы как-то справиться, если бы в игре был и механики, завязанные на содержание: бонус, например, не просто за тег, а за продолжение истории, которую раскрывал в предыдущем номере. Но это было бы, наверное, очень сложно сделать.
В общем, News Tower — отличный тайкун с редким сеттингом, приятным оформлением и большим количеством механик. [...] Рекомендую. И даже если у вас, как и у меня, так и не получится начать вторую партию, за время первой игра уже точно оправдает все потраченные деньги.
#tgif #games
❤12🔥8👍3🕊1
И ещё один курс начался! Как и в прошлом году, я продолжаю преподавать в Южном федеральном университете, где задача состоит в том, чтобы рассказать о машинном обучении на первом курсе, ещё до всякого теорвера и даже, формально говоря, до матанализа.
В этом году мы решили начать с глубокого обучения, потому что оно действительно требует меньше математической подготовки (если не углубляться в фундаментальные основы). Вот страничка нового курса:
Технологии и фронтиры науки о данных — ЮФУ, осень 2026
Впрочем, хоть это и будет про нейросети, я всё равно начал с истории и общего введения в то, что такое искусственный интеллект; это популярная часть, для которой вообще никакой математики не надо. Первая лекция:
ЮФУ — 2026.09.07 — Что такое AI? Введение, терминология, типы данных и задач
(слайды на странице курса)
Это был очень интересный и необычный опыт, потому что на первую лекцию пришли более 600 (!!!) человек, и вы, наверное, догадываетесь, во что превратился чат нашей конференции. Разумеется, в эфир голосом слушателей не пускали, но и чата мне более чем хватило.)
Поэтому, хотя я в целом вроде справился и что-то даже содержательное рассказал, смотреть запись лекции, наверное, будет сложно: там много ответов на вопросы, которых вы в записи не увидите, и реакций на комментарии, которых тоже нет. Но для коллег из ЮФУ записи, надеюсь, будут всё-таки полезны, так что выкладывать буду в любом случае.
Но и в целом мне понравилось! Это было круто, необычно, местами очень смешно и интересно. Надеюсь, слушатели продолжат приходить в таких же количествах, и мы вместе пройдём этот путь к пресловутым "фронтирам науки о данных" так далеко, как сможем за семестр!
#sfu #lectures #dsfrontiers
В этом году мы решили начать с глубокого обучения, потому что оно действительно требует меньше математической подготовки (если не углубляться в фундаментальные основы). Вот страничка нового курса:
Технологии и фронтиры науки о данных — ЮФУ, осень 2026
Впрочем, хоть это и будет про нейросети, я всё равно начал с истории и общего введения в то, что такое искусственный интеллект; это популярная часть, для которой вообще никакой математики не надо. Первая лекция:
ЮФУ — 2026.09.07 — Что такое AI? Введение, терминология, типы данных и задач
(слайды на странице курса)
Это был очень интересный и необычный опыт, потому что на первую лекцию пришли более 600 (!!!) человек, и вы, наверное, догадываетесь, во что превратился чат нашей конференции. Разумеется, в эфир голосом слушателей не пускали, но и чата мне более чем хватило.)
Поэтому, хотя я в целом вроде справился и что-то даже содержательное рассказал, смотреть запись лекции, наверное, будет сложно: там много ответов на вопросы, которых вы в записи не увидите, и реакций на комментарии, которых тоже нет. Но для коллег из ЮФУ записи, надеюсь, будут всё-таки полезны, так что выкладывать буду в любом случае.
Но и в целом мне понравилось! Это было круто, необычно, местами очень смешно и интересно. Надеюсь, слушатели продолжат приходить в таких же количествах, и мы вместе пройдём этот путь к пресловутым "фронтирам науки о данных" так далеко, как сможем за семестр!
#sfu #lectures #dsfrontiers
🔥22❤12👍1👏1
На следующий семинар лаборатории Маркова докладчица приезжает из Москвы. Это её кандидатская диссертация, на которую я писал отзыв, так и пригласил на семинаре выступить:
Разработка и исследование методов навигации интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен
Ссылка на трансляцию (среда 16 сентября, 13:40)
Татьяна Земскова (МФТИ)
В рамках семинара будет рассмотрен цикл работ, посвященных разработке мультимодальных представлений сцены для повышения качества навигации интеллектуальных агентов до цели, заданной текстовым описанием. В качестве мультимодальных представлений будут рассмотрены как графы трехмерных сцен, так и последовательности RGB-D наблюдений с соответствующими им бинарными масками целевого объекта.
В цикле работ трехмерные графы сцены используются для повышения качества 3D-детекции цели, также показано, что совместное решение задач сегментации и навигации повышает успешность планирования траектории до целевого объекта end-to-end моделью навигации. Наконец, на семинаре будут рассмотрены методы активной сегментации, повышающие качество построения семантической карты окружающего пространства, которая затем используется для поиска объекта, соответствующего запросу пользователя.
#markovlab #seminar #spsu
Разработка и исследование методов навигации интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен
Ссылка на трансляцию (среда 16 сентября, 13:40)
Татьяна Земскова (МФТИ)
В рамках семинара будет рассмотрен цикл работ, посвященных разработке мультимодальных представлений сцены для повышения качества навигации интеллектуальных агентов до цели, заданной текстовым описанием. В качестве мультимодальных представлений будут рассмотрены как графы трехмерных сцен, так и последовательности RGB-D наблюдений с соответствующими им бинарными масками целевого объекта.
В цикле работ трехмерные графы сцены используются для повышения качества 3D-детекции цели, также показано, что совместное решение задач сегментации и навигации повышает успешность планирования траектории до целевого объекта end-to-end моделью навигации. Наконец, на семинаре будут рассмотрены методы активной сегментации, повышающие качество построения семантической карты окружающего пространства, которая затем используется для поиска объекта, соответствующего запросу пользователя.
#markovlab #seminar #spsu
🔥18👍8🤩4❤1
Мимо новости о том, как AI-модели решили задачу тысячелетия из списка Clay Institute, пройти было сложно. Но очень хотелось, потому что это весьма далёкая от меня математика, и по сути мне сказать здесь особо нечего, а разбирать скандалы о приоритете, кажется, особого смысла нет.
Тем не менее, когда с вопросами пришли журналисты, стало ясно, что не отвертеться. Что ж, попробую объяснить, что произошло, и высказать своё мнение о том, что всё это значит для нас и для математики в целом. План такой: сначала опишу произошедшее так, как я это понимаю, а потом отвечу на прямые вопросы (раз уж они этот пост мотивировали) и в частности выскажу своё личное мнение.
Бонусом появился ещё один раздел: пока я отвечал на вопросы и писал пост, 25 филдсовских лауреатов выпустили обращение по поводу последних результатов LLM в математике. О нём мы тоже поговорим.
Пост по ссылке, он большой, ниже только развёрнутое оглавление, а читать надо на сайте:
Уравнения Навье-Стокса: кто виноват и что делать
1. Что произошло, простыми словами.
— Задача. Вопрос тысячелетия не о том, как течёт вода, а о том, может ли гладкое течение за конечное время "сломаться", разогнаться до бесконечной скорости.
— Что доказали модели OpenAI. Утверждения C и D Феффермана: для любой вязкости существует гладкая внешняя сила, доводящая жидкость до разрыва. И отдельно, менее заметно для прессы, но, возможно, важнее: разрыв для уравнений Эйлера вообще без силы.
— Механизм решения (насколько я понял, я не специалист). Идея испанских математиков Кордобы и Мартинес-Сороа: взрывать поле слой за слоем, следя, чтобы невязка (она же сила) оставалась гладкой. Бакмастер и Альпёге с помощью Claude и Codex довели её до уравнений Эйлера, OpenAI — до Навье-Стокса.
— Статус. Оба доказательства проверены в Lean, но до премии Клэя по правилам ещё публикация, два года и признание сообщества.
— Как это делали AI-модели. Два математика — год работы; OpenAI — 10 000 агентов, 130 млрд токенов и 88 часов.
— Конфликт. Что произошло между Бакмастером и Бубеком, и почему я думаю, что это банальная мискоммуникация, а не настоящие угрозы.
— Логи сессий в Codex. Как "we cannot rule out" превратилось в признание вины, почему я в это не верю, что OpenAI сказала потом, а также параллельный случай Андреаса Тома с несофическими группами.
Явно скажу, что использовать личные чаты для таких целей было бы неэтично, даже если формально легально.
2. Ответы на вопросы журналистов.
— Насколько это резонансно? Очень, но главная сенсация — не результат, а то, как он получен: "момент Deep Blue против Каспарова".
— Кто достоин премии? Премия и заслуга — разные вещи. Если делить, то между Кордобой, Мартинес-Сороа, Бакмастером и Альпёге, причём первые двое, насколько я понимаю, важнее.
— Прорыв или промышленный шпионаж? Услышать слух и запустить агентов — не шпионаж. А использовать чужие логи — плохо, но я не верю, что это делали.
— Прорыв в науке или борьба корпораций? И то, и другое; а главное — фазовый переход в математике, к которому социальные механизмы науки не готовы.
— Полноценное достижение или "просто вычисления"? Конечно, полноценное: будь агенты людьми, они были бы претендентами на премию.
— Ждать ли решения других задач тысячелетия? Неизвестно, но прогресс не замедляется.
— Изменит ли AI жизнь всех людей? Уже изменил; остаётся только вопрос, изменит ли апокалиптически или всего лишь очень серьёзно.
3. Обращение филдсовских лауреатов.
С посылками письма не согласиться трудно, а вот вывода я не понимаю: по сути, математики пишут, что существование непонятного доказательства может как-то помешать достичь человеческого понимания?
Между посылками и заключением есть непроговорённый шаг (видимо, про мотивацию), и обсуждать стоит именно его.
4. Заключение.
Но самое интересное для меня — один график из поста OpenAI: их внутренняя модель уже сильно лучше Astra, по крайней мере в математике.
А если способности к математике становятся сверхчеловеческими, то и к AI-исследованиям.
А если к AI-исследованиям, то, очевидно, ко всему…
Такие дела.
#ai #blog #longreads #math
Тем не менее, когда с вопросами пришли журналисты, стало ясно, что не отвертеться. Что ж, попробую объяснить, что произошло, и высказать своё мнение о том, что всё это значит для нас и для математики в целом. План такой: сначала опишу произошедшее так, как я это понимаю, а потом отвечу на прямые вопросы (раз уж они этот пост мотивировали) и в частности выскажу своё личное мнение.
Бонусом появился ещё один раздел: пока я отвечал на вопросы и писал пост, 25 филдсовских лауреатов выпустили обращение по поводу последних результатов LLM в математике. О нём мы тоже поговорим.
Пост по ссылке, он большой, ниже только развёрнутое оглавление, а читать надо на сайте:
Уравнения Навье-Стокса: кто виноват и что делать
1. Что произошло, простыми словами.
— Задача. Вопрос тысячелетия не о том, как течёт вода, а о том, может ли гладкое течение за конечное время "сломаться", разогнаться до бесконечной скорости.
— Что доказали модели OpenAI. Утверждения C и D Феффермана: для любой вязкости существует гладкая внешняя сила, доводящая жидкость до разрыва. И отдельно, менее заметно для прессы, но, возможно, важнее: разрыв для уравнений Эйлера вообще без силы.
— Механизм решения (насколько я понял, я не специалист). Идея испанских математиков Кордобы и Мартинес-Сороа: взрывать поле слой за слоем, следя, чтобы невязка (она же сила) оставалась гладкой. Бакмастер и Альпёге с помощью Claude и Codex довели её до уравнений Эйлера, OpenAI — до Навье-Стокса.
— Статус. Оба доказательства проверены в Lean, но до премии Клэя по правилам ещё публикация, два года и признание сообщества.
— Как это делали AI-модели. Два математика — год работы; OpenAI — 10 000 агентов, 130 млрд токенов и 88 часов.
— Конфликт. Что произошло между Бакмастером и Бубеком, и почему я думаю, что это банальная мискоммуникация, а не настоящие угрозы.
— Логи сессий в Codex. Как "we cannot rule out" превратилось в признание вины, почему я в это не верю, что OpenAI сказала потом, а также параллельный случай Андреаса Тома с несофическими группами.
Явно скажу, что использовать личные чаты для таких целей было бы неэтично, даже если формально легально.
2. Ответы на вопросы журналистов.
— Насколько это резонансно? Очень, но главная сенсация — не результат, а то, как он получен: "момент Deep Blue против Каспарова".
— Кто достоин премии? Премия и заслуга — разные вещи. Если делить, то между Кордобой, Мартинес-Сороа, Бакмастером и Альпёге, причём первые двое, насколько я понимаю, важнее.
— Прорыв или промышленный шпионаж? Услышать слух и запустить агентов — не шпионаж. А использовать чужие логи — плохо, но я не верю, что это делали.
— Прорыв в науке или борьба корпораций? И то, и другое; а главное — фазовый переход в математике, к которому социальные механизмы науки не готовы.
— Полноценное достижение или "просто вычисления"? Конечно, полноценное: будь агенты людьми, они были бы претендентами на премию.
— Ждать ли решения других задач тысячелетия? Неизвестно, но прогресс не замедляется.
— Изменит ли AI жизнь всех людей? Уже изменил; остаётся только вопрос, изменит ли апокалиптически или всего лишь очень серьёзно.
3. Обращение филдсовских лауреатов.
С посылками письма не согласиться трудно, а вот вывода я не понимаю: по сути, математики пишут, что существование непонятного доказательства может как-то помешать достичь человеческого понимания?
Между посылками и заключением есть непроговорённый шаг (видимо, про мотивацию), и обсуждать стоит именно его.
4. Заключение.
Но самое интересное для меня — один график из поста OpenAI: их внутренняя модель уже сильно лучше Astra, по крайней мере в математике.
А если способности к математике становятся сверхчеловеческими, то и к AI-исследованиям.
А если к AI-исследованиям, то, очевидно, ко всему…
Такие дела.
#ai #blog #longreads #math
❤29👍14🤔4🔥2🤯1
В курсе "Основы байесовского вывода" в СПбГУ прошла вторая лекция:
СПбГУ — 2026.09.11 — Байесовский вывод для монетки
(слайды и доска на странице курса)
Но до монетки ещё надо было добраться: сначала поговорили о том, что вообще означает байесовский подход, а потом разобрали несколько задач, в которых вероятностная интуиция легко подводит. Тут были медицинские тесты, ошибки прокурора и адвоката, и даже спящая красавица.
А потом всё-таки начали считать. Взяли монетку с неизвестной вероятностью орла, задали равномерное априорное распределение и получили апостериорное. Самое интересное здесь — разница между поиском наиболее вероятного параметра и предсказанием следующего броска: во втором случае нужно усреднить ответ по всему апостериорному распределению. Получается правило Лапласа, то самое добавление единичек к числам наблюдений. Если нам пока выпадали только орлы, это ещё не повод объявлять решку невозможной.
В целом мы пока, конечно, во вводной части курса, и просто развиваем свои понятия о том, что такое неопределённость и как с ней работать в контексте машинного обучения.
Но скоро уже будем переходить к более содержательным вещам: в следующий раз об априорных распределениях поговорим и начнём, наверное, линейную регрессию.
#spsu #bayes2026 #lectures
СПбГУ — 2026.09.11 — Байесовский вывод для монетки
(слайды и доска на странице курса)
Но до монетки ещё надо было добраться: сначала поговорили о том, что вообще означает байесовский подход, а потом разобрали несколько задач, в которых вероятностная интуиция легко подводит. Тут были медицинские тесты, ошибки прокурора и адвоката, и даже спящая красавица.
А потом всё-таки начали считать. Взяли монетку с неизвестной вероятностью орла, задали равномерное априорное распределение и получили апостериорное. Самое интересное здесь — разница между поиском наиболее вероятного параметра и предсказанием следующего броска: во втором случае нужно усреднить ответ по всему апостериорному распределению. Получается правило Лапласа, то самое добавление единичек к числам наблюдений. Если нам пока выпадали только орлы, это ещё не повод объявлять решку невозможной.
В целом мы пока, конечно, во вводной части курса, и просто развиваем свои понятия о том, что такое неопределённость и как с ней работать в контексте машинного обучения.
Но скоро уже будем переходить к более содержательным вещам: в следующий раз об априорных распределениях поговорим и начнём, наверное, линейную регрессию.
#spsu #bayes2026 #lectures
❤11🔥7👍5💘1
Сегодня тоже был отличный семинар, коротко и по сути. Спасибо Татьяне!
Жду роботов-гуманоидов за $1K от Xiaomi. А вы ждёте?)
#markovlab #seminar #spsu
Жду роботов-гуманоидов за $1K от Xiaomi. А вы ждёте?)
#markovlab #seminar #spsu
🔥26👍8👏2
В курсе "Глубокое обучение" в СПбГУ добрались наконец до архитектурных идей:
СПбГУ — 2026.09.11 — Свёрточные нейронные сети
(слайды и доска на странице курса)
Начали, как всегда, издалека, с исследований зрительной коры Хьюбела и Визела, а потом разобрались с главной идеей: один и тот же детектор признака можно применять в разных местах картинки. Это сразу даёт и меньше параметров, и больше примеров для обучения каждого из них. Дальше из простых локальных признаков постепенно собираются более сложные, а поле зрения нейронов растёт от слоя к слою.
Разобрали устройство свёрточного слоя, пулинг, градиенты для общих весов, padding и stride. Из архитектур успели посмотреть LeNet и AlexNet, а заодно поговорить об ImageNet и том самом прорыве, после которого глубокое обучение стало трудно игнорировать. AlexNet стал поводом для того, чтобы поговорить об обучении на нескольких видеокартах, параллелизме по модели и по данным и об аугментации изображений.
LeNet и AlexNet уже стали историей, но свёртки продолжают жить и развиваться: например, в семействе DINOv3 (до которого в курсе мы дойдём не скоро, if ever) есть модели на ConvNeXt. Идея локального фильтра с общими весами до наших дней, безусловно, дожила. И понять, почему она работает, полезно даже тогда, когда готовую модель можно загрузить одной строчкой.
#spsu #dl2026 #lectures
СПбГУ — 2026.09.11 — Свёрточные нейронные сети
(слайды и доска на странице курса)
Начали, как всегда, издалека, с исследований зрительной коры Хьюбела и Визела, а потом разобрались с главной идеей: один и тот же детектор признака можно применять в разных местах картинки. Это сразу даёт и меньше параметров, и больше примеров для обучения каждого из них. Дальше из простых локальных признаков постепенно собираются более сложные, а поле зрения нейронов растёт от слоя к слою.
Разобрали устройство свёрточного слоя, пулинг, градиенты для общих весов, padding и stride. Из архитектур успели посмотреть LeNet и AlexNet, а заодно поговорить об ImageNet и том самом прорыве, после которого глубокое обучение стало трудно игнорировать. AlexNet стал поводом для того, чтобы поговорить об обучении на нескольких видеокартах, параллелизме по модели и по данным и об аугментации изображений.
LeNet и AlexNet уже стали историей, но свёртки продолжают жить и развиваться: например, в семействе DINOv3 (до которого в курсе мы дойдём не скоро, if ever) есть модели на ConvNeXt. Идея локального фильтра с общими весами до наших дней, безусловно, дожила. И понять, почему она работает, полезно даже тогда, когда готовую модель можно загрузить одной строчкой.
#spsu #dl2026 #lectures
❤13👍6🔥4🎉1
Сегодня участвую в круглом столе на конференции AI R&D Day.
13:30–14:30
Панельная дискуссия. Ждут ли нас радикальные инновации в больших моделях в следующие 5 лет?
Вдруг узнал, что есть прямая открытая онлайн-трансляция, так что делюсь с вами:
Сайт конференции, там стримы внизу, наш круглый стол будет, как я понял, в "Продуктизации"
(прямая ссылка на стрим на vkvideo)
Подключайтесь! В 13:30 начало.
Update: ещё не началось, но в 13:45 уже должно начаться.
#ai #events #talks
13:30–14:30
Панельная дискуссия. Ждут ли нас радикальные инновации в больших моделях в следующие 5 лет?
Вдруг узнал, что есть прямая открытая онлайн-трансляция, так что делюсь с вами:
Сайт конференции, там стримы внизу, наш круглый стол будет, как я понял, в "Продуктизации"
(прямая ссылка на стрим на vkvideo)
Подключайтесь! В 13:30 начало.
Update: ещё не началось, но в 13:45 уже должно начаться.
#ai #events #talks
👍18❤6🔥4
Пусть сегодня будет в канале день анонсов, раз уж так складывается.
Сегодня в Петербурге началась конференция, посвящённая памяти очень важного для меня человека, моего первого научного руководителя, Николая Александровича Вавилова. Это был совершенно невероятный человек, и я всегда им восхищался как, наверное, никем другим из своих многочисленных учителей и старших товарищей, но сейчас не об этом.
Николай Александрович, к огромному сожалению, умер в 2023 году, и теперь ежегодно проводится его мемориальная конференция:
Мемориал Вавилова — 2026
В этом году меня пригласили там выступить с докладом вроде Vibemathed после моего выступления на конференции матцентров. Впрочем, повторить то же самое, разумеется, не выйдет, ведь с тех пор уже случились и уравнения Навье-Стокса, и письмо филдсовских лауреатов, которые невозможно будет не обсудить.
Сегодня я спросил у организаторов, можно ли рекламировать конференцию в целом и своё там выступление, и сказали, что можно, так что вот, приглашаю всех желающих. Трансляции с конференции идут в Zoom, ссылку разрешили расшарить:
Трансляция мемориала Вавилова
А мой доклад там будет в субботу, в послеобеденной секции, в 17:00; вот полная программа конференции.
И даже более того, на мемориале Вавилова будут труды в виде сборника тезисов, и мне предложили написать туда текст чуть более развёрнутый, чем чистый abstract на страничку. Труды, вероятно, будут и буквально печатные, но пока что текст уже выложили на страничке конференции; скачать можно из той же программы, вот прямая ссылка на pdf:
Vibemathed: the AI takeoff in mathematics — Sergey Nikolenko
Если вдруг будет интересно послушать Vibemathed вживую, тем более учитывая произошедшие с тех пор новости, приходите! Говорят, место в зале есть и все будут только рады. Это в институте Эйлера на Песочной набережной.
#talks #events #ai #math
Сегодня в Петербурге началась конференция, посвящённая памяти очень важного для меня человека, моего первого научного руководителя, Николая Александровича Вавилова. Это был совершенно невероятный человек, и я всегда им восхищался как, наверное, никем другим из своих многочисленных учителей и старших товарищей, но сейчас не об этом.
Николай Александрович, к огромному сожалению, умер в 2023 году, и теперь ежегодно проводится его мемориальная конференция:
Мемориал Вавилова — 2026
В этом году меня пригласили там выступить с докладом вроде Vibemathed после моего выступления на конференции матцентров. Впрочем, повторить то же самое, разумеется, не выйдет, ведь с тех пор уже случились и уравнения Навье-Стокса, и письмо филдсовских лауреатов, которые невозможно будет не обсудить.
Сегодня я спросил у организаторов, можно ли рекламировать конференцию в целом и своё там выступление, и сказали, что можно, так что вот, приглашаю всех желающих. Трансляции с конференции идут в Zoom, ссылку разрешили расшарить:
Трансляция мемориала Вавилова
А мой доклад там будет в субботу, в послеобеденной секции, в 17:00; вот полная программа конференции.
И даже более того, на мемориале Вавилова будут труды в виде сборника тезисов, и мне предложили написать туда текст чуть более развёрнутый, чем чистый abstract на страничку. Труды, вероятно, будут и буквально печатные, но пока что текст уже выложили на страничке конференции; скачать можно из той же программы, вот прямая ссылка на pdf:
Vibemathed: the AI takeoff in mathematics — Sergey Nikolenko
Если вдруг будет интересно послушать Vibemathed вживую, тем более учитывая произошедшие с тех пор новости, приходите! Говорят, место в зале есть и все будут только рады. Это в институте Эйлера на Песочной набережной.
#talks #events #ai #math
1❤17🔥6👍2💔2🙏1
Сегодня у нас последняя на сегодня игра Сергея Носкова, о котором я недавно писал. Я под впечатлением: это полноценная AA-игра на десять с лишним часов, с разнообразными локациями, отличной картинкой, вождением, стрельбой, боссами и хоррором, — и сделал её по сути один человек!
Обзор большой, в нём много скриншотов, крайне рекомендую читать по ссылке, а ниже только краткое содержание:
Hail to the Rainbow
(и вот выложил на DTF)
[...]
Завязка. Главного героя зовут Игнат, и он ещё почти мальчик [...] ходит в шапке-петушке, выглядит и ведёт себя как подросток, а не как спецназовец.
Мир кончился: была война, машины восстали, людей почти не осталось. Игнат живёт один в бункере под заброшенным музеем космонавтики с луноходом в главном зале, бюстом Гагарина и учебным фильмом про “Царь-ракету”.
А потом на старый компьютер приходит сообщение. “Здравствуй, сынок. Внутри тебя целая вселенная! Помнишь? :)” Отец пропал много лет назад, но кажется, что может вернуться, и Игнат собирается в дорогу. [...]
Мир. Как и в других играх Носкова, перед нами постапокалипсис, причём наш, родной: заснеженные посёлки, панельки, автобусные остановки, плакаты “Не вреди здоровью!”, телефон-автомат на стене и так далее. [...]
Главное отличие — масштаб. В 35MM было два человека и лес, в 7th Sector — один город в разрезе, показанный через по сути двумерные головоломки. Здесь же локации сменяют друг друга каждые час-полтора: бункер, зимний лес, заброшенный Энергобург с его Юго-Восточным округом, научный центр “Золотые мозги” (здание РАН), комплекс “Каскад” с арками, срисованными с ереванского Каскада, деревня с церковью и кладбищем, подземные предприятия, лодка на зимней реке… [...]
Графика и свет. Как всегда у Носкова, графика отличная. Это, конечно, AA [...] но игра всё равно очень красивая и имеет свой узнаваемый стиль. [...] Свет здесь всегда авторский [...]
Про AI. Тема искусственного интеллекта здесь поднимается, конечно, фантастически, но разумно. [...] “Это совсем не больно. Но жизнь медленно выходит из тебя…”
Головоломки и детали. Головоломки фирменные, носковские: технические, вплетённые в окружение, без подсветки активных предметов и почти без подсказок. [...] Есть ещё металлодетектор, батарейка, которую делят между собой фонарь и все устройства, маленький крафт из двух деталей и одного реагента, и даже дрон, который может летать сам по себе и даже производить кое-какие действия в окружающем мире. [...]
Отдельная приятная неожиданность — вождение. У Игната есть “Нива” [...] ощущение правильное, и несколько эпизодов запоминаются именно благодаря машине.
Боёвка и боссы. А вот боёвка не понравилась. [...] Но она есть, и это само по себе круто. [...] А ещё есть и боссы! [...] Огромный дрон с клешнями посреди заснеженного пустыря, неубиваемая машина в лабиринте, ещё пара штук, о которых не буду... [...]
Хоррор. И, наконец, то, что не понравилось совсем: элементы хоррора с прятками от неубиваемых врагов. [...] В этой игре смешано всё на свете, и хоррор тоже, так что вот, предупреждаю.
Заключение. Hail to the Rainbow — это невероятно много игры для одного человека и просто много хорошей игры для кого угодно. Отличный мир, авторский свет, советская ностальгия с фантастикой внутри, разумный разговор об искусственном интеллекте, машина, боссы, головоломки — и десять с лишним часов, за которые ничего не успевает надоесть, потому что каждая глава про что-то новое. Боёвка средняя, хоррор на любителя, но это, в общем, всё, что можно предъявить.
Если вам понравились 35MM или 7th Sector — обязательно попробуйте. Если вы про Носкова не слышали — ничего страшного, с этой игры вполне можно начинать, она большая и цельная. Очень рекомендую.
#tgif #games
Обзор большой, в нём много скриншотов, крайне рекомендую читать по ссылке, а ниже только краткое содержание:
Hail to the Rainbow
(и вот выложил на DTF)
[...]
Завязка. Главного героя зовут Игнат, и он ещё почти мальчик [...] ходит в шапке-петушке, выглядит и ведёт себя как подросток, а не как спецназовец.
Мир кончился: была война, машины восстали, людей почти не осталось. Игнат живёт один в бункере под заброшенным музеем космонавтики с луноходом в главном зале, бюстом Гагарина и учебным фильмом про “Царь-ракету”.
А потом на старый компьютер приходит сообщение. “Здравствуй, сынок. Внутри тебя целая вселенная! Помнишь? :)” Отец пропал много лет назад, но кажется, что может вернуться, и Игнат собирается в дорогу. [...]
Мир. Как и в других играх Носкова, перед нами постапокалипсис, причём наш, родной: заснеженные посёлки, панельки, автобусные остановки, плакаты “Не вреди здоровью!”, телефон-автомат на стене и так далее. [...]
Главное отличие — масштаб. В 35MM было два человека и лес, в 7th Sector — один город в разрезе, показанный через по сути двумерные головоломки. Здесь же локации сменяют друг друга каждые час-полтора: бункер, зимний лес, заброшенный Энергобург с его Юго-Восточным округом, научный центр “Золотые мозги” (здание РАН), комплекс “Каскад” с арками, срисованными с ереванского Каскада, деревня с церковью и кладбищем, подземные предприятия, лодка на зимней реке… [...]
Графика и свет. Как всегда у Носкова, графика отличная. Это, конечно, AA [...] но игра всё равно очень красивая и имеет свой узнаваемый стиль. [...] Свет здесь всегда авторский [...]
Про AI. Тема искусственного интеллекта здесь поднимается, конечно, фантастически, но разумно. [...] “Это совсем не больно. Но жизнь медленно выходит из тебя…”
Головоломки и детали. Головоломки фирменные, носковские: технические, вплетённые в окружение, без подсветки активных предметов и почти без подсказок. [...] Есть ещё металлодетектор, батарейка, которую делят между собой фонарь и все устройства, маленький крафт из двух деталей и одного реагента, и даже дрон, который может летать сам по себе и даже производить кое-какие действия в окружающем мире. [...]
Отдельная приятная неожиданность — вождение. У Игната есть “Нива” [...] ощущение правильное, и несколько эпизодов запоминаются именно благодаря машине.
Боёвка и боссы. А вот боёвка не понравилась. [...] Но она есть, и это само по себе круто. [...] А ещё есть и боссы! [...] Огромный дрон с клешнями посреди заснеженного пустыря, неубиваемая машина в лабиринте, ещё пара штук, о которых не буду... [...]
Хоррор. И, наконец, то, что не понравилось совсем: элементы хоррора с прятками от неубиваемых врагов. [...] В этой игре смешано всё на свете, и хоррор тоже, так что вот, предупреждаю.
Заключение. Hail to the Rainbow — это невероятно много игры для одного человека и просто много хорошей игры для кого угодно. Отличный мир, авторский свет, советская ностальгия с фантастикой внутри, разумный разговор об искусственном интеллекте, машина, боссы, головоломки — и десять с лишним часов, за которые ничего не успевает надоесть, потому что каждая глава про что-то новое. Боёвка средняя, хоррор на любителя, но это, в общем, всё, что можно предъявить.
Если вам понравились 35MM или 7th Sector — обязательно попробуйте. Если вы про Носкова не слышали — ничего страшного, с этой игры вполне можно начинать, она большая и цельная. Очень рекомендую.
#tgif #games
👍15❤9🔥3