Держите вам идеи для костюмов к тыквенному спасу :)
highres + актуальный образ :)
#юмор #Haloween
———
@tsingular
highres + актуальный образ :)
#юмор #Haloween
———
@tsingular
🔥5⚡2😁2
LongTails: агенты ищут новые оценки сложности в оптимизации с проверкой каждой через Lean
LongTails это открытый фреймворк на Lean 4 для автоматического поиска результатов в оптимизации. Авторы Александр Тюрин, Куоквьет Фам, Валентин Хрульков и Иван Оселедец, лицензия Apache 2.0, репозиторий создан 14 октября.
Задача описывается как Setup: задаются типы запросов и ответов оракула, допустимые параметры, математические ограничения (выпуклость и условие Липшица), а также критерий успешного решения.
Результат — формально доказанная теорема result : Convergence spec budget, где явно указано необходимое число обращений к оракулу.
Comparator проверяет соответствие доказательства исходным условиям и заявленному бюджету вычислений. Добавить необоснованное допущение, занизить число вызовов оракула или оставить незавершённое доказательство (sorry) нельзя.
🔧 Пример. Для (L0, L1)-гладкости известны две оценки: у Тюрина O(√(L0R²/ε) + L1R) по градиентам, у Ванкова и соавторов O((1+ν)[√(L0R²/ε) + (L1R)^(2/3)]) с ценой точного одномерного поиска ν. Новая оценка обходится только градиентами: O(√(L0R²/ε) + (L1R)^(2/3)). Член L1R улучшен до степени 2/3, множитель (1+ν) убран.
Агент, Codex или Claude Code, формализует Setup, сверяет допущения с задачей, затем ищет метод и доказательство. Результаты приходят ветками
📊 На 30 октября на сайте 132 setup'а с доказанными оценками, в репозитории 145 разборов новизны. Разбор это таблица прежних работ со ссылками на arXiv, датой поиска, вердиктом и уверенностью; звёзды вклада выставляют Codex и Claude Code.
💼 Проверяемое доказательство перестало быть узким местом: машина проверяет и доказательство, и бюджет запросов. Спорной остаётся новизна, её разбирают отдельно со ссылками. Для узких постановок появился дешёвый способ получить результат и сравнить его с литературой.
📎 Сайт: https://k3nfalt.github.io/longtails/
GitHub: https://github.com/k3nfalt/longtails/
#Lean #Математика #AI
———
@tsingular
LongTails это открытый фреймворк на Lean 4 для автоматического поиска результатов в оптимизации. Авторы Александр Тюрин, Куоквьет Фам, Валентин Хрульков и Иван Оселедец, лицензия Apache 2.0, репозиторий создан 14 октября.
Задача описывается как Setup: задаются типы запросов и ответов оракула, допустимые параметры, математические ограничения (выпуклость и условие Липшица), а также критерий успешного решения.
Результат — формально доказанная теорема result : Convergence spec budget, где явно указано необходимое число обращений к оракулу.
Comparator проверяет соответствие доказательства исходным условиям и заявленному бюджету вычислений. Добавить необоснованное допущение, занизить число вызовов оракула или оставить незавершённое доказательство (sorry) нельзя.
🔧 Пример. Для (L0, L1)-гладкости известны две оценки: у Тюрина O(√(L0R²/ε) + L1R) по градиентам, у Ванкова и соавторов O((1+ν)[√(L0R²/ε) + (L1R)^(2/3)]) с ценой точного одномерного поиска ν. Новая оценка обходится только градиентами: O(√(L0R²/ε) + (L1R)^(2/3)). Член L1R улучшен до степени 2/3, множитель (1+ν) убран.
Агент, Codex или Claude Code, формализует Setup, сверяет допущения с задачей, затем ищет метод и доказательство. Результаты приходят ветками
agent/*, к 30 октября закрыто 84 пул-реквеста. Сборка одной теоремы занимает 2–3 минуты после кэша Mathlib, аудит запускает python3 run_comparator.py.📊 На 30 октября на сайте 132 setup'а с доказанными оценками, в репозитории 145 разборов новизны. Разбор это таблица прежних работ со ссылками на arXiv, датой поиска, вердиктом и уверенностью; звёзды вклада выставляют Codex и Claude Code.
💼 Проверяемое доказательство перестало быть узким местом: машина проверяет и доказательство, и бюджет запросов. Спорной остаётся новизна, её разбирают отдельно со ссылками. Для узких постановок появился дешёвый способ получить результат и сравнить его с литературой.
📎 Сайт: https://k3nfalt.github.io/longtails/
GitHub: https://github.com/k3nfalt/longtails/
#Lean #Математика #AI
———
@tsingular
❤3✍1⚡1🔥1
Forwarded from эйай ньюз
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
А Tencent успели выложить свою world model в опенсорс
Hy-Nomas анонсировали за несколько дней до Genie 4. В копилку к MIRA, Solaris и Odyssey-3 добавилась ещё одна world model с управлением текстом и камерой. Видео достраивается фрагментами, контекст между ними сохраняется в KV-кэше. Движение камеры можно задать заранее или менять между фрагментами.
Код и веса под Apache 2.0, модель можно дообучать через LoRA на своих видео. Есть готовые адаптеры для киношной картинки и робототехники.
Для генерации на одной RTX 4090 есть конфиг с INT8-квантизацией, ограниченной историей и выгрузкой моделей в оперативку. Скорость этого режима не указана. В Reactor с полной историей на 8×B200 получили около 18.5 FPS генерации.
Демо
Техрепорт
Код
Веса
Замеры скорости
@ai_newz
Hy-Nomas анонсировали за несколько дней до Genie 4. В копилку к MIRA, Solaris и Odyssey-3 добавилась ещё одна world model с управлением текстом и камерой. Видео достраивается фрагментами, контекст между ними сохраняется в KV-кэше. Движение камеры можно задать заранее или менять между фрагментами.
Код и веса под Apache 2.0, модель можно дообучать через LoRA на своих видео. Есть готовые адаптеры для киношной картинки и робототехники.
Для генерации на одной RTX 4090 есть конфиг с INT8-квантизацией, ограниченной историей и выгрузкой моделей в оперативку. Скорость этого режима не указана. В Reactor с полной историей на 8×B200 получили около 18.5 FPS генерации.
Демо
Техрепорт
Код
Веса
Замеры скорости
@ai_newz
👍6🤩4❤3
Forwarded from Machinelearning
Стартап Mirendil, который основали ушедшие из Anthropic исследователи Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, рассказал о своей первой модели Fern 0.1, которая умещает в контекст до 10 млн токенов, то есть примерно 23 МБ кода или около полумиллиона строк.
Разработка рассчитана на тех, кто сам обучает ИИ. Компания предлагает скармливать ей целиком логи обучения, записи работы агентов за несколько дней и куски обучающих данных для проверки на мусор и дубликаты.
В предсказании следующего фрагмента кода Fern улучшается по мере чтения репозитория, и из всех моделей, с которыми её сравнивали в Mirendil, только она дотягивает до 10 млн токенов, остальные измерены примерно до 1 млн.
При этом на одинаковой длине в 1 млн токенов Kimi-K3 и Beam предсказывают точнее неё, хотя обе уже дообучены, а Mirendil сравнивает с ними свою базовую модель и сама отмечает, что дообучение этот показатель обычно слегка ухудшает.
В агентных задачах всё ещё печальнее – на Terminal Bench 4.0 Fern 0.1 набрала 6,1% (у Claude Opus 5.5 там 66,4%, у GPT-6 Astra 57,9%, у GLM-5.3 - 41,9%).
На DeepSWE v1.1 и SWE-bench Verified картина та же, от передовых моделей Fern отстаёт вдвое и на четверть соответственно, хотя кое-кого из открытых обходит.
Лучший её показатель, 76,5% на SWE-Bench Pro v2-Hard, повторяет результат Beam и остаётся ниже передовых.
Mirendil объясняет это тем, что Fern 0.1 это базовая модель после короткого цикла обучения, а новые версии будут выходить часто.
Про количество параметров у Fern 0.1 размыто заявлено от 100 до 500 млрд. Ещё две модели Mirendil уже обучает, одна на 500 млрд – 2 трлн параметров, другая на 2–10 трлн.
Доступ к ранней версии Fern можно запросить через контакт со стартапом.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍4🔥2❤1⚡1
Forwarded from CodeCamp
Праздник для вайбкодеров: Kimi теперь принимает российские карты «Мир» — подписку можно оплатить напрямую, без посредников и VPN.
Пересаживаемся на китайцев😊
Пересаживаемся на китайцев
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤩26❤🔥6✍6⚡2❤1
Пузырь ИИ, говорят, лопнул!
Не могу стоять в стороне.
1 час парковки в Москве скоро будет стоить 950р.
В связи с этим предлагаю на 3 дня подумать, что вам интереснее,- 1 час на парковке или месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ?
Акция до воскресенья: Скидка 35%
https://t.me/tsingular/7560
#ИИзбранное
------
@tsingular
Не могу стоять в стороне.
1 час парковки в Москве скоро будет стоить 950р.
В связи с этим предлагаю на 3 дня подумать, что вам интереснее,- 1 час на парковке или месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ?
Акция до воскресенья: Скидка 35%
https://t.me/tsingular/7560
#ИИзбранное
------
@tsingular
🤣17🔥13⚡3👍3❤2🤩2🆒1
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Если вы вдруг делаете научные пейперы, то теперь вы можете украсить их генеративными цветами сделанными из математики в LaTeX 🌹 🥰 🌹
https://github.com/kevinraymond/florilegium
https://github.com/kevinraymond/florilegium
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍3🤩2✍1🆒1
Google получила первый ответ со спутника с TPU: Gemma 4 написала хайку
Прототип спутника Project Suncatcher запустили 1 октября на Falcon 9 вместе с аппаратами Planet. К 30 октября команда прошла проверки, включила вычислительные платы и получила первый ответ модели, работающей на чипе в космосе.
Запрос отправили с наземной станции: встроенная Gemma 4 должна была сочинить хайку о пребывании на орбите. Ответ приняли, когда спутник проходил над Свальбардом:
Blue marble below
Data streams in silent grace
Starlight feeds my core.
После этого модель проверили на лимериках и на запросах телеметрии: спутник докладывал состояние полезной нагрузки.
🔧 Дальше начинается главное. На борту четыре TPU и около 1 кВт солнечной мощности, поэтому чипы включают короткими сеансами, а не держат под нагрузкой постоянно, и от этого усложняется связь с землёй. Впереди испытания теплового стресса и радиации: сбои битов портят данные, не вызывая срабатывания обычного мониторинга.
В 2027 году Google планирует два связанных спутника с оптическими линками между ними, то есть распределённые вычисления на орбите, а не одиночный аппарат. Для запуска нужен Starship: в анализе Suncatcher оценивали, что SpaceX понадобится 1 800 полётов, чтобы выйти на прежнюю кривую удешевления.
💼 Пока это «Hello World», а не дата-центр: киловатт и короткие сеансы против мегаватт наземных площадок. Проверяют не качество модели, а выживание кремния, и от этого зависит, останется ли идея орбитальных вычислений исследовательской или станет инфраструктурой.
#Google #AI #космос
———
@tsingular
Прототип спутника Project Suncatcher запустили 1 октября на Falcon 9 вместе с аппаратами Planet. К 30 октября команда прошла проверки, включила вычислительные платы и получила первый ответ модели, работающей на чипе в космосе.
Запрос отправили с наземной станции: встроенная Gemma 4 должна была сочинить хайку о пребывании на орбите. Ответ приняли, когда спутник проходил над Свальбардом:
Blue marble below
Data streams in silent grace
Starlight feeds my core.
После этого модель проверили на лимериках и на запросах телеметрии: спутник докладывал состояние полезной нагрузки.
🔧 Дальше начинается главное. На борту четыре TPU и около 1 кВт солнечной мощности, поэтому чипы включают короткими сеансами, а не держат под нагрузкой постоянно, и от этого усложняется связь с землёй. Впереди испытания теплового стресса и радиации: сбои битов портят данные, не вызывая срабатывания обычного мониторинга.
В 2027 году Google планирует два связанных спутника с оптическими линками между ними, то есть распределённые вычисления на орбите, а не одиночный аппарат. Для запуска нужен Starship: в анализе Suncatcher оценивали, что SpaceX понадобится 1 800 полётов, чтобы выйти на прежнюю кривую удешевления.
💼 Пока это «Hello World», а не дата-центр: киловатт и короткие сеансы против мегаватт наземных площадок. Проверяют не качество модели, а выживание кремния, и от этого зависит, останется ли идея орбитальных вычислений исследовательской или станет инфраструктурой.
#Google #AI #космос
———
@tsingular
🔥8✍3❤1⚡1
Amazon перевела оценку работы инженеров с объёма кода на результат для клиента
Amazon разослала разработчикам и их руководителям служебную записку о том, как меняется их работа при внедрении ИИ.
В документе определяется новая роль инженеров,- "Renaissance Developer".
Такая роль означает, что инженер соединяет возможности моделей со своей экспертизой и пониманием продукта, а не отдаёт определение работы инструменту.
Ответственность за результат для клиента, за технические решения и качество остаётся на человеке.
📊 Значительная часть записки посвящена измерениям.
Расход токенов, объём сгенерированного кода, число просмотренных изменений и статистика внедрения дают полезные сигналы, но не заменяют результат, то есть более удачный продукт и заметное улучшение для клиента.
Если превратить эти числа в цель, компания получит лишние расходы и усложнение кода.
Смотреть Amazon предлагает на команды, которые продвигаются медленнее остальных, и на те, что используют ИИ активнее всех.
Так видно, где внедрение даёт настоящий выигрыш, а где создаёт видимость работы.
Если инструмент не подходит для задачи, это не считается слабым результатом, и причины предлагают обсудить с руководителем.
От руководителей ждут личного опыта, а не отчётов и демонстраций. Им нужно применять ИИ на производственной работе, знать его сильные и слабые стороны и объяснять команде свою оценку, а сотрудникам давать время на эксперименты.
💼 Компаниям, которые вводят обязательные метрики использования ИИ, записка полезна как описание ловушки: приёмы работы быстро устаревают, а клиент, ответственность за результат и качество остаются.
Forward Deployed Engeneer устарели.
Теперь у нас будут инженеры эпохи Возрождения.
#Amazon #AI #FutureOfWork #Renaissance
———
@tsingular
Amazon разослала разработчикам и их руководителям служебную записку о том, как меняется их работа при внедрении ИИ.
В документе определяется новая роль инженеров,- "Renaissance Developer".
Такая роль означает, что инженер соединяет возможности моделей со своей экспертизой и пониманием продукта, а не отдаёт определение работы инструменту.
Ответственность за результат для клиента, за технические решения и качество остаётся на человеке.
📊 Значительная часть записки посвящена измерениям.
Расход токенов, объём сгенерированного кода, число просмотренных изменений и статистика внедрения дают полезные сигналы, но не заменяют результат, то есть более удачный продукт и заметное улучшение для клиента.
Если превратить эти числа в цель, компания получит лишние расходы и усложнение кода.
Смотреть Amazon предлагает на команды, которые продвигаются медленнее остальных, и на те, что используют ИИ активнее всех.
Так видно, где внедрение даёт настоящий выигрыш, а где создаёт видимость работы.
Если инструмент не подходит для задачи, это не считается слабым результатом, и причины предлагают обсудить с руководителем.
От руководителей ждут личного опыта, а не отчётов и демонстраций. Им нужно применять ИИ на производственной работе, знать его сильные и слабые стороны и объяснять команде свою оценку, а сотрудникам давать время на эксперименты.
💼 Компаниям, которые вводят обязательные метрики использования ИИ, записка полезна как описание ловушки: приёмы работы быстро устаревают, а клиент, ответственность за результат и качество остаются.
Forward Deployed Engeneer устарели.
Теперь у нас будут инженеры эпохи Возрождения.
#Amazon #AI #FutureOfWork #Renaissance
———
@tsingular
🔥5😁4👍3⚡1
🎬 Кризис в Математике: Подкаст Лекса Фридмана
Держите интересное видео для просмотра на выходных. (3.5 часа)
Лекс Фридман собрал трёх известных математиков, - Алекса Конторовича, Анкура Мойтру и Стивена Брантона, чтобы обсудить, как искусственный интеллект меняет математику и научные исследования.
Из разговора вы узнаете:
- Почему математики заговорили о настоящем кризисе в своей профессии.
- Какие фундаментальные задачи уже оказались по силам ИИ.
- Чем доказательство теоремы отличается от её понимания.
- Что будет с научной карьерой, если ИИ начнёт решать задачи быстрее людей.
- Останется ли место человеческому творчеству в математике.
- Как изменится сама наука в ближайшие годы.
Почти философский разговор о будущем человеческого интеллекта на фоне стремительного развития ИИ.
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=ZAzWPE9CItg
1:56 — Кризисный момент в математике
10:13 — Сможет ли ИИ «решить» всю математику?
26:24 — Может ли ИИ создавать новую математику?
1:05:56 — Гипотеза Римана
1:29:49 — Уравнения Навье — Стокса
1:55:45 — Как природа производит вычисления
2:04:39 — Гипотеза об уникальных играх и теория вычислительной сложности
2:19:31 — Как мыслят математики
2:33:08 — Математику изобретают или открывают?
2:39:16 — Сможет ли ИИ решить проблему P vs NP?
2:49:31 — Почему большие языковые модели работают так хорошо
3:03:57 — Задачи, которые ИИ пока не может решить
3:08:27 — Григорий Перельман
3:17:45 — Советы молодому поколению
#Lex #Fridman #математика #наука
———
@tsingular
Держите интересное видео для просмотра на выходных. (3.5 часа)
Лекс Фридман собрал трёх известных математиков, - Алекса Конторовича, Анкура Мойтру и Стивена Брантона, чтобы обсудить, как искусственный интеллект меняет математику и научные исследования.
Из разговора вы узнаете:
- Почему математики заговорили о настоящем кризисе в своей профессии.
- Какие фундаментальные задачи уже оказались по силам ИИ.
- Чем доказательство теоремы отличается от её понимания.
- Что будет с научной карьерой, если ИИ начнёт решать задачи быстрее людей.
- Останется ли место человеческому творчеству в математике.
- Как изменится сама наука в ближайшие годы.
Почти философский разговор о будущем человеческого интеллекта на фоне стремительного развития ИИ.
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=ZAzWPE9CItg
1:56 — Кризисный момент в математике
10:13 — Сможет ли ИИ «решить» всю математику?
26:24 — Может ли ИИ создавать новую математику?
1:05:56 — Гипотеза Римана
1:29:49 — Уравнения Навье — Стокса
1:55:45 — Как природа производит вычисления
2:04:39 — Гипотеза об уникальных играх и теория вычислительной сложности
2:19:31 — Как мыслят математики
2:33:08 — Математику изобретают или открывают?
2:39:16 — Сможет ли ИИ решить проблему P vs NP?
2:49:31 — Почему большие языковые модели работают так хорошо
3:03:57 — Задачи, которые ИИ пока не может решить
3:08:27 — Григорий Перельман
3:17:45 — Советы молодому поколению
#Lex #Fridman #математика #наука
———
@tsingular
🔥14⚡4❤2🤩1
Forwarded from VAI
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Вот это интересная механика.
XR-разработчик Лукас Мартинич перенёс Super Mario 64 в смешанную реальность на Pico. Игру можно разместить перед собой в виде виртуального окна, а Марио взять рукой и пересадить на свой стол.
Собрал всё на декомпилированном коде оригинала с помощью Claude Opus 5.5 и PICO CLI.
Дата выхода пока неизвестна, подробности автор обещает выложить на GitHub.
@VAI_ART
#VAI_Notes
XR-разработчик Лукас Мартинич перенёс Super Mario 64 в смешанную реальность на Pico. Игру можно разместить перед собой в виде виртуального окна, а Марио взять рукой и пересадить на свой стол.
Собрал всё на декомпилированном коде оригинала с помощью Claude Opus 5.5 и PICO CLI.
Дата выхода пока неизвестна, подробности автор обещает выложить на GitHub.
@VAI_ART
#VAI_Notes
🔥11⚡4❤3😍2