Концепт «Больцмановский Мозг» на квантово— волновой логике (QWL). Нейросеть. Численное моделирование
Wikontic: строим графы из текстов, используя онтологию и LLM
Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций.Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic
P =? NP: самая дорогая задача в мире, которая может перевернуть всё
Давайте вместе на секунду представим, что у нас есть ключ вообще от всех замков в мире, которые когда-либо были созданы или, которые когда-либо будут созданы. Этот ключ может мгновенно проверить правильность любого сложнейшего решения от идеального расписания для всех поездов во всех странах до расшифровки самого секретного сообщения. Без этого ключа, для того чтобы найти эти решение с нуля, вам могут потребоваться столетия даже на самом мощном компьютере.Именно в этом ключике лежит суть проблемы P =? NP
50 LLM-клеток пытались построить организм. Вот что получилось
В 1970 году математик Джон Конвей придумал игру без игроков.Сетка. Клетки. Три правила. Меньше двух соседей — умираешь от одиночества. Больше трёх — от тесноты. Ровно три соседа рядом с пустой клеткой — рождается новая.Всё.Из этого появились глайдеры — структуры, которые ползут по полю. Пушки, которые стреляют глайдерами. Компьютеры внутри игры, способные вычислять что угодно. Целая вселенная — из трёх строчек логики.Но вот что не давало мне покоя.Клетки в «Жизни» не выбирают. Они подчиняются. Правило сработало — клетка умерла. Никаких переговоров.А что, если дать клеткам мозг?
Детерминированная нейросеть на конечных группах: эксперимент с XOR
Введение: проблема недетерминизмаПопробуйте запустить обучение простой PyTorch модели 10 раз на одних и тех же данных:import torch import torch.nn as nn # Одна и та же архитектура model = nn.Sequential( nn.Linear(2, 4), nn.ReLU(), nn.Linear(4, 2) ) # 10 запусков с разными seed for seed in range(10): torch.manual_seed(seed) train(model, train_data) acc = evaluate(model, test_data) print(f"Run {seed}: accuracy={acc:.2%}") # Output: # Run 0: accuracy=95.2% ← Разные результаты! # Run 1: accuracy=96.8% # Run 2: accuracy=94.5% # ...
Архитектура «Обратного Хэша»: Нейросети без умножения
Современный Deep Learning уперся в производительность вычислений с плавающей точкой и пропускную способность памати. Мы предлагаем архитектуру, где нейрон — это не сумма произведений, а битовая хэш-функция. Ноль умножений, ноль сложений. Только логика и статистика.Концепт: Нейрон как компараторКлассический нейрон: Activation(Sum(Weight * Input))Наш нейрон: Output = AРазберем формулу:Input (64 бита): Входные данные.Mask (64 бита): «Взгляд» нейрона. Фиксированный случайный шаблон.XOR: Битовое сравнение. 0 — совпадение, 1 — отличие.popcount:
Я заразил 200 нейросетей вирусом. К 20-му поколению они выработали иммунитет — и разучились думать
Лёха — единственный биолог среди моих друзей. Мы сидим в баре, он тычет телефоном мне в лицо. На экране — чашка Петри. В колонию бактерий вливают бактериофаги. Бактерии лопаются. Колония редеет. Тает. Исчезает.Перематывает на сутки.Колония на месте. Как ни в чём не бывало.«Выжившие передали устойчивость потомкам. Они не понимают вирус. Перебирают мутации, пока что-то не сработает. А потом это наследуется».Я смотрю на экран и думаю совсем про другое. Вчера Карпати выложил microGPT — минимальную архитектуру GPT
Почему AutoML не «магия», а способ выжить в промышленном ML
Когда в компании появляется первая ML‑модель, кажется, что самое сложное выбрать алгоритм и добиться хороших метрик. Но настоящий вызов начинается позже: когда моделей становится десятки, затем сотни, а скорость бизнеса начинает требовать обновлений не раз в год, а раз в недели.В Страховом Доме ВСК мы довольно быстро поняли: без стандартизации и автоматизации машинного обучения масштабирование превращается в хаос. Так у нас появился собственный AutoML‑фреймворк как ответ на реальные боли промышленного ML.Когда ML перестает быть «экспериментом»
