Алгоритмы. - страница 2

Асимметрия как свойство жизни и решение ‘Cat-Belling problems’ искусственного суперинтеллекта

Данный текст является конкретным техническим решением и ответом на вопросы, поставленные Элиэзером Юдковски в статье «Cat-Belling Problems», опубликованной 4 сентября по итогу его дебатов с Джеффри Ирвингом, прошедших 3-7 августа на международной конференции ILIAD-2026, посвященной теоретическим и математическим проблемам безопасности и контроля искусственного интеллекта.Чтобы лучше было понятно, о каких проблемах и вопросах идет речь, я опубликовал на Хабре свой перевод.

продолжить чтение

ИИ не шутит?

Пару месяцев назад я задал ChatGPT: «Расскажи анекдот про программиста». Получил: «Программист заходит в бар… и заказывает 1000000000 пива». Смешно? Нет. Это не шутка — это имитация шутки. ИИ не понимает, почему мы смеемся. Он просто повторяет структуру. Я решил это исправить. И заодно сделать так, чтобы ИИ не только шутил, но и понимал чужие шутки — разбирал их на атомы и объяснял, где именно там «щелчок».🧠 Фреймы Бейтсона (или почему шутка — это не текст, а столкновение) Грегори Бейтсон, антрополог и кибернетик, ещё в 1970-х понял простую вещь: юмор рождается на стыке двух фреймов.

продолжить чтение

Однобитная Bonsai по весам: что видно при сравнении с Qwen и как получить такую модель дистилляцией

Хотели бы вы запустить большую языковую модель на видеокарте с небольшим объёмом памяти? Модель с 27 миллиардами параметров, упакованными в 16 бит, занимает около 54 ГБ. Если хранить каждый вес одним битом и один общий масштаб на группу из 128 весов, те же параметры уместятся примерно в 4 ГБ (не считая таблицы словаря).

продолжить чтение

От олимпиад к исследованиям: первая статья и доклад на European Symposium on Algorithms

В CS Space мы поддерживаем студентов, которые делают первые шаги в науке, в том числе помогаем с поездками на конференции. Одна из таких историй — участие Сергея Харгелии в European Symposium on Algorithms (ESA) 31 августа – 4 сентября в Л’Акуиле, Италии. Мы попросили Сергея рассказать о пути от первой научной работы до первой международной конференции.

продолжить чтение

Почему генетические алгоритмы не заменили инженера

Тео Янсен с помощью генетического алгоритма нашел пропорции 11 рычагов для шагающих «пляжных зверей»

продолжить чтение

Проблема ворот

В предыдущих статьях я уже немного затронул тему правильного обмана игрока, через койоттайм и подкручивание стрельбы

продолжить чтение

Уроки GEO-продвижения: как за 2 месяца увеличить видимость в нейросетях в 50 раз и обогнать СКОЛКОВО

Привет, Хабр! Я руководитель группы экспериментальных клиентов Kokoc Performance (входит в Kokoc Group). Мы в Kokoc Group занимаемся продвижением в генеративных поисковых системах. Хочу поделиться кейсом B2B-клиента из рынка корпоративного обучения. Расскажу подробно о замерах, кластеризации, смысловых профилях бренда, внешних площадках и специфике статей-рейтингов и, конечно, о результатах. Кейс будет полезен тем, кто занимается SEO, контентом, B2B-маркетингом, GEO и AEO. 

продолжить чтение

Задача 3SUM решена быстрее, чем за O(N²) — а именно за O(N¹·⁹⁹⁹²). Без нейронок не обошлось

вместо тысячи слов5 октября американские исследователи Вирджиния Василевска-Уильямс, известная своими быстрыми (и безумно сложными) алгоритмами перемножения матриц за

продолжить чтение

Как показать 24 соседних листа? Паспарту спешит на помощь

Всем привет! Продолжаю развивать прототип идеи инструмента - призванного помогать в изучении сложных/комплексных тем и вопросов. Почитываю идеи Андрея Карпаты - очень нравятся его мысли и идеи. Думаю на тему качественных сценариев использования, на ум приходит что-то вроде:“Изучатор” сложного в графовом представлении с удобством и простотой drawio“Сравнятор” совместной работы человека и LLM, тут нужен некий режим возможности дозагружать новый файл с графом и получать инструментом diff (различия) с подсветкой

продолжить чтение

Как работает инференс в больших языковых моделях

Когда вы вводите промпт в большую языковую модель (LLM), машина преобразует ваш текст в числа, обрабатывает их, а потом возвращает ответ токен за токеном. В этой статье мы разберём, что такое инференс (логический вывод) в LLM и посмотрим, как он работает.Что такое большие языковые модели?LLM — это просто нейронные сети, построенные на основе трансформерной архитектуры

продолжить чтение