Протокол «Хаос-Река» v.1: Чему распределенные сетевые сообщества профессионалов могут научиться у лесных муравьев
Раньше я был технологическим предпринимателем в России, а сейчас — буддийский монах.
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?
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
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест
GigaEvo — эволюционный фреймворк для автоматизации ML и LLM-ориентированных задач
Привет, Хабр!Этой осенью Google порадовали нас релизом AlphaEvolve — фреймворка, который комбинирует способности LLM к написанию кода с эволюционным подходом к вычислению. Новый метод доказал свою эффективность на сложных алгоритмических или математических задачах, но, как это часто бывает у таких компаний, технические детали AlphaEvolve остаются коммерческой тайной. Тогда мы в AIRI решили создать свой фреймворк.
Thefittest: зачем я пишу свою open-source библиотеку эволюционных алгоритмов
Автор: Шерстнев Павел (проект Thefittest)Опубликовано с разрешения автораЭволюционный цикл. Источник: яндекс картинки“This preservation of favourable individual differences and variations, and the destruction of those which are injurious, I have called Natural Selection, or the Survival of
