Почему физики и программисты мыслят одинаково: законы симметрии кода и Вселенной
Иногда кажется, что физика и программирование живут в разных мирах. Но чем глубже смотришь, тем сильнее понимаешь — законы мышления, которыми мы руководствуемся, удивительно схожи. Симметрия, порядок, борьба с энтропией, поиск инвариантов — всё это объединяет инженеров, физиков и программистов в одном стремлении понять, как устроен мир. Я просто захотел порассуждать об этом и поделиться с вами своими мыслями.
Трансрекурсивная теория: Переосмысление пределов вычислимого роста
От Тьюринга до гугологии: где кончается вычислимоеВ математике есть особый момент, когда цифры перестают быть просто числами. Когда они начинают вести себя как существа, живущие в собственных мирах. Эти миры — разные уровни роста функций. Их жители — экспоненты, тетрации, гипероперации, а дальше — целые легионы чисел вроде TREE(3), Graham’s Number или Busy Beaver. Всё началось почти век назад. Алан Тьюринг построил формальную модель вычислений — машину, которая может имитировать любой алгоритм. С тех пор вопрос о том, что можно вычислить, стал фундаментом компьютерной науки.
Стартап Normal Computing представил первый в мире термодинамический вычислительный чип
Американский стартап Normal Computing презентовал первый в мире термодинамический вычислительный чип CN101. Он сможет обрабатывать векторные и матричные операции в 1000 раз эффективнее классических процессоров.
Как измеряли расстояние до Луны без компьютера и калькулятора? Открытия древних математиков
Привет, Хабр! Сегодня вычислительные мощности
Об ошибках округления и способах борьбы с ними
Современные алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта обсчитывают огромные массивы чисел, интенсивно используя параллельные аппаратные ускорители. Одним из побочных эффектов параллельных вычислений является то, что порядок, в котором обрабатываются элементы данных, неочевиден и часто плохо предсказуем.Многие алгоритмы быстрых вычислений, к примеру, матричного умножения, намеренно "портят", изменяют порядок действий, за счет этого добиваясь существенного сокращения количества необходимых операций.
IBM выпустила мэйнфрейм для эпохи ИИ
IBM выпускает последнюю версию мэйнфрейма z17, включающую обновления для ускорения внедрения ИИ. Этот полностью зашифрованный мэйнфрейм работает на процессоре IBM Telum II и предназначен для более чем 250 вариантов использования ИИ, включая агентов и генеративный искусственный интеллект.
Язык программирования Julia стал доступен в Google Colab
Язык программирования Julia начал официально поддерживаться в Google Colab. Теперь он доступен как язык в средах выполнения.
LLM в науке, тюнинг и регулирование систем ИИ
Продолжим рассказ о том, для чего можно использовать виртуальную инфраструктуру с GPU. Сегодня поговорим о том, какие ИИ пишут научные статьи, кто оптимизирует LLM с помощью других LLM, а также затронем регулирование систем ИИ. Мечта студента
SwiftKV: как снизить затраты и ускорить логический вывод больших языковых моделей
Исследовательская группа Snowflake AI представляет SwiftKV - решение, разработанное для повышения производительности LLM-выводов и снижения связанных с этим затрат. SwiftKV использует методы кэширования пар «ключ-значение» для повторного использования промежуточных вычислений во время выводов. Устраняя избыточные вычисления, оно оптимизирует процесс вывода и повышает эффективность использования LLM.
