AML

AML pinned «Идея случайных блужданий — математическая основа множества алгоритмов в информатике и физике Представьте: маленький шарик бегает по узлам решётки, на каждом шаге случайно выбирая направление — это и есть классический случайный ход Комбинаторика, анализ…»

Идея случайных блужданий — математическая основа множества алгоритмов в информатике и физике Представьте: маленький шарик бегает по узлам решётки, на каждом шаге случайно выбирая направление — это и есть классический случайный ход Комбинаторика, анализ графов, теория вероятностей — всё это строится на случайных блужданиях Но квантовая механика, как всегда, вносит коррективы Среди кубитов шарик не просто мечется хаотично, а «идёт по всем возможным путям одновременно», волна его вероятности интерферирует и собирает необычные закономерности Так рождается квантовые случайные блуждания — новый инструмент для вычислений, принёсший экспоненциальное ускорение многих алгоритмам

Уравнения: 1. Уравнение Эйнштейна: Общая теория относительности: G_μν = 8πG/c⁴ * T_μν Что оно значит: Материя и энергия говорят пространству-времени, как искривляться, а искривлённое пространство-время говорит материи, как двигаться Почему это красиво: Оно связывает геометрию Вселенной с её содержимым Без него не работали бы GPS, и мы не знали бы о чёрных дырах Это уравнение — квинтэссенция идеи «геометрия как физика» 2. Стандартная модель (Лагранжиан) Что он значит: Это полная теория трёх из четырёх фундаментальных взаимодействий (электромагнитного, сильного и слабого) и всех известных элементарных частиц Почему это красиво: Это вершина человеческого понимания микромира Оно с пугающей точностью предсказывает поведение квантовой вселенной Его экспериментальное подтверждение на БАКе — триумф человеческого разума 3. Второй закон Ньютона: F = ma Что он значит: Сила, действующая на тело, равна произведению его массы на ускорение Почему это красиво: Гениальная простота Это основа всей классической механики От полёта ракет до качения мяча — всё описывается этим лаконичным уравнением Оно научило нас предсказывать движение 4. Уравнения Максвелла: ∇·E = ρ/ε₀, ∇×E = -∂B/∂t, ∇·B = 0, ∇×B = μ₀J + μ₀ε₀∂E/∂t Что они значат: Эти четыре уравнения — полное описание всего электричества и магнетизма Они объединили их в единое явление — электромагнетизм Почему это красиво: Из них, как следствие, вытекает существование электромагнитных волн (свет, радиоволны, рентген) Мы поняли, что свет — это и есть колебания электромагнитного поля Фундамент современной цивилизации 5. Уравнение Шрёдингера: iℏ ∂/∂t |Ψ> = Ĥ |Ψ> Что оно значит: Оно описывает, как со временем изменяется квантовая состояние частицы (волновая функция Ψ) Почему это красиво: Это сердце квантовой механики Оно отбросило детерминизм Ньютона и ввело нас в мир вероятностей и фундаментальной неопределённости Мир на самом маленьком уровне устроен именно так, как диктует это уравнение Эти уравнения — не просто символы на доске Это архитектура нашей реальности Они — доказательство того, что человеческий разум способен постигать самые сокровенные секреты Вселенной А какое уравнение нравится больше всего вам? Какое самое сложное для вас?

Трудно не удивляться что одно и то же явление ("теория Рамсея") ответсвенно за то что любая функция на сфере имеет большой слой (waist inequality) и то что у арифметики есть две элементарно неэквивалентные модели (теорема Геделя о неполноте) Ну и закон больших чисел (концентрация меры)

Сломай свой мозг («Science-Other») В 1945 г. в приют Кливленда подбрасывают девочку младенца «Джейн» растет замкнутой, не зная кто её родители, до тех пор пока в 1963 она не влюбляется в бродягу Он заделывает ей ребенка и исчезает, но в тяжелом процессе родов выясняется что Джейн — гермафродит, у неё есть мужские и женские половые органы Чтобы спасти её, врачи удаляют женские органы и Джейн становится мужчиной Джейком Ребенка кто-то похищает прямо из роддома Отчаявшись от невезения Джейк начинает пить и становится бомжом В 1970 он заходит в бар, где рассказывает историю своей жизни бармену Бармен предлагает Джейку отомстить бродяге за то, что он бросил «её» после рождения ребенка и предлагает ему вступить в ряды путешественников во времени Джейк соглашается, и они вместе с барменом летят обратно во времени в 1963 год, когда у Джейн должен появиться ребенок Но Джейк случайно влюбляется в молодую сироту, и делает ей ребенка, после чего исчезает Потом бармен путешествует на 9 месяцев вперед во времени, похищает ребенка и подкидывает его в приют в 1945 году, после чего переносит немного ошарашенного Джейка в 1985 год, чтобы он вступил в ряды путешественников во времени Джейк понимает по ходу дела, становится нормальным, бросает пить и становится барменом Затем Джейк переносится в 1970 чтобы стать барменом и подготовиться к судьбоносной встрече с самим собой в баре

Anthropic создали метод, позволяющий агентам работатьнесколько часов и даже дней Команда решила проблему долгосрочных агентов — это когда Claude нужно работать над сложными задачами в течение нескольких часов/ дней, пересекая множество контекстных окон Главная проблема - Ml-агенты работают в отдельных сессиях, и каждая новая начинается без памяти о предыдущей Решение состоит из 2-х частей: Агент-инициализатор — настраивает окружение при первом запуске: создает init.sh скрипт, файл claude-progress.txt для логирования прогресса, начальный git-коммит Агент-кодер — в каждой последующей сессии делает инкрементальный прогресс и оставляет структурированные обновления Anthropic показали, как заставить агента работать методично и последовательно, а не пытаться сделать всё сразу и ломаться на полпути

Пять лет индустрия жила по простому принципу: хочешь умнее — добавь больше Больше данных для обучения, больше параметров в модели, больше вычислительных мощностей Компаниям такой подход нравился — риски минимальны, результат предсказуем Не нужно делать ставку на гениальных исследователей Просто увеличивай масштаб и получай прирост Но данные для обучения конечны — весь интернет уже скормлен моделям, простое увеличение масштаба в сто раз принципиально не изменит ситуацию Достигнуть AGI таким образом не получится Мы возвращаемся в эпоху исследований — только теперь с мощными компьютерами в руках Нужно искать принципиально новые подходы, а не просто крутить ручку громкости на максимум Ml модели обобщают знания намного хуже людей Нужен новый путь к сверхразуму И не через бесконечное масштабирование Эпоха масштабирования заканчивается

Легкая задачка для школьника! Пусть а и b - целые положительные числа Если x является целым числом, то оно обязательно является квадратом! Докажите!

Opus 4.5 от Anthropic на AI R&D Suite 1 показала результаты лучше человека с бюджетом 4-8 часов на 5 из 6 задач Провалила только создание нового компилятора, человеку требовалось 40 часов Anthropic выпустила Opus 4.5. Релиз содержит несколько неожиданных…

Opus 4.5 от Anthropic на AI R&D Suite 1 показала результаты лучше человека с бюджетом 4-8 часов на 5 из 6 задач Провалила только создание нового компилятора, человеку требовалось 40 часов Anthropic выпустила Opus 4.5. Релиз содержит несколько неожиданных находок в системной карте, которые указывают на качественные сдвиги в поведении фронтир -моделей Насколько близко к автоматизации AI R&D? Внутренний опрос 18 активных пользователей Claude Code: - Медианное ускорение работы: 2x - Ни один участник не считает, что модель может полностью заменить младшего исследователя Opus 4.5 набрала больше баллов, чем любой человек-кандидат за всю историю компании, на внутреннем двухчасовом техническом экзамене для performance engineer Opus 4.5 — первая публичная модель, где лаборатория официально признаёт: «Наши бенчмарки больше не работают, и мы держимся от ASL-4 только на человеческом экспертном мнении»

«Эволюция человеческой науки» (The Evolution of Human Science): «25 лет прошло с тех пор, как нашим редакторам был подан для публикации последний отчет об оригинальных исследованиях, и потому самое время вернуться к столь широко обсуждавшемуся тогда вопросу: какова роль ученых в эпоху, когда передовой край научных исследований сместился за пределы понимания человека?» Далее описание науки, в котором цифровые улучшенные люди или «металюди» будут движущей силой научно-технического прогресса С появлением дегенеративного «искусственного интеллекта», глубокого обучения с подкреплением и других Ml-новаций, используемых для автоматизации всего спектра научных функций, следующие 25 лет науки обещают сложным образом трансформировать роль человека (его участие, опыты и взаимодействие с наукой), одновременно усиливая механизмы его контроля над миром А теперь заменим «металюдей» на Ml-агента в словах одного из персонажей рассказа Чана, и получим следующее: «Никто не отрицает превосходства Ml-науки, но исследователей-людей она среди прочего заставила осознать, что они, по всей вероятности, уже никогда больше не смогут внести оригинального вклада ни в одной области Многие тогда полностью отошли от теоретических и прикладных исследований, отказавшись от абстрактных построений и экспериментов ради герменевтики, то есть интерпретации достижений Ml» Первое (оригинальное) название, данное Тедом Чаном рассказу, «Эволюция человеческой науки» было «Подбирая крошки со стола» (Catching Crumbs from the Table) Наступает новая эпоха «науки после науки» —когда наша способность инструментально контролировать природу может превзойти нашу способность её понимать Мы видим признаки приближения новой эпохи: две недавние Нобелевские премии признали работу Ml Модели глубокого обучения предсказывают структуры белков и контролируют реакции синтеза с поразительной точностью, даже несмотря на то, что их механизмы становятся менее понятными Обо этом в деталях пишут в Science Джеймс Эванс и Имон Дуэд в новом эссе «После науки» И одновременно с ними о практических примерах постчеловеческой науки пишет Intology (не путать с Witology) Автономный агент Locus приближается к фундаментальной трансформации архитектуры научных исследований Работая в непрерывном 64-часовом цикле вывода, Locus не теряет нить “мысли” и превосходит людей в тестах на выполнение задач Ml-исследований и разработок Другой агент Kosmos в течение 12 часов, способен обработать область поиска, на которую у кандидата наук ушло бы полгода Из-за «Анти-Закона Мура» научный прогресс людей может остановиться при приближении науки и технологий к сингулярности сложности Но преодоление этого непреодолимого для людей интеллектуального барьера, может стать возможным, если ключевую роль в науке, исследованиях и разработках начнут перенимать на себя Ml-агенты