📰 AI Helped Uncover A "50-80x Improvement" For Linux's IO_uring
Linux block maintainer and IO_uring lead developer Jens Axboe recently was debugging some slowdowns in the AHCI/SCSI code with IO_uring usage. When turning to Claude AI to help in sorting through the issue, patches were devised that can deliver up to a "literally yield a 50-80x improvement on the io_uring side for idle systems." The code is on its way to the Linux kernel...
🔗 Source: https://www.phoronix.com/news/AI-50-80x-IO-uring
#linux#kernel
СМЕШАЙ И (НЕ) ДЕЛАЙ
Я уже рассказывал о гипотезах (1 часть, 2 часть), но теперь я решил связать это с показателем p-value и случайными ошибками (также известными как ⍺ и β или ошибки I и II рода) 🤯
Большинство медицинских исследований делается в рамках проверки значимости нулевой гипотезы (Null Hypothesis Significance Testing, NHST). Принцип предполагает, что мы проверяем нулевую гипотезу (Н0), а затем принимаем решение отвергать ее или нет. Но часто в этой концепции неосознанно соединяют 2 метода: Фишера и Нейрона-Пирсона 🍸
1) Подход Фишера
Он позволяет рассчитать вероятность получить такой или более экстремальный результат в исследовании при условии, что Н0 верна. Что-то это напоминает...
Верно! Это и есть определение p-value 🔥 Мы проверяем насколько вероятно наши полученные данные соответствуют заранее сформулированной Н0. Если не соответствуют, то отвергаем Н0.
Т.е. мы просто оцениваем суммарную/кумулятивную вероятность в конкретном исследовании. Низкое значение p указывает только на несоответствие Н0 полученным данным, оно не может быть интерпретировано как доказательство в пользу конкретной альтернативной гипотезы (Н1) 🤔
"No isolated experiment, however significant in itself, can suffice for the experimental demonstration of any natural phenomenon"
2) Подход Неймана и Пирсона
Это "игра в долгую", когда на основе предполагаемой величины эффекта выдвигаются Н0 и Н1. При этом с определенной вероятностью можно получить разные варианты результатов, в т.ч. ошибки I рода (⍺; ложноположительный; отклонить Н0, когда она верна) и II рода (β; ложноотрицательный; не отклонить Н0, когда она неверна) 🤖
В этом методе мы лишь предполагаем вероятности (грубо, пытаемся их контролировать/предсказать), но допустили их в конкретном исследовании или нет, не знаем. Т.е. только при многократном тестировании гипотез мы увидим частоту ошибок и сможем принять решение 📊
Эти 2 подхода часто ошибочно смешивают для простоты принятия решений (отклонить Н0), но в своей сути они разные 🎭
📍Когда заранее планируется эксперимент, исследователи пытаются контролировать вероятность ошибок (долгосрочная вероятность), для этого рассчитывают размер выборки. А когда уже получены результаты, то можно лишь рассчитать текущую вероятность получить такие или более экстремальные результаты, если бы Н0 была верна, но при этом нельзя быть уверенным, что мы не допускаем ошибку I или II рода. Однако, когда есть несколько исследований, тестирующих одну Н0, то возможно получится увидеть в каком из них допущена случайная ошибка (опять долгосрочная вероятность).
Графически различия подходов можно увидеть на рис.1
При этом, мы не можем "доказать" гипотезу (ни нулевую, ни альтернативную), для этого нужно использовать другие методы (например, Байесовский подход) 🥵
Помните, не путайте и не давайте себя путать. Если хочется разбираться в статистике, читать "критически" статьи, то нужно учиться разбираться в основах (глупо читать книгу без знания алфавита, фонетики, грамматики, орфографии) 📖
А в статистике основ дох... много 😁
@ebm_base
#ebm_statisica#ebm_base#hypothesis
#Hypothesis is a Python library for creating #unit_tests which are simpler to write and more powerful when run, finding edge cases in your code you wouldn’t have thought to look for. It is stable, powerful and easy to add to any existing #test suite.
#unittest
https://hypothesis.readthedocs.io/en/latest/
Впоследствии стеклянные сферы-шлемы под воздействием стихии и времени были полностью уничтожены. И только недавно обнаруженный документ проливает свет на происхождение и первоначальную задумку данного скульптурного комплекса. Аборигены, обладавшие утерянными ныне технологиями, воздвигли памятник инопланетянам, открывшим их остров задолго до европейцев. Doping Pong создали новую картину на основе дорожной зарисовки, не сохранившейся до наших дней, но описанной однажды в дневнике путешественника. Набросок, сопровождаемый единственной фразой, как будто озвучивал одного из изображённых героев, указывающего на небо и с уверенностью заявляющего: «Однажды они вернутся!»
Что это – картина-гипотеза или картина-документ –решать вам.
#dopingpong#history#aliens
#моаи#пасха#островпасхи#головыостровапасхи#trip#science#theory#document#hypothesis#russianart#archeology#easter#island#tour