В комментариях к предыдущему посту интересовались статьей, скриншот которой показан на меме. Чтобы составить представление о том, о чем речь в статье, можно посмотреть научно-популярный ролик про гипотезу Коллатца (в этот раз даже в переводе на русский):

https://youtu.be/QgzBDZwanWA

Рассказ конкретно про вклад Тао в исследование этой гипотезы дан ближе к концу ролика. Сама статья есть на архиве: https://arxiv.org/abs/1909.03562 , но без солидного бэкграунда в области, боюсь, в ней глубоко разобраться не получится. 😵‍💫

#математика

Хочу, чтобы Дуров ввел систему 🤡-компьюта. Работать она будет так:

Каждый раз, когда подписчик ставит "🤡" на пост в телеграмм-канале, его устройство автоматически на час подключается к ботнету, который админ канала может использовать для своих расчетов. Например, это могут быть какие-нибудь эксперименты с мелкими ллмками. Потом, если админ эти эксперименты добавит в свою статью, то должен будет добавить * со значком 🤡 в сноске, как упоминание о том, откуда взят компьют, так сказатб, для воспроизводимости.

А если админ не придумает никаких расчетов для запуска, то запустится расчет по умолчанию. Этот расчет будет майнить за счёт компьюта подписчика новую валюту: 🤡-коины.

Давайте попросим вместе: Дуров, сделай 🤡-компьют!

Подборка каналов об искусственном интеллекте и машинном обучении от издания «Системный Блокъ»

Data Science, машинное обучение, искусственный интеллект — cегодня о них пишет каждый. Но как найти тех, кто действительно разбирается? «Системный Блокъ» собрал каналы экспертов в сфере ИИ, DS и ML

— @ai_newz — эйай ньюз
Модели для будущих робо-гуманоидов от Nvidia, знакомство с основателями стартапа Mistral, трюки в промптинге языковых моделей и списки книг для изучения машинного обучения — в канале найдете новости из сферы ИИ и советы по входу в неё. Автор канала Артём получил PhD в лаборатории университета Гейдельберга, где сделали Stable Diffusion, работает Staff Research Scientist в команде LLaMA в одной из крупнейших IT-компаний мира и пишет о своем опыте

— @seeallochnaya — Сиолошная
Понятные разборы исследований по нейросетям, охватывающие темы от воздействия на образование до разборов внутренностей LLM. Обзоры новостей, которые влияют на будущее индустрии ИИ: от экономических аспектов до ядерной энергетики для подпитки датацентров. Канал ведёт Игорь Котенков — руководитель ИИ-отдела в международной компании; в прошлом занимался машинным обучением в AliBaba, Яндексе и X5 Retail; автор множества популярных статей-разборов и лекций, подходящих любой аудитории

— @gonzo_ML — gonzo-обзоры ML статей
Интересны обзоры специализированных статей об искусственном интеллекте и машинном обучении, анонсы и анализ больших языковых моделей? Этот проект — для вас! Среди последних публикаций: отражение малых языков в больших языковых моделях и системах машинного перевода, лекции о проблемах сознания и тезисы отчета о состоянии сферы ИИ. Канал ведут CTO Intento Григорий Сапунов, ex-руководитель разработки Яндекс-Новостей, и Алексей Тихонов, ex-аналитик в Яндексе, автор Яндекс-автопоэта и Нейронной обороны

— @boris_again — Борис опять
Здесь вы найдете материалы об IT и программировании, поиске работы в Machine Learning’е, обзоры исследований в области ИИ. Автор работает в eBay, преподает машинное обучение, делится профессиональным и личным, шутит и философствует. Например, рассказывает, как развивать самоконтроль, берет интервью у коллег о карьере в технологическом секторе и делает подборки русскоязычных LLM

— @rybolos_channel — Kali Novskaya
Применение языковых моделей в науке, история GPT в стиле Хармса, подборки курсов по NLP, а также анализ угроз открытым данным, на которых обучаются языковые модели. Канал ведет Татьяна Шаврина — лингвист, менеджер исследовательской команды в LLAMA, большая сторонница опенсорса и открытых данных. Она рассказывает о современных LLM и NLP-исследованиях, важности открытых технологий, этике искусственного интеллекта и сложных вопросах интеллектуальной собственности

— @tech_priestess — Техножрица
Канал для тех, кому интересны математика, разработка и исследования машинного обучения. Создательница проекта работает старшим академическим консультантом в Huawei и рассказывает об исследованиях, в которых участвует (например, о границе между текстами, написанными человеком и ИИ), пишет о трансформерах, NLP, анализе данных и глубоком обучении

— @dealerAI — DealerAI
Как связать дообучение на основе фидбэка от людей с дообучением на ИИ-фидбэке? Чем можно улучшить RAG? Какие маленькие модели выигрывают у больших аналогов? Автор канала Александр Абрамов — создатель языковых моделей, победитель соревнований в Kaggle и хакатонов по Data Science, а также тимлид нескольких ML-команд, которые решают задачи обработки естественного языка и интегрируют LLM в прикладные проекты. В канале есть посты обо всем, что связано с DS, NLP и машинным обучением: например, о новых LLM и галлюцинациях нейросетей

— @sysblok — Системный Блокъ
Как ИИ помогает читать древние тексты? Почему лингвисты проиграли последнюю битву за NLP? Как связаны машинное обучение и японская уличная мода? «Системный Блокъ», основанный выходцами из RND отдела ABBYY, рассказывает о том, как трансформируется культура в век больших данных — что происходит на стыке IT, гуманитарных наук и Data Science или как ML применяют в естественных и гуманитарных науках

Ребят, ну поставьте классов на посты, где я рассказываю про научные статьи, я же старалась...

UPD: А то вы только на мемы ставите в последнее время. 🤡

Когда, в ответ на настойчивые просьбы, мне, наконец, передали рукопись этой работы, необъяснимое чувство тревоги, терзавшее меня с самого начала выступления студента, только усилилось. Поборов секундное онемение в пальцах рук, я смог сдвинуть титульный лист и увидеть первые строки работы. Боже мой! То, что демонстрировалось мне и моим несчастным коллегам на протяжении 15 минут до этого, каким-то неописуемым образом своим уродством и отсутствием номеров слайдов смогло не подчеркнуть, а, наоборот, скорее скрыть всю ту ужасающую неестественность, которой была пронизана дипломная работа от первого до последнего слова. Несмотря на робкие попытки кричащего в агонии сознания объяснить увиденное какими-то несуразными, маловероятными природными аномалиями, за этим творением безусловно стоял неземной, зловещий.. разум. Да, наверно это можно было бы назвать разумом, но лишь в той мере в которой мы называем крылья бабочки и птицы одним словом, объединяя их по некому отдаленному сходству внешнего проявления, а не схожести внутренней — настолько чуждыми всему живому показались бы ход мыслей и парадоксальная и глубоко больная логика этого произведения. Цели, задачи, выводы, результаты — все было перемешано так, будто для автора уже не существовало причинно-следственных связей, словно его работа должна была восприниматься вне пространства и времени, если предполагалась возможность ее воспринять вовсе. На странно ощущавшихся в руках страницах работы встречалось совсем немного рисунков. Но каждый из них заставлял тело беззвучно содрагаться в приступах омерзения, и мне приходилось прилагать неимоверные усилия, чтобы не отбросить манускрипт в сторону, поддавшись тем глубоким инстинктам, что по земным меркам еще совсем недавно выступали единственным, хоть и чаще всего бесполезным ответом пещерного человека на ночной ужас, таившийся за пределами освещенного костром пространства. Лишь один раз я, и, согласно постоявшемуся позднее разговору, часть коллег, испытывали похожие ощущения — когда по юношеской горячности и глупости, не вняв предупреждениям умудренных опытом наставников, нашли и ознакомились с опубликованными отрывками проклятой рукописи сумасшедшего арабского чернокнижника Аль-Хазреда. Атмосфера вязкого дремучего кошмара, источаемая лежащей передо мной работой, безусловно не могла сравниться с источаемой творением древнего сумасшедшего, но это было не более чем следствием недостаточного опыта молодого последователя жившего сотни лет назад безумного араба.

После долгого обсуждения члены комиссии пришли к выводу, что лучшим выходом из сложившейся ситуации будет предать работу забвению, а автору поставить удовлетворительно, чтобы не подвергать нас или будущих коллег опасности повторного чтения уже доработанной версии рукописи. Мы договорились никому не рассказывать об этих событиях, и до сегодняшнего дня я следовал своему обещанию. Лишь сообщение о том, что автор этой бесконечно проклятой работы подал документы к нам в аспирантуру, вынудило меня прервать молчание.

Говард Лавкрафт "Зов аспирантуры "

Размерность Евклидова пространства n:

n = 0 - лютейшая нищета на грани выживания (пространство состоит из одной точки).
n = 1 - обычная нищета, удаление любого выпуклого подмножества из такого пространства разрывает его на две части. Вложить можно только графы-ломаные, у которых нет вершин степени больше, чем 2.
n = 2 - нормальная жизнь, можно удалить выпуклое множество конечного диаметра, не порвав пространство. Без самопересечений вкладываются все планарные графы. Бутылку Клейна вложить нельзя.
n = 3 - хорошая жизнь, можно вложить без самопересечений любой граф или узел. Бутылка Клейна вкладывается с самопересечением.
n > 3 - достаточно хорошая жизнь, можно вложить любое двумерное многообразие без самопересечений. Вкладывается много интересных трехмерных многообразий.