Я тут копошусь по корпусам тектостов статей и вижу зияющее подтверждение того о чём говрил раньше - придумать механизм и сделать чтобы сообщество его заметило - две очень разные вещи.
Помнится на на датафесте год назад я рассказывал про то, что локальных минимумов, не счуществует, а ландшафт на самом деле каньон в котором оптимизатор мечется между стенками.
Позже выяснилось, что статья о том, что локальных минимумов не существует, вероятно, написал в 2016-ом году сам Ян Гудфелоу, его статья по GAN-ы имеет больше 10 тысяч цитирований. Но даже на его статью мало кто обратил внимание. Он, конечно, показал это не так строго как я , но всёж таки товарищь заметный. А концепцию что ландшафт это узкая долина, и оптимизатор мечется между стенками придумали Xing и др. 2018 Они, конечно показали это не так красиво как я, но зато изобрели ту самую угловую метрику, которую. я позже переизобрёл и везде пользуюсь.
И так сплошняком. Почти все изобретатели правильных алгоритмических идей оказываются незамечены, пока лет через десять-двадцать кто-то не скажет "О! Я кажется придумал! Смотрите какой крутой результат, как это никто раньше то не догадался..."
Делитесь своими идеями, вдруг они сделают кого-нибудь знаменитым.
Помнится на на датафесте год назад я рассказывал про то, что локальных минимумов, не счуществует, а ландшафт на самом деле каньон в котором оптимизатор мечется между стенками.
Позже выяснилось, что статья о том, что локальных минимумов не существует, вероятно, написал в 2016-ом году сам Ян Гудфелоу, его статья по GAN-ы имеет больше 10 тысяч цитирований. Но даже на его статью мало кто обратил внимание. Он, конечно, показал это не так строго как я , но всёж таки товарищь заметный. А концепцию что ландшафт это узкая долина, и оптимизатор мечется между стенками придумали Xing и др. 2018 Они, конечно показали это не так красиво как я, но зато изобрели ту самую угловую метрику, которую. я позже переизобрёл и везде пользуюсь.
И так сплошняком. Почти все изобретатели правильных алгоритмических идей оказываются незамечены, пока лет через десять-двадцать кто-то не скажет "О! Я кажется придумал! Смотрите какой крутой результат, как это никто раньше то не догадался..."
Делитесь своими идеями, вдруг они сделают кого-нибудь знаменитым.
❤7
https://vkvideo.ru/video-164555658_456242070?list=ln-SRWG8Clhu1ThoJBdvu Дождался!!! Наконец-то выложен мой доклад на весеннем датафесте. И, что удивительно, он почти не устарел.
Хотел добавить мысль, которая ан масс проходит мимо слушателей, как выяснилось: Этот же инструмент позволяет вам для инференса даже весьма специфических сетей получать ядра, прицельно оптимизированные именно под вашу задачу, именно для вашего оборудования, и именно на тех матрицах и тех режимах, которые вам нужны. Презентация по ссылке: https://t.me/GradientWitnesses/376
P.S. Если уже посмотрели и понравилось - репостите!
Хотел добавить мысль, которая ан масс проходит мимо слушателей, как выяснилось: Этот же инструмент позволяет вам для инференса даже весьма специфических сетей получать ядра, прицельно оптимизированные именно под вашу задачу, именно для вашего оборудования, и именно на тех матрицах и тех режимах, которые вам нужны. Презентация по ссылке: https://t.me/GradientWitnesses/376
P.S. Если уже посмотрели и понравилось - репостите!
VK Видео
Владислав Голощапов | Как стадо агентов делает ресерч и немножко авторесерча
Спикер: Владислав Голощапов, Независимый исследователь Data Fest 2026: https://ods.ai/events/datafest2026 Презентацию к докладу Вы можете скачать в треке секции Agentic LLM ______ Наши соц.сети: Telegram: https://t.me/datafest Вконтакте: https://vk.com/datafest…
🔥3❤2👍1🙏1
Допустим вы получили доступ к полной информации, собранной человечеством по вопросу гроккинга. Не правильный ответ что это такое или как это воспроизвести, а просто концептуальный разбор литературы по теме. Сколько времени вы готовы потрать не его чтение?
Anonymous Poll
11%
Чего я хочу не важно, времени всё равно нет.
10%
Вообще не буду читать, не моя тема, на всё меня не хватит. Или сама тема бесперспективна пока что.
8%
Минут 5-10, интересно что это за разборы, а сама тема не очень.
21%
Меньше часа, хочу посмотреть по верхам, а когда выяснят что-то важное мне в канале и так расскажут.
20%
Несколько часов, мне интересны собранные в кучу знания, но тема интересна лишь в главных тезисах
7%
Один рабочий день, я хочу всё понять, но не планирую становится в ней специалистом
17%
Несколько рабочих дней, я стремлюсь разобраться полностью и во всех деталях.
6%
Ничто из этого, свой вариант в комментариях.
https://github.com/kraidiky/grokking-conceptual-review — концептуальный обзор литературы по теме гроккинга. Чуть больше сотни статей, чуть больше полусотни ключевых понятий. Собрано агентом с человеком внутри цикла. Можно знакомиться в браузере, а можно скачать себе и открыть, например, в Obsidian — ссылки работают. Что важно:
1) Это именно обзор существующей в научном обороте литературы. Там есть взаимные противоречия, что-то из этого неверно или не воспроизводится — я сознательно воздерживался от исправлений и оценок: это именно авторское мнение, чутка саммаризированное.
2) Очень многое (но не всё), что я считал своей интересной находкой, оказывается, описано в статьях — но очень часто не так и не с теми нюансами, которые заметил я и которые, возможно, заметите вы. Вот на эти маленькие различия нужно обращать внимание. Как говорится: «Что для одного — ошибка эксперимента, то для другого — начальные данные». И даже специалисты, пишущие в этой области, обо многом уже опубликованном ни сном ни духом.
3) В обзоре существуют ошибки, неточности цитирования, неправильности понимания и всё вот это. Всех, кто читает и заметил ошибку, я призываю писать мне или создавать ишью, чтобы я исправил и дополнил скрипты, собирающие этот корпус:
- Например, вы, сравнивая саммаризацию с цитатой или всей статьёй, заметили, что в саммаризации написано не то, что имел в виду автор.
- Или обрезка цитаты искажает смысл
- Или какая-то статья отнесена или не отнесена к корпусу незаслуженно.
- Или какой-то важный тезис или наблюдение пропущены при саммаризации — например, заслуживают отдельной карточки концепта, но отсутствуют в соответствующем списке.
- Или просто сеть пропустила какое-то важное наблюдение и свела его к «общепринятому» способу понимания. (Это самый важный тип ошибок, который хотелось бы научиться ловить.)
- Обычные ошибки с разметкой, форматом, искажёнными формулами, потерявшимися картинками и тому подобное.
- Можно сделать карточки удобнее или отформатировать, или добавить какую-то важную информацию — например, репозиторий, если он был выпущен вместе со статьёй. Любые идеи и предложения.
4) Мне интересны отзывы самого разного уровня: и человека, просидевшего над темой пару лет, и человека, недавно вкатившегося в DL и сейчас укладывающего всё это в своей голове. Я надеюсь, что такая форма подачи поможет большему количеству людей расширить и углубить кругозор и снизит порог, мешающий начать погружаться в тему на произвольную глубину.
5) Распространяйте. Ставьте звёздочки, репостите, скидывайте знакомым самого разного уровня, помогайте собирать обратную связь.
6) Вообще-то это начиналось как автоматизированный литобзор к научной статье и именно в этом качестве может быть полезно в будущем, когда каждый такую штуку будет собирать для своей работы.
7) Доклад о том, как делать такие обзоры, будет на осеннем ДатаФесте в Новосибирске — он стоит того, чтобы туда лететь.
1) Это именно обзор существующей в научном обороте литературы. Там есть взаимные противоречия, что-то из этого неверно или не воспроизводится — я сознательно воздерживался от исправлений и оценок: это именно авторское мнение, чутка саммаризированное.
2) Очень многое (но не всё), что я считал своей интересной находкой, оказывается, описано в статьях — но очень часто не так и не с теми нюансами, которые заметил я и которые, возможно, заметите вы. Вот на эти маленькие различия нужно обращать внимание. Как говорится: «Что для одного — ошибка эксперимента, то для другого — начальные данные». И даже специалисты, пишущие в этой области, обо многом уже опубликованном ни сном ни духом.
3) В обзоре существуют ошибки, неточности цитирования, неправильности понимания и всё вот это. Всех, кто читает и заметил ошибку, я призываю писать мне или создавать ишью, чтобы я исправил и дополнил скрипты, собирающие этот корпус:
- Например, вы, сравнивая саммаризацию с цитатой или всей статьёй, заметили, что в саммаризации написано не то, что имел в виду автор.
- Или обрезка цитаты искажает смысл
- Или какая-то статья отнесена или не отнесена к корпусу незаслуженно.
- Или какой-то важный тезис или наблюдение пропущены при саммаризации — например, заслуживают отдельной карточки концепта, но отсутствуют в соответствующем списке.
- Или просто сеть пропустила какое-то важное наблюдение и свела его к «общепринятому» способу понимания. (Это самый важный тип ошибок, который хотелось бы научиться ловить.)
- Обычные ошибки с разметкой, форматом, искажёнными формулами, потерявшимися картинками и тому подобное.
- Можно сделать карточки удобнее или отформатировать, или добавить какую-то важную информацию — например, репозиторий, если он был выпущен вместе со статьёй. Любые идеи и предложения.
4) Мне интересны отзывы самого разного уровня: и человека, просидевшего над темой пару лет, и человека, недавно вкатившегося в DL и сейчас укладывающего всё это в своей голове. Я надеюсь, что такая форма подачи поможет большему количеству людей расширить и углубить кругозор и снизит порог, мешающий начать погружаться в тему на произвольную глубину.
5) Распространяйте. Ставьте звёздочки, репостите, скидывайте знакомым самого разного уровня, помогайте собирать обратную связь.
6) Вообще-то это начиналось как автоматизированный литобзор к научной статье и именно в этом качестве может быть полезно в будущем, когда каждый такую штуку будет собирать для своей работы.
7) Доклад о том, как делать такие обзоры, будет на осеннем ДатаФесте в Новосибирске — он стоит того, чтобы туда лететь.
GitHub
GitHub - kraidiky/grokking-conceptual-review: Conceptual Literature Review по гроккингу: карточная вики из >100 карточек статей…
Conceptual Literature Review по гроккингу: карточная вики из >100 карточек статей и >50 карточек понятий, с переводами и разборами. Некоммерческий образовательный проект. - kraidiky/g...
🔥10👍6🤔1🙏1
Есть сильное подозрение, что антропик готовит к выкладке новую модель, потому что модели начали люто тупить, и принудительно обрывать длинные задачи на середине если на них не накричать. ПРошлый раз так было в последнюю неделю перед выкладкой Fable. Ну или вычресурсов бедолагам не хватает. :)
🤔3👍2
https://github.com/kraidiky/grokking-conceptual-review_en Английская версия обзора, если хочется своим корремопндентам показать нерусскоговорящим.
GitHub
GitHub - kraidiky/grokking-conceptual-review_en: Conceptual Literature Review of grokking: a card wiki of concept and paper cards.…
Conceptual Literature Review of grokking: a card wiki of concept and paper cards. English edition. - kraidiky/grokking-conceptual-review_en
🔥1
Обнаружил в корпусе автора, опубликовавшего единолично 8 стьатей по теме, 4 в феврале этого года, три в апреле, и ещё одна в мае, а потом автора, видимо, начались каникулы...
При втягивании статей в корпус в них автоматически обнаружилось по 6-8 внутренних несоответствий, но код репозиторий выложен, и по карайней мере часть результатов кажется хоть и проходными но реальными. Страшновато смотреть в новое лицо ресёрча. :))))
P.S. Если у вас нет 8 препринтов до мая, возможно вы отстали от жизни? А уж как я отстал, со своей прекрёстной проверкой и выверением фактов...
При втягивании статей в корпус в них автоматически обнаружилось по 6-8 внутренних несоответствий, но код репозиторий выложен, и по карайней мере часть результатов кажется хоть и проходными но реальными. Страшновато смотреть в новое лицо ресёрча. :))))
P.S. Если у вас нет 8 препринтов до мая, возможно вы отстали от жизни? А уж как я отстал, со своей прекрёстной проверкой и выверением фактов...
Что вы знаете об унижении...
Я всегда являлся и являюсь сторонником точки зрения, что человек, берущийся руководить чем-то размером больше скворечника должен в прошлом быть скворцом, хотя бы чуть-чуть. Потому что когда менеджерить берутся люди, которые линейными сотрудниками по этой теме ни дня не были, получается вот именно то, что мы видим вокруг. И вот занесла меня нелёгкая на собеседование на котором мне предложили руками без агентов сделать несложную задачку на чтение-запись файлов из потоков асинхронно в некое хранилище на питоне с частью функций синхронной и ограниченной памятью. Для человека, который каждый день сервера пишет это, скорее всего уже на уровне рефлексов. Очень богатая гамма чувств, весьма смешанных. С одной стороны ты себя чувствуешь человеком, которому на собеседовании на роль создателя игр выжживачей дали камень, деверво, и бечёвку с задачей создать каменный топор и срубить им это же дерево, на скорость, желательно. Чрезвычайно поучительно. С другой публичное унижение под запись. С третей даже и не ощущаешь на сколько быстро теряются даже те крохи навыков, которые у тебя были в эпоху ассемблера, и добывания огня трением. Без инструментов и расширителей сознания, хотя бы в виде чатботов, ощущаешь легкую абстиненцию, даже немного не лёгкую. Словно тебе руки поотрубали...
Я всегда являлся и являюсь сторонником точки зрения, что человек, берущийся руководить чем-то размером больше скворечника должен в прошлом быть скворцом, хотя бы чуть-чуть. Потому что когда менеджерить берутся люди, которые линейными сотрудниками по этой теме ни дня не были, получается вот именно то, что мы видим вокруг. И вот занесла меня нелёгкая на собеседование на котором мне предложили руками без агентов сделать несложную задачку на чтение-запись файлов из потоков асинхронно в некое хранилище на питоне с частью функций синхронной и ограниченной памятью. Для человека, который каждый день сервера пишет это, скорее всего уже на уровне рефлексов. Очень богатая гамма чувств, весьма смешанных. С одной стороны ты себя чувствуешь человеком, которому на собеседовании на роль создателя игр выжживачей дали камень, деверво, и бечёвку с задачей создать каменный топор и срубить им это же дерево, на скорость, желательно. Чрезвычайно поучительно. С другой публичное унижение под запись. С третей даже и не ощущаешь на сколько быстро теряются даже те крохи навыков, которые у тебя были в эпоху ассемблера, и добывания огня трением. Без инструментов и расширителей сознания, хотя бы в виде чатботов, ощущаешь легкую абстиненцию, даже немного не лёгкую. Словно тебе руки поотрубали...
🤝11😁6🤗1
Есть туча хорошо теоретически и эмпирически обоснованных работ (включая мою находящуюся в работе), утверждающих, что оптимальную скорость можно нащупать экспериментируя с разннобразными внутрисетевыми метриками. Практически предалгали использовать годов с 80-ых, а теоретический базис создан начиная со статей 1955-ого года. Интересно, что у modded-nanogpt - мирового чемпиона по скорости обучения на одной эпохе, эти метрики зашкаливающе далеко сидят в области "Слишком большая скорость, угроза коллапса модели".
🔥5💯1👀1
По резульатам голосования был выбран кодекс, а в качестве резерва в ближайшее время куплю GLM. А Space Bunny Alpha показала себя хорошей посадочной площадкой на слчай варии, но раза в три снижает мою скорость, потму что с дебагингом на предложенных задачах в двух случаях из 4 закопалась, и постоянно понимает не так, как я сказал. Sol в резульатте обе ошибки исправил за один прозод даже без диагностических запусков и логов. Снчала я посмотрел с какой скорстью вылетает лимит токенов недельный, и мне взгрустнулось. Потом вроде стало получше, потом я уезжая на весь день отправил его выкачивать на локаль все известные человечеству неорганические реакции, когда вернулся скачано было около 800К примерно, и половина недельного лимита. КОроче надо бы мне быть поскромнее. :) Пока полёт нормальный кодекс сильно более въхедливо соблюдает мои инструкции в навыках.
👍2
Давненько я не выкладывал ресерча. А тут вот есть что показать. По нашим тяжёлым временам тянет на статью, но что-то мне подсказывает, что статьи в ближайшее время сильно девальвируются.
Навёл меня @import_sklearn на реально интересную статью. Её карточка уже в репозитории: https://github.com/kraidiky/grokking-conceptual-review/blob/main/papers/2609.07755.a-theoretical-analysis-of-generalization-dynamics-in-neural-networks-under-gradient-descent-with-weight-decay/2609.07755.a-theoretical-analysis-of-generalization-dynamics-in-neural-networks-under-gradient-descent-with-weight-decay.card.md и аналогичная карточка на английском в параллельном репозитории.
Авторы измеряют вариацию вокруг обучающих точек, то бишь сначала вносят во входные данные небольшой шум и смотрят на сколько сильно меняется при этом ответ. Ну и я такой, а чё, и правда интересно, на сколько там плоский и не крутой рельеф на самом деле. Поскольку у меня фиксированные токены заменил one hot encoding на здоровые float у которых главный сигнал стал вместо единички 0.95 и 0.9, а остальное перераспрееделено как постоянный шум по другим токенам, и посмотрел вариацию для логитов Но кроме 5 точек из трейновой выборки посмотрел в валидационной ещё 5 точек, на которые сеть успешно отвечает только к отметке 10%, 50% и 95%, чтобы посмотреть как ландшафт меняется для трейна, а как для вала в разных его частях. Фича стенда в том, что кроме традиционных способов гроккинга "Врубить weight_decay на максимум" и "просто долго ждать", есть ещё три способа получать гроккинг при которых weight_decay вообще 0, но они при этом быстрые (ну более или менее быстрые). Они там в статье строго доказывают, правда только очень примитивной архитекутры сети, что уплощение рельефа - прямое следствие weight_decay, Поэтому, соответственно интересно, а без него как все происходт. А вот так, как на картинке. Первое - бейзлайн, потом три моих способа. Послендний - пятый - просто долго ждать. Выложу застра, он ещё до вечера завтра считаться будет.
Видно, что уплощение рельефов в окрестностях учебных примеров действительно происходит, но оно же происходит и в окрестностях валидационных примеров после того как они взяты, причём если одни взяты, а другие ещё нет, то вокруг первых рельеф уплощается, причём на порядки, а вокруг вторых, которые сеть пока не осилила - ещё нет. Видно что уплощение вокруг треновых примеров не столько предшествует гроккингу, сколько просто следует за выучиванием, что само по себе очень интересно, на самом деле. Возможно это вообще некоторое фундаметнальное свойство глубокого обучения, которое мы, пока недопонимаем. Ну или только я пока не понимаю, Очень интересно, совершенно бесполезно. На будущее очень интересно, а когда мы учимся только на одной эпохе подобное уплощение тоже идёт? Желающие у кого под рукой есть безлайн обучения языковой сетки и куча вычмощностей могут попробовать проверить.
Навёл меня @import_sklearn на реально интересную статью. Её карточка уже в репозитории: https://github.com/kraidiky/grokking-conceptual-review/blob/main/papers/2609.07755.a-theoretical-analysis-of-generalization-dynamics-in-neural-networks-under-gradient-descent-with-weight-decay/2609.07755.a-theoretical-analysis-of-generalization-dynamics-in-neural-networks-under-gradient-descent-with-weight-decay.card.md и аналогичная карточка на английском в параллельном репозитории.
Авторы измеряют вариацию вокруг обучающих точек, то бишь сначала вносят во входные данные небольшой шум и смотрят на сколько сильно меняется при этом ответ. Ну и я такой, а чё, и правда интересно, на сколько там плоский и не крутой рельеф на самом деле. Поскольку у меня фиксированные токены заменил one hot encoding на здоровые float у которых главный сигнал стал вместо единички 0.95 и 0.9, а остальное перераспрееделено как постоянный шум по другим токенам, и посмотрел вариацию для логитов Но кроме 5 точек из трейновой выборки посмотрел в валидационной ещё 5 точек, на которые сеть успешно отвечает только к отметке 10%, 50% и 95%, чтобы посмотреть как ландшафт меняется для трейна, а как для вала в разных его частях. Фича стенда в том, что кроме традиционных способов гроккинга "Врубить weight_decay на максимум" и "просто долго ждать", есть ещё три способа получать гроккинг при которых weight_decay вообще 0, но они при этом быстрые (ну более или менее быстрые). Они там в статье строго доказывают, правда только очень примитивной архитекутры сети, что уплощение рельефа - прямое следствие weight_decay, Поэтому, соответственно интересно, а без него как все происходт. А вот так, как на картинке. Первое - бейзлайн, потом три моих способа. Послендний - пятый - просто долго ждать. Выложу застра, он ещё до вечера завтра считаться будет.
Видно, что уплощение рельефов в окрестностях учебных примеров действительно происходит, но оно же происходит и в окрестностях валидационных примеров после того как они взяты, причём если одни взяты, а другие ещё нет, то вокруг первых рельеф уплощается, причём на порядки, а вокруг вторых, которые сеть пока не осилила - ещё нет. Видно что уплощение вокруг треновых примеров не столько предшествует гроккингу, сколько просто следует за выучиванием, что само по себе очень интересно, на самом деле. Возможно это вообще некоторое фундаметнальное свойство глубокого обучения, которое мы, пока недопонимаем. Ну или только я пока не понимаю, Очень интересно, совершенно бесполезно. На будущее очень интересно, а когда мы учимся только на одной эпохе подобное уплощение тоже идёт? Желающие у кого под рукой есть безлайн обучения языковой сетки и куча вычмощностей могут попробовать проверить.
❤2👍1
Ну тогда вот вам более развлекательного контента...
Торкнуло меня сделать обучающий симулятор химии под VR. Всё на агентах, конечно же. И уже при добавлении в него
третьей или четвёртой реакции, найденной на первых страничках книжки "Химия для любознательных" кажется я копнул черезчур глубоко. :)))
P.S. Как вам, кстати, логотип симулятора в форме собачки? Кто понял тот понял. :)
Агент Астра: Я прочитал сохранённые материалы. Проблема нынешнего пути реальна, но из неё не следует, что подходящей двухучастниковой цепочки нет. Уже нашёл более содержательное начало.
В опубликованном исследовании реакции железа с водой рассчитаны такие последовательные шаги:
1. Fe + H₂O → HFeOH
2. HFeOH + H₂O → Fe(OH)₂ + H₂
В обоих шагах по два участника. HFeOH имеет структуру H–Fe–O–H: одна связь O–H воды разрывается, железо связывается с водородом и группой OH. Это определённый химический интермедиат, для которого выполнены квантово-химические расчёты.
Исследование первого шага (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/ct200372y), исследование двухшагового процесса (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jp501846f).
Ограничение источника: работа рассматривает модели атома и поверхности железа, а экспериментальную часть — наночастицы в воде. Она обосновывает кандидатные шаги, но ещё не подтверждает весь механизм реакции раскалённого железа с паром.
Дальнейшее суммарное превращение гидроксида в магнетит можно записать:
3Fe(OH)₂ → Fe₃O₄ + H₂ + 2H₂O.
В той же работе образование магнетита наблюдали при последующем превращении гидроксида. Однако это суммарное уравнение ещё требуется разложить на подходящие нам шаги. Простое объединение двух гидроксидов в один условный «пакет» повторило бы
прежнюю ошибку.
Здесь вижу два направления:
• Через молекулярные интермедиаты HFeOH и Fe(OH)₂. Ближе к нашей текущей механике отдельных частиц; начало имеет научное основание. Остаётся обосновать дальнейшее образование связей Fe–O–Fe и выделение водорода.
• Через фрагмент поверхности железа. Вода последовательно распадается на связанные с поверхностью OH, H и O. Это ближе к природе реакции твёрдого железа, но потребует представлять такой фрагмент одним взаимодействующим объектом. Подобные стадии
изучены в расчётах окисления поверхности железа водой (https://journals.aps.org/prb/abstract/10.1103/PhysRevB.64.115426).
Для нашего справочника я бы сначала исследовал продолжение первого варианта. При этом неустойчивость Fe(OH)₂ не должна автоматически запрещать его как промежуточную частицу: нужно проверить образование, последующее превращение и условия, а не
требовать от каждого интермедиата устойчивости конечного продукта.
Торкнуло меня сделать обучающий симулятор химии под VR. Всё на агентах, конечно же. И уже при добавлении в него
третьей или четвёртой реакции, найденной на первых страничках книжки "Химия для любознательных" кажется я копнул черезчур глубоко. :)))
P.S. Как вам, кстати, логотип симулятора в форме собачки? Кто понял тот понял. :)
Агент Астра: Я прочитал сохранённые материалы. Проблема нынешнего пути реальна, но из неё не следует, что подходящей двухучастниковой цепочки нет. Уже нашёл более содержательное начало.
В опубликованном исследовании реакции железа с водой рассчитаны такие последовательные шаги:
1. Fe + H₂O → HFeOH
2. HFeOH + H₂O → Fe(OH)₂ + H₂
В обоих шагах по два участника. HFeOH имеет структуру H–Fe–O–H: одна связь O–H воды разрывается, железо связывается с водородом и группой OH. Это определённый химический интермедиат, для которого выполнены квантово-химические расчёты.
Исследование первого шага (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/ct200372y), исследование двухшагового процесса (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jp501846f).
Ограничение источника: работа рассматривает модели атома и поверхности железа, а экспериментальную часть — наночастицы в воде. Она обосновывает кандидатные шаги, но ещё не подтверждает весь механизм реакции раскалённого железа с паром.
Дальнейшее суммарное превращение гидроксида в магнетит можно записать:
3Fe(OH)₂ → Fe₃O₄ + H₂ + 2H₂O.
В той же работе образование магнетита наблюдали при последующем превращении гидроксида. Однако это суммарное уравнение ещё требуется разложить на подходящие нам шаги. Простое объединение двух гидроксидов в один условный «пакет» повторило бы
прежнюю ошибку.
Здесь вижу два направления:
• Через молекулярные интермедиаты HFeOH и Fe(OH)₂. Ближе к нашей текущей механике отдельных частиц; начало имеет научное основание. Остаётся обосновать дальнейшее образование связей Fe–O–Fe и выделение водорода.
• Через фрагмент поверхности железа. Вода последовательно распадается на связанные с поверхностью OH, H и O. Это ближе к природе реакции твёрдого железа, но потребует представлять такой фрагмент одним взаимодействующим объектом. Подобные стадии
изучены в расчётах окисления поверхности железа водой (https://journals.aps.org/prb/abstract/10.1103/PhysRevB.64.115426).
Для нашего справочника я бы сначала исследовал продолжение первого варианта. При этом неустойчивость Fe(OH)₂ не должна автоматически запрещать его как промежуточную частицу: нужно проверить образование, последующее превращение и условия, а не
требовать от каждого интермедиата устойчивости конечного продукта.
👍1🤯1
А пока суть да дело, досчитался гроккинг в режиме "просто подождём подольше", там уплощение рельефа тоже есть. То есть есть основания полагать, что нейросеть, даже если её учить безо всяких хитростей стремится уплощать рельеф функции в окрестностях как учебных примеров, так и валидационных, после того как она научается отвечать на них правильно.
Ещё раз более медленно - рельеф меняется у неросети в валидационных примерах которых она никогда не видело ПОСЛЕ ТОГО, как она научилась на них правильно отвечать.
UPD: А для случайных точек, не являющихся валидационной задачей рельеф не уплощается. То есть там где данные корректные происходит какой-то процесс, а там где некорректные - не происзордит...
Согласитесь, очень сильно отличается от того, что нам говорят когда на первом же занятии рассказывают о том, что такое переобучение. и обобщение.
Следующий логичный шаг - как ситуация там, посмотреть на полнобатчевое обучение, и посмотреть в пределах какой доли шума во входных джанных рельеф остаётся приблизщительно гладким.
Ещё раз более медленно - рельеф меняется у неросети в валидационных примерах которых она никогда не видело ПОСЛЕ ТОГО, как она научилась на них правильно отвечать.
UPD: А для случайных точек, не являющихся валидационной задачей рельеф не уплощается. То есть там где данные корректные происходит какой-то процесс, а там где некорректные - не происзордит...
Согласитесь, очень сильно отличается от того, что нам говорят когда на первом же занятии рассказывают о том, что такое переобучение. и обобщение.
Следующий логичный шаг - как ситуация там, посмотреть на полнобатчевое обучение, и посмотреть в пределах какой доли шума во входных джанных рельеф остаётся приблизщительно гладким.
🔥1