Иллюстрация к тезису о простоте всего гениального
Вот есть очевидная формула суммы первых n нечетных чисел:
1 + 3 + 5 + ... + (2*n - 1) = n^2
Но стоит на неё посмотреть немного пристальнее, как становится понятно, что с её помощью можно извлекать квадратные корни из целых чисел
Отнимаем единичку, потом тройку, и так далее, считая количество вычитаний, пока не дойдем до нуля — количество вычитаний и будет корнем
Для практических вычислений, конечно, методика нуждается в модификации и расширении области применения, но главное же — идея
Вот есть очевидная формула суммы первых n нечетных чисел:
1 + 3 + 5 + ... + (2*n - 1) = n^2
Но стоит на неё посмотреть немного пристальнее, как становится понятно, что с её помощью можно извлекать квадратные корни из целых чисел
Отнимаем единичку, потом тройку, и так далее, считая количество вычитаний, пока не дойдем до нуля — количество вычитаний и будет корнем
Для практических вычислений, конечно, методика нуждается в модификации и расширении области применения, но главное же — идея
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Алгоритмы и структуры данных
Урок 1 Введение
Урок 2 Динамический массив Stack_Queue и Set
Урок 3 Алгоритмы сортировки
Урок 4 Хеш таблицы Деверья
Урок 5 Бинарное дерево поиска. АВЛ-дерево
Урок 6 Графы. Часть 1
Урок 7 Графы. Часть 2
Урок 8 Графы. Часть 3
Урок 9 Динамическое программирование
Урок 10 Задачи Практикум
Урок 1 Введение
Урок 2 Динамический массив Stack_Queue и Set
Урок 3 Алгоритмы сортировки
Урок 4 Хеш таблицы Деверья
Урок 5 Бинарное дерево поиска. АВЛ-дерево
Урок 6 Графы. Часть 1
Урок 7 Графы. Часть 2
Урок 8 Графы. Часть 3
Урок 9 Динамическое программирование
Урок 10 Задачи Практикум
Forwarded from НИИ Антропогенеза (ARI) (Chagin Oleg A.)
Если к open-source моделям добавить самопроверку, то они обгонят Claude
Исследователи показали, как это работает на практике с помощью фреймворка LLM-as-a-Verifier
Так DeepSeek V4 Flash + самопроверка
на Terminal-Bench 2.1 смогла:
1. Сгенерировать всего 5 вариантов решения
2. Та же модель их оценила и выбрала лучший
3. Точность выросла с 79 % до 88 %
В итоге обогнали Claude Fable 5 и сделали это в 11 раз дешевле
Исследователи показали, как это работает на практике с помощью фреймворка LLM-as-a-Verifier
Так DeepSeek V4 Flash + самопроверка
на Terminal-Bench 2.1 смогла:
1. Сгенерировать всего 5 вариантов решения
2. Та же модель их оценила и выбрала лучший
3. Точность выросла с 79 % до 88 %
В итоге обогнали Claude Fable 5 и сделали это в 11 раз дешевле
Всё началось в 1994, когда Leonard Adleman опубликовал proof of concept - с помощью ДНК возможно решать вычислительные задачи
Решал он задачу поиска гамильтонова пути в графе (т.е. обходящего все вершины)
Она натурально ложится на этот hardware:
Берут молекулы, соответствующие вершинам, и молекулы, соответствующие рёбрам
Их выбирают специально так, чтобы рёбра могли подсоединяться к вершинам графа, которым они соответствуют
Всё это взбалтывают и смешивают
Создаётся куча цепочек молекул, каждая из которых - это валидный путь в графе
Получившиеся молекулы фильтруют с помощью дополнительных реакций, чтобы они соответствовали критериям валидности
Началось развитие данной области
По ходу дела было показано, что ДНК обладают Тьюринг-полнотой - то есть на них можно реализовать машину Тьюринга, а значит и любые другие вычисления
Было много забавных работ - к примеру, крестики-нолики на основе ДНК
А кто-то и нейросеть на основе ДНК
Большой прорыв произошёл в 2023 году, когда китайские учёные смогли реализовать на практике логические гейты, которые можно соединять произвольным образом в "ДНК-микросхемы", что предоставляет возможность реализовывать общие вычисления
В качестве примера авторы реализовали решатель квадратных уравнений
В чём вообще смысл этой области?
Зачем пытаться строить компьютеры в майнкрафте и прочих странных доменах?
На самом деле, ДНК-вычисления - это не игрушка, и у них есть жирное преимущество по сравнению с классическими вычислениями - энергоэффективность
Эволюция потратила миллиарды лет на дизайн энергоэффективных биологических механизмов, и классические компьютеры, кажется, далеко позади
Современные компьютеры выдают десятки миллиардов флопов на 1 джоуль. DNA проводят в 10000000000 больше реакций на 1 джоуль
Энергоэффективность компьютеров быстро растёт, и на эту тему есть даже аналог закона Мура - Koomey's law
С сохранением текущего тренда, нужны ещё несколько десятков лет, чтобы классические компьютеры догнали ДНК
Прямое сравнение всё же бессмысленно, пока мы не столкнём два подхода в лоб на одной и той же вычислительное задаче
DNA-вычисления побеждают классические компьютеры в одном очень важном аспекте, и в нём у классических компьютеров нет и не будет вообще никаких шансов
Но это обсудим в следующий раз
Решал он задачу поиска гамильтонова пути в графе (т.е. обходящего все вершины)
Она натурально ложится на этот hardware:
Берут молекулы, соответствующие вершинам, и молекулы, соответствующие рёбрам
Их выбирают специально так, чтобы рёбра могли подсоединяться к вершинам графа, которым они соответствуют
Всё это взбалтывают и смешивают
Создаётся куча цепочек молекул, каждая из которых - это валидный путь в графе
Получившиеся молекулы фильтруют с помощью дополнительных реакций, чтобы они соответствовали критериям валидности
Началось развитие данной области
По ходу дела было показано, что ДНК обладают Тьюринг-полнотой - то есть на них можно реализовать машину Тьюринга, а значит и любые другие вычисления
Было много забавных работ - к примеру, крестики-нолики на основе ДНК
А кто-то и нейросеть на основе ДНК
Большой прорыв произошёл в 2023 году, когда китайские учёные смогли реализовать на практике логические гейты, которые можно соединять произвольным образом в "ДНК-микросхемы", что предоставляет возможность реализовывать общие вычисления
В качестве примера авторы реализовали решатель квадратных уравнений
В чём вообще смысл этой области?
Зачем пытаться строить компьютеры в майнкрафте и прочих странных доменах?
На самом деле, ДНК-вычисления - это не игрушка, и у них есть жирное преимущество по сравнению с классическими вычислениями - энергоэффективность
Эволюция потратила миллиарды лет на дизайн энергоэффективных биологических механизмов, и классические компьютеры, кажется, далеко позади
Современные компьютеры выдают десятки миллиардов флопов на 1 джоуль. DNA проводят в 10000000000 больше реакций на 1 джоуль
Энергоэффективность компьютеров быстро растёт, и на эту тему есть даже аналог закона Мура - Koomey's law
С сохранением текущего тренда, нужны ещё несколько десятков лет, чтобы классические компьютеры догнали ДНК
Прямое сравнение всё же бессмысленно, пока мы не столкнём два подхода в лоб на одной и той же вычислительное задаче
DNA-вычисления побеждают классические компьютеры в одном очень важном аспекте, и в нём у классических компьютеров нет и не будет вообще никаких шансов
Но это обсудим в следующий раз
Wikipedia
Leonard Adleman
American computer scientist
Крупнейший центр обработки данных (ЦОД) — в Усть-Илимске
Потребляемая мощность — 154 МВт
Проект уже прошёл Главгосэкспертизу, и по планам его должны достроить к 2027 году
Параллельно готовятся ещё два таких же ЦОД, которые построят следом
Все три — по 154 МВт каждый, то есть суммарно около 462 МВт
Использовать их будут для обучения моделей и для инференса
Строит всё это Cloud X (ООО «Клауд Солюшенс»), входящая в холдинг En+ (Эн+)
Инвестиции в три проекта — примерно в ₽140.000.000.000
Усть-Илимск выбран из-за Усть-Илимской ГЭС мощностью 3.840 МВт — четвёртой по мощности в России
Около 80 % генерации области — это ГЭС
Именно доступ к дешёвой гидроэнергии — главное преимущество проекта
По словам директора проекта «Восток» En+, в Восточной Сибири у компании около 1.000 МВт свободных мощностей — этого хватит примерно на 100.000 серверных стоек
Colossus 2 в Мемфисе, примерно на 1 ГВт (а весь комплекс Colossus — до 2 ГВт и порядка полумиллиона GPU), от газовых турбин (плюс аккумуляторы и городская сеть)
В США для питания дата-центров в ход идёт всё: газ (~40 % генерации), АЭС (~19 %), ВИЭ (~27 %), уголь
Газовая генерация как раз выигрывает скоростью запуска, но дороже гидроэнергии
Плюс вопрос охлаждения: если в Усть-Илимске среднегодовая температура −3.9 °C, а в Мемфисе +17.4 °C, то ЦОД будут не только тратить заметно меньше энергии на охлаждение, но и получат бесперебойный доступ к поверхностной воде — в отличие от Colossus, который качает более миллиона галлонов в сутки из водоносного горизонта и уже столкнулся с судебными исками
Cloud X заявляет, что планирует продавать мощности в том числе клиентам из стран Азии
На таких мощностях можно хостить и дообучать самые свежие китайские модели с открытыми весами
Сейчас это, например, Kimi K3, GLM-5.2 и Qwen3.8 — их веса можно свободно скачать и использовать под свои задачи
Как, к примеру, делают в Европе
Несмотря на то, что политики там часто выглядят неадекватными, никакого государственного запрета китайских моделей в ЕС нет — есть лишь точечные ограничения на приложение DeepSeek по причинам защиты данных
А бизнес китайские модели использует вовсю
Более того, французская Mistral — та самая, что позиционировала себя как «европейский суверенный искусственный интеллект», — в августе 2026 года начала хостить у себя китайскую GLM-5.2 от Z.ai «без изменений»
Потребляемая мощность — 154 МВт
Проект уже прошёл Главгосэкспертизу, и по планам его должны достроить к 2027 году
Параллельно готовятся ещё два таких же ЦОД, которые построят следом
Все три — по 154 МВт каждый, то есть суммарно около 462 МВт
Использовать их будут для обучения моделей и для инференса
Строит всё это Cloud X (ООО «Клауд Солюшенс»), входящая в холдинг En+ (Эн+)
Инвестиции в три проекта — примерно в ₽140.000.000.000
Усть-Илимск выбран из-за Усть-Илимской ГЭС мощностью 3.840 МВт — четвёртой по мощности в России
Около 80 % генерации области — это ГЭС
Именно доступ к дешёвой гидроэнергии — главное преимущество проекта
По словам директора проекта «Восток» En+, в Восточной Сибири у компании около 1.000 МВт свободных мощностей — этого хватит примерно на 100.000 серверных стоек
Colossus 2 в Мемфисе, примерно на 1 ГВт (а весь комплекс Colossus — до 2 ГВт и порядка полумиллиона GPU), от газовых турбин (плюс аккумуляторы и городская сеть)
В США для питания дата-центров в ход идёт всё: газ (~40 % генерации), АЭС (~19 %), ВИЭ (~27 %), уголь
Газовая генерация как раз выигрывает скоростью запуска, но дороже гидроэнергии
Плюс вопрос охлаждения: если в Усть-Илимске среднегодовая температура −3.9 °C, а в Мемфисе +17.4 °C, то ЦОД будут не только тратить заметно меньше энергии на охлаждение, но и получат бесперебойный доступ к поверхностной воде — в отличие от Colossus, который качает более миллиона галлонов в сутки из водоносного горизонта и уже столкнулся с судебными исками
Cloud X заявляет, что планирует продавать мощности в том числе клиентам из стран Азии
На таких мощностях можно хостить и дообучать самые свежие китайские модели с открытыми весами
Сейчас это, например, Kimi K3, GLM-5.2 и Qwen3.8 — их веса можно свободно скачать и использовать под свои задачи
Как, к примеру, делают в Европе
Несмотря на то, что политики там часто выглядят неадекватными, никакого государственного запрета китайских моделей в ЕС нет — есть лишь точечные ограничения на приложение DeepSeek по причинам защиты данных
А бизнес китайские модели использует вовсю
Более того, французская Mistral — та самая, что позиционировала себя как «европейский суверенный искусственный интеллект», — в августе 2026 года начала хостить у себя китайскую GLM-5.2 от Z.ai «без изменений»