193 subscribers
156 photos
72 videos
160 files
689 links
ALGORITHMS MACHINE LEARNING
Download Telegram
ARI AML
Как использовать GPT-6 Astra на полную немощность: новый гайд от OpenAI Подробности и материалы по ссылке
Скайнет в реальности: OpenAI официально анонсировали GPT‑6 Astra

• Флагман впервые в истории компании получил критический уровень кибервозможностей
Релиз даже переносили, чтобы укрепить защиту

• Astra набрала 100% в бенчмарке ExploitBench по взлому систем
На ARC-AGI-3 (бенчмарк определяющий уровень «человечности») — 98.6 %, абсолютный рекорд

• Для обучения Astra задействовали свыше 100.000 GPU — это самый масштабный тренировочный запуск за всю историю OpenAI

• После подключения Astra к Unity и Godot модель с первой попытки создала три играбельных прототипа, которым почти не понадобились доработки
В этом году Высшая школа математики (ВШМ) делает наш традиционный Ориентационный семинар "Современная математика" открытым для всех желающих

Это возможность погрузиться в современные разделы математики
Семинар является частью учебной программы, где студенты знакомятся с актуальными научными направлениями от ведущих ученых

Первые лекции прочитает доктор физико-математических наук, научный руководитель ВШМ, Михаил Анатольевич Цфасман

Тема лекций: Упаковки шаров

Абстракт:
Как плотно упаковать равные шары в n-мерном пространстве?
В каких еще пространствах можно поставить такую задачу?
Как доказывать, что плотнее нельзя, и как строить плотные упаковки?
И, главное, как различные области математики взаимодействуют при попытках решить эту задачу

Об этом и многом другом — в лекциях Михаила Анатольевича

Семинар будет проходить по вторникам в 13.55-15.20 в аудитории 115КПМ

Приглашаем!
OpenAI объявляют, что AML уже пишет их исследования и признают, что не понимают мозг ИИ, который создали и не контролируют его

Но главное из этого то, что OpenAI просят государство замедлить работу всех AML-лабораторий и свою в том числе

Короче, продолжается вакханалия о том, что AML съест человечество и вот единственный выход - замедление AML

Хочется отметить несколько вещей:

Что AMLможет поглотить ту часть человечества, которая со своей собственной головой не дружит, не доверяет самому себе и не понимает в чем разница человека от AML

Не понимает, что мозг человека устроен иначе и его никто ещё не познал, соответственно, обогнать его представляется невозможным

Но если кто-то себя чувствует ничтожным - это тоже выбор

Все эти замедления развития AML и госрегулирования приведут к тому, что на рынке будут только крупные игроки, у которых есть все ресурсы: вычислительные мощности, сильные юристы, которые могут их отстоять, связи с органами государства

Никому из закрытых AML-лабораторий не нравится, что китайцы, которые выпускают модели с открытыми весами бьют их по цене

Более того и Anthropic и OpenAI готовятся к IPO, поэтому эти нарративы про неконтролируемый и сильный AML делает их «взрослыми» в глазах у инвесторов

Против этой линии выступают запрещенная в России Meta, Nvidia и часть open-source лагеря
Все они видят в паузе удар по американской гонке с Китаем и защиту двух компаний

Весь этот страх по отношению к AML может привести к психозу, когда часть людей реально будут считать ответы AML более компетентными, чем то, что сам человек думает, а если это перерастет в коллективное, тогда компании начнут принимать катастрофические решения для себя
OpenAI заявила о решении задачи Навье - Стокса
OpenAI опубликовала 165-страничное доказательство по одной из семи задач тысячелетия - существованию и гладкости решений уравнений Навье - Стокса

В работе построен пример для трёхмерной несжимаемой жидкости, где:
начальное состояние полностью гладкое;
жидкость стартует из покоя;
внешняя сила остаётся гладкой;
кинетическая энергия остаётся конечной;
при этом скорость становится неограниченной за конечное время - возникает сингулярность

По заявлению OpenAI, результат устанавливает варианты C и D из официальной формулировки Millennium Prize Problem

Доказательство также было формализовано в Lean.
Над задачей работала мультиагентная система примерно из 10.000 агентов:
около 130.000.000.000 выходных токенов;
2.700.000 сообщений;
примерно 88 часов на поиск решения;
ещё 17 часов на формализацию и проверку в Lean

OpenAI также сообщает, что основной proof был получен внутренней моделью, которая существенно мощнее GPT-6 Astra и всё ещё находится в процессе обучения

Статья:
https://openai.com/index/navier-stokes-solution/
PDF:
https://cdn.openai.com/pdf/32d9f210-8b73-45e0-91bc-82a30aef8a9a/navier-stokes.pdf
FrontiersMind представила Grouped Value Attention - механизм внимания, который хранит сгруппированные значения (*values*), а содержательную часть ключей (*content keys*) восстанавливает по мере необходимости

Отдельно сохранять её в кеше не требуется

По заявлению команды:
на 45–47% меньше памяти под постоянно хранимый кеш по сравнению с GQA
• качество, близкое к GQA
• более простая организация кеша, чем у DeepSeek MLA

Разработчики также подготовили специализированные вычислительные ядра

Сравнение скорости полного инференса с GQA и MLA ещё идёт - цифры ускорения пока не объявлены

https://github.com/FrontiersMindAI/GVA/blob/main/GVA_Efficient-KV.pdf
Одна из самых легендарных преподавательских традиций Ричарда Фейнмана в Калтехе никогда не появлялась в обычном каталоге курсов
Студенты называли её Physics X

Не было ни оценок, ни зачётных кредитов, ни фиксированной программы
Была просто аудитория, доска и любой научный вопрос, который возникал


Популярная версия этой истории выглядит так: Фейнман просто входил в лекционный зал и говорил студентам, чтобы они спрашивали его о чём угодно
Настоящая история немного интереснее

В апреле 1956 года журнал Time сообщил, что в Калтехе уже существовал незачётный курс, «известный только как Physics X»
Он был «полностью незапланированным» и к тому моменту уже шёл 18 месяцев, что относит его начало примерно к концу 1954 года
Уже тогда существовали два простых правила: вопросы не могли касаться материала, который преподавался в другом курсе Калтеха, и должны были возникать из какого-либо природного явления
Свобода была необычайной, но она не была совсем без границ

Похоже, в разные периоды карьеры Фейнмана этот курс принимал разные формы
Биограф Джеймс Глик описывает незачётную, почти тайную версию, проходившую в небольшой комнате в подвале
Физик Пол Стейнхардт позднее вспоминал версию для первокурсников, которая проходила одну четверть каждый год примерно за десятилетие до того, как он сам оказался к ней причастен

Версия, которую сегодня вспоминают чаще всего, началась в начале 1970-х годов, когда Стейнхардт и его сосед по комнате постучали в дверь кабинета Фейнмана и спросили, не возродит ли он Physics X как годичный курс, открытый для студентов бакалавриата всех курсов
Фейнман согласился
Следующие два года он и десятки студентов встречались каждую неделю — без домашних заданий, тестов, оценок и зачётных кредитов

Каждое занятие начиналось самым простым возможным образом: Фейнман спрашивал, есть ли у кого-нибудь вопрос, а затем следовал за ним туда, куда он вёл

Однажды Стейнхардт спросил его, какого цвета тень
Фейнман никогда раньше не думал над этим вопросом, но начал разбирать его в реальном времени, переходя от теней и света к восприятию цвета, теням на Луне, земному свету и в итоге к образованию Луны
Для студентов самым захватывающим была не просто ответная формулировка

Это была возможность наблюдать, как Фейнман мыслит, продвигаясь к ответу
Вопросы не всегда оставались строго внутри физики
Один из более поздних студентов вспоминал, как Фейнман на одном из занятий выводил уравнения, описывающие работу флейты
Таков был дух Physics X: простой вопрос мог стать отправной точкой для неожиданного путешествия по физике

И эта традиция не закончилась двухлетней версией Стейнхардта
В архивах Калтеха хранится фотография 1976 года, сделанная штатным фотографом Флойдом Кларком, под названием «Ричард Фейнман преподаёт Physics X», а другие студенты вспоминали, что посещали версии этого курса в конце 1970-х и в 1980-е годы

Сохранившиеся свидетельства неполны, поэтому мы не можем точно сказать, когда состоялось последнее занятие
В отличие от тщательно записанных Фейнмановских лекций по физике, Physics X не оставил сопоставимого формального собрания лекций
Остался лишь разрозненный след из публикаций того времени, архивных фотографий и воспоминаний студентов, которые там были

Есть также интересная деталь, связанная с историей Калтеха
Фейнман вошёл в профессорско-преподавательский состав Калтеха в 1950 году, тогда как Калтех не принимал женщин на бакалавриат до сентября 1970 года
Первые четыре женщины, получившие бакалаврские степени в Калтехе, выпустились в 1973 году
Это означает, что самая ранняя версия Physics X середины 1950-х проходила при полностью мужском составе студентов бакалавриата
Версия Стейнхардта началась примерно через два года после того, как женщины впервые поступили в Калтех на бакалавриат

То, что делало Physics X таким замечательным, никогда не сводилось к какому-то одному ответу, который дал Фейнман
Это был опыт наблюдения за тем, как нобелевский лауреат сталкивается с вопросом, который он никогда раньше не рассматривал, и рассуждает над ним в реальном времени
Это была физика как способ мышления, а не просто набор формул для запоминания

Источники: Time, “Education: Exceptionally Exceptional,” 2 апреля 1956 года; James Gleick, Genius: The Life and Science of Richard Feynman; Paul J. Steinhardt, The Second Kind of Impossible; архивы Калтеха; воспоминания David Goodstein о Physics X; студенческие воспоминания, архивированные на feynman.com
The Association for Human Mathematics (AHM) выступает за сохранение человеческого авторства и независимости математики от IT-компаний

Участники ассоциации считают, что самостоятельное размышление и работа над текстами необходимы для глубокого понимания математики

Члены ассоциации обязуются не сотрудничать с коммерческими IT-компаниями и не публиковать математические тексты, сгенерированные моделями

Внутри ассоциации также действует группа AI-free, участники которой дополнительно отказываются от использования IT в исследованиях, при поиске доказательств, изучении примеров и постановке научных вопросов
Функция рождает структуру

AML имеет смысл только если отдавать ему функции, а не использовать как поиск

AML убирает посредников и рутину; выигрывает автор, смысл, вкус и опыт

Графы

Управление — мышление
Более 140 действующих дорожных карт, стратегий, планов и других документов, связанных с достижением национальных целей России, оказались вне цифрового мониторинга нацпроектов и госпрограмм

Это выяснилось после анализа более 9.000 нормативных правовых актов и иных документов Правительства и федеральных органов власти

Проверку провели департамент проектной деятельности Правительства совместно с Аналитическим центром

Выявленные инструменты ориентированы на достижение национальных целей до 2030 года и на перспективу до 2036-го, однако их мероприятия не включены в паспорта национальных проектов и государственных программ

Поэтому вице-премьер – руководитель аппарата Правительства поручил Минэкономразвития совместно с федеральными ведомствами и организациями проработать предложения по таким инструментам, в том числе с учётом возможности их включения в паспорта нацпроектов и госпрограмм

Сводный доклад необходимо представить в Правительство к началу ноября

«Перечень иных инструментов, обеспечивающих достижение параметров Единого плана, не включенных в национальные проекты и государственные программы Российской Федерации» охватил документы по ключевым направлениям госполитики — промышленности, энергетике, транспорту, строительству, здравоохранению, образованию, цифровизации, социальной сфере, туризму и другим отраслям

Департамент проектной деятельности также предложил связать мероприятия этих документов с показателями Единого плана и выявить другие отраслевые инструменты, которые пока не учтены в действующей системе

Аналитическому центру при Правительстве предложено ежемесячно отслеживать ход работы через ГАС «Управление»
ARI AML
Scaling_Emergent_Systems_pamyatka.pdf
Команда /goal хорошо показывает, в каком направлении развивается AML

После нее достаточно написать, что должно получиться
Дальше алгоритм сам разбирается, как это сделать, выполняет задачу и проверяет себя

Особенно удобно там, где обычно нужно несколько итераций
Здесь поставил задачу — и вернулся уже за готовым результатом

В карточке разбор, как работает /goal, как ей пользоваться и где она пригодится