12 правил для желающих работать на себя за большие деньги / часть 2

№3. Скиллы важнее умения продавать

По большей части, люди задаются вопросами из категории «Как мне продать себя подороже». Как повысить чек, какие ставить прайсы, как пройти собеседования, общаться с руководителем и прочие продающие штуки. И редко речь заходит о том, как стать, блять, скилловым специалистом. Можно сделать ровно НОЛЬ усилий для продажи себя и всё вложить в навыки — а быть куда дороже того, кого учил продавать волк с Уолл-Стрит.

Фановая новость: недавно Цукерберг сделал оффер сотруднику OpenAI, предложив зарплату 1 млрд $. Тот ещё и отказался. Интересно, за что ему столько предложили? Неужели он охуенно упаковал своё портфолио и кейсы? Или выстроил сверхэффективный лидген? Придумывал продающие тейки для переговоров? Нет, просто чувак хорошо делает свою работу и знает чуть больше остальных. Это не единственный сумасшедший оффер, таких много в любой сфере.

Айтишники, который делают для меня ботов, навороченные таблички, сквозную аналитику для клиентов (вам тоже можем сделать) — нифига себя не продавали, я узнал о них по рекомендации и готов был заплатить столько, сколько они скажут, лишь бы больше не общаться с популярным айтишным видом чсвшных пидорасов.

Я и авторы, с которыми я работаю, не делаем ничего сверхъестественного. Мы просто делаем работающую рекламу. Когда я обучал авторов, мы ни разу не разговаривали о том, как эффективнее продавать наши услуги клиентам или находить клиентов. Только о том, как делать работу качественно. И, представляете, оказывается, мало кто способен просто делать свою работу и лишний раз не ебать мозги! Очень мало.

Какие скиллы качать? ВСЕ. Если они хоть как-то связаны с вашей работой. Вы автор? Умеете писать? Учитесь. Получается скудно по словам? Читайте словари. Рассказываете скучные истории? Запишитесь на курс по сторителлингу. Хреново продаёте текстом? Почитайте книгу о маркетинге и продажах. Или берите разовые подработки, где нужен рекламщик, и практикуйтесь. Или возьмите консультацию у того, кто вам импонирует. Практически любой спец их даёт, даже если не занимается обучением как бизнесом. И эти пару часов оказываются ценнее любых курсов.

По ходу прокачки всех скиллов подряд, вы найдёте ту самую изюминку, которая выгодно отличит вас от конкурентов. Об этом уже в следующей части.

Продолжаю работу с ментатами 🤓

Эта часть богата удивительными математическими открытиями.

Во-первых, это гомотопические группы, которые позволяют связать непрерывные объекты и дискретную математику. Раньше я слышал про это, но думал что там что-то архисложное и не хотел идти разбираться с этими разделами без сильной мотивации. Оказалось, что это относительно простой приём, основанный на эквивалентности, позволяющей свести всё разнообразие путей к конечному набору петель.

Во-вторых, усечения показали, что абстракцию можно рассматривать как математическую операцию. Это уже мета-математика какая-то. Дальше - универсумы. Раз есть мета-математика, то почему бы не рассмотреть мета-мета-математику и т.д.? Отказ от попыток запихнуть все абстракции в один уровень позволяет, например, расправиться с парадоксами теории множеств. Это же математическая индукция: чтобы работать на любом уровне, достаточно знать, как перейти с любого уровня на следующий.

Самое вкусное - унивалентность. С точки зрения чистой математики мне она казалась искусственной, не особо ценной. Пример с утиной типизацией всё расставил на свои места. Это как равенство по значению vs. равенство по идентичности. Считаем ли мы равными разные экземпляры класса с одинаковыми значениями полей? А может назначить равенством другой путь? Может он будет соединять разные классы, например, исходный код программы и скомпилированный экзешник? При разработке компилятора было бы неплохо уметь доказывать их равенство.

Мне всегда нравилась математика. В университете нас учили как с её помощью справляться с физическими задачами. Теперь же я её по-настоящему полюбил, когда увидел, как она превращает довольно хаотическое искусство программирования в высокоуровневую науку, которая сейчас более востребована, чем физика.

Программирование я всегда любил, но не видел в нём достаточно пространства для исследований (по сравнению с квантовой механикой, например), а ещё не верил в свои способности к математике. Благодаря Вашим курсам моё отношение к этим вещам сильно изменилось, и это помогло мне принять важное решение.

Благодарю Вас за курсы по программированию! Они помогли мне пройти все технические собеседования и войти в IT сразу на уровень Middle.
Благодарю Вас за статьи по карьере! Они помогли мне предпринять важные шаги и избежать ряда ошибок.

Наличие единственного источника дохода -- это ваша единая точка отказа SPOF.

Но даже самые умные люди начинают шевелиться, лишь когда эта точка отказа активировалась (что в 98% случаев происходит внезапно), и уже поздняк метаться...

Вот завтра например выкатят ЖПТ7, которая реально умеет работать на уровне миддла. Ну и что будет с вашей жизнью? Причём вероятность этого уже далеко не нулевая.

А куда более вероятный вариант -- сокращения, или дурной начальник будет всех сотрудников превращать в бесправных, выдавливая на ГПД.

Будущее айтишки -- это инди-хакерство. Причём уже совсем недалёкое.

Такое мы забираем: uv

A single tool to replace pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, twine, virtualenv, and more.
10-100x faster than pip.
Provides comprehensive project management, with a universal lockfile.
Runs scripts, with support for inline dependency metadata.
...

.

Облако драгоценностей за неделю.

Для донов-начинающих:

В большинстве учебных пособий рассказывается, чему следует научиться. Но что, если сермяга заключается вовсе не в том, "что" делать?..

База по карьере, серия 19:
Так как же это может работать на самом деле? По большому счёту, я понятия не имею :) И думаю, что большинство людей также этого не знают. Просто всё меняется слишком быстро.
Но это и своего рода ключевой момент. Если вы сможете понять, как получить достаточно точную картину реального карьерного ландшафта, у вас будет огромное преимущество перед всеми остальными, большинство из которых будут использовать общепринятую "мудрость" в качестве буклета с шаблонной инструкцией "делай отклики на hh"...

"Заметил интересную особенность - [...] - тут же пришло понимание и завершил задачу. Скорее всего, буду пользоваться этим приёмом и дальше - структурировал мышление буквально за десять минут!"

Для донов-неначинающих:

Вот самый наихудший поступок, который только вы можете совершить при переговорах по офферу, да и вообще в целом.
Самое плохое, что только вы можете сделать — это ...

Почему микросервисы выходят из моды, а монолиты возвращаются?
После многих лет доминирования микросервисной архитектуры такие компании, как Amazon, Shopify и Google, начали возвращаться к монолитам. Оказалось, что микросервисы часто приносят больше сложностей, чем пользы...

(все старые материалы для донов постепенно сгорают)

=

Первые сериалы из существенно переработанных и улучшенных материалов СильныхИдей (по сути три книги) доступны на бусти:
1. БАЗА программной инженерии
2. Software Design с акцентом на Programming in Small
3. SOLID-25
4. Гайд Вайб-проектирование

🚀

=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В курс карьеры добавлен 114-й материал "Синдром самозванца -- это круто!".
Многие думают, что синдром самозванца -- это ужасная вещь, которая их сдерживает. Это ворчливый голос, говорящий "тебе здесь не место" или "они скоро поймут, что ты понятия не имеешь, что делаешь", может казаться самым большим врагом.
Но по большому счёту, вот контринтуитивная сермяга: синдром самозванца на самом деле будет одним из ваших величайших достоинств как программиста!

💪🏻

Мы здесь, потому что это трудно.
it's a privilege to do things that are hard.

=

Тайм-менеджер "Соберись, Тряпка!" 👊
Неожиданный эффект: пока всплыв подсознательных сообщений работает по довольно простой схеме (в духе американского патента, который я раньше упоминал:), но неожиданно я заметил, что стал существенно больше писать текста с клавиатуры (так то обычно голосом много ввожу, специально хотел от ручного набора уйти) - бессознательному хочется побольше таких сообщений регулярно получать, в духе "всё хорошо!".

Игра Матриц Хакер (МАХ) 😎
В активном бета-тесте: "Очень нравится матрицхакер, обожаю айдл игры." 🙏

Интересно, а не стыдно некоторым разработчикам быть глупенькими?
Зоробатывать 500k, а даже не уметь инвертировать связный список?

"Даже глупец, решающий арифметические задачи, будет сообразительнее того глупца, который никогда их не решал"
-- Платон

Когда-то я с интересом просмотрел все серии Дилберта, но с непоколебимым ощущением, что это не "наша работа реально", а абсолютный отстой, от которого всегда надо бежать подальше. Вот так всю жизнь уныло работать в окружении дебилов, чтобы стать в итоге подобным начальником?

Сам Дилберт же не дурак, но его убивает по жизни тотальный серый цинизм.

В штаб-квартире Национальной службы информационных ресурсов NIRS Южной Кореи произошёл пожар, в результате которого были уничтожены файлы, хранившие данные по 750 000 госслужащих за последние семь лет.

Резервные копии "технически" у них были, но они также оказались уничтожены 🙈 в результате того же пожара 🔥

Вы же знаете базу 3-2-1 ? ваша стратегия резервного копирования должна предусматривать 3 копии: на 2 физически разных типа носителя в разнесённых помещениях + 1 удалённую копию. А я бы вообще хранил две удалённые: одну в чужом облаке, а другую на флешке на даче.

База от нашего ментата =>

1. Понял, что резюме — это пропуск на первый этап. Буду адаптировать его под конкретные вакансии: вставлять нужные ключевые слова и подсвечивать релевантные навыки.
2. Запомнил важную мысль: с рекрутерами нужно говорить простым языком. Никакого "рефакторинга" и "микрофронтов" — им важно понять меня как человека, а не погружаться в технические дебри.
3. Веду детальную таблицу со всеми откликами, результатами и фидбеком. Это помогает видеть картину целиком и понимать, что работает.
4. Записываю все интервью и скрининги. Без разбора полетов буду наступать на одни и те же грабли.
5. Понял, что подход должен меняться: с HR показываю опыт, на техническом — демонстрирую навыки, с будущим руководителем — фокусируюсь на софт скиллах и совместимости.
6. Буду учиться мыслить категориями бизнеса и понимать, как моя работа влияет на результаты компании. Это поможет говорить с командой на одном языке и правильно расставлять приоритеты.
7. Активно задаю вопросы о проекте, технологиях, команде. Превращаю собеседование в живое общение, а не односторонний опрос.
8. Не игнорирую небольшие компании — у них выше шансы получить приглашение, чем в крупных IT-гигантах типа Яндекса или Сбера.

А чего добился ты? Можешь вот так структурировать свой подход?

Все эти современные музыки и видосы, созданные AI, нельзя считать ни захватывающим новым жанром, ни инструментом для развития творчества. Это всего лишь мошеннический способ заработать несколько долларов, вбрасывая в мировую культуру кучу мусора.

Рефакторинг -- это трансформация унаследованного (по определению) кода без изменения его функциональности.

Если посмотреть на такую трансформацию через линзу HoTT, то это будет, по сути, умение видеть (понимание) эквивалентности между различными парадигмами полиморфизма.

1. Параметрический полиморфизм -- это база универсальности.

Функция
map (f: 'a -> 'b) (list: 'a list) : 'b list
работает единообразно для любых типов a и b. Нам не нужно (да и невозможно) "заглядывать" внутрь a.

Это гомотопия (непрерывное преобразование), гомотопическая инвариантность.

Тип forall a b. (a -> b) -> List a -> List b -- это пространство всех возможных реализаций (всех функций с данным типом, и все они гомотопически эквивалентны).

Такая программа будет постоянной на эквивалентных типах: она не может делать странных вещей, зависящих от конкретного типа (для строк -- удваивать, а для чисел -- извлекать корень), из чего гарантируется её универсальность.

Параметрический полиморфизм -- это "контракт", который гарантирует, что полиморфная функция универсальна.

1. Параметрический полиморфизм -- это база универсальности.

2. ad-hoc полиморфизм -- это зависимые типы.

Программист работает с интерфейсами или перегрузкой функций (трейты, тайпклассы...). Функция
sum : Num a => [a] -> a
ведет себя по-разному для Int, Float и т.д.

К сожалению, на F# так компактно как в хаске записать подобную сигнатуру невозможно :(
Нужен when constraint с ^T, +, Zero...

Ладно, вот вам жава, для наглядности )

public int sum(List<Integer> list)
public double sum(List<Double> list)

Так вот, это по сути работа с зависимыми типами. Ограничение Num a (Integer list, Double list) -- это не просто помощь компилятору/тайпчекеру, а дополнительный аргумент, который функция sum неявно принимает. Этот аргумент -- доказательство того, что для типа a существует реализация интерфейса Num.

Тип Num a -- это тип-пропозиция, которая может быть либо доказана (и тогда мы получаем конкретную реализацию), либо нет. Таким образом, выбор реализации -- это просто применение функции к нужному "пруфу".

На практике имеем гарантии на этапе компиляции, явные контракты (сигнатура функции явно говорит о требованиях), и нужное нам для рефакторинга безопасное расширение функциональности. Не совсем завтипчики, но дух уже чувствуется )

type Money = { Amount: decimal; Currency: string }

// пруф 1: сложение только одинаковых валют
let sameCurrencyAdd a b = ...

// пруф 2: сложение с конвертацией по курсу
let convertAndAdd (exchangeRate: string -> string -> decimal) a b = ...

let money1 = { Amount = 100m; Currency = "USD" }
let money2 = { Amount = 500m; Currency = "RUB" }

sum convertAndAdd ... [money1; money2] - сконвертирует и сложит
sum sameCurrencyAdd ... [money1; money2] - ошибка компиляции

Кто проходил мой курс по F#, попробуйте дописать до полноценного примера.

1. Параметрический полиморфизм -- это база универсальности.

2. ad-hoc полиморфизм -- это зависимые типы.

3. Сабтайпинг ("наследование") -- это эквивалентность.

Circle -- подтип Shape. Везде, где ожидается Shape, можно использовать Circle.
Профит! )))

(На самом деле, тут немеряное количество засад даже на уровне базы SOLID, особенно по LSP; всё это подробно, с анализом в ФП, разбирал в большом гайде)

По-взрослому же, в HoTT используется эквивалентность типов и унивалентность. Если тип Circle можно преобразовать в тип Shape, то это преобразование считается "путём" между типами. А унивалентность гарантирует, что если такой путь существует, то он по сути и есть "правильное" "наследование". Другими словами, любое свойство, доказанное для всех Shape, автоматически выполняется и для Circle (потому что с точки зрения логики предикатов они находятся в отношении эквивалентности).

Классическое наследование -- это частный случай построения такого "пути-функции" из подтипа в супертип.

При этом мы получаем все "инженерные" фишки ООП (SOLID и Co) "в коробке", за нас всё делает HoTT-"движок". Например, в Shape есть area() (вычисление площади), которая всегда должна быть положительной. Но в реализации Circle она может быть нулевой, и тем самым мы нарушаем LSP.

В HoTT же "нарушить LSP" технически невозможно: система типов (топовая в мире на сегодня) гарантирует, что все случаи обработаны корректно. Подтипизация тут моделируется через эквивалентность, которая сохраняет все свойства: если какой-то подтип не удовлетворяет всем свойствам супертипа, то мы просто не сможем доказать эти свойства для супертипа, и значит, не сможем применить их к подтипу.

Другими словами, при нарушении LSP (и многих других солид-шмолид etc) мы получим ошибку компиляции.

=

Другое дело, что сегодня таких "языков программирования", реализующих HoTT (или хотя бы просто завтипы), которые можно было бы считать массовыми хотя бы на 2%, нету и особо не ожидается (в первую очередь потому, что умненьких очень мало, а будет ещё меньше:).

Но, конечно, в проектах формальной верификации (крайне дорогих) только они и применяются (Coq, Lean, Agda...). Полагаю, что в итоге всё программирование к этому и сведётся: будет либо дерьмовый и дешёвый вайб-кодинг со школотой, либо дорогое качество (верификация AI-кода) с элитой. И никакого промежуточного слоя, и никакой возможности лифтинга на топовые уровни.

Думайте.

.

Облако драгоценностей за неделю.

Приватный клуб:

Пример важности хорошей статической системы типов, когда вы пишете много-много тестов, и тем более, когда применяете TDD...

Как легко и просто перейти от ООП к функциональному стилю, не меняя язык программирования...


Для донов-неначинающих:

Продолжаю выкладывать для донов материалы СильныхИдей — доступны моим курсантам, но тут расширенные и дополненные версии.
57. Как правильно думать над моделью данных в проекте
Я большой сторонник информационной избыточности: лучше хранить больше информации, что делает модель ограничений более простой и более эффективной. Учёт ограничений — это тема, сильно отличающаяся от обычного программирования. И хотя на поддержание информационной избыточности требуются отдельные ресурсы (нужен код для её поддержки)...

Большинство из вас занимается хард-скиллами, но это тупиковый путь, когда речь начинает идти о зарплате 300к-500к-1 млн в месяц.
Вот что для этого надо, база 7 пунктов: ...

(все старые материалы для донов постепенно сгорают)

=

Первые сериалы из существенно переработанных и улучшенных материалов СильныхИдей (по сути три книги) доступны на бусти:
1. БАЗА программной инженерии
2. Software Design с акцентом на Programming in Small
3. SOLID-25
4. Гайд Вайб-проектирование

🚀

=

Новые материалы для ментатов Лаборатории.

В СильныеИдеи добавлен материал "124) Снова о тестах и TDD"
Важные рекомендации по стилю и структуре правильных тестов.

💪🏻

Мы здесь, потому что это трудно.
it's a privilege to do things that are hard.

"ЛаМПовое": квантовый мем, пишем игру на асме на bare metal, почему DL это топология, Миротворец2 - девчачий!

Музыкальный бизнес никогда не вернётся к тому, чем он был, и уже совсем близко время, когда мы больше никогда не услышим действительно талантливых исполнителей. Власть и влияние перешло к технократам. И то, что мы сегодня называем "доходами от музыки", на самом деле на 98% идёт не авторам, а технологическим компаниям, которые совершенно не заинтересованы в процветании музыкальной сцены или здоровой культуры.

Самый прибыльный клиент для стриминговой платформы -- это человек, который платит за подписку, но не пользуется ею.
Следующий по доходности клиент -- пассивный слушатель, который позволяет платформе выбирать песни для него.

Другими словами, эти технологические компании сильно отличаются от традиционных музыкальных дистрибьюторов и розничных магазинчиков, которые стремились увеличивать количество восторженных и преданных поклонников.

Новый музыкальный технопорядок предпочитает пассивность и застой -- они заложены в их бизнес-модели.

"Этот мир – неизлечимая иллюзия. Это очень полезное и целительное прозрение, когда вам не нужно каждый день жить среди этих проклятых машин и неопровержимых реальностей, которые ведут себя в точности как настоящие."
-- Карл Юнг

Предлагали за миллион рублей написать базовый прувер. Точнее, некий движок для формальной верификации. Или модел-чекер, хз, я в детали не вникал... На базе HoTT.

Ну как, за миллион.... Год работы фристайл за 100k/месяц, отчёты раз в месяц, и вообще никто не трогает хоть целыми днями играй в HoMM и ACС.

Но я отказался: с (около)госами не хочу связываться принципиально, потом ещё и должен останешься, всю жизнь бесплатно сопровождать :)

Ну и цена раз в 5-10 должна быть больше.

А понадобилось, я так подозреваю, потому как если хочешь получить 4+ уровень доверия своей СЗИ, то нужно соответствовать приказу ФСТЭК России № 76 от 02.06.2020 по темке доказательства безопасности формальной математической модели твоей системы.

И кагбэ раньше практически официально рекомендовали Event-B and the Rodin Platform -- какую-то древнюю штуку 20-летней давности, созданную на гранты Евросоюза. Работает как плагин для Эклипса :) исходники до сих пор хостятся на сорсфорж...

Главное, Карл, "the use of set theory as a modelling notation"! Ну, да, тогда CIC и HoTT ещё не существовало, и что только не использовалось, кто во что горазд...

И вот под это дело (видимо, после 2022-го наступило какое-то прозрение :)
пацаны хочут "свой прувер" (дело-то благородное...).

Вообще, вряд ли в российской айтишке сегодня есть что-то более стратегически важное для КИИ -- и при этом абсолютно уязвимое -- чем "свой прувер". Сейчас всё, что есть в этой теме, активно развивается прежде всего европейскими организациями -- как в плане софта, так и в плане математики и, конечно, в плане обучения, со всеми вытекающими для РФ. Ну, да, пока опенсорс в основном...

В единственном русскоязычном чятике по соответствующим формальным технологиям все спецы работают за границей (от Европы и ОАЕ до США и Японии), или уже на чемоданах...

Как правильно: дать наконец МИАН и (последним) русским математикам денег на это всё. Пусть там сделают по-взрослому.

А впрочем, это же не миллиарды рублей распиливать выбрасывать впустую на "свой игровой движок", "свой приставка" и прочие подобные темки, бессмысленные и бесполезные (если не вредные) для страны сами по себе. Это математика, тут думать надо, и особо не пропиаришься.

7 октября вышел наш любимый π-тончик 3.14

В мэйнстриме в основном восхищаются его скоростью, и она действительно хороша: CPython 3.14 топчик, многопоточный интерпретатор здорово допилили под нагрузку, а PyPy летает вообще безумно быстро. Питон по скорости реально начинает конкурировать с нодой, и даже в ряде случаев с растом!

Ну а мне больше всего понравилось вот это =>

Add a built-in implementation for HMAC (Keyed-Hashing for Message Authentication; RFC 2104) using formally verified code from the HACL* project. This implementation is used as a fallback when the OpenSSL implementation of HMAC is not available.

Тренд однако.

Заслушался сказок классный прошлогодний видосик "Why Vlad Tenev and Tudor Achim of Harmonic Think AI Is About to Change Math—and Why It Matters"
где два пацанчика пиарят свой Mathematical Superintelligence :)
Harmonic: AI for Formal Mathematical Reasoning

С тех пор они подорожали раз в 10, почти до миллиарда долларов.

Ну, да, 90% в задачках MiniF2F, золотая медаль на IMO 2025 (5 из 6) и т.д.
Ну, да, оба со стэнфордским образованием, один даже у Тао учился, хотя потом сразу ушли в IT-AI-бизнес (беспилотные машинки и прочая попса...).
Ну, да, прикрутили теорем-прувер (завтипчики) Lean4.

Хотя так-то на выходе у них как не было ничего, так и нету что потрогать вживую. Только красивый пиар :)

Вакансия их понравилось: Part-time Lean Expert. Яб пошёл.

Фронт ищут под Expo (классная кстати кросс-платформная либа, не знал про такую)

А Research Engineer, Formal Methods вот на фуллтайм.
The initial focus of this position will be on advancing mathematical theorem proving using cutting-edge AI techniques. The successful candidate will play a key role in developing new algorithms and models that integrate AI with formal methods to solve complex problems in theorem proving and beyond.
Apply formal verification techniques using Lean or similar frameworks to formally verify safety critical systems

А решатели свои они пишут на плюсах: 17 из 30 сложных геометрических задач в AG-30 решены за 0.4 секунды на одном ядре 3.1 ГГц, и кодера тоже ищут (но и Python обязателен; у меня в Лаборатории теперь, кстати, тоже :).

Да, но...
For a while during the IMO, we had nearly 500,000 CPUs running Lean code at the same time with 95-100% utilization, which shows that the solution we built worked.

Вообще у них действительно немало больших и сложных научных(?) статей, где они типа достаточно подробно разбирают свои подходы, хотя подобные тексты сегодня не сложно генерить с хорошим AI, всё равно никто ничего не разберёт :)
Например свежак Aristotle: IMO-level Automated Theorem Proving

Мои 2 коп что их система смотрится уж слишком многоуровневой и перегруженной, с кучей слоёв абстракций. Сами судите:

- LLM-ка, обученная на Lean/SMT
- proof-search agent с деревом поиска и тактиками (имхо, самая слабая часть всей архитектуры - это архитектура самого Lean4, прежде всего концепция тактик)
- интеграция с лином через JSON-RPC
- версионированный датапайплайн self-play/self-mining
- RL с обратной связью от пруф-ассистента
- кэш фактов, бустинг через эвристики выбора лемм
- IDE-оболочка: чат, редактор с подсветкой, step-through доказательств, интеграция с Lean infoview
...

Главные вопросики:
- долгий и дорогой proof‑search + kernel‑check, возможно ли в принципе масштабировать на реальные кодобазы хотя бы в десятки тысяч строк кода?
- хрупкость по версии/ядру/тактикам Lean 4, да и сама его хилая экосистема и слабенькие датасеты вне mathlib

Ну и в целом насколько вообще переносятся "скиллы" решения математических задач на формальную верификацию? Получится ли хоть что-то перенести из хорошо формализованных задачек MiniF2F в суровый прод, тем более КИИ?

Так-то пайпу "Lean + генерация verification conditions + SMT/модел-чекинг" в принципе должно быть пофиг, что задачки, что верификация, но без очень мощного инженерного моста тут не обойтись, а в их проекте и так уже дофига всего накручено.

Наблюдение продолжаю 😎

Будь у меня миллиард миллион долларов рублей,

я бы прежде всего конечно перенёс мой HoTT/кубический движок на питончик 3.14, уже имея в отличие от стэнфордских пацанов

- тесную интеграцию со всем стеком PyTorch/JAX/NumPy -- для обучения тактик, ретривера лемм, RL с фидбэком от проверяющего ядра;

- полный контроль над trusted kernel/аксиоматикой HoTT (Univalence, HITs, кубические Сигмы, Kan-композиция) + быстрые эксперименты;

- гибкую архитектуру термов (de Bruijn/HOAS);

- программируемую генерацию синтетики: пути/ кубы/системы → мощные датасеты и property-based тестирование "из коробки".

Дальше,

- допиливаем кэширование/мемоизацию, тонкое профилирование (py-spy, tracers),

- легко и просто склеиваем с SMT/ATP (z3-solver, cvc5);

- добавляем нейросимволические циклы Generate→Check→Learn на одном Питоне!!1 Трассы поиска/ошибки элаборации/метаданные обучающих эпизодов -- у меня все под руками прямо в Py.

Фигак фигак и в прод: notebooks с визуализацией кубиков, REST/gRPC, и деплой через pip/docker без кривейшего тулчейна Lean.

Встретил сегодня этот мем и вспомнил в тему вчерашние посты.

Aristotle (an AI system that combines formal verification with informal reasoning, achieving gold-medal-equivalent performance on the 2025 International Mathematical Olympiad problems) так-то внутри использует Монте-Карло, Карл!

пруф: "Aristotle: IMO-level Automated Theorem Proving"

Ну, да, Monte Carlo Graph Search вместо традиционного MCTS, когда разные пути могут приходить в один и тот же proof state (т.к. Lean-цели часто повторяются и можно избежать комбинаторного взрыва из-за дублирования узлов + легче распараллеливать), но нету никакой математической гарантии найти глобально оптимальную (минимальную) последовательность тактик. Цель MCGS -- найти хоть какое-то корректное доказательство...

Вот тебе, бабушка, Mathematical Superintelligence и формальные рассуждения...