Forwarded from Лига сисадминов
Forwarded from С/С++ Portal | Программирование
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Полезная находка: MV
Инструмент для визуализации памяти в реальном времени, помогает понять работу стека и кучи в C++, удобно для изучения указателей и анализа утечек.
https://github.com/humblepenguinn/mv
👉 @Cpportal
Инструмент для визуализации памяти в реальном времени, помогает понять работу стека и кучи в C++, удобно для изучения указателей и анализа утечек.
https://github.com/humblepenguinn/mv
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Software engineering pinned «https://www.codusoperandi.com/posts/increasing-your-luck-surface-area»
Forwarded from Musofir Iqtisodchi
Tez kod, past bilim: SI paradoksi
Anthropic yangi tadqiqot o'tkazibdi. Asosiy maqsadi — sun'iy idrok(SI) dasturchilarning yangi bilimlarni mustaqil o'zlashtirishiga qanday ta'sir qilishini aniqlash bo'lgan. SI ish unumdorligini oshirsada, dasturchining ish tizimni chuqur tushunish qobiliyatiga zarar yetkazadimi yoki aksincha, o'rganishni osonlashtiradimi?
Tajriba randomizatsiyalangan nazorat sinovi shaklida tashkil etilgan. Ishtirokchilar ikki guruhga bo'lgan: "SI" guruhi va "Mustaqil" guruh. Ular avval SI-siz 10 daqiqalik tayyorgarlikdan o'tib, so'ngra 35 daqiqa davomida o'zlari bilmaydigan yangi Python kutubxonasida (Trio) mos ravishda kod yozishgan. Jarayon yakunida 25 daqiqalik nazorat testi va so'rovnoma o'tkazilgan.
Xulosalar:
SI bilan ishlagan guruh nazorat testida mustaqil guruhga qaraganda 17% pastroq natija qayd etgan. Eng katta bilim bo'shlig'i xatolarni tuzatish (debugging) va kodni o'qish qobiliyatida yaqqol ko'ringan.
Qizig'i shundaki, dasturchining bilim darajasi SI bilan muloqot qilish uslubiga bevosita bog'liq bo'lib chiqdi. SIdan tayyor yechim kutganlar eng past natijani (35-39%) ko'rsatgan, tushuntirish so'rab sinchkovlik bilan ishlatganlar esa ancha yuqori natija (65-86%) qayd etgan.
Demak, bu tadqiqotning natijalari shuni ko'rsatadiki (o'rtacha holatda) SI kognitiv mas'uliyatni butunlay zimmasiga olsa, bilim darajasining susayishiga sabab bo'ladi; agar o'qituvchi sifatida interaktiv yo'l bilan qo'llanilsa, bilim darajasiga xalaqit bermaydi.
@musofir_iqtisodchi
Anthropic yangi tadqiqot o'tkazibdi. Asosiy maqsadi — sun'iy idrok(SI) dasturchilarning yangi bilimlarni mustaqil o'zlashtirishiga qanday ta'sir qilishini aniqlash bo'lgan. SI ish unumdorligini oshirsada, dasturchining ish tizimni chuqur tushunish qobiliyatiga zarar yetkazadimi yoki aksincha, o'rganishni osonlashtiradimi?
Tajriba randomizatsiyalangan nazorat sinovi shaklida tashkil etilgan. Ishtirokchilar ikki guruhga bo'lgan: "SI" guruhi va "Mustaqil" guruh. Ular avval SI-siz 10 daqiqalik tayyorgarlikdan o'tib, so'ngra 35 daqiqa davomida o'zlari bilmaydigan yangi Python kutubxonasida (Trio) mos ravishda kod yozishgan. Jarayon yakunida 25 daqiqalik nazorat testi va so'rovnoma o'tkazilgan.
Xulosalar:
SI bilan ishlagan guruh nazorat testida mustaqil guruhga qaraganda 17% pastroq natija qayd etgan. Eng katta bilim bo'shlig'i xatolarni tuzatish (debugging) va kodni o'qish qobiliyatida yaqqol ko'ringan.
Qizig'i shundaki, dasturchining bilim darajasi SI bilan muloqot qilish uslubiga bevosita bog'liq bo'lib chiqdi. SIdan tayyor yechim kutganlar eng past natijani (35-39%) ko'rsatgan, tushuntirish so'rab sinchkovlik bilan ishlatganlar esa ancha yuqori natija (65-86%) qayd etgan.
Demak, bu tadqiqotning natijalari shuni ko'rsatadiki (o'rtacha holatda) SI kognitiv mas'uliyatni butunlay zimmasiga olsa, bilim darajasining susayishiga sabab bo'ladi; agar o'qituvchi sifatida interaktiv yo'l bilan qo'llanilsa, bilim darajasiga xalaqit bermaydi.
@musofir_iqtisodchi
Forwarded from The AI & Quantum Computing Chronicle
This paper provides a complete, ground-up explanation of how Large Language Models (LLMs) work. A central section walks through the entire forward pass with concrete numbers: embedding lookup, Query/Key/Value matrices, the dot-product score matrix, softmax weights, weighted Value sums, layer-by-layer refinement, and the final word prediction. It explains how backpropagation adjusts every matrix in response to prediction errors. It also covers fine-tuning and RLHF in detail. The paper concludes by applying this understanding to explain precisely why LLMs fail at constraint satisfaction.
https://vzocca.substack.com/p/how-large-language-models-work
https://vzocca.substack.com/p/how-large-language-models-work
Substack
How Large Language Models Work
A Complete Technical Explanation: From Tokens to Predictions
Forwarded from Tafakkur chizgilari
Musulmonlar qiladigan eng bema’ni ishlardan biri musulmon davlatlari hukumatlarini "qo‘g‘irchoq" deb atashdir. Musulmon dunyosida qo‘g‘irchoq rejimlar yo‘q. Bil’aks, shunday rejimlar borki, ular oʻta poraxo‘r va xudbin boʻlganidan, AQSh, Rossiya yoki Xitoy ularga pora berib, o‘z ta’sir doirasiga kiritib olgan. Biroq bu rejimlar o‘z xalqini majbur bo‘lganidan emas, balki o‘zlari shuni istagani uchun sotadi.
Aslida esa, bu rejimlar AQShdan ancha mustaqil, shuningdek, o‘z manfaatlariga ham ega va ularni AQShdan mustaqil ravishda ko‘zlaydi. Biz koʻrib turgan butun reallik yovuz AQSh butun dunyo ishlarini yashirincha boshqarib turgan ulkan fitnadan iborat emas. Aksariyat hollarda, eng yomon qassoblar va o‘g‘rilar o‘zimizdan chiqqan bo‘ladi va AQSh ulardan o‘z manfaati yo‘lida foydalangani kabi, ular ham AQShdan o‘z manfaatlari yo‘lida foydalanadi.
(C)
@Tafakkur_chizgilari
Aslida esa, bu rejimlar AQShdan ancha mustaqil, shuningdek, o‘z manfaatlariga ham ega va ularni AQShdan mustaqil ravishda ko‘zlaydi. Biz koʻrib turgan butun reallik yovuz AQSh butun dunyo ishlarini yashirincha boshqarib turgan ulkan fitnadan iborat emas. Aksariyat hollarda, eng yomon qassoblar va o‘g‘rilar o‘zimizdan chiqqan bo‘ladi va AQSh ulardan o‘z manfaati yo‘lida foydalangani kabi, ular ham AQShdan o‘z manfaatlari yo‘lida foydalanadi.
(C)
@Tafakkur_chizgilari
Forwarded from Debugging Epohul (Epohul)
"if quantum computers start breaking cryptography a few years from now, don’t you dare come to this blog and tell me that I failed to warn you. This post is your warning. Please start switching to quantum-resistant encryption, and urge your company or organization or blockchain or standards body to do the same."
Scott Aaronson
(also one of the 3 scientists who said no to Epstein)
https://scottaaronson.blog/?p=9718
Shtetl-Optimized
Will you heed my warnings NOW?
Holy crap … yesterday I was elected to the US National Academy of Sciences! If you don’t believe me, click the link and keep scrolling down until you hit the name “Aaronson.” But …
Forwarded from SecList for CyberStudents
TGPages Atlas (https://tgpages.com/atlas/map/)
An interactive map of Telegram channels that helps you quickly find communities by topic and assess their interests. This is a convenient visual catalog for a basic analysis of the Telegram ecosystem. It's a useful resource for quickly finding similar channels, tracking thematic connections, and understanding audience distribution around a specific topic.
Link to the service (https://tgpages.com/atlas/map/)
#OSINT
An interactive map of Telegram channels that helps you quickly find communities by topic and assess their interests. This is a convenient visual catalog for a basic analysis of the Telegram ecosystem. It's a useful resource for quickly finding similar channels, tracking thematic connections, and understanding audience distribution around a specific topic.
Link to the service (https://tgpages.com/atlas/map/)
#OSINT
Forwarded from Botir Ziyatov
Bugun bir qiziq jumlaga duch keldim:
O‘zingizni ko‘p yil yashagan deb o‘ylaysiz,
Lekin aslida bir xil yilni qayta-qayta takrorlab turibsiz.
Yangilanish, o‘zgarish ko‘proq harakat qilish orqali paydo bo‘lmaydi.
balki o‘zimizning eski fikrlarimiz va odatlarimizdan voz kechish bilan keladi.
@botirziyatov
O‘zingizni ko‘p yil yashagan deb o‘ylaysiz,
Lekin aslida bir xil yilni qayta-qayta takrorlab turibsiz.
Yangilanish, o‘zgarish ko‘proq harakat qilish orqali paydo bo‘lmaydi.
balki o‘zimizning eski fikrlarimiz va odatlarimizdan voz kechish bilan keladi.
@botirziyatov