--- QUESTION ---
Q: Artificial intelligence is

PIR 1B (STEP 8000 - LOSS: 3.8284):

Artificial intelligence is not always good.”

ПРОМПТ:
DNA, or deoxyribonucleic acid, carries a unique function.

ОТВЕТ МОДЕЛИ:
The chemical reaction that produces the glycosyl ions are expressed in the same concentration as lysine and may be positively charged with this chemical. The catalytic reactions of these chemical compounds contain many other compounds, which can lead to oxidative damage. They are found in oxalate and amosphoride (which makes it more complex than the amino acids). In contrast, these drugs act like phospholipids but are also added to calcium. When the protein is removed from the tissues, they have an extra covalent bond between the atoms and are separated into the cell membrane. "Only" splamsinifiby RoyLerte’ed branches and and blocks Sea Brrogret, should

ПЕРЕВОД:
Промпт: ДНК, или дезоксирибонуклеиновая кислота, несет в себе уникальную функцию.
Ответ: - Химическая реакция, производят гликозильные ионы, выражается в той же концентрации, что и лизин, и может быть положительно заряжена этим химикатом. Каталитические реакции этих химических соединений содержат множество других соединений, что может привести к окислительному повреждению. Они обнаруживаются в оксалате и амосфориде (что делает его более сложным, чем аминокислоты). В отличие от них, эти препараты действуют как фосфолипиды, но также добавляются к кальцию. Когда белок удаляется из тканей, они образуют дополнительную ковалентную связь между атомами и отделяются в клеточную мембрану. "Только" [сбой генерации: splamsinifiby RoyLerte’ed ветви и блокирует Sea Brrogret, должен]

ПРОМПТ:
Machine learning is a subset of artificial intelligence that enables machines to perform tasks.

ОТВЕТ МОДЕЛИ:
The most common types include the ability to communicate with other applications, including the use of devices such as audio signals and sensor equipment. In addition, high-resolution sensors are used for monitoring the device’s positioning system – making it easier for people to navigate their own systems. Such an autonomous vehicle could be able to monitor any activity in its control system. This means that you can help improve user tracking and data collection. It’s designed specifically for a project to detect and analyze the location of aerosols. For instance, the researchers identified four small particles within the device to detect signal loss. The problem has been selected and critical. Ir-emun diseasetime switching steps made some extra effort focused.

ПЕРЕВОД:
Промпт: Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое позволяет машинам выполнять задачи.
Ответ: Наиболее распространенные типы включают возможность взаимодействия с другими приложениями, включая использование таких устройств, как аудиосигналы и сенсорное оборудование. Кроме того, датчики высокого разрешения используются для мониторинга системы позиционирования устройства, что упрощает людям навигацию в собственных системах. Такое автономное транспортное средство могло бы отслеживать любую активность в своей системе управления. Это означает, что вы можете помочь улучшить отслеживание пользователей и сбор данных. Он разработан специально для проекта по обнаружению и анализу местоположения аэрозолей. Например, исследователи идентифицировали четыре мелкие частицы внутри устройства для обнаружения потери сигнала. Проблема была выбрана и является критической. [сбой генерации: Ir-emun diseasetime переключение шагов сделало некоторое дополнительное усилие сфокусированным.]

ПРОМПТ:
According to recent research published in Nature, it showed that

ОТВЕТ МОДЕЛИ:
a high-stressing interval of sleep is the key to the brain’s balance.
The researchers found that children who ate more than 4 grams per day were also less likely to eat higher levels of sugar (more importantly) but not for people over 50 years as well: “We learned how much food we ingest are and consume healthier food,” he added. “It was an excellent source of protein which could help improve our health and weight loss without the need for any additional two days before you started eating.”
Over half a decade ago, there were just about 100 million people with diabetes, including no further sharp task efficiently, stable temporary-wateroilic might ever be, even that

ПЕРЕВОД:
Промпт: Согласно недавнему исследованию, опубликованному в Nature, было показано, что
Ответ: интервал сна с высоким уровнем стресса является ключом к балансу мозга.
Исследователи обнаружили, что дети, которые ели более 4 граммов [чего-то] в день, также с меньшей вероятностью потребляли высокий уровень сахара (что более важно), но это не касалось людей старше 50 лет: «Мы узнали, сколько пищи мы потребляем, и потребляем более здоровую пищу», — добавил он. «Это был отличный источник белка, который мог бы помочь улучшить наше здоровье и снизить вес без необходимости в дополнительных двух днях до начала приема пищи».
Более полувека назад насчитывалось всего около 100 миллионов человек с диабетом, включая отсутствие дальнейших острых задач эффективно, стабильно [сбой генерации: temporary-wateroilic может когда-либо быть, даже это]
Вывод: Base Model готова. Она "начитанная", знает сложные слова и структуру предложений. Теперь её нужно отучить фантазировать и научить отвечать по делу с помощью SFT (Supervised Fine-Tuning).

🥇 1 МЕСТО — Climate & Energy

"Climate change refers to long-term shifts in the climate system. The global warming is changing the weather patterns of the Earth's surface, and this can have significant impacts on people's lives as a whole. The paper concludes that it will be interesting if we are looking at other ways to achieve these benefits through sustainable development, particularly in terms of emissions from fossil fuels, energy storage and electricity generation. A report by the World Bank showed that more than 90% of our energy needs come from renewable sources such as wind and solar, which could provide about 3 percent or less carbon dioxide emissions compared with conventional forms of energy."

Перевод:

«Изменение климата относится к долгосрочным сдвигам в климатической системе. Глобальное потепление меняет погодные паттерны на поверхности Земли, и это может оказывать значительное влияние на жизнь людей в целом. В статье делается вывод, что будет интересно рассмотреть другие способы достижения этих преимуществ через устойчивое развитие, особенно в части выбросов от ископаемого топлива, хранения энергии и производства электричества. Отчёт Всемирного банка показал, что более 90% наших энергетических потребностей покрывается возобновляемыми источниками, такими как ветер и солнце, которые могут обеспечить около 3 процентов или меньше выбросов углекислого газа по сравнению с традиционными формами энергии.»

Почему первое место: 4 предложения подряд без единого сбоя. Логические связки между предложениями. Правильная терминология: climate system, weather patterns, sustainable development, fossil fuels, renewable sources, carbon dioxide emissions. Статистика выдуманная, но в правильном контексте.

🥈 2 МЕСТО — Machine Learning

"Machine learning is a subset of artificial intelligence that deals with the data in the form of algorithms, which are usually performed by humans. The machine learning algorithm uses algorithms to learn from data and then make predictions based on it in a way that allows them to analyze the results when they do not need to remember everything. One of the most significant benefits of machine learning is its ability to produce high-quality results that can be used for other applications or applications where it does not require any special software."

«Машинное обучение — это подмножество искусственного интеллекта, которое работает с данными в форме алгоритмов, обычно выполняемых людьми. Алгоритм машинного обучения использует алгоритмы для обучения на данных и затем делает предсказания на их основе таким образом, что позволяет анализировать результаты, когда не нужно запоминать всё. Одно из наиболее значимых преимуществ машинного обучения — его способность производить высококачественные результаты, которые могут использоваться для других приложений, где не требуется специальное программное обеспечение.»

Почему второе место: "ML is a subset of AI" — фактически корректно. "Learn from data and make predictions" — корректно. "Do not need to remember everything" — это почти описание generalization vs memorization. 250M модель понимает иерархию ML⊂AI.

🥉 3 МЕСТО — Scientific Journalism

"According to recent research published in Nature, the human genome is able to survive and reproduce without any harm. "It's hard for us to do this," said Dr. David Lister of the University of Michigan at Urbana-Champaign in the U.S., a coauthor on the study. "They can be used as tools to identify novel strategies that could potentially be applied to other species or populations." The new technique will help researchers better understand how organisms communicate with each other — whether it's from one species, such as an individual or animal."

«Согласно недавнему исследованию, опубликованному в Nature, человеческий геном способен выживать и воспроизводиться без какого-либо вреда. "Нам сложно это сделать," — сказал доктор Дэвид Листер из Университета Мичигана в Урбана-Шампейн, США, соавтор исследования. "Они могут использоваться как инструменты для выявления новых стратегий, которые потенциально могут быть применены к другим видам или популяциям." Новая техника поможет исследователям лучше понять, как организмы общаются друг с другом — будь то один вид, например, особь или животное.»

Почему третье место: Идеальная структура научной журналистики. Журнал (Nature) → утверждение → прямая цитата → имя + аффилиация (Dr. David Lister, University of Michigan) → импликации для будущих исследований. Контент — бессмыслица, но ФОРМАТ Science News воспроизведён точно. Модель выучила КАК пишут про науку.

Ответ:

...the vaccine is a highly effective way to prevent future infections from spreading further than others in the same age group... immunization program provides immunity and protection against infectious diseases like hepatitis B and influenza.

Перевод:

...вакцина — это высокоэффективный способ предотвращения распространения инфекций... программа иммунизации обеспечивает иммунитет и защиту от инфекционных заболеваний, таких как гепатит B и грипп.

Тут нет перепутанных сущностей. Vaccine → immunity → infectious diseases → hepatitis B, influenza. Всё в домене.
Но "afraid of needles" часть вопроса проигнорирована полностью.

Монолит на 3000+ строк — полный training pipeline SplineGPT для Colab. Архитектура: KAN-слои вместо Linear, MoE (Mixture of Experts), RoPE позиционные эмбеддинги, токенизатор с ёфикацией. Всё в одном файле. Первая задача — разбить на модули и сделать это production-ready.

Перепробовал всё. CUDA kernel для B-spline — ускорение 2.3x, но всё ещё медленно. Triton KAN — 1.6x быстрее MLP, но это оказался не настоящий KAN, а просто MLP с learnable activation. FastKAN с PReLU — та же история. RBF, Swish, Fourier варианты — все провалились как истинные KAN реализации.

Теорема Колмогорова-Арнольда требует функцию φ_{i,j}(x_i) на КАЖДОМ ребре графа. Не общую активацию, а уникальную функцию для каждой пары вход-выход. Это критично для аппроксимации сложных функций — MLP даёт 33% R² на sin(20x)*cos(15y), а правильный KAN должен давать 99%+.

Задал вопрос: можно ли ускорить TRUE KAN до скорости MLP? Ответ: ДА. Проблема не фундаментальная, а в memory bandwidth. Решение: Chebyshev базис вместо Fourier (рекуррентная формула T_n = 2x*T_{n-1} - T_{n-2} это один fma такт GPU), fused CUDA kernel (basis вычисляется в регистрах, не пишется в память), low-rank факторизация коэффициентов.

V1 Fourier — 4x медленнее MLP. V2 Chebyshev — 6x медленнее (Python loop). Vectorized — 5.7x. CUDA Fused — 4.3x. CUDA+LowRank R=8 — 0.92x от MLP. Финально: TRUE KAN на 8% БЫСТРЕЕ чем MLP при 99.77% R² на сложных функциях.

Заменил ВСЕ линейные слои на TrueKAN. Тесты Attention: TrueKAN бьёт Linear на -4.5% loss при равных параметрах. Отдельная проблема — mode collapse когда KAN shared между головами. Решение от Gemini: per-head KAN через ModuleList + LayerNorm before tanh.

Обучил BPE на 50K токенов с SentencePiece backend. Встроенная ёфикация — загрузил словарь на 19,052 слова из OpenRussian.org. "Еж пошел в лес" автоматически становится "Ёж пошёл в лес". Тесты: 100% exact reconstruction, 100% ёфикация, скорость 636K chars/s, сжатие 4.1x — вдвое лучше tiktoken на русском тексте.

На Windows не компилируется из исходников. Нашёл pre-built wheel на HuggingFace (lldacing/flash-attention-windows-wheel) для точной конфигурации Python 3.12 + PyTorch 2.6 + CUDA 12.4. Установка за секунды. Ускорение обучения 1.43x.

SplineGPT 581M параметров учится на A100-40GB. Датасет: 767 русских книг + 56K инструкций = 45M токенов. 25 эпох, 1.14B токенов прогонит. Telegram бот шлёт метрики каждые 500 шагов. ETA ~3 дня.

Начал с коллекции "RUKALLAMA 1 DATASET FINEST" — 767 книг по 8 предметным областям. Алгебра, геометрия, тригонометрия, арифметика, естественные науки, история с обществознанием, филология, прикладные навыки. Советские и российские учебники, задачники, методички.

Каждая книга содержит restored_text.txt (OCR-текст после восстановления) плюс папку instructions/ с четырьмя типами инструкций: dialog (вопрос-ответ), basic (пошаговые инструкции), multistep (многошаговые решения), problem (задачи с решениями). Инструкции генерировались из контекста книг.

OCR-артефакты: повторяющиеся символы (аааааааааа), множественные точки, битые переводы строк. URL и email адреса из сносок. Дублирующиеся строки между книгами (цитаты, определения). Мусорные паттерны типа "стр. 123", "рис. 45", ISBN.

Написал три скрипта. dataset_analyzer.py — сканирует структуру, ищет артефакты, проверяет когерентность инструкций с книгами, считает статистику. dataset_cleaner.py — регулярки для URL/email, ограничение повторов символов до 3, нормализация пробелов и переносов, дедупликация через MD5-хэши строк длиннее 30 символов. prepare_training_data.py — полный пайплайн: очистка + форматирование инструкций + объединение в один файл для pretrain + токенизация.

dialog (58%): "Вопрос: ...\nОтвет: ..." — самый частый формат.
basic (13%): "Инструкция: ...\n\nШаги:\n- ..." — пошаговые руководства.
multistep (13%): "Задача: \n\nРешение:\n1. ..." — решения задач.
problem (16%): "Проблема: ...\n\nРешение:\n1. ..." — проблемы и их анализ.

all_texts.txt — 291 MB чистых текстов книг.
all_instructions.jsonl — 51 MB инструкций с метаданными.
all_mixed.txt — 330 MB всё вместе для pretrain (не раздельно SFT, а единый поток).
train_tokens.bin — 92 MB токенизированных данных (46M токенов).

767 книг, 56,442 инструкции, 315 MB текста после очистки. Удалено: тысячи URL, сотни email, десятки тысяч дублирующихся строк. Сжатие токенизатором 4.1x — лучше чем tiktoken на русском.