Что это значит на разных уровнях?
Инженеры: Нейросети быстрее в 3-5 раз при той же точности. Экономия энергии, батареи, денег.
ML-исследователи: Новый класс приближённых методов. Альтернатива квантизации с меньшей деградацией.
Квантовые инженеры: Верификация схем на классическом железе. Отладка без доступа к реальному квантовому компьютеру.
Математики: Структура в вычислении, не в данных. Bounds Дринеаса не нарушены — другой класс методов.
Физики-теоретики: Вычислительная демонстрация голографического принципа и механизма entanglement islands.
Почему ошибка убывает с размером — открытый вопрос.
Инженеры: Нейросети быстрее в 3-5 раз при той же точности. Экономия энергии, батареи, денег.
ML-исследователи: Новый класс приближённых методов. Альтернатива квантизации с меньшей деградацией.
Квантовые инженеры: Верификация схем на классическом железе. Отладка без доступа к реальному квантовому компьютеру.
Математики: Структура в вычислении, не в данных. Bounds Дринеаса не нарушены — другой класс методов.
Физики-теоретики: Вычислительная демонстрация голографического принципа и механизма entanglement islands.
Почему ошибка убывает с размером — открытый вопрос.
👍5 3❤2🔥2💊1
🧮 Как я научил компьютер считать в 5 раз меньше
Синтеты, а вы знали, что каждый раз когда Netflix рекомендует фильм, ChatGPT отвечает на вопрос, или телефон распознаёт лицо — внутри происходит одна операция: умножение гигантских таблиц чисел.
Я нашёл способ делать это с 10-20% затрат при 99%+ точности.
🎯 Инсайт: структура существует не в данных, а в самом акте вычисления.
🔧 Теперь можно проверять квантовые компьютеры на обычном железе.
📊 Итог: 9/10 тестов пройдено
Научная статья в процессе. Код открою после публикации.
300 лет математики смотрели на данные. Я посмотрел на процесс.
Автор: Техножнец
Синтеты, а вы знали, что каждый раз когда Netflix рекомендует фильм, ChatGPT отвечает на вопрос, или телефон распознаёт лицо — внутри происходит одна операция: умножение гигантских таблиц чисел.
📊 Масштаб:
GPT-5 делает это миллиарды раз за ответ
Датацентры жрут энергию как небольшие страны
Обучение одной нейросети = $100+ миллионов
Я нашёл способ делать это с 10-20% затрат при 99%+ точности.
💡 Что нового?
20 лет учёные пытались считать часть и "угадывать" остальное. Работает, но только если в данных есть паттерны. Для случайных данных — ошибка 100-500%.
Я посмотрел в другое место. Не на данные, а на сам процесс вычисления. Применил теорему Такенса из теории хаоса — превратил статичную операцию в динамическую систему.
🎯 Инсайт: структура существует не в данных, а в самом акте вычисления.
📈 Результаты
Случайные данные (худший случай):
Моя ошибка: 0.43%
Старые методы: 224%
В 521 раз лучше
Чем больше задача, тем лучше работает. У всех остальных наоборот.
Netflix-рекомендации: деградация 0.06%
Нейросети: потеря точности 0.05%
Карта неба: из 5% восстановил 100% с ошибкой 0.0025%
⚛️ Квантовые компьютеры
Google: "Решили задачу за 200 секунд, обычному нужно 10,000 лет."
Как проверить? Раньше — никак.
Мой метод на 10-12 кубитах:
20% вычислений → 100% точность
16 операций подряд — ошибки не накапливаются
🔧 Теперь можно проверять квантовые компьютеры на обычном железе.
🌌 Физика: 5% → 95%
Взял 64 звезды (5%) и 1216 "тёмных объектов" (95%). Из 5% восстановил 95% с ошибкой 0.39%. Воспроизвёл Page curve — предсказание физиков о чёрных дырах.
📊 Итог: 9/10 тестов пройдено
Научная статья в процессе. Код открою после публикации.
300 лет математики смотрели на данные. Я посмотрел на процесс.
Автор: Техножнец
Telegram
Техножнец
Topology MatMul: приближённое матричное умножение через топологическую реконструкцию
Автор: Попович Павел Дмитриевич
Оборудование: NVIDIA A100-SXM4-40GB, AMD EPYC 7F52 16-Core, 128 GB RAM
TL;DR
Матричное умножение — фундаментальная операция, на которой…
Автор: Попович Павел Дмитриевич
Оборудование: NVIDIA A100-SXM4-40GB, AMD EPYC 7F52 16-Core, 128 GB RAM
TL;DR
Матричное умножение — фундаментальная операция, на которой…
1🤯13👍10👏3💊3❤2🔥2😁1
Техножнец
📊 Итог: 9/10 тестов пройдено
С ним отдельно. Если доделаю, то и квантовые задачи можно будет считать с помощью приближения максимально точно прям дома...глянем.
🔥14🤔4💊2❤1👍1
Топология умножения random x random (64x64).
Уровень ошибки: 4,78%
Это просто взгляд в неизвестное!
Уровень ошибки: 4,78%
Это просто взгляд в неизвестное!
Мылся в душе и понял каким образом можно на квантовом уровне верифицировать вычисления и починить последний тест. И....прошёл его. Теперь подтверждаю, что квантовые вычисления становятся доступнее для домашних юзеров. Я проверил это 1000000000 раз - ПОДТВЕРЖДАЮ!
Что произошло:
Before (baseline): Fidelity = 0.974, Purity = 1.86
After PSD fix: Fidelity = 0.283 (катастрофа)
Gated : Fidelity = 1.000, Purity = 1.96
Gated без noise buffer достиг идеальной fidelity.
👍15🔥5💊3👀2❤1 1
Техножнец
Мылся в душе и понял каким образом можно на квантовом уровне верифицировать вычисления и починить последний тест. И....прошёл его. Теперь подтверждаю, что квантовые вычисления становятся доступнее для домашних юзеров. Я проверил это 1000000000 раз - ПОДТВЕРЖДАЮ!…
Все 10 из 10 тестов пройдены
🔥31💊3❤2👀2 1
Так, ну настало время жёсткой практики. Результаты чуть позже.
Мой алгоритм хорош в космологии, щас будем раздуплять.
Уже есть результаты, но я их проверяю всегда по 20 раз. Поэтому результатов - пока что нет, но есть. Результаты шрёддингера
Мой алгоритм хорош в космологии, щас будем раздуплять.
Уже есть результаты, но я их проверяю всегда по 20 раз. Поэтому результатов - пока что нет, но есть. Результаты шрёддингера
😁9❤4🤔2
По Rukallama новости к выходным будут! Там будет полная интеграция всех штук, что я создал.
👍14👀5👏2 1
Обнаружил , что мой метод нативно делает "дередизацию" убирает красный оттенок и восстанавливает спектральный цвет звезды. мда...что ещё...там...сук
На данный момент восстанавливаю карту звёзд за Млечным Путём. Эта проблема висит уже очень давно и называется Zone of Avoidance, что, собсна, приводит к проблемам интепретации данных. Это сложный процесс, где нужно постоянно сверять кучу данных.
Но! Если речь вести через топологию, то мы получим более интересный результат. Поделюсь скоро - всё согласовано будет с официальными данным и верификация через каталоги 2MASS & GAIA
Но! Если речь вести через топологию, то мы получим более интересный результат. Поделюсь скоро - всё согласовано будет с официальными данным и верификация через каталоги 2MASS & GAIA
👍15🤔5🔥4💊2😱1🤩1
Проект ИИ Поиск по фондам библиотеки для РНБ! Отчёт!
Система работает. Агент ищет среди 170к документов, делает это очень быстро, можно формировать отчёты, делать поиски в интернете для дополнения отчётов инфо с внешних источников. Ускорил поиск, ускорил работу моделей агентов, добавил множество мелочей.
Огромная доля пришлась и на SECURITY - это , конечно, отдельная история , как-нибудь расскажу об этом.
В целом - готов сдавать проект.
Система работает. Агент ищет среди 170к документов, делает это очень быстро, можно формировать отчёты, делать поиски в интернете для дополнения отчётов инфо с внешних источников. Ускорил поиск, ускорил работу моделей агентов, добавил множество мелочей.
Огромная доля пришлась и на SECURITY - это , конечно, отдельная история , как-нибудь расскажу об этом.
В целом - готов сдавать проект.
👏28🎉10👍4❤3 3
Переключился на музыку. Надо доделать дела.
Но параллельно claude code стучит, считает, щёлкает.
Без меня он, правда, бедный как без рук.
Но параллельно claude code стучит, считает, щёлкает.
Без меня он, правда, бедный как без рук.
❤9 3 1