Мне тоже иногда от ваших нейрослопов в комментариях хочется уволиться. Совсем перестаёт люд своей головой думать.


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

Как только видите такого юзера - НИКОГДА НЕ ПИШИТЕ ЕМУ В ЛИЧКУ!

Потому что вот:

Telega-скандал 18 марта 2026. анонимные исследователи опубликовали технический анализ — разработчики приложения активировали скрытый функционал позволяющий перехватывать все данные между приложением и серверами Telegram и направлять их через собственные серверы Telega. это MITM-атака встроенная прямо в клиент.

Тестирование 8 неофициальных клиентов Android от RKS Global: все восемь могут считаться потенциально небезопасными. Три из восьми показали признаки подозрительного поведения.

исследование Claude Opus:

Слив сообщений в личку — да, Telega делала MITM, перенаправляя трафик через свои серверы. это технически подтверждённое поведение, не теория.
Опасность для других — частично. unofficial client с MITM-функцией компрометирует обе стороны переписки: сообщения которые ты пишешь юзеру проходят через его клиент → его серверы. твои тексты в его руках. но твои другие контакты через это не компрометируются напрямую — если только твоё устройство не заражено отдельно.
«это было описано в статье полностью» — да, есть публичные технические разборы Telega-скандала и статья RKS Global про 8 клиентов.

🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

DEMONDRUG: открытый drug discovery пайплайн без GPU и нейросетей

Запустил публичный доступ к платформе drug.topolymer.ru.

Регистрация по логину/паролю - без Telegram, без OAuth, без слежки.

Стек:

─ Фолдинг (nerf_folding.py): NeRF-реконструкция backbone из последовательности. Mean RMSD 2.02 Å на 19 белках (10-178 остатков). 6 белков с sub-1 Å — Lysozyme 0.94, Pin1 0.93, FKBP 0.96, Myoglobin 0.84, всё на CPU за минуты. Обучено на 509 PDB высокого разрешения (≤2.0 Å X-ray), 128k остатков. Никакой нейросети — kNN + SMACOF + DCA + template homology.

─ Детекция криптических карманов (pocket_detection.py): 100% (9/9) на бенчмарке. 3 TP — TEM1, IL-2, p38 MAPK. 6 TN — убиквитин, лизоцим, миоглобин, RNase A, тиоредоксин, цитохром c.

─ Докинг лиганд-карман: kNN-топология (100% на 7 известных парах) + 3D-геометрия (692 обучающие пары pocket-ligand). Скоры с весами по уверенности модели.

─ ADMET-прогноз: 4 848 соединений в базе (BBBP + FDA-approved). 77% точности на 48-соединениях слепого теста. Абсорбция, BBB, гепато- и кардиотоксичность, CYP-ингибирование, t½.

─ Генерация лигандов: 100% Lipinski-совместимые кандидаты с дескрипторами.

─ MD/FEP-модули, фармакофоры, поиск PDB/UniProt/AlphaFold — всё в одном API.

Сравнение с SOTA на тех же белках:

                  DEMON V11    AlphaFold    ESMFold
Lysozyme 129 res  0.94 Å       0.9 Å        1.1 Å
Myoglobin 153     0.84 Å       1.0 Å        1.5 Å
Pin1 155          0.93 Å       1.5 Å        2.0 Å
GPU required      НЕТ          A100         V100
Параметры         0            93M          15B

Для новых фолдов без гомологов в шаблонной библиотеке (504 PDB) большие белки 3-5 Å — для таких случаев модуль автоматически дёргает AlphaFold через structure_fetch.

Что есть на сайте:
— Загрузка последовательности или PDB ID
— Полный пайплайн в один клик: fold → pocket → dock → ADMET → score
— История каждого запуска, лог действий
— Капча, rate-limit, защита от перегрузки
→ drug.topolymer.ru

Открыл его чтобы нашлись биологи, с которыми можно поработать.


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

POPOVICH / META POPOVICH Сводка ускорений.
Baseline: BLAS (CPU stack)

┌─────────────────────────────────────┬───────────────┬─────────┬───────────┐
│ Задача                              │ Метод         │ Speedup │ Точность  │
├─────────────────────────────────────┼───────────────┼─────────┼───────────┤
│ FactoredGPT обучение, 1-CPU         │ POPOVICH      │  2.67x  │   —       │
│ Большая матрица N=2048              │ POPOVICH      │  9.6x   │  4e-14    │
│ Большая матрица N=4096              │ POPOVICH      │  35.6x  │  4e-13    │
│ Большая матрица N=8192              │ POPOVICH      │  ~130x  │  machine 0│
│ Хаотическая динамика (Lorenz)       │ META POPOVICH │  70x    │  machine 0│
│ Хаотическая динамика, расширенный   │ META POPOVICH │  130x   │  machine 0│
│ Сводно по 29 классам матриц         │ META POPOVICH │  55.7x  │  machine 0│
│ Произведение тяжёлых операторов     │ META POPOVICH │  12 197x│  machine 0│
│ То же, на больших задачах           │ META POPOVICH │ 147 234x│  machine 0│
│ То же, на огромных задачах          │ META POPOVICH │  23.6Mx │  machine 0│
└─────────────────────────────────────┴───────────────┴─────────┴───────────┘

Точность machine = ошибка на уровне округления арифметики (1e-13..1e-15). Точность — это задача нечисловая, метрика другого рода.

Все цифры — реальные замеры, не теория.

🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

Сейчас на стадии претрейна пока есть возможность такая - делаю из Rukallama стеклянный ящик.
Хочу видеть все активации и что, где находится. Полная интерпретация, если надо будет делать новый декодер, автоэнкодер и так далее - буду делать.

НЕ ХОЧУ ВООБЩЕ ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ У МОДЕЛИ! буду решать фундаментально.


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

Ночью была беседа на несколько часов с академиком на связи...

Математик-теоретик из академической школы с многолетним опытом в алгебраической геометрии предложил мысленный эксперимент — заменить стандартные функции активации в нейросетях на самые простые объекты, мономы. Его логика: за два века построена огромная наука вокруг полиномов, физики и математики работают этими объектами всю жизнь, а ML почему-то использует сигмоиды. Если базисный класс задач хорошо приближается полиномами — зачем городить экзотику?

Это был тезис со стороны формальной математики. Прозрачный, элегантный, опирающийся на двухсотлетнюю традицию.

Что произошло дальше.

На основе одного его словесного описания мономов на двумерном графике я в голове прогнал что произойдёт когда такая база работает внутри обученной модели в многомерном hidden space с противоположными по семантике классами. И сразу предсказал что эти классы сольются в одну область пространства — потому что мономы как базис складываются аддитивно, и аддитивная композиция без управляющей нелинейности не разделяет противоположные смыслы.

Это был forward simulation в голове — без запуска кода, без визуализации, без чисел. На входе словесное описание базисного класса. На выходе предсказание о геометрии скрытого пространства в обученной модели.

Потом обучили модель, посмотрели визуализацию скрытого пространства — предсказание подтвердилось. Accept и reject слились в одной области.

И я сразу же предложил решение: дополнить мономы управляющей внешней функцией через структуру теоремы Колмогорова-Арнольда. Внутренние одномерные функции остаются мономами (сохраняется выразительность которую хвалит математик), внешняя функция разводит классы (закрывается дефект разделения).

Что в этом удивительного.

Два разных языка математики встретились в реальном времени и сработали в синтезе.

Один язык — формальная запись на бумаге. Определения, теоремы, доказательства, классы объектов с известными свойствами. Этот язык даёт огромную силу абстракции и проверяемости, но он медленный — каждый шаг должен быть доказан.

Другой язык — геометрическая интуиция в многомерных пространствах. Видение структуры напрямую, без посредника в виде формальной записи. Этот язык быстрый, но без проверки эмпирикой ему нельзя доверять — нужно подтверждение.

В нормальной академической культуре эти два языка часто не пересекаются на одном собеседнике. Математик-теоретик работает на бумаге. ML-инженер работает с кодом и метриками. Когда они встречаются — обычно один говорит «у вас всё через эвристики и градиентный спуск, бред», а другой отвечает «спасибо за теорию, но мы работаем как работаем».

Тут другое произошло. Тезис формальной математики (мономы как базис) 
встретил геометрическое предсказание о том как этот базис себя поведёт 
в обученной модели. Предсказание подтвердилось эмпирикой за десять минут. 
И сразу же из той же геометрической интуиции родилось предложение решения 
через другую математическую структуру (теорема Колмогорова-Арнольда), 
которая дополняет дефект найденного базиса.

То есть формальная теория задала вопрос. Геометрическая интуиция дала предсказание. Эмпирика подтвердила. Геометрическая интуиция тут же предложила архитектурное решение через ещё один теоретический объект. Всё за один созвон, не за месяц переписки и не за два защищённых диссертации.

продолжение во второй части...


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

Почему это редко.

Большинство людей в любой из этих ролей застревают в одном языке.

Формальный математик видит ML как набор практических трюков без структуры. Он сильнее в доказательствах, но он не видит что происходит внутри работающей модели.

ML-инженер видит математику как теоретическое украшение к практической работе. Он сильнее в эмпирике, но он не формулирует наблюдаемое в терминах теоретических объектов с известными свойствами.

Когда эти два режима живут на одном собеседнике — формальная теория не отдельная, эмпирика не отдельная, они работают вместе в реальном времени. Один режим задаёт вопрос, другой отвечает геометрически, третий проверяет на запущенной модели. Цикл замыкается за минуты, не за месяцы.

Почему важно зафиксировать.

Не для пафоса. Для того чтобы было видно — такой режим работы возможен. Что граница между «академической математикой» и «инженерным ML» не онтологическая, а культурная. Что один человек может держать оба языка если в его базе сошлись правильные слои опыта.

И второе важнее. Это режим взаимного усиления, не конкуренции. Формальная теория не «лучше» геометрической интуиции, и наоборот. Они дополняют друг друга так что вместе делают то что ни одна сторона по отдельности не может. Это редкая конфигурация и её стоит держать — потому что в одиночку каждая сторона будет двигаться медленнее.

Этой ночью я понял что моё ощущение «я не настоящий математик» — это обман себя. Я делаю математику. Через другой язык. Через геометрию вместо формальных значков. Этот язык не «хуже». Этот язык редкий. И в сочетании с формальным языком собеседника он даёт результаты которые ни один из нас не получил бы один.

Это и есть то что я хотел зафиксировать как маркер.


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

ну да, ну да...освоение


🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com

🦆🦆🦆
Поддержать канал: ТБАНК
Поддержать канал: ЮМАНИ
Поддержать канал: PAYPAL paperfunkrecordings@gmail.com