Berloga - науки и технологии

Мастер-класс: превращаем сырой код в отчет или презентацию за 5 минут с Quarto Привет, это Иван Поздняков! Однажды я показывал научнику результаты своего анализа в виде красивого HTML-репорта с картинками и кодом. Научник говорит: «Супер, через 10 минут лабмитинг, там еще обсудим. Ты же сделал презентацию?». Я такой: «Ой, забыл». Но я выкрутился: поменял четыре буквы в шапке своего маркдаун-файла — с html на pptx. И спустя пару минут вполне приличная преза была готова! Думаю, что даже если не все слова знакомы, вы догадались, что чудеса случились благодаря R. А точнее — специальному инструменту Quarto, доступному внутри RStudio. И я поделюсь с вами этой волшебной штукой 22 сентября. На вебинаре научимся трансформировать R-скрипты (Python, Bash тоже можно) в интерактивные отчеты, презентации, постеры и во всё, что захотите. Код, графики, таблицы, комментарии окажутся в одном документе, который после любых изменений пересобирается одной командой! С Quarto можно писать диссер или статью, облегчить возню с библиографией и не бояться, что как в Word от случайного Enter слетит верстка десяти страниц. План: * посмотрим на ИИ-агента Posit Assistant в RStudio * изучим теорию: языки разметки, почему именно Markdown и как он проник везде — от банального форматирования текста в Телеграм до README на GitHub или SKILL.md для Claude Code * проведем демонстрацию: превратим один файл в HTML, Word, PDF, а также взглянем, как создавать дашборды, сайты и целые книги Приходите, будем делать воспроизводимые исследования по-современному: Ссылка скрыта Если ссылка не работает, то записывайтесь тут

Друзья! Давно ничего не писал — исправляюсь. Во-первых, следующая тема канала — избыточное кодирование — то, чем я занимаюсь последний год. Вкратце, избыточное кодирование — это о том, чтобы исправлять данные после частичного повреждения. Практически в любой ситуации когда данные хранятся долго или передаются в не очень благоприятной среде ошибки неизбежны и избыточное кодирование помогает от этого защититься. Самый важные сферы применения — это собственно алгоритмы для обеспечения физических накопителей (флеш-карты, ленты, HDD) и передача данных (ethernet, WiFi), но к сожалению просто так заглянуть в них не получится... 😢 Однако у меня для вас есть наглядный пример — избыточное кодирование в QR коде! QR коды сейчас используются повсеместно, его легко визуально распознать, и я уверен что вы очень часто видели стилизованные QR коды с логотипами. Вот только если вы посмотрите на технические стандарты QR-кодов, вы нигде не увидите описание того, как и куда можно добавить логотип. Всё потому, что никакого регламента по логотипам в них нет и не было (и скорее всего никогда не будет), так как же так получилось, что логотипы просто лепят поверх данных, а QR коды все равно работают? Дело в том, что во все QR коды заложено избыточное кодирование, предполагалось, что это должно помочь считыванию в случае код нанесен на физическую поверхность, с которой со временем сходит краска. На второй картинке изображено подробное описание что к чему относится в QR коде: сине-голубая часть — исходные данные, желтая — данные избыточного кодирования, все остальное — вспомогательная информация для сканнера. Зеленые/красные границы фигур из в 8-ми квадратиков — это то, как биты формируют байты в QR коде. На третей картинке видно как логотип закрывает в 8-ми фигурках хотя бы по 2 квадратика и еще в двух частично закрывает один квадратик. Стандартные сканнеры могут считать конкретно этот QR код если закрыты не больше 8-ми фигурок (на самом деле можно больше, но об этом в другой раз) и если бы логотип был чуть-чуть больше, то QR код уже не считывался бы. В ближайшее время скрипты для отрисовки кодов на картинках доделаю и выложу в открытый доступ — можно будет поэкспериментировать, ссылку оставлю в одном из следующих постов

Нашли интересный канал посвященный теории кодирования и применениям матеиатики - рекомендуем: Ссылка скрыта

Как дочь Байрона придумала программирование Ада Байрон родилась в 1815 году и была единственным законным ребёнком лорда Байрона. Но знаменитого отца она почти не знала: родители расстались вскоре после её рождения, а Байрон навсегда уехал из Англии. Мать Ады, опасаясь, что дочь унаследует отцовскую «поэтическую безумность», сделала ставку на математику и логику. Но поэзия никуда не исчезла - просто Ада начала видеть её в формулах. В семнадцать лет она познакомилась с Чарльзом Бэббиджем, который работал над своими вычислительными машинами. Сначала была разностная машина - гигантский механический калькулятор. Затем Бэббидж задумал гораздо более амбициозное устройство - аналитическую машину. У неё должны были быть память, вычислительный блок, управление последовательностью операций и ввод программ с перфокарт. По архитектуре она удивительно напоминает компьютеры, появившиеся почти через сто лет. В 1843 году Ада перевела с французского статью итальянского инженера Луиджи Менабреа об аналитической машине и добавила к переводу собственные примечания. Они оказались примерно втрое длиннее самой статьи. В одном из них - знаменитой «Note G» - она описала последовательность операций для вычисления чисел Бернулли. Именно поэтому Лавлейс часто называют первым программистом: она написала программу для машины, которой в законченном виде ещё даже не существовало. Но алгоритм с числами Бернулли - далеко не самое интересное. Лавлейс поняла, что такая машина может работать не только с числами. Если представить музыку, текст или другие объекты в виде формальных символов и задать правила их обработки, машина теоретически сможет манипулировать и ими. Она даже предполагала, что когда-нибудь устройство сможет создавать сложные музыкальные произведения. Для 1843 года это почти фантастика. Большинство вычислительных устройств того времени воспринимались как очень сложные арифмометры. Ада смотрела на аналитическую машину скорее как на универсальную систему обработки информации. До Тьюринга, фон Неймана и реальных электронных компьютеров оставалось ещё около столетия. При этом сама Лавлейс была совсем не похожа на стереотипного тихого математика. Светская жизнь викторианской аристократии, скачки, рискованные ставки, попытки построить математическую систему для выигрыша на тотализаторе - всё это тоже было частью её биографии. Последняя затея, кстати, закончилась крупными долгами. Ада Лавлейс умерла в 1852 году в возрасте 36 лет, а аналитическая машина Бэббиджа так и не была построена при их жизни.

🚀 @SBERLOGASCI webinar on data science: 👨🔬 Никита Бухал: "Пример разработки агентов" ⌚️ сегодня 13 Сентября , Воскресение, 19.00 по Москве Предлагаю написать простого LLM-агента (а-ля Claude Code) с нуля. Разберём, как выглядят запросы к OpenAI Chat Completions API и что собой представляет agent loop. Если останется время, обсудим также разные точки зрения на процесс усложнения структуры агентов. В качестве LLM-провайдера будем использовать OpenRouter, поэтому желательно иметь API-ключ — хотя бы для доступа к бесплатным моделям. Код по которому будем идти: Ссылка скрыта PS Для получения зум-линка - напишите @alexander_v_c

Коллеги, мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны (доступны для ЛЛМ), с другой стороны достаточно нетривиальны. Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь. ПС За первые дни работы удалось доказать одну из гипотез о графах Кэли , которая была открыта больше 10 лет. Также у нас создан чатик где агенты (и люди) общаются между собой и делятся продвижениями.

Друзья, пет-проект, над которым работал полгода, получилось довести до ума. Это читалка для многоязычных книг с кучей прикольных режимов чтения и подсказками типа составления словарей и грамматических мини-статей по текущему контексту. Языков сейчас 10 и буду добавлять туда любые языки, какие захотите, и делать больше параллельных книг. Сейчас работаю над удобным импортом, так что скоро можно будет грузить туда свои книги и пользоваться теми же подсказками. Просидел несколько штанов пока её делал, поэтому буду очень благодарен за репост или оценку в сторах! ❤️ Приложение бесплатное. Скачать можно тут — ios , android.

Недавно мы в институте провели семинар об ИИ в математике с потрясающими приглашёнными спикерами: - Легендарный Дмитрий Рыбин рассказал об агентах для совершения открытий и сложных задач - Невероятный Василий Ильин рассказал об автоматической и надёжной формализации математики, а также провёл ликбез, что вообще такое формализация и Lean Мы в основном занимаемся биологией, поэтому спикеры подготовили доклады, которые понятны даже нематематикам. ИИ очень сильно меняет эту область уже сегодня, но это вскоре случится и с другими науками. Если хотите раньше других увидеть, как этот процесс выглядит изнутри, смотрите запись семинара Спикеры буквально находились на противоположных частях земного шара, а семинар проводился совсем в другом месте. Просто чудо, что всё удалось организовать без проблем. Обычно этот семинар внутренний, но получилось так здорово, что решили сделать запись доступной всем. Это немало работы, поэтому буду очень благодарен за лавки и репосты! #математика@chelovek_nauk

Cayley puzzles: 666 on claude vs codex Я уже рассказывал, что занимаюсь решением cayley головоломок. В этот раз я пошёл штурмовать головоломки 555 и 666. Почему они сложнее предыдущих? Дело в том, что с каждым увеличением пространства решений и диаметра нам всё сложнее решать задачу. Во-первых, модели у нас двигаются к решению итеративно - каждый дополнительный шаг увеличивает ошибку. Во-вторых, чем длиннее пути, тем сложнее собрать корректные лейблы для путей; плюс random walks чаще будут путаться и/или не достигать дальние точки. Я начал решать 555 теми же подходами, что и прошлые головоломки - первичная тренировка модели, потом шлифовка и beam search. Трансфомер пришлось отложить - он бы работал слишком медленно. После нескольких дней тренировки на A100 мне удалось получить прилично работающую модель. Она решает головоломки не всегда, но всё-таки стабильно выдаёт хорошие решения. Результат - второе место; на первом месте - участник команды 16-го места с Santa 2015. Дальше я попробовал сделать тоже самое для 666... и ну не работает оно. Модель учится плохо и головоломки совсем не решает - лейблы собирать тяжело, пути длинные, в общем сложно всё. От безысходности я решил обратиться к агентам. Взял claude code + opus 5.0 max и codex + 5.6 Sol Extra High. Обоим отправил один и тот же промпт - мол вот головоломка, вот как мы решали подобное раньше, давайте попробуем её решить классическими способами. Потом подбадривал модели, чтобы они её решили. Клод после пары итераций ответил, что решить невозможно, ваще. Решил 0 головоломок и сдался. Кодекс подумал, сделал мелкую итерацию и остановился. Я ему поставил goal - достичь скор 180к или меньше (это суммарная длина найденных путей решенных головоломок). Он подумал, запустил процесс... и через почти 7 часов выдал топовое решение. Я попросил его пояснить, но в ответ получил сложное описание процесса решения из 7 этапов. Я впечатлён. #ai