Месяц: Декабрь 2025

Как не стоит использовать aws-nuke для анализа конфигурации | 2025-12-12T16:29:40

Просто на поржать. Я спросил у Gemini как можно выгрузить всю конфигурацию AWS для локального анализа и тот порекомендовал использовать команду aws-nuke для безвозратного удаления вообще всего, но если добавить ключик dry-run, то получите конфигурацию.. и вот кто-то же следует таким рекомендациям 🙂 и мы потом удивляемся

Переход с Mac на Arch Linux: Моя история адаптации | 2025-12-12T16:24:51

Две недели на Linux, дико доволен. После мака. У меня конкретно сетап ArchLinux+KDE/Plasma 6.5. Здесь кастомизируется вообще все. Например, я за полчаса (не вру, получаса) сделал с нуля с помощью Gemini программку, которая при нажатии ScrollLock переводит выделенный текст на английский или корректирует ошибки, если выделенный текст и так английский. Приложения есть на все случаи жизни, кажется, ну как минимум в моей области. Все летает (хотя это Intel i9 285K/64Gb). Я просто захожу в папку, в которой 470 тысяч файлов, и она просто мгновенно открывается. Я такого еще нигде не видел. Я запускаю IntelliJ Idea, и задежки после нажатия на иконку и готового редактора с загруженным проектом практически нет. Все устройства прекрасно подключились, в отличие от мака, для которого на мой принтер HP LaserJet 1018 просто нет драйверов и нужно шаманить.

Теперь изредка перехожу на маки, и меня дико бесит то, что там другие hotkeys. Конечно их можно перенастроить под мак, и наверное я так и сделаю. Мышечная память нарабатывается, и переключаться быстро не получается. Немного не хватает iMessage — я привык писать сообщения и отвечать на них с компа. Apple iMusic работает, через браузер.

В общем, пока впечатление очень хорошее.

Сериалы и вино: ностальгия по «Интерстеллару» | 2025-12-11T14:39:12

Как смотреть сериал «Чайки», когда кончилось вино и скучаешь по Интерстеллару

Семь уровней чтения научных статей | 2025-12-10T19:38:53

Поскольку я периодически читаю научные статьи по своей теме, попробую сформулировать уровни постижения истины.

Уровень 0: «Папка «Read Later»» Скачал PDF, название звучит гениально, абстракт кажется решением всех моих проблем. Файл навсегда похоронен в папке ~/Downloads/Papers/ToRead.

Уровень 1: «Шумерская клинопись» Не понятно ни фига. Какие-то случайные значки, греческий алфавит закончился. «Ортогональная экстраполяция когнитивной энтропии в рамках квазистационарного дискурса неизбежно индуцирует бифуркацию трансцендентального синергизма». На таких материалах очень падает самооценка. Чаще всего, с этого уровня или падение на нулевой, или постепенно на 2-й.

Уровень 2: «Иллюзия компетентности» В Abstract всё понятно, Introduction читается как хороший детектив. Но как только начинается основной раздел, текст превращается в тыкву. Своими словами пересказать не могу, только общими фразами: «Ну, они там нейронку обучили… вроде».

Уровень 3: «Формулы где надо и где не надо» В Abstract всё понятно, первая половина статьи тоже норм (архитектура, картинки). Но потом идет формула (4), где происходит «магия». Я верю авторам на слово, что из уравнения (3) следует (4), потому что проверять это я, конечно же, не буду. Дальше — дикий ужас и вера в чудо.

Уровень 4: «Эффект золотой рыбки» Пока читаю — всё кристально понятно. Логика железная, выводы очевидны, авторы молодцы. Закрываю вкладку, меня спрашивают: «О чем статья?» — и я зависаю. В голове пустота. Если отнимите пейпер, я даже идею не воспроизведу. Потому что там по сути нет идеи, есть процесс.

Уровень 5: «Диванный эксперт» Всё понятно, могу пересказать суть за пивом. Знаю, что Input превращается в Output, но «черный ящик» внутри всё еще черный. Дай мне комп, воспроизвести не смогу даже скелетон, потому что оказывается, что в статье нет половины важных вещей.

Уровень 6: «Критик-практик» Все понятно, перескажу, понятно как воспроизвести (даже без их кода). Вижу, где они сжульничали. Точно знаю, что «state-of-the-art» результат получен только благодаря удачному сиду или датасету и вот этому странному трюку в препроцессинге, о котором упомянуто в сноске на 12-й странице.

Уровень 7: «Деконструктор» Ура, я все понял, и реализовал это сам. Оно работает хуже, чем в статье, но я знаю почему. Но понимаю эту работу лучше, чем второй соавтор (который просто графики строил). Я вижу, что вся эта сложная математика на 5 страниц сводится к двум параграфам в середине.

Уровень 8: «Нирвана» Статья тривиальна. Идея вторична, это всё было в 90-х у Шмидхубера, просто названо другими словами. Формулы переусложнены для важности. Я могу написать то же самое в 10 строк кода и это будет работать быстрее. Reject.

Если что — я завис где-то между 2 и 4.

Сравнение учебных нагрузок: США vs СССР/Россия | 2025-12-10T17:35:36

К вопросу про образование в США и в СССР/России. Мой диплом в США эвалюирован как Master of Science degree in Computer Science. Мои коллеги помоложе говорят, что диплом российского вуза редко сейчас признается как Master, и часто даже на Bachelor тянет с трудом. Я решил посмотреть на цифры и очень удивился.

Для того, чтобы получить бакалавра в США, нужно потратить примерно 2000 часов в аудитории/лабораториях. Это в пересчете на кредиты дает 120 кредитов (credit hours). Один кредит — это обычно 1 час (50 минут) лекций в неделю в течение семестра (15 недель). Лабораторные работы имеют другой коэффициент (часто 2–3 часа в лаборатории считаются за 1 кредит), поэтому реальное количество часов в аудитории будет немного выше (ближе к 2000+).

Так вот, у меня в дипломе написано, что я потратил только на парах 7908 часов за пять лет. То есть, это в 4 раза больше, чем типичный студент в США. По цифрам выходит, что у меня только математика, физика, и английский подбираются к 2000 за пять лет, а всего предметов там 42 штуки.

Товарищ поделился, что в его дипломе бакалавра из России уже 3140 академчасов, что в два раза меньше. А поделитесь, сколько у вас в дипломе часов?

Год выпуска, универ, специальность и число часов? Интересно, насколько сильный разброс.

Искусственный интеллект Starchat.ru: как бот стал частью сообщества | 2025-12-09T23:41:34

2003 год. У нас был чат, мое детище, Starchat.ru, где постоянно тусил народ и друг с другом общался. Там был джава-апплет! Никто сейчас и не помнит что это такое, наверное. Изначально писал эту штуку какой-то программист, которого я нашёл на просторах интернета, который потом пропал, и поддерживал уже я.

Ради гыгы сделал бота, с которым можно было пообщаться, просто кинув ему личное сообщение. Он постоянно висел в онлайне, и не все еще понимали, что это бот. Когда робот получал сообщение, он искал в огромных чат-логах сообщения, содержащие максимум слов из запроса, и при этом имеющие какой-то ответ. Ответом называется следующее сообщение, направленное пользователю кем-то (типа «Вася: да иди ты знаешь куда!» является ответом на сообщение Васи). Там в интерфейсе чата надо было кликнуть на сообщение, а потом на него отвечать. При наличии нескольких вариантов (а всегда было несколько вариантов, трафик болтающих большой), выбирался случайный.

Получился такой робот, который очень забавно отвечает на вопросы. Если его спросить, как его зовут, он всегда будет отвечать разными именами, но отвечать в тему, со смайликами и приписками, часто матерясь. Также бот всегда давал адекватные ответы на стандартные вопросы вида «где живешь» или «сколько лет». Поскольку история накопилась огромная, и говорили там о всем вообще, было сложно найти вопрос, на который система не давала интересный/правильный/забавный ответ.

Так вот, у бота был интересный сайд-эффект. Если начать на него обидно материться, он начинает материться взад еще более обидно. Ну и вообще часто неадекватно реагирует на наезды и упреки. Ну просто потому, что в реальных диалогах на вежливый вопрос отвечают вежливо, а на невежливый — разумеется, грубо. Аудитория там с этим ботом очень развлекалась.

Особенно было интересно читать логи самого бота потом. Там же народ не понимал, что это робот. Его что-то спрашивали, с ним ругались и мирились. Было весело)

Тесла: когда автопилот сюрпризирует | 2025-12-09T19:30:27

Пожил несколько месяцев без автопилота в машине, сейчас включил, а машина за это время научилась не просто приезжать на место через весь город и просёлки, но и находить парковку у места назначения и сама парковаться. Но вот когда я ей сказал домой приехать, прям указал, туда где тебя кормят (charger), она встала перед домом соседа. Заставляет задуматься;) но вообще очень круто, Тесла