Разгадка сигналов собаки: что хочет питомец, манипулируя гладилкой? | 2025-12-17T01:55:26

Помогите расшифровать сигнал, подаваемый во вселенную собакой. Этот же жест по отношению к холодильнику означает хочу вкусняшки, к двери — открой дверь (наружу или внутрь), к коленке — погладь, к коту — сложный непереводимый набор эмоций. Вопрос — что может это означать по отношению к гладилке?

Я всем перепробовал. Еду давал. Воду наливал. Гулять водил. Бэкярд открывал. С мячиком с ним играл. Конечно гладил. Сработало только уйти из комнаты. Но потом приходишь — и он возвращается к игре на ножке гладилки. Поворачиваешься — смотрит и чего-то ждёт

Видимо, он сделал вывод, что чтобы получить все и сразу, то нужно делать это с гладилкой

Иллюзии тропинки: когда ветви ведут игру | 2025-12-13T23:33:30

«Как обманчива природа!» — сказал ёжик… Интересное у нас встречается, если отступить с тропинки

Тоска по оригиналу: когда реставрации портят воспоминания | 2025-12-13T15:05:21

В советское время была хорошая школа анимации, на протяжении многих десятков лет она была ведущая в мире. Если сейчас набрать в youtube «Вовка в тридевятом царстве», то выдаются практически только реставрации 🤮 причем заодно выдаются такие же блевотные реставрации и кучи других мультиков, сделанные в том же духе (векторизацией, черные контуры). Если зайти на википедию, то там будет скриншот именно с реставрации, а не с оригинального мультика 1965 года. Оригинал можно найти например по запросу «вовка в тридевятом царстве мадина газиева», а вот по запросу «вовка в тридевятом царстве союзмультфильм 1965» не показывается он вообще.

Вообще поломали интернет.

P.S. Кстати, двое из ларца, исполняющие желания, и «так сойдет» очень резонирует с ChatGPT сегодняшнего дня 😉

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.

Загадка одинокого снега | 2025-12-05T20:28:07

Представьте себе, как мне тяжело жить. Гуляешь так с собакой и не можешь легко и быстро ответить на свой же вопрос, почему снег на каком-то одном конце веточек. И да, все они смотрят в разные стороны

Первый снег и ностальгия Юки | 2025-12-05T13:43:36

Офигеть. Утро. Пришёл Юка сонный, выглянул в окно и посмотрел на первый снег, посмотрел на меня, вздохнул, и пошёл улёгся спать в кружочек, который он очень любил в раннем детстве, но последние несколько лет вообще не замечал.

Первый концерт Сплина: воспоминания и ожидания | 2025-12-05T03:56:46

Вспомнили Сплина! Первый концерт, на который я купил билеты за год;)

Математические нотации: хаос под строгим порядком | 2025-12-02T15:30:20

Если вам кто-то говорит, что математика это точная наука — не верьте. Поскольку у меня сейчас хобби data science, я изучаю всякое разное из разных книжек и у меня взрывается мозг, как вообще может такое происходить в науке, где каждая мелочь должна укладываться в систему, иначе она идет лесом. Пока дело не доходит до нотаций. С ними там какой-то дикий бардак. Набор диалектов.

Взять, например, обычные логарифмы. «Стандарт» как обозначать логарифм зависит от того, в какой комнате университета вы находитесь. В матанализе и теории чисел log(x) почти всегда означает натуральный логарифм ln(x) база e. Производная от e^x равна e^x. Это «естественно». Писать ln им лень. Там, же где могут вылезти дясятичные логарифмы (computer science тот же), log(x) внезапно становится десятичным, а ln(x) — по основанию e.

Матожидание E имеет аргумент в квадратных скобках. При этом те же квадратные скобки в computer science используются для степ-фукции 0/1.

Или вот если вы видите вектор — это столбец или строка? В классической математике вектор — это всегда столбец. Чтобы умножить его на веса, мы пишем T после вектора и потом w для весов. Но во многих пейперов векторы мыслятся как строки. И если вы видите y = xW+b , то x — это не столбец, потому что иначе размерности не сойдутся. x тут — строка. но в следующей статье пишут Wx+b. И тут x — столбец 🙂

Угловые скобки . Для скалярного произведения (dot product) используется знак «⋅», но его плохо видно, особенно на доске, и я очень часто вижу, что математики используют угловые для dot product. Вообще по науке угловые используются для обобщенного (generalized) понятия inner product, где скалярное произведение частный случай. означает некий абстрактный способ перемножить a и b и получить число. Причем в квантовой механике это бы записывалось как . А еще для скалярного произведения некоторые используют кружок с точкой или x в кружочке.

Ну и для кучи еще в России тангенс — это tg, а в США — tan. А есть еще tan^-1 и arctan, что одно и то же, хотя x^-1 вообще означает 1/x

Википедия: когда сложность становится барьером | 2025-11-26T01:06:17

У википедии есть одна большая проблема. Ну или у нас с википедией. Если зайти на практически любую страницу википедии об относительно сложном математическом или физическом понятии, часто резко перестает хотеться ее дальше читать. Формально там все верно, но объяснение дается через концепции, часто еще более сложные, чем объясняемая. Кроме этого, там дается часто много лишнего — то, что формально/академически/таксономически находится внутри темы, но по сути «загрязняет» получение первого впечатления.

Эта проблема возникает потому, что у авторов Википедии (часто математиков) приоритет стоит на строгости и полноте, а не на дидактике и понятности.

В англоязычной среде такое иногда называют «Drift into pedantry» (скатывание в педантизм). Статьи часто пишутся экспертами для экспертов, а не для тех, кто пытается изучить предмет с нуля.

Вот возьмем, например, «тензор». Представьте студента, который слышал, что тензоры используются в машинном обучении (Google TensorFlow) или физике, и хочет понять суть.

Чего ждет читатель (интуиция): «Тензор — это таблица чисел (ну или какой-нибудь контейнер данных), которая описывает свойства объекта и правильно изменяется, если мы повернем систему координат»

Что дает википедия: «Те́нзор (от лат. tensus, «напряжённый», по классической раскладке механического напряжения на гранях деформируемого куба, см.иллюстрацию) — раскладка (расположение в пространстве) чисел (компонент), применяемая в математике и физике как особый тип многоиндексного объекта, обладающего математическими свойствами.» Статья сразу же начинает перечислять ранги, ковариантность и контравариантность индексов. Это формально верно, но это «загрязняет» первое впечатление.

Иллюстрация в самом верху подписана вот так: «Механическое напряжение, деформирующее куб с гранями, перпендикулярными осям координат, в классической теории упругости описывается тензором напряжений Коши (англ. Cauchy stress tensor), который связывает 2 индекса: вектор нормали к грани с вектором напряжения Т (сила на единицу площади); имеются 3 направления нормалей и 3 направления компонент напряжения, что даёт тензор 2-го ранга 3×3 — из 9 компонент.»

Формально — ни одной ошибки. Фактически — это стена текста, которая требует знания линейной алгебры, чтобы просто прочитать определение.

Это как если бы вы спросили «Что такое яблоко?», а вам ответили: «Яблоко — это плод растений подсемейства Сливовые (Amygdaloideae) или Спирейные, обладающий эпикарпием, мезокарпием и эндокарпием, часто участвующий в гравитационных экспериментах Ньютона».

С одной стороны, кажется, что с появлением LLM википедия как бы больше не необходима. Есть же условно LLMы типа ChatGPT, которые по сути пересказывают все то, что есть в wikipedia в нужном виде. Но они так делают, потому что их обучили на википедии, причем наверняка именно википедии дали сильно больше веса при обучении, чем всякому шлаку в интернете. Если бы не было википедии в обучающем сете, все было бы сильно сложнее. При этом википедия постоянно редактируется, и LLM и Google используют именно ее при ответах на вопросы.

Поэтому, с одной стороны, мне кажется, что википедии давно пора переходить на генерацию на основе курируемых экспертами данных и упаковывать знания в требуемом формате, например, в виде вопросов-ответов. С другой, теряется вся идея мастер-данных энциклопедии для LLM/RAG.

Парадокс в том, что LLM — это, по сути, единственный «интерфейс», который смог прочитать эти педантичные определения Википедии, «понять» их (через тысячи примеров кода и статей) и перевести обратно на человеческий язык. Википедия стала отличной базой данных для роботов, но плохим учебником для людей.