Latest posts
The ExtremeCode Times
21 Sept, 11:12
Вспоминаю как я батрачил в месте где компиляцию легаси на плюсах ставили на ночь.
The ExtremeCode Times
18 Sept, 13:10
ИИ-платформа Рег.облака: один API вместо десяти провайдеровПроверить, какая LLM работает с твоим кодом, обычно превращается в отдельный проект: модели у разных провайдеров, оплата зарубежных сервисов не проходит, локальный запуск требует GPU. На сравнение уходит больше времени, чем на задачу.ИИ-платформа от Рег.облака решает это одной точкой доступа.Один интерфейс. OpenAI-compatible API подключается к существующему коду без переписывания. Для быстрых тестов — Sandbox UI в браузере. За интерфейсом десятки моделей: Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen, Mistral и другие. Все всегда онлайн.Оплата только за токены. Без аренды простаивающей GPU и без самостоятельного разворачивания инференса. Доступ к зарубежным моделям тоже открыт через платформу.Единый учёт. Ключи и статистика по токенам в одном кабинете.При стабильных больших нагрузках можно запустить свою модель на vLLM иThe ExtremeCode Times
18 Sept, 10:25
А за кого бы проголосовала муха-дрозофила? 🤨The ExtremeCode Times
18 Sept, 06:28
Че как на счет контента про устройство работы мухи? Разобрать по бырому как она там функционирует, че с ней можно делать, как её обучать и т.п.Там тем более наш главный нейропогонщик учит мух еще одной абсудрной теме, так что будут свои собственные примеры на чем разобраться, если выгорит 😄P.S. Основные основы ИИшки чуть-чуть сьехали, так как я эту неделю пролежал с сезонной лихорадкой эбола
The ExtremeCode Times
17 Sept, 11:01
Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны.Стартуем 18 сентября.За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения.Санкт-Петербург. Когда космонавт выходит в открытый космос, между ним и средой остаётся один скафандр. Солнечные вспышки, геомагнитные бури, радиация — всё это меняется по часам, и решение о выходе принимают по прогнозу. Команде предстоит выделить ключевые угрозы и собрать техническое решение для их анализа. Фонд 1,2 млн ₽.Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Фонд 600 тыс. ₽.Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей.
The ExtremeCode Times
16 Sept, 06:25
Главный нейропогонщик из нашего чата научил муху играть в подкидного дурака 😄Она сыграла 1 лям партий для обучения. Ей подаются правила, какими картами можно сходить, и как можно отбиться (т.е картами которыми ходить нельзя — маскируются), затем делает распределение вероятностей карт по нейронам.10 ♣️ 2.7 K ♣️ 0.4 6 ♥️ 1.1 TAKE -0.8https://github.com/KremlevLev/flydurakThe ExtremeCode Times
12 Sept, 15:16
Тем временем муха уже умеет вайбкодить 😄А ты нет 😄The ExtremeCode Times
12 Sept, 05:30edited
Крч, тут недавно чуваки из гугла выложили оцифрованный мозг мухи-дрозофилы. Ученые пчелы сразу начали ставить на этой нейросетке безумные эксперименты. Например, прямо сейчас муха учится играть в Doom.Пиксели игры превращаются в «зрительные сигналы» для нейросети, её активность управляет кнопками. В мозг встроены дофаминовые клетки и пластичность памяти: когда муха получает урон, в две конкретные клетки подаётся ток, и это меняет силу 4184 связей между клетками Кеньона и MBON — то есть обучение идёт через «боль», а не через скрипт. Память и нейросостояние сохраняются между раундами.Арена: четыре стреляющих монстра, каждые 3 секунды может появиться новый (до 4 импов и 4 зомби), патроны пополняются ящиками и выпадают с трупов, смерть — рестарт с 100 патронами. Симуляция идёт 1:1 по времени, без пропуска шагов, зрители смотрят один общий запуск и не могут влиять.Заценить в реальномThe ExtremeCode Times
11 Sept, 07:59
ИИ в кибератаках обычно обсуждают в теории. 6 октября на форуме «Цифровые решения» на действия искусственного интеллекта можно будет посмотреть со стороны защитника.На киберучениях Standoff команды расследуют атаки двух типов: одни проведут специалисты, другие — ИИ-агенты. Кто именно атаковал, заранее не скажут.Участникам предстоит восстановить цепочку событий и определить природу атаки. За лучший результат будет отдельная номинация «хакер или ИИ».Хороший шанс увидеть, насколько вообще отличаются человек и ИИ внутри инфраструктуры.Заявки до 15 сентября
The ExtremeCode Times
10 Sept, 18:12
Украл из камментов. Ну а вы че думали? Все ваши сообщения в нашем чате — собственность ехтримцоде 😄
The ExtremeCode Times
9 Sept, 03:34
Стоило только мне написать в сценарии, что искусственные слабаки абсолютно не пригодны для математики. Так сразу же, чятгпт решил одну из задач "тысячелетия" за 88 часов (Параллельно над задачей пахало 10 тыщь агентов — как они синхронизировались? Да хер его знает, мне кажется они просто пикнули рандомное случайное большое число, чтоб все кипятком обоссались и начали разгонять тему AGI).Но как выяснилось, господа Тристан Бакмастер и Левент Альпёге уже в течении года решали эту задачу с использованием различных LLM, и благополучно сливали все свои черновики бездушным машинам. А чуваки из Open AI начали решать проблему с пару недель назад, как только до них дошли слухи, что какие-то челы активно промптят в духе "реши Навье‑Стокса, без ашибок по брацке".Мораль? Да хер его знает. Я кстати в видосе сделал здоровенный акцент о бенчмаркинге на зафаршмаченных данных, и даже разобрал
The ExtremeCode Times
7 Sept, 11:55edited
Уже соскучились по отсутствию рекламы?Я монтажирую, по 15 минут хронометража в день на черновой вариант, это примерно еще неделька на то что б основной костяк закрыть. Когда до G.0.V.N.O. дойду, вероятно замедлюсь, там просто 150 графиков надо вставить будет. Потом это все еще полирнуть и приправить мемесами. Думаю уйдет на все от 2-х недель до конца года (но какого?).Крч, уже матерюсь, т.к. слишком плотно инфы нагородил, приходится дохрена визуала пилить под это все дело, пушо только на слух сложно воспринимать всю инфу.The ExtremeCode Times
3 Sept, 06:06
Ебобаная привычка после 10-и минутных видосов писать кратко, емко и самое главное в быстром темпе, что б вы, СДВГшники, не заскучали 😄Крч, я каким то хреном умудрился в первые 40 минут впихнуть следующий список тем:1. LLM 2. Промпт 3. Обучение модели и инференс как разные процессы 4. Пост-тренировка в формате «инструкция → вывод» 5. Веса / параметры модели 6. Предсказание следующего токена 7. Токены и токенизатор 8. Особенности токенизации латиницы и кириллицы 9. Число параметров 10. Dense-модели 11. Эмерджентные свойства 12. Типы данных и точность весов (в т.ч. 16-бит) 13. Оценка потребления памяти по числу параметров 14. Квантизация 15. Floating point, мантисса и экспонента 16. FP8 и низкобитные форматы
The ExtremeCode Times
2 Sept, 06:51
Ура, я наконец-то закончил запись.Осталось каких-то жалких 4/5 неделек, чтоб эту пиздецому смонтажировать 😄The ExtremeCode Times
1 Sept, 08:13
Старые законы устарели, предлагаю ввести закон ЭхтримКода-МураКаждые 2 года стоимость транзистора на печатной плате удваиваетсяThe ExtremeCode Times
31 Aug, 15:37
Сбер открыл доступ к новому поколению моделей GigaEmbeddingsЛинейка включает три модели разного размера: 480M, 3B и 10B-A1.8B. Они переводят тексты в числовые векторы для семантического поиска, построения RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation), классификации и кластеризации.Команда разработки изменила архитектуру модели, чтобы упростить интеграцию со стандартными открытыми инструментами. На vLLM GigaEmbeddings 3B работает в 1,6 раза быстрее предыдущей версии, а 10B-A1.8B — в 2 раза.Объём данных для обучения увеличился в несколько раз. В частности, за счёт открытых датасетов Nemotron, F2LLM и KALM.На всех этапах применяли мержинг экспертов для сохранения языкового баланса. Самую компактную модель обучали с помощью дистилляции: она усваивала ответы более крупных и точных моделей.По результатам тестов 10B-A1.8B заняла первое место в рейтинге ruMTEB. У модели 3B качество
The ExtremeCode Times
27 Aug, 07:27edited
Сидел тут, выборочно осматривал на чем конкретно определенные модели факапились. Решил поисправлять за ними тупые баги, что б узнать как конечная имплементация пашет.Ну просто поразительный перформанс листа, особенно когда тебе ниче не нужно рендерить 😄The ExtremeCode Times
26 Aug, 11:04edited
Продолжая ИИшную аксиому ЭскобараЕсть 2 варианта, локальной "one-shot" генерации: 1) Модель выдает архитектурно слабое решение, но зато это полностью рабочий каркас, который без проблем запускается. На такую генерацию уходит ~5 минут2) Модель выдает классный архитектурны анализ, но полностью факапится в написании кода, допустив тупорылые логические ошибки. На такую генерацию уходит ~15 минутНа какой стул сядешь?UPD: Камон, естественно нет варианта, чтобы и классно было и работало, а ты что думал, это локальное нейрохрючевоUPD2: Ладно, еще микроспойлер, некоторые тяжелые и типа-умные модели на 20+ лярдов параметров реально работают на уровне подброшенной монетки, как повезет, он либо решит задачу, либо не решит 😄The ExtremeCode Times
25 Aug, 13:09
Погоняли тут тесты для ИИ. Выяснилось, что градацию тупости можно измерять следующим образом:> Не может решить вообще ничего > Может решить Python задачи > Может решить React задачи > Может решить Бекенд задачи на не pythonКто-то объяснит это тем, что в датасетах больше данных по питону, чем по другим языкам, а кто-то тем, что чтобы писать код на питоне надо быть чуть умнее собаки.Мнение?
The ExtremeCode Times
24 Aug, 11:04
☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️24 сентября Yandex Cloud проведёт флагманскую технологическую конференцию — Yandex Scale 2026.🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
