Pull to refresh
7
Вячеслав@Qulisun

AI,LLM,ML,Biotechnology

12
Subscribers
Send message

Биологический квайн: программа из 75 букв ДНК, которая копирует сама себя

Level of difficultyHard
Reading time15 min
Reach and readers11K

Если задать гуглу вопрос «какая система счисления у ДНК», он честно скажет — четверичная. Четыре буквы (A, C, G, T) кодируют всё, что есть в живом. Каждые три подряд — кодон, итого 64 комбинации, чего хватает с запасом на любой опкод компактной стек-машины.

Я подумал: это же буквально готовый язык программирования. Природа уже нарисовала байткод, осталось написать виртуальную рибосому и проверить — можно ли в этом байткоде сделать квайн — программу, которая печатает сама себя. Самовоспроизводящуюся последовательность.

Спойлер: можно. И влезает в 75 нуклеотидов. Это меньше, чем длина среднего твита.

В этой статье я расскажу, как устроена эта штука: соберём четверичный байткод из ДНК, напишем стек-машину, которая по нему ходит, а в конце — соберём 75-нуклеотидный геном, который копирует сам себя нуклеотид за нуклеотидом. Дальше из этого вырастет 3D-симуляция тканей, эволюция и драматичная история про вымирание колонии — но это будут следующие статьи серии.

Читать далее

Как устроен AI-агент изнутри

Level of difficultyMedium
Reading time17 min
Reach and readers12K

Представьте сцену. Вы пишете в терминал: «разберись, почему на main падает вот этот тест, и попробуй починить». Жмёте Enter. Спиннер крутится, подписи меняются — сначала “Pondering…”, потом зачем-то “Julienning…”, потом “Recombobulating…”. Через минуту агент прочитал логи CI, нашёл зафейлившийся тест, заглянул в связанный модуль, заметил, что кто-то криво подкрутил регекс, предложил правку, дождался вашего «да» — и коммитит. Пока вы наливаете чай, PR уже уехал на ревью.

Выглядит как магия. На деле внутри — удивительно стройная инженерная конструкция: главный цикл на пару сотен строк, обросший целой экосистемой обслуживающих подсистем. Я несколько вечеров подряд ковырялся в исходниках одного такого CLI-агента для разработки: де-обфусцированный дистрибутив примерно на 300 модулей, файл-вход почти на 800 тысяч строк после разсборки бандла. И за «магией» обнаружились вещи, про которые отдельно хочется написать: собственный React-реконсилятор для терминала, двухуровневая загрузка описаний инструментов, классификатор опасных bash-команд, трёхрежимное сжатие контекста, fork-join для саб-агентов, защита от невидимых Unicode-инъекций в промпте.

Эта статья — мои заметки по итогам погружения. Не реклама конкретного продукта (реальных имён функций и классов я намеренно избегаю), а разговор про архитектурные решения, которые стоят за современным CLI-агентом. Главный цикл и его устройство, инструменты, контекст и его сжатие, разрешения и хуки, MCP, память между сессиями.

Читать далее

Немного про AI для догоняющих

Level of difficultyMedium
Reading time23 min
Reach and readers19K

Если вы слышите слова «промт», «токены» и «MCP‑сервер» и чувствуете лёгкую панику — расслабьтесь, вы не одиноки. Полгода назад мой коллега спросил меня: «А ChatGPT и искусственный интеллект — это одно и то же?». Я начал объяснять, он слушал минуту, потом сказал: «Ладно, просто покажи куда нажимать». Эта статья — для него и для всех, кто чувствует, что мир вокруг уже вовсю использует AI, а ты как‑то пропустил момент, когда это стало нормой.

Я не буду грузить вас теорией нейронных сетей и формулами обратного распространения ошибки. Вместо этого расскажу простым языком: что вообще такое эти AI‑ассистенты, чем они отличаются друг от друга, зачем платить деньги если есть бесплатная версия, и почему ваш промт «ну сделай красиво» не работает так, как вы ожидали. Но обо всём по порядку.

Не хватает контекста

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity

Specialization

ML разработчик, Архитектор информационной безопасности
Ведущий
From 25,000 $
Английский язык
Немецкий язык
Безопасность сетей
LLM
Agentic systems
Нейронные сети
Проектирование архитектуры приложений