Алгоритмы *

Привет, Хабр. Мы выпускаем GigaChat 3.5 Reasoning, первую модель GigaChat с полноценным рассуждением, обученную на технологии online RL.

Главное, что изменилось в обучении: после SFT модель целиком прошла через online RL. Не один домен и не одна финальная стадия, а шесть отдельных экспертов (математика, код, агенты и другие), каждый со своей наградой, которые потом собрали обратно в одну модель.

В статье расскажем не только про цифры, но и про то, как устроен конвейер, как модель взламывала награды и почему всё это заняло больше девяти месяцев.

Один SVG: при 640 пикселях QR не читается, при 320 читается. Разбираю, как локатор принял часть подписи за угол кода, почему удаление букв возвращало чтение и как удалось оставить подпись на месте. С контрольными опытами и исходниками.

Привет! Меня зовут Владислав Козлов, я тимлид аналитиков Business Security в Авито. Хочу поделиться с вами интересным опытом взаимодействия с LLM, который позволил мне дёшево и быстро проверить свою идею. А заодно — рассказать об интересном алгоритме кластеризации, который мы с моделью придумали и реализовали в виде библиотеки.

Статья не раскроет вам глубин вайбкодинга, не разверзнет бездну понимания ИИ и не явит Истину. Она не о мощных навыках использования LLM, а скорее о личном опыте дешёвого и быстрого прототипирования идеи. Главная её цель — вдохновить читателя не откладывать свои идеи в долгий ящик, а реализовывать и делиться ими с окружающими. 

Надеюсь также, что сделанный нами с нейросетью алгоритм окажется полезным для вас.

Я не вижу себя в качестве писателя. Но так случилось, что я столкнулся с прекрасным.

Занимаясь археологическими изысканиями в микрокоде МК-61, я задался вопросом: а как же деды запихали столько ума в такие ограниченные ресурсы, и даже без умножителей? Сейчас на целочисленном кортексе использование одной плавающей запятой приводит к взрыву прошивки (да, утрирую, но эмоционально оно так).

Если коротко: есть калькулятор МК-61 (1983). Внутри пять микросхем, которые соединены в однобитовую последовательную кольцевую шину: две памяти и три вычислителя со своей специализацией. Фактически они работают параллельно и синхронизируются через этот канал связи. Можно сказать, что это прообраз парадигмы NOC (network on chip) в современном железе применительно к FPGA.

Собственно о красоте. Чип ИК1303 (1980) отвечает за математические расчёты. В нём восемнадцать вычислительных операций: четыре бинарных (+ — * /) и четырнадцать F‑функций (10^x e^x lg ln arcsin arccos arctg sin cos tg sqrt x^2 x^y 1/x). Сверх них — обмен x<→y и служебные, видные только изнутри: нормализация, генератор констант, приведение угла.

Никаких CORDIC, никакой двоичной плавающей запятой! Но как?! Просто и изящно. Одна функция для большей части операций! ОДНА!

Руки трясутся. Никак не могу перезагрузить этот чёртов сервер. Пытаюсь дозвониться до начальника. Не берёт трубку — конечно, на обеде или ушёл покурить. Слышу, как группа людей в коридоре приближается. «Мне бы минут двадцать, — думаю я, — ещё бы минут двадцать, и всё заработает». Но не сейчас… Я же просил всё проверить, прежде чем присылать мне для наката изменений. Я будто Авгиевы конюшни тут расчищаю… Одна грязь… Так, по ходу, их заболтали… Время ещё есть… Да как же вы так пишете на этом Фортране и деление на ноль не проверяете! Дверь в помещение открылась…

Вот так вспоминается первый год в роли инженера по моделированию систем электроснабжения собственных нужд АЭС

Разбор, на который меня зовут регулярно, и заканчивается он почти всегда одинаково. База клиентов всплывает в продаже. Выгрузку за последний год получали десятки контрагентов — интеграторы, колл-центр, маркетинговое агентство, аудиторы. У всех был законный доступ. Файл у всех был один и тот же.

Дальше начинается разговор в жанре «это не мы», и закончить его нечем: копии побайтово одинаковые, доказать причастность нельзя ни к кому.

Чинится это не после инцидента, а до него — и стоит недорого. Каждый получатель должен получать копию, отличающуюся от остальных так, чтобы отличие не мешало работе и переживало пересохранение файла.

Несколько раз в год отдел оптимизации офисного пространства Альфа‑Банка думает над тем, как разместить сотрудников бэк‑офиса по локациям на несколько лет вперёд. Раньше ребята делали это вручную: было медленно (месяц работы), больно (Excel) и неоптимально (никто не мог гарантировать, что найденная рассадка удовлетворяет всем ограничениям).

Коллеги хотели автоматизировать ручную работу — с этим они и пришли к нам. 

В целом, получаем самую стандартную задачу оптимизации, которая решается с помощью одной библиотеки. Постараюсь рассказать о некоторых нюансах, которые не с первого раза гуглятся (со второго).

В этой статье рассмотрено, как передавать данные пакетами через baremetal приложение no-os на ad9361. Для генерации фрейма на передающей стороне и обработки фрейма на приёмной стороне использована библиотека liquid-dsp, которая скомпилирована под arm ядро в zynq-7000. Для ретрансляции сообщений использован алгоритм обхода графа BFS (Breadth-First Search, поиск в ширину) и простая система адресации приёмопередатчиков в полезной нагрузке пакета сообщения.

Зачем тратить сутки на перелёты, мчаться на другой конец света и жить неделю в режиме нон‑стоп на одной из главных ML‑конференций планеты, когда пейпер уже на arXiv, код — на GitHub, а краткие выжимки из выступлений — мгновенно в соцсетях?

Меня зовут Карина Романова, я разработчик в Яндексе и занимаюсь LLM‑агентами в Алисе. В июле мы с командой прилетели в Сеул на ICML 2026, и я ответила себе на вопрос «зачем?». Для нас офлайн‑конференции — это единственный способ за несколько дней прочувствовать реальный фокус сообщества, встретиться с авторами работ и узнать детали, которых нет в опубликованных текстах.

В этой статье расскажу, как устроена ICML изнутри, чем запомнилась программа этого года, какие наши исследования вызвали наибольший ажиотаж и почему заметная часть разговоров на конференции снова вращалась вокруг AI‑агентов.

У ДДТ был свой ответ на вопрос «что такое осень». И даже не один. У C++-разработчиков — свой: это когда вместо листьев разлетаются корутины, вместо дождя — потоки событий, а select и poll внезапно становятся отличной темой для вечерней встречи. 10 сентября в 18:30 проверим эту версию на мероприятии YADRO и C++ Russia. 

В программе — два технических доклада от разработчиков «Лаборатории Касперского» и YADRO. Перед выступлениями Александр Иргер, эксперт по разработке ПО в области телекоммуникаций, расскажет о планах московского сообщества «плюсовиков» и о том, над какими задачами работают сотни разработчиков на С++ в YADRO. Чтобы присоединиться к встрече в любом формате, пожалуйста, зарегистрируйтесь заранее.

Свой пост я написал после участия в соревнованиях gralhix 004, организованных Софией Сантос | Gralhix.

Задача

Это фотография островного курорта.

Вопросы:

а) Как называется курорт?

б) Каковы координаты острова?

в) В какую сторону света была направлена камера, когда делали снимок?

На мой взгляд, решение этой задачи при помощи Google Объектива будет потраченной впустую возможности развлечься, поэтому я захотел решить её при помощи математики и программирования.

Объясню структуры данных через очередь в поликлинике, а потом покажу, где эта аналогия ломается: почему связный список с «вставкой за O(1)» в прикладном Go обычно проигрывает обычному массиву.

Спойлер: асимптотика здесь не ошибается. Ошибается вывод, который мы из неё делаем.

Статья для тех, кто асимптотику знает, но не проверял её замером.

Заголовок этой статьи, частично, наглядная демонстрация того, как его видит языковая модель. Куски слов, нарезанные по логике, которая к русскому языку не имеет вообще никакого отношения.

И из этой нарезки растет длинный список вещей, которые иногда списывают на «глупую нейронку» (особенно если речь идет о небольших локальных моделях): модель не может посчитать буквы в слове, путается в арифметике, коверкает редкие фамилии, а русский текст обходится вдвое дороже английского при том же смысле.

А еще оттуда же растут вещи, которые с токенами вообще вроде бы не связаны. Например: почему «давай рассуждать по шагам» реально работает, и почему лишний пробел в конце промпта портит ответ.

Виноват во всем этом компонент стека, который первым в пайплайне, никогда не обучается вместе с моделью и которому обычно посвящают полтора абзаца в начале туториала. Что ж, давайте по порядку.

Ученики начальной школы могут заучивать таблицу умножения однозначных чисел, но простого запоминания будет недостаточно, когда учитель задаст задачу на умножение трёхзначных чисел. Здесь требуется алгоритм: учеников учат выстраивать числа друг над другом и умножать каждую цифру нижнего числа на каждую цифру верхнего. На протяжении тысячелетий математики считали это самым быстрым способом умножения, пока в 1960 году 23-летний молодой человек не сделал шокирующее открытие, которое привело к загадке, остающейся неразгаданной до сих пор.

Эта загадка имеет решающее значение для всех, кто имеет отношение к цифровому миру, поскольку умножение является основополагающей операцией для компьютеров. Шифрование, робототехника, искусственный интеллект, обработка звука и практически всё остальное, чем мы заставляем заниматься кремниевые чипы, связано с умножением, причём иногда огромных чисел, умножаемых многократно. В таких масштабах даже простая операция становится «узким местом», и любое дополнительное повышение эффективности имеет глобальные экономические последствия.

Чтобы понять суть этого «узкого места», обратите внимание на то, как «школьный» алгоритм справляется с увеличением размера чисел. При умножении двух двузначных чисел выполняется четыре однозначных умножения. Если перейти к паре трёхзначных чисел, то потребуется девять однозначных умножений. Нагрузка растёт пропорционально квадрату количества разрядов (n², где n — количество разрядов в умножаемых числах). При анализе подобного алгоритма компьютерные учёные не измеряют скорость в секундах, поскольку она зависит от аппаратного обеспечения. Вместо этого они подсчитывают количество вычислительных шагов. Они также игнорируют второстепенные детали, такие как время, необходимое для переноса единицы при умножении. Когда числа становятся достаточно большими, эти низкоуровневые операции перестают иметь значение, поскольку их полностью затмевают более ресурсоёмкие операции. Информатики обозначают количество шагов с помощью так называемой нотации «большого O»: например, алгоритм, который учат в начальной школе, требует O(n²) шагов, что читается как «порядка n в квадрате». В общих чертах, если числа в два раза длиннее, для выполнения алгоритма требуется в четыре раза больше вычислительной работы. Если числа в тысячу раз длиннее, требуется в миллион (1 000 в квадрате) раз больше работы.

Привет, Хаброжители! На протяжении всей своей истории человечество неустанно искало способы решать задачи, прикладывая как можно меньше усилий. Люди всегда стремились создавать инструменты и автоматизировать повторяющиеся действия, чтобы выживать и экономить силы. Здесь некоторые могут поспорить, заявив, что человек умен, ищет возможности совершенствования, умеет творчески решать задачи и создавать произведения искусства в области литературы, музыки и т.п. Но второе обновленное издание «Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта» не ставит целью обсуждение философской сути бытия. Оно дает обзор методов искусственного интеллекта, которые можно применять для решения прикладных задач.

Этот значок на компьютере моего коллеги выглядит лучше

Как-то я общался с коллегой у него за компьютером и заметил, что логотип выглядит не совсем так, как моём компьютере. На компьютере коллеги он казался тоньше и больше походил на исходное изображение. Он имел размер 15px; на картинке выше показана его увеличенная версия.

Примечание: показано не исходное изображение. Это было уже довольно давно, поэтому я создал новое изображение, чтобы продемонстрировать, в чём же проблема.

Если прищуриться или отойти подальше, то изображение из Chrome выглядит толще. Это немного странно, но если заменить картинку на SVG, то проблема исчезнет. Однако мне всё равно стало любопытно: почему она вообще так рендерится?

Я провёл исследование и обнаружил в Chrome изящную оптимизацию, используемую для рендеринга JPEG в мелком масштабе.

О когнитивных способностях человека есть много исследований. Одно из самых известных это исследование за авторством Элизабет Спелке. Оно о том как у человека появляется самое первое, базовое понимание мира и физических законов. Её работа ставит под сомнение традиционные взгляды на то, что всё человеческое знание приобретается исключительно через опыт, и выдвигает гипотезу о наличии врожденных когнитивных систем.

На основе когнитивных экспериментов Спелке доказывает, что фундаментальные представления о мире начинают проявляться в самых ранних месяцах жизни и являются частью врожденного аппарата человека.

Итак, если Спелке показывает, что человеку для этого нужно врожденное ядро знаний, то как с этим справляются ИИ? 
Способна ли нейросеть самостоятельно выделить объекты из огромного числа пикселей, построить внутренний физический движок и предсказать, куда упадет брошенный мяч, не зная формулы ? 

Рассмотрим как современные ИИ-системы пытаются понять физический мир через наблюдение. Где у них это действительно получается, и почему хорошая визуальная экстраполяция всё еще не означает истинного понимания природы вещей.

13 августа сайт X опубликовал значительно обновлённую версию исходного кода рекомендательной ленты. В репозитории под лицензией Apache 2.0 выложили код модели Phoenix, реальные значения основных коэффициентов ранжирования, механизмы отбора кандидатов, фильтрации видимости, поддержки новых авторов и обеспечения разнообразия ленты.

Заметная доля пользователей X предпочитает называть сайт микроблогов по старинке — Twitter. Другая неискоренимая вредная привычка — чтение алгоритмической ленты. Чтобы увеличить охват микроблога, было бы неплохо хотя бы в общих чертах разобраться, как работает рекомендательный алгоритм, а затем рассмотреть все основные коэффициенты. Этим в данной статье мы и займёмся.

Недавно я читала материалы о сжатии данных, и меня внезапно озарила безумная мысль: по сути своей, алгоритмы сжатия и LLM предназначены для решения одной и той же задачи.

В этом посте я познакомлю вас с основами сжатия, чтобы вы могли понять его глубокую связь с моделированием языка. Возможно, вас это изумит.

Здравствуйте, друзья, меня зовут Ерохин Кирилл, я программист-любитель, а по совместительству популяризатор российского программного и аппаратного обеспечения, и в этом сентябре я провожу второе (теперь ежегодное) соревнование по алгоритмическому программированию на C/C++ для платформы Эльбрус (e2k), для студентов и выпускников со всей России «Кубок СЭРПАС 2026». Сегодня мне нужно дать участникам соревнования пример оптимизации кода под процессор Эльбрус-8СВ, а Хабр мне в этом поможет, ему не впервой.