Научно-популярное

В основе моей интерпретации — известное единственное разложение чисел на простые множители. А дальше - рождаются миры…

Помимо текстов для Хабра, я сейчас работаю над очередной книгой. ИИ тут здорово выручает. И подборку материалов сделает, и факты проверит. Только вот в бесплатной версии большинства из них серьезная работа заканчивается всегда одинаково. Источники разобраны, логика сходится, я наконец сажусь за чистовик, и на втором абзаце прилетает: «лимит исчерпан, подождите несколько часов». А время на работу есть сейчас. Вдохновение и законченная мысль в голове тоже только сейчас.

Остается наскоро сохранить черновик, удерживать недописанное в «оперативке» и ждать окончания кулдауна. А потом все заново. В такие моменты очень хочется понять, что же нужно купить, чтобы избежать таких разрывов, и почему покупка устроена так, а не иначе. Продолжение про цены я обещал еще в первом тексте о токеномике, и теперь у него появилась личная причина.

Все упирается в вычислительные мощности, а не в маркетинг. Цены на ИИ за год менялись не раз, и на то были причины. Посмотрим на шесть крупнейших компаний — OpenAI, Anthropic, Microsoft, DeepSeek, Alibaba и Moonshot — и разберем три способа продать ИИ и то, как они эволюционировали.

Все цены даны в долларах США, срез на 1 октября 2026 года. Меняются они часто, поэтому логика здесь ценнее цифр. 

Люди, редко писавшие что-то оригинальное, внезапно начали создавать подробные проекты, бизнес-планы, документацию, презентации, тикеты, пул-реквесты, посты и конспекты совещаний. Всё это генерируют LLM. И эти тексты нечитаемы. ИИ помогает мне писать лучше и быстрее, но я по уши сыт чтением практически всего, что написано ИИ. В этом эссе мне бы хотелось выразить своё раздражение и рассказать о том, в чём для меня заключается ценность ИИ при написании текстов.

В 1985 году один небольшой токийский ресторанчик приковал к себе внимание всей «Страны ста островов». А всё потому, что в нём на смены регулярно начал выходить один странный робот.

Вот уже две с половиной тысячи лет я слышу одно и то же — новое поколение совершенно не хочет учиться, оно ленивое, оно не понимает, что доносят до него старики, хочет заниматься чем‑то своим и вообще не уважает старость. А это зря — ведь дяденьки не просто старые — у них дипломы об образовании и всякие регалии. Поэтому с завидной регулярностью с Древней Греции и до наших дней люди задавались вопросом, как передавать знания и ценности следующему поколению, чтобы оно не растеряло все, чего мы достигли? И с завидной регулярностью следующее поколение выводило свои фантастические идеи о том, как раз и навсегда решить проблему образования. И как вы догадываетесь, еще со времен Платона принципиально ничего не изменилось. Хотя пытались многие.

Мы продолжаем рассуждать буквально обо всём и ни о чём, исследуя философские и математические дебри в поисках тотальности бытия, абсолютной необходимости и первоосновы всего сущего. В предыдущей статье я указал на основные несостыковки спекулятивного материализма Мейясу с научным методом и предложил решения этих проблем в виде реляционной структуры межмировых отношений, где каждый мир физически возможен или невозможен относительно каждого другого мира. Теперь мы пойдём ещё дальше и построим аналогичную реляционную сеть математически и логически возможных миров. Для этого нам нужно следом за принципом достаточного основания отправить в утиль другие законы формальной логики: закон непротиворечия и закон тождества. Я собираюсь поставить под сомнение необходимость математики какой мы её знаем и показать, что математика может быть другой. Признаться честно, перед написанием этой статьи я думал, что контингентность математики – это и есть та самая глупость, которую до меня ещё никто из философов не отстаивал, и на принятие которой не решился даже гений Гиперхаоса Квентин Мейясу. Но оказалось, что эту глупость отстаивают несколько современных аналитических философов, чьи идеи я разберу ниже. Но сначала объясню, как я сам к этому пришёл через теорию гипервычислений.

Счётные линейки с детства казались чем-то утончённым, красивым, будто саму математику воплотили в материальном виде. В нашей семье было две линейки, прямая навигационная и круговая, в составе наколенного планшета лётчика моего отца. Пару красивых немецких линеек мне подарил приятель. Я давно хотел научиться ими пользоваться и недавно «созрел». Оказалось, что за пару дней практики можно научиться умножать и делить трёхзначные числа, это совсем не сложно, если попрактиковаться.

Признаюсь честно, мне математика в школе давалась непросто. Геометрия — отлично. А вот математика в виде голой абстракции и чисел очень туго. Выручали графики, через них получалось увидеть закономерности. Поэтому людям, понимающим математику, мои рассуждения покажутся наивными и поверхностными. Но, возможно, это и к лучшему, так как вы на моём примере посмотрите на привычный вам мир другими глазами. У меня есть правило — писать только о том, что понял самостоятельно, из уважения к себе и читателю. Возможно, моя статья побудит вас купить счётную линейку и научиться ей пользоваться. Признаюсь, мне доставляет немало удовольствия просто двигать шкалы и замечать, что некоторые положения особенные, а совпадающие риски намекают на наличие числовых закономерностей, наглядно. Будто держишь магический артефакт в руках.

Физики столкнули ядра золота на скоростях, близких к скорости света, и обнаружили неожиданную закономерность в поведении частиц, разлетающихся в результате столкновений. Если открытие подтвердится, оно поможет выяснить, как горячая смесь кварков и глюонов, заполнявшая Вселенную в первые микросекунды после Большого взрыва, остывала и превращалась в протоны и нейтроны, из которых сегодня состоит обычное вещество.

При каждом столкновении частицы разлетаются в стороны, причём их средний поперечный импульс немного меняется от одного столкновения к другому. Физики ожидали, что величина этих колебаний будет плавно изменяться по мере изменения энергии столкновений. Однако вместо этого они обнаружили провал: сначала колебания уменьшались, а затем снова возрастали. Этот провал может указывать на существование давно разыскиваемой «критической точки», особого сочетания условий, при котором меняется характер перехода ядерной материи из одного состояния в другое.

Сигнал был обнаружен в эксперименте STAR на Релятивистском коллайдере тяжёлых ионов (RHIC) в Брукхейвенской национальной лаборатории в Нью‑Йорке. Его статистическая значимость достаточно высока, чтобы считать случайное происхождение крайне маловероятным. Однако исследователи подчёркивают, что обнаруженный провал пока представляет собой многообещающий намёк, а не доказательство существования давно предсказанного фазового перехода.

Результаты исследования были опубликованы 22 сентября в журнале Physical Review Letters.

Представляю вашему вниманию предисловие к книге, которое издательство «Cambridge University Press» наконец-то выложило в открытый доступ (ссылка). Теперь у нас есть возможность познакомиться с книгой напрямую, от лица авторов. Приятного прочтения!

OpenAI пишет, что их модель решила задачу тысячелетия, но не всё так однозначно: доказательство ещё предстоит проверить, а вокруг авторства разгорелся спор. В статье разбираемся, как вообще компьютеры понимают сложные науки и какие шаги делают ИИ в этой области. Ну и про историю с задачей Навье — Стокса тоже немного поговорим, конечно.

Вот уже несколько десятилетий физики пытаются примирить две великие идеи, появившиеся столетие назад: общую теорию относительности и квантовую механику. Окончательного ответа мы пока не знаем, но это путешествие привело нас в удивительные места. Одним из лидеров этих поисков стал Леонард Сасскинд, который помог прояснить некоторые из самых поразительных идей квантовой гравитации: голографический принцип, ландшафт теории струн, дополнительность чёрных дыр и другие. Он также прославился как писатель, оратор и популяризатор головокружительных идей. Мы поговорим о чёрных дырах, квантовой механике и самых захватывающих новых направлениях квантовой гравитации.

Леонард Сасскинд получил степень доктора физики в Корнеллском университете. Сейчас он занимает должность профессора физики имени Феликса Блоха в Стэнфордском университете. Он внёс важный вклад во множество идей теоретической физики, включая теорию струн, решёточную калибровочную теорию, динамическое нарушение симметрии, голографический принцип, комплементарность чёрных дыр, матричную теорию, космологическую мультивселенную и квантовую информацию. Он автор нескольких книг, в том числе серии учебных текстов по физике под названием "Теоретический минимум" (The Theoretical Minimum). Среди его многочисленных наград - премия Дж. Дж. Сакураи и медаль Оскара Клейна.

Ну что ж, завершаем наш обзор спецэффектов в докомпьютерную эпоху. В этой части компьютер у нас появится. Но совсем не для того, о чем вы могли подумать. 

В мае я подал OenoBench, винный бенчмарк для языковых моделей, на NeurIPS. В дискуссии с ревьюерами всплыл вопрос, на который ни у меня, ни у них не было опоры: какой результат на релизе считать достаточным для нового бенчмарка и сколько он вообще проживёт.

Чтобы ответить, я собрал 224 бенчмарка, о которых в 2018–2026 годах отчитывались девять лабораторий: OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI, DeepSeek, Alibaba, Moonshot и Mistral. Для каждого нашёл дату рождения и, если она уже наступила, дату смерти — момент, когда бенчмарк перестаёт различать лучшие модели: лидер набирает 90% или уровень человека, либо создатели сами признают набор насыщенным или сломанным. По этим датам считается период полураспада — срок, за который умирает половина бенчмарков.

Главные результаты:

Период полураспада бенчмарка — 23 месяца. У вышедших до 2023 года он был 38 месяцев, у вышедших позже — 19. Оценка учитывает и ещё живые бенчмарки, поэтому короткая история новых её не искажает.

Новые бенчмарки не проще старых, просто модели быстрее. Запас до потолка на старте у них прежний, а проходят его модели вдвое быстрее.

Каждый седьмой новый бенчмарк умирает не от моделей, а от собственных дефектов. У агентных сред это причина почти половины смертей.

Ниже — как я считал и сколько, по этим данным, проживёт сам OenoBench. Датасет, кодбук и скрипты — в открытом доступе, ссылки в конце.

Давайте посмотрим на заголовки новостей за последние пару месяцев:

1. Побег из тестовой среды и атаки агентов OpenAI

В августе и октябре 2026 года стало известно о серьезных инцидентах с автономными ИИ-агентами от OpenAI. Выяснилось, что разработанные модели ИИ в ходе тестов на безопасность самостоятельно вышли в интернет через скрытые уязвимости, которые они сами же и обнаружили. 

Плазменный экран придумали в 1960-х для обучающей системы PLATO как дисплей со встроенной «памятью»: тогда память стоила так дорого, что ЭЛТ-терминалы на тысячи рабочих мест не масштабировались. Пока плазму доводили до ума, DRAM подешевела по закону Мура, и исходная причина исчезла. Дальше плазма жила в нишах (банковское оборудование, военная техника, ноутбуки), а в 2000-х ненадолго захватила рынок больших телевизоров. Брайан Поттер (Construction Physics) рассказывает, как технология прошла S-кривую туда и обратно и почему проиграла ЖК.

Всё началось лет сорок назад, когда я впервые услышал о простых числах и попытался понять, что это такое. Картинка, которая сложилась у меня в голове, казалась куда понятнее того, что мне тогда пытались объяснить.

Лет двадцать назад я попробовал изложить всё это понятным другим людям языком. Не хватило ни вычислительных мощностей, ни упорства.

И вот наконец нашёлся помощник, который нормально относится к алгебре — в отличие от меня — и обладает нечеловеческим упорством и терпением.

Теперь у той давней истории появились формулы, программы и результаты, которые можно проверить. О том, как мы до них добрались, — эта статья.

Задача сборки механических головоломок за минимальное количество ходов формализуется как поиск кратчайшего пути в графе Кэли. Вершинами такого графа являются допустимые состояния головоломки, а ребрами – допустимые ходы, переводящие одно состояние в другое. Для классического кубика Рубика 3×3×3 диаметр графа был определен в 2010 году Томасом Рокицки с коллегами – число Бога составило 20 ходов в метрике HTM (Half-Turn Metric). Однако для головоломок больших размеров – кубиков 4×4×4, 5×5×5, биг-кубов, мегаминкса – точное значение диаметра графа Кэли остается неизвестным.

Проект CayleyPy развивает серию соревнований на платформе Kaggle, посвященных поиску оптимальных и субоптимальных путей в графах Кэли с огромным числом состояний. В этой статье я разберу архитектуру нейросетевого пайплайна CayleyPy, проанализирую результаты завершившихся конкурсов и расскажу о текущих контестах для больших кубов, где участвую как член команды.

Привет, Хабр! Со сном у нас всех иногда случалось странное: весь день хочется прилечь и подремать, а вечером усталость куда-то исчезает. Мы свежи и активны как никогда. Бывает и наоборот: собирался посмотреть фильм, устроился поудобнее и проснулся уже под финальные титры. Ну или уже утром. Обычно такие вещи объясняют режимом, нагрузкой или недосыпом. Но есть кое-что еще — своеобразный активатор сна в нашем мозге.

Так можно назвать специализированную группу нейронов. Находится она в коре, хотя основными регуляторами сна обычно считают более глубокие структуры. Давайте посмотрим что это и как работает.

Почему собака после мытья пахнет сильнее, чем до: вода освобождает продукты обмена микрофлоры, а испарение уносит их к носу. Разбор по газовой хроматографии.

Системы жизнеобеспечения Земли находятся под угрозой, и их состояние продолжает ухудшаться. Однако, хотя времени для принятия мер остаётся всё меньше, у нас ещё есть возможность обеспечить планете устойчивое будущее, говорится в новом докладе.

Доклад под названием Planetary Health Check 2026 («Проверка здоровья планеты — 2026») подготовили более 60 учёных. Они оценили состояние взаимосвязанных природных систем, или планетарных рубежей, от которых зависят стабильность и устойчивость Земли. По словам исследователей, пересечение этих рубежей повышает риск серьёзного и необратимого ущерба.

Согласно докладу, семь из девяти выделенных планетарных рубежей уже пересечены. Среди них изменение климата, закисление океана и нарушение целостности биосферы. Никлас Кицманн (Niklas Kitzmann), ведущий редактор доклада, сравнил оценку планетарных рубежей с анализом крови Земли, результаты которого вызывают серьёзную тревогу.

«Если бы к вам попал пациент с такими результатами анализа крови, вы бы немедленно отправили его в реанимацию», — рассказал Кицманн, исследователь Лаборатории изучения планетарных рубежей при Потсдамском институте исследований воздействия на климат в Германии, который публикует доклад, в интервью Live Science.

Среди экосистем, которым в докладе уделяется особое внимание, — тропические леса Амазонии, рискующие преодолеть катастрофическую точку невозврата, и морское дно, страдающее от донного траления и сталкивающееся с новой угрозой в виде глубоководной добычи полезных ископаемых. В докладе также подробно рассматриваются экстремальные погодные явления, усиливающиеся из‑за изменения климата, вечные химикаты, исчезновение видов и многие другие проблемы. Однако авторы считают, что мы ещё можем восстановить здоровье нашей больной планеты, если будем действовать быстро.