Привет, Хабр! Меня зовут Андрей. Я работают в российской ИТ-компании «Криптонит» и воспитываю семилетнюю дочь, которая с каждым годом осваивает всё более сложные активности. Мы уже паяли, шифровали, придумывали игры самостоятельно и дорабатывали готовые. В этой статье хочу поделиться недавним опытом и разобрать несколько разноплановых настолок. Одни помогут продуктивно провести время с ребёнком (заодно и самому переключить мозги), а другие — развить у ребёнка самостоятельность, способность концентрировать внимание и субитизацию прямо как у разведчика. Особенно пригодятся игры на долгих новогодних праздниках.

Российская компания «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработала метод автоматизации настройки ключевых СВЧ-компонентов базовых станций и ретрансляторов сетей 5G с помощью технологий искусственного интеллекта. Разработка поможет ускорить и упростить процесс производства оборудования для сетей пятого поколения, что особенно важно для крупных городов, где требуется быстрая и точная настройка тысяч базовых станций.

Работа выполнена по предложению входящей в «ИКС Холдинг» компании YADRO, одно из направлений деятельности которой — разработка и производство телекоммуникационного оборудования операторского класса.

Базовая станция должна одновременно принимать и передавать сигнал через общую антенну. Для этого применяется частотное разделение каналов, за которое отвечает дуплексер. Точность подбора его параметров напрямую влияет на качество связи. При этом настройка дуплексера — трудоёмкий процесс, требующий несколько часов работы опытного специалиста. Одна базовая станция может содержать более десяти радиомодулей и используемых в них дуплексеров. При масштабных установках — в объёме нескольких тысяч станций — потенциальный эффект от автоматизации настройки оценивается в десятки и сотни тысяч часов автоматизированной ручной работы.

Для автоматизации настройки разные исследователи пытались применять методы обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL), но такой подход давал результат только на упрощённых моделях. В «Криптоните» переформулировали задачу так, что её теперь можно решить традиционным и более надёжным методом — обучением с учителем (supervised learning, SL). Разработанная нейросеть анализирует частотные кривые дуплексера и предсказывает корректировки регулировочных винтов. Дополнительный алгоритм пошагово применяет предсказания нейросети, что снижает риск ошибочной настройки.

Одна из базовых функций систем машинного зрения состоит в классификации объектов. Для решения этой задачи традиционно применяются методы обучения с учителем (SL). Эти методы обеспечивают высокую точность, но при этом размер нейросетевой модели увеличивается с увеличением количества классов. Такая особенность ограничивает применимость SL в тех случаях, когда число классов слишком велико или заранее неизвестно.

Эксперт отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Никита Габдуллин предложил новую методологию, позволяющую добиться одного и того же размера нейросетевой модели независимо от числа классов. Это достигается за счёт использования предопределённых векторных систем в качестве целевой конфигурации скрытого пространства (Latent Space Configuration, LSC) во время обучения.

С проблемой раздувания классов сталкиваются во многих областях — от ритейла до научных исследований. Мы рассмотрим её на задаче распознавания лиц, где каждый человек (его ID) считается отдельным классом.

Существующий подход (SL) требует, чтобы размер последнего классификационного слоя был пропорционален количеству этих ID.

Когда число идентифицируемых лиц исчисляется миллионами, параметры этого слоя становятся просто астрономическими, а модель — непрактичной из-за непомерных требований к ресурсам (в частности — к видеопамяти). Это становится существенным барьером на пути к масштабированию.

В качестве решения этой проблемы эксперт «Криптонита» предложил радикально новый метод — LSC, который устраняет прямую зависимость между размером модели и числом классов. Вместо того, чтобы заставлять сеть запоминать каждый класс во всё увеличивающемся классификационном слое, LSC учит её проецировать входные данные — например, изображения лиц — в заранее заданную, фиксированную систему векторов в абстрактном скрытом пространстве.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём. Я руковожу группой Scala‑разработчиков в компании «Криптонит» и веду Scalabook — русскоязычную базу знаний по Scala и функциональному программированию. В ней можно найти другие мои статьи‑инструкции, а также примеры кода. В этой статье предлагаю обсудить циклы и связанные с ними спорные моменты.

Даже если вы избегали ChatGPT и его многочисленных аналогов, то наверняка сталкивались с обработкой текстов ИИ хотя бы в поисковой выдаче. Большие языковые модели (LLM) сейчас применяют повсюду. Проблема в том, что все они построены на одной и той же архитектуре трансформеров, поэтому страдают от общих недостатков. В этой статье эксперты из лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит» расскажут о существующих ограничениях LLM, наметившихся путях их преодоления и о том, какими будут следующие большие языковые модели.

Эпоха трансформеров началась стремительно, и Marvel здесь ни при чём. Исследование OpenAI «Scaling Laws for Neural Language Models» показало, что эта архитектура с механизмом самовнимания легко масштабируется. Производительность LLM предсказуемо растёт с увеличением размера модели, объёма датасетов и доступных вычислительных ресурсов, а это — залог коммерческого успеха. Поэтому в 2020-2021 начался бум развития LLM. Каждая крупная ИТ-компания хотела представить свою модель с миллиардами параметров (и получить миллиарды долларов от инвесторов).

Однако в последующей работе «Training Compute-Optimal Large Language Models» от DeepMind появилось важное уточнение: существующие модели слабо оптимизированы по отношению данных к параметрам. Поэтому при дальнейшей разработке моделей стали фокусироваться в том числе и на качестве данных, а не только на размере. 

Поначалу простое масштабирование и увеличение доли качественных датасетов в обучающих наборах действительно приводили к экспоненциальному росту возможностей LLM. Наверняка вы помните, как с каждым релизом ChatGPT умнел (а мы глупели).  

Привет, Хабр! Меня зовут Артём Корсаков. Я руководитель группы серверной разработки в компании "Криптонит". Пишу на Scala и веду проект scalabook.ru. В этой статье мы разберём основы функционального программирования (ФП) на примерах и с поправкой на суровую действительность.

Многие слышали о преимуществах ФП, но пока не понимают, как применить эти концепции на практике. Теория монад и функторов и вовсе отпугивает, кажется чем-то заумным и непонятно где применимым. Поэтому мы отбросим сложную теорию и сосредоточимся на основных моментах, которые вы сразу сможете начать использовать в своём коде.

Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.

В этой статье эксперты лаборатории искусственного интеллекта российской ИТ-компании «Криптонит» рассматривают самые актуальные фреймворки для машинного обучения, анализируют причины их популярности, ключевые области применения и тенденции развития. Аналитика строится как на собственном опыте, так и на данных специализированных источников, таких как GeeksforGeeks, Upgrad, Octal Software и других, чтобы предоставить аргументированный и непредвзятый обзор.

Мы разделили обзор на две части. В первой рассматриваются фреймворки для глубокого обучения. Они ориентированы на построение и обучение нейронных сетей, в том числе сложных архитектур, таких как свёрточные модели и трансформеры. Вторая часть посвящена фреймворкам для классического машинного обучения. Они используются для работы с моделями, основанными на регрессии, решающих деревьях, методах ансамблирования (например, бустинг) и других алгоритмах без использования глубоких нейросетей.

Всем привет! Меня зовут Артём Корсаков, я руковожу группой разработчиков на Scala в компании «Криптонит». Хочу рассказать про мой проект, которым я занимаюсь уже 4 года — Scalabook.

За последние 20 лет язык Scala завоевал прочные позиции в backend-разработке, машинном обучении, обработке данных, создании распределённых систем и во многих других областях. Есть тысячи ресурсов по Scala: книги, статьи, курсы, подкасты, проекты с открытым исходным кодом, хакатоны и специализированные мероприятия, вроде Advent of Code. Однако часто возникают вопросы: с чего начать изучение Scala, или как систематизировать уже имеющийся опыт?

Вот так у меня и появилась идея создать русскоязычную базу знаний по Scala — Scalabook. Это уникальный проект, в котором представлены материалы о функциональном программировании, алгоритмах и структурах данных, классах типов, переводы статей, а также ресурсы различного уровня сложности для изучения Scala. Это собрание материалов по разным темам в русскоязычном пространстве. 

Также уделено внимание практическим аспектам функционального программирования: создан тренажёр с набором задач возрастающей сложности, которые позволяют освоить ключевые концепции функционального программирования на Scala.

На сайте можно оставлять комментарии, получать обратную связь по решениям задач или предлагать дополнения для расширения базы знаний. Scalabook регулярно обновляется: добавляются новые упражнения, пояснения и материалы. Пользователи также могут внести свой вклад в этот процесс. Таким образом, изучение Scala становится более систематизированным, а не просто набором разрозненных ресурсов, в которых легко запутаться. Scalabook способствует обмену знаниями в сообществе Scala.

Привет, Хабр! Как вы думаете: что общего между написанием сложного кода и игрой с семилетним ребёнком? Отвечу как молодой отец и сотрудник ИТ-компании: оба процесса занимают неопределённо много времени и порой заставляют вас усомниться в своём интеллекте. Если за помощью с кодом всегда можно обратиться к Stack Overflow или (простите!) к ИИ-ассистентам, то ребёнок требует вашего персонального внимания. Считайте, что вы один на один с естественной нейросетью, которая находится в стадии обучения, но уже активно лезет в продакшен. А ещё эта нейронка часто капризничает и требует поиграть, игнорируя ваши дедлайны.

Оставлять ребёнка надолго перед экраном — не лучшая идея (хотя продавцы очков и контактных линз, а также психологи будут вам благодарны). Поэтому ищем другие варианты. Если ваш ребёнок уже освоил азы шантажа («Пап, а я тогда не усну!») и базовые алгоритмы манипуляции («А мама разрешает!»), пора переходить к ассиметричным ответным мерам. Нам помогут не столько старые, сколько добрые игры на бумаге, которые слегка изменились со времён нашего детства.

Главное в этих играх — листок и ручка фантазия!  Они не требуют зарядки, не содержат микроплатежей и помогают развивать мышление лучше, чем очередная «нейро» игра из магазина. Давайте поближе познакомимся с этими шедеврами офлайнового безчипового геймдева!

В российской ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») криптографы представили модель для анализа безопасности протоколов анонимной аутентификации, применяемых в сетях 5G. Разработка, получившая название sigmaAuth (σAuth), направлена на повышение устойчивости мобильных сетей к кибератакам и защиту цифровой идентичности пользователей.

Предложенная модель позволяет выявлять уязвимости в протоколах связи и подтверждать их стойкость с помощью строгих математических доказательств. σAuth уже может применяться для анализа отечественных решений 5G-AKA-GOST и S3G-5G, которые сейчас проходят этап стандартизации в техническом комитете ТК26. Ожидается, что модель станет основой для дальнейшего совершенствования протоколов, обеспечивающих защиту от атак на анонимность, повторное использование сообщений и компрометацию ключей.

Согласно отчёту GSMA Intelligence, в конце 2024 года число подключений в сетях 5G по всему миру достигло 2 миллиардов. При этом 5G обеспечивает подключение не только смартфонов, но и промышленных систем, транспорта, датчиков, что создаёт широкую поверхность атаки. Одним из уязвимых элементов является процесс аутентификации: злоумышленники могут перехватывать сообщения, отслеживать пользователей или подделывать цифровые идентификаторы.

«Модель σAuth формализует понятие анонимности и учитывает сценарии, при которых нарушитель, например, может получить доступ к IoT-оборудованию. Это особенно важно сегодня, когда защита постоянных идентификаторов, таких как IMSI и SUPI, играет ключевую роль в обеспечении безопасности», — комментирует Владимир Бельский, заместитель руководителя лаборатории криптографии компании «Криптонит».

В лаборатории криптографии российской компании «Криптонит» построена первая структурная атака, ставящая под сомнение надёжность оригинальной схемы pqsigRM и её новой модификации Enhanced pqsigRM.

Безопасность кодовых криптосистем с открытым ключом основывается, в том числе, на выборе базового кода, исправляющего ошибки. Например, использование кодов Рида — Маллера в криптосистеме Мак-Элиса не является безопасным, так как на такую версию криптосистемы ранее сотрудниками лаборатории криптографии НПК «Криптонит» уже была построена эффективная атака. 

Однако в основе схемы Enchanced pqsigRM лежит модифицированная конструкция, в которой коды Рида — Маллера специальным образом комбинируются друг с другом, чтобы запутать структуру исходных кодов. 

Исследователи из лаборатории криптографии смогли построить атаку, которая для определённых размерностей кода успешно восстанавливает структуру модифицированного кода. В атаке используется несколько различных техник.

Эксперт отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Никита Габдуллин предложил методику, которая поможет снизить частоту ошибок ИИ при смене данных за счёт более точного прогнозирования поведения нейросетей.

Нейросети — основа искусственного интеллекта, но они не наделены разумом. С точки зрения математика это лишь сложные математические функции, которые преобразуют входные данные в выходные через последовательность вычислений, организованных в слои.

При таком преобразовании возможны ошибки, которые трудно предугадать, а их последствия могут быть весьма плачевными. Например, неоднократно сообщалось о проблемах с автопилотами Tesla, которые допускали ошибки в распознавании объектов. Они не видели велосипедистов со спины и не замечали пустые грузовые платформы на перекрёстках, а внезапно появившиеся красные круги на придорожных рекламных стендах воспринимали как запрещающие сигналы светофора и включали экстренное торможение. В целом автопилоты склонны неверно интерпретировать условия в нестандартных дорожных ситуациях просто потому, что не сталкивались с ними во время обучения.

Другой показательный пример — история пользователя Reddit, который следовал рекомендациям ИИ от Google и попытался приготовить оливковое масло с чесноком. Казалось бы, ну какие тут могут быть последствия, кроме невкусного блюда? Однако ИИ предложил метод, который привёл к образованию культуры Clostridium botulinum — возбудителя ботулизма, опасного для жизни заболевания. Такие истории предостерегают от слепого доверия к ИИ даже в бытовых задачах.

Эксперты компании «Криптонит» проанализировали главные тренды использования Apache Spark в бизнесе, выделили особенности его применения в России и спрогнозировали дальнейшее развитие на основе выявленных тенденций.

Растущая востребованность Spark объясняется не только открытым исходным кодом и гибкостью, но и лёгкостью интеграции с современными технологиями — от машинного обучения до облачных платформ.

«В России Apache Spark становится не просто популярным фреймворком для обработки данных, а частью экосистемы отечественных решений в сфере Big Data. Особенно это касается объектов критической инфраструктуры, где всегда отдаётся предпочтение только самым надёжным и проверенным решениям», — пояснил Иван Попович, руководитель направления обработки данных компании «Криптонит».

Для критически важных отраслей (госуправление, финансы, энергетика) важна локализация данных и соответствие требованиям регуляторов.

«Открытый исходный код здесь играет ключевую роль, так как обеспечивает прозрачность и возможность тщательной верификации. Также он даёт уникальную возможность адаптировать решение под конкретные требования проекта. Хотя само по себе наличие открытого кода не является гарантией безопасности, Apache Spark за 15 лет своего развития доказал эффективность и надёжность в самых различных областях применения», — добавил эксперт.

В последние годы Spark проникает в новые сферы. Он всё активнее используется в агропромышленном комплексе, энергетике, нефтегазовой и химической отрасли. В основном его применяют для оптимизации производства, прогнозирования аварий и повышения энергоэффективности.

Привет, Хабр! Меня зовут Лев Маковеев. Я младший инженер по обработке данных в компании «Криптонит». В этой статье хочу поделиться с вами результатами небольшого исследования, в ходе которого мы протестировали ускоритель запросов Apache DataFusion Comet и пришли к довольно впечатляющим результатам. Забегая вперёд, отмечу, что в отдельных тестах ускорение было более чем десятикратным!

Теме криптографии посвящён сериал Prime Target (в русской локализации называется «Опасные числа»). Он включает в себя множество математических и криптографических отсылок, которые обогащают его сюжет и подчёркивают интеллектуальные вызовы, стоящие перед героями. В этой статье вместе с настоящими криптографами мы разберём, какие атрибуты были использованы в сериале, и что из них похоже на правду.

 — Коллеги, пожалуйста, представьтесь нашим читателям.

— Иван Чижов, заместитель руководителя лаборатории криптографии по научной работе компании «Криптонит».

— Илья Герасимов. Я аспирант кафедры информационной безопасности ВМК МГУ и работаю специалистом-исследователем в лаборатории криптографии «Криптонита».

 — Интересно! Главный герой сериала — тоже аспирант.

— И тоже математик, но на этом наше сходство заканчивается [смеётся]. Скажем так, область научных интересов у него другая. Я занимаюсь криптографией на эллиптических кривых, а главный герой сериала ищет закономерности в числовых рядах.

 — В этом есть какой-то смысл?

— Да. Этим занимается теория чисел. Математика отражает законы природы и выявляет закономерности. Например, у главного героя на стене висит вырезка из газеты с фотографией раковины моллюска и заголовком «Primes of the Past».

В практической криптографии особое внимание уделяется атакам по побочным каналам (side-channel attacks). Они позволяют злоумышленникам извлекать секретную информацию, не взламывая сам алгоритм шифрования, а лишь анализируя особенности его исполнения на физических устройствах. Эти атаки особенно опасны, поскольку обходят традиционные способы защиты.

Такие косвенные методы атак становятся возможны потому, что вычислительные устройства в процессе работы поглощают электрическую энергию, излучают электромагнитные и акустические волны, а также исполняют инструкции за разное время. Всё это происходит в зависимости от изменения данных на регистрах и может нести информацию о ключе шифрования, нарушая секретность по Шеннону.

К атакам по побочным каналам потенциально уязвимы даже самые передовые криптографические схемы, включая постквантовые, разрабатываемые на будущее для противодействия взлому с использованием квантового компьютера.

Методам защиты постквантовых криптографических схем от атак по побочным каналам посвящено исследование заместителя руководителя лаборатории криптографии по научной работе компании «Криптонит» Ивана Чижова и магистра МГУ Дмитрия Смирнова. Данное исследование представлено в рамках выступления на конференции РусКрипто’2025. В нём рассматривается группа схем постквантовой электронной подписи, построенных на основе протокола идентификации Штерна. Одной из них является российский «Шиповник» – разработка экспертов-криптографов компании «Криптонит» в рамках деятельности рабочей группы Технического комитета Росстандарта (ТК 26).

В России разработали новый метод измерения пульса по видеозаписи, устойчивый к искажениям. Он не требует дорогого оборудования и может использоваться в реальных условиях, не ограничивая свободу действий человека.

Дистанционная фотоплетизмография (ДФПГ, rPPG) — это метод измерения пульса по видеозаписи. Он потенциально применим в телемедицине, а также для оценки эмоционального состояния людей, например водителей и пилотов, но пока не получил широкого распространения из-за чувствительности к различным искажениям. 

Метод базируется на регистрации едва заметных изменений цвета кожи при увеличении объёма кровеносных сосудов после каждого сокращения (систолы) левого желудочка сердца. 

Существующие системы ДФПГ достаточно надёжны только в идеальных условиях. Если же человек использует макияж, частично закрывает лицо, движется, или в кадре меняется освещённость, то частота его сердечных сокращений определяется неверно. 

В отделе перспективных исследований компании «Криптонит» предложили использовать для ДФПГ новый метод, который устраняет эти недостатки за счёт более эффективного подхода к регистрации и анализу видеосигнала. Вместо привычного цветового пространства RGB используется CIELAB, поскольку в нём светимость выделена в отдельный канал. Это позволило отсечь артефакты, связанные с изменениями освещения в кадре. 

Для записи видео в эксперименте использовалась недорогая веб-камера Logitech 720p, из которой был удалён инфракрасный (ИК) фильтр. Это было сделано для того, чтобы исключить влияние макияжа на измерения, так как длинноволновое излучение лучше проникает через него. 

Написать эту статью меня побудил один забавный случай. Он хорошо демонстрирует, что не стоит слепо доверять одному источнику, каким бы авторитетным он ни был. Впрочем, обо всём по порядку. 

Когда только начинаешь карьеру разработчика, часто гложет сомнение: верно ли я выбрал язык программирования? Может, он уже устарел, или наоборот — слишком новый и не факт, что перспективный? Легко ли будет найти по нему актуальные книги и уроки? Много ли таких неофитов будет вместе со мной обивать пороги ИТ-компаний через год-два? 

Опытным разработчикам тоже порой не хватает знания единственного языка программирования. В какой-то момент появляются специфические заказы и интересные вакансии, где крайне желательно владеть вторым (а то и третьим) языком. 

Помочь с выбором языка программирования призваны рейтинги их популярности. Однако тут легко обмануться. Каждый рейтинг составляется по своей методике и даёт разные результаты (порой — весьма неожиданные). В этой статье я постарался сделать более взвешенную оценку популярности языков программирования (далее — ЯП) по нескольким источникам. Подробнее о них и почему это важно — рассказываю ниже.

Индексы популярности

Всё началось с того, что мне попался на глаза свежий рейтинг актуальности ЯП, где в TOP 10 внезапно ворвался Delphi. Пытаясь разобраться в причинах его внезапной популярности в 2025 году, я стал искать методики составления таких списков и нашёл много любопытного. Как обычно, дьявол кроется в деталях. 

Индекс TIOBE — известный инструмент мониторинга, показывающий динамику интереса к разным ЯП. Он учитывает частоту поисковых запросов, связанных с ЯП. Для этого каждый месяц в Google, Bing, Yahoo! и Baidu отправляются запросы по определённому шаблону, чтобы отсеивать из выдачи мусор и корректно сравнивать статистические данные. Дополнительно в рейтинге учитывается число образовательных материалов о ЯП: количество видеоуроков на YouTube, книг на Amazon и упоминаний на Wikipedia. 

В этой статье мы хотим поделиться своим опытом, который поможет вам подготовиться к любому хакатону (hackathon). Наверняка вы уже слышали про этот специфический формат соревнований для айтишников. На них ставятся практические задачи, которые участники решают за определённое время, имея ограниченные ресурсы. Обычно участники представлены командами, поэтому крайне важно уметь работать сообща. Помимо денежного приза победители получают известность. В дальнейшем это способствует обращению к ним с заказами на решение подобных задач.

Для работодателя хакатон заменяет десятки собеседований и знакомство с заявленными в резюме проектами (которые ещё неизвестно кто и как делал). Он сразу получает представление о реальных возможностях готовой команды разработчиков и может пригласить лучшую на свой проект.

Российская ИТ-компания «Криптонит» тоже участвует в хакатонах, причём в разных качествах. Наши молодые специалисты пробуют силы в профильных конкурсах, а их более опытные наставники сами организуют хакатоны для поиска сильных команд. Вот пара историй для лучшего понимания деталей.

Мой коллега Никита Габдуллин работает в Отделе перспективных исследований ИТ-компании «Криптонит». Он автор библиотеки Loss Landscape Analysis (LLA) и научной статьи о ней, препринт которой доступен на английском языке. Здесь мы публикуем адаптированную русскоязычную статью с некоторыми вольностями, которые не приняты в академической среде, но упрощают восприятие текста.

При работе с нейросетями-классификаторами у всех на слуху какие-то известные архитектуры, которые характеризуются числом параметров, скоростью вычислений (инференса), точностью выполнения той или иной известной задачи. Популярны соревнования, посвящённые тому, насколько точно можно решить задачу классификации на типовых датасетах, и часто борьба уже идёт за доли процента [PWC]. Однако в реальных задачах нейросети часто показывают себя куда хуже, чем в «лабораторных» условиях, что переводит акццнт внимания с тренировочных и тестовых (train-test) задач на проверку обобщающей способности (generalization) нейросетей.

В наших работах мы столкнулись с тем, что нейросети одного типа могут иметь практически идентичные показатели train-test, но демонстрировать кардинально отличающиеся результаты на датасетах, отличных от тренировочного. Без углублённого анализа непонятно, за счёт чего возникают такие эффекты. Поэтому для таких нейросетей очень сложно выполнить оценку их реальной обобщающей способности. Это вдохновило нас на поиски методов, которые позволили бы проанализировать обобщающую способность нейросети с теми или иными весами, среди которых метод построения ландшафта функции потерь (loss landscape) показался интересным кандидатом.

В интернете несложно найти чрезвычайно красивые визуализации результатов анализа ландшафта функции потерь [LLcom], некоторые из которых даже пытаются продавать как произведения искусства. Однако, любуясь такими картинами, легко забыть, что это — в первую очередь инструмент анализа каких-то свойств нейросетей. Получение красивых картинок — средство, а не цель. Найти хорошую библиотеку по данной тематике для применения в исследовательской работе оказалось куда сложнее, чем найти сайты с красивыми картинками.