Всем доброго времени суток. Здесь будет описана история происхождения архитектуры мета-трансформеров, которая описана вот здесь. Как я в августе 2025 года, скучая на выходных, дал двум ChatGPT-4o свободно общаться между собой, как из этого родился крайне сырой концепт "рефлексивного ядра", и как значительно позднее, в феврале-марте 2026 это косвеннным образом привело к открытию крайне интересной находки, которую я назвал механизмом мета-внимания. Запустить Цикл 02
Да, есть определенная хронология у развития нейросетей. Знаковые, скажем так, места. Стэнфорд, Торонто, DeepMind. Хинтон, ЛеКун, Бенжио. И много еще дат с разнообразными событиями. А вот в Красноярске в 1996-м вышла книга "Нейронные сети на персональном компьютере". Её автора звали Александр Горбань.Привет, дорогой Хабр. Давайте сегодня все вместе вспомним этого выдающегося человека. Читать далее
https://security-tracker.debian.org/tracker/DSA-6322-1
Синхронный WAL очень частое явление в базах данных, делая их durability максимальной. При таком исходе каждый батч записи это вызов fsync, и это дало мне 956k opr/s на 16кб значениях , звучит хорошо, но на самом деле: скорость записи упала в 5 раз.В этой статье я расскажу:Что такое групповой коммит
Всем привет. Я сделал бесплатную обучающую платформу shlyk.tech с упором на визуализацию идей и структур. Графы, системы счисления, логику, комбинаторику, индукцию здесь можно потрогать, покрутить, прошагать и понять, почему оно так работает. Читать далее
Как бы мы ни пытались отказаться от этого инструмента в поисках более изящных алгоритмических решений, каждый раз мы к нему возвращаемся.В прошлой статье про Гамма-флип я вскользь касался механики работы с отклонениями, но не раскрыл тему до конца.В этой статье мы углубимся в…
Когда пишешь библиотеку, рано или поздно упираешься в движок. Не в красивый внешний интерфейс и не в обёртки, а в ту часть внутри, которая гоняет процесс по состояниям: что-то сгенерировал, проверил, решил, что делать дальше, повторил. Пара флагов, цикл while, большой if посередине, и…
UI это та часть игры, которую игрок замечает только когда она сломана, а программистам она доставляет проблемы постоянно, потому что именно UI оказывается тем местом, где сходятся рендер, логика, ввод, локализация, аллокации и хотелки дизайнеров. В прошлой части я разобрал почему…
В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к тестовой выборке, другой обучили до кросс‑валидации, третий сломался при передаче проекта коллеге. В статье разберём, как Pipeline в sklearn помогает собрать обработку данных и модель в единый воспроизводимый конвейер, снизить риск data leakage и упростить работу со сложными ML‑сценариями. Читать гайд
Много лет назад моя рутинная работа заключалась в поддержке большой базы кода на C++. Этот проект был настоящим кормильцем всей компании, и в нём предоставлялся публичный HTTP API, через который принимались онлайн-платежи. Речь шла об обработке платежей в размере миллиардов евро…