Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Множество Мандельброта. 32-бит TrueColor. 60 FPS. 80-бит long double. OpenMP. Суперсэмплинг 2x2 (4 прохода). И цвета Я хочу сказать. Это самая нужная вещь во Вселенной. Самая глубокое. И я сейчас за всю жизнь наконец стал писать код и сделал. Довольно сложное. И самое прекрасное. Скачайте и посмотрите! Это экзешник, в ГитХаб. github: Download Latest Version Windows And Source code "Но если дело в инсульте, то понятно. Может, стоит небольшой дисклеймер добавлять в начало статей, чтобы ни у кого не было повода после первых же строк минусовать. Инсульт у меня. Поэтому ИИ." https://habr.com/ru/articles/1001498/ Алгоритмы и Структуры данных

Забыть про Backprop: Как я собрал «Термодинамический Мозг» с фазой сна и митозом, который влезет в Arduino Мы (человечество) очень хотим создать разум. Инопланетян мы пока не нашли, поэтому пытаемся собрать его сами из кремния и электричества. Но то, куда свернула индустрия сегодня, вызывает вопросы. Мы греем планету мегаваттами энергии, перемножая гигантские матрицы в дата-центрах, чтобы обучить LLM. Backpropagation и современный инференс - это непозволительно дорого и энергозатратно. А что если вернуться к истокам? Что если интеллект — это не градиентный спуск, а кристаллизация связей под давлением информации? В этой статье я расскажу о концепте Термодинамического Мозга. Это самоорганизующийся граф, который обучается в один проход O(1), непрерывно адаптируется к новым данным, спит по ночам, чтобы не сойти с ума, и настолько нетребователен к ресурсам, что его можно запустить хоть во вкладке браузера, хоть на Arduino. https://habr.com/ru/articles/1003270/ Алгоритмы и Структуры данных

Множество Мандельброта. 32-бит TrueColor. 60 FPS. 80-бит long double. OpenMP. Суперсэмплинг 2x2 (4 прохода). И цвета Я хочу сказать. Это самая нужная вещь во Вселенной. Самая глубокое. И я сейчас за всю жизнь наконец стал писать код и сделал. Довольно сложное. И самое прекрасное. Скачайте и посмотрите! Это экзешник, в ГитХаб. https://habr.com/ru/articles/1001498/ Алгоритмы и Структуры данных

Забыть про Backprop: Как я собрал «Термодинамический Мозг» с фазой сна и митозом, который влезет в Arduino Мы (человечество) очень хотим создать разум. Инопланетян мы пока не нашли, поэтому пытаемся собрать его сами из кремния и электричества. Но то, куда свернула индустрия сегодня, вызывает вопросы. Мы греем планету мегаваттами энергии, перемножая гигантские матрицы в дата-центрах, чтобы обучить LLM. Backpropagation и современный инференс - это непозволительно дорого и энергозатратно. А что если вернуться к истокам? Что если интеллект — это не градиентный спуск, а кристаллизация связей под давлением информации? В этой статье я расскажу о концепте Термодинамического Мозга. Это самоорганизующийся граф, который обучается в один проход O(1), непрерывно адаптируется к новым данным, спит по ночам, чтобы не сойти с ума, и настолько нетребователен к ресурсам, что его можно запустить хоть во вкладке браузера, хоть на Arduino. https://habr.com/ru/articles/1003270/ Алгоритмы и Структуры данных

Как я построил Graph RAG систему с точностью 96.7% за 5 дней: от научных статей до production-ready пайплайна Я реализовал Graph RAG систему, которая комбинирует 5 техник из свежих научных статей в единый пайплайн с декларативным reasoning-движком, полной провенансной трассировкой и типизированным API. Результат: 174/180 (96.7%) на билингвальном бенчмарке из 30 вопросов, оценённых в 6 режимах retrieval. Три режима достигли 100%. Ноль persistent failures. https://habr.com/ru/articles/1003064/ Алгоритмы и Структуры данных

Есть проблемы гораздо сложнее, чем NP-Complete Люди часто сравнивают P и NP в таком духе, что проблемы P простые, а NP — сложные. Но это чрезмерное упрощение. На самом деле проблемы могут быть намного, намного сложнее, чем NP. В этом смысле можно вспомнить интеллектуально-фантастический триллер Travelling Salesman (Коммивояжёр, 2012) о четырёх математиках, нанятых правительством США для решения самой сложной проблемы в истории информатики — равенства классов сложности P и NP (P versus NP problem). И им это удалось. Чиновник министерства обороны США предлагает за их алгоритм вознаграждение $10 млн. Но сами математики слишком хорошо понимают, какие разрушительные последствия принесёт в мир их открытие. Один из лучших фильмов про математику в истории кинематографа… https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/740100/ Алгоритмы и Структуры данных

Генерация лабиринтов с использованием алгоритма Recursive backtracker В этой статье я расскажу о том как генерировать рандомные лабиринты, используя рекурсивный алгоритм с возвратом. Этот алгоритм также может использоваться для решения других задач, которые связанны с неявными графами: судоку, комбинаторика и другие головоломки (например, задача о n ферзях). https://habr.com/ru/articles/1002460/ Алгоритмы и Структуры данных

Глубокое погружение в LSM-дерево С увеличением спроса на операции, которые требуют больших объемов записи, традиционные базы данных, использующие B-дерево, становятся узким местом, поскольку обновление записей в b-дереве приводит к многочисленным беспорядочным операциям ввода-вывода (IO) и обновлению нескольких страниц на диске. B-дерево очень хорошо подходит для "тяжелых" операций чтения. Для операций с большими объемами записи у нас есть LSM-дерево. https://habr.com/ru/companies/otus/articles/738312/ Алгоритмы и Структуры данных

Магия цифр от ФНС: разбор красивых отчетов 18 февраля 2026 года глава ФНС Даниил Егоров провел видеоконференцию, где рассказал о «ходе адаптации бизнеса» к изменениям 2026 года: НДС для УСН, роли маркетплейсов, АвтоУСН, динамике выручки по ККТ, а также «поддержке» через рассрочки и отсрочки. Не все озвученное главой ведомства показалось мне объективным. Учитывая, что прошлые 12 лет (до ноября 2025 года) я и сам проработал в ФНС. Поэтому я выделил шесть ключевых заявлений из этого выступления и решил разобрать каждое из них с позиции «а как оно в жизни?». https://habr.com/ru/articles/1002492/ Алгоритмы и Структуры данных

Цифровое Домостроительство: Дерево новой этики Уважаемые духовные лидеры, Я пишу вам как инженер, который всю жизнь создавал невидимые конструкции. Сегодня человечество возделывает новое поле — цифровое пространство. На нём растут системы, которые управляют нашей связью, памятью, финансами и критически важными решениями. Но я вижу, что на этом поле всё чаще всходят болезненные растения: они быстро растут, выглядят мощно — и при этом истощают землю. Я обращаюсь к вам, чтобы описать Дерево новой этики, которое нам необходимо вырастить вместе — от Семени (The Seed) до Плодов. https://habr.com/ru/articles/1002514/ Алгоритмы и Структуры данных

«Я всё сломал за выходные»: как мы учим LLM писать в стиле конкретного СМИ Привет, я Лена, это мой первый пост здесь, и он про техническую задачу, с которой мы столкнулись: как заставить LLM писать текст так, чтобы его нельзя было отличить от написанного конкретной редакцией. Не «хороший текст», не «грамотный текст», а такой, который звучит как этот конкретный городской портал или этот Telegram-канал. Мы строим AI-систему для автоматизации рерайта новостей в региональных СМИ. Суть простая: система собирает новости из источников, проверяет факты и пишет рерайт в стиле конкретного издания. Тем временем журналисты занимаются своей нормальной работой, а не переписыванием чужих текстов. Звучит понятно. А потом начинаешь делать «в стиле конкретного издания» — и всё ломается. Расскажу, как мы спорили, передумывали и к чему пришли. https://habr.com/ru/articles/1002228// Алгоритмы и Структуры данных

Как ФНС «нашла» 64 тысячи «богатых безработных» и собрала с них 9 млрд рублей Не могу пройти мимо и не разобрать очередную громкую новость про налоги, которую сегодня опубликовал один популярный телеграм-канал. А звучит она примерно так: Налоговая выявила 64 тысячи безработных москвичей с роскошным образом жизни без официального дохода - им доначислили налоги, и бюджет получил более 9 млрд рублей. Теперь подобные проверки пройдут по всей России» Как по мне, так это больше похоже на сатирический вброс от ИА «Панорама». Но поискав немного в интернете, оказалось, что нет, и эта новость еще вчера оказалась в интернет пространстве, и опубликовали ее многие известные новостные издания. https://habr.com/ru/articles/1002182/ Алгоритмы и Структуры данных

Цена ошибки: почему антифрод-системы блокируют ваши покупки, но пропускают мошенников на миллиарды Почему ваша банковская карта может быть заблокирована, когда вы покупаете кофе в другом городе, хотя мошенники умудряются отмывать миллиарды? В этой статье мы подробно рассмотрим, как работают системы защиты от мошенничества, объясним, что такое компромисс между прецизионностью (точностью) и полнотой на понятном примере, проанализируем потерю $1.8 миллиарда у TD Bank и поговорим о том, как банки и киберзлоумышленники соревнуются, используя Adversarial AI (враждебный искусственный интеллект). https://habr.com/ru/articles/1002092/ Алгоритмы и Структуры данных

Как в Netflix масштабируют постобучение LLM Благодаря предобучению, большие языковые модели (LLM) приобретают широкие лингвистические способности и общий «кругозор» о мире. Но постобучение — не менее важный этап, на котором они как раз усваивают конкретные намерения человека, ограничения, присущие предметной области, а также требования к надёжности, предъявляемые в продакшне. В Netflix исследовали, как именно LLM могут открыть новые грани рекомендаций, персонализации и поиска. Для этого в Netflix попробовали адаптировать универсальные обобщённые модели к имеющимся условиям так, чтобы они лучше отражали содержание каталога фильмов и нюансы истории взаимодействия пользователей с сайтом. В масштабе такой компании как Netflix постобучение быстро превращается как в инженерную проблему, так и в проблему моделирования: приходится выстраивать сложные конвейеры данных и оперировать ими, координировать распределённое состояние в масштабах многоузловых кластеров GPU и оркестровать потоки задач, в рамках которых перемежаются обучение и логический вывод. В этой статье описаны архитектура и инженерная философия применяемого в Netflix фреймворка постобучения, который был разработан командой по платформе ИИ с целью скрыть сложность инфраструктуры — так, чтобы исследователи и разработчики моделей могли сосредоточиться на внедрении инноваций, а не на латании распределённых систем. https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1001790/ Алгоритмы и Структуры данных

Книга «Game++. Устройство и оптимизация игрового движка» С радостью и чувством выполненного долга издательство «БХВ» представляет вам одну из флагманских новинок наступившего года. Мы получили из типографии книгу «Game++. Устройство и оптимизация игрового движка». Как известно, высококлассные AAA-игры — это та территория, на которой сходятся проверенные и экспериментальные алгоритмы, высокая производительность, графика на уровне произведений искусства и проектирование распределённых систем. Главный язык программирования для аса в разработке игр — это C++. Поскольку сложно объять необъятное, да и участие в разработке The Sims и Age of Empires смотрелось бы в резюме как опыт участия в гонках «Формулы-1», автор, самоотверженно поработав, создал фундаментальную книгу о наилучших практиках высокопроизводительного программирования как в элитном продакшне, так и на очень ограниченных ресурсах. Для автора игры — это полигон, на котором он набрал свой уникальный профессиональный опыт, а C++ — это инструмент, при помощи которого решается любая задача. Отдельно отметим, что в книге уделено внимание не только различным структурам данных и их реализациям, но и стандартной библиотеке шаблонов (STL); этот материал серьёзно повысит профессиональный уровень любого C++-разработчика. https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1001720/ Алгоритмы и Структуры данных

Лимит доверия: как ИИ решает, сколько денег вам можно дать (и почему это часто несправедливо) Что влияет на размер вашего кредитного лимита? И почему банк может вдруг его уменьшить, даже если вы всегда вовремя вносите платежи? В предыдущей статье мы выяснили, как банки применяют модели машинного обучения для определения вашей кредитоспособности; в этой статье мы рассмотрим, как банки задействуют поведенческую экономику и обучение с подкреплением для контроля над вашими долгом, объясним тактику “low-and-grow”, и попутно разберем скандалы вокруг Synchrony Bank и Apple Card. https://habr.com/ru/articles/1001676/ Алгоритмы и Структуры данных

Концепт «Больцмановский Мозг» на квантово— волновой логике (QWL). Нейросеть. Численное моделирование Больцмановский Мозг (БМ) — это довольно философская идея, с корнями в теории вероятности, которая говорит о том, что в случайном, хаотичной вселенной вполне возможно, что в какой — то момент могут возникнуть целые осознающие структуры (например, мозг), хотя бы для краткого момента времени, просто из-за случайных колебаний атомов и молекул. БМ — это гипотетический процесс, предполагающий высокую степень самоорганизации, где создается не просто случайный «мозг», а самосознание, возникшее из хаоса. Квантовый интеллект (QAI) репродуцирует БМ на QWL через моделирование осциляторов — волновых взаимодействий. https://habr.com/ru/articles/1001666/ Алгоритмы и Структуры данных

Мой коллега сказал, что зарегистрировался на Data Fusion Contest 2026.

А чем я хуже? Тем более, участвовать можно из любой точки мира! Data Fusion Contest 2026 — ежегодное онлайн-соревнование по машинному обучению для специалистов Data Science. Общий призовой фонд — 3 000 000 рублей. Участников ждут три задачи: ☑️ «Страж» — про вычисление подозрительных операций в банке ☑️ «Киберполка» — про подбор нужных финансовых продуктов из 41 варианта ☑️ «Герои» — про создание идеальных маршрутов с учетом времени 📣 Даты проведения соревнования: с 9 февраля по 30 марта 2026 года. Регистрируйся прямо сейчас! Информация о рекламодателе

Wikontic: строим графы из текстов, используя онтологию и LLM Привет, Хабр! Это Алла, я работаю исследователем в команде «Модели с памятью» Лаборатории когнитивных систем искусственного интеллекта Института AIRI и занимаюсь исследованиями на стыке графов знаний и языковых моделей. Ранее я уже писала на Хабре статью про построение графов знаний из текстов по мотивам одной из наших публикаций. Мы активно продолжаем работать дальше и создали Wikontic — полноценный пайплайн для этой задачи. Недавно мы представляли его на интерактивной демо‑сессии на AAAI 2026 в Сингапуре — про это несколько дней назад вышел хабр от моего коллеги Айдара. Здесь я расскажу подробнее о том, как устроен новый пайплайн, и какие идеи пришли к нам в голову при его создании. https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1000720/ Алгоритмы и Структуры данных

Цена риска: как ML-модели решают, какой процент по кредиту вы получите Почему два человека, у которых один и тот же заработок и кредитная история, могут оказаться обязаны платить совершенно разные проценты по одному и тому же займу? В этой статье мы посмотрим, как устроены банковские системы определения ставок, рассмотрим настоящие примеры дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и продемонстрируем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для оценки того, сможете ли вы расплатиться – и как эти методы могут быть неверными. https://habr.com/ru/articles/1001192/ Алгоритмы и Структуры данных