Sinекура

Сети из линейных нейронов не имеют смысла, но одни нелинейные функции помогают сети учиться, а другие обучение останавливают. Поговорили о том, как устроены нейросети, в популярных лекциях в ЮФУ: ЮФУ — 2026.09.28 — Как работают нейронные сети (слайды и доска на странице курса) Разбирались с устройством нейросетей буквально на пальцах и на доске. Начали с одного нейрона, собрали из простых операций граф вычислений и выяснили, чем выбор архитектуры отличается от обучения весов. Потом прошли от пороговых активаций через сигмоиды к ReLU и Swish: зачем нужны производные, почему насыщение мешает обучению и как простенький шарнирчик оказался настолько удачной идеей. Удивительно, сколько в истории одного искусственного нейрона дожило до наших дней: базовая модель Маккаллоха—Питтса из 1943 года всё ещё узнаваема даже в современных трансформерах. Но сходство отдельного нейрона с биологическим ещё не означает, что вся сеть устроена и учится как мозг. В конце мы начали обсуждать обучение как задачу минимизации ошибки и на примере линейной регрессии добрались до идеи градиентного спуска. А подробно разбирать обратное распространение ошибки будем уже в следующий раз. #sfu #lectures #dsfrontiers

К главному обзору своей жизни я ещё наверняка вернусь, а пока вот маленький пиксельный квест, в котором вы играете за начальницу службы безопасности звездолёта, летящего к другой звезде уже тридцать с лишним лет, и расследуете череду происшествий, из которых складывается заговор на этом “корабле поколений”. Полная версия как всегда на сайте: Between Horizons (и вот на DTF) Кто это сделал. DigiTales Interactive — маленькая студия из Саарбрюккена; я там когда-то сидел с научным визитом, не помню уже по какому именно поводу. Between Horizons — их вторая игра после нуарного детектива Lacuna 2021 года; в него я когда-то играл с большим удовольствием. [,,,] Жанр Between Horizons авторы описывают как “2.5D pixel art adventure” с ветвящимся сюжетом в полуоткрытом мире. Собственно, так и есть: пиксельные персонажи ходят по объёмным декорациям с параллаксом, выглядит симпатично. Завязка. Корабль называется “Zephyrus”, и это первый в истории человечества корабль поколений: тысяча с небольшим человек летят к планете Eurus-d, до которой ещё сто лет пути. Те, кто стартовал с Земли, не долетят, доберутся только их внуки. Героиню зовут Стелла, ей двадцать четыре, она родилась уже на борту и в самом начале игры получает должность начальника службы безопасности — вместо отца, который её только что занимал и погиб (там вообще общество весьма сословным образом устроено, должности передаются по наследству). Официальная версия — несчастный случай, а игра начинается прямо с похорон и торжеств по случаю Arrival Day, годовщины отлёта. [...] Как устроены расследования. Геймплей мне очень даже понравился. У Стеллы есть планшет с “Zephyr OS” и вкладками вроде “Дела”, “Улики”, “Сообщения” и т.д. Улики собираются сами собой — поговорил с человеком, осмотрел предмет, прочитал табличку, и в базе появляется карточка. Каждое дело — это, по сути, один вопрос: кто отправил сообщение? в какой комнате стоит тайный сервер? кто саботировал? Отвечаешь на него, перетаскивая нужную улику в нужное поле, и дело закрывается. Но здесь есть важные отличия от большинства детективных квестов. Во-первых, ответить можно только один раз, и никакого game over при неправильном ответе не будет [...] Во-вторых, как вас сразу предупреждают, “отправив дело, вы можете ещё долго не узнать, были ли правы, — а может быть, и никогда не узнать”. [...] Как по мне, крутое решение, в детективе это отлично работает. Самих загадок здесь не очень много; нет никаких шкатулок и шестерёнок, никакого “примени рыбу к люстре”. Зато иногда нужно применить обычную человеческую логику [...] Например, в одном деле повстанцы где-то на корабле поставили свой сервер связи; Стелла ходит по кораблю и в определённых местах может подключить к кабелю планшет и получить пинг до сервера: низкий, если он рядом, средний и высокий, если он на противоположной стороне кольца. Дальше вы ходите по коридорам и триангулируете; с одной стороны, очень просто, с другой, жизненно и логично. [...] Сюжет. Пересказывать не буду, потому что он и есть главное содержание в такой игре, и он хороший. Начинается всё как камерный детектив, но к середине превращается в историю о том, что бывает с обществом, которое заперто в ограниченном пространстве на сто лет и знает, что никто из живущих не увидит цели. [...] Заключение. Between Horizons — маленький аккуратный детектив, в котором расследование устроено очень приятно: ты сам делаешь выводы, сам за них отвечаешь и сам иногда пользуешься головой не по игровой логике, а согласно здравому смыслу. Красивый корабль, хорошо прописанные персонажи, история с социальным и житейским смыслом и законченный финал за один-два вечера. Рекомендую. Сам играл на Steam Deck, и в этом формате тоже всё прекрасно. Да и Lacuna, кстати, тоже рекомендую, хорошо, что появился повод вспомнить. #tgif #games

Курс в Центральном университете продолжается онлайн, хотя я туда ещё приеду и лично. На прошедших лекциях обсудили линейные классификаторы: ЦУ — 2026.09.25 — Основы классификации и логистическая регрессия (слайды, доска и код на странице курса) Классификация начинается с геометрии: как разделить классы гиперплоскостью, почему соединять центроиды не всегда хорошая идея и какое направление ищет дискриминант Фишера. Мне кажется, понимать геометрическую суть происходящего очень важно в любом случае. Потом вернулись к формуле Байеса, строили классификаторы из гауссовских распределений и добрались до логистической регрессии. Заодно выяснили, откуда возникают сигмоид и softmax — те самые, которые дожили до современных нейросетей. А дальше разбираем, как градиент поворачивает разделяющую плоскость, зачем методу Ньютона сильнее учитывать примеры, в которых модель сомневается, и что байесовский подход добавляет к обычному предсказанию. В целом идём по плану, дальше, как водится, будет больше! #centraluni #cubayes2026 #lectures

Сегодня на семинар много людей собралось! Про лингвистику вообще всегда интересно послушать, большое спасибо Ольге Александровне! Вот когда ещё, например, наш семинар получил бы рейтинг 18+?.. Посмотрим, что YouTube об этом скажет) #seminar #spsu #markovlab

Очередной семинар лаборатории Маркова уже почти идёт, а я вот выкладываю предыдущий: Семинар лаборатории Маркова — 2026.09.23 — Моделирование динамики мнений по цифровым следам (слайды на странице семинара) Хэ Юйлун (СПбГУ) рассказывает о двух способах превратить цифровые следы в данные для моделей динамики мнений: через тональность комментариев в Weibo и через векторные представления изменений программного кода. В докладе он рассказывал о том, как переходить от текстов к численным траекториям, оценивать и прогнозировать связи между участниками; потом было ещё некоторое обсуждении о том, что именно эти числа измеряют и можно ли считать их "мнением". Грубо говоря, классические модели усреднения мнений и влияния соседей всё ещё живы, но теперь к ним можно добавить данные, извлечённые нейросетями из текста и кода. Это даёт новые возможности для проверки моделей, хотя с интерпретацией всё ещё нужно обращаться осторожно: сходство траекторий не доказывает влияния одного человека на другого. #markovlab #seminar #spsu

Я анонсировал невероятный подарок на свой последний ДР — и вот пришло время им поделиться. Представьте. Открываю я 11 августа почту, а там короткое письмо:

"Сколько у тебя сейчас непрочитанных? — Открыть INBOX"

И ссылка ведёт вот сюда: Unread — скачать с itch.io Ира, которая на новый год сделала про меня глянцевый журнал, на этот раз сделала про меня... целую игру. Серьёзно. Так что встречайте главный игровой обзор моей жизни. Вот полная версия на сайте, здесь подсокращено. Unread — это полноценная визуальная новелла на renpy, с живой озвучкой, несколькими концовками, кучей прикольных фишек и реальным геймплеем; это не кинетическая новелла aka комикс, а полноценная игра, где ты сам выбираешь, что читать, на что и как отвечать и куда идти. Разработка заняла у Иры больше полугода, и я не могу выразить, насколько это невероятно круто и приятно. Не верьте на слово, просто скачайте и поиграйте, есть версии для Windows и Mac. Игра активно тестировалась, и багов там осталось немного, if any. В Unread будет интересно играть и не зная ничего про меня лично; разумеется, референсы анонимизированы, и дальше я буду говорить не "я", а "профессор", это всё-таки не совсем буквально я. Серьёзно, попробуйте! А мы продолжим с теми, кто остался. Действие Unread целиком проходит в кабинете, перед компьютером, а всё, что случается где-то ещё, описано на чёрных экранах; новая графика появится только в концовках. Это концептуальное решение; сделать ещё картинок было бы несложно, но, как я понял, смысл в том, что именно здесь, у компьютера, проходит всё самое главное в жизни героя. Действие начинается с того, как герой-"профессор" заканчивает книгу ("Машинное обучение: основы", ага), и всё умещается в неделю чтения почты и следующих из этого событий. У профессора есть неотменяемая работа (лекции и выступления), а остальное в вашей власти. Утром приходит новая пачка писем, которые можно читать и на которые можно отвечать, а в результате что-то делать. Например, тебя пригласили на дегустацию, ты пришёл, познакомился там с девушкой, пригласил её в гости... но здесь, увы, напоминаю про концептуальный чёрный экран: хентая всё-таки не будет. Можно писать новую книгу (и у неё реальный текст), можно подключить Claude помогать с ответами (и его ответы будут верным по смыслу, но смешным слопом), можно писать рецензии и статьи — а можно каждый вечер играть в компьютерные игры. Всё равно игра закончится через неделю, вопрос в том, что профессор за эту неделю успеет. Для визуальной новеллы в Unread много разных механик. Они не то чтобы дают новые типы геймплея, но приводят к тому, что ты можешь оптимизировать разные вещи и тем самым прийти к разным концовкам (ну, я так думаю; игра не показывает тебе конкретных условий и скрытых цифр). Например, в игре есть деньги; они не могут закончиться, и их не надо менеджить как ресурс, но твой счёт может за эту неделю очень сильно пополниться, если ты не пропустишь ключевые для этого события. Главная механика — усталость: через несколько сообщений буквы начнут прыгать перед глазами, и отвечать станет невозможно. Тестеры называли Unread "симулятором выгорания", что в целом близко к истине. Вот это как раз ключевой ресурс, который обязательно нужно менеджить: всё успеть не получится, и Unread относится к тем играм, которые можно пройти за час, но невозможно пройти только один раз, обязательно захочется пробежаться по пропущенным событиям. Событий, кстати, много! Я прошёл раз десять, и всё равно видел ещё далеко не все. Поскольку это игра про меня, там много всего про AI, в том числе последние новости. Понимая скорость прогресса, Ира не добавляла в игру новости до самого последнего момента, и контент про AI-фронтир там буквально из начала августа. Сейчас, через полтора месяца, некоторые фантастические новости уже устарели... Я до сих пор под впечатлением. После новогоднего журнала я думал, что превзойти такой подарок невозможно, но ошибался. По-русски так ёмко не скажешь, а по-английски три слова: labor of love. Символы заканчиваются, в комментах цитата от автора! #lifestyle #fun #games

[Метакомментарий: не знаю пока, как разбавлять лекции, но уж точно не могу себе позволить за целый день только анонс семинара выложить...] Как обучают нейросети с миллионами весов на огромных наборах данных? Получается ведь, что даже просто посчитать функцию ошибки для нас слишком дорого, ведь это требует прохода по всему датасету. Об этом говорили в следующих лекциях курса в ИТМО: ИТМО — 2026.09.21 — Основы нейронных сетей, backpropagation, алгоритмы стохастического градиентного спуска (слайды, доска и код на странице курса) Сначала разобрали функции активации и backpropagation: на маленьком графе вычислений прошли вперёд и назад и получили производные по всем весам. Потом посмотрели, как градиентный спуск может изрядно помучаться даже на сумме двух квадратов, и начали ему помогать: инерцией, скользящими средними и отдельным шагом для каждой координаты. Так добрались до Adam и AdamW. Это основа обучения современных нейросетей, хотя далеко не каждая красивая идея оказывается одинаково полезной на практике. В начале курса глубокого обучения я всегда привожу такие примеры: активации ACON, superconvergence и amsgrad. Каждая из них звучала очень круто, когда её придумали, но в итоге как-то ни одна не взлетела. И в конце ещё успели обсудить dropout: зачем случайно выкидывать нейроны, чем это похоже на секс и почему этот когда-то почти обязательный приём теперь применяется гораздо избирательнее. Дальше уже перейдём к архитектурам... #lectures #itmo #dl2026

В среду у нас на семинаре интересная гостья, которая обещает рассказать, чем сейчас, в наше сложное и быстро меняющееся время, живёт математическая лингвистика. Может показаться, что современные LLM уже полностью овладели языком, но, видимо, это не так? Из списка литературы лично мне интереснее всего будет про персоны поговорить, Persona Selection Model уже давно появляется в моих докладах по AI safety, и это действительно важное направление как минимум в интерпретируемости. Присоединяйтесь в среду: Интерпретация явлений естественного языка в LLM для задачи контролируемой генерации текстов Ольга Александровна Митрофанова (к.ф.н., доц. СПбГУ) Ссылка на трансляцию (среда 30 сентября, 13:40) Современные языковые модели успешно справляются с порождением связных текстов, воспроизводя задаваемые пользователем характеристики (язык, стиль, структура и т.д.). Вместе с тем, есть те лингвистические задачи, которые представляют сложность для LLM, в частности, моделирование лексико-семантических отношений в словосочетаниях, дифференциация синонимии и антонимии, моделирование внутрисловных связей и т.д. В докладе рассматриваются решения, позволяющие повысить интерпретируемость результатов работы LLM. Материалы доклада могут заинтересовать как лингвистов, использующих LLM в своих исследованиях, так и прикладных математиков, разрабатывающих новые нейросетевые архитектуры. Литература: Astapenka, L., & Mitrofanova, O. (2026). Prediction of Lexical-Semantic Relations In Belarusian: From Word2Vec to LLM. In Computación y Sistemas, 30(1) Athugodage, M., & Mitrofanova, O. (2025, June). The Influence of Language Typological Features on Neural Summarization Performance. In International Conference on Internet and Modern Society (pp. 132-144). Cham: Springer Nature Switzerland. Bakaev, M., Gorovaia, S., & Mitrofanova, O. (2025). Who will author the synthetic texts? Evoking multiple personas from large language models to represent users’ associative thesauri. In Big Data and Cognitive Computing, 9(2), 46. Mitrofanova, O., Iurevtseva, P., & Bakaev, M. (2025, October). What Do LLMs Know About Human Emotions? The Russian Case Study. In International Conference on Speech and Computer (pp. 129-144). Cham: Springer Nature Switzerland. Rodionova, D. K., & Mitrofanova, O. A. (2026). Representation of Intraword Syntagmatic Relations in Vector Language Models. In Automatic Documentation and Mathematical Linguistics, 60(Suppl 3), 353-359. #markovlab #seminar #spsu

В курсе "Основы байесовского вывода" дошли до линейной регрессии и классического оверфиттинга. Пример с полиномиальной регрессией привожу всегда, он вечен: СПбГУ — 2026.09.25 — Линейная регрессия (слайды, доска и код на странице курса) В новой лекции по байесовскому выводу разбираемся с переобучением и регуляризацией. Многочлен начинает бессмысленно извиваться между точками, особенно когда становится интерполяционным, но его можно успокоить штрафами за большие веса. Обсудили геометрический смысл регуляризации и то, как всё это получается из априорных распределений. А дальше начинается самое интересное: вместо одного "лучшего" вектора весов у нас появляется апостериорное распределение на них. Мы увидели, какое оно получается, а потом проиллюстрировали байесовский вывод: стали добавлять данные по одной точке и смотреть, как меняется распределение и насколько можно доверять предсказаниям вдали от наблюдений. Именно ради этой неопределённости и стоит разбираться с байесовским выводом, ведь проблема никуда не исчезает, когда вместо прямой у нас большая нейросеть. Аналитический вывод предсказательного распределения оставили на следующий раз, но главную идею уже объяснили на картинках. #spsu #bayes2026 #lectures

Насколько сложной должна быть программа, чтобы человек захотел поговорить с ней по душам? ELIZA показала, что даже очень наивной основанной на паре сотен правил системы может быть достаточно, если сам человек будет готов увидеть собеседника: ЮФУ — 2026.09.21 — Ранние AI-системы и начало нейросетей (слайды на странице курса) В новой лекции ЮФУ поговорили о первых системах AI: прувере Logic Theorist, роботе Shakey, ELIZA и SHRDLU. Вспомнили большие надежды на машинный перевод, зиму AI и экспертные системы; можно ли записать знания врача в виде правил и как вообще представить знания так, чтобы компьютер мог ими пользоваться? Некоторые сюжеты звучат весьма современно: эмоциональная привязанность к программе, завышенные ожидания и попытки соединить язык со знанием о мире. Графы знаний тоже в наше время пока ещё никуда не исчезли — в лекции обсудили их связь с языковыми моделями. А в конце перешли к биологическому нейрону и вопросу о том, как мозг с его крайне невысокой "тактовой частотой" успевает быть таким умным. Дальше будем переходить к сути того, как работают нейросети. Напоминаю, что это курс для первокурсников, то есть фактически популярные лекции, не проходите мимо.) #sfu #lectures #dsfrontiers

Но от обзоров не откажусь! Сегодня escape room — жанр, о котором я, кажется, ещё не писал. Большая и красивая головоломка; загадки работают, антураж сделан с любовью, но претензий накопилось всё-таки много... Как всегда, читать лучше по ссылке: The House of Tesla: Definitive Edition (и вот на DTF) Немного про жанр. Любопытно, что escape room как жанр видеоигр старше, чем escape room как квест в реальной запертой комнате. Отсчёт можно вести как минимум от великого Myst (1993), [...] потом были MOTAS, Mystery of Time and Space, в 2001 и Crimson Room в 2004-м. [...] Что во всём этом меня всегда смущало, лучше всего показано в фильме “Glass Onion”, второй части “Knives Out”. Это не спойлер, в самой завязке миллиардер рассылает друзьям хитроумные ящики-головоломки с приглашением, и вся компания по видеосвязи торжественно их разгадывает, слой за слоем. А героиня Джанель Монэ просто берёт молоток и разбивает ящик, получив тот же результат. Вот примерно так я себя чувствую каждый раз, когда в escape room надо открыть шкафчик, для чего надо найти три шестерёнки, для чего надо решить ребус на обратной стороне картины, для чего надо сначала открыть шкафчик. [...] Завязка и антураж. Дело происходит в Уорденклифе на Лонг-Айленде, где в самом начале XX века реальный Никола Тесла построил свою знаменитую башню для беспроводной передачи энергии. В жизни всё кончилось тем, что он залез в долги, а башню снесли, да и в игре финансовые проблемы поминают часто. Вы приходите в себя в его заброшенном кабинете: тёмное дерево, ролл-топ бюро, чертежи, за окном дождь и та самая башня. [...] Дальше по кабинету, фабричным цехам, лаборатории и башне разбросаны дневники и письма, а время от времени игра переносит вас в прошлое. Это на мой взгляд лучшая часть игры: там сразу и историю интересную начинают рассказывать, и кино показывать, и вообще. [...] Загадки и сюжет. Собственно загадки работают хорошо. Шкатулки с потайными отделениями, механизмы с шестерёнками и рычагами, перфокарты, поиск символов... Понравилось отношение к истории. В игре реализованы известные вещи, относящиеся к самому Тесле: радиоуправляемая лодка, которую надо провести по бассейну между буйками (он и правда показывал такую публике в 1898-м), колумбово яйцо на вращающемся магнитном поле, электрические дуги, которые надо направить куда надо. [...] Но двух вещей мне не хватило. Во-первых, возможности ходить. Здесь вы перемещаетесь по фиксированным экранам, как в Myst. [...] Во-вторых (и это главное), не хватило связи загадок друг с другом. [...] Сравните с тем же Blue Prince, который тоже в каком-то смысле escape room, но где каждая найденная бумажка меняет понимание всего дома. Или хотя бы с The Séance of Blake Manor, где улики цепляются друг за друга и работают на общий сюжет. У авторов The House of Tesla такой фантазии, к сожалению, не нашлось. [...] Заключение. The House of Tesla — добротная escape room из пяти довольно больших глав; у меня заняло 7-8 часов, и это отличная длина. [...] Если вам нравится The House of Da Vinci — это ровно оно, только про Теслу. Но если ждёте от головоломки чего-то большего, чем “открой шкафчик, чтобы открыть шкафчик”, — лучше в Blue Prince. Так что о потраченном времени я не очень пожалел, но рекомендовать не буду. #tgif #games

Зачем делать нейросеть глубже, а потом специально добавлять в неё пути в обход новых слоёв? Оказывается, именно так глубокой сети бывает проще обучиться: СПбГУ — 2026.09.18 — Идеи свёрточных архитектур от VGG до EfficientNet (слайды и доска на странице курса) Мы продолжили разбирать свёрточные архитектуры: от маленьких фильтров VGG и блоков Inception до остаточных связей ResNet, MobileNet и EfficientNet. Суть, конечно, не в самих архитектурах, а в довольно наглядных идеях: как расширить поле зрения, сэкономить параметры, провести градиент через много слоёв и не потратить на всё это слишком много вычислений. Эти идеи полезны и за пределами CNN: например, остаточные связи используются буквально везде, и в трансформерах, конечно, тоже. А, например, идея EfficientNet специфична для свёрток, но сама мысль согласованно подбирать гиперпараметры единой формулой, безусловно, полезна до сих пор. [Метакомментарий: как видите, пытаюсь немного разнообразить стиль, но в целом пока канал в этом семестре устойчиво скатывается в сплошные лекции, их реально у меня больше накапливается, чем дней в неделе. Это вам норм, дорогие подписчики? Или лучше пусть выкладывание лекций отстаёт, но в канале пусть бывает и что-то другое?] #spsu #dl2026 #lectures

Сегодня семинар был несколько неожиданно кратким, но оно и неплохо, наверное.) Зато потом хорошо пообщались. #spsu #markovlab #seminar

Зато с контентом для телеграм-канала вообще никаких проблем в этом семестре. Кажется, теперь, когда все курсы начались, я уже буквально не буду успевать выкладывать их по посту в день, накапливаться будут быстрее. Сегодня следующий доклад на семинаре лаборатории Маркова, а я пока что выкладываю только предыдущий: Семинар Markov Lab — 2026.09.16 — Навигация интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен (слайды на странице семинара) Татьяна Земскова (МФТИ) Если попросить робота найти красную кружку на кухонном столе, ему мало уметь распознавать кружки: надо ещё понять, куда ехать, куда посмотреть и как связать увиденное с запросом. В докладе — сегментация вместе с навигацией, активное восприятие и графы сцены, позволяющие искать объекты по довольно сложным текстовым описаниям. Особенно интересно, как эти задачи меняются с появлением больших языковых и мультимодальных моделей: где представление сцены нужно специально обучать, а где уже можно собрать систему из готовых компонентов. И насколько всё это работает на настоящем роботе, с ошибками камеры и ограниченными вычислениями. Как всегда, обсуждение после доклада тоже есть в записи. #markovlab #seminar #spsu

Вы же не думали, что на курсах "Основы байесовского вывода" и "Глубокое обучение" в СПбГУ, "Глубокое обучение" в ИТМО, "Фронтиры науки о данных" в ЮФУ, семинаре лаборатории Маркова и ещё не выкладываемых публично занятиях в НИУ ВШЭ и ИТМО моя преподавательская нагрузка в этом семестре заканчивается?.. С этой осени я преподаю ещё и в Центральном университете. Это очень молодой частный университет, организованный Т-банком в 2023 году. Там работают совершенно потрясающие люди, и пока все мои взаимодействия с ЦУ проходят очень тепло и приятно. Надеюсь, что мы придумаем для вас и студентов ЦУ ещё кое-что менее формальное, чем лекции и выступления, но об этом потом, если таки соберёмся. Более того, коллеги из ЦУ даже уговорили меня иногда лично приезжать в Москву. Две недели назад ездил первый раз, за два дня прочитал четыре лекции, плюс ещё две удалённо в СПбГУ и большое выступление об AI в науке в "AI-клубе" Центрального университета. В общем, отлично отдохнул.) Я там читаю свой обычный курс "Основы байесовского вывода", и, конечно, было приятно разок для разнообразия выступить с этим перед живой аудиторией, да ещё и такой прекрасной отзывчивой аудиторией, для которой курс оказался как раз в тему. Мне разрешили выкладывать лекции из ЦУ в открытый доступ. Так что, как водится, я сделал страницу курса со слайдами и видеозаписями: Основы байесовского вывода — Центральный Университет 2026 Но есть и плохая новость: добрая половина этих записей пока что абсолютно бесполезна. Я не знаю, почему так произошло, но большая часть того, что я писал на доске, просто... не попала в запись, а записывались при этом статичные слайды или страница с кодом. Там в ЦУ какая-то своя система с демонстрацией и записями, и логично, что записывалось то, что сейчас активно на экране, но вряд ли я мог полтора часа подряд писать на электронной доске так, что она при этом не выводилась на большой экран и была не видна студентам... В общем, произошло что-то странное, и смотреть эти лекции смысла особого нет. Впрочем, по материалу вы ничего не потеряете, первые лекции, конечно, почти дословно идут по моему стандартному курсу из СПбГУ. Но не написать вам про ЦУ не мог. Замечательная инициатива, замечательные люди, очень тёплый приём, и со стороны кажется, что к студентам этот университет относится не хуже, чем к преподавателям, а то и лучше.) Москвичам искренне рекомендую. #centraluni #cubayes2026 #lectures

В пятницу в СПбГУ на "Основах байесовского вывода" закончили историю с монеткой и добрались до линейной регрессии: СПбГУ — 2026.09.18 — Сопряжённые априорные распределения и линейная регрессия (слайды, доска и код на странице курса) Сначала разобрали, как выбрать априорное семейство так, чтобы весь байесовский вывод свёлся к пересчёту нескольких чисел. Заодно от монетки из магазина фокусов дошли до распределения Дирихле и его связи с тематическими моделями (пока поверхностно). А потом перешли к линейной регрессии: вывели метод наименьших квадратов и обсудили, какие предположения о шуме за ним стоят и что делать, если они не выполняются. Линейная регрессия, конечно, и в 2026-м никуда не делась: в большой нейросети, предсказывающей число, в конце обычно стоит именно она, а всё остальное извлекает для неё признаки. Мы пока извлекали их руками — полиномиальные и локальные, на радиальных базисных функциях, — и посмотрели, какие кривые из этого получаются. В следующий раз уже будем заниматься настоящим байесовским выводом, с априорными распределениями, а может, бог даст, и с предсказательными. #spsu #bayes2026 #lectures

Следующий доклад на семинаре лаборатории Маркова скорее внутренний, в том смысле что докладчик из СПбГУ, хотя я, честно говоря, не уверен, на каком языке он будет: Моделирование динамики мнений по цифровым следам: онлайн-сообщества и программные репозитории Ссылка на трансляцию (среда 23 сентября, 13:40) Юйлун Хэ (СПбГУ) В докладе обсуждается применение моделей динамики мнений к данным, где позиции участников не измеряются напрямую, а выводятся из цифровой активности. Текстовые реакции и изменения программного кода преобразуются в последовательности численных состояний, после чего используются для оценки интерпретируемых зависимостей между участниками. На двух прикладных примерах рассматриваются способы построения таких состояний, различие между наблюдаемыми и скрытыми позициями, а также границы интерпретации восстановленных структур влияния. Доклад может быть интересен широкой аудитории, в особенности — специалистам по сетевым играм, теории управления, анализу соцсетей (SNA), а также интересующимся анализом процессов разработки программного кода. Доклад подготовлен на основе работ: — Opinion Dynamics Models for Sentiment Evolution in Weibo Blogs. Yulong He, Anton V. Proskurnikov, Artem Sedakov, 8/2026 // Social Network Analysis and Mining (принято к публикации) — Social Life of Code: Modeling Evolution through Code Embedding and Opinion Dynamics. Yulong He, Nikita Verbin, Sergey Kovalchuk, 3/2026 // Journal of Computational Science. 96, 102824 #markovlab #seminar #spsu

В курсе "Технологии и фронтиры науки о данных" в ЮФУ прошла вторая лекция: ЮФУ — 2026.09.14 — История AI как идеи и как науки (слайды и доска на странице курса) Сначала немного разобрались с постановками задач машинного обучения, а потом отправились в далёкое прошлое: к Талосу и големам, механическим автоматам, Лейбницу, Бэббиджу и роботам в литературе. Люди хотели создать кого-нибудь разумного задолго до того, как у них появились компьютеры, и опасаться последствий тоже начали заранее. Затем мы добрались до AI как науки: кибернетики Винера, модели нейрона Маккаллоха — Питтса, Дартмутского семинара и перцептрона Розенблатта. Отдельно и довольно подробно поговорили о Тьюринге: он занимался далеко не только своими всем известными машиной и тестом. Но и про сам тест Тьюринга было что обсудить. Ключевой вопрос из эссе Тьюринга — "может ли машина мыслить?" — с появлением современных LLM только получил новых участников спора. Всем рекомендую, кстати, прочитать аргументы Тьюринга из 1950 года и узнать в них сегодняшние разговоры о том, "понимает" ли модель то, что говорит. Дальше будем уже переходить к нейросетям и тому, как они устроены. #sfu #lectures #dsfrontiers

Сегодня у нас последняя на сегодня игра Сергея Носкова, о котором я недавно писал. Я под впечатлением: это полноценная AA-игра на десять с лишним часов, с разнообразными локациями, отличной картинкой, вождением, стрельбой, боссами и хоррором, — и сделал её по сути один человек! Обзор большой, в нём много скриншотов, крайне рекомендую читать по ссылке, а ниже только краткое содержание: Hail to the Rainbow (и вот выложил на DTF) [...] Завязка. Главного героя зовут Игнат, и он ещё почти мальчик [...] ходит в шапке-петушке, выглядит и ведёт себя как подросток, а не как спецназовец. Мир кончился: была война, машины восстали, людей почти не осталось. Игнат живёт один в бункере под заброшенным музеем космонавтики с луноходом в главном зале, бюстом Гагарина и учебным фильмом про “Царь-ракету”. А потом на старый компьютер приходит сообщение. “Здравствуй, сынок. Внутри тебя целая вселенная! Помнишь? :)” Отец пропал много лет назад, но кажется, что может вернуться, и Игнат собирается в дорогу. [...] Мир. Как и в других играх Носкова, перед нами постапокалипсис, причём наш, родной: заснеженные посёлки, панельки, автобусные остановки, плакаты “Не вреди здоровью!”, телефон-автомат на стене и так далее. [...] Главное отличие — масштаб. В 35MM было два человека и лес, в 7th Sector — один город в разрезе, показанный через по сути двумерные головоломки. Здесь же локации сменяют друг друга каждые час-полтора: бункер, зимний лес, заброшенный Энергобург с его Юго-Восточным округом, научный центр “Золотые мозги” (здание РАН), комплекс “Каскад” с арками, срисованными с ереванского Каскада, деревня с церковью и кладбищем, подземные предприятия, лодка на зимней реке… [...] Графика и свет. Как всегда у Носкова, графика отличная. Это, конечно, AA [...] но игра всё равно очень красивая и имеет свой узнаваемый стиль. [...] Свет здесь всегда авторский [...] Про AI. Тема искусственного интеллекта здесь поднимается, конечно, фантастически, но разумно. [...] “Это совсем не больно. Но жизнь медленно выходит из тебя…” Головоломки и детали. Головоломки фирменные, носковские: технические, вплетённые в окружение, без подсветки активных предметов и почти без подсказок. [...] Есть ещё металлодетектор, батарейка, которую делят между собой фонарь и все устройства, маленький крафт из двух деталей и одного реагента, и даже дрон, который может летать сам по себе и даже производить кое-какие действия в окружающем мире. [...] Отдельная приятная неожиданность — вождение. У Игната есть “Нива” [...] ощущение правильное, и несколько эпизодов запоминаются именно благодаря машине. Боёвка и боссы. А вот боёвка не понравилась. [...] Но она есть, и это само по себе круто. [...] А ещё есть и боссы! [...] Огромный дрон с клешнями посреди заснеженного пустыря, неубиваемая машина в лабиринте, ещё пара штук, о которых не буду... [...] Хоррор. И, наконец, то, что не понравилось совсем: элементы хоррора с прятками от неубиваемых врагов. [...] В этой игре смешано всё на свете, и хоррор тоже, так что вот, предупреждаю. Заключение. Hail to the Rainbow — это невероятно много игры для одного человека и просто много хорошей игры для кого угодно. Отличный мир, авторский свет, советская ностальгия с фантастикой внутри, разумный разговор об искусственном интеллекте, машина, боссы, головоломки — и десять с лишним часов, за которые ничего не успевает надоесть, потому что каждая глава про что-то новое. Боёвка средняя, хоррор на любителя, но это, в общем, всё, что можно предъявить. Если вам понравились 35MM или 7th Sector — обязательно попробуйте. Если вы про Носкова не слышали — ничего страшного, с этой игры вполне можно начинать, она большая и цельная. Очень рекомендую. #tgif #games

Пусть сегодня будет в канале день анонсов, раз уж так складывается. Сегодня в Петербурге началась конференция, посвящённая памяти очень важного для меня человека, моего первого научного руководителя, Николая Александровича Вавилова. Это был совершенно невероятный человек, и я всегда им восхищался как, наверное, никем другим из своих многочисленных учителей и старших товарищей, но сейчас не об этом. Николай Александрович, к огромному сожалению, умер в 2023-м, и теперь ежегодно проводится его мемориальная конференция: Мемориал Вавилова — 2026 В этом году меня пригласили там выступить с докладом вроде Vibemathed после моего выступления на конференции матцентров. Впрочем, повторить то же самое, разумеется, не выйдет, ведь с тех пор уже случились и уравнения Навье-Стокса, и письмо филдсовских лауреатов, которые невозможно будет не обсудить. Сегодня я спросил у организаторов, можно ли рекламировать конференцию в целом и своё там выступление, и сказали, что можно, так что вот, приглашаю всех желающих. Трансляции с конференции идут в Zoom, ссылку разрешили расшарить: Трансляция мемориала Вавилова А мой доклад там будет в субботу, в послеобеденной секции, в 17:00; вот полная программа конференции. И даже более того, на мемориале Вавилова будут труды в виде сборника тезисов, и мне предложили написать туда текст чуть более развёрнутый, чем чистый abstract на страничку. Труды, вероятно, будут и буквально печатные, но пока что текст уже выложили на страничке конференции; скачать можно из той же программы, вот прямая ссылка на pdf: Vibemathed: the AI takeoff in mathematics — Sergey Nikolenko Если вдруг будет интересно послушать Vibemathed вживую, тем более учитывая, приходите! Говорят, место в зале есть и все будут только рады. Это в институте Эйлера на Песочной набережной. #talks #events #ai #math