Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
В свой отпуск Юля решила показать мне красивые немецкие горы и отвезла на пару дней в Grainau — это такой кусочек Баварии, который почти как Швейцария. В Швейцарии я не был, но, судя по картинкам, похоже.
Если кратко, то очень красивое место с размеренным темпом жизни. Если надо выдохнуть, подлечить нервишки и насладиться природой, то вам сюда. Но если вы без движа не можете, то быстро заскучаете.
Что тут есть:
Это если кратко, а сейчас подробнее.
На днях OpenAI выпустила GPT-4o-mini — новую флагманскую модель для дешёвого сегмента, так сказать.
Конечно я сразу побежал переводить на эту модель свою читалку новостей.
Если кратко подвести итоги, то это крутая замена GPT-3.5-turbo. У меня получилось сходу, не меняя промпты, заменить двух LLM агентов на одного и суммарно удешевить работу читалки раз в 5 без потери качества.
Но потом я полез тюнить промпт, чтобы сделать ещё круче, и начал сталкиваться с нюансами. О них расскажу далее.
Открыл для себя новые направления для мониторинга.
Авторам минус за тавтологию. Есть вычислительная механика, которая занимается численным моделированием механических процессов и про неё есть статься на вики. Этот пост не про неё.
Этот пост про computational mechanics, которая изучает абстракции сложных процессов: как эмерджентное поведения возникает из суммарного поведения / статистики низкоуровневых процессов. Например, почему стабильно Большое Красное Пятно на Юпитере, или, почему результат вычислений процессора не зависит от свойств каждого электрона в нём.
Концепт устройства, которое может существовать в конечном множестве состояний и может предсказывать своё будущее состояние (или распределения состояний?) на основе текущего.
Computational mechanics позволяет (или должно позволять) представить сложные системы как иерархию ε-machine. Тем самым появляется формальный язык для описания сложных систем и эмерджентного поведения.
Для примера, наш мозг можно представить как ε-machine. Формально, состояние мозга никогда не повторяется (напряжения на нейронах, позиции молекул нейромедиаторов, etc), но существует огромное количество ситуаций, когда мы делаем одно и то же в одних и тех же условиях.
Научно-популярное изложение: https://www.quantamagazine.org/the-new-math-of-how-large-scale-order-emerges-20240610/
P.S. Попробую копнуть в научные статьи. Расскажу, если найду что-нибудь интересное и прикладное. P.P.S. Давно думаю в сторону похожей штуки. К сожалению, повороты жизненного пути не позволяет серьёзно копать в науку и математику. Всегда радуюсь, когда сталкиваюсь с результатами копания других людей.
Назвать презентацию отчётной — моя придумка. На мой взгляд это лучше всего описывает суть презентации, так как она сильно размыта, чтобы собирать деньги с её помощью. Плюс, я не во всём согласен с её структурой и фокусом, но это то, что от нас просили.
По сути, это рассказ об итогах всех моих активностей в школе.
Слайды: https://drive.google.com/file/d/1gg0rcotCtX2g0PsJsEWFX-qdhqEf6--y/view
Все материалы по моему участию в школе смотрите в блоге по тегу World Builders.
Это не последний рассказ о World Builders. Как минимум, я расскажу как делал roadmap и финансовую модель для игры. Следите за блогом.