Математика Дата саентиста

🚀 Высокопроизводительная библиотека тензоров Axiom

Axiom — это открытая библиотека на C++, которая сочетает в себе простоту NumPy и PyTorch с высокой производительностью. Она предлагает интуитивно понятный API и поддержку GPU, обеспечивая отличные результаты в вычислениях.

🚀 Основные моменты:
- Python-подобный API с перегрузкой операторов
- Высокая производительность с SIMD и BLAS
- Полная поддержка GPU через Metal
- Интуитивные операции с тензорами и интеграция с einops
- Кроссплатформенная совместимость и надежные тесты

📌 GitHub: https://github.com/frikallo/axiom

#cpp

Крупная новость: компания Axiom заявляет, что их AI-система решила четыре ранее нерешённые математические задачи, включая сложную гипотезу из алгебраической геометрии, которую долго не могли полностью доказать математики.

Это ещё один сигнал, что возможности AI-рассуждения выходят за рамки простого распознавания шаблонов и приближаются к настоящему математическому мышлению.

Если результаты подтвердятся, такие системы могут значительно ускорить научные открытия

https://x.com/axiommathai/status/2019449659807219884

🖥 OpenAI выпустили Frontier - инфраструктуру для настоящих AI-сотрудников.

Frontier - это не про «умнее модель», а про то, чтобы AI реально работал внутри компании и выполнял задачи от начала до конца.

Главная проблема корпоративных агентов сегодня не интеллект, а отсутствие контекста, доступа к системам и контроля.

Что делает Frontier:

- Общий семантический слой
Данные в компаниях разбросаны: CRM, тикеты, хранилища, внутренние сервисы.
Frontier объединяет их, чтобы агент работал с бизнес-сущностями (клиент, заказ, сделка), а не с разрозненными системами.

- Среда выполнения агентов
Агент может:
- работать с файлами
- запускать код
- вызывать инструменты
- управлять компьютером
- выполнять многошаговые процессы от начала до конца

- Память
Агенты сохраняют «воспоминания» о прошлых действиях и используют их для улучшения следующих запусков.

- Контроль качества
Встроенные механизмы оценки и обратной связи учат агента, что считается «хорошим результатом» именно для задач компании.

- Управление и безопасность
У каждого агента есть:
- собственная идентичность
- права доступа
- ограничения
- аудит действий
Это критично для корпоративных и регулируемых сред.

- Гибкое развертывание
Можно запускать:
- локально
- в корпоративном облаке
- в инфраструктуре OpenAI
Интеграция через открытые стандарты без необходимости переносить все системы.

Результаты пилотов:
- оптимизация процессов: с 6 недель до 1 дня
- +90% времени у sales на работу с клиентами
- до +5% роста производственного выпуска

Пока Frontier доступен ограниченному числу компаний. Широкий запуск ожидается в ближайшие месяцы.

Главный вывод: следующий этап AI — это не «умнее модель», а инфраструктура, которая превращает модель в полноценного цифрового сотрудника.

https://openai.com/ru-RU/index/introducing-openai-frontier/

🚀 Релиз Claude Opus 4.6

Anthropic прокачали флагманскую модель: Opus 4.6 теперь лучше планирует, дольше держит сложные агентские задачи, стабильнее работает с огромными кодовыми базами и умеет находить собственные ошибки.

Главный апдейт - это 1 миллион токенов контекста (в бете). Такой объём позволяет держать в памяти большие проекты, длинные документы и сложные цепочки рассуждений без потери связности.

По результатам тестов Opus 4.6 показывает state-of-the-art в задачах:

• агентское программирование
• междисциплинарное рассуждение
• knowledge work
• агентский поиск

Параллельно расширяются возможности Claude в Excel, PowerPoint, Claude Code и API - чтобы модель могла глубже встраиваться в рабочие процессы, аналитику и разработку.

www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6

@ai_machinelearning_big_data

✔️ В MIT научили процессоры считать на собственном тепловыделении.

Инженеры из MIT разработали кремниевые микро-структуры, которые превращают тепловые потери в ресурс для обработки данных. В основе лежит метод аналоговых вычислений: входная информация кодируется в виде температурных значений, а математическая операция выполняется в процессе диффузии тепла через специальный пористый материал.

Такая "тепловая математика" работает очень точно. Ученым удалось провести умножение матриц на векторы с точностью выше 99%. Чтобы добиться такого результата, форму и расположение пор в кремнии рассчитывали с помощью специальных алгоритмов.

Конечно, заменить видеокарты Nvidia для обучения ChatGPT эти чипы пока не смогут — есть вопросы к скорости передачи данных. Но у технологии есть крутое применение уже сейчас: датчики контроля оборудования.
mit.edu

🚀 PolymathicAI выпустила огромный открытый датасет для ML-исследований -*The Well*

📦 Это коллекция численных физических симуляций общего назначения — всего ~15 ТБ данных, разбитых на 16 разнообразных наборов, включающих такие области, как:
• динамика жидкостей и турбулентность
• биологические системы
• акустическое рассеяние
• магнито-гидродинамика и моделирование внегалактических сред
• даже симуляции сверхновых 🌌
И всё это можно использовать для обучения и оценки моделей ML.
📊 Зачем это нужно:
ИИ и ML всё чаще используются для ускорения или замены тяжёлых физических симуляций (surrogate modeling), но до сих пор публичные данные были фрагментированы и маленькие. “The Well” даёт единый формат, большой объём и сложные динамические процессы - отличная база для:
• обучения нейросетей, которые предсказывают физическое поведение
• бенчмарков и сравнительных исследований
• создания более быстрых моделей вместо тяжёлых классических симуляторов

📚 Как использовать:
Проект предоставляет Python/PyTorch API - можно легко загрузить данные в даталоадер и использовать их в тренировке моделей. Данные доступны также через Hugging Face и в формате HDF5 для удобства.

💡 Это открытый ресурс с BSD-3-Clause лицензией, ориентированный на высокоуровневые ML-задачи и научные исследования.

Это может стать новым стандартным набором для обучения моделей, которые симулируют сложные физические системы вместо традиционных вычислительных методов.

🔗 Репозиторий на GitHub: github.com/PolymathicAI/the_well

Теренс Тао говорит, что эпоха ИИ показывает одну неудобную вещь:

наше определение интеллекта было неверным.

Мы думали, что интеллект - это что-то туманное, почти мистическое. Интуиция. Осознанность. Глубокое понимание.

А потом приходит ИИ…
и начинает решать задачи, которые считались признаком “настоящего мышления”.

Но когда смотришь внутрь, там нет озарений, нет “понимания”.
Только:

• статистика
• нейросети
• предсказание следующего токена
• эвристики
• оптимизация
И всё.

Никакой магии. Никакого "внутреннего света разума".

И тут возникает неудобная мысль:

А вдруг это и есть большая часть того, что делаем мы?

Может, человеческое мышление - это тоже
огромный стек трюков, паттернов и предсказаний,
просто реализованный на биологическом железе.

ИИ не обесценивает интеллект. Он разбирает его на детали.

И оказывается, что “разум” может быть не чем-то мистическим,
а инженерной конструкцией.

И это, возможно, самое тревожное открытие всей AI-эры.

🧠 Автоматическое создание бэкапов каталога в Python

Сохрани себе простой скрипт на Python для автоматического создания бэкапа каталога. Это удобно, если нужно сохранить важные файлы перед их изменением. Скрипт использует библиотеку shutil для копирования содержимого в другую папку с отметкой времени.

import os
import shutil
from datetime import datetime
def backup_directory(source_dir, backup_base_dir):
    if not os.path.exists(source_dir):
        print("Исходный каталог не существует.")
        return
    timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
    backup_dir = os.path.join(backup_base_dir, f"backup_{timestamp}")
    shutil.copytree(source_dir, backup_dir)
    print(f"Резервная копия создана в {backup_dir}")
source = "путь/к/вашему/каталогу"
backup_base = "путь/к/каталогу/бэкапов"
backup_directory(source, backup_base)

https://www.youtube.com/shorts/lYVBn8R0UnQ

🖥 Парсинг на Python - от DOM до асинхронщины. Стань Гуру Парсинга.

Один из лучших курсов по Парсинг на Stepik со скидкой 48%

Освой Python-парсинг так, как это делают в реальных проектах.
Не учебные “игрушки”, а рабочие инструменты для сбора данных с сайтов, API и динамических сервисов.

На курсе ты шаг за шагом пройдешь путь от нуля до уровня, где умеешь стабильно забирать данные, работать с защитами, динамикой и автоматизацией. Без воды - только то, что используют в продакшене.

В итоге ты сможешь не просто “писать на Python”, а решать практические задачи: анализ данных, мониторинг, автоматизация, фриланс-заказы и собственные проекты.

Сегодня можно забрать курс со скидкой 48%: https://stepik.org/a/269942/

🧠 UnsolvedMath - 1000+ открытых математических задач как бенчмарк для ИИ

Появился мощный ресурс для оценки настоящего reasoning, а не заученных паттернов.

Выложен датасет UnsolvedMath — это:
- 1000+ открытых математических проблем
- 600+ задач из списка Эрдёша
- аккуратно структурировано в machine-friendly формате

Главная идея — создать бенчмарк, который нельзя “выучить” на этапе тренировки.
Если модель показывает прогресс здесь — это уже не воспроизведение данных, а реальное рассуждение.

Почему это важно

Обычные тесты:
- часто содержат задачи, похожие на обучающие данные
- проверяют знание, а не исследовательское мышление

UnsolvedMath:
- требует построения новых гипотез
- проверяет глубину логики
- показывает, способна ли модель делать научно полезные инсайты

Любые новые идеи или нетривиальные наблюдения по этим задачам — уже метрика силы reasoning-модели.

Сейчас, по заявлениям авторов, лидирует GPT-5.2 с Extended Thinking, с заметным отрывом.
Обещают тесты и подробный whitepaper.

Это шаг к тому, чтобы оценивать ИИ не по “угадай ответ”, а по способности двигать границы знаний.

https://huggingface.co/datasets/ulamai/UnsolvedMath

Postgres: best practices для AI-агентов (и почему это важно)

Supabase выпустили Postgres Best Practices - набор правил/“скиллов” для AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot и т.д.), чтобы они писали не просто рабочий SQL, а нормальный продовый Postgres.

Потому что классическая проблема такая:
агент сгенерит “правильный” запрос, тесты пройдут,
а через 2 недели это превратится в:
- медленные JOIN’ы
- seq scan на миллионы строк
- взрыв коннектов
- блокировки
- RLS, которая внезапно тормозит всё

Что внутри “Postgres Best Practices”
Это структурированный набор правил по 8 темам (от самых критичных к менее критичным):

- Query Performance (Critical) - как писать запросы, чтобы не убивать базу
- Connection Management (Critical) - пулы, лимиты, правильная работа с коннектами
- Schema Design (High) - индексы, типы, ключи, нормальные схемы
- Concurrency & Locking (Medium-High) - как не словить дедлоки и долгие locks
- Security & RLS (Medium-High) - RLS без боли и сюрпризов
- Data Access Patterns (Medium) - как правильно читать/писать данные в приложении
- Monitoring & Diagnostics (Low-Medium) - что мониторить и как дебажить
- Advanced Features (Low) - продвинутые приёмы

Самое полезное:
это не “статья”, а готовый набор инструкций, который агент может автоматически применять, когда он:
- пишет SQL
- проектирует схему
- предлагает индексы
- оптимизирует запросы
- настраивает RLS / connection pooling

То есть агент начинает думать ближе к DBA, а не как генератор SQL.

https://supabase.com/blog/postgres-best-practices-for-ai-agents

💼 5 AI-репозиториев, которые реально помогут устроиться на работу в 2026

Сохрани себе - это готовые идеи, которые можно собрать в портфолио и показать на собесе.

1) RAG с нуля (RAG from Scratch)
Поймёшь, как устроены retrieval, embeddings, чанкинг, ранжирование и ответы LLM.
GitHub: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch

2) AI-агент для соцсетей (Social Media Agent)
Автоматизация контента: генерация постов, планирование, работа с трендами.
GitHub: https://github.com/langchain-ai/social-media-agent

3) Анализ медицинских изображений (Medical Image Analysis)
Компьютерное зрение + реальные кейсы: классификация, сегментация, пайплайны.
GitHub: https://github.com/databricks-industry-solutions/pixels

4) MCP Tool-Calling агенты
Агенты, которые умеют вызывать инструменты и внешние сервисы (LangGraph + MCP).
Notebook: https://docs.databricks.com/aws/en/notebooks/source/generative-ai/langgraph-mcp-tool-calling-agent.html

5) AI-ассистент с памятью (Assistant with Memory)
Персонализация: хранение контекста, long-term memory, улучшение диалогов со временем.
GitHub: https://github.com/Makememo/MemoAI

Если хочешь войти в AI - собирай не “игрушки”, а проекты, которые показывают реальные навыки.

🧊 pyPFC - Python-библиотека для Phase Field Crystal (PFC) симуляций

Если ты занимаешься моделированием материалов, кристаллов или фазовых переходов - сохрани.
pyPFC позволяет запускать PFC-симуляции быстро и удобно прямо на Python.

Что такое Phase Field Crystal (PFC)?
PFC (Phase Field Crystal) - это метод моделирования, который описывает материал как непрерывное поле плотности.

Проще:
- вместо того чтобы симулировать каждый атом отдельно (как в molecular dynamics)
- PFC моделирует “узор кристаллической решётки” как волну/поле

За счёт этого PFC может моделировать процессы на более длинных временных масштабах, чем классические атомарные симуляции.

PFC используют, чтобы изучать:
- рост кристаллов и формирование структуры
- дефекты решётки (дислокации)
- зернистость и границы зёрен
- фазовые переходы и самоорганизацию
- поведение материалов при охлаждении/нагреве

Что даёт pyPFC:
⚡ ускорение на GPU через PyTorch (можно гонять и на CPU, и на RTX)
🧪 готовые 3D-симуляции, примеры, эксперименты
🧩 удобно для исследований и обучения
📦 open-source проект + нормальная инженерная структура

GitHub:
https://github.com/HHallb/pyPFC

🧠 Почти 40 лет прошло… и мы снова спорим о том же. Только теперь - про ИИ.

В 1986 году учителя математики протестовали против калькуляторов.
Боялись, что дети перестанут учить базу и будут просто “жать кнопки”.

И на тот момент это была вполне реальная проблема.

Перематываем в 2026 - и мы видим тот же спор, только уже про AI.

Но есть важная разница:

Калькулятор - просто даёт ответ.

А ИИ способен сделать весь процесс:
- придумать решение
- объяснить шаги
- написать код
- оформить вывод
- предложить варианты

И вот это уже не “удобный инструмент”.
Это смена самой модели обучения и работы.

Калькулятор ускорял вычисления.
ИИ ускоряет мышление и действия.

И именно поэтому спор вокруг него будет намного жестче.

🧠 Grok 4.20: ИИ нашёл новую Bellman-функцию и продвинул сложную задачу в анализе

По сообщениям, Grok 4.20 смог идентифицировать новую Bellman function, которая помогает продвинуться в одной из “тяжёлых” тем математики - на стыке:

- гармонического анализа
- стохастических процессов
- и поведения случайных средних

Самое интересное - ИИ не просто “угадал ответ”, а предложил явную формулу, основанную на времени выхода броуновского движения (exit time of Brownian motion).

Результат:
- удалось улучшить известную нижнюю оценку
- и приблизить математическое сообщество к более точному пониманию того,
как ведут себя средние значения в стохастических системах

Мы входим в эпоху, где ИИ ускоряет математику не на проценты - а на порядки. ⚡️

https://x.com/PI010101/status/2011560477688463573

DeepSeek снова в игре 🔥

"Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models"

Идея мощная: DeepSeek предлагают Engram - модуль памяти, который добавляет к LLM *lookup-память* с доступом за O(1).

Что это значит по-человечески:
вместо того чтобы каждый раз “вспоминать” шаблоны через слои трансформера, модель может моментально доставать нужные куски знаний из отдельной памяти.

Engram - это:
- хешированная N-gram память (modernized hashed N-gram embeddings)
- которая работает как быстрый словарь: *пришёл паттерн → достали представление → усилили модель*

Анализ показывает интересное:

🧠 Engram снижает необходимость ранним слоям заново реконструировать “статичные паттерны”
(частые формы, устойчивые токены, регулярные последовательности)

➡️ То есть ранние слои (слои трансформера, которые стоят ближе всего ко входу.) меньше заняты “механической работой”и больше ресурсов остаётся на главное.

В результате модель становится как будто глубже там, где надо:
- reasoning
- планирование
- длинные цепочки мыслей

Фактически это новый тип sparsity:
не только MoE/спарсные слои,
а спарсная память с быстрым доступом.


Это уже похоже на шаг к LLM, где часть знаний живёт как “кэш-память”, а не внутри весов.

Paper: https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Hoz9HxHy_nQ

🧠 Джеффри Хинтон: ИИ может обогнать людей в математике

Хинтон считает, что математика - это «закрытая система», а значит ИИ может работать с ней как с игрой с понятными правилами.

Модели уже умеют:

• ставить себе задачи
• проверять собственные доказательства
• учиться на своих же ошибках — без примеров от людей

«Я думаю, что ИИ станет гораздо лучше людей в математике - возможно, уже в ближайшие 10 лет».

💡 Если это случится, ИИ сможет не просто решать задачи, а открывать новые теоремы и методы, двигая науку еще быстрее, чем раньше.

⚡️ Wavelet Matrix - структура данных, которая делает сложные запросы быстрыми

Wavelet Matrix позволяет хранить последовательности так,
чтобы работать с ними молниеносно и компактно.

🔥 Что умеет библиотека:

- rank - сколько раз элемент встречается до позиции
- select - где находится k-е вхождение элемента
- quantile - k-й по величине элемент на отрезке
- top-k - самые частые элементы на диапазоне

И всё это — за логарифмическое время и с экономией памяти.

Чем полезен

- работает быстрее, чем наивные структуры
- меньше памяти, чем обычные массивы
- подходит для поиска, индексирования, сжатия, аналитики

Wavelet Matrix - это пример того,
как «умные» структуры данных дают реальные ускорения,
а не просто красивая теория.

Если интересуешься алгоритмами -
этот репозиторий точно стоит сохранить.

Репозиторий: https://github.com/math-hiyoko/wavelet-matrix

@pythonl