Sinекура

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 поговорим о тех разделах AI, которые в курсе обсуждать подробно не будем, ну а потом пора будет наконец 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 году, 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 произошедшие с тех пор новости, приходите! Говорят, место в зале есть и все будут только рады. Это в институте Эйлера на Песочной набережной.

#talks #events #ai #math

Сегодня участвую в круглом столе на конференции AI R&D Day.

13:30–14:30
Панельная дискуссия. Ждут ли нас радикальные инновации в больших моделях в следующие 5 лет?

Вдруг узнал, что есть прямая открытая онлайн-трансляция, так что делюсь с вами:

Сайт конференции, там стримы внизу, наш круглый стол будет, как я понял, в "Продуктизации"

(прямая ссылка на стрим на vkvideo)

Подключайтесь! В 13:30 начало.
Update: ещё не началось, но в 13:45 уже должно начаться.

#ai #events #talks

В курсе "Глубокое обучение" в СПбГУ добрались наконец до архитектурных идей:

СПбГУ — 2026.09.11 — Свёрточные нейронные сети
(слайды и доска на странице курса)

Начали, как всегда, издалека, с исследований зрительной коры Хьюбела и Визела, а потом разобрались с главной идеей: один и тот же детектор признака можно применять в разных местах картинки. Это сразу даёт и меньше параметров, и больше примеров для обучения каждого из них. Дальше из простых локальных признаков постепенно собираются более сложные, а поле зрения нейронов растёт от слоя к слою.

Разобрали устройство свёрточного слоя, пулинг, градиенты для общих весов, padding и stride. Из архитектур успели посмотреть LeNet и AlexNet, а заодно поговорить об ImageNet и том самом прорыве, после которого глубокое обучение стало трудно игнорировать. AlexNet стал поводом для того, чтобы поговорить об обучении на нескольких видеокартах, параллелизме по модели и по данным и об аугментации изображений.

LeNet и AlexNet уже стали историей, но свёртки продолжают жить и развиваться: например, в семействе DINOv3 (до которого в курсе мы дойдём не скоро, if ever) есть модели на ConvNeXt. Идея локального фильтра с общими весами до наших дней, безусловно, дожила. И понять, почему она работает, полезно даже тогда, когда готовую модель можно загрузить одной строчкой.

#spsu #dl2026 #lectures

Сегодня тоже был отличный семинар, коротко и по сути. Спасибо Татьяне!

Жду роботов-гуманоидов за $1K от Xiaomi. А вы ждёте?)

#markovlab #seminar #spsu

В курсе "Основы байесовского вывода" в СПбГУ прошла вторая лекция:

СПбГУ — 2026.09.11 — Байесовский вывод для монетки
(слайды и доска на странице курса)

Но до монетки ещё надо было добраться: сначала поговорили о том, что вообще означает байесовский подход, а потом разобрали несколько задач, в которых вероятностная интуиция легко подводит. Тут были медицинские тесты, ошибки прокурора и адвоката, и даже спящая красавица.

А потом всё-таки начали считать. Взяли монетку с неизвестной вероятностью орла, задали равномерное априорное распределение и получили апостериорное. Самое интересное здесь — разница между поиском наиболее вероятного параметра и предсказанием следующего броска: во втором случае нужно усреднить ответ по всему апостериорному распределению. Получается правило Лапласа, то самое добавление единичек к числам наблюдений. Если нам пока выпадали только орлы, это ещё не повод объявлять решку невозможной.

В целом мы пока, конечно, во вводной части курса, и просто развиваем свои понятия о том, что такое неопределённость и как с ней работать в контексте машинного обучения.

Но скоро уже будем переходить к более содержательным вещам: в следующий раз об априорных распределениях поговорим и начнём, наверное, линейную регрессию.

#spsu #bayes2026 #lectures