tsymba❤️

наконец-то что-то стоящее от этой вашей видеогенерации ❤️

Оказывается, в гугле можно ловить покемонов. Цена вопроса — цифровой след.
Наконец-то Pokémon GO для тех, кто не выходит из дома ❤️

Подписчик в комментариях указал на важную проблему популярных алгоритмов оценки внутренней размерности облака точек, за что ему большое спасибо!
Выяснилось, что при большой истинной размерности облака они дают систематически заниженную оценку этой размерности. При чем чем больше настоящая размерность, тем сильнее занижается оценка.

Я решила проверить это и навайбкодила ноутбук, в котором генерируются облака точек, равномерно заполняющие n-мерные шары:

https://colab.research.google.com/drive/1kIRin8sBBNQDFvruXWITU3i5kL7x7Zww?usp=sharing

Краткие результаты:
- При размерности такого шара 10 и количестве точек 2000, три алгоритма оценки размерности (PHD, TwoNN и MLE) дают что-то между 8.5 и 9, то есть занижают незначительно. А вот при размерности 100, PHD уже даёт оценку в 64, а TwoNN и MLE и вовсе около 50, то есть оценка занижена в целых два раза (см. рис. 1).
- Увеличение количества точек в шаре может помочь подтянуть оценку к истинной, но, похоже, что для этого увеличивать их количество нужно экспоненциально с ростом размерности.

Интересные выводы, и вообще даже странно, что раньше я не знала о таком явлении. Или знала, но забыла? 😅 Честно говоря, мозг от вайбкодинга уже совсем потек, так что ничего не могу сказать с уверенностью 😅

В любом случае, надеюсь, что эта инфа будет полезна всем, кто интересуется внутренней размерностью и т.д.

P S В случае любых ошибок в ноутбуке - все претензии к Клоду 😍

#эксперимент #наука

этим подписчиком был Альберт Эйнштейн
пожалуйста, не используйте методы для ID, они не работают, как и оценка неопределенности с дропаутом ❤

Ну и вдогонку график с выкидыванием тасков. Я и DJ (Tao Dajiang) — главные спонсоры медалей этого года (я по бронзе, он по остальным) 😁

Fun fact: nug/get из того поста занял(а? о? get?) второе абсолютное место на IOAI. Алғаааа! 🔥

P.S. I<3U

Я специально взял обратный билет✈️ на день позже и получил наконец один день, когда ничего не нужно было срочно делать (не считая трехчасового утреннего дебрифа ISC). И Астана мне в целом очень понравилась, могу рекомендовать (планировал посетить ее еще раз в этом году на АИСТ, но увы).

Успел сгонять на массаж, просто поездить по городу, поесть казахской кухни, наконец нормально поесть грузинской от Новикова и даже поздно вечером заскочить в караоке. После нескольких дней, проведённых в мыле, это ощущалось почти как отдельный отпуск, жалко только, что его было мало.

А потом произошёл идеальный эпилог всей поездки: на обратном рейсе я каким-то образом случайно оказался в бизнес-классе и встретил там настоящего Меладзе. Фотографий не будет — верьте на слово, но выглядит он офигенно.

Буквально на следующий день меня ждал лейоффный Амазон и дедлайны по отбору статей на АИСТ. Скоро предстоит верстка отобранных статей, снова этот ваш Amazon, куча митингов по организации IOAI 2027, и прочая прочая -- на том свете выспимся. Но это того стоит.

Всем причастным спасибо🫶, надеюсь, увидимся в Сингапуре ❤️

🤖AI Track

В этом году мы открыли специальный трек для агентов. Организовывать его было очень сложно, начали мы поздно, и у нас было очень мало ресурсов на это (по факту, 95% всей работы делал один человек).

Несмотря ни на что, трек состоялся🚀: у нас было 10+ команд-участников (компании, университетские лабы), и мы в данный момент перепроверяем результаты и execution traces, потому что организовать такое же защищенное окружение, как и в обычном контесте очень сложно. Агентов и детей сравнивать нельзя -- у нас было много этических споров на эту тему -- но в целом агенты справились очень даже неплохо. С удовольствием поделюсь более полным отчетом по готовности. Слава роботам! 🤖🦾

Лично моя задача фигурировала под шестым нумером. Я внимательно следил за тем, как ее решают школьники, и реально клевых решений, которые уловили основные сложности, было штук 4-5 -- остальные играли с параметрами бейзлайна. Ее я придумал в конце 2025 -- начале 2026 года, и у меня осталось фото первого эскиза -- держите:

На это повлияло много факторов 🧩: бейзлайны, метрики, техники тестирования, описания задач (которые еще надо перевести на родной язык участников!), общий настрой комитета по выбору задач с уклоном в исследовательские. Усугублялось это тем, что у некоторых задач были трюки, которые не должны были сильно влиять на оценку в нормальном сеттинге, но в ситуации жестких задач давали преимущество, позволяющее наскрести на неплохой результат. И в целом это было совершенно некруто по отношению к участникам не из самого верхнего хвоста распределения.

С другой стороны, я буду продолжать настаивать, что постановки задач были очень интересными и необычными, ведь мы старались делать задачи, которые начинаются не с решения. И участники, и лидеры команд подходили к нам и обсуждали это и после перевода, и после контеста, и на апелляциях. Там были и маленькие трюки, и компоненты, рассчитанные на широкое понимание области.

И если смотреть именно на верхушку результатов🏆, то отбор всё-таки сработал. Все получили одинаковые данные, одинаковые вычислительные ресурсы, одинаковое время и одинаковые задачи — и лучшие результаты получили те, кто смог лучше всего разобраться в совершенно незнакомой ситуации; страны с наилучшей подготовкой остались в топе.

Nevertheless, lesson learned🫡, мы серьезно обсуждаем эту проблему в комитете и точно не допустим такого снова.

Колмогоровская сложность, aftermath

Со сложностью, как оказалось, мы реально переборщили. Если сравнивать с IMO и IOI олимпиадами за все года (и с прошлой IOAI тоже) -- это была натуральная мясорубка 🥩🔥 У большого количества участников были нули или очень низкие баллы по отдельным задачам; даже участник, занявший абсолютное первое место, получил почти нулевой результат по одной из задач.