📰 IT Дайджест

#evolution

2 материала

12. ClustMetaLearn: подбор кластеризации через мета-признаки и эволюционный поиск

На Habr описали ClustMetaLearn — подход для автоматического выбора метода кластеризации по табличным данным без размеченных ответов. В статье используют мета-признаки и эволюционный поиск, чтобы система сама подбирала, как лучше разбить объекты на группы. Наконец-то можно поручить машине выбрать, как именно машинам не договориться о сегментации данных.

habr.com · #ai #clustering #evolution #habr #meta-learning #tables

8. Верификатор BPF учится понимать циклы через scalar evolution

LWN разбирает, как BPF verifier пытается статически анализировать циклы и почему это до сих пор боль. Раньше он прогонял итерации почти поштучно и мог упереться в лимит, а теперь разработчики подтягивают special support и scalar evolution, чтобы не превращать проверку в бесконечный калькулятор для простого `for`.

lwn.net · #infra #bpf #evolution #kernel #loops #verification