На Хабре описывают обучаемый нейронный reasoner поверх Vector-Symbolic Architecture: модель занимает 16 КБ, работает только на CPU и не использует GPU вообще. Автор заявляет 90% exact multi-hop QA в среднем, с 100% на 1-2 hop и 70% на 3-hop — уже есть о чем поспорить в комментариях.
Habr/Kaspersky разбирает очередной пакет обновлений Microsoft и делает это в формате security week, а не новостной открытки. Важно здесь не «Microsoft выпустила патчи», а что на выходе снова получился плотный набор исправлений по куче продуктов, от браузерного стека до серверных компонентов.
Моноблок, который обычно ассоциируется с экономией места, здесь превратили в витрину для десктопного железа: Ryzen 9 9900X и RTX 5080 внутри. Получилось ровно то, что и обещает заголовок: не тонкий офисный комбайн, а большой вопрос к смыслу форм-фактора, если в него пихают почти весь топовый ПК.
Сборная солянка из финансов и технологий: Илон Маск «обтриллионился» на IPO SpaceX, США запретили Mythos/Fable для всех неамериканцев, а рядом еще идут сюжеты про ГосVPN, Roblox и OpenAI IPO. Это скорее хроника недели, чем одна новость, но для любителей техно-драмы с геополитическим гарниром зайдет.
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.
На Habr — заметка про алгебру матриц Паули и ее реализацию в четырехмерном евклидовом пространстве. Автор явно продолжает разбирать геометрическую алгебру для физики, так что это не учебник для всех подряд, а довольно плотный математический конструктор. Для тех, кто не боится матриц больше, чем продакшн-инцидентов, — нормальное чтение.
В статье на Habr автор объясняет, почему на вводных занятиях по программированию запрещает ученикам использовать ИИ для обучения и написания кода. Он прямо ссылается на «разжижение мозга нейросетями» и собирается опираться на мнение ученых, а не на интуитивную ненависть к автодополнению. Вопрос, конечно, старый: где помощь инструмента заканчивается и начинается слипшийся в кашу навык.
На Хабре человек месяц делал pet-проект для госзакупок: тендеры свайпом, как в Tinder, плюс AI-скоринг заказчика, стоит ли вообще туда лезть. Для этого ему понадобились данные по всем контрактам заказчика, а источник, как водится, оказался не API, а парсинг zakupki.gov.ru — то есть сначала «быстро», потом «почему всё сломалось».
Авторы Хабра пишут, что в приватном мессенджере быстро упираешься в вопрос: что именно защищает пользователя — маркетинг или архитектура. В RCQ они пытаются встроить приватность в саму систему, а не прятать ее в FAQ, потому что обещания снаружи не проверишь, а архитектуру хотя бы можно разобрать по косточкам.