Самый известный в мире русский инженер в ИИ занялся формальной верификацией алгоритмов на DeepSeek |
||
|
МЕНЮ Главная страница ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-10-29 15:19 Илья Полосухин входит в число «8 отцов-основателей GPT» как соавтор эпохальной статьи «Attention Is All You Need», с которой и началась ИИ-революция на трансформерах. Он не гражданин России — Илья родился в Харькове, но его успехи не связаны с качеством украинского образования: он ещё студентом попал в американскую компанию из Сан-Диего, которая и дала ему знания и практику в ИИ. Илья сделал агента на DeepSeek, который смог пройти все 672 задачи PutnamBench. https://github.com/nearai/putnambench-deepseek PutnamBench — это бенчмарк для проверки способности ИИ строго доказывать сложные математические утверждения. Он собран из задач престижной североамериканской студенческой олимпиады William Lowell Putnam Mathematical Competition, переведённых из обычного текста в формальные языки доказательств: Lean 4, Isabelle и Coq. Это не доказательство отсутствия ошибок любого алгоритма, а только тех алгоритмов, которые допускают строгую логическую проверку по смыслу. Это довольно новый тренд, и за ним важно следить, т.к. разработка в нём не имеет вообще классического тестирования и багфикса. Вместо этого доказывается дедукцией модели, что алгоритм — «само совершенство» и ошибок не может быть в принципе. Я сейчас занимаюсь этой же тематикой в новой версии своего фреймворка GRACE, но не на жёстких математических условиях проверок, а на семантических. Это не даёт гарантию 100% безошибочности, как у Ильи, но накрывает почти все реальные бизнес-приложения, где математические гипотезы не сформулировать, т.к. они в принципе не формулируются классическими аналитическими методами матлогики. Тем не менее, разные варианты формальных проверок корректности алгоритмов — определённо тренд и новая техника. Показательно, что Илья ещё доказал высокие способности последних версий DeepSeek в таком анализе. Вам не требуется Astra или Fable — даже DeepSeek V4.1 Flash достаточно мощен, если вы умеете правильно ставить ему задачу. Илья в интервью отметил, что DeepSeek дешевле в 100-200 раз американских фронтиров, но вполне делает, что нужно. Также Илья указывает, что часто строгие проверки нужны для систем безопасности, а Claude или ChatGPT с высокой вероятностью вам откажут в анализе, т.к. не могут понять вы хакер или эксперт по безопасности. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: t.me Комментарии: |
|