Информационно-познавательный портал

Китайский автопроизводитель XPeng теряет ещё одного ключевого сотрудника, пишет издание Leiphone. Руководитель отдела ИИ-инфраструктуры Лу Сыюань якобы готовится перейти в американскую OpenAI.

И стал «единорогом». <img src="https://leonardo.osnova.io/8479289b-72c6-5f24-b60e-6f4a5a029ddb/-/resize/1300/" width="1280" height="900" alt />

В частности полиции, хотя разрабатывали их прежде всего для поиска машин, рассказало 404 Media. <img src="https://leonardo.osnova.io/04483768-f279-5945-9f49-a1f9be8b2c98/-/resize/1300/" width="1280" height="900" alt />

В «ИИ-мире» разгорелся спор из-за новой большой языковой модели Kimi K3 китайской Moonshot, пишут СМИ. Дело в&nbsp;«открытости» модели, что не&nbsp;понравилось западным конкурентам.

Хабы: Сетевые технологии, Сетевое оборудование, Децентрализованные сети, Open source, Открытые данные<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/1ea/f98/6b4/1eaf986b430eac71ff100597e350ec16.png" /><p>Как получить три точки доступа с каскадным проводным бесшовным роумингом WiFi7 и общей LAN за дешево? Готовые Mesh-комплекты с Wi‑Fi 7 и диапазоном 6 ГГц начинаются примерно от 100 тысяч рублей, поэтому я собрал сеть из трёх самых дешёвых устройств в своём классе: Xiaomi Redmi AX6S на OpenWrt в роли маршрутизатора и Mesh-контроллера, Mercusys MR60X для покрытия Wi‑Fi 6 и Mercusys MR47BE ради Wi‑Fi 7, 6 ГГц, WPA3-SAE и канала 320 МГц.</p><p>Что получилось:</p><p>один SSID на трёх устройствах, обе точки Mercusys подключены по Ethernet EasyMesh-контроллером;</p><p>контроллер — собранный мной пакет prplmesh для OpenWrt 25.12 (APK и патчи опубликованы);</p><p>около 900 Мбит/с на проводном участке и столько же по воздуху;</p><p>после перезагрузок сеть восстанавливается сама.</p><p>возможность реализации горячего резерва двух провайдеров, SPLIT VPN и прочие прелести открытого кода</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061592/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061592#habracut">Как это собрано и сколько стоит &rarr;</a>

<p>Во времена Плисецкой балет с аншлагами шел 11 лет и недавно снова вернулся на сцену. Роль одной из самых знаменитых героинь Льва Толстого досталась четырем звездам сцены.</p>

Хабы: Python, Поисковая оптимизация<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/d86/597/e89/d86597e89554c972e182735359c3a954.png" /><p><strong>MAP-Elites: лучший в каждой нише</strong></p><p>Классическая оптимизация ищет&nbsp;<strong>один максимум</strong>. Но в робототехнике, генерации уровней и инженерии нужен&nbsp;<strong>набор разнообразных хороших решений</strong>&nbsp;— библиотека походок под разные поломки, уровни любой сложности, фронт компромиссов.</p><p>Это&nbsp;Quality-Diversity.&nbsp;<strong>MAP-Elites</strong>&nbsp;(2015, arXiv:1504.04909) — простейший алгоритм.</p><p><strong>Идея:</strong>&nbsp;делим пространство поведений на сетку&nbsp;<strong>ниш</strong>. В каждой нише храним&nbsp;<strong>одно лучшее решение</strong>. Генотип мутируем, поведенческий дескриптор (высота шага, энергия) — для адресации ячейки.</p><p><strong>Алгоритм:</strong></p><p>Пустой архив.</p><p>Случайная популяция → оценить fitness и дескриптор → в ячейку (если лучше).</p><p>Цикл: выбрать родителя → мутировать → оценить → в ячейку, если пусто или лучше.</p><p>Никакого отбора между нишами — только внутри. Это даёт&nbsp;<strong>карту всего пространства</strong>, а не одну точку.</p><p><strong>Код:</strong></p><p>```</p><p>import numpy as np</p><p># Задача: найти x, y в [-5, 5], максимизируя fitness, ниши определяются по (x, y)</p><p>BOUNDS = (-5.0, 5.0)</p><p>GRID_SIZE = 20 # число ячеек по каждой оси behavior space</p><p>N_ITERATIONS = 5000</p><p>MUTATION_SIGMA = 0.2</p><p>def fitness(genome):</p><p>x, y = genome</p><p># произвольная многомодальная функция для иллюстрации</p><p><code>return -(x**2 + y**2) + 5 </code><em><code> np.sin(3 * x) np.cos(3 </code></em><code>* y)</code></p><p>def behavior_descriptor(genome):</p><p># в этой игрушечной задаче поведенческий дескриптoр совпадает с генотипом,</p><p># в реальных задачах это обычно совсем другое пространство признаков</p><p>return genome</p><p>def to_cell(bd):</p><p>lo, hi = BOUNDS</p><p>idx = ((bd - lo) / (hi - lo) * GRID_SIZE).astype(int)</p><p>return tuple(np.clip(idx, 0, GRID_SIZE - 1))</p><p>def random_genome():</p><p>return np.random.uniform(*BOUNDS, size=2)</p><p>def mutate(genome):</p><p>child = genome + np.random.normal(0, MUTATION_SIGMA, size=genome.shape)</p><p>return np.clip(child, *BOUNDS)</p><p># 1) инициализация случайными решениями</p><p> for _ in range(200):</p><p>g = random_genome()</p><p>f = fitness(g)</p><p>cell = to_cell(behavior_descriptor(g))</p><p>if cell not in archive or f &gt; archive[cell][1]:</p><p>archive[cell] = (g, f)</p><p><strong>Вывод:</strong>&nbsp;<code>379 / 400</code>, лучшее&nbsp;<code>(0.527, 0.005)</code>, fitness&nbsp;<code>4.72</code>.</p><p><strong>Почему не 400?</strong>&nbsp;Три причины:</p><p>200 случайных точек не покрывают все ячейки (эффект корзин).</p><p>Мутация&nbsp;<strong>локальна</strong>&nbsp;(σ=0.2). До пустой ячейки без занятых соседей не допрыгнуть —&nbsp;<strong>изоляция ниш</strong>.</p><p>В реальности часть пространства физически недостижима (напр, походка с нулевой энергией и высоким шагом).</p><p><strong>Сложность</strong></p><p>M&nbsp;— число ячеек в&nbsp;архиве (произведение числа делений по&nbsp;каждому измерению множества поведений), T&nbsp;— число итераций (эволюционных поколений/оценок), D&nbsp;— размерность генотипа, E&nbsp;— стоимость одной оценки решения (симуляция/вычисление приспособленности).</p><p>По времени: каждая итерация - это выбор случайного родителя за O(1) (при хранении в виде массива/словаря), мутация за O(D), вычисление дексриптора и приспособленности — доминирующая часть, O(E), и вставка/сравнение в ячейке за O(1). Итого на все итерации - O(T·(D + E))</p><p><strong>Вывод:</strong>&nbsp;MAP-Elites даёт не "оптимум", а&nbsp;<strong>карту компромиссов</strong>. Ценятся не проценты заполнения, а&nbsp;<strong>покрытие достижимых ниш</strong>&nbsp;и&nbsp;<strong>разнообразие поведений</strong>.</p><p><strong>Итог:</strong>&nbsp;простой, линейный по числу оценок, даёт инженеру не одну точку, а весь фронт возможностей.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061588/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061588#habracut">Читать далее</a>

Хабы: Java, Информационная безопасность<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/bc2/7d2/987/bc27d2987fc3116f4a620a65e607846a.jpg" /><p>Всех приветствую!</p><p>Данная статья будет посвящена довольно важным вещам, таким как: refreshtoken, метод-уровневой безопасности и примеру реализации правила "свой/чужой профиль"</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061586/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061586#habracut">Читать далее</a>

Хабы: Алгоритмы, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Python<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/467/658/f4a/467658f4a2435bb05b2e837da8ff8ca6.png" /><p><strong>Проблема, которую не&nbsp;решает обычная оптимизация</strong></p><p>Классические методы оптимизации&nbsp;— градиентный спуск, генетические алгоритмы с&nbsp;элитизмом, CMA‑ES&nbsp;— заточены под&nbsp;одну вещь: найти один глобальный максимум функции приспособленности. Всё остальное население на&nbsp;пути к&nbsp;этому максимуму считается расходным материалом и отбрасывается.</p><p>Но&nbsp;во многих задачах нас интересует не&nbsp;единственное решение, а&nbsp;набор разнообразных хороших решений:</p><p>Эволюционная робототехника. Нужно не&nbsp;одно «оптимальное» положение ног шагающего робота, а&nbsp;целая библиотека походок под&nbsp;разные повреждения&nbsp;— если у&nbsp;робота откажет один сустав, он должен уметь&nbsp;быстро подобрать альтернативную походку вместо повторной оптимизации с&nbsp;нуля.</p><p>Процедурная генерация контента в&nbsp;играх. Нужны не «лучшие» уровни, а&nbsp;уровни, покрывающие весь спектр: лёгкие/сложные,&nbsp;линейные/разветвлённые.</p><p>Дизайн и инженерия. Инженеру интересно увидеть весь фронт компромиссов (вес vs прочность vs стоимость), а&nbsp;не&nbsp;одну точку.</p><p>Открытые (так называемый open‑ended) эволюционные системы, где само понятие «лучшего» плохо определено, а&nbsp;интересна широта поведенческого репертуара.</p><p>Это направление получило название Quality‑Diversity (QD) оптимизации: цель&nbsp;— не&nbsp;максимизировать один скаляр, а&nbsp;заполнить пространство возможных поведений решениями, каждое из&nbsp;которых максимально хорошо в&nbsp;своей поведенческой нише.</p><p>MAP‑Elites&nbsp;— один из&nbsp;первых и самый концептуально простой алгоритм этого семейства.</p><p><strong>Идея алгоритма</strong></p><p>MAP‑Elites (Multi‑dimensional Archive of Phenotypic Elites)&nbsp;был предложен в 2015&nbsp;году.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061584/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061584#habracut">Читать далее</a>

В&nbsp;европейской базе сертификации EPREL появилась информация о&nbsp;грядущем бюджетном смартфоне Redmi 17 4G. По&nbsp;данным документации, одного полного заряда аккумулятора с&nbsp;7500 мА·ч хватит почти на&nbsp;74 часа работы.

Если вы&nbsp;следили за&nbsp;этой линейкой в&nbsp;прошлом году&nbsp;— приготовьтесь удивляться. HUAWEI взяла свою прошлогоднюю гениальную задумку с&nbsp;двумя объективами на&nbsp;одном сенсоре, которая обеспечивала оптический зум на&nbsp;отметках 3,7x и&nbsp;9,4x без потери качества, и… избавилась от&nbsp;неё. На&nbsp;замену сложной системе пришел 200-мегапиксельный сенсор с&nbsp;четырехкратным зумом в&nbsp;оптике над ним. Почти как у&nbsp;всех? Да, но&nbsp;и&nbsp;отличий от&nbsp;конкурентов достаточно.

<p>После триумфа сборной Испании Анна сделала исключение из своего правила не показывать семейную жизнь и опубликовала редкий кадр с детьми.</p>

СМИ поделились характеристиками не&nbsp;анонсированного смартфона iQOO 16T. По&nbsp;данным Digital Chat Station, тестовые образцы iQOO 16T оснастили процессором под кодовым названием SM8950. Возможно, это Snapdragon 8 Elite Gen 6.

Хабы: Машинное обучение, Natural Language Processing, Исследования и прогнозы в IT <br/><img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/c5f/1d8/5cb/c5f1d85cbd060c2a609bb55ea9589db6.webp" /><p>Языковые модели генерируют текст, следуя скрытым грамматическим правилам, или грамматика - просто побочный эффект предсказания следующего слова? </p><p>Этот вопрос увлёк меня почти на два года исследований.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061576/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061576#habracut">Читать далее</a>

Стоимость — примерно $180. <img src="https://leonardo.osnova.io/7df1d926-03a8-5847-bea0-1e8d3d4de3d9/-/resize/1300/" width="1280" height="900" alt />

Хабы: Блог компании OTUS, Машинное обучение, Data Engineering, DevOps<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/826/ea9/657/826ea965737b8bf6f49e3c05c256d59a.jpg" /><p>Когда бизнес просит объяснить, почему модель вчера одобрила заявку, а&nbsp;сегодня отклонила похожую, одной записи с&nbsp;предсказанием уже недостаточно. </p><p>В&nbsp;статье разберём, как&nbsp;выстроить воспроизводимый ML‑пайплайн с&nbsp;контролем данных, версий и состояний, чтобы решения модели можно&nbsp;было восстановить, проверить и обосновать. </p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1057548/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1057548#habracut">Разобрать пайплайн</a>

Хабы: Математика, Тестирование IT-систем<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/523/26c/ca7/52326cca7815eaea41484ec3337d24df.png" /><p>Когда я учился в университете, мне повезло с преподавателем математического анализа. Он не просто объяснял теоремы и выводил формулы на доске — ему удалось показать красоту чистой математики и то, что за каждой абстрактной конструкцией скрываются вполне реальные инженерные задачи.</p><p>Иногда вместо обычных лекций он приглашал своих бывших студентов, уже работавших в в самых разных сферах. </p><p>Например, на предприятии, где изготавливались крупногабаритные металлические конструкции из сверхтолстой стали, для контроля геометрии традиционно использовались массивные шаблоны. Их изготовление было дорогим, хранение — неудобным, а применение — трудоёмким.</p><p>Молодой инженер разработал систему измерения, использующую всего два лазера, а затем с помощью аппроксимации и метода наименьших квадратов восстанавливал форму поверхности и вычислял её кривизну с точностью, недоступной ранее. В результате предприятие полностью отказалось от использования физических шаблонов, сократив затраты и упростив технологический процесс.<br><br>Тогда меня поразило не столько само техническое решение, сколько мысль о том, что достаточно абстрактные математические методы способны заменить сложные и дорогостоящие инженерные конструкции.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061572/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061572#habracut">Читать далее</a>

Хабы: Научно-популярное, Разработка игр, Алгоритмы, Биология<br/> <img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/403/0ce/0bc/4030ce0bca725f0c89e243ab384b3597.jpg" /><p>Думаю, один из самых завораживающих и интересных феноменов, о котором я узнал именно с Хабра — это <a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B5%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82" rel="noopener noreferrer nofollow">клеточные автоматы</a>. О Джоне Конвее и его игре «Жизнь» я впервые прочитал в переводной статье уважаемого <a class="mention" href="/users/sly_g">@SLY_G</a> «<a href="https://habr.com/ru/articles/274081/" rel="noopener noreferrer nofollow">Джон Хортон Конвей: Жизнь, как игра</a>», а среди авторских материалов мне запомнились «<a href="https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/940326/" rel="noopener noreferrer nofollow">Наша Вселенная — симуляция на основе большого клеточного автомата?</a>», которую мне довелось прочитать, будучи в жюри конкурса «Технотекст», «<a href="https://habr.com/ru/articles/273393/" rel="noopener noreferrer nofollow">Простейшие клеточные автоматы и их практическое применение</a>» уважаемого <a class="mention" href="/users/oshibka404">@oshibka404</a> и, наконец, блестяще иллюстрированная алгоритмическая работа «<a href="https://habr.com/ru/articles/455958/" rel="noopener noreferrer nofollow">Эволюционирующие клеточные автоматы</a>» уважаемого <a class="mention" href="/users/xcont">@xcont</a>. Эти статьи натолкнули меня на размышления о том, почему биологическая (дарвиновская) эволюция не слишком популярна в качестве источника сюжетов для компьютерных игр. Если как следует поискать, такие игры всё-таки существуют (пусть многие из них и напоминают образовательные пет-проекты), но мейнстримом они определённо не стали. Под катом попробую рассмотреть, так ли интересно играть в эволюцию и не слишком ли фаталистична и сложна эта тема в качестве развлекательной.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1061566/?utm_source=habrahabr&amp;utm_medium=rss&amp;utm_campaign=1061566#habracut">Читать далее</a>

В будущем такой формат может появиться и в других городах. <img src="https://leonardo.osnova.io/2a993452-86f5-5fd2-9068-04cb678c3c4c/-/resize/1300/" width="1280" height="900" alt />