The ExtremeCode Times

Сидел тут, выборочно осматривал на чем конкретно определенные модели факапились. Решил поисправлять за ними тупые баги, что б узнать как конечная имплементация пашет. Ну просто поразительный перформанс листа, особенно когда тебе ниче не нужно рендерить 😄

Продолжая ИИшную аксиому Эскобара Есть 2 варианта, локальной "one-shot" генерации: 1) Модель выдает архитектурно слабое решение, но зато это полностью рабочий каркас, который без проблем запускается. На такую генерацию уходит ~5 минут 2) Модель выдает классный архитектурны анализ, но полностью факапится в написании кода, допустив тупорылые логические ошибки. На такую генерацию уходит ~15 минут На какой стул сядешь? UPD: Камон, естественно нет варианта, чтобы и классно было и работало, а ты что думал, это локальное нейрохрючево UPD2: Ладно, еще микроспойлер, некоторые тяжелые и типа-умные модели на 20+ лярдов параметров реально работают на уровне подброшенной монетки, как повезет, он либо решит задачу, либо не решит 😄

Погоняли тут тесты для ИИ. Выяснилось, что градацию тупости можно измерять следующим образом: > Не может решить вообще ничего > Может решить Python задачи > Может решить React задачи > Может решить Бекенд задачи на не python Кто-то объяснит это тем, что в датасетах больше данных по питону, чем по другим языкам, а кто-то тем, что чтобы писать код на питоне надо быть чуть умнее собаки. Мнение?

☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 24 сентября Yandex Cloud проведёт флагманскую технологическую конференцию — Yandex Scale 2026. 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн. 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 В треке DeepTech откроем программу докладом о том, как мы ускорили Lua в Valkey — добавили LuaJIT и Lua 5.5 без патчей интерпретатора и получили прирост скорости до 2–5 раз. Расскажем, как строим экономически эффективный инференс LLM для агентских сценариев в Yandex AI Studio — на примере DeepSeek-V3.2 и DeepSeek-V4-Flash. Разберём, что разваливается в поиске, когда он должен быть одновременно распределённым, транзакционным и линейно масштабируемым — на примере векторного, полнотекстового и гибридного поиска в YDB. Покажем, какая инфраструктура превращает недетерминированную модель в управляемый и наблюдаемый сервис, когда агент выходит из демо в продакшн. Расскажем, как мы первыми в РФ научились мониторить ИИ-агентов внутри «чёрного ящика» LLM. И заглянем под капот сети облака — Interconnect, Private Link, Inbound DNS и DNS Firewall, которые складываются в герметичный контур между Yandex Cloud, on-premises и другими облаками. 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 Плюс демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч для тех, кто в Москве. А кто смотрит онлайн, помимо трека DeepTech, есть ещё отдельная онлайн-студия: розыгрыш призов и секретный гость. Полную программу можно посмотреть на сайте, там же — зарегистрироваться. Участие бесплатное!

Ну как бы ёпта всё, сбор циферок официально закончен 😄 Осталось дописать выводы, сделать финальную мощнейшую вычитку, и можно записываться-монтажироваться. UPD: Авторская методика G0VNO перевыполнила план и работает просто великолепно. Показала кто из этих тупиц самый наитупейший. Заявка на патент уже отправлена, так же отправил методу во все самые топовые ВУЗы мира на рецензирование 😄

Скоро чуваки, скоро все будет, я почти закончил с бенчмарками. Скинуть вам мини-спойлер или не надо?

Нынче айтишный рыночек просто “чистый кайф”. Все ругаются, что всё, время поиска увеличилось до полугода. На моей памяти айтишка помирает уже четвёртый раз. В 2012 году ныли, что в айти вкатываться уже поздно. Бывает такое, что тучи над рыночком сгущаются как в горах, это будет ещё не раз. Что делать в таких ситуациях? Практикум PRO и АльпИндустрия разобрались. Мастер спорта по альпинизму поделился опытом сумасшедших восхождений и советами, как не потерять голову даже на самом крутом склоне. А ИИ-архитектор из промышленного сектора и арт-директор из Яндекса рассказали о трендах на рынке IT и навыках, которые стоит прокачивать цифровым спецам, чтобы устоять на любой вершине. Подготовиться к переменам тут >>>

⚡️OpenAI остановила обучение новых моделей ИИ из-за киберрисков, сообщила компания

Эксперты из каментов, я с этими бенчмарками скоро с ума сойду. Почему так ёпта? Какого хрена iMatrix, и уж тем более 8-и битки быстрее, чем очереднярные Q4? Все в интернетах пишут типа, "АРРРЯЯ IQ медленные", какого хрена у меня они стабильно быстрее? Даже на нормальной жпу (скрин в каменты к посту закину) Параметры бенча дефолтные [--fit-target 1024], контекст 512 на pp, и 128 на tg

Эксперты из каментов, чёт затык у меня случился лютый, есть тут кто шарит как неподписанные дрова на венду поставить? > Установить линукс не предлагать > CiTool.exe --remove-policy "{8F9CB695-5D48-48D6-A329-7202B44607E3}" / Не работает, выдает 0x80070005 > Memory Integrity, Local Security Authority protection, Vulnerable Driver Blocklist / Выключено > Заменяемый драйвер удалял в сейфмоде, ставил на чистую / похер > Сетевой кабель выдернут В мае втыкал патченные дрова на CMP 90HX и все вставало норм, щас же чето затык лютый, уже все перепробовал. Шинда просто блокирует драйвер в момент установки, а видюшки висят в системе с кодом ошибки 39. Давайте думать, подсказывайте, чё вы 😤 UPD: Спасибо эксперты из каментов, я как обычно разобрался сам. Пробелма появилась после июльского апдейта шинды, фиксится удалением политики Либо так (у меня не сработало) CiTool.exe --remove-policy "{8F9CB695-5D48-48D6-A329-7202B44607E3}" Либо эдак mountvol S: /s Remove-Item "S:\EFI\Microsoft\Boot\CiPolicies\Active\{8F9CB695-5D48-48D6-A329-7202B44607E3}.cip" -Force Секур бут должен быть вырублен