Forwarded from Too Long, Did Read
Как правильно мешать карты
Недавно моя жена и ее брат запустили в продажу на амазоне свою карточную игру Vinto - игра безумно крутая, первые несколько месяцев мы в нее играли по 4-6 часов каждый день :)
Можно посмотреть подробнее тут: @vinto_game
Так вот, в vinto (как и наверное во всех карточных играх) очень важно хорошо перемешивать карты между раундами, тк из-за механики игры в сброс почти всегда подряд идут 2+ одинаковые карты.
Пока мы играли раунд за раундом (тотал наверное 100-200), часто оказывалось, что 3-4 игрока тянут одинаковую карту (например, шестерку) подряд, в рамках одного круга.
Мы шутили, что это {имя} так замечательно мешает карты, но в реальности это происходило примерно с одинаковой частотой вне зависимости от текущего крупье-мешателя.
Вот я и заинтересовался: может быть, мы просто плохо карты мешаем?
Если коротко: да!
Видели, как в фильмах / видео на ютубе разные профессиональные картежники мешают карты «веером», - делят на две равные стопки и как бы скрещивают их, сделав из каждой половины гармошку?
Так вот, оказывается, что это не понты!
После непродолжительного поиска статей / книжек на тему, я обнаружил, что техника перемешивания карт - супер популярная тема среди математиков: статей про сравнение эффективности разных видов перемешки больше 50 штук, все из разных универов, но с похожими выводами.
Не буду грузить подробностями расчетов - там всякие цепи маркова и довольно нетривиальная математика (мне пришлось посмотреть 3 лекции, чтобы вспомнить и заново въехать в тему).
Если все же хочется какой-то первоисточник - вот очень хорошая и понятная презентация с картинками.
Так вот, для того, чтобы приблизиться к равномерному распределения раскладок (такого, при котором вероятность
каждой последовательности карт → 1/52!):
- перемешивая «круто» (гармошкой, в оригинале - riffle shuffle, вот видео на всякий), для достижения почти равномерного распределения нужно 8 итераций (перемешиваний)
- перемешивая «обычно», как все (top to random, то есть перекладывая верхние сколько-то карт вниз) нужно 278 итераций!
Теперь понятно, почему всякие крупье в казино, фокусники и выпендрежники не мешают карты «обычно» - пришлось бы очень долго мешать.
И вот еще в тему прикольная статья 1999 года , если интересно: в ней довольно понятно рассказывается о том, как несколько разработчиков нашли уязвимость в алгоритме перемешивания карт в популярном в то время онлайн покере, с помощью которой можно было предсказывать (с немаленькой вероятностью), какие карты выпадут после перемешивания.
Кстати, так как никто из нас мешать карты riffle’ом не умеет, а на турнирах по Vinto вроде бы надо, ребята купили мешалки на алике за ~10$, которые имитируют riffle shuffle.
Интересно было бы посчитать, насколько эта имитация хуже «true» riffle shuffle.
Как-то так!
Мораль: мешайте свои карты карты правильно и покупайте Vinto, если можете и хотите :)
Недавно моя жена и ее брат запустили в продажу на амазоне свою карточную игру Vinto - игра безумно крутая, первые несколько месяцев мы в нее играли по 4-6 часов каждый день :)
Можно посмотреть подробнее тут: @vinto_game
Так вот, в vinto (как и наверное во всех карточных играх) очень важно хорошо перемешивать карты между раундами, тк из-за механики игры в сброс почти всегда подряд идут 2+ одинаковые карты.
Пока мы играли раунд за раундом (тотал наверное 100-200), часто оказывалось, что 3-4 игрока тянут одинаковую карту (например, шестерку) подряд, в рамках одного круга.
Мы шутили, что это {имя} так замечательно мешает карты, но в реальности это происходило примерно с одинаковой частотой вне зависимости от текущего крупье-мешателя.
Вот я и заинтересовался: может быть, мы просто плохо карты мешаем?
Если коротко: да!
Видели, как в фильмах / видео на ютубе разные профессиональные картежники мешают карты «веером», - делят на две равные стопки и как бы скрещивают их, сделав из каждой половины гармошку?
Так вот, оказывается, что это не понты!
После непродолжительного поиска статей / книжек на тему, я обнаружил, что техника перемешивания карт - супер популярная тема среди математиков: статей про сравнение эффективности разных видов перемешки больше 50 штук, все из разных универов, но с похожими выводами.
Не буду грузить подробностями расчетов - там всякие цепи маркова и довольно нетривиальная математика (мне пришлось посмотреть 3 лекции, чтобы вспомнить и заново въехать в тему).
Если все же хочется какой-то первоисточник - вот очень хорошая и понятная презентация с картинками.
Так вот, для того, чтобы приблизиться к равномерному распределения раскладок (такого, при котором вероятность
каждой последовательности карт → 1/52!):
- перемешивая «круто» (гармошкой, в оригинале - riffle shuffle, вот видео на всякий), для достижения почти равномерного распределения нужно 8 итераций (перемешиваний)
- перемешивая «обычно», как все (top to random, то есть перекладывая верхние сколько-то карт вниз) нужно 278 итераций!
Теперь понятно, почему всякие крупье в казино, фокусники и выпендрежники не мешают карты «обычно» - пришлось бы очень долго мешать.
И вот еще в тему прикольная статья 1999 года , если интересно: в ней довольно понятно рассказывается о том, как несколько разработчиков нашли уязвимость в алгоритме перемешивания карт в популярном в то время онлайн покере, с помощью которой можно было предсказывать (с немаленькой вероятностью), какие карты выпадут после перемешивания.
Кстати, так как никто из нас мешать карты riffle’ом не умеет, а на турнирах по Vinto вроде бы надо, ребята купили мешалки на алике за ~10$, которые имитируют riffle shuffle.
Интересно было бы посчитать, насколько эта имитация хуже «true» riffle shuffle.
Как-то так!
Мораль: мешайте свои карты карты правильно и покупайте Vinto, если можете и хотите :)
🔥7🤯4❤1👍1😁1
Блог*
👉 Objection! Есть кто-то в папищеках из этого фандома?
Никогда не был в Японии, но гостинец оттуда мне привезли
💯9👍3
Forwarded from commit -m "better"
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=64220
"Организация PDF Association, занимающееся стандартизацией технологий PDF, добавила поддержку формата изображений JPEG XL в спецификацию PDF. По словам технического директора PDF Association, в PDF назрела потребность в отображении контента с расширенным динамическим диапазоном яркости (HDR) и JPEG XL выбран в качестве предпочтительного решения"
Какой классный ход конем, чтобы добавить поддержку #jpeg_xl в Chromium!
"Организация PDF Association, занимающееся стандартизацией технологий PDF, добавила поддержку формата изображений JPEG XL в спецификацию PDF. По словам технического директора PDF Association, в PDF назрела потребность в отображении контента с расширенным динамическим диапазоном яркости (HDR) и JPEG XL выбран в качестве предпочтительного решения"
Какой классный ход конем, чтобы добавить поддержку #jpeg_xl в Chromium!
www.opennet.ru
В спецификацию PDF добавлена поддержка формата изображений JPEG XL
Организация PDF Association, занимающееся стандартизацией технологий PDF, добавила поддержку формата изображений JPEG XL в спецификацию PDF. По словам технического директора PDF Association, в PDF назрела потребность в отображении контента с расширенным динамическим…
❤🔥8🌚8👍2
Forwarded from hello cyberkitty
Когда нейросеть ошибается, она становится собой
Есть, пожалуй, единственный более-менее надёжный способ понять, с какой нейросетью ты работаешь — если это не указано прямо.
Надо просто посмотреть, где и как она ошибается.
Правильные ответы у всех примерно одинаковы.
А вот ошибки — как отпечатки пальцев: свои, неповторимые, иногда гениальные, иногда пугающие.
Вот пример.
Есть старая, добротная модель для транскрипции — Whisper от OpenAI.
Открытая, простая, и почти все транскрибаторы работают на ней. (даже встроенная в телеграм расшифровка голосовых)
Если загрузить в неё тишину и попросить “распознать русский текст” — она начнёт выдавать нечто странное.
Сначала «Продолжение следует».
Потом — «Субтитры предоставил Дима Торжок».
Такой вот призрак из обучающего датасета.
Где-то в архивах интернета, вероятно, действительно жил этот Дима Торжок, добросовестно делавший субтитры.
И теперь его имя навечно вписано в машинную память, как цифровая подпись эпохи фанатских озвучек.
Происходит это из-за того, что модель не знает, что ответить.
Она хватается за случайные шаблоны из плохо размеченных данных — и выстреливает куском прошлого.
Недавно, кстати, у GPT-5 нашли похожие “фантомы”: при определённых триггерах она начинает цитировать китайские порносайты и казино🤣
Намедни я перевёл свой транскрибатор на новую систему — на мультимодальный Gemini.
Теперь это не классическая модель распознавания речи, а полноценная языковая модель, которая просто понимает звук и описывает его словами.
И, конечно, я не удержался и проверил: что она скажет на тишину.
И она сказала.
Каждый раз — одно и то же:
«В 1998 году, когда я был в Москве, я встретил одного человека, который сказал мне:
„Знаешь, я думаю, что в России есть два типа людей: те, кто верит в Бога, и те, кто верит в меня.“»
Я искал источник — не нашёл.
Ни цитаты, ни автора.
Просто голос, который говорит из пустоты.
Есть, пожалуй, единственный более-менее надёжный способ понять, с какой нейросетью ты работаешь — если это не указано прямо.
Надо просто посмотреть, где и как она ошибается.
Правильные ответы у всех примерно одинаковы.
А вот ошибки — как отпечатки пальцев: свои, неповторимые, иногда гениальные, иногда пугающие.
Вот пример.
Есть старая, добротная модель для транскрипции — Whisper от OpenAI.
Открытая, простая, и почти все транскрибаторы работают на ней. (даже встроенная в телеграм расшифровка голосовых)
Если загрузить в неё тишину и попросить “распознать русский текст” — она начнёт выдавать нечто странное.
Сначала «Продолжение следует».
Потом — «Субтитры предоставил Дима Торжок».
Такой вот призрак из обучающего датасета.
Где-то в архивах интернета, вероятно, действительно жил этот Дима Торжок, добросовестно делавший субтитры.
И теперь его имя навечно вписано в машинную память, как цифровая подпись эпохи фанатских озвучек.
Происходит это из-за того, что модель не знает, что ответить.
Она хватается за случайные шаблоны из плохо размеченных данных — и выстреливает куском прошлого.
Недавно, кстати, у GPT-5 нашли похожие “фантомы”: при определённых триггерах она начинает цитировать китайские порносайты и казино
Намедни я перевёл свой транскрибатор на новую систему — на мультимодальный Gemini.
Теперь это не классическая модель распознавания речи, а полноценная языковая модель, которая просто понимает звук и описывает его словами.
И, конечно, я не удержался и проверил: что она скажет на тишину.
И она сказала.
Каждый раз — одно и то же:
«В 1998 году, когда я был в Москве, я встретил одного человека, который сказал мне:
„Знаешь, я думаю, что в России есть два типа людей: те, кто верит в Бога, и те, кто верит в меня.“»
Я искал источник — не нашёл.
Ни цитаты, ни автора.
Просто голос, который говорит из пустоты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰14😁11🌚4❤2
#prog #rust #article
Rust in Android: move fast and fix things
Rust in Android: move fast and fix things
The 2025 data continues to validate the approach, with memory safety vulnerabilities falling below 20% of total vulnerabilities for the first time.
We adopted Rust for its security and are seeing a 1000x reduction in memory safety vulnerability density compared to Android’s C and C++ code. But the biggest surprise was Rust's impact on software delivery. With Rust changes having a 4x lower rollback rate and spending 25% less time in code review, the safer path is now also the faster one.
We'll analyze a near-miss memory safety bug in unsafe Rust: how it happened, how it was mitigated, and steps we're taking to prevent recurrence. It’s also a good chance to answer the question “if Rust can have memory safety issues, why bother at all?”
👍5