И самые лучшие книги они в рюкзаках хранят…

В этом топике продолжим тему решения криптографических загадок с MysteryTwister. Ранее уже были опубликованы статьи навеянные задачами с этого ресурса («Угнать SIGABA за 24 часа», часть 1, часть 2). На этот раз возьмём задачу, основанную на классической «задаче о рюкзаке». Автор задачи Peter Uelkes. По этому вопросу на Хабре много статей (уместные я размещу внизу топика), но сегодня мы разберём конкретную задачу дешифровки.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/719990/

Алгоритмы и Структуры данных

GUCA: эволюция на графах («Живые графы» 2.0)

Где проходит граница между случайностью и замыслом? Почему в наших ДНК куча мусора? Можно ли воспроизвести эволюцию в машине, и как зарождалась жизнь? Хотя и на последний вопрос ответа нет, но мы можем создать эксперимент, который позволяет моделировать механизмы эволюции с нуля. О таком эксперименте и пойдет речь сегодня.

Это маленький мир из области Artificial Life — искусственной жизни, где эволюция идёт внутри компьютера.

https://habr.com/ru/articles/971440/

Алгоритмы и Структуры данных

Иллюзия 95%: гайд по самой частой элементарной ошибке в Data Science

В математической статистике, чтобы оценить значение какого-то параметра случайного процесса (или, например, истинного значения физического параметра, измеряемого с погрешностью), анализируют конечную выборку значений. Эта выборка всегда случайная, поэтому точно оценить параметр нельзя, а значит нужно оценивать с помощью интервалов. На этом же основана статистическая обработка результатов научных экспериментов. Но что означают эти интервалы? Об этом и поговорим.

https://habr.com/ru/articles/974186/

Алгоритмы и Структуры данных

SQL HowTo: «запекаем» шаг рекурсии (Advent of Code 2025, Day 4: Printing Department)

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/974190/

Алгоритмы и Структуры данных

Путешествие токена: что конкретно происходит внутри трансформера

Из этой статьи вы узнаете о том, как трансформеры преобразуют входные данные в контекстно-зависимые представления и, в итоге, выдают вероятности, влияющие на выбор слов, которые генерируют большие языковые модели.

https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/974300/

Алгоритмы и Структуры данных

GigaMemory на AI Journey Contest 2025: итоги

Приветствуем всех! С вами снова ML-команда RnD для B2C SberAI. Этой осенью в рамках AI Journey Contest 2025 мы представили задачу GigaMemory: global memory for LLM. Её цель — создание автономного модуля долговременной памяти для языковых моделей, способного накапливать и использовать знания о конкретном пользователе, по сути наделяя ИИ способностью «помнить» своего собеседника.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/974310/

Алгоритмы и Структуры данных

GigaMemory на AI Journey Contest 2025: итоги

Приветствуем всех! С вами снова ML-команда RnD для B2C SberAI. Этой осенью в рамках AI Journey Contest 2025 мы представили задачу GigaMemory: global memory for LLM. Её цель — создание автономного модуля долговременной памяти для языковых моделей, способного накапливать и использовать знания о конкретном пользователе, по сути наделяя ИИ способностью «помнить» своего собеседника.

Пришло время объявить результаты! Но для начала — кратко напомним детали соревнования.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/974310/

Алгоритмы и Структуры данных

Оценка сложности модели — Часть 1: Почему проще обычно лучше

В мире оркестрации процессов постоянно всплывает один и тот же вопрос: а не слишком ли сложные модели мы создаем? Вопрос важный, потому что избыточно сложные модели приносят целый букет проблем: их труднее понимать, поддерживать и изменять — а это напрямую бьет по срокам и результатам проектов.

Современные движки рабочих процессов (например, Flowable) легко переваривают даже очень сложные модели, но это не значит, что нужно пользоваться этой возможностью на полную. Упрощение дает ощутимые плюсы: модели становятся более читаемыми, требуют меньше усилий на сопровождение и лучше подходят для совместной работы. В итоге простая модель — это ценный актив для любой компании.

https://habr.com/ru/articles/973642/

Алгоритмы и Структуры данных

«Квантовая фотография: как аналоговая эмульсия вычисляет волновую функцию»

В настоящей статье предлагается рассмотрение классического процесса аналоговой фотографии не как художественной или технической дисциплины, а как физической реализации квантового измерения и вычисления. Мы устанавливаем структурный изоморфизм между этапами формирования серебряно-желатинового отпечатка и фундаментальными постулатами квантовой механики.

https://habr.com/ru/articles/974948/

Алгоритмы и Структуры данных

Оценка сложности модели — Часть 1: Почему проще обычно лучше

В мире оркестрации процессов постоянно всплывает один и тот же вопрос: а не слишком ли сложные модели мы создаем? Вопрос важный, потому что избыточно сложные модели приносят целый букет проблем: их труднее понимать, поддерживать и изменять — а это напрямую бьет по срокам и результатам проектов.

Современные движки рабочих процессов (например, Flowable) легко переваривают даже очень сложные модели, но это не значит, что нужно пользоваться этой возможностью на полную. Упрощение дает ощутимые плюсы: модели становятся более читаемыми, требуют меньше усилий на сопровождение и лучше подходят для совместной работы. В итоге простая модель — это ценный актив для любой компании.

Поэтому главная цель — находить баланс между функциональностью и простотой, чтобы модель оставалась эффективной и удобной в долгосрочной перспективе.

https://habr.com/ru/articles/973642/

Алгоритмы и Структуры данных

«Квантовая фотография: как аналоговая эмульсия вычисляет волновую функцию»

В настоящей статье предлагается рассмотрение классического процесса аналоговой фотографии не как художественной или технической дисциплины, а как физической реализации квантового измерения и вычисления. Мы устанавливаем структурный изоморфизм между этапами формирования серебряно-желатинового отпечатка и фундаментальными постулатами квантовой механики.

Сценарное освещение трактуется как начальное квантовое состояние, оптико-механическая система камеры — как оператор наблюдения, а фотохимическая эмульсия — как среда, осуществляющая необратимую декогеренцию и усиление. Ключевые квантовые концепции — волновая функция, коммутационные соотношения, матрица плотности, вероятность перехода — получают прямые операциональные аналоги в фотографических параметрах: выдержке, диафрагме, статистике зерна, характеристической кривой и химических константах проявления.

https://habr.com/ru/articles/974948/

Алгоритмы и Структуры данных

SFINAE в C++

Сегодня я хочу поговорить про SFINAE, загадочную аббревиатуру из C++. Расшифровывается SFINAE не менее загадочно: Substitution Failure Is Not An Error, по-русски: «неудавшаяся подстановка — не ошибка». Сейчас рассмотрим, почему это правило появилось, как оно работает и как мы можем использовать его себе во благо.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/971354/

Алгоритмы и Структуры данных

Два притопа, три прихлопа

Подготавливая статью [1] к публикации, обратил внимание на картинку, показанную на рис. 1. Я сохранил ее, чтобы воспользоваться в будущем. И оно не заставило себя ждать, т.к. захотелось повысить наглядность решения, введя в него графику и используя именно эту картинку. К чему это привело, далее мы и поговорим.

Все, что связано с картинкой, сделать не так уж сложно. Это довольно подробно описано в цикле статей по реализации графики в ВКПа (см. [2]). Для этого, во-первых, нужно создать графическое окно, установив данную картинку в качестве фона. Во-вторых, воспользоваться существующими заготовками контролов (элементов графического интерфейса), которые необходимо будет разместить на данном фоне.

https://habr.com/ru/articles/975032/

Алгоритмы и Структуры данных

Измерение сложности моделей — Часть 2: Применяем теорию на практике

В предыдущей статье мы заложили фундамент для анализатора сложности, определив ключевые метрики для оценки сложности моделей процессов. Теперь разберем, как превратить эту теорию в реально работающий инструмент.

От метрик к уровням сложности
Задача — автоматически разделить модели на три категории: низкая, средняя и высокая сложность. Классический кейс для алгоритмов кластеризации (обучение без учителя). Идея простая: модели с похожими значениями метрик сами собой группируются в кластеры. Простые модели обычно имеют низкие NOAJS и CFC, а сложные — высокие значения этих метрик из-за обилия шлюзов. Для решения выбрали алгоритм K-Means — он отлично подходит для такого сценария.

https://habr.com/ru/articles/973666/

Алгоритмы и Структуры данных

Два притопа, три прихлопа

Подготавливая статью [1] к публикации, обратил внимание на картинку, показанную на рис. 1. Я сохранил ее, чтобы воспользоваться в будущем. И оно не заставило себя ждать, т.к. захотелось повысить наглядность решения, введя в него графику и используя именно эту картинку. К чему это привело, далее мы и поговорим.

Все, что связано с картинкой, сделать не так уж сложно. Это довольно подробно описано в цикле статей по реализации графики в ВКПа (см. [2]). Для этого, во-первых, нужно создать графическое окно, установив данную картинку в качестве фона. Во-вторых, воспользоваться существующими заготовками контролов (элементов графического интерфейса), которые необходимо будет разместить на данном фоне.

https://habr.com/ru/articles/975032/

Алгоритмы и Структуры данных

Решение головоломки NYTimes Pips с помощью решателя ограничений

Недавно The New York Times запустила новую ежедневную головоломку под названием Pips. Суть в том, что нужно разложить набор костяшек домино на сетке так, чтобы выполнялись различные условия. Например, в головоломке ниже сумма очков (точек на костях домино) в фиолетовых клетках должна быть равна 8, в красной клетке должно быть меньше 5 очков, а в трёх зелёных клетках значения должны быть одинаковыми. (Чтобы решить эту «лёгкую» головоломку, много думать не нужно, а вот варианты «medium» и «hard» уже заметно сложнее.)

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/975004/

Алгоритмы и Структуры данных

Из мёртвой зоны — в зелёную: как мы запускали техподдержку для системы утилизации токсичных отходов

С 1 марта 2022 года тысячи российских компаний — от промышленных гигантов до сельских школ — в один день перешли на новую систему по обращению с отходами I и II классов опасности, которая стала частью управляемого процесса обращения с отходами в стране.

Простыми словами, это самые вредные отходы: отслужившие ртутные лампы, батарейки, аккумуляторы, промышленные химикаты. Для многих это стало шоком: привычные процессы рушились, вызывая панику и раздражение. Весь этот шквал эмоций и вопросов обрушился на нас — команду техподдержки.

Раньше оборот таких отходов был серой зоной: кто-то пытался соблюдать правила, а кто-то просто сливал их в овраг. Новая система была создана по заказу Минприроды и призвана сделать этот процесс прозрачным и контролируемым.

https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/975314/

Алгоритмы и Структуры данных

Моя любимая маленькая хеш-таблица

Я из тех, кто всерьёз задумывается о проектировании и реализации хеш-таблиц. Недавно обнаружился донельзя милый вариант, который заслуживает широкой огласки. Это робин-гудовская открытая адресация с применением линейного зондирования, где размер самой таблицы увеличивается как степень двойки. Если вы не знакомы с терминологией хеш-таблиц, то все эти слова могут показаться вам каким-то невразумительным салатиком, но, когда мы разберём этот п��имер с привлечением кода — всё должно стать понятнее.

https://habr.com/ru/articles/975636/

Алгоритмы и Структуры данных

Техрепорт Alice AI: как мы создавали новое поколение моделей для самого популярного ИИ-ассистента в России

Сегодня мы делимся техрепортом, в котором разобран полный цикл создания нового семейства моделей Alice AI: базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная LLM Search, мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART.

В части про Alice AI LLM расскажем, как сделали упор в Alignment на RL и Reward Modeling: мы минимизируем число разрозненных RL-стадий, собирая «общий RL». Вместо хрупкого «суперсигнала» используем аспектную формулировку качества и агрегируем её в целевую функцию, чтобы изменения критериев не требовали пересборки всей разметки. В главе про Alice AI LLM Search расскажем про многократные последовательные походы в Поиск с последующей фильтрацией/ранжированием источников. А также о том, как готовим ответы с использованием документов разной модальности (веб-документы, картинки, видео, гео).

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/974594/

Алгоритмы и Структуры данных

Техрепорт Alice AI: как мы создавали новое поколение моделей для самого популярного ИИ-ассистента в России

Сегодня мы делимся техрепортом, в котором разобран полный цикл создания нового семейства моделей Alice AI: базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная LLM Search, мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART.

В части про Alice AI LLM расскажем, как сделали упор в Alignment на RL и Reward Modeling: мы минимизируем число разрозненных RL-стадий, собирая «общий RL». Вместо хрупкого «суперсигнала» используем аспектную формулировку качества и агрегируем её в целевую функцию, чтобы изменения критериев не требовали пересборки всей разметки. В главе про Alice AI LLM Search расскажем про многократные последовательные походы в Поиск с последующей фильтрацией/ранжированием источников. А также о том, как готовим ответы с использованием документов разной модальности (веб-документы, картинки, видео, гео).

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/974594/

Алгоритмы и Структуры данных