Ресурсы: техническое описание TLS, LaTeX - в картинки (img), криптографическая библиотека Arduino, шифр "Кузнечик" на ассемблере AMD64/AVX и ARM64
Физико-химические структуры от AI Google
В свежей работе от Google DeepMind описывают результаты успешного поиска химических структур для новых материалов при помощи системы с машинным обучением. То есть, “нейросети” и соответствующая им аппаратура используются для оптимизированного перебора, с вспомогательным псевдослучайным вводом. Пространство химических структур велико, а вычисления, требующиеся для моделирования, очень сложны. Что, впрочем, не мешает устроить параллельный перебор и регулировать его итерации при помощи фильтра, который как раз построен на физико-химической вычислительной модели, пусть и простой. Это пример полезной интерпретации свойств ИИ, который существенно отличается от случая, когда выдачу, генерируемую LLM, принимают за работу “инструмента для анализа данных” по запросу-затравке или используют для “краткого пересказа”. Это, впрочем, не отменяет проблему “чёрного ящика”, выдача из которого не помогает улучшить вычислительные модели.
Адрес записки: https://dxdt.ru/2023/11/30/11737/
Похожие записки:
- Секретные ключи в трафике и симметричные шифры
- Мессенджер и удаление сообщений
- Стандарты NIST для "постквантовых" криптосистем
- Наложенные сети Chrome для размещения сервисов
- Новость про постквантовые криптосистемы в вебе
- Ссылки: популярное описание ECH
- Сорок лет Интернету
- Меандр от ChatGPT
- Encrypted Client Hello и браузеры Google
- Нейросети "Яндекса" и "задачи из старшей школы"
- Коды TOTP для обнаружения имперсонаторов
Написать комментарий