Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Олимпиадная математика
Развитие нестандартного мышления: типы задач, методы и отличие олимпиадной математики для конкурсов и поступления в рейтинговые школы.
Читать
Каналы
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Пять котиков и три фонаря — что дороже?
Логическая задача: пять одинаковых котиков и три фонаря стоят столько же, сколько четыре котика и четыре фонаря. Что дороже — котик или фонарь?
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Странное распределение баллов в вступительных таблицах
Кандидат наук анализирует таблицу вступительных в топ‑лицей: 17 отличников по двум предметам сосредоточены в группе В — вероятность 1 из 7,4 млрд.
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Объяснение задачи про кирпич
Краткое сообщение с объяснением задачи про кирпич и иллюстрацией; можно сверить свой ответ на логическую задачу.
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Сфокусированное и рассеянное мышление
Краткое объяснение двух мыслительных режимов — сфокусированного и рассеянного — и их роли в обучении, с упоминанием префронтальной коры.
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Мгновенное умножение на 11
Разбор приёма умножения двузначных чисел на 11 с примерами (32×11, 85×11) и объяснением переноса при сумме ≥10.
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Углубленная и олимпиадная математика
Краткое описание целей, содержания и подхода углублённой математики: темы (алгебра, геометрия, линейная алгебра), методы и кому подходит.
Читать
Лицей-гуру | Подготовка в ЛИТ 1580 ВГ 179 Л2Ш и другие школы·Пятничная тренировка мозга
Пятничная тренировка мозга: нарисовать прямоугольные блоки 2–3 клетки на сетке так, чтобы каждая цифра оказалась в одном блоке; цифры задают дальность хода.
Читать
AI for Devs·Новые подходы к защите LLM от prompt injection
Краткий обзор двух исследований по AI‑безопасности: «Rule of Two» от Meta и масштабные атаки на защиты prompt injection (успешность >90%).
Читать
AI for Devs·🔞 Как открытые веса раскрыли секреты обучения GPT-5
Разбор исследований открытых весов GPT-oss: обнаружение «глитч‑токенов», следы данных с GitHub и упоминания в MIT Technology Review.
Читать
AI for Devs·Claude Code снова удивляет в криптографии
Claude Code от Anthropic помог найти ошибку в Go‑реализации ML‑DSA: модель указала на «high bits» и подсказала идею автозапуска LLM при падении тестов.
Читать
AI for Devs·Вышла Qwen3-Omni
Анонс Qwen3‑Omni — мультимодальная модель от Qwen: текст, картинки, аудио и видео; новая схема Thinker–Talker, MoE и SOTA по ряду бенчмарков.
Читать
AI for Devs·Вышла GLM-4.6 – очередное обновление от Z.ai
GLM-4.6 от Z.ai: контекст до 200k токенов, улучшения в кодинге и агентности, ~15% экономии по токенам; ссылки на HuggingFace и ModelScope.
Читать
AI for Devs·Bias и Variance в LLM: incoherence и цепочки
Разбор работы Anthropic: деление ошибок LLM на bias и variance, влияние на агентные цепочки и непредсказуемость поведения.
Читать
AI for Devs·Достаточно 250: как пара сотен текстов "отравляет" LLM
Исследование Anthropic, AI Security и Alan Turing показывает, что 250 «ядовитых» документов могут встроить бэкдор в LLM, активируемый словом <SUDO>.
Читать
AI for Devs·DeepSeek‑V3.2‑Exp: Sparse Attention и ускорение контекстов
О модели DeepSeek‑V3.2‑Exp: эксперимент с DeepSeek Sparse Attention для ускорения длинных контекстов; код открыт на GitHub и Hugging Face.
Читать
AI for Devs·Scaling Laws и compute‑efficient frontier в LLM
Краткий разбор работы 2020 года о scaling laws: качество LLM растёт при синхронном масштабировании модели, данных и вычислений; есть практические ограничения.
Читать
AI for Devs·Anthropic — исследование «The Assistant Axis»
Краткий разбор исследования Anthropic «The Assistant Axis»: пространство персон в Gemma 2, Qwen 3 и Llama 3 и как ось ассистентности влияет на поведение моделей.
Читать
AI for Devs·Два подхода к «fast mode» у Anthropic и OpenAI
Сравнение быстрого режима Anthropic (Opus 4.6, batch size) и OpenAI (GPT-5.3-Codex-Spark на Cerebras): скорость, ограничения памяти и практическая ценность.
Читать
AI for Devs·SkillsBench: скиллы дают буст лишь если их писал человек
Краткий разбор SkillsBench: 86 задач, 11 доменов, 7 308 прогонов — человеческие скиллы дают +16.2 п.п., автогенерация не помогает.
Читать