🐛 Błąd, który nauczył mnie więcej o PyTorch niż lata praktyki
Świetna analiza niskopoziomowych mechanizmów PyTorch i przypomnienie, że debugowanie błędów frameworka potrafi nauczyć więcej niż niejeden kurs.
Inżynier uczenia maszynowego opisuje, jak tajemnicze zatrzymanie spadku straty treningowej ujawniło poważny błąd w backendzie GPU MPS dla Apple Silicon w PyTorch. Śledztwo doprowadziło do nieciągłych układów pamięci tensora, powodujących ciche awarie w operacjach jądra (addcmul_ i addcdiv_). Autor pokazuje techniki debugowania, kulisy architektury PyTorch oraz sposób, w jaki błąd został naprawiony w PyTorch 2.4 i macOS 15+, czyniąc z tekstu jednocześnie praktyczny przewodnik po wewnętrznej logice frameworka i optymalizacji GPU.
🔗Czytaj Więcej🔗
🤖 Nakarm boty – czyli jak walczyć z nieugaszonym apetytem AI
Sprytny i zabawny tekst o nowej wojnie między niezależnymi twórcami a głodnymi danych crawlerami AI – z nutą ironii wobec zmieniającej się ekonomii sieci.
Autor opisuje stworzenie „nieskończonej pułapki dla crawlerów”, która stanowi już 99% ruchu na jego serwerze. Nowe boty – trenery modeli językowych – ignorują robots.txt i blokady IP. Po serii eksperymentów programista odkrył, że taniej jest serwować dynamicznie generowany bełkot niż statyczne pliki, co obniża obciążenie i marnuje zasoby botów.
🔗Czytaj Więcej🔗
📐 Formalne czy nieformalne? AI a przyszłość dowodzenia twierdzeń
Refleksyjny i zrównoważony tekst o tym, jak AI przekształca rzemiosło dowodzenia i dlaczego ostrożność jest równie ważna jak entuzjazm.
Esej bada, czy systemy AI mogą samodzielnie dowodzić złożonych twierdzeń matematycznych, zestawiając dwa podejścia: „nieformalne” oparte na modelach językowych i „formalne” z użyciem narzędzi takich jak Lean. Autor ostrzega, że LLM-y potrafią generować przekonujące, lecz błędne dowody, podczas gdy formalne systemy wciąż nie nadążają za złożonością współczesnej matematyki. Wskazuje na potrzebę hybrydowego podejścia, w którym AI wspiera matematyków, zamiast ich zastępować.
🔗Czytaj Więcej🔗
🧩 Nauka języków regularnych z algorytmem RPNI
Świetne wprowadzenie do wnioskowania gramatyk i automatyki formalnej – łączy teorię z praktyką w przystępny, eksperymentalny sposób.
Artykuł to szczegółowy przewodnik po algorytmie Regular Positive and Negative Inference (RPNI), który uczy automatów deterministycznych (DFA) na podstawie zbiorów pozytywnych i negatywnych przykładów wejściowych, bez bezpośredniego dostępu do programu. Autor omawia budowę drzewa prefiksowego, łączenie stanów w celu uogólnienia modelu oraz weryfikację wyników. Dołączono kod w Pythonie i przykłady do samodzielnych eksperymentów.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Prosty przepływ sterowania dla automatycznych agentów
Praktyczny poradnik dla twórców eksperymentujących z agentami AI – przekształca teorię kontroli w realne wzorce kodowe do autonomicznego działania.
Autor przedstawia metodę automatyzacji agentów programowych z użyciem funkcji walidacyjnych osadzonych bezpośrednio w ich pętli sterowania. Dzięki temu agenci mogą samodzielnie sprawdzać wykonanie zadań – np. uruchamiając testy lub walidatory – i powtarzać proces aż do sukcesu. W artykule pokazano przykłady w Pythonie dla agentów kodujących i transformujących dane, podkreślając zalety takiego podejścia dla niezawodności i równoległości pracy.
🔗Czytaj Więcej🔗