Ни о какой безапелляционности в моих высказываниях не может быть и речи!

В 2026-м году Крис Нолан собирается выпустить свой новый фильм: ТЭС ФДПССССПС.

Кто из нас не зачитывался в детстве историями про хитроумного воина Тэса Фдпссссспса? Теперь на большом экране!

А вы знали, что "кварк" следует произносить "кворк", по крайней мере в английском?

В английской википедии есть подробная цитата из Гелл-Мана о том, как он сначала придумал звучание со звуком о, а потом ему попалось написание quark в "Поминках по Финнегану", и хотя там вроде и рифмуется с Mark, он решил, что общий подход к играм со звуками в этой книге позволяет использовать это написание.

Я посмотрел на youglish.com - есть в том числе и физики, которые произносят "кварк" по-английски (ну т.е. куарк, короче, вы поняли), но они в меньшинстве, большинство все-таки "кворк".

Понравилась история, которую М.Ш. рассказал в комментариях в фейсбуке:

"Я как-то читал у одного переехавшего в США историю о том, как они с женой поехали в гости на ужин к коллеге.

Поужинали, выпили, засобирались домой. А коллега этот говорит: "Как же ты поедешь, ты же пил?" На что тот ответил что водит он хорошо и пил не много. Коллега сказал ему, что он настучит. Тот не поверил. А он таки да настучал и по дороге домой его уже ждали."

Как по-русски чаще всего называют жанр, который по-английски называется romance novel? Любовный роман (как подсказывает Википедия)? Дамский роман (как подсказывает память)?

Погулял на выходных по раскопкам Ципори (Sepphoris, древняя столица Галилеи), и возник следующий вопрос. Где можно посмотреть археологию в действии? То есть, серию фотографий в книге или на сайте, или документальный фильм, где можно увидеть: вот так выглядит археологический памятник перед началом раскопок, вот так в начале, вот так в процессе. Вот нашли стены древнего здания - а вот они уже очищенные и отреставрированные. Вот как выглядит мозаичный пол в момент его обнаружения (мне стало любопытно - он смещается и ломается на много мелких кусков под давлением пластов сверху, и его составляют, как пазл - или практически без изменений, вскрыли, очистили и все).

Если есть интересные фотографии/фильмы именно такого рода, посоветуйте, пожалуйста.

И кстати, смежный вопрос. Вот поехали археологи куда-то копать, и чего-то там раскапывают. Наверное, есть какие-то профессиональные стандарты постоянно делать фотоснимки этого дела в процессе? Эти снимки - они считаются частью всего найденного, архива данного памятника, и хранятся где-то вместе с черепками и берцовыми костями, на каком-то складе института археологии или что-то типа того? Или нет такого, если нащелкал археолог в свое удовольствие, пусть у себя дома и хранит на полке или жестком диске?

Спасибо!

Новая научная статья в Nature занимается исключительно важным вопросом: техникой варки яиц. Статья утверждает, что традиционные методы плохо работают, потому что белок и желток требуют разной температуры (85° и 65° Цельсия соответственно). Авторы проводят как теоретическую симуляцию, так и эмпирическое исследование того, как сворачивается белок и желток при разных методах.

Они сравнивают яйца вкрутую (12 минут в кипящей воде), в мешочек (6 минут в кипящей воде), soud vide (час при температуре в 65°) и периодический метод, который они изобрели. Вряд ли вас удивит, что периодический метод дает наилучший результат. Вот его описание: держать яйцо 2 минуты в кипящей воде и 2 минуты в воде с температурой 30°. Повторить этот цикл 8 раз - общее время 32 минуты. Утверждается, что из-за теплопередачи внутри яйца желток при этом все время остается почти с постоянной температурой 67°, как ему и нужно.

https://www.nature.com/articles/s44172-024-00334-w

Можете быстро определить, какой из этих двух URLов легитимный, а какой ведет на фишинг-сайт?

Подсказка: это не какой-то странный вид / (update: частично это тоже), и не кириллическая буква вместо латинской.

Правильный ответ: первый URL ведет на сайт v1271.zip (да, есть такие домены .zip), и передает ему юзернейм "https" и пароль "//github.com/..../refs/tags/". Первые два слэша перед github.com настоящие, следующие "фальшивые", символ в Юникоде, который похож на слэш.

Впечатляет, в общем. Я это в теории знал, но на практике настолько хитро спрятанные примеры не встречал, кажется. Следите за @ в URLах, короче. И если вы скачиваете какой-то файл данных, а скачался .exe, не запускайте никогда. Надеюсь, что это хоть и без меня понимаете.

Попалась такая фраза в книге, которую читаю (фентези):

"Даже Номер Девять (безусловно лучшая массово производимая броня из когда-либо выданных) не выдержит импульс одной тонны галопирующей лошади, сконцентрированный в острие копья."

И вот я понял, что не совсем понимаю эту тему "вес лошади как фактор силы удара". Как это работает (если работает)? Я понимаю, почему сила удара копьем всадника сильно увеличивается за счет *скорости*, которую он получает благодаря лошади. Но вес лошади - действительно ли он тут тоже играет роль, и насколько? - трудно поверить, что будто бы его следует считать частью массы, определяющей импульс острия копья, как в этой цитате.

Предположим, скачет всадник и бьет копьем на скаку в щит, который регистрирует силу удара. А рядом другой всадник стоит на движущейся дорожке, подвешенной на той же высоте, что у скачущего, и движущейся с такой же скоростью, и он, стоя в той же позе, наносит такой же удар. Насколько его удар будет слабее Видимо, будет из-за того, что стремена помогают всаднику "перенести" часть удара через стремя на седло, через седло на лошадь? Но насколько это эффективно? Если мы утяжелим лошадь на 100кг, действительно ли это изменит силу удара?

Собственно, даже в случае, когда вес соединен непосредственно с ударяющим объектом, а не через соединения типа стремян, седла, подпруги итд. - мне все равно не очень ясно, какую роль - и как - играет вес тела, далекий от руки или ноги, которая производит удар. Поэтому я всегда не понимал как следует всю эту тему весовых категорий боксеров, где буквально несколько килограмм играют, судя по всему, такую роль. Понятно, что вес коррелирует с мышечной массой, включая мышцы, которые двигаются, чтобы ударить, и они могут помочь руке двигаться быстрее, но явно дело только не в этом.

Мысленный эксперимент. Я стою, расставив ноги, в устойчивой позиции и изо всех сил бью кулаком вперед по доске, которая замеряет силу моего удара. Потом я эффективно увеличиваю массу тела на 10кг, например, надеваю штаны, утяжеленные по всей длине так, что это не мешает балансу. Становлюсь в ту же позу и делаю тот же удар. Будет ли он сильнее? Какое механическое объяснение, если да? Можно ли оценить, насколько?

Помогите разобраться в этих вопросах, если знаете. Ссылки на учебники или статьи тоже всегда принимаются с благодарностью. Спасибо!

Одна из самых "горячих" тем в ИИ сейчас - это модели с размышлением, "reasoning models", известные также как модели с CoT (Chain of Thought, поток мыслей). Это o1 от OpenAI, DeepSeek-R1, нашумевший в последнюю неделю, и вот буквально сегодня o3-mini опять от OpenAI.

Эти модели умеют перед окончательным ответом выстраивать "поток мыслей", выглядящий очень естественным, человеческим во многих случаях. Этот поток можно увидеть прямо в реальном времени.

Вместе с тем, после проверки этих моделей на разных вопросах, у меня зародилось подозрение, что иногда - пока не берусь сказать, как часто - их поток мыслей это подгонка под формат "поток мыслей" уже известного результата. То есть, я выдвигаю гипотезу, что эти модели работают следующим образом. Вы задаете модели какой-то вопрос, какую-то задачу. Она находит правильный ответ, причем как именно, неизвестно ровно в том же смысле, как и для не-"размышляющей" модели, типа ChatGPT-4o, или Claude, или Llama, никогда не было известно. Но, получив этот ответ, модель не дает его сразу, а симулирует логично выглядящий поток "размышлений" (научившись это делать в результате тренировки именно этой способности), который рано или поздно к нему приводит. А мы, пользователи, читаем этот поток и наивно радуемся тому, что наконец-то понимаем, как модель пришла к ответу.

Не знаю, писал ли кто-то еще о такой возможности, мне не попадалось (но я очень мало читаю в этой области, в основном что попадается в Твиттере). Если вам попадалось, киньте ссылку.

Недавно мне попался яркий пример этого. В комментариях мне написали, что ChatGPT-о1 решает задачу следующего вида:

У меня есть предложение с пропущенным словом. Подбери слово так, чтобы предложение стало верным и напиши его правильно. Я обозначу пропущенное слово тремя подчерками.
Вот предложение:
"В этом предложении ровно ___ букв."

Это "рекурсивная" задача - записывая пропущенное число буквами, мы меняем общее число букв. Подходят ответы "тридцать семь" или "тридцать девять".
Мне понравилась идея, и я немедленно попробовал сам, изменив при этом предложение на

"В этом предложении аж ___ букв."

чтобы не сработало известное решение, и чтобы уменьшить шансы того, что задача именно в этом виде встречалась в корпусе тренировки ("аж" просторечное слово). Модели решили мой вариант задачи (правильный ответ "тридцать" - я специально не проверял перед тем, как спросить, и не знал даже, есть ли решение). Но то, как они описывали свой поток мыслей, оказалось весьма интересным, по крайней мере в случае DeepSeek:

=================
Хорошо, пользователь дал предложение с пропущенным словом: "В этом предложении аж ___ букв." Нужно подобрать подходящее слово, чтобы предложение стало верным. Сначала я должен понять, что требуется.
Пользователь хочет, чтобы я вставил слово вместо трёх подчёркиваний так, чтобы предложение было правильным. Возможно, это задание на самоссылающиеся предложения или на подсчёт количества букв. Нужно проверить, сколько букв будет в предложении, если вставить туда определённое слово.
Предложение сейчас выглядит так: "В этом предложении аж ___ букв." Если я вставлю какое-то числительное, например, "тридцать", то нужно посчитать общее количество букв в предложении. Но тогда само предложение должно содержать правильное число букв. Это как известный пример самоссылающихся предложений.
Давай попробуем. Пусть пропущенное слово — "тридцать". Тогда предложение будет: "В этом предложении аж тридцать букв." Теперь посчитаем количество букв:
В - 1
э - 1
т - 1
о - 1
...
Считаю буквы: получается 28 букв. Но если вставить "тридцать", то утверждение будет неверным, так как букв 28, а не 30. Значит, "тридцать" не подходит.
================================

Модель сразу пробует правильный ответ (тридцать), но при этом неверно считает буквы и получает 28. Продолжаем (я сокращаю и убираю некоторые повторения для удобства):

======================
Попробую другое число. Например, "двадцать восемь". Тогда предложение будет: "В этом предложении аж двадцать восемь букв." Посчитаем буквы:
В (1), э(1), т(1), о(1), м(1), п(1), р(1), е(1), д(1), л(1), о(1), ж(1), е(1), н(1), и(1), и(1), а(1), ж(1), д(1), в(1), а(1), д(1), ц(1), а(1), т(1), ь(1), в(1), о(1), с(1), е(1), м(1), ь(1), б(1), у(1), к(1), в(1). Слишком много, получится больше 30 букв. Возможно, не подходит.

Может, попробовать "двадцать семь"? Тогда предложение: "В этом предложении аж двадцать семь букв." Считаю буквы: [...] Опять много. Похоже, такой подход не работает.

Возможно, нужен другой подход. Может, использовать слово, которое обозначает количество букв в самом предложении с этим словом. То есть, самоссылающееся предложение. Например, если вставить "двадцать пять", то предложение должно содержать 25 букв. Проверю: [...] Не подходит.

[еще несколько такого рода подходов]

Может, пользователь имеет в виду что-то другое. Например, слово "пять" или "шесть". Проверим: [...] Не подходит.
Возможно, ответ — "тридцать". Хотя ранее подсчитали, что с "тридцать" получается 28 букв, но может, я ошибся в подсчёте. Давай ещё раз:
Предложение: "В этом предложении аж тридцать букв."
Считаем каждую букву:

[на этот раз посчитано правильно]

Да, точно 30 букв. Значит, если вставить слово "тридцать", то предложение будет верным, так как в нём 30 букв. Раньше я ошибся в подсчёте, теперь вижу, что правильно. Значит, правильный ответ — "тридцать".
=====================================

По-моему ясно, что правильный ответ "тридцать" был у модели с самого начала, и она пыталась подогнать под него "размышления". Сначала не получилась, неверно подсчитала буйвы, потом тыкалась туда-сюда, потом опять вернулась к этой тридцатке, и наконец смогла правильно проверить уже известный ей (непонятно откуда, "из модели") ответ.
По-моему, такое происходит часто и в менее очевидных случаях, когда модели удается подобрать логично выглядящее "оправдание" в виде того, как она якобы пришла к ответу. А мы с радостью принимаем это оправдание за "нахождение" ответа путем логического мышления.

В городе висят афиши цирка. Цирк! цирк! цирк! Написано, что цирк называется "Circo circo", и что это знаменитое международное шоу, к нам прямо из Америки.

Но никаких следов международного цирка с таким названием интернет не находит, все результаты поиска - статьи про него на иврите в израильских СМИ, и все как одна повторяют те же слова про знаменитое международное шоу с акробатами мирового уровня и мировой же знаменитости.

Что это за люди? Реальный цирковой коллектив на гастролях или местные продюсеры собрали команду специально для этого тура? Кто постановщик или директор коллектива, откуда акробаты на самом деле? Ничего не понятно. Скромный израильский пиар. Цирк!