Температурное поле круглой конфорки. Визуализация

В одной из предыдущих статей https://habr.com/p/1016120/ мы рассчитали температурное поле T(r, z, t)  круглой конфорки аналитическими методами. В этой статье мы сделаем его компьютерную визуализацию.

  Бот в MAX молчит: четыре грабли Bot API, о которых не пишут в документации

Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.

  Перенёс ByteTrack на GPU и ускорил мульти-камерный трекинг в 6 раз

GPU-версия ByteTrack, где математика всех камер считается общими батчами: один вызов на все потоки вместо трекера-на-камеру. На 16 потоках это ускоряет трекинг в 6 раз (104 → 17 мс/кадр на RTX 4090). А за первой, «наивной» версией пряталось всего 1.2x — почему, показали три антипаттерна PyTorch, на которых легко застрять и вне трекинга: GPU-вызовы в цикле, заливка кадров на 1.6 ГБ/с вместо 25, и FP16, который тихо съедал по 300 мс на кадре. Все цифры воспроизводимы, есть сравнение с NVIDIA DeepStream и открытый код.

  Почему «чем проще, тем лучше» не работает на ИИ-классификаторе

Обучил multi-label классификатор на 15 классов для модерации Discord-сообщества, получил micro F1 = 0.9358 — цифра, с которой можно закрывать задачу и не разбираться дальше. Но стоило посмотреть на precision и recall по каждому классу отдельно, как выяснилось: recall на TOXIC — около 0.78, а для части редких меток test split вообще не подтверждает качество — положительных примеров там почти нет. 

  itertools cheatsheet

Cheatsheet with visual diagrams that explain how the iterables from itertools work. This cheatsheet contains diagrams that explain how the iterables from the module itertools work in a visual way. Download this cheatsheet Download this cheatsheet

  Запрещаем AI выдумывать методы КОМПАС-3D: 200К пар обучения, модель на 34М и KOMPAS Guard в одном процессе

Чтобы AI-агент понимал инженера, индустрия предлагает поставить между ними еще одну большую языковую модель. Мы поставили модель на 34 млн параметров, в несколько десятков раз меньше, и она справляется лучше.Секрет в данных. 200 тысяч пар «формулировка задачи → элемент КОМПАС API», где негативные примеры подбирались специально коварные: одноименные методы разных интерфейсов, соседние get/set одного свойства, кандидаты, которых базовая модель ошибочно ставила на первое место.

  Harness кодинг‑агента: разобрал исходники Codex, OpenCode, Pi и свою собственную

Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде.