Посмотрел первые семь серий нового сериала «Стюарт Блум не смог спасти вселенную» — остальные пока не вышли. Начиналось очень бодро, но, честно сказать, стало уже скучновато, и даже интрига в конце последней на данный момент серии не спасает. Не то чтобы до зевоты скучно, просто повествование забуксовало.

В титрах шестой серии меня немного развлёк коврик со скрытым посланием, но, к сожалению, его довольно легко расшифровать, хотя бы rot13 могли бы сверху добавить или какую-нибудь кодировку поэкзотичнее выбрать.

Сериал, конечно, довольно проходной, да и сюжет отчасти слизан с сериала девяностых «Скользящие», но очень хочется, чтобы последние три серии оставили приятное послевкусие, история-то забавная, просто выжать из неё многое не удаётся, даром, что серии по двадцать минут длятся.

Коврик со скрытым посланием, которое, впрочем, очень просто расшифровывается

Вышла версия «ГПТ-6 Астра», судя по информации в интернете, значительно лучше предыдущей версии — 5.6, но пока в своих проектах я не ощутил какого-либо заметного улучшения. Для тестирования моделей у меня есть специальная сложная задача — оптимизирующий компилятор, который преобразует высокоуровневый язык программирования «МК-Про» в машинные команды калькулятора «Электроника МК-61».

Сложность здесь заключается в том, что память этого калькулятора была крайне ограничена — всего лишь 105 байт, и опытные программисты ухитрялись размещать туда относительно сложные программы, применяя разные хитрости и используя специфические аппаратные особенности устройства.

Две программы, пока не поддающиеся полной оптимизации — «Крестики-нолики 4×4» и «Некромант».

Сейчас у меня есть две программы, которые пока не удалось успешно оптимизировать — это игры «Крестики-нолики 4×4» и «Некромант». Суть задачи состоит в том, чтобы нейросеть запрограммировала оптимизатор таким образом, чтобы он узнавал какие-то общие шаблоны, а не просто подставлял заданный код для конкретной программы.

Версия «Астра» пока за световой день не смогла справиться с задачей, но ещё ночь впереди — посмотрим. Хотя, кстати, она уже обнаружила пару ошибок, допущенных предыдущей версией нейросети. Впрочем, ничего удивительного тут нет — в моих экспериментах нейросети сами часто выявляют собственные ошибки.