It's all in your mind

У Анюты на экзамене была задача. Есть колода 52 карты. Мы тянем карты одну за другой (без возврата карт в колоду) до тех пор, пока не попадём на туза. Наша случайная переменная — порядковый номер первого туза в колоде. Какое мат. ожидание у этой переменной?

Интуитивно задача решается достаточно просто. Если у нас в колоде один туз, он в среднем как бы делит колоду на две части, правильный ответ n/2, где n — количество карт в колоде. Если у нас 2 туза, то они делят колоду на 3 части, ответ n/3. И так далее, значит правильный ответ с 4 тузами 52/5=10,4.

В принципе, это даже можно вывести формулами, через приближение суммы интегралом. По крайней мере на двух тузах это делается: каждая раздача с двумя тузами соответствует клеточке (X, Y), где X — положение первого туза, Y — положение второго. Все раздачи равновероятны, но нас интересует положение первого туза. Переформулируем: нас интересует среднее X, но только такое, где X < Y — то есть, интеграл не по квадрату, а по треугольнику. Когда мы интегрируем, у нас получается x^2dx, в процессе интегрирования которого вылезает та самая 1/3, которая в правильном ответе. Можно, наверное, довести до ума эту формулу и с 4 тузами. Но, во-первых, это явно не то решение, на которое рассчитывает лектор. И по-любому, это же приближение: у нас изначально была сумма, а не интеграл. Как решать эту задачу «честно»?

Мат. ожидание дискретной переменной — это сумма по всем значениям k*P(x=k). Я даже могу выписать P(x=k), но там получается достаточно уродская дробь с 4 факториалами, и я не вижу, как можно упростить / посчитать эту сумму.

Спросил, понятное дело, у ChatGPT. Сначала по-русски. Тот начал с геометрического распределения, ответ 13. Нет, говорю, это если мы каждую карту на место кладём и снова перемешиваем. А, говорит, точно! Значит ответ 53/5=10,6. В принципе, совместимо с тем, что я написал — действительно, в случае с одним тузом у нас не n/2, а (n+1)/2. Но как он это посчитал? Он ссылается на формулу как на «известный факт». Просишь вывести «известный факт» — он его выводит, заменяя самую интересную часть на «можно показать (по свойствам порядковых статистик)». Просишь разжевать это — пишет примерно то же самое, но с «после некоторых алгебраических преобразований». И только после того, как просишь его и это разжевать — что-то пишет, из чего можно восстановить доказательство. Долгое и нудное, но правильное. В частности подсмотрел у ChatGT другую формулу для мат. ожидания: сумма P(x>=k). Работает только, когда возможные значения — последовательные целые числа, но у нас именно этот случай, и в этой форме результат записывается проще.

Спросил то же самое по-французски. ChatGPT сразу написал какую-то галиматью с выводом кучи совершенно ненужных вещей, а последней фразой сказал, что нужно разделить всё на количество тузов, и вместо того, чтобы разделить свою галиматью на 4, разделил непонятно откуда взявшееся 53 на 5, чтобы получить правильный ответ. В этот момент я попытался представить работу современного преподавателя, которому нужно вот это проверять :-)

Спросил по-английски, ChatGPT сразу же выдал мне ответ 13, потому что ну это же геометрическое распределение! На этом моя квота на приличную модель закончилась, я не стал приставать к более простой.

Собственно, вопрос: а как это решать в условиях экзамена? Предположим, мы не помним правильного ответа, и наша интуиция временно отошла, надо именно вывести формулу. Это реально сделать за несколько минут? Экзамен на 2 часа, в нём 30 вопросов.

Ездил несколько недель назад на море, наткнулся на новый вариант платной дороги — вроде как платная дорога, но денег с тебя нигде не берут. Я краем глаза отметил таблички péage en flux libre, но проверить, что они обозначают, очевидно забыл — денег не взяли, что мне ещё надо?

Сегодня приходит письмо. Вы знаете, у нас действительно с 19/06/2024 эксперимент, пускаем всех без оплаты. Но под обязательство заплатить потом на сайте в течение 72 часов. Вы проехали на 2,60€. Поскольку не оплатили вовремя, то добавляем стандартный штраф в 90€, итого 92,60€ (я такой: что?!!).

Впрочем, это ваш первый раз, возможно вы просто были не в курсе, как это работает (я такой: да-да-да!!!), поэтому мы вам добавим какое-то время на оплату без штрафа. Если оплатите до 10/08/2024 года (я такой: так, какое у нас сегодня число?), то с вас всё ещё 2,60€. До 20 августа 12,60€. Потом 92,60€. Если всё равно не оплатите — суд и 375€, если судья признает вашу вину.

Успел до 10-го :-) На сайте пишут, что есть как минимум 2 кусочка: A14 (это там, где я проехал) и какой-то кусочек A4 под Metz. Мы на A4 совсем недавно были, не заметили — то ли это отдельные полосы вроде télépéage, то ли это отдельный кусочек для тех, кто едет в город, например. Непонятно.

На сайте можно просто заплатить, а можно создать account и получать по мейлу напоминания, если ты где-то проехал и не заплатил (я сделал). Можно подписаться и на автоматическую оплату, но там чуть сложнее — нужно загрузить какие-то документы о том, что это действительно твоя машина. Может показаться странным, что кто-то захочет на автомате платить за чужую машину, но наверняка это сделано из соображений охраны личной информации — подписавшись на кого-то, всего за 2,60€ я могу знать, когда он ездил по конкретной дороги. Целый простор от слежки за неверной женой до планирования ограбления, когда хозяина дома нет.

Статья о том, как работают LLM (ChatGPT сотоварищи). Журнал старый, я в своё время пересказал оттуда прекрасную статью про атомные реакторы и забыл, что там ещё что-то есть. С тех пор я успел прослушать пару курсов и о том, как работают LLM, и о том, как ими пользоваться (Andrew Ng, один курс «ChatGPT для инженеров», другой — «ChatGPT для программистов», оба рекомендую). Это у нас на работе начальник хочет побаловаться, но сам ещё не понимает, как именно — просит меня разобраться и рассказать ему.

В статье прекрасный пример того, что могут «видеть» LLM. Современные смайлики — это же не картинки, это символы, такие же, как и буквы (Le Dessous des Images на эту тему недавно делали выпуск о том, как это работает). Один из вопросов, которые пытались задавать LLM: вот тебе набор смайликов, какой фильм они описывают? Ничего фантастического, конечно, просто один дополнительный шаг от кода символа к его имени. Но мне понравилось.

Другой пример. LLM говорят: представь себе, что ты — консоль Linux. Если я тебе говорю вот такие команды — что ты напечатаешь? И команды кода на питоне, программа печати простых чисел. И LLM печатает простые числа. В статье пишут, что LLM это делает быстрее, чем настоящий терминал Linux, но эту фразу я не понял — быстрее, чем терминал на какой машине? На машине задающего вопрос? (ничего удивительного) Или на машине, где крутится LLM? (это было бы действительно странно; это может работать для каких-то редких задач, где ресурсов требуется много, но при этом они настолько знамениты, что в корпусе текстов есть прямые ответы на них)
Опять же, в курсах выше по ссылкам хорошо расписывается вот этот механизм, когда ты не просто разговариваешь с LLM, а сначала настраиваешь её на определённый стиль («представь себе, что ты — моя бабушка»). Рассказали, как это работает, и как этим пользоваться — я теперь начинаю половину своих запросов с «Ты — эксперт в MatLab...» и прошу не просто ответить, а объяснить свой ответ.
А в другом ролике (Андрей Карпати в двух словах рассказывает о том, как работают LLM) говорят, что на такие модели можно смотреть как на ОС: ядро как бы использует периферийные устройства или процессы. Там же, кстати, прекрасный набор jailbreak, примерно с 46 минуты — рекомендую посмотреть всем, это как минимум смешно.

Возвращаясь к теме настройки на определённый стиль. Авторы пишут, что это теоретически может помочь с проблемой перекоса в наших данных. Понятно, что LLM тренируются на реальных текстах, написанных реальными людьми. И если (а это так) большая часть людей — расисты и мизогины, то и натренированная на их текстах система будет производить тексты с расистским и мизогинним уклоном. Но система же знает, что это расизм и мизогиния, потому что она тренировалась и на текстах, соответствующим образом маркирующих подобные тексты. Поэтому (такой эксперимент проводили, вроде как работает) можно сказать системе во вводной «ты не расист, ты за равноправие полов» — и она откорректирует свой ответ.

Интересная тема эмерджентности (очень странно звучащий термин). Это не только про ИИ, это вообще про системы с чертами, происхождение которых невозможно проследить до составляющих систему деталей. Применительно к ИИ: в 2020 году сделали список характеристик ИИ, за которыми было бы интересно наблюдать (BIG-bench от Beyond the Imitation Game — красивая отсылка к Тьюрингу). Какие-то характеристики постепенно улучшаются при постепенном усложнении ИИ. Какие-то не двигаются (в основном, они около нуля — не работают). А какие-то характеристики не работают до определённого уровня сложности ИИ, после чего они рывком «проявляются». Пример: арифметические операции. До примерно 13 миллиардов параметров GPT не может складывать и умножать числа. А после — резко приобретает это умение. Для других систем порог может находиться в другом месте, но конкретно с этим примером порог есть у всех. Очень интересно понять процесс вот этого появления характеристики, «рождения разума».

Прекрасная статья в журнале, когда есть куча конкретных деталей, видна чёткая логика того, что хочет сказать автор, и при этом то, что он хочет сказать — одновременно новое для меня и понятное. При этом авторы однозначно за атомную энергетику, это их специальность.

Начинают с того, что атомная Энергия предоставляет в настоящее время порядка 10% от всего вырабатываемого человечеством электричества, 5% от всей вырабатываемой энергии. То есть да, она вся из себя такая экологическая, но если мы хотим воспользоваться ею для снижения выбросов парниковых газов, то это автоматически приводит к увеличению потребления ядерного топлива в разы. А то и десятки раз, если мы учтём возможный рост потребления энергии жителями «третьих стран». И тут авторы переходят к заинтересовавшей меня теме: а что, собственно, является ядерным топливом?

1. Подавляющее большинство атомных реакторов работают на реакции распада урана-235 (²³⁵U). Он редкий, в природном уране его всего 0.7%, остальные 99.3% — другой изотоп, ²³⁸U. Реакция распада ²³⁵U запускается после попадания в него нейтрона: она выделяет энергию и ещё несколько нейтронов для обеспечения цепной реакции.

2. Проблема в том, что ²³⁸U с удовольствием поглощает нейтроны, которые необходимы были бы для цепной реакции. Способность его к поглощению нейтронов зависит от скорости последних, и если сильно замедлить нейтроны, то они будут чаще разбивать ²³⁵U, чем поглощаться ²³⁸U. «Сильно» замедлить — это потерять 9 нулей, если брать скорость нейтронов, вылетающих после распада ²³⁵U.

3. Замедлять нейтроны можно, наполнив пространство между атомами урана какими-то лёгкими молекулами, с которыми будет сталкиваться нейтрон, постепенно передавая им свою кинетическую энергию. Большинство работающих реакторов использует для этого обычную воду — она же отводит и энергию распада ²³⁵U. В этой конфигурации для поддержания реакции достаточно, чтобы ²³⁵U было 4% от общей массы урана.

4. Параграф в духе «ну что, кроты, посчитаем?»
Распад одной молекулы урана выделяет порядка 3×10^-11 джоуля. Для сравнения, сгорание одной молекулы метана выделяет 10^-18 джоуля, на 7 порядков меньше. Типичная атомная электростанция вырабатывает 1 гВт электричества. Учитывая 33% КПД, распад урана должен выделять 3 гВт энергии. 3 гВт = 3×10⁹ джоуля / секунду = 10¹⁷ джоуля / год = 3×10²⁷ молекул / год = 5 000 моль урана / год = 1 тонна ²³⁵U / год. В реактор засовывают топлива на 3-4 года, то есть порядка 80 тонн топлива, в котором 4% ²³⁵U. А добыча топлива на 1 год требует 200 тонн породы, которую потом «обогащают» до тех самых 4%, получая 27 тонн топлива и 173 тонны «обеднённого» урана (там остаётся 0.25% ²³⁵U).
Этот параграф нужен авторам, чтобы подвести читателя к мысли о жуткой неэффективности процесса, а также к желанию что-нибудь улучшить :-)

5. Дальше они рассказывают о варианте регенерации урана. Что происходит с ²³⁸U, после того, как он поглощает нейтрон? Он достаточно быстро превращается в плутоний: ²³⁸U + n => ²³⁹U => ²³⁹Np => ²³⁹Pu
Что происходит с этим плутонием? У него тоже два варианта: либо распад с выделением энергии и нейтронов (потенциальная база цепной реакции), либо захват нейтрона с превращением в ²⁴⁰Pu, который в дальнейшей работе реактора участвовать не будет. Соответственно, можно представить себе систему, состоящую из ²³⁸U и ²³⁹Pu, в которой происходит постепенный распад плутония с выделением такого количества нейтронов, чтобы хватило и на поддержание цепной реакции, и на производство плутония из ²³⁸U. То есть, количество плутония в этой системе будет оставаться постоянной. Формально мы используем его распад, но если смотреть на реактор как на чёрный ящик, то потребляется только ²³⁸U.

6. Что получается? Вместо расхода 200 тонн природного урана в год для производства 1 гВт электричества, есть вариант вырабатывать всё тот же 1 гВт из 1 тонны природного урана. Более того, на территории Франции уже есть 330 000 тонн ²³⁸U, поэтому на ближайшие 5000 лет можно не заморачиваться вопросами добычи топлива. Но всё это работает только при условии, что у нас была начальная масса плутония для запуска этой системы. Такое же количество плутония у нас так и остаётся, но для запуска оно необходимо.

7. Очевидно, не всё так просто, иначе бы все давно так и сделали. В описанной схеме один распадающийся атом плутония генерит в среднем 2.9 нейтронов, на которые у нас было сразу два плана: поддержать цепную реакцию плутония и генерировать новые атомы плутония из урана. И тут возникает ситуация обратная той, что описана в п.2 — если замедлять нейтроны, то практически все они будут поглощены плутонием — это произведёт тепло эффективно, но недолго.

8. В таком случае нужна жидкость, которая с одной стороны могла бы эффективно отводить тепло, но при этом не замедлять нейтроны. Самым перспективным для этого сейчас считается жидкий натрий (в статье упоминают ещё варианты с жидким свинцом или с гелием). И вот тут всё снова становится сложно и дорого.

9. Сколько нужно плутония? Расчёты показывают, что для того «типичного» реактора, который вырабатывает 1 гВт, нужно около 40 тонн топлива, 17% которого — плутоний. То есть, для запуска каждого такого реактора нужен первоначальный запас в 8 тонн плутония. Если учесть ещё цикл смены топлива (вытащить старое, выкинуть мусор, отделить плутоний — для запаса топлива, которое позволяет реактору работать 5 лет, этот цикл занимает 7 лет), то нужно порядка 20 тонн плутония.

10. Где взять этот плутоний? В статье прямо не говорят, но кажется, что единственный его источник — это текущие атомные электростанции. То есть, нельзя просто так взять и построить новую станцию (предположим, что все технические вопросы решены), нужно сначала запустить станцию на ²³⁵U, сгенерить нужный для старта новой станции плутоний, а потом уже строить новую станцию. И тут самое интересное: подразумевая одинаковые мощности, для выработки нужного количества плутония старая станция должна проработать порядка 60 лет.
То есть, во-первых, нет никакой конкуренции между «старой технологией» и «новой технологией» — вторая без первой невозможна. Во-вторых, казавшееся решение проблемы «конца урана» только частичное: оно позволяет продлить работу атомной энергетики, но без возможности увеличения мощности, которая ограничена всё тем же запасом ²³⁵U.

11. Я не стал вдаваться в детали реального мира, потому что там моих знаний совсем уж недостаточно. По статье похоже, что 10% вырабатываемой во Франции атомной энергии уже идёт по этой технологии (хотя и не с идеальным циклом повторного использования плутония). Судя по Википедии, США и Россия тоже работают над аналогичными проектами. А судя по тому, что плутоний имеет и военное назначение, можно помечтать о мире, когда цивилизация из бомбы и электростанции выберет электростанцию.

Статья заканчивается констатацией, что пока что Франция сохраняет статус-кво: пока уран дешёвый, можно не дёргаться, а там разберёмся. Переход на регенеративную систему возможен, если (когда) подорожает уран — то ли потому, что его станет меньше (страны-производители закроются), то ли потому что возрастёт спрос. Но в любом случае этот переход становится возможным только после нескольких десятилетий работы обычных реакторов.

Интересная статья о модном нынче ChatGPT. Точнее, вторая половина статьи — в начале они рассказывают историю компании, но я там ни одного имени не знаю кроме Маска, да и того знаю практически только в контексте твиттера :-) А авторы статьи концентрировались как раз на именах различных действующих лиц, а также на идее публиковать (или нет) исходный код.

В части о доходах компании пишут, что генерацию текста использует Duolingo. Кажется, я начинаю понимать, откуда там берутся фразы в духе «Ich bin ein Apfel».

Очень интересная тема вмешательства в обучение (школьники, при помощи ИИ «пишущие» сочинения). Лично мне пока что (но я настолько чайник, что легко верю, что я ошибаюсь) эти опасения кажутся примерно такими же, как опасения по поводу использования калькулятора на уроках математики. Можно пытаться запрещать, а можно понять, что мир поменялся, и нам придётся придумывать другие школьные программы. Взять то же умножение «в уме» — оно не несёт само по себе никакой смысловой нагрузки, оно полезно школьникам только для понимания принципов умножения, а также для «прокачки мышцы мозга». С изобретением калькулятора пришлось по-другому продумать школьные программы для того, чтобы дети выучили и то, и другое. Так и тут — нужно сначала понять, зачем дети пишут сочинения, а затем переделать школьную программу так, чтобы это же получалось сделать и в присутствии изменившегося вокруг нас мира.

Вообще, я до сих пор восхищаюсь нашими институтскими учителями, которые разрешали приносить на экзамены всё, до чего мы сможем дотянуться: конспекты, учебники, задачники, решебники, всё. Потому что они пытались проверить, как мы умеем решать задачки в условиях, максимально приближённых к реальным. Работы им было в разы больше, потому что нельзя было использовать задачи из популярных учебников, уж тем более вытаскивать задачи прошлых лет. Мы, кстати, ещё тогда задавались вопросом: в реальной жизни я могу спросить совета у товарища — почему я не могу прийти на экзамен с другом? Ну да, где-то черту всё же приходится проводить.

Возвращаясь к статье. Авторы упоминают возможность определения, был ли конкретный текст сгенерён ИИ. Упоминают некую filigrane (водяной знак), которую можно включать в текст. Я заинтересовался, нашёл описание (не знаю этот источник, но звучит правдоподобно). Идея в том, что ИИ генерит текст при помощи распределения вероятности каждого следующего слова, высчитанной на основании предыдущего текста. Но при этом ИИ не берёт тупо самое вероятное слово — тогда был бы детерминистский алгоритм, то есть на одну и ту же вводную ИИ всегда (до следующей сессии обучения самого ИИ) генерил бы один и тот же текст. Нет, ИИ всякий раз берёт случайное число — и по нему выбирает следующее слово (пропорционально его вероятности). Зная функцию вероятности, можно наоборот, посчитать диапазон случайных чисел, которые могли бы дать конкретно это слово в тексте. А генератор псевдослучайных чисел ИИ можно написать таким образом, что по восстановленному набору случайных чисел (с размывающими их диапазонами) можно опознать авторство ИИ. Пишут, что для идентификации нужно несколько сотен слов (я добавлю вопрос: наверное, нужен ещё и доступ к исходной базе данных, чтобы восстановить функцию вероятности?)

А самый кайф в конце статьи. ИИ же тренируется на реальных текстах. То есть, написанный ИИ текст можно с какой-то долей сходства приравнять к аппликации, куда человек вклеил кучу фрагментов работ других людей. В случае ИИ известны имена этих людей — можно поднять базу данных, на которых учился ИИ. И журналисты уже предрекают эпические баталии в судах по авторским правам.

По этому поводу не могу не прорекламировать недавно появившуюся на Arte передачу Le dessous des images, а точнее пересказать вот этот её выпуск про картину «Théâtre d’opéra spatial» художника Jason Allen. Картина выиграла какой-то там конкурс в Колорадо, после чего выяснилось, что её нарисовал ИИ. Ну, что значит «нарисовал» — Jason Allen прямо говорит, что он, может, и не прикасался к кистям (на самом деле, там была какая-то стадия окончательной обработки, но это реально несущественные детали), но это же он сумел сформулировать запрос ИИ таким образом, чтобы та нарисовала такую красоту!

Прекрасная иллюстрация к термину «переписывание истории». Хоть в прямом смысле (постепенное переписывание одного и того же текста с полной переменой смысла в конце), хоть в переносном (выбор исторических фактов, подходящих под заранее определённую цель, подгонка интерпретации).

Тот случай, когда я считаю себя чуть ли не обязанным распространять эту информацию. Вне зависимости от того, как кто относится к Гитлеру, Сталину и т.п. — нельзя делать вид, что ничего не происходит. Либо нужно прямо говорить «да, мы наследники того режима и восхищаемся его решениями» — либо бить по рукам.

Ну и очередная радость от современных технологий, конечно. Очень сложно сейчас жить жуликам.

---

Поскольку ну очень уж красиво, скопирую и себе. Итак, история публикаций на сайте мемориала «Катынь»:

С 17 февраля 2015 года по 6 августа 2017 года:

1 сентября 1939 г. — Нацистская Германия нападает на Польшу.
17 сентября 1939 г. — СССР развязывает войну с Польшей.

С 7 сентября 2017 года по 23 апреля 2018 года:

1 сентября 1939 г. — Нацистская Германия нападает на Польшу.
17 сентября 1939 г. — Начало Освободительного похода Красной Армии.

С 20 по 25 мая 2018 года:

Осенью 1939 года, после присоединения к СССР Западной Украины и Западной Белоруссии, на советской территории оказались около 200 тысяч польских военнослужащих.

С 20 июня 2018 года и по настоящее время:

1 сентября 1939 года вторжением Германии в Польшу началась Вторая мировая война.
3 сентября Великобритания и Франция объявили войну агрессору, однако не оказывали реальной военной помощи полякам.
5–6 сентября польское правительство покинуло Варшаву. Германская армия, по всем показателям превосходящая противника, уже 8 сентября вышла к польской столице. К 16 сентября основные польские силы были разбиты или окружены. Западные союзники Польши так и не начали активных боевых действий против Германии, о которых они договаривались еще до начала войны.
17 сентября польское правительство перебралось в Румынию.
17 сентября 1939 г. власти СССР уведомили польского посла в Москве, что советская сторона больше не может сохранять нейтралитет в конфликте, поскольку польское государство практически перестало существовать, а украинцы и белорусы, проживающие на востоке Польши, остались беззащитными. В тот же день части Красной армии вступили на территорию Западной Украины и Западной Белоруссии. Польские подразделения на востоке страны почти не сопротивлялись советским войскам.

В Le Monde статья о рынке NFT, по оценкам он порядка 30 миллиардов долларов. Несмотря на заголовок про «рынок крипто-искусства», авторы сами же говорят, что большая часть транзакций не о предметах искусства, а о коллекционных вещах. Я уже видел новости о продаже первого твита или первого СМС. Но этим не ограничивается.

Есть, например, коллекционные аватарки — в статье рассказывают о CryptoPunks и Bored Apes. С одной стороны, идея заплатить тысячи или миллионы долларов за аватарку кажется идиотизмом. Но вместе с аватаркой идёт «членство в клубе». Например, ты будешь в одном чатике с другими купившими эти аватарки — если среди них есть твой любимый певец, то покупка уже не выглядит таким уж идиотизмом. Вспомним какие-нибудь сборы средств, когда заплатившим более определённой суммы обещали обед с определённым певцом или художником. Членство в клубе может давать тебе доступ к каким-то общим проектам (я читал про коллективные граффити, в которых каждый член клуба мог менять цвет одного пикселя каждые 15 минут). Ну и вообще, под «купил аватарку» обычно скрывается нечто существенно более сложное.

Когда я за ужином пересказывал статью, на фразе «Nike сбирается выпустить и продавать виртуальные кроссовки под NFT» Натан фыркнул от смеха. Погодите, говорит. Это означает, что ты просто сможешь открыть какой-то сайт. Залогиниться. И увидеть там «свои» кроссовки? И за это люди готовы платить?! Мы у него спросили, чем этот кажущийся «идиотизм» отличается от покупки скинов в Fortnite — он задумался. Тем, кому и покупка скинов кажется идиотизмом, можно задуматься о покупке красивой одежды — в предположении выбора между «красивой и дорогой» против «некрасивой и дешёвой», одинаковой во всём остальном.

В конце статьи анекдот про чувака, который купил много коллекционных аватарок, а в декабре 2021 года у него украли все его NFT на сумму более 2 миллионов долларов. Грабителей пока не нашли, но свой твиттер с просьбой о помощи он уже упаковал в NFT и продал. За 160$.

Я продолжаю офигевать от качества фотоаппаратов современных телефонов. Сестра прислала фоточку, а там на фоне видно звёздное небо. Мне стало интересно, насколько мой телефон тоже так может — может! Вот здесь видна Большая медведица:



Более того, на фотографии можно попытаться выкрутить яркость, и тогда будет видно сосну (правый верхний угол) и какую-то мачту, попадавшие в кадр:



Фантастика!

У нас с начала мая новая машинка, я писал, что интересно будет посмотреть на цифры, а тут мы как раз съездили в Италию, данных набралось.

Во-первых (у моих друзей это был очень популярный вопрос), всё хорошо, машина тянет 130 км/ч. Наверняка ездит и быстрее, мы просто не пробовали. Во-вторых (это у нас было самым большим опасением), ездить на большие расстояния реально, пусть и не так комфортно в смысле заправок, как со старыми дизелями — те нужно было заправлять раз в 1000 километров, в этой машине бензобак опустошается уже через 600 километров (в среднем вышло 650, но казалось, что разброс был чуть ли не от 550).

Про потребление и деньги. Очевидно, что ситуация совершенно разная в зависимости от того, катаемся мы в основном по городу или едем далеко по трассе. Потому что чисто электрического хода у машины всего 50 километров: для нашей повседневной жизни хватает с головой, но заряжать аккумуляторы каждые 20 минут во время дальней поездки никто, конечно же, не будет. Поэтому я разбил анализ на до отъезда в отпуск и после.

По городу до отпуска мы накатали 2300 километров. Среднее потребление на 100 километров: 2,0 литра бензина + 12,7 кВт*ч. Опять же, от страны к стране пропорции цен могут меняться, но во Франции дорогой бензин (налоги) и дешёвое электричество (атомная энергетика), поэтому получается особенно хорошо. По моим прикидкам электричество выходит втрое дешевле бензина, но учитывая микс, общая стоимость энергии получается где-то вдвое ниже, чем если ездить на одном бензине. Все оценки приблизительные, потому что совершенно непонятно, например, включает ли статистика электричество, которое машина собирает во время торможения? С одной стороны, надо бы — мы его же тоже использовали для того, чтобы потом ехать. С другой стороны — оно нам досталось бесплатно, поэтому в расчёте стоимости его учитывать не следует. Машинка пишет, что на этой стадии она смогла собрать 118 кВт*ч — достаточно прилично.

Во время отпуска набрали ещё 3500 километров. Среднее потребление на 100 километров: 5,5 литров бензина + 8,4 кВт*ч — видимо, в этом потреблении таки учитывается электричество, собранное во время торможения, потому что за поездку мы заряжали машину всего 2-3 раза. Но корректно учесть этот вариант у меня не получилось (для чистоты надо было бы ездить примерно одинаково, а у нас два откровенно разных режима), будем делать вид, что и за это электричество мы тоже платили.

Я попытался при этом скрестить данные машины с данными из других источников — более-менее бьётся. Просто учесть стоимость киловатта непросто, даже если знать тарификационную систему EDF, поэтому я взял конечный результат — сумму на счёте за электричество. У нас сейчас стоит «умный» электрический счётчик, который показывает потребление буквально по часам. Там чётко видно, когда машина начинает заряжаться, когда заканчивает. И видно, сколько мы платим за каждый день. Если сравнить плату месяц за месяцем в 2020 и 2021 годах, то видно, что за январь мы в этом году заплатили больше на 7€ — это явно карантин. Февраль-март-апрель примерно на том же уровне (в сумме разница на 3€ — спишем на случайную флуктуацию). Май на 25€ больше, июнь на 29€ больше. В переводе на бензин это порядка 33 литров, а мы на них проехали как на 90 литрах — примерно втрое больше, сходится.

Видели на дороге заправки для электрических машин, около которых ждали зарядки владельцы многочисленных Tesla. Непонятно, насколько это вообще имеет смысл для гибридной машины: за счёт рекуперации аккумулятор всегда заряжен на 30-40%, да и на полной зарядке это даёт максимум 50 километров автономии — стоит ли время терять? Но надо бы попробовать, хотя бы чтобы знать, как это работает и сколько стоит. Цены там указаны почему-то за минуту зарядки (39 сантимов), поэтому как это вписать в мои расчёты совершенно непонятно.

Про то, как водить такую машину, напишу отдельно!
Ну и не могу не сослаться на позавчерашний пост i_eron о том, как правильно сравнивать киловатты с часами.

Немного понравившихся мне экспонатов.

№ 12 — привезли из Санкт-Петербурга ту самую Радзивилловскую летопись. Название — по имени литовских князей Радзивиллов, один из которых в 1671 году подарил рукопись Кёнигсбергскому университету.



Дальше история, как я люблю, практически похищение мощей Святого Марка в Венецию. В 1697 году Кёнигсберг посещает Пётр I. Ему показывают рукопись, и царь приказывает немедленно сделать для него копию — эта копия известна под названием «Кёнигсбергской летописи», с 1728 года она хранится в Библиотеке Академии наук Санкт-Петербурга. В 1758 году Академия наук, при поддержке Екатерины II, просит у Кёнигсбергского университета одолжить им оригинал, чтобы проверить точность хранящейся в Санкт-Петербурге копии — они как раз готовили книгу к печати. Рукопись прислали, но в Кёнигсберг её так и не вернули. В 1761 году её «официально» передали всё в ту же Библиотеку Академии наук Санкт-Петербурга, где она и хранится до сих пор. Что-то мне подсказывает, что последние 80 лет Кёнигсберг точно не заявляет о своих правах на эту рукопись.

Википедия при этом рассказывает немного более приличную версию о том, что рукопись вывезли из Кёнигсберга в качестве трофея во время Семилетней войны. Надо дописать туда альтернативную версию.

Пишут, что буквицы внесли в документ позже всего остального текста, и якобы при написании рукописи в ней оставляли места для первых букв. При этом на фотографиях в Википедии (фантастика, конечно, в каком мире мы живём — в быстром доступе есть довольно качественное изображение каждой страницы рукописи) буквиц практически не видно. Более того, те редкие буквицы, которые вижу там я, вынесены за левое поле текста, то есть никакого дополнительного места им не нужно. Непонятно...

---

№ 13 — фрагменты фресок Десятинной церкви Киева. У меня к этой церкви очень сложное отношение. Когда-то, по пути из очередной олимпиады, мы проезжали через Киев, и нам устроили даже не экскурсию, а так, прогулку по основным достопримечательностям. Привели к Десятинной церкви, предварительно рассказав, что это ни много ни мало — первая каменная церковь на Руси. А тот факт, что её разрушили ещё монголы, меня просто поразил — у нас в Донецке мало чего сохранилось от XIX века, и истории про монголов звучали для меня примерно как истории про динозавров. А тут — я сейчас увижу камушки, которые видели монголов!

Пришли, а вместо исторических камушков оказывается аккуратная кладка по контуру фундамента. По ней можно погулять, и никакого пиетета она совершенно не вызывает. А уже потом из Википедии я узнал, что после монголов церковь, конечно же, неоднократно восстанавливали. Последнюю версию взорвали уже при советской власти, в 1928 году.



Так вот, в Лувр привозили фрагменты фресок оригинальной церкви, которая ещё X века. Их раскопали ещё в 1908-1910 годах, поэтому ещё тогда их отвезли в Санкт-Петербург, где они и хранятся до сих пор (Эрмитаж). Не знаю, много ли нашли, в Лувре было 10 достаточно маленьких фрагментов (10-20 сантиметров каждый), по которым совершенно невозможно понять, что там было. Но всё равно, даже перед фотографией этих фресок застываешь — это то, чего лично мне не хватило в тот самый первый приезд в Киев!