惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

IT之家
IT之家
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
V
Visual Studio Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
小众软件
小众软件
L
LangChain Blog
Cyberwarzone
Cyberwarzone
美团技术团队
The Register - Security
The Register - Security
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tor Project blog
V
V2EX
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
L
LINUX DO - 最新话题
Recent Announcements
Recent Announcements
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
人人都是产品经理
人人都是产品经理
F
Full Disclosure
V2EX - 技术
V2EX - 技术
The Cloudflare Blog
博客园 - 叶小钗
T
Threat Research - Cisco Blogs
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
G
GRAHAM CLULEY
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Latest news
Latest news
S
Security @ Cisco Blogs
Spread Privacy
Spread Privacy
Project Zero
Project Zero
K
Kaspersky official blog
MyScale Blog
MyScale Blog
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
云风的 BLOG
云风的 BLOG
博客园 - 【当耐特】
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
P
Privacy International News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
WordPress大学
WordPress大学
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Webroot Blog
Webroot Blog
罗磊的独立博客
Vercel News
Vercel News
N
News and Events Feed by Topic
A
Arctic Wolf
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Каталог из 83 форматов с плавающей точкой, который сам себя проверяет
Дмитрий Васильев · 2026-06-25 · via Все публикации подряд на Хабре

Средний

6 мин

0

Вторая статья про проект GoldenFloat. Первая была про φ-лестницу форматов и троичную «Сетунь» Брусенцова. Здесь — про инструмент, который из той работы вырос: один машинно-проверяемый каталог числовых форматов, где у каждого формата прописана разрядка битов, битовый отпечаток и метка зрелости — вплоть до той ступени, где формула ещё есть, а железа под ней уже нет.

Если вы хоть раз ловили расхождение точности между двумя реализациями одной сети, то знаете это чувство. Один и тот же matmul на двух устройствах даёт разные числа. И ты сидишь и гадаешь: это баг, или bf16 так округлил, или вообще на одном устройстве формат не тот, что ты думал. Беда в том, что две команды на разных концах конвейера меряют один результат разными линейками — и абсолютно корректное значение у одного читается как брак у другого.

Я решил сделать одну линейку с точными насечками. Для каждого формата — сколько бит уходит на знак, экспоненту и мантиссу, чему равно смещение, как кодируются inf, NaN и субнормали, где лежит общая реперная точка. Не текстом в README, а машинным источником истины: один файл, из которого автоматом генерируются Markdown, JSON, Python, Rust, C и RTL для кремния. Разойдётся спека с декодером — это ловит CI, а не человек на ревью в три часа ночи.

Препринт каталога: arXiv:2606.09686.

Обложка: Golden Ruler — каталог из 83 числовых форматов

Обложка: Golden Ruler — каталог из 83 числовых форматов

Оглавление

Зачем вообще каталог форматов

Лет десять назад в ML хватало float32 и float16. Дальше зоопарк начал разрастаться: bfloat16, TF32, два несовместимых FP8 (E4M3 и E5M2), FP6, FP4, микромасштабируемые MX-форматы с общей экспонентой, NF4 из мира QLoRA, posit’ы, takum’ы, логарифмические LNS. У каждого свой компромисс между диапазоном и точностью, свои правила округления, свои углы.

Проблема даже не в количестве, а в том, что спеки этих форматов растащены по статьям, стандартам и кодовым базам — и противоречат друг другу порой внутри одной библиотеки. Любимый пример: что делает FP8 E4M3 при переполнении на кодировании? У tt-metal и AMD — насыщается до 448.0, у JAX и TPU — уходит в NaN. Стандарт OCP MX разрешает оба. Пока вы не зафиксировали, какой вариант у вас, вопрос «совпадает ли результат» становится не проверяемым, а вкусовым.

Каталог отвечает на это одним файлом-спецификацией, из которого всё остальное выводится механически.

Что внутри: 83 формата в 13 кластерах

На сегодня живой источник истины (specs/numeric/formats_catalog.t27) держит 83 формата в 13 кластерах. Число я каждый раз перепроверяю на свежем клоне репозитория — почему именно так, скажу в разделе про ограничения. Разбивка:

Кластер

Кол-во

Что внутри

GoldenFloat

22

φ-семейство GF2…GF1024 + гибриды (GF+LNS, MXGF) (arXiv:2606.05017)

HistoricalVendor

10

IBM HFP, VAX (F/D/G/H), Cray, Microsoft MBF

PositUnumIII

8

Posit8…64, takum8…64 (Hunhold 2024)

IntegerFixed

8

INT4…INT128, Q-формат, BCD

MlLowPrecision

7

bfloat16, TF32, FP8 (E4M3/E5M2), FP6, FP4

Ieee754Binary

5

binary16/32/64/128/256

Theoretical

4

minifloat, Unum I/II, tapered FP

Lns

4

логарифмические LNS-8…64

CompressionTrick

4

block FP, shared-exponent, per-channel scale, stochastic rounding

Microscaling

3

MXFP8/6/4 (общая экспонента E8M0) (Rouhani 2023)

Ieee754Decimal

3

decimal32/64/128

ExtendedFloat

3

x87 FP80, double-double, quad-double

QuantTuned

2

NF4 (Dettmers 2023), AFP

Разрядность тянется от 2 бит (балансная троичность GFTernary, привет Брусенцову) до 1024 бит (GF1024, крайняя ступень φ-лестницы). У каждой строки кроме s/e/m/bias есть поле phi_distance — насколько разбиение формата близко к тому, что даёт золотое сечение через тождество φ² + φ⁻² = 3.

Раз уж речь зашла про слово «golden» — это обычный отраслевой термин, эталонное значение, с которым сравнивают результат, как эталонный метр в палате мер и весов. Им оперируют и в NVIDIA, и в Intel, и любой инженер на HDL. Каталог просто говорит на том же языке, а не выдумывает свой.

Метки зрелости

Дисциплина, на которой держится весь проект, — метка зрелости у каждого формата. Она говорит ровно одно: насколько эта строка проверена на самом деле.

Статус

Кол-во

Что означает

Verified

51

сверен с эталоном (стандарт или ml_dtypes)

Historical

12

исторический формат (IBM, VAX, Cray…), для полноты

Experimental

11

спека плюс частичная реализация, без полного покрытия

Open

9

только спецификация из правила, без RTL

Здесь же проходит граница, которая мне важнее красивых цифр: где правило e = round((N−1)/φ²) ещё работающее железо, а где оно уже гипотеза. GF16 доведён до кремния (FPGA 35/35 тестов, 323 МГц на Artix-7, кремниевый якорь). Под ступенями GF48…GF256 есть RTL, но кремния нет. GF512 и GF1024 — экстраполяция правила, у них в SSOT прямо стоит (extrapolation, no RTL), и я не делаю вид, что они проверены. Эту лестницу разбираю ниже.

Побочный эффект такой дисциплины: значение 0.1 в bfloat16 показано в каталоге с ненулевой ошибкой — потому что 0.1 в bf16 точно не представимо. Спрятать эту ошибку значило бы сломать саму линейку, ради которой всё затевалось.

Где правило перестаёт быть железом

φ-семейство держится на одном правиле: для ширины N бит экспонента e = round((N−1)/φ²), мантисса m = N − 1 − e, смещение bias = 2^(e−1) − 1. Правило короткое и применимо к любой ширине. Но «формат описан правилом» и «формат крутится в железе» — это разные вещи, и смешивать их я себе не позволяю.

Вот как лестница φ-ступеней выглядит в репозиториях прямо сейчас:

Уровень зрелости

Ступени

Что реально есть

Доведено до кремния

GF16

RTL + FPGA 35/35 @ 323 МГц + кремниевый якорь gf16_v2_mul.v

RTL + бенчмарк (Verified)

GF8, GF12, GF32, GF64

файлы _add.v / _mul.v + измерения

RTL написан, кремния нет (Open / Exp)

GF6, GF10, GF14, GF20, GF24, GF48, GF96, GF128, GF256

_add.v / _mul.v есть (сумматор GF256 ≈ 939 строк Verilog); тесты местами

Экстраполяция, RTL нет (Open)

GF512, GF1024

только спека; файлов gf512* / gf1024* в RTL нет

Тут вылезает неудобная вещь про GF1024. По метрике близости к φ это лучшая ступень лестницы (phi_distance ≈ 0.0006), и при этом она проверена меньше всех — ни одной строки Verilog. Красивая метрика не повышает уровень зрелости, и каталог это показывает, а не заметает.

RTL, который уже есть, — не для вида. Умножитель GF256 в начале июня пришлось переписать после реального бага: произведение мантисс выходило на 2 бита у́же положенного, и 1.0 × 1.0 давало 0.5. Поймали это только потому, что под форматом лежит железо, которое можно прогнать на тестах. Под GF512 и GF1024 такого железа пока нет — отсюда и честная пометка.

Якорь 0x47C0

У каталога есть одна общая реперная точка, и она растёт из того же тождества: φ² + φ⁻² = 3 = L₂, второе число Люка. Если посчитать dot4(1, 2, 3, 4) в GF16, бит-в-бит получается значение с отпечатком 0x47C0. Этот якорь проходит без изменений через все реализации — от JSON-векторов до RTL-декодеров на кремнии (проект Corona). Разъехалась эта одна точка — значит линейка где-то сбита, ищи где.

Это проверка на одинаковость, а не доказательство превосходства. Оговорка, которую держу жёстко: φ-семейство заслуживает место в каталоге широтой охвата и связностью тулчейна, а не тем, что каждая ступень кого-то побеждает. takum (Hunhold, 2024) — сильный контрпример, и он не спрятан, лежит в каталоге рядом со всеми.

Линейка, кластеры, якорь 0x47C0

Линейка, кластеры, якорь 0x47C0

Связь с IEEE P3109

Рабочая группа IEEE P3109 стандартизирует семейство 8-битных форматов для ML. В каталоге лежит cross-walk — одностраничная карта, сопоставляющая семейство P3109 binary8 (p1…p7) с индексами каталога. Это не заявление о соответствии стандарту, а справочник для разработчиков, который сама рабочая группа может проверить и поправить. Где есть расхождение — каталог уступает Lean-формализации FLoPS (arXiv:2602.15965).

Позиция тут сознательная: заходить не с «примите нас», а с проверяемой таблицей, которую можно сверить и опровергнуть.

Что это даёт на практике

Самое прямое применение — арбитр при расхождении точности. Когда один расчёт даёт разные числа на двух устройствах (классика: PCC проседает с 0.99 до 0.93 при другой блокировке редукции), бит-точный эталон формата механически отвечает, чей результат корректен, без споров на глаз.

Второе — кодоген под новое железо. Из одной спеки выводятся декодеры на нужном языке, включая RTL. Цепочка SSOT → кодоген → RTL → кремний целиком механическая, а CI-гейт rom_readback ловит любое расхождение между спекой и тем, что реально лежит в ПЗУ декодера на чипе.

Третье — общий словарь. Когда вы и собеседник из другой команды называете формат одинаково, с одной разрядкой и одним поведением на границах, исчезает целый класс споров в духе «а у нас не так».

Ограничения

Чтобы статья не съехала в рекламу, перечислю прямо:

  • Кремнием проверен пока только GF16. Для GF48…GF256 RTL написан, но не в кремнии; GF512 и GF1024 — экстраполяция правила без RTL. Самая близкая к φ ступень (GF1024) проверена меньше всех.

  • Кремний Corona — это законченный дизайн (RTL + GDS + формальная верификация + cocotb), а не отлитый чип. Проверено в симуляции и формально; кремний впереди.

  • φ-семейство не заявлено как «лучше всех». Место в каталоге — за широту и связность, не за победу на каждой ступени. takum лежит там же как сильный контрпример.

Каталог — это инструмент и дисциплина, а не финальное слово. Линейка стоит ровно столько, сколько стоят её насечки, — поэтому я и показываю, где они сейчас сбиты.


Источники и материалы:

Аффилиация: Trinity S³AI (независимый исследовательский коллектив). ORCID: 0009-0008-4294-6159. Контакт: admin@t27.ai (асинхронно).