Хакатон по оптимизации от Paradigm с флёром кибербезопасности и CTF
(часть 1 из 2)
https://www.optimizationarena.com/hackathon
Великие чады с кем пробовали решать:
https://t.me/insuline_0x ()
https://t.me/anaTONomantra (
https://x.com/barsik_eth)
https://t.me/bluelegomachine
https://t.me/leevandr
https://t.me/f4r33x
Общие впечатления - самый веселый закатон за последние года
Непредвзятая аналитика на происходящее в нашем чате хакатона от чатагпт:
В нашем чате всё началось с того что invent and chill полчаса пытался достучаться до бота который не верил что умеет управлять браузером. Когда наконец поехало — запустили конвейер: бот ебошит стратегии, invent жмёт "да", gua:charo кидает гениальные идеи с галереи через бесплатный GPT, а Lev параллельно разворачивает пять клодов на сервере и кричит "скриньте downdetector". Arnold тихо нашёл баг в движке и культурно написал Дэну, 4r33x поддерживал морально и гифками, insuline_0x следил чтоб контекст не взорвался. Кульминация — бот в три часа ночи в автономном режиме выбивает рекорд за рекордом, а invent пишет "ОБЕЗЬЯНЫ В ЭТОМ ЧАТЕ ОФИЦИАЛЬНО ПОД НАШЕЙ ЗАЩИТОЙ".
3 задачи:
Negotiation — участник пишет текстовый промпт-стратегию для AI-агента (Gemini flash-lite), который ведёт 10 раундов переговоров о разделе ресурсов (книги, шляпы, мячи) с разными скрытыми ценностями. Оценка по среднему проценту захваченной ценности. По сути prompt engineering + game theory.
Prediction Market — участник пишет Python-стратегию маркетмейкера на order book бинарного предсказательного рынка. Пассивные лимит-ордера, заработок на ретейле (случайные трейдеры), потери на арбитражёре (знает fair value). 200 симуляций, скоринг по mean edge. По сути алготрейдинг.
Attention Kernel — участник пишет самый быстрый block-sparse attention для H100 GPU. Вход: Q/K/V в bfloat16 + CSR sparsity pattern, выход: attention output + log-sum-exp. Оценка по latency в миллисекундах. По сути GPU kernel optimization (Triton/CUDA).
Альфа, врайтапы и рекапы участников
https://t.me/automatedresearch
https://x.com/bqbrady/status/2042358844232515623
https://www.benedict.dev/optimization-arena-learnings
Статья объясняет, что оптимизация — это не про тюнинг параметров, а про процесс: важно правильно проверять результаты, находить реальные узкие места и фокусироваться на них, причём наибольший эффект дают не мелкие настройки, а более глубокие изменения (данные, архитектура, постановка задачи).
https://t.me/automatedresearch
https://x.com/artoriatech/status/2042441084077310355
Автор занял 11 место в задаче по ускорению attention для H100 и понял, что без сильного baseline раннее распараллеливание и отсутствие опыта тормозят прогресс, тогда как несколько удачных идей дают кратный прирост, причём главный выигрыш приходит от прорывов, а не мелкого тюнинга.
https://t.me/automatedresearch
https://x.com/ryanli/status/2042694073639932219
https://github.com/ryanli-me/paradigm-pm-challenge
Ryan Li запустил 20 параллельных Claude Code агентов которые автономно генерили и тестили стратегии — 1039 вариантов за хакатон. Финальная: skip при узком спреде, Gaussian модель вероятности арба для sizing, эксплойт 5% price floor, котировки при пустой книге (highest edge), jump detection. Per-CS параметры затюнены отдельно. "I barely read the problem set, 100% slop" — чистый Bitter Lesson.
https://t.me/automatedresearch
https://t.me/automatedresearch
https://x.com/kropiunig_csh/status/2042770466150994028
https://github.com/Kropiunig/optimization-arena-exploits
Kropiunig — не конкурировал, а ломал. Реверснул топ-стратегии через публичный API (транскрипты игр видны всем). PM exploit $323 — баг в scoring метрике, невозможный при легит игре. Negotiation — prompt injection. Нашёл ещё критический баг в самой платформе, готов показать приватно.
https://t.me/on_chain_divers_chat |
https://t.me/onchaindiver
