OpenAI и Anthropic сообщили, что их исследовательские модели нашли алгоритмы, опровергающие гипотезу экспоненциального времени — ETH. На этом предположении построены многочисленные оценки сложности вычислительных задач. Если результат выдержит проверку, исследователям придётся пересмотреть часть представлений о том, какие алгоритмы вообще возможны.

Масштаб последствий зависит от того, какое ускорение обещают новые алгоритмы. Для этого нужно разобраться в связи ETH с проблемой P против NP.

Пока покупатель печатает «платье в пол», самая тяжёлая часть работы в поиске Wildberries уже сделана. Для абсолютного большинства запросов нужный набор товаров собран заранее. Остаётся найти этот набор и подстроить его под человека.

Пойдём за одним запросом и будем останавливаться там, где напрашивается вопрос.

Покупатель нажал Enter и дальше ждёт результат. Сколько ему ждать, определяем мы сами, и держим этот лимит максимально комфортным для клиента: порядка 200-300 миллисекунд на всё, включая отрисовку страницы в браузере или в мобильном приложении.

В первой статье серии мы описали условия задачи: весь путь клиента, данные продавца, цену каждой секунды задержки. Её можно читать отдельно. Здесь нам нужен один вопрос: как быстро найти кандидатов, когда карточек миллиарды.