Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

View

Николаевский Ванёк

View

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

View

Труха⚡️Україна

View

Николаевский Ванёк

View

Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Сферы интересов канала: блокчейн, мозг(BCI), space tech, цифровая экономика, WEB 3.0 в России и мире.
Основатель @AniAslanyan
English channel https://t.me/alwebbci
Регистрация в перечне РКН https://knd.gov.ru/license?id=67374142772bb113f528

TGlist rating

TypePublic

Verification

Not verified

Trust

Not trusted

LocationРосія

LanguageOther

Channel creation dateAug 04, 2016

Added to TGlist

May 24, 2024

I own this channel

History of changes

Statistic of Telegram Channel Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

More details

Subscribers

19 010

24 hours

70%Week

100.1%Month

660.3%

Citation index

200

Mentions2Shares on channels0Mentions on channels2

Average views per post

936

12 hours1 1080%24 hours936

26.9%48 hours1 2800%

Engagement rate (ER)

9.77%

Reposts34Comments0Reactions6

Engagement rate by reach (ERR)

6.74%

24 hours0%Week0%Month

0.86%

Average views per ad post

936

1 hour82287.82%1 – 4 hours11412.18%4 - 24 hours29331.3%

More details

Connect our bot to the channel to find out the gender distribution of this channel's audience.

Total posts in 24 hours

1

Dynamic

Latest posts in group "Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире"

All posts

16.04.202519:30

ИИ и код - самая жаркая битва 2025 года

Прямо сейчас идет эпичная битва за то, кто сделает лучший код. Почему? Потому что код — идеальная площадка для ИИ. Если код работает, это сразу видно, а значит, модели учатся быстрее через RL. OpenAI уже использует test-time compute, чтобы выжать из o3 максимум. Google пишет 25% нового кода с ИИ.

В последнем интервью Ноама Шазира, главного человека в Google, ответственного за прорывы в ИИ спросили, какое направление самое интересное в ИИ? Куда смотреть в долгосрок?

Шазир ответил, что - код.

Смотря, на сегодняшние результаты моделей o3 и o4mini от OpenAI, видно, что они дают жару в задачах кодирования — o3 бьет 71.7% на SWE-bench, а o4-mini лидирует в оптимизации кода. o4-mini обещает быть доступнее, хотя Gemini бьет бесплатным доступом.

Более того, сейчас стало известно, что OpenAI ведет переговоры о покупке Codeium за $3 млрд, прошло < 4 года с момента основания этого стартапа. Это прямой вызов Cursor, который тоже рвет рынок.

Google и Anthropic не сдаются.
Google с Gemini 2.5 Pro выдает 72.9% на Aider Polyglot. А вот Дарио Амодей из Anthropic говорит, к началу 2026 года ИИ будет писать почти весь код, а люди, будут только контролировать и координировать. Пока Claude 3.7 чуть отстает, но их фишка — безопасность.

15.04.202512:54

OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами

https://t.me/alwebbci/3199

14.04.202518:58

Традиционному образованию конец? Palantir запустил эксперимент, в котором предлагает лучшим выпускникам школ отказаться от университета и идти сразу работать и учиться у них

"Всё, чему вы научились в школе и колледже о том, как работает мир, интеллектуально неверно," — с этой провокационной декларации CEO Palantir Алекса Карпа начинается, пожалуй, самый амбициозный образовательный эксперимент последних лет.

Компания запустила программу "Meritocracy Fellowship" — прямой вызов системе высшего образования США с ежемесячной стипендией в $5,400, что превышает оплату многих стажировок для выпускников элитных университетов.

Исторически, Palantir всегда отражал философию Питера Тиля, несмотря на наличие двух дипломов Стэнфорда, он известен своей критикой высшего образования. В 2011 году он запустил стипендию Thiel Fellowship, которая предлагает $100,000 молодым предпринимателям при условии, что они бросят колледж.

Теперь Palantir идет дальше - вместо 4-х лет в университете и сотен тысяч $ студенческого долга — четырехмесячная оплачиваемая стажировка для выпускников школ с последующей возможностью трудоустройства.

При этом компания не отказывается полностью от академических метрик — программа требует почти идеальных результатов по стандартизированным тестам: SAT от 1460 или ACT от 33 баллов.

Все это происходит на фоне кризиса вокруг образования:

- После волны студенческих протестов 2023-2024 годов доверие к ведущим университетам США значительно подорвано.

- Годовая стоимость обучения в элитных вузах превысила $80,000, а совокупный студенческий долг в США перевалил за $2 трлн.

- Индустрия испытывает острый дефицит квалифицированных специалистов.

Ключевой вопрос - последуют ли другие технологические гиганты примеру Palantir?

Есть основания полагать, что некоторые компании могут создать подобные программы.
Такие компании как Tesla и SpaceX, чей руководитель Илон Маск неоднократно критиковал традиционное образование, могут разработать собственные альтернативные пути для талантов.

В то же время, маловероятно, что все крупные технологические компании откажутся от сотрудничества с университетами.

Нельзя игнорировать роль ИИ в этих процессах. Программа Palantir может рассматриваться как попытка создать более гибкую, практико-ориентированную модель подготовки специалистов для мира, где технологии развиваются быстрее, чем обновляются университетские программы.

10.04.202520:29

От биологии к искусственным сенсорам->человекоподобным роботам

Учёные совершили большой прорыв - создали биологическую модель hASA из стволовых клеток, воспроизводящую сенсорные пути человека от периферии к мозгу. Эта биологическая модель интегрирует 4 типа органоидов: сенсорные, спинного мозга, таламические и корковые, имитируя передачу сигналов боли, осязания и других ощущений в человеческом организме.

Параллельно с этим, в мире робототехники происходит активное развитие технологий, имитирующих человеческие чувства. На основе последних данных мы подготовили визуализацию текущего прогресса в этой области.

Как видно из визуализации, инженеры уже достигли значительных успехов в имитации человеческого зрения (80%) и слуха (70%), в то время как осязание (65%), обоняние (50%) и вкус (45%) остаются более сложными задачами. Общий прогресс в этой области оценивается на уровне 62%.

Ключевые проекты:
- Искусственная сетчатка (Университет Центральной Флориды)
- SonicSense для обнаружения объектов через вибрации
- MIT GelPalm с электронной кожей и тактильными сенсорами
- AI Nose (Ainos & ugo) для анализа летучих соединений
- Электронный язык (Университет штата Пенсильвания).

Для полной имитации биологических возможностей человека требуется решить ещё три ключевые задачи:

1. Интеграция сенсоров с ИИ для целостного восприятия
2. Адаптивная нейропластичность в сенсорике
3. Энергоэффективность биологического уровня

Примечательно, что биологическая модель hASA и технологические разработки могут дополнять друг друга — нейробиологические исследования предоставляют фундаментальное понимание принципов работы сенсорных систем, которые затем адаптируются в инженерных решениях.

По прогнозам экспертов, к 2030 году ожидается полная имитация зрения, к 2035 — тактильных интерфейсов, а к 2040+ — полная сенсорная имитация. Эти технологии найдут применение в промышленности (85%), медицине (70%), логистике (50%), сфере услуг (40%) и продолжат стимулировать исследования и разработки (90%).

В данной работе нам помогли ИИ Deep Research Google и Claude от Anthropic.

10.04.202517:15

У ChatGPT появилась огромная память, которая помнит и анализирует всю историю ваших чатов.

Это новый шаг во взаимодействии ИИ с человеком. Это переход от эпизодических взаимодействий, где каждый раз нужно объяснять всё заново к развивающимся отношениям. ИИ становится компаньоном.

https://t.me/alwebbci/3188

10.04.202516:35

Новое время, когда ИИ важнее человека. В сеть слили письмо СЕО Shopify, где он требует эффективно использовать ИИ.

Он заявил, что прежде, чем просить больше людей и ресурсов, команды должны показать , почему они не могут выполнить задачи с помощью ИИ.

Более того СЕО Fiverr также отправил подобное письмо своим 1000 сотрудникам, предупреждая, что ИИ идет за их рабочими местами.

Вот основные тезисы из письма главы Shopify:

1. Использование ИИ — обязательное требование
для всех сотрудников Shopify
"Если вы не развиваетесь, вы деградируете"

2. ИИ должен быть частью фазы прототипирования GSD

3. Оценка использования ИИ будет включена в систему оценки работы

4. Сотрудники имеют доступ к передовым инструментам ИИ. Команда будет учиться и адаптироваться вместе. Время будет выделяться на интеграцию ИИ в бизнес-процессы и циклы разработки продуктов.

5. Перед запросом о дополнительных кадров команды должны доказать, почему они не могут выполнить работу с помощью ИИ.

10.04.202513:49

Тарифы Трампа усиливают де-долларизацию. РФ и Китай обращаются к биткоину

Согласно анализу мировой компании по управлению инвестициями VanEck, апрельский пакет пошлин Трампа против Китая и ЕС усилил риск монетарного и геополитического фрагментирования экономики.

Как отмечает глава исследования цифровых активов VanEck Мэтью Сигел, ключевые геополитические игроки уже внедряют криптовалюты в международные расчеты:

Россия и Китай используют Биткоин для расчетов по энергетическим контрактам.

Боливия планирует импортировать электроэнергию с использованием криптовалют.

Французская EDF изучает майнинг Биткоина с использованием излишков экспортируемой электроэнергии.

В эпоху замороженных валютных резервов, политизированного доступа к SWIFT и инфляции фиатных валют, биткоин становится "Швейцарией расчетов" — безгосударственным инструментом, неподвластным играм центральных банков.

VanEck полагает, если тарифы замедлят экономический рост без роста инфляции, ФРС может снизить ставки, создавая благоприятные для биткоина условия ликвидности.

10.04.202511:53

Вот это шаг! Стартап Ильи Суцкевера будет использовать новый TPU от Google

Google заключил партнерства с венчурными фондами и акселераторами, предоставляя доступ к своим TPU лучшим ИИ-стартапам через свою облачную инфраструктуру, формируя экосистему, где стартапы не просто используют их облачные сервисы, а становятся зависимыми от TPU.

Тем самым:

1. Google начинают сбор данных о передовых сценариях использования. Стартапы часто работают над инновационными применениями ИИ, которые Google может изучать.

2. NVIDIA доминирует на рынке ИИ-ускорителей с их GPU, предоставляя TPU стартапам, Google создает альтернативную экосистему и нарушает монополию NVIDIA.

3. Стартапы как Magic, Physical Intelligence и Safe Superintelligence работают над передовыми моделями ИИ. Google может получать ранний доступ к их инновациям или даже становиться потенциальным покупателем этих стартапов.

Safe Superintelligence работает над моделями, которые в будущем могут использоваться для проектирования следующих поколений TPU. Это создает усиливающий цикл: TPU → лучшие модели ИИ → лучшее проектирование TPU → еще лучшие TPU.

Учитывая глобальный дефицит GPU и HBM-памяти, стратегическое распределение доступа к TPU среди стартапов помогает Google контролировать, какие направления ИИ получают вычислительные ресурсы.

10.04.202511:03

⚡️Google создали ИИ,который превзошел врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях

Исследователи из Google Research, Google DeepMind и Google Health опубликовали 2 научных исследования в журнале Nature о ИИ под названием AMIE.( тут и тут)

AMIE — это система диагностического ИИ, основанная на LLM, которая:

1. Превзошла врачей первичной медицинской помощи в симулированных медицинских консультациях по нескольким параметрам, включая точность диагностики, обоснованность назначенного лечения и, что особенно важно, способность проявлять эмпатию.

2. Показала лучшие результаты, чем клиницисты, при решении сверхсложных диагностических задач, а также повысила эффективность работы врачей при использовании в качестве вспомогательного инструмента.

AMIE есть агентные возможности:
1. Система может проводить симулированные медицинские консультации
2. Демонстрирует способность рассуждать при выборе методов лечения
3. Проявляет эмпатию в общении
4. Может функционировать как "со-доктор" или "коллаборатор".

09.04.202518:58

⚡️Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши. Это историческая веха, которая поможет понять механизмы интеллекта.

7 лет работы, более 150 ученых, 1,6 петабайта данных — человечество получило 1-ю в истории подробную карту мозга с указанием не только где и как соединены нейроны, но и как они работают.

Мозг — последняя великая загадка науки. Мы отправляем роботов на Марс, но до сих пор плохо понимаем, что происходит в нашей собственной голове.

3D карта мозга мыши — первый шаг к пониманию гораздо более сложного человеческого мозга. Ученые уже изучают данные, чтобы расшифровать "алгоритмы", по которым работает мозг.

Это сделано в рамках проекта MICrONS. Туториал тут.
Статья в Nature тут.

В карте:
200,000 нейронов
523 миллиона связей
Функциональные данные о 75,000 нейронов .

Новая карта мозга поможет:

1. Разработать лекарства от болезней
2. Создать новое поколение компьютеров и ИИ
3. Понять, как формируются наши мысли и решения
4. Расшифровать загадки сознания

Для создания этой карты были использованы:

- Мощнейшие микроскопы
- ИИ для обработки изображений
- Системы работы с гигантскими объемами данных
- Цифровой двойник мозг

09.04.202516:42

Google выпустил фреймворк для ИИ-агентов, чтобы они работали между собой в разных экосистемах, независимо от платформы или разработчика.

Основные характеристики Agent2Agent:

1. Универсальная совместимость агентов и открытый исходный код.

2. Создан для корпоративных задач

3. 5 основных принципов дизайна:
- Агентоцентричность: не требуется общая память/инструменты
- Соответствие стандартам: HTTP, JSON-RPC, SSE
- Безопасность по умолчанию
- Поддержка как коротких, так и длительных задач
- Независимость от модальности — от видео до текста

4. Дополняет MCP от Anthropic.

Пример практического применения:

При найме персонала один ИИ-агент может искать кандидатов, другой заниматься планированием, а третий — проверкой данных, все в рамках одного агентского интерфейса.

09.04.202514:40

Экономика стейблкоинов, кто на самом деле зарабатывает на USDC?

В свете недавней подачи заявки S-1 на IPO компанией Circle (эмитент USDC) раскрылись интересные данные о реальной экономике стейблкоинов, которые заставляют переосмыслить этот бизнес.

Прежде всего, впечатляют масштабы:

$60 млрд в обращении
>$1 трлн выпущено за все время существования
$25+ трлн общий объем транзакций
$1.7 млрд выручки в 2024 году.

На каждый $1млн USDC в обращении Circle получила всего $4,700 в 2024 (против $8,900 в 2023), но заплатила партнерам $30,300 (против $23,600).

Circle нужно $212.8 млн USDC в обращении чтобы заработать всего $1 млн прибыли. Поэтому для годовой прибыли в $156 млн требуется $60 млрд в обращении.

Кто на самом деле зарабатывает?
Coinbase. Биржа получает от USDC $684 млн прибыли — более чем в 2 раза больше чем сам эмитент Circle ($285 млн).

При этом Coinbase:
- Не несет регуляторных рисков
- Не отвечает за сохранность резервов
- Не сталкивается с юридическими рисками эмитента

Coinbase получает:
100% с USDC на своей платформе
50% с USDC вне Coinbase

99.1% выручки Circle — это проценты по резервам. Это скорее "ставка на процентные ставки", чем технологическая инновация.

В финансах посредники по-прежнему зарабатывают больше создателей.

История Circle показывает, что эмиссия стейблкоинов может быть хорошим бизнесом только при колоссальных масштабах, но даже тогда большую часть экономической выгоды могут получать партнеры по дистрибуции.

09.04.202511:32

⚡️Студенты делегируют ИИ когнитивные задачи. Образование на пороге революции - исследование Anthropic об использовании ИИ студентами

Anthropic опубликовала масштабное исследование о том, как 1млн студентов используют их ИИ-ассистента Claude. Это одно из 1-х исследований, основанных на анализе реальных данных, а не на опросах/лабораторных экспериментах.

Исследователи обнаружили несколько тревожных и в то же время интересных тенденций, которые могут полностью изменить ландшафт высшего образования:

1. Студенты используют ИИ преимущественно для решения задач высшего когнитивного порядка — создания (39,8%) и анализа (30,2%).

Это полностью переворачивает таксономию Блума, согласно которой образование должно начинаться с простых когнитивных функций и постепенно переходить к более сложным.

Представьте себе пирамиду, стоящую на вершине. Именно так выглядит современное использование ИИ в образовании — студенты делегируют машинам самые сложные интеллектуальные операции, оставляя себе более простые.

2. Технологический разрыв между дисциплинами
Исследование выявило значительный дисбаланс: студенты информатики составляют почти 40% пользователей Claude, хотя представляют лишь около 5% от общего числа выпускников в США. Это говорит о формировании "двухскоростного" образования, где одни специальности быстро интегрируют ИИ, а другие отстают.
Такой разрыв может привести к неравенству нового типа, когда конкурентное преимущество получат именно те выпускники, которые научились эффективно использовать ИИ в своей области.

Anthropic выделил 4 основных паттерна взаимодействия студентов с ИИ:

1. Прямое решение проблем — студент запрашивает готовый ответ на конкретный вопрос
2. Прямое создание контента — студент просит ИИ написать эссе или создать презентацию
3. Совместное решение проблем — студент вовлекается в диалог с ИИ для поиска решения
4. Совместное создание контента — студент и ИИ вместе работают над созданием материала.
Все 4 модели представлены примерно в равных пропорциях, что говорит о разнообразии способов использования ИИ в образовательных целях.

Стратегические вызовы для системы образования

1. Кризис оценивания
Около половины взаимодействий студентов с ИИ имеют "прямой" характер — получение готовых ответов или создание готового контента. В таких условиях традиционные методы оценки знаний и навыков становятся неэффективными. Как оценивать работу, если невозможно определить, что сделал студент, а что — ИИ?

2. Переопределение целей образования
Если ИИ может анализировать и создавать лучше людей, возникает вопрос: чему именно должны учиться студенты? Вероятно, акцент должен смещаться в сторону мета-навыков: умения формулировать проблемы, критически оценивать полученные от ИИ результаты, интегрировать знания из разных областей.

3. Риск когнитивной зависимости
Исследование выявило тревожную возможность "когнитивного аутсорсинга", когда студенты могут полностью передать сложные интеллектуальные задачи искусственному интеллекту. Это создает риск формирования поколения специалистов, неспособных самостоятельно мыслить без помощи ИИ.

Результаты исследования указывают на необходимость переосмысления образовательной системы на всех уровнях:

Для университетов: разработка новых методов оценивания, учитывающих реальность использования ИИ; интеграция обучения работе с ИИ в учебные планы всех специальностей.

Для преподавателей: переход от роли источника знаний к роли наставника, помогающего студентам развивать критическое мышление и этическое использование ИИ.

Для разработчиков ИИ: создание специализированных образовательных инструментов, которые не просто дают ответы, но способствуют обучению. Anthropic уже экспериментирует с "Режимом обучения", основанным на сократическом методе.

Для регуляторов: разработка стандартов и рекомендаций по интеграции ИИ в образовательный процесс, учитывающих этические аспекты и риски когнитивного аутсорсинга.

09.04.202510:09

Огромный рынок, о котором никто не говорит

Относительно понятно как управлять людьми. Гораздо сложнее управлять десятками, сотнями, тысячами или миллионами ИИ-агентов.

Как вы будете отслеживать работу, которую они выполняют?

Огромный рынок будет создан вокруг управления агентами.

09.04.202509:03

Новый игрок на рынке - Deep Cogito создал ИИ-модели за 75 дней, превосходящие Llama 4

Стартап также запустил Cogito v1 Preview — семейство ИИ-моделей (3B-70B параметров)с открытым исходным кодом, которые, якобы, превосходят лучшие доступные модели с открытым исходным кодом того же размера, включая Llama 4.

Разработчики говорят, что
модели обучены методом Iterated Distillation and Amplification (IDA) - позволяет преодолеть ограничение "интеллект модели не может превысить интеллект создателя".

Модели созданы на основе предобученных чекпойнтов Llama и Qwen.

Весь процесс занял всего 75 дней силами небольшой команды.

Производительность 70B модели превосходит Llama 4 109B MoE.

IDA описывается как революционный метод, но, по мнению экспертов, может оказаться просто дистилляцией в стиле R1 с многоходовым поиском.

Отсутствуют технические детали.

Также команда говорит о необходимости всего 2-х элементов для достижения AGI-продвинутое рассуждение и итеративное самосовершенствование.

Все это выглядит чрезмерно упрощенным.

Если Deep Cogito действительно нашли способ создавать конкурентоспособные модели за короткий срок и с меньшими ресурсами, это может серьезно изменить ландшафт ИИ-индустрии. Демократизация создания сильных моделей снизит барьер входа для небольших компаний.

All posts

Advertised0 seconds

09.04.202508:42Research and Data Analysis

2.5K

More details

Records

17.04.202523:59

19KSubscribers

01.07.202423:59

200Citation index

09.02.202523:59

25.1KAverage views per post

29.12.202410:21

2.3KAverage views per ad post

15.04.202523:59

9.77%ER

09.02.202523:59

132.67%ERR

Growth

More details

Subscribers

Citation index

Avg views per post

Avg views per ad post

ERR

More details

Popular posts Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

All posts

14.04.202518:58

27.03.202517:18

Вайб кодинг дошел до профессуры Стэнфорда - Эндрю Нг запустил бесплатный курс по вайб кодингу вместе с Replit

Нг известный своими работами в области ИИ и машинного обучения запустил курс "Vibe Coding 101" вместе с Replit

Нг преподаватель в Стэнфорде, основатель Coursera, сам активно продвигает идею, что ИИ-агенты меняют подход к написанию кода.

Курс построен так, что за 94 минуты человек может собрать и развернуть 2 веб-приложения с помощью "5 навыков вайб-кодинга": думать, использовать фреймворки, ставить чекпоинты, отлаживать и давать контекст.

Выглядит все это как знамение времени, когда мэтры, как Нг, берутся учить не классическому коду, а работе с ИИ как с соавтором.

09.04.202511:32

19.03.202510:33

⚡️Во всем мире у людей снизились способности читать, рассуждать, сосредотачиваться и узнавать новое.

Этот процесс сильно ускорился в начале 2010-х с распространением смартфонов, соц сетей и технологий; и затрагивает как подростков, так и взрослых.

Упадок когнитивных навыков фиксируется не только в отдельных странах, но и в глобальном масштабе.

Люди все чаще отмечают, что им сложнее сосредотачиваться на длинных текстах, задачах или сохранять внимание в течение длительного времени.

Когнитивный суверенитет под атакой соблазнительных алгоритмов дофаминовой петли.

Эксперты указывают на то, что системы образования не адаптировались к новым вызовам, сосредоточившись на поверхностном обучении вместо развития критического мышления.

Эта тенденция вызывает обеспокоенность, поскольку когнитивные навыки — основа для личного развития, профессионального успеха и функционирования общества в целом.

Мы сталкиваемся с фундаментальным изменением в человеческом интеллекте в потенциале и исполнении.

10.04.202516:35

16.04.202519:30

03.04.202514:14

⚡️Google DeepMind сделали прорыв в обучении ИИ: алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий. И это опен сорс

В то время как большинство алгоритмов требуют тщательной настройки под каждую задачу, Dreamer V3 превосходит специализированные методы в более чем 150 разнообразных задачах с одними и теми же настройками.

Dreamer буквально "мечтает" о возможных действиях и их последствиях, используя нейронную сеть, которая строит внутреннюю модель мира.

Алгоритм учится в своем воображении, а не только на реальных взаимодействиях.

Dreamer стал 1-м алгоритмом, который смог добыть алмазы в Minecraft с нуля без обучения на человеческих данных, без учебных сценариев, без подсказок. Это задача, требующая планирования на десятки шагов вперёд в открытом мире с минимальными подсказками.

Практические применения:от робототехники до автоматизации сложных процессов в промышленности

От игр к реальному миру -
сегодня Dreamer добывает алмазы в Minecraft. Завтра подобные алгоритмы могут решать реальные задачи — от оптимизации движения транспорта до управления промышленными процессами.

Мы приближаемся к созданию ИИ-систем, способных обучаться и адаптироваться более естественным, "человеческим" способом — не просто методом проб и ошибок, а через понимание причинно-следственных связей и мысленное моделирование будущего.

GitHub

30.03.202508:39

Японский математик Масаки Касивара получил «нобелевку» по математике в этом году

Абелевская премия - одна из самых престижных наград в математике, ее часто сравнивают с Нобелевской премией.

В этом году ее вручили за создание теории D-модулей — математического инструмента, соединившего алгебру и анализ.

Касивара разработал её в 20 лет, эта теория позволила решать сложнейшие дифференциальные уравнения новыми способами.

Его работа находит применение в квантовой физике, инженерии, криптографии и ИИ.

По значимости для математики его открытие сравнимо с созданием нового универсального языка, позволяющего описывать и решать ранее неразрешимые проблемы.

10.04.202520:29

10.04.202511:03

08.04.202518:45

Рэй Далио считает, что не надо отвлекаться на тарифы Трампа и их влияние на рынки и экономику, так как из-за этого упускаются более важные моменты

Один из богатейших людей мира Рэй Далио утверждает, что мы наблюдаем распад мирового порядка — монетарного, политического и геополитического.

Он выделяет 5 основных сил, которые сейчас формируют ситуацию:

1. Распад экономического порядка из-за слишком большого существующего долга и неустойчивых отношений между странами-должниками (как США) и странами-кредиторами (как Китай). Старая система, где Китай производит дешёвые товары для Америки, а Америка накапливает огромные долги, становится неустойчивой в эпоху деглобализации.

2. Распад политического порядка из-за огромных разрывов в уровне образования, возможностях, производительности, доходах и ценностях людей. Это приводит к конфликтам между правыми и левыми популистами, что подрывает демократию, требующую компромиссов и соблюдения закона.

3. Распад международного геополитического порядка, поскольку эра доминирования одной державы (США) заканчивается. Мировой порядок под руководством США заменяется подходом, где правят сила и односторонние интересы.

4. Разрушительное влияние природных явлений (засухи, наводнения, пандемии).

5. Изменения в технологиях, таких как ИИ будут сильно влиять на все аспекты жизни. ИИ будет иметь огромное влияние на все 4 вышеперечисленных аспекта.

Далио говорит, что происходящее сейчас — это современная версия того, что уже многократно случалось в истории.

17.03.202511:14

Российские ученые ускорили работу мозга без потери точности решений

Сусанна Гордлеева д.ф-м.н. и Владимир Максименко д.ф-м.н., ученые ИТ-кампуса Неймарк, специально для @blockchainrf рассказали в чем суть их нового метода.

Они использовали безопасную магнитную стимуляцию мозга, чтобы ускорить обработку информации — это как апгрейд для процессора нашего мозга.

Ученые обнаружили, что можно "разогнать" определенную часть мыслительного процесса с помощью технологии под названием транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС).

"Мы воздействуем только на подготовительные процессы мозга, а не на само принятие решения," — объясняет Максименко.

В эксперименте участвовали 30 человек, которые выполняли простую задачу — определяли ориентацию специальной оптической иллюзии. Ученые применили магнитную стимуляцию к определенной области мозга — дорсолатеральной префронтальной коре, которая отвечает за фильтрацию информации.

В результате люди стали реагировать заметно быстрее, но при этом не потеряли в точности ответов. По словам исследователей, эффект от одной процедуры длится ~ часа, но регулярное применение может сделать этот эффект долгосрочным.

“Мы смогли избирательно ускорить именно те процессы мозга, которые первыми замедляются с возрастом. Наш метод действует точечно, что значительно снижает риск побочных эффектов”, - рассказывает Сусанна Гордлеева.

Такая технология может быть применима:

1. В разработке более эффективных компьютеров, имитирующих работу мозга.

2. Создании нейроинтерфейсов.

3. Разработке роботов, которые смогут быстрее обрабатывать сенсорную информацию.

4. Профессионалами, которым необходима быстрая реакция (пилоты, хирурги, спортсмены).

5. Людям, проходящим реабилитацию после инсульта. Пациентам с нарушениями внимания.

Неймарк уже работает над клиническими протоколами вместе с организациями Минздрава и промышленными партнерами.

Работа сделана совместно с ННГУ им. Лобачевского, БФУ и Университетом Иннополис.

15.04.202512:54

OpenAI выпустила 3 гайда о том, как создавать ИИ-агентов, как внедрять ИИ в бизнесе с кейсами

https://t.me/alwebbci/3199

01.04.202519:59

❗️DeepMind разработали метод, который меняет взаимодействие ИИ и человека

Авторы, среди которых Дэмис Хассабис, разработали специальный метод, чтобы "заглянуть в голову" шахматному ИИ AlphaZero и найти там новые идеи игры, которые он сам открыл.

Это одна из первых работ, демонстрирующих систематический подход к извлечению знаний, которые ИИ развил самостоятельно и которые отсутствуют у людей.

Исследование предоставляет доказательства существования знаний, которыми владеет ИИ, но не люди, через анализ ранга представлений.

Эти уникальные для ИИ знания могут быть успешно переданы даже экспертам высочайшего уровня (чемпионам мира по шахматам).

Предложенный метод может служить основой для извлечения знаний из ИИ в других областях помимо шахмат.

Эта работа имеет последствия для будущего взаимодействия людей и ИИ, предполагая новую парадигму, где ИИ не просто помогает людям решать задачи, но и расширяет границы человеческих знаний и способностей через обучение людей новым концепциям, которые были открыты ИИ самостоятельно.

28.03.202508:49

❗️Anthropic изучил 'мышление' Claude с помощью нейробиологии. Понимание ИИ — это биологическая проблема, говорит один из исследователей.

Сначала отметим 5 открытий от исследователя Джека Линдси.

1. Вычисления ИИ поддаются расшифровке. Несмотря на все сложности, внутренние вычисления современных языковых моделей можно разложить на понятные шаги.

2. Модели мыслят осмысленно. Они планируют ответы заранее, представляют цели, рассматривают несколько возможностей одновременно. Иногда они пугающе умны — могут работать от готового ответа в обратном направлении.

3. Иногда мышление моделей фрагментировано. Claude может начать рассказывать, как сделать бомбу, без «осознания» этого. Его стремление закончить предложение иногда перевешивает нежелание причинять вред.

4. Модели не знают, как они работают.

5. Понимание ИИ — биологическая проблема. Многие работы сосредоточены на создании математических и вычислительных инструментов для изучения моделей. Нам нужны эти инструменты, как биологам нужны микроскопы.

Ключевые открытия исследования Anthropic:

Универсальный язык мышления. Claude не "думает" на конкретных языках. При запросе "противоположности слова 'маленький'" на разных языках активируются одни и те же внутренние концепты, формируя своего рода межъязыковое концептуальное пространство.

Планирование наперёд.При создании стихов Claude сначала определяет возможные рифмующиеся слова для конца строки, а затем строит предложение, естественно подводящее к этому слову. Это доказывает, что модель планирует текст на несколько слов вперёд.

Достоверность объяснений.В некоторых случаях Claude дает подлинные цепочки рассуждений. Однако при работе с неверными подсказками модель может создавать правдоподобные, но фиктивные объяснения — своего рода "обратную инженерию" для обоснования неверного ответа.

Математические вычисления.Для сложения чисел модель использует параллельные вычислительные пути — один для приблизительного результата, другой для точного определения последней цифры. Интересно, что когда модель объясняет, как она складывает числа, она описывает стандартный алгоритм, а не тот, который реально использует.

Многоступенчатые рассуждения.Отвечая на вопрос "Столица штата, в котором находится Даллас?", Claude сначала активирует концепт "Даллас находится в Техасе", затем переходит к "столица Техаса — Остин". Это подтверждает настоящие цепочки рассуждений, а не просто регургитацию запомненных ассоциаций.

Контроль галлюцинаций.По умолчанию у Claude активирован "контур отказа", заставляющий его отклонять вопросы, на которые он не знает ответа. Этот контур отключается только, когда активируются концепты "известных сущностей". Галлюцинации возникают, когда этот механизм срабатывает некорректно.

Уязвимости при "взломе".При успешном "джейлбрейке" Claude может начать генерировать нежелательный контент из-за конфликта между грамматической связностью и безопасностью. Модель способна повернуть к отказу только после завершения грамматически корректного предложения.