Innovation & Research
“Push-the-envelope” Channel
TGlist रेटिंग
0
0
प्रकारसार्वजनिक
सत्यापन
असत्यापितविश्वसनीयता
अविश्वसनीयस्थानРосія
भाषाअन्य
चैनल निर्माण की तिथिAug 09, 2020
TGlist में जोड़ा गया
Sep 10, 2024सदस्य
3 682
24 घंटों
10%सप्ताह
110.3%महीना
882.5%
उद्धरण सूचकांक
0
उल्लेख1चैनलों पर शेयर0चैनलों पर उल्लेख1
प्रति पोस्ट औसत दृश्य
634
12 घंटों3850%24 घंटों6340%48 घंटों8360%
सगाई (ER)
1.91%
रिपोस्ट8टिप्पणियाँ0प्रतिक्रियाएँ5
सगाई दर (ERR)
22.71%
24 घंटों
5.49%सप्ताह
0.87%महीना
4.6%
प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य
634
1 घंटा24037.85%1 - 4 घंटे26441.64%4 - 24 घंटे8613.56%
समूह "Innovation & Research" में नवीनतम पोस्ट
23.04.202512:27
Китайские ученые представили самую быструю в мире энергонезависимую флеш-память
Команда исследователей из Фуданьского университета (г. Шанхай) разработала устройство флеш-памяти PoX со скоростью записи 400 пикосекунд на один бит, что эквивалентно 25 млрд операций в секунду.
Это делает PoX самым быстрым полупроводниковым накопителем в истории, впервые выводя энергонезависимую память на уровень скоростей, ранее доступных только для самых быстрых энергозависимых технологий вроде SRAM и DRAM. Предыдущий мировой рекорд составлял 2 млн операций в секунду.
Использование графена позволило преодолеть фундаментальные ограничения скорости записи в энергонезависимых накопителях.
Новая память обеспечивает мгновенный доступ к данным без потери энергии, ультранизкое энергопотребление, критичное для edge-компьютинга и мобильных систем, и возможность устранения SRAM-кэшей в чипах.
Исследовательская группа уже работает над масштабированием архитектуры и подготовкой массивов памяти. Хотя коммерческие партнёры пока не названы, ведущие китайские производители стремятся интегрировать 2D-материалы в массовое производство на базе стандартных КМОП-процессов.
Nature: статья с результатами исследования
#news #энергия
https://english.news.cn/20250417/1c410ed7c8b14a74bb42e1d061a2559b/c.html
Команда исследователей из Фуданьского университета (г. Шанхай) разработала устройство флеш-памяти PoX со скоростью записи 400 пикосекунд на один бит, что эквивалентно 25 млрд операций в секунду.
Это делает PoX самым быстрым полупроводниковым накопителем в истории, впервые выводя энергонезависимую память на уровень скоростей, ранее доступных только для самых быстрых энергозависимых технологий вроде SRAM и DRAM. Предыдущий мировой рекорд составлял 2 млн операций в секунду.
Использование графена позволило преодолеть фундаментальные ограничения скорости записи в энергонезависимых накопителях.
Новая память обеспечивает мгновенный доступ к данным без потери энергии, ультранизкое энергопотребление, критичное для edge-компьютинга и мобильных систем, и возможность устранения SRAM-кэшей в чипах.
Исследовательская группа уже работает над масштабированием архитектуры и подготовкой массивов памяти. Хотя коммерческие партнёры пока не названы, ведущие китайские производители стремятся интегрировать 2D-материалы в массовое производство на базе стандартных КМОП-процессов.
Nature: статья с результатами исследования
#news #энергия
https://english.news.cn/20250417/1c410ed7c8b14a74bb42e1d061a2559b/c.html
22.04.202519:24
Система AI-навигации помогает слепым
Люди с ограничением зрения ощутили, что очки с ИИ им значительно помогают во время ходьбы. Время прохода по 25-метровому крытому лабиринту улучшились на 25% по сравнению с использованием трости. Система использует ИИ для интерпретации отснятого материала с камеры, установленной на паре очков, а затем передает человеку информацию об его местоположении в режиме реального времени с помощью аудиооповещений и вибрации. Прототип ранней стадии
Люди с ограничением зрения ощутили, что очки с ИИ им значительно помогают во время ходьбы. Время прохода по 25-метровому крытому лабиринту улучшились на 25% по сравнению с использованием трости. Система использует ИИ для интерпретации отснятого материала с камеры, установленной на паре очков, а затем передает человеку информацию об его местоположении в режиме реального времени с помощью аудиооповещений и вибрации. Прототип ранней стадии
22.04.202505:01
Компания-конкурент Neuralink получила одобрение FDA на менее инвазивный мозговой имплант
Стартап Precision Neuroscience, запущенный одним из сооснователей Neuralink, разработал новый нейроимплант Layer 7 — тонкую плёнку с более чем 1024 электродами, которая размещается на поверхности мозга, а не внедряется в его ткани. Это делает устройство менее инвазивным и опасным.
Массив составляет 1/5 толщины человеческого волоса, а толщина щели для введения — менее 1 мм. Плотность электродов в матрице в 600 раз выше, чем в стандартных кортикальных матрицах. Причем электроды могут как регистрировать импульсы, так и стимулировать, обеспечивая точную связь с мозгом.
В начале месяца имплант был в рамках эксперимента временно размещен на поверхности мозга 63-летнего Тима Фишера (Tim Fisher), страдающему болезнью Паркинсона. С помощью устройства и небольшой тренировки он смог управлять роботизированной рукой, просто двигая своей собственной.
Layer 7 тестировали на 37 пациентах из 5 медицинских центров. По данным компании, около трети медицинских учреждений США, которые проводят крупные операции на головном мозге, проявили к нему интерес.
Имплант получил одобрение FDA по форме 510k, что фактически означает разрешение на коммерциализацию. Это первое полное разрешение регулирующих органов, предоставленное компании, разрабатывающей беспроводной BCI. Он может записывать, мониторить и стимулировать активность мозга, но не дольше 30 дней. Precision планирует начать коммерческую продажу в 2026 г. и пока сосредоточена на дополнительных исследованиях и совершенствовании ПО.
Layer 7 уже используется для более точного картирования активности мозга во время операций и может помочь хирургам избегать важных функциональных зон. Исследователи также рассчитывают использовать его для изучения работы мозга с беспрецедентной детализацией.
#news #трансгуманизм #медицина #стартапы
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/neuralink-rival-precision-neuroscience-receives-fda-clearance-on-brain-device
Стартап Precision Neuroscience, запущенный одним из сооснователей Neuralink, разработал новый нейроимплант Layer 7 — тонкую плёнку с более чем 1024 электродами, которая размещается на поверхности мозга, а не внедряется в его ткани. Это делает устройство менее инвазивным и опасным.
Массив составляет 1/5 толщины человеческого волоса, а толщина щели для введения — менее 1 мм. Плотность электродов в матрице в 600 раз выше, чем в стандартных кортикальных матрицах. Причем электроды могут как регистрировать импульсы, так и стимулировать, обеспечивая точную связь с мозгом.
В начале месяца имплант был в рамках эксперимента временно размещен на поверхности мозга 63-летнего Тима Фишера (Tim Fisher), страдающему болезнью Паркинсона. С помощью устройства и небольшой тренировки он смог управлять роботизированной рукой, просто двигая своей собственной.
Layer 7 тестировали на 37 пациентах из 5 медицинских центров. По данным компании, около трети медицинских учреждений США, которые проводят крупные операции на головном мозге, проявили к нему интерес.
Имплант получил одобрение FDA по форме 510k, что фактически означает разрешение на коммерциализацию. Это первое полное разрешение регулирующих органов, предоставленное компании, разрабатывающей беспроводной BCI. Он может записывать, мониторить и стимулировать активность мозга, но не дольше 30 дней. Precision планирует начать коммерческую продажу в 2026 г. и пока сосредоточена на дополнительных исследованиях и совершенствовании ПО.
Layer 7 уже используется для более точного картирования активности мозга во время операций и может помочь хирургам избегать важных функциональных зон. Исследователи также рассчитывают использовать его для изучения работы мозга с беспрецедентной детализацией.
#news #трансгуманизм #медицина #стартапы
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-17/neuralink-rival-precision-neuroscience-receives-fda-clearance-on-brain-device
20.04.202507:01
Hugging Face покупает стартап по производству антропоморфных роботов
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
Объект покупки — Pollen Robotics, французская компания, основанная в 2016 г. Сумма сделки не разглашается. Известно, что всего с момента основания до сделки с Hugging Face компания привлекла $2,83 млн.
Для Hugging Face интерес представляет робот Reachy 2, код которого предполагается сделать открытым для сторонних разработчиков. Ранее Hugging Face уже сотрудничала с Pollen Robotics в создании Le Robot — экспериментального open source робота для домашних дел. Также Hugging Face также организовал робототехническую команду во главе с Реми Каденом (Remi Cadene), ранее работавшим над роботом Optimus в Tesla.
Компании-разработчики искусственного интеллекта всё шире вовлекаются в робототехнику. И если раньше это касалось больших игроков типа OpenAI и Google, то теперь в игру вступают средние игроки — вчерашние стартапы.
#news #роботы #стартапы
https://techcrunch.com/2025/04/14/hugging-face-buys-a-humanoid-robotics-startup/
17.04.202515:51
Стартовал приём статей для публикации в научном журнале международной конференции по искусственному интеллекту - AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
Приз за лучшую статью - 1 миллион рублей!
Ключевые исследования будут опубликованы в специальном выпуске журнала «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание выходит на площадках мировых электронных библиотек и индексируется в крупнейших библиографических базах научного цитирования
Подайте заявку до 20 августа и получите возможность не только опубликовать статью, но и представить свое исследование на площадке конференции AI Journey 2025 и побороться за денежный приз!
Работа может быть написана на русском или английском языке, а также не должна содержать ранее опубликованные материалы
Подать заявку и подробнее ознакомиться с Правилами отбора статей можно на сайте AI Journey
17.04.202510:15
⚡️Научная премия Сбера — 2025: прием заявок открыт!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
17.04.202505:04
Языковые модели приобретают способность к самоанализу раньше, чем предполагалось
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
Исследователи из компании Essential AI обнаружили, что современные языковые модели начинают проявлять способность к рефлексии — анализу собственных рассуждений для исправления ошибок — значительно раньше, чем считалось до сих пор. Феномен наблюдается на этапе предобучения моделей, а не только при последующем обучении с подкреплением. Причем даже сравнительно небольшие модели, прошедшие предобучение на значительных объемах данных, могут демонстрировать начальные формы рефлексии.
Команда авторов разработала 6 специализированных наборов данных, чтобы протестировать возможности LLM. Данные охватывают широкий спектр областей, включая математику, программирование, логическое мышление и накопление знаний. Примеры задач включают ситуации, когда модели должны обнаружить несоответствия в своих выводах и скорректировать их.
Способность к самоанализу усиливается по мере увеличения объемов вычислений. В частности, модель OLMo-2 показала рост частоты явного проявления рефлексии при увеличении числа параметров и объема тренировочных данных. При этом корреляция между точностью рефлексии и ресурсоемкостью составляет 0,76. Простая команда «Wait,» внутри промпта существенно повышает точность модели при анализе и исправлении ошибок.
Открытие позволит улучить процесс обучения и тестирования моделей. Фокус может быть смещен на качество предварительного этапа, что позволит эффективнее распределять вычислительные мощности.
#news #AI
https://arxiv.org/abs/2504.04022
16.04.202505:04
Китайская компания DeepRoute.ai объединится с Qualcomm для разработки передовых решений помощи водителю
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
DeepRoute.ai — стартап, основанный в 2019 г., привлек более $500 млн инвестиций и разработал платформу автопилота DeepRoute IO. Она способна анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени без лидара и детальных цифровых карт.
Компания объявила о сотрудничестве с Qualcomm для разработки «экономически эффективных» передовых решений помощи водителям на базе платформ Snapdragon.
Решения будут охватывать лидарные системы и системы компьютерного зрения и поддерживать такие функции, как городская навигация на автопилоте, навигация по шоссе и автоматическая парковка.
#news #авто
https://www.reuters.com/technology/chinas-deeprouteai-team-up-with-qualcomm-develop-advanced-driver-assistance-2025-04-08/
15.04.202519:22
15.04.202519:20
15.04.202512:44
⚡️ Стартовал новый набор в акселератор Sber500
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
15.04.202506:07
Как AI использовать в творчестве? MIT Technology Review поговорил с творцами.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
В недавно опубликованном репортаже интересен спектр - поговорили с музыкантами, художниками, геймдизайнерами. Интересны нестандартные подходы к использованию AI в творческом процессе. Ну и не лишне напомнить всем нам, что «творчество — это основное поведение человека».
Однако, проблема в том, что существующие генеративные модели облегчили создание, но они не облегчили творческий подход. И между ними большая разница.
Возникают и риски. В феврале команда Microsoft Research из Кембриджа опубликовала отчет, в котором делается вывод о том, что генеративные инструменты AI «могут препятствовать критическому отношению к работе и потенциально могут привести к долгосрочной чрезмерной зависимости от инструмента и снижению навыков самостоятельного решения проблем».При
использовании генеративных инструментов усилия людей «переключаются с выполнения задач на управление задачами».
Пожалуй, самое важное - это роль неудачи в творческом процессе. Если вы на самом деле поговорите с художниками, они скажут: «Ну, я преуспел, делая это
снова, и снова, и снова. Но неудача — вещь паршивая. И мы всегда ищем способы обойти её». Генеративные модели позволяют нам избежать разочарования от плохого выполнения работы. И получить мгновенное удовлетворение (ну вот сойдет?).
И это проблема, так как «мы исключаем единственное, что вам нужно сделать, чтобы развить в себе творческие навыки, — это потерпеть неудачу, — утверждает Кук. Но абсолютно никто не хочет этого слышать.»
Реальный потенциал AI в том, чтобы помочь нам стать лучше в том, что мы хотим делать, а не делать это за нас.
15.04.202505:04
Hyundai планирует приобрести «десятки тысяч» роботов от Boston Dynamics
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
Hyundai Motor Group и Boston Dynamics объявили о планах углубления сотрудничества, включающего закупку десятков тысяч роботов автоконцерном в ближайшие годы.
Hyundai уже использует на своих объектах роботов Spot для инспекции и технического обслуживания. Теперь компания собирается внедрить антропоморфных роботов Atlas. Вице-президент Hyundai Motor Group Джэхун Чанг (Jaehoon Chang) назвал роботов и AI-технологии ключевыми элементами преобразования бизнеса.
Также Hyundai инвестирует в США $21 млрд, $6 млрд из которых пойдет на инновации и стратегические партнерства. Boston Dynamics, приобретённая Hyundai у SoftBank в 2021 г. за $880 млн, продолжит развивать свои технологии совместно с корейской корпорацией.
Boston Dynamics продолжает совершенствовать свои разработки, анонсировав новые партнёрства с NVIDIA, Google DeepMind и Toyota Research Institute. В 2024 г. была представлена электрическая версия робота Atlas, которую начнут тестировать с Hyundai и другими партнёрами в 2025 г. Разработка получила премию RBR50 Robotics Innovation Award.
Партнёрство с Hyundai откроет доступ Boston Dynamics к широкому кругу клиентов и создаст возможности для поставки роботов вместе с автомобилями и другим оборудованием. По оценкам Goldman Sachs, мировой рынок гуманоидных роботов достигнет объёма более $38 млрд к 2035 г.
#news #роботы #авто
https://www.therobotreport.com/hyundai-purchase-tens-of-thousands-boston-dynamics-robots/
14.04.202516:04
Мнение экспертов: кибератаки с участием AI-агентов становятся реальной угрозой
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
AI-агенты, способные планировать, выполнять сложные задачи, и даже менять настройки компьютера от вашего имени, могут упростить и ускорить процесс взлома систем. В отличие от простых скриптов, которые действуют строго по заданному алгоритму, AI-агенты могут выбирать наилучшие пути проникновения в систему и корректировать свои действия по ходу выполнения задачи.
На данный момент не существует практики массовых хакерских атак такого рода, но прогнозы исследователей подтверждают потенциальную опасность. По мнению Марка Стокли (Mark Stockley), эксперта по кибербезопасности из Malwarebytes, осуществление большинства кибератак с помощью AI-агентов — лишь вопрос времени. Возможно, мы столкнемся с проблемой безопасности уже в этом году.
Исследовательская группа Дэниела Канга (Daniel Kang) из Университета Иллинойса разработала бенчмарк для оценки способности AI находить уязвимости. Эксперименты показали, что современные агенты могут обнаружить и использовать 13% слабых мест систем, о которых у них не было предварительной информации. При наличии описания показатель составляет 25%.
Palisade Research разработала проект LLM Agent Honeypot — сеть заведомо уязвимых серверов, замаскированных под сайты с важной информацией, для обнаружения хакерских агентов. Система уже зарегистрировала более 11 млн попыток доступа к своим серверам, 8 из которых потенциально являются AI-агентами. Исследователи предполагают, что эти агенты могли быть запущены людьми с целью проверки возможностей AI.
Исследователи пытаются предугадать возможные угрозы и разработать способы их предотвращения. Так, Claude от Anthropic успешно воспроизвела атаку с целью кражи конфиденциальной информации. Команда Project Zero от Google изучает возможности LLM для выявления уязвимостей — их методология тестирования систем с использованием моделей повысила эффективность выявления проблем безопасности в 20 раз.
#news #кибербез
https://www.technologyreview.com/2025/04/04/1114228/cyberattacks-by-ai-agents-are-coming/
14.04.202505:04
DeepSeek разрабатывает метод обучения AI-моделей, способных к самосовершенствованию
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
Китайский стартап совместно с Университетом Цинхуа представил новый метод обучения моделей — самостоятельная настройка принципов и критики (SPCT). Цель разработки — улучшить способности LLM к рассуждению и генерации ответов, соответствующих человеческим предпочтениям, снижая при этом расходы на эксплуатацию моделей.
Метод объединяет генеративное моделирование вознаграждения (generative reward modeling, GRM) и так называемую самостоятельную настройку критики (self-principled critique tuning), в то время как архитектура Mixture of Experts (MoE) обеспечивает эффективность в распределении вычислений.
Эксперименты показали значительное улучшение производительности моделей при использовании SPCT, особенно в задачах общего назначения. DeepSeek-GRM с дополнительным масштабироемым голосованием (Meta RM) показала лучшие результаты на бенчмарке RewardBench, достигнув общей оценки 72,8 — это выше показателей других методов: LLM-as-a-Judge (67) и DeepSeek-GRM-RFT без SPCT (68,8).
Модели GRM планируется сделать открытыми, но дата релиза пока не объявлена.
#news #AI
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-04-07/deepseek-and-tsinghua-developing-self-improving-ai-models
रिकॉर्ड
23.04.202523:59
3.7Kसदस्य06.02.202501:05
200उद्धरण सूचकांक28.09.202423:59
3.8Kप्रति पोस्ट औसत दृश्य30.03.202522:35
896प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य08.03.202523:59
8.40%ER27.09.202423:59
141.36%ERR
12.04.202510:02
Космос как смысл
Альберт Ефимов, к. ф. н.
Создаваемые нами технологии AI приносят невероятные блага и возможности для человечества в здравоохранении, образовании, промышленности и многих других областях. Но технологии вызывают и беспрецедентный кризис. Впервые в своей истории мы сталкиваемся с машинами, превосходящими человека интеллектуально. Теряя работу, которая по выражению Вольтера «спасает нас от нужды, порока и скуки», люди теряют смысл к существованию. Билл Гейтс предположил, что наш биологический вид «вовсе не предназначен для работы». Осмысление через в исторический контекст не помогает – такого раньше не было. Другим методом будет пространственный контекст: «цивилизации борются за господство на нашей планете, надо найти способ улететь на альфу-центавра». Попробуем им воспользоваться, но добавим в пространственный контекст несколько смелых предположений.
Во-первых, что, если мы все-таки одни во Вселенной. Жизнь – это невероятный выигрыш в грандиозной космической лотерее или неизбежность? Возьмем за основу то, что мы, как сознательные существа, глубоко и бесконечно одиноки в нашей Вселенной в данный момент эволюции.
Во-вторых, а что, если разделение человечества на две неравные группы, о котором писали братья Стругацкие уже происходит прямо на наших глазах? «Человечество будет разделено на две неравные части по неизвестному нам параметру, причем меньшая часть форсированно и навсегда обгонит большую». Только это не следствие биологической эволюции, а связано с появлением homo augmenticus – человека, дополненного AI.
Наша ситуация (кризис смысла работы, образования, жизни, цивилизации) и сделанные два предположения (молчание вселенной и разделение человечества) вынуждают нас совершить прыжок веры и прийти к следующему заключению. Космос — это единственный оставшийся смысл для существования человечества как биологического вида. Все остальные смыслы – от религиозного до идеологического – история либо уже на свалке, либо едут туда сейчас.
Если молчание Вселенной – это первоначальное свойство, а у нас выигрышный билет, то наша цель – распространить жизнь по каждому уголку Вселенной. Все остальное вторично. Зачем нам Земля, если мы остаемся только на ней. Мы предназначены для Вселенной, а не для третьей от Солнца планеты.
Что если AI это не «великий уравнитель», делающий любого джуниора миддлом, а «рука Бога», превращающего талант в ницшеанского «сверхчеловека»? В этом случае разделенное человечество ожидает тяжелая судьба на планете с невероятно ограниченными ресурсами. Новому техно-биологическому виду homo augmenticus здесь просто негде развернуться. Точнее есть где, но исключительно за счет прежнего биологического вида – homo sapience. Гонки друг с другом, бесконечная конкуренция за компетенции и ресурсы. Как писали братья Стругацкие «идей всегда будет больше, чем ульмотронов». Выходом из этого circulus vitiosus может быть лишь начало бесконечной космической экспансии. Homo augmenticus просто не предназначен для нашей маленькой, ограниченной планеты. Цель этого нового технобиологического вида – выход за пределы Земли, за пределы нашей Солнечной системы и бесконечное освоение новых границ. Космос – это больше чем возможность применить AI. Это смысл для AI.
Оставляя наши богоподобные технологии в ограниченном пространстве Земли, мы будем неизбежно сталкивать людей, общества и страны в бесконечных дуэлях за ресурсы. Люди вида homo augmenticus – это новые конкистадоры, которые должны создавать космические каравеллы и смело отправляться к новым границам.
Вопрос о смысле Космоса бесполезен. Это без Космоса человечество теряет смысл.
Нам очень много говорят о необходимости создании позитивного образа будущего. Но если поднять голову вверх, то этот образ встанет перед нами так же ясно, как в безлунную ночь мы видим свет далеких звезд. Как писал Лю Цысинь, мы «должны отправиться во Вселенную, искать там новые миры, новые дома и разбрасывать повсюду семена жизни, словно брызги весеннего ливня».
Альберт Ефимов, к. ф. н.
Создаваемые нами технологии AI приносят невероятные блага и возможности для человечества в здравоохранении, образовании, промышленности и многих других областях. Но технологии вызывают и беспрецедентный кризис. Впервые в своей истории мы сталкиваемся с машинами, превосходящими человека интеллектуально. Теряя работу, которая по выражению Вольтера «спасает нас от нужды, порока и скуки», люди теряют смысл к существованию. Билл Гейтс предположил, что наш биологический вид «вовсе не предназначен для работы». Осмысление через в исторический контекст не помогает – такого раньше не было. Другим методом будет пространственный контекст: «цивилизации борются за господство на нашей планете, надо найти способ улететь на альфу-центавра». Попробуем им воспользоваться, но добавим в пространственный контекст несколько смелых предположений.
Во-первых, что, если мы все-таки одни во Вселенной. Жизнь – это невероятный выигрыш в грандиозной космической лотерее или неизбежность? Возьмем за основу то, что мы, как сознательные существа, глубоко и бесконечно одиноки в нашей Вселенной в данный момент эволюции.
Во-вторых, а что, если разделение человечества на две неравные группы, о котором писали братья Стругацкие уже происходит прямо на наших глазах? «Человечество будет разделено на две неравные части по неизвестному нам параметру, причем меньшая часть форсированно и навсегда обгонит большую». Только это не следствие биологической эволюции, а связано с появлением homo augmenticus – человека, дополненного AI.
Наша ситуация (кризис смысла работы, образования, жизни, цивилизации) и сделанные два предположения (молчание вселенной и разделение человечества) вынуждают нас совершить прыжок веры и прийти к следующему заключению. Космос — это единственный оставшийся смысл для существования человечества как биологического вида. Все остальные смыслы – от религиозного до идеологического – история либо уже на свалке, либо едут туда сейчас.
Если молчание Вселенной – это первоначальное свойство, а у нас выигрышный билет, то наша цель – распространить жизнь по каждому уголку Вселенной. Все остальное вторично. Зачем нам Земля, если мы остаемся только на ней. Мы предназначены для Вселенной, а не для третьей от Солнца планеты.
Что если AI это не «великий уравнитель», делающий любого джуниора миддлом, а «рука Бога», превращающего талант в ницшеанского «сверхчеловека»? В этом случае разделенное человечество ожидает тяжелая судьба на планете с невероятно ограниченными ресурсами. Новому техно-биологическому виду homo augmenticus здесь просто негде развернуться. Точнее есть где, но исключительно за счет прежнего биологического вида – homo sapience. Гонки друг с другом, бесконечная конкуренция за компетенции и ресурсы. Как писали братья Стругацкие «идей всегда будет больше, чем ульмотронов». Выходом из этого circulus vitiosus может быть лишь начало бесконечной космической экспансии. Homo augmenticus просто не предназначен для нашей маленькой, ограниченной планеты. Цель этого нового технобиологического вида – выход за пределы Земли, за пределы нашей Солнечной системы и бесконечное освоение новых границ. Космос – это больше чем возможность применить AI. Это смысл для AI.
Оставляя наши богоподобные технологии в ограниченном пространстве Земли, мы будем неизбежно сталкивать людей, общества и страны в бесконечных дуэлях за ресурсы. Люди вида homo augmenticus – это новые конкистадоры, которые должны создавать космические каравеллы и смело отправляться к новым границам.
Вопрос о смысле Космоса бесполезен. Это без Космоса человечество теряет смысл.
Нам очень много говорят о необходимости создании позитивного образа будущего. Но если поднять голову вверх, то этот образ встанет перед нами так же ясно, как в безлунную ночь мы видим свет далеких звезд. Как писал Лю Цысинь, мы «должны отправиться во Вселенную, искать там новые миры, новые дома и разбрасывать повсюду семена жизни, словно брызги весеннего ливня».
17.04.202510:15
⚡️Научная премия Сбера — 2025: прием заявок открыт!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
Призовой фонд премии — 76,5 млн рублей
Стартовал приём заявок на Научную премию Сбера. Лауреатами станут учёные, которые открывают новые перспективы развития науки и технологий в России.
Премия вручается в трёх основных номинациях:
🔘«Физический мир» — физика, химия, астрономия, науки о Земле и технические науки;
🔘«Науки о жизни» — биология, медицина и сельскохозяйственные науки;
🔘«Цифровая вселенная» — математика, компьютерные науки и информатика (в том числе искусственный интеллект и машинное обучение).
Для молодых исследователей до 35 лет выделены три отдельные номинации — «AI в науке», охватывающие те же области.
🏆 Номинировать учёных могут официально приглашённые Сбером российские научно-исследовательские организации, а также персонально российские и международные учёные, предприниматели и представители инвестиционного сообщества в сфере технологий.
✍️Лауреатами премии с 2021 года уже стали 12 ученых.
Кто станет победителем в этом году?
Следите за новостями Премии и узнайте первым, кто двигает науку вперед!
15.04.202512:44
⚡️ Стартовал новый набор в акселератор Sber500
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
Если у вас есть готовый продукт, команда и первые продажи или MVP наукоемкого решения, подавайте заявку в 6 волну международного акселератора Sber500.
Участников ждет около 12 недель акселерации с топ-менторами из 17 стран.
▪️ В онлайн-буткемп попадут 150 стартапов. Они скорректируют бизнес-стратегию, подготовятся к масштабированию и смогут найти партнеров для пилотирования.
▪️ После буткемпа 25 финалистов продолжат обучение. Они получат доступ к десяткам российских корпораций, сотням инвесторов и выступят на очном демодне в Москве.
Программа проходит на английском, участие бесплатное.
📆 Подавайте заявку до 12 мая по ссылке
В этом наборе в приоритете стартапы, которые развивают AI-помощников и DeepTech-решения, а также команды из БРИКС. Но мы рассматриваем заявки стартапов из всех индустрий.
12.04.202517:43
Попугаи против Искр. Большие дебаты о чат-ботах
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
Действительно ли чат-боты что-то понимают? Или же большие языковые модели, которые позволяют им отвечать на сложные вопросы, анализировать тексты и создавать стихи и компьютерные программы, — это просто масса данных и вычислений, которые имитируют истинное понимание?
Музей компьютерной истории в Менло-парк организовал дебаты между компьютерным лингвистом Вашингтонского университета Эмили М. Бендер, которая вместе со своими соавторами ввела термин «стохастический попугай» в 2021 г. и Себастьяном Бубеком из OpenAI, бывшим вице-президентом по искусственному интеллекту Microsoft, а также ведущим автором влиятельной статьи 2023 года о LLM «Искры искусственного интеллекта».
Эмили Бендер заняла позицию, согласно которой «нет, LLM на самом деле ничего не понимают». Понимание включает в себя гораздо больше, чем слова, например, контекст и сигналы говорящего. LLM обучают смотреть только на форму самих слов, а не на то, как они используются в определенном контексте. Она утверждает, что чат-бот имеет смысл только тогда, когда мы с ним разговариваем, потому что мы сами его осмысливаем. Понимание LLM – экстраординарное утверждение. Поэтому для доказательства этого утверждения необходимы экстраординарные доказательства. Данные, которые помогли бы это проверить, не должны быть скрыты от науки. Генерация текста может выглядеть как рассуждение, но на самом деле это всего лишь проверка того, насколько точно система моделирует обучающие данные.
По мнению Себастьена Бубека «понимание находится в глазах смотрящего». В отрасли AI бенчмарки используются для оценки темпов прогресса, который был замечательным за последние пару лет, поскольку модели продвинулись от решения математических задач на уровне средней школы к решению проблем, которые ни один человек не может решить в одиночку. Тем не менее, Бубек считает, что бенчмарки не показывают понимания, о котором можно судить только путем взаимодействия с системой и экспериментирования, чтобы увидеть, насколько глубоко она может рассуждать.
Понимание — это путешествие человека. Спросите себя, помог ли вам чат-бот понять больше вещей, а не спрашивайте, понял ли их сам чат-бот. Мы можем найти озарения в математике благодаря LLM, но они не будут осознаны до тех пор, пока люди не смогут полностью понять то, что обнаружил чат-бот.
я с огромным удовольствием посмотрел эти дебаты и настоятельно рекомендую всем, кто интересуется этой темой посмотреть самостоятельно, без всяких там LLM))
11.04.202519:39
Глава Google DeepMind Демис Хассабис:
Я думаю, нам нужны великие философы. Где они? Новые великие философы, равные Канту, Витгенштейну или даже Аристотелю. Я считаю, что они понадобятся, чтобы помочь обществу сделать следующий шаг, потому что, знаете, искусственный общий интеллект и искусственный сверхинтеллект изменят человечество и человеческую природу.
Я думаю, нам нужны великие философы. Где они? Новые великие философы, равные Канту, Витгенштейну или даже Аристотелю. Я считаю, что они понадобятся, чтобы помочь обществу сделать следующий шаг, потому что, знаете, искусственный общий интеллект и искусственный сверхинтеллект изменят человечество и человеческую природу.
अधिक कार्यक्षमता अनलॉक करने के लिए लॉगिन करें।