DenoiseLAB
485 subscribers
1.34K photos
161 videos
3 files
1.58K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
Учёные предложили новый способ построения квантового компьютера, который был бы максимально защищён от ошибок. Идея основана на так называемых топологических квантовых вычислениях — в них информация хранится не в обычных битах, а в особых квазичастицах (анионах), которые можно «заплетать» друг вокруг друга, меняя состояние системы.

Обычно для этой цели рассматривают изинговские анионы, которые, по теории, могут появляться в некоторых экзотических состояниях вещества, например, в дробном квантовом эффекте Холла. Проблема в том, что с их помощью можно выполнять только ограниченный набор операций — для полноценного квантового компьютера этого мало.

Авторы нашли способ обойти это ограничение. Они используют более богатую математическую модель, где кроме привычных анионов появляется новый тип, обозначаемый α. И оказалось, что добавление лишь одного такого аниона уже позволяет строить полный набор операций, необходимых для универсальных квантовых вычислений, причём всё это — только за счёт «заплетания» частиц, без дополнительных хитростей.

Есть тонкость: в этой модели внутренние математические «правила» не всегда ведут себя привычно, и некоторые состояния системы имеют странные свойства. Но исследователи показали, что можно выбрать область параметров, в которой рабочее пространство кубитов остаётся «здоровым» и не уходит в нежелательные состояния.

Они также придумали метод, который позволяет эффективно управлять несколькими кубитами, выполняя как отдельные операции на каждом, так и «связывая» их между собой. Для этого используется специальная техника переплетений, минимизирующая ошибки, и алгоритм, который быстро их подавляет.
🔥3
⚡️ Microsoft выкатила имбовую фичу — Copilot Vision.

ИИ смотрит на ваш экран и прямо во время работы подсказывает, что и где нажать. Больше никаких туториалов, гуглинга и трехчасовых роликов на YouTube.

Хотите вырезать фон в Photoshop? Просто открываете — ИИ говорит: «Жми сюда — будет красиво».
Хотите начать добывать алмазы в Minecraft? Он и там подскажет.
Раньше работало только в браузере Edge, теперь — по всей системе (в бете Windows).

Фича пока тестируется в США, но скоро станет доступна всем.

С этой тулзой даже бабушка сможет монтировать сторис.

@bugfeature | #полезно
🖥 MongoDB выпускает MCP Server — теперь любой может стать дата-инженером

MongoDB представили открытый MCP сервер, который позволяет AI-инструментам вроде Claude, Cursor и GitHub Copilot напрямую общаться с вашей MongoDB-базой.

Теперь даже без знаний запросов можно просто написать:
• «Покажи самых активных пользователей» 
• «Создай нового пользователя с правами только на чтение» 
• «Как устроена коллекция orders?»

⚙️ MCP Server поддерживает:
• MongoDB Atlas 
• Community Edition 
• Enterprise Advanced

📌 Главное — не нужен SQL, не нужно знать синтаксис. Достаточно обычного языка.

💡 Под капотом: AI превращает ваши фразы в рабочие Mongo-запросы. 
Открытый исходный код. Готово к продакшену.

📌 GitHub

#MongoDB #AItools #OpenSource #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 GPT-5 - это скорее оптимизация затрат, чем технологический скачок

Вчера вышла любопытная статья на The Register раскрывает ключевую стратегию, лежащую в создании GPT-5: это не столько развитие новых возможностей, сколько способ экономии ресурсов.

Что нового? 
🟠 Композиция из моделей и роутер — вместо одной модели GPT-5 — система минимум из двух моделей: лёгкой и тяжёлой, плюс роутер, который выбирает, какую использовать в зависимости от запроса. Это снижает нагрузку и экономит вычисления. 
🟠 Автоматическое отключение рассуждений — reasoning включается только при необходимости. Бесплатные пользователи не могут управлять этим процессом — меньше вычислений, меньше токенов, ниже затраты. 
🟠 Отказ от старых моделей — временное отключение GPT-4o. Позже модель вернули для платных пользователей, но общее сокращение числа моделей — часть экономии. 
🟠 Ограниченный контекст — 8 000 токенов бесплатно и до 128 000 в Plus/Pro.

✔️ Почему эффективность стала ключевым фактором

ChatGPT — это 700 млн активных пользователей в неделю, но платных всего ~3%.

Масштаб колоссальный, но вместе с ним — и проблема: огромные расходы на вычисления.

🟢 Главный козырь OpenAI — дистрибуция. Для большинства людей за пределами AI-сферы ChatGPT = искусственный интеллект, так же как Google = поиск. Но такое лидерство дорого обходится.

🟢 При этом OpenAI нужно постоянно искать новые деньги, чтобы поддерживать и обучение, и инференс. Да, партнёрство с Microsoft помогает, но ситуация сложнее, чем у конкурентов вроде Google — у них стабильная прибыль, собственные дата-центры и TPUs.

🟢 На этом фоне логично, что в GPT-5 сделали сильный упор на эффективность — чтобы снизить затраты и сохранить конкурентное преимущество.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Собственно о чем я и писал в новой статье, кстати скоро выйдет. Мы набрали критическую массу, настало время жесткой оптимизации и уплотнения сетей.
👍2
Американские учёные сообщили, что нейросеть смогла предсказать результат эксперимента по термоядерному синтезу. Прогноз оправдался: система показала около 74% вероятности успеха, и реакция действительно прошла.

Работа велась в Ливерморской национальной лаборатории на установке NIF. Там используют почти две сотни лазеров, чтобы сжать крошечную капсулу с топливом и запустить синтез.

Для прогнозов обычно задействуют суперкомпьютеры, но они не всегда точны. В этот раз применили модель глубокого обучения, обученную на прежних данных. По словам исследователей, она лучше справилась с задачей и может помочь при планировании будущих опытов.
🔥2