Пока Anthropic хайповал на своем 30 часовом агенте у партнёра у него утащили реальный научный приоритет в агентах для долгосрочной работы.
Это все серьёзно, поэтому статью публикует по факту главный научный журнал в мире Nature, где редакторы обычно отвергают статьи вендоров ИИ как плохо проверенные, о мусоре с arxiv и говорить нечего.
В чем тут прорыв? Кажется поймали вариант группы агентов по планированию сложных задач, что как минимум смягчает самый сложный момент для ИИ как стратегическое планирование автономной деятельности. Предлагаемый Modular Agentic Planner (MAP) как минимум проходит разные тесты на планирование стратегии (ToH, PlanBench, StrategyQA)
Идея заключается в том, чтобы уйти от примитивных ToDo списков задач к декомпозиции их вглубь как Work Breakdown Structure (WBS). Сам WBS создаётся итеративно. Actor предлагает действия, Monitor контролирует возможность их и отсутствие ошибок, Predictor моделирует состояние целевой системы после такого действия (последствия), Evaluator оценивает как в PCAM насколько есть соответствие целям последствий действия. Orchestrator уже принимает их и вносит поправки в план. Это все отдельные агенты.
Повторить схему довольно просто и судя по тестам это не хайп, а довольно эффективно
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63804-5
#agent #llm #ai
Это все серьёзно, поэтому статью публикует по факту главный научный журнал в мире Nature, где редакторы обычно отвергают статьи вендоров ИИ как плохо проверенные, о мусоре с arxiv и говорить нечего.
В чем тут прорыв? Кажется поймали вариант группы агентов по планированию сложных задач, что как минимум смягчает самый сложный момент для ИИ как стратегическое планирование автономной деятельности. Предлагаемый Modular Agentic Planner (MAP) как минимум проходит разные тесты на планирование стратегии (ToH, PlanBench, StrategyQA)
Идея заключается в том, чтобы уйти от примитивных ToDo списков задач к декомпозиции их вглубь как Work Breakdown Structure (WBS). Сам WBS создаётся итеративно. Actor предлагает действия, Monitor контролирует возможность их и отсутствие ошибок, Predictor моделирует состояние целевой системы после такого действия (последствия), Evaluator оценивает как в PCAM насколько есть соответствие целям последствий действия. Orchestrator уже принимает их и вносит поправки в план. Это все отдельные агенты.
Повторить схему довольно просто и судя по тестам это не хайп, а довольно эффективно
https://www.nature.com/articles/s41467-025-63804-5
#agent #llm #ai
Nature
A brain-inspired agentic architecture to improve planning with LLMs
Nature Communications - Multi-step planning is a challenge for LLMs. Here, the authors introduce a brain-inspired Modular Agentic Planner that decomposes planning into specialized LLM modules,...
В Brave появится поисковая ИИ-функция Ask Brave
Разработчики Brave Software, стоящие за созданием ориентированного на конфиденциальность браузера и поисковика, представили функцию Ask Brave, которая объединяет поиск и ИИ-чат в единый интерфейс.
https://xakep.ru/2025/09/30/ask-brave/
Разработчики Brave Software, стоящие за созданием ориентированного на конфиденциальность браузера и поисковика, представили функцию Ask Brave, которая объединяет поиск и ИИ-чат в единый интерфейс.
https://xakep.ru/2025/09/30/ask-brave/
XAKEP
В Brave появится поисковая ИИ-функция Ask Brave
Разработчики Brave Software, стоящие за созданием ориентированного на конфиденциальность браузера и поисковика, представили функцию Ask Brave, которая объединяет поиск и ИИ-чат в единый интерфейс.
В Афганистане полностью отключили интернет
По информации специалистов NetBlocks и Cloudflare, 29 сентября 2025 года в Афганистане была введена полная блокировка интернета. Аналитики сообщили, что сетевые провайдеры в стране были отключены поэтапно, и телефонная связь также работает с перебоями. Таким образом власти страны борются с безнравственностью.
https://xakep.ru/2025/10/01/af-blackout/
Обратно в 17 век...
По информации специалистов NetBlocks и Cloudflare, 29 сентября 2025 года в Афганистане была введена полная блокировка интернета. Аналитики сообщили, что сетевые провайдеры в стране были отключены поэтапно, и телефонная связь также работает с перебоями. Таким образом власти страны борются с безнравственностью.
https://xakep.ru/2025/10/01/af-blackout/
Обратно в 17 век...
XAKEP
В Афганистане полностью отключили интернет
По информации специалистов NetBlocks и Cloudflare, 29 сентября 2025 года в Афганистане была введена полная блокировка интернета. Аналитики сообщили, что сетевые провайдеры в стране были отключены поэтапно, и телефонная связь также работает с перебоями. Таким…
В программе — живые истории о том, как исследования становятся работающими сервисами:
В финале вечера — нетворкинг с ребятами из нашей команды.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
developers.sber.ru
GigaChat Audio Day — IT-конференция Сбера о речевых технологиях и ML | Мероприятия Цифровой витрины
GigaChat Audio Day — IT-конференция Сбера о речевых технологиях и ML. Присоединяйтесь к митапу GigaChat Audio Day от Сбера. Эксперты расскажут о современных речевых технологиях: от распознавания речи на ограниченных данных и суммаризации длинных аудио до оптимизации…
🔥2
ИИ-бот потряс Уолл-стрит, превратив $1 тыс. в $50 тыс. за рекордные 30 дней
Беспрецедентный результат искусственного интеллекта: новая торговая система на базе ИИ, согласно проверенным данным MyFxBook, принесла $14 158 прибыли с начальных $3200 всего за одну неделю.
Однако на первом успехе история не завершилась. Стартовав в мае 2025 года с $1000, бот вновь вызвал ажиотаж среди трейдеров. Всего за пять месяцев, к октябрю, он заработал прибыль в размере $5600, что представляет собой потрясающую доходность в 560%.
Такой результат привлек внимание трейдеров по всему миру, вызвав у них живой интерес и любопытство. Этот робот, использующий передовые технологии искусственного интеллекта, продемонстрировал свое мастерство, точно предсказывая рыночные тенденции и совершая сделки в автономном режиме.
Трейдеры могут выбирать различную скорость торговли — от медленной и стабильной до быстрой и агрессивной. Для тех, кого интересуют потенциальные доходы в аналогичных сценариях, доступен калькулятор ROI.
После таких прорывов в области ИИ, как ChatGPT, данное достижение кажется закономерным следующим шагом. Его производительность поражает не меньше, чем простота использования. Уже поползли слухи, что крупный американский хедж-фонд заинтересовался покупкой алгоритма. По мере развития этой истории финансовый мир замер в ожидании.
https://finzennews.com/news/index.php?utm_source=taboola&utm_medium=referral&utm_campaign=44233578&utm_content=4179542489&tblci=GiC23o6ysQijtCLq4vcmkyHaffnBemj5gsSO1BWRJyBuMSCdyFso5MCG_MGau4uCATDEBA#tblciGiC23o6ysQijtCLq4vcmkyHaffnBemj5gsSO1BWRJyBuMSCdyFso5MCG_MGau4uCATDEBA
Беспрецедентный результат искусственного интеллекта: новая торговая система на базе ИИ, согласно проверенным данным MyFxBook, принесла $14 158 прибыли с начальных $3200 всего за одну неделю.
Однако на первом успехе история не завершилась. Стартовав в мае 2025 года с $1000, бот вновь вызвал ажиотаж среди трейдеров. Всего за пять месяцев, к октябрю, он заработал прибыль в размере $5600, что представляет собой потрясающую доходность в 560%.
Такой результат привлек внимание трейдеров по всему миру, вызвав у них живой интерес и любопытство. Этот робот, использующий передовые технологии искусственного интеллекта, продемонстрировал свое мастерство, точно предсказывая рыночные тенденции и совершая сделки в автономном режиме.
Трейдеры могут выбирать различную скорость торговли — от медленной и стабильной до быстрой и агрессивной. Для тех, кого интересуют потенциальные доходы в аналогичных сценариях, доступен калькулятор ROI.
После таких прорывов в области ИИ, как ChatGPT, данное достижение кажется закономерным следующим шагом. Его производительность поражает не меньше, чем простота использования. Уже поползли слухи, что крупный американский хедж-фонд заинтересовался покупкой алгоритма. По мере развития этой истории финансовый мир замер в ожидании.
https://finzennews.com/news/index.php?utm_source=taboola&utm_medium=referral&utm_campaign=44233578&utm_content=4179542489&tblci=GiC23o6ysQijtCLq4vcmkyHaffnBemj5gsSO1BWRJyBuMSCdyFso5MCG_MGau4uCATDEBA#tblciGiC23o6ysQijtCLq4vcmkyHaffnBemj5gsSO1BWRJyBuMSCdyFso5MCG_MGau4uCATDEBA
Finzennews
Automated trading system outperforms human experts, and has achieved record gains in real market conditions. We investigated whether…
AI Trading Bot Gains +331% in a Week
🤔Экспериментальная модель 🖥 Extract-0 за $196 превзошла 👩💻 GPT-4 и 👩💻 o3 в извлечении данных?
Исследователь Энрике Годой из 🇧🇷Бразилии представил ИИ-модель Extract-0, специализированную LLM с 7 миллиардами параметров, которая демонстрирует новый уровень эффективности в извлечении структурированной информации из документов. Согласно исследованию, данная языковая модель превосходит по производительности популярные универсальные модели, включая GPT-4.1, o3 и GPT-4.1-2025. Ресёрчер ставит под сомнение устоявшуюся парадигму, где доминирующим фактором эффективности считается исключительно масштаб модели.
Ключ к успеху Extract-0 кроется в новаторской трехэтапной методологии обучения, которая позволила достичь высокой точности при минимальных затратах. Процесс включает генерацию 280 128 синтетических примеров данных с сохранением контекстной памяти, параметроэффективную тонкую настройку (LoRA), затрагивающую всего 0.53% весов модели, и обучение с подкреплением (GRPO) с использованием семантической функции вознаграждения. Такой подход позволяет ИИ-агенту понимать смысловую эквивалентность данных, а не простое текстуальное совпадение.
В ходе тестирования на эталонном наборе из 1000 задач по извлечению информации Extract-0 достиг среднего показателя вознаграждения 0.573, значительно опередив GPT-4.1 (0.457) и o3 (0.464).
🖥 Примечательно, что общая стоимость всего цикла обучения модели на одном графическом процессоре NVIDIA H100 составила всего $196.
Цифры наглядно демонстрируют экономическую и техническую состоятельность целенаправленной оптимизации под конкретную задачу. Исследование убедительно пытается доказать, что узкоспециализированные ИИ-решения могут быть не только конкурентоспособными, но и более эффективными по сравнению с масштабируемыми моделями общего назначения.
👆Ограничение исследования коренится в его валидационной парадигме, которая оценивает производительность модели исключительно на in-distribution данных. Обучающий и тестовый наборы сэмплированы из одного и того же синтетического распределения, поэтому продемонстрованная высокая производительность не позволяет сделать надежных выводов о способности модели работать также эффективно в реальных условиях на практических задачах. Таким образом, полученные метрики обладают высокой внутренней валидностью (в рамках созданного синтетического мира), но их внешняя валидность (применимость к реальным задачам) остается под вопросом.
👀 В любом случае ознакомиться с исследованием не помешает.
✋ @Russian_OSINT
Исследователь Энрике Годой из 🇧🇷Бразилии представил ИИ-модель Extract-0, специализированную LLM с 7 миллиардами параметров, которая демонстрирует новый уровень эффективности в извлечении структурированной информации из документов. Согласно исследованию, данная языковая модель превосходит по производительности популярные универсальные модели, включая GPT-4.1, o3 и GPT-4.1-2025. Ресёрчер ставит под сомнение устоявшуюся парадигму, где доминирующим фактором эффективности считается исключительно масштаб модели.
Ключ к успеху Extract-0 кроется в новаторской трехэтапной методологии обучения, которая позволила достичь высокой точности при минимальных затратах. Процесс включает генерацию 280 128 синтетических примеров данных с сохранением контекстной памяти, параметроэффективную тонкую настройку (LoRA), затрагивающую всего 0.53% весов модели, и обучение с подкреплением (GRPO) с использованием семантической функции вознаграждения. Такой подход позволяет ИИ-агенту понимать смысловую эквивалентность данных, а не простое текстуальное совпадение.
В ходе тестирования на эталонном наборе из 1000 задач по извлечению информации Extract-0 достиг среднего показателя вознаграждения 0.573, значительно опередив GPT-4.1 (0.457) и o3 (0.464).
◀️ Для адаптации❗️ DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B применялся метод Low-Rank Adaptation (LoRA), который изменил всего 0.53% от общего числа параметров модели (40.4 млн из 7.66 млрд).◀️ Изначально базовая модель без дообучения имела средний результат 0.232 и валидность JSON на уровне 42.7%.◀️ После этапа контролируемой тонкой настройки (Supervised Fine-Tuning) производительность модели выросла до 0.507, а валидность JSON достигла 79.9%.◀️ Финальный этап обучения с подкреплением (GRPO) позволил достичь итогового результата в 0.573 со средней валидностью JSON в 89.0%, что представляет собой кумулятивное улучшение на 147.0% по сравнению с базовой моделью.
Цифры наглядно демонстрируют экономическую и техническую состоятельность целенаправленной оптимизации под конкретную задачу. Исследование убедительно пытается доказать, что узкоспециализированные ИИ-решения могут быть не только конкурентоспособными, но и более эффективными по сравнению с масштабируемыми моделями общего назначения.
👆Ограничение исследования коренится в его валидационной парадигме, которая оценивает производительность модели исключительно на in-distribution данных. Обучающий и тестовый наборы сэмплированы из одного и того же синтетического распределения, поэтому продемонстрованная высокая производительность не позволяет сделать надежных выводов о способности модели работать также эффективно в реальных условиях на практических задачах. Таким образом, полученные метрики обладают высокой внутренней валидностью (в рамках созданного синтетического мира), но их внешняя валидность (применимость к реальным задачам) остается под вопросом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
3D-фильмы можно будет смотреть на обычном ноутбуке — разраб придумал технологию True3D Window Mode.
Она превращает ваш экран в «окно в трехмерное пространство» — вебка отслеживает движение головы и подстраивает под него глубину картинки
Она превращает ваш экран в «окно в трехмерное пространство» — вебка отслеживает движение головы и подстраивает под него глубину картинки
Специалист по молекулярному моделированию в Ligand Pro
Ligand Pro ищет квалифицированных специалистов в области структурной биоинформатики и молекулярного моделирования для работы над проектами, связанными с разработкой новых подходов к решению задачи молекулярного докинга и описанию взаимодействий типа белок-лиганд и белок-белок в целом.
Чем предстоит заниматься:
→ Собирать и автоматизировать пайплайны для расчета комплексов (оптимальной взаимной ориентации, энергии связывания, и др.) белок-лиганд и белок-белок методами молекулярной динамики.
→ Разрабатывать новые основанные на физико-химических свойствах молекул эмбеддинги для белков и лигандов с целью их дальнейшего использования при обучении ИИ моделей молекулярного докинга.
→ Осуществлять бенчмаркинг результатов ИИ моделей с помощью классических методов молекулярного моделирования.
→ Участвовать в подготовке публикаций в научных журналах и докладов на конференциях.
Какие необходимы навыки и знания:
→ Уверенное владение методом молекулярной динамики и его производными (приоритетны Metadynamics, Replica exchange simulations, Accelerated molecular dynamics, Alchemical transformations), знание принципов конструирования силовых полей AMBER, CHARMM, MARTINI, а также общих силовых полей для малых молекул (GAFF, CGenFF).
→ Опыт работы в пакете GROMACS и в сопутствующих программах, сервисах и библиотеках (PLUMED, Antechamber и ACPYPE, CHARMM-GUI, MDAnalysis и др.), в т.ч. в программах визуализации (VMD, PyMOL).
→ Опыт работы с программами для моделирования белковых структур и комплексов (AlphaFold, Boltz, I-TASSER).
→ Базовые навыки программирования на языке Python и работы в командной строке Unix.
→ Плюсом будут знания в области квантовой химии и навыки работы в соответствующих программных пакетах (ORCA, Gaussian, TeraChem и др.), знание языков программирования С++, C и CUDA.
Условия:
→ Оклад ₽100'000 - 250'000 в зависимости от квалификации, обсуждается по результатам собеседования
→ Очный или гибридный формат работы, офис в Сколтехе.
→ Гибкое начало дня.
→ Оформление по ТК РФ.
→ ДМС.
Контакт для связи:
@Egorchikk Егор Булавко, руководитель отдела моделирования в Ligand Pro
Ligand Pro (ligandpro.ru) — российский стартап, занимающийся созданием и совершенствованием цифровых инструментов рационального дизайна лекарственных средств. Наш арсенал включает методы глубокого обучения нейронных сетей, дополняющие и расширяющие возможности классических алгоритмов вычислительного драг дизайна, а также расчеты методами молекулярной динамики и квантовой химии.
Ligand Pro ищет квалифицированных специалистов в области структурной биоинформатики и молекулярного моделирования для работы над проектами, связанными с разработкой новых подходов к решению задачи молекулярного докинга и описанию взаимодействий типа белок-лиганд и белок-белок в целом.
Чем предстоит заниматься:
→ Собирать и автоматизировать пайплайны для расчета комплексов (оптимальной взаимной ориентации, энергии связывания, и др.) белок-лиганд и белок-белок методами молекулярной динамики.
→ Разрабатывать новые основанные на физико-химических свойствах молекул эмбеддинги для белков и лигандов с целью их дальнейшего использования при обучении ИИ моделей молекулярного докинга.
→ Осуществлять бенчмаркинг результатов ИИ моделей с помощью классических методов молекулярного моделирования.
→ Участвовать в подготовке публикаций в научных журналах и докладов на конференциях.
Какие необходимы навыки и знания:
→ Уверенное владение методом молекулярной динамики и его производными (приоритетны Metadynamics, Replica exchange simulations, Accelerated molecular dynamics, Alchemical transformations), знание принципов конструирования силовых полей AMBER, CHARMM, MARTINI, а также общих силовых полей для малых молекул (GAFF, CGenFF).
→ Опыт работы в пакете GROMACS и в сопутствующих программах, сервисах и библиотеках (PLUMED, Antechamber и ACPYPE, CHARMM-GUI, MDAnalysis и др.), в т.ч. в программах визуализации (VMD, PyMOL).
→ Опыт работы с программами для моделирования белковых структур и комплексов (AlphaFold, Boltz, I-TASSER).
→ Базовые навыки программирования на языке Python и работы в командной строке Unix.
→ Плюсом будут знания в области квантовой химии и навыки работы в соответствующих программных пакетах (ORCA, Gaussian, TeraChem и др.), знание языков программирования С++, C и CUDA.
Условия:
→ Оклад ₽100'000 - 250'000 в зависимости от квалификации, обсуждается по результатам собеседования
→ Очный или гибридный формат работы, офис в Сколтехе.
→ Гибкое начало дня.
→ Оформление по ТК РФ.
→ ДМС.
Контакт для связи:
@Egorchikk Егор Булавко, руководитель отдела моделирования в Ligand Pro
Ligand Pro (ligandpro.ru) — российский стартап, занимающийся созданием и совершенствованием цифровых инструментов рационального дизайна лекарственных средств. Наш арсенал включает методы глубокого обучения нейронных сетей, дополняющие и расширяющие возможности классических алгоритмов вычислительного драг дизайна, а также расчеты методами молекулярной динамики и квантовой химии.
www.skoltech.ru
Контакты
❤1
Развивайте карьеру с лидером горно-металлургической отрасли на бесплатном онлайн-курсе от «Норникеля»!
Проходите карьерные консультации, получайте приоритетное рассмотрение на «Профстарт», а также экскурсии на производство и подарки для самых активных.
Что ждет на программе:
✅ Выбор профессионального трека и резюме, которое действительно работает;
✅ Топ-10 гибких навыков, которые ценят работодатели;
✅ Развитие инженерного, критического и экологического мышления, управление рисками и проектами;
✅ Истории из первых уст: как на самом деле работают на Севере;
✅ Кейс-чемпионат в конце курса.
Подойдет не только технарям, но и студентам менеджерских и бизнес-направлений.
🔥 Старт — 10 октября.
Начните учебный год с мощного апгрейда, регистрируйтесь по ссылке: https://u.to/hnBbIg
Проходите карьерные консультации, получайте приоритетное рассмотрение на «Профстарт», а также экскурсии на производство и подарки для самых активных.
Что ждет на программе:
Подойдет не только технарям, но и студентам менеджерских и бизнес-направлений.
Начните учебный год с мощного апгрейда, регистрируйтесь по ссылке: https://u.to/hnBbIg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
career.nornickel.ru
Покорители севера 2025
Цикл лекций по структурной биологии
На следующей неделе в ФИЦ Биотехнологии РАН❤️ стартует цикл лекций в рамках участия Центра в ФНТП «Развитие синхротронных и нейтронных исследований и исследовательской инфраструктуры на период до 2030 года».
🗓 Каждую неделю по средам в 16:00 в течении двух месяцев ведущие ученые из ФИЦ Биотехнологии РАН, МГУ имени М.В.Ломоносова, МФТИ и других институтов РАН представят научно-образовательные лекции по тематикам, лежащим в русле современной интегративной структурной биологии, ориентированные на широкий круг слушателей.
08 октября, 16:00
Спектроскопия в исследовании белков
Максимов Е.Г., д.б.н, зав. лаб. физико-химии биомембран биологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова
15 октября, 16:00
Рентгеновские лазеры на свободных электронах в структурной биологии и разработке лекарств
Мишин А.В., МФТИ, к.ф-м.н, с.н.с., и.о. заведующего лаборатории структурной биологии рецепторов, сопряжённых с G белком
22 октября, 16:00
Биомедицинская масс-спектрометрия
Николаев Е.Н., д.ф-м.н, профессор, зав. лаб. масс-спектрометрии биомакромолекул ИБХФ РАН
29 октября, 16:00
Малоугловое рассеяние: принципы, применение в структурной биологии и перспективы
Штыкова Э.В., д.х.н, в.н.с. лаборатории биоэлектрохимии ИФХЭ РАН
05 ноября, 16:00
Методы молекулярного моделирования в исследовании биологических систем
Хренова М.Г, д.ф-м.н., руководитель группы молекулярного моделирования ФИЦ Биотехнологии РАН / зав. НИЛ квантовой химии и молекулярного моделирования МГУ имени М.В. Ломоносова
12 ноября, 16:00
Методы ИИ в биологии (первая лекция)
Головин А.В., д.х.н., профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В. Ломоносова, с.н.с отдела математических методов в биологии НИИ Физико-химической биологии имени А. Н. Белозерского МГУ имени М.В. Ломоносова
19 ноября, 16:00
Методы ИИ в биологии (вторая лекция)
Головин А.В., д.х.н., профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В. Ломоносова, с.н.с отдела математических методов в биологии НИИ Физико-химической биологии имени А. Н. Белозерского МГУ имени М.В. Ломоносова
26 ноября, 16:00
Криоэлектронная микроскопия
Моисеенко А.В., н.с. кафедры биоинженерии (Биологический факультет) МГУ имени М.В. Ломоносова
📍 Лекции пройдут в конференц-зале ФИЦ Биотехнологии РАН по адресу: пр-т 60-летия Октября, д. 7, корп. 2.
❗️ Участие бесплатное, вход свободный!
Трансляция не предусмотрена.
➡️ Следите за анонсами!
На следующей неделе в ФИЦ Биотехнологии РАН
08 октября, 16:00
Спектроскопия в исследовании белков
Максимов Е.Г., д.б.н, зав. лаб. физико-химии биомембран биологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова
15 октября, 16:00
Рентгеновские лазеры на свободных электронах в структурной биологии и разработке лекарств
Мишин А.В., МФТИ, к.ф-м.н, с.н.с., и.о. заведующего лаборатории структурной биологии рецепторов, сопряжённых с G белком
22 октября, 16:00
Биомедицинская масс-спектрометрия
Николаев Е.Н., д.ф-м.н, профессор, зав. лаб. масс-спектрометрии биомакромолекул ИБХФ РАН
29 октября, 16:00
Малоугловое рассеяние: принципы, применение в структурной биологии и перспективы
Штыкова Э.В., д.х.н, в.н.с. лаборатории биоэлектрохимии ИФХЭ РАН
05 ноября, 16:00
Методы молекулярного моделирования в исследовании биологических систем
Хренова М.Г, д.ф-м.н., руководитель группы молекулярного моделирования ФИЦ Биотехнологии РАН / зав. НИЛ квантовой химии и молекулярного моделирования МГУ имени М.В. Ломоносова
12 ноября, 16:00
Методы ИИ в биологии (первая лекция)
Головин А.В., д.х.н., профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В. Ломоносова, с.н.с отдела математических методов в биологии НИИ Физико-химической биологии имени А. Н. Белозерского МГУ имени М.В. Ломоносова
19 ноября, 16:00
Методы ИИ в биологии (вторая лекция)
Головин А.В., д.х.н., профессор факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ имени М.В. Ломоносова, с.н.с отдела математических методов в биологии НИИ Физико-химической биологии имени А. Н. Белозерского МГУ имени М.В. Ломоносова
26 ноября, 16:00
Криоэлектронная микроскопия
Моисеенко А.В., н.с. кафедры биоинженерии (Биологический факультет) МГУ имени М.В. Ломоносова
Трансляция не предусмотрена.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4
Что нужно знать о I цикле Конкурса именной стипендии Андрея Мельниченко🔍
8 сентября начался приём заявок на I цикл Конкурса именной стипендии Андрея Мельниченко в 2025-2026 учебном году. Он продлится почти месяц — до 6 октября 2025 года.
📌Рассказываем в карточках о Конкурсе: кто может участвовать, каков размер стипендии, как подать заявку?
Подробно все требования описаны в Положении. Настоятельно рекомендуем ознакомиться с ним❗️
Если у вас остались вопросы, смело задавайте их в комментариях — мы оперативно ответим. Также можно написать нам по почте aimstipendia@yandex.ru или позвонить по номеру 8 (800) 700-28-84 💭
#СтипендияАМ
#СтипендияМельниченко
8 сентября начался приём заявок на I цикл Конкурса именной стипендии Андрея Мельниченко в 2025-2026 учебном году. Он продлится почти месяц — до 6 октября 2025 года.
📌Рассказываем в карточках о Конкурсе: кто может участвовать, каков размер стипендии, как подать заявку?
Подробно все требования описаны в Положении. Настоятельно рекомендуем ознакомиться с ним❗️
Если у вас остались вопросы, смело задавайте их в комментариях — мы оперативно ответим. Также можно написать нам по почте aimstipendia@yandex.ru или позвонить по номеру 8 (800) 700-28-84 💭
#СтипендияАМ
#СтипендияМельниченко
Яндекс Диск
Положение о Конкурсе.pdf
Посмотреть и скачать с Яндекс Диска
I Всероссийская молодежная конференция «Путь в фарминдустрию» (Way2pharm-2025)
Дата и место: 30 октября 2025 г., Москва
Дедлайн подачи заявок: 19 октября 2025 г.
Подробная информация: Ссылка
Дата и место: 30 октября 2025 г., Москва
Дедлайн подачи заявок: 19 октября 2025 г.
Подробная информация: Ссылка
way2pharm-2025.tilda.ws
Конференция Путь в фарминдустрию
I Всероссийская молодежная конференция
🔎 Data-analyst / BI-engineer
Специализация: BI-аналитик, аналитик данных
Уровень: senior
Компания: Fast Charger
🔌 Зарплаты: 250000 - None ₽ (gross)
Описание:
Краткий пересказ (120 символов):
Требуется специалист для интеграции Superset + PostgreSQL, настройки аналитической модели (fact/dim, метрики DAU/MAU, Retention, ARPU), создания дашбордов и оптимизации SQL. Опыт с PostgreSQL, Superset, сложным SQL, продуктовой аналитикой. Проект разовый с перспективой part-time.
Ключевые навыки:
📍 Data Analysis, Superset, PostgreSQL
Ссылка: https://hh.ru/vacancy/126136833
Специализация: BI-аналитик, аналитик данных
Уровень: senior
Компания: Fast Charger
🔌 Зарплаты: 250000 - None ₽ (gross)
Описание:
Краткий пересказ (120 символов):
Требуется специалист для интеграции Superset + PostgreSQL, настройки аналитической модели (fact/dim, метрики DAU/MAU, Retention, ARPU), создания дашбордов и оптимизации SQL. Опыт с PostgreSQL, Superset, сложным SQL, продуктовой аналитикой. Проект разовый с перспективой part-time.
Ключевые навыки:
📍 Data Analysis, Superset, PostgreSQL
Ссылка: https://hh.ru/vacancy/126136833
hh.ru
Вакансия Data-analyst / BI-engineer в Москве, работа в компании Fast Charger
Зарплата: от 250000 ₽ за месяц. Москва. Требуемый опыт: более 6 лет. Проект или разовое задание. Дата публикации: 04.10.2025.
«Недавно я прочитал о масштабной утечке геолокационных данных из Gravy Analytics, благодаря которой стало известно, что более двух тысяч приложений из AppStore и Google Play тайно собирали геолокационные данные пользователей без их согласия. И часто об этом не знали даже разработчики.
Я изучил список и обнаружил как минимум три приложения, установленные на моём iPhone. Проверьте сами!
У меня возникла идея: попробовать отследить себя снаружи, то есть купить свои геолокационные данные, утёкшие через какое-нибудь приложение»
Все знают, где ты находишься
Я изучил список и обнаружил как минимум три приложения, установленные на моём iPhone. Проверьте сами!
У меня возникла идея: попробовать отследить себя снаружи, то есть купить свои геолокационные данные, утёкшие через какое-нибудь приложение»
Все знают, где ты находишься
Хабр
Все знают, где ты находишься
Недавно я прочитал о масштабной утечке геолокационных данных из Gravy Analytics , благодаря которой стало известно, что более двух тысяч приложений из AppStore и Google Play тайно собирали...
🔥1
Клон ChatGPT в 3000 байтах на C, основанный на GPT-2
Эта программа представляет собой свободную от зависимостей реализацию GPT-2. Она загружает матрицу весов и файл BPE из оригинальных файлов TensorFlow, токенизирует вывод при помощи простого энкодера, работающего по принципу частотного кодирования, реализует базовый пакет для линейной алгебры, в котором заключены математические операции над матрицами, определяет архитектуру трансформера, выполняет инференс трансформера, а затем очищает вывод от токенов при помощи BPE-декодера. Всё это — примерно в 3000 байт на C.
Код достаточно эффективно оптимизирован — настолько, что малый GPT-2 на любой современной машине выдаёт отклик всего за несколько секунд.
Эта программа представляет собой свободную от зависимостей реализацию GPT-2. Она загружает матрицу весов и файл BPE из оригинальных файлов TensorFlow, токенизирует вывод при помощи простого энкодера, работающего по принципу частотного кодирования, реализует базовый пакет для линейной алгебры, в котором заключены математические операции над матрицами, определяет архитектуру трансформера, выполняет инференс трансформера, а затем очищает вывод от токенов при помощи BPE-декодера. Всё это — примерно в 3000 байт на C.
Код достаточно эффективно оптимизирован — настолько, что малый GPT-2 на любой современной машине выдаёт отклик всего за несколько секунд.
Хабр
Клон ChatGPT в 3000 байтах на C, основанный на GPT-2
Эта программа представляет собой свободную от зависимостей реализацию GPT-2. Она загружает матрицу весов и файл BPE из оригинальных файлов TensorFlow, токенизирует вывод при помощи простого энкодера,...
Разработчик из Флориды вечером в небольшой дождь на своём Tesla Cybertruck в режиме автопилота Full Self-Driving врезался в стоящий на дороге столб.
Он не успел вовремя перехватить управление автопилота FSD v13.2.4 в тот момент, когда машина двигалась по правой полосе, которая заканчивалась и вливалась в левую полосу. Cybertruck не смог выполнить манёвр перестроения, наскочил на бордюр, а затем врезался в фонарный столб. Разработчик пояснил, что ему повезло, что авария обошлась без царапин и повреждений у водителя.
Профильный автоэксперт Трой Теслайк пояснил, что это странное место для столба, но нет никаких причин, по которым электромобиль Tesla с FSD не должен была сменить полосу, и даже если бы он не сменил полосу, то система автопилота должна была зафиксировать препятствие и предпринять экстренное торможение.
Tesla не используют специальный датчик дождя, который является стандартным в большинстве современных автомобилей. Вместо этого Tesla полагается на камеры автопилота Tesla Vision и бортовые вычисления для оценки осадков. Обнаружение дождя с помощью компьютерного зрения — непростая задача. Система обрабатывает визуальные данные в реальном времени для оценки количества осадков и регулировки дворников, в то время как компьютер FSD выполняет сложные задачи, такие как обнаружение объектов и навигация. Это значительная рабочая нагрузка на бортовую систему.
Tesla считает, что работа бета-версии системы помощи водителю FSD полностью безопасна при выполнении всех рекомендаций компании: руки на руле и внимательно смотреть на дорожную обстановку. В компании уточнили, что ответственность за использование FSD остаётся за водителем, который должен всегда быть внимательным и быть готовым взять на себя управление.
Он не успел вовремя перехватить управление автопилота FSD v13.2.4 в тот момент, когда машина двигалась по правой полосе, которая заканчивалась и вливалась в левую полосу. Cybertruck не смог выполнить манёвр перестроения, наскочил на бордюр, а затем врезался в фонарный столб. Разработчик пояснил, что ему повезло, что авария обошлась без царапин и повреждений у водителя.
Профильный автоэксперт Трой Теслайк пояснил, что это странное место для столба, но нет никаких причин, по которым электромобиль Tesla с FSD не должен была сменить полосу, и даже если бы он не сменил полосу, то система автопилота должна была зафиксировать препятствие и предпринять экстренное торможение.
Tesla не используют специальный датчик дождя, который является стандартным в большинстве современных автомобилей. Вместо этого Tesla полагается на камеры автопилота Tesla Vision и бортовые вычисления для оценки осадков. Обнаружение дождя с помощью компьютерного зрения — непростая задача. Система обрабатывает визуальные данные в реальном времени для оценки количества осадков и регулировки дворников, в то время как компьютер FSD выполняет сложные задачи, такие как обнаружение объектов и навигация. Это значительная рабочая нагрузка на бортовую систему.
Tesla считает, что работа бета-версии системы помощи водителю FSD полностью безопасна при выполнении всех рекомендаций компании: руки на руле и внимательно смотреть на дорожную обстановку. В компании уточнили, что ответственность за использование FSD остаётся за водителем, который должен всегда быть внимательным и быть готовым взять на себя управление.
Хабр
Разработчик из Флориды врезался на Cybertruck в режиме автопилота Full Self-Driving в стоящий на дороге столб
В начале февраля 2025 года разработчик из Флориды Джонатан Челлинджер, работающий в Kraus Hamdani Aerospace, вечером в небольшой дождь на своём Tesla Cybertruck в режиме автопилота Full Self-Driving...
В Японии двух робопсов посадили на цепь и наделили агрессивным поведением, чтобы они кидались на посетителей художественной выставки.
Автором композиции «Динамика собаки на цепи» является дизайнер-робототехник Такаюки Тодо. Робот Unitree Go2 пытается подбежать к посетителям выставки ENCOUNTERS в Токио, но каждый раз его останавливает металлическая цепь.
Примечательно, что это произведение не имеет забора или внешней защиты, кроме жёлтой линии, за которую посетителям заходить крайне не рекомендуется из-за агрессивности экспонатов.
Автором композиции «Динамика собаки на цепи» является дизайнер-робототехник Такаюки Тодо. Робот Unitree Go2 пытается подбежать к посетителям выставки ENCOUNTERS в Токио, но каждый раз его останавливает металлическая цепь.
Примечательно, что это произведение не имеет забора или внешней защиты, кроме жёлтой линии, за которую посетителям заходить крайне не рекомендуется из-за агрессивности экспонатов.
Хабр
В Японии робопсов посадили на цепь и наделили агрессией, чтобы они кидались на посетителей художественной выставки
В Японии двух робопсов посадили на цепь и наделили агрессивным поведением, чтобы они кидались на посетителей художественной выставки , которая работает под эгидой программы поддержки развития творцов...
😁2