Илья Суцкевер
Сооснователь OpenAI предполагает решение проблемы ИИ
Проблема: Если в будущем сильные ИИ действуют автономно, а мы только читаем отчеты - мы перестаем быть участниками важных событий и процессов.
Решение: Слияние сознания человека с ИИ через нейроинтерфейс.
ИИ что-то понимает = ты понимаешь это напрямую, мгновенно.
«Мне не нравится это решение, но это решение» - Илья
По моему, Илья не понимает процесса понимания в целом. Человек не может понимать так как машина, это раз. Скорости у нас разные, это два.
Мне кажется это маркетинговый ход, для продвижения нейроинтерфейсов, к которым они так идут усердно.
Вообще, тут как-то уже стало проскальзывать, что тема нейроиноерфейсов и применения их массово, гиблая идея. Дело не в том, что они плохие или что-то не так. На физиологическом уровне, организм человека отвергает инородное тело. Причем, это процесс не контролируется, мозг сам дает комманду телу избавиться от того, что не укладывается в его парадигму построения ДНК.
Вот в матрице подоная тема была, когда Нео пришел бороться со Смитом, который захватил всю матрицу. Ему тогда верховный правитель сказал:
- Уходи, ты нам не нужен, нам никто не нужен.
Более того, колличество операций в сек для машины, это все равно что бить током человека.
Сооснователь OpenAI предполагает решение проблемы ИИ
Проблема: Если в будущем сильные ИИ действуют автономно, а мы только читаем отчеты - мы перестаем быть участниками важных событий и процессов.
Решение: Слияние сознания человека с ИИ через нейроинтерфейс.
ИИ что-то понимает = ты понимаешь это напрямую, мгновенно.
«Мне не нравится это решение, но это решение» - Илья
По моему, Илья не понимает процесса понимания в целом. Человек не может понимать так как машина, это раз. Скорости у нас разные, это два.
Мне кажется это маркетинговый ход, для продвижения нейроинтерфейсов, к которым они так идут усердно.
Вообще, тут как-то уже стало проскальзывать, что тема нейроиноерфейсов и применения их массово, гиблая идея. Дело не в том, что они плохие или что-то не так. На физиологическом уровне, организм человека отвергает инородное тело. Причем, это процесс не контролируется, мозг сам дает комманду телу избавиться от того, что не укладывается в его парадигму построения ДНК.
Вот в матрице подоная тема была, когда Нео пришел бороться со Смитом, который захватил всю матрицу. Ему тогда верховный правитель сказал:
- Уходи, ты нам не нужен, нам никто не нужен.
Более того, колличество операций в сек для машины, это все равно что бить током человека.
Timelike Quantum Energy Teleportation (https://arxiv.org/pdf/2504.05353)
Мы разработали новый квантовый протокол, получивший название Временноподобная Квантовая Энергетическая Телепортация (TQET), предназначенный для передачи квантовой энергии сквозь пространство-время. Этот протокол основан на временных и пространственных квантовых корреляциях между агентами, разделенными расстоянием и временем. Поставщик энергии вводит энергию в систему путем измерения основного состояния многочастичной системы, которое эволюционирует во времени, тогда как удаленный получатель осуществляет условную операцию, используя обратную связь от поставщика. Когда поставщик и получатель действуют в одном временном интервале, этот процесс называется Квантовой Энергетической Телепортацией (QET). Концептуальное доказательство было проведено для модели Изинга, использующей квантовые симуляции. TQET повышает эффективность энергопередачи примерно с 3% до около 40%, что представляет собой улучшение более чем в 13 раз по сравнению с QET. Кроме того, мы проанализировали взаимосвязь между временной запутанностью и TQET, подтвердив роль временных корреляций в активации энергии между агентами, находящимися в разных точках пространства-времени.
Что-то нереально крутое...
Мы разработали новый квантовый протокол, получивший название Временноподобная Квантовая Энергетическая Телепортация (TQET), предназначенный для передачи квантовой энергии сквозь пространство-время. Этот протокол основан на временных и пространственных квантовых корреляциях между агентами, разделенными расстоянием и временем. Поставщик энергии вводит энергию в систему путем измерения основного состояния многочастичной системы, которое эволюционирует во времени, тогда как удаленный получатель осуществляет условную операцию, используя обратную связь от поставщика. Когда поставщик и получатель действуют в одном временном интервале, этот процесс называется Квантовой Энергетической Телепортацией (QET). Концептуальное доказательство было проведено для модели Изинга, использующей квантовые симуляции. TQET повышает эффективность энергопередачи примерно с 3% до около 40%, что представляет собой улучшение более чем в 13 раз по сравнению с QET. Кроме того, мы проанализировали взаимосвязь между временной запутанностью и TQET, подтвердив роль временных корреляций в активации энергии между агентами, находящимися в разных точках пространства-времени.
Что-то нереально крутое...
Российская компания Neiry представила PJN-1 — голубя-биодрона, совмещающего живую птицу и нейроинтерфейс для дистанционного мониторинга. В мозг птицы имплантированы электроды, а на спине закреплён рюкзачок с электроникой и солнечными батареями. Разработчики утверждают, что дрессировка не нужна, жизнь птицы не сокращается, а операции проводятся с высокой точностью и с акцентом на выживаемость. Биодроны предназначены для мониторинга инфраструктуры, экологических и поисково-спасательных операций, при этом, как заявляет компания, личные данные размываются ИИ, а контроль строго ограничен.
Тем не менее, использование живых животных для подобных задач вызывает этические вопросы. Правда к крысам "камикадзе" вопросов у зоозащитников не было, PR у крыс все же не очень. А тут голуби, птица с давних пор символизирующая мир. Возможно компанию ждет столкновение с общественными организациями.
Тем не менее, использование живых животных для подобных задач вызывает этические вопросы. Правда к крысам "камикадзе" вопросов у зоозащитников не было, PR у крыс все же не очень. А тут голуби, птица с давних пор символизирующая мир. Возможно компанию ждет столкновение с общественными организациями.
neiry.ru
Neiry представляет птиц-биодронов
😎Были мы на хакатоне по Альфе https://alfabank.ru/alfafuture/event/hack/#form. Разработка решений под NLP и чат-ботов. Выступили очень достойно и круто, сейчас пишем две статьи на это. Много было уникальных и креативных решений, в статьях все отразим и покажем.
😤До призов было 41 бал, выступали двумя командами набрали 35.8 и 32 бала. Конкуренция очень жесткая, лидерборд очень динамичный. Были как студенты так и профи. Но мы выступили мы очень слаженно и мощно я считаю.
❓Что могу сказать, а то что хаки сильно поменялись.
🧩 Во-первых, везде только мультиагентная разработка, как в целом и в конторах и современном бизнесе, причем по разным векторам. Такое я видел, когда в соло участвовал на хаке во DRW (HFT Trading, там набрал 96.5 скор из 100). И ты реально видишь как строчки на лидерборде меняются каждую секунду.
🧩 Во-вторых, везде китайские модели, всякие гроки, гптшки и прочее, вообще не видно, Qwen3-MAX-8B на 16M и 2M параметров и их множественные форки и разновидности. Да были кастомные решения, но в массе ситуация такая.
🧩 В-третьих, то что идет из п.2, заходить на хак со своей машиной, нет смысла, от слова совсем, только сервак готовить, моделей много, только с пайплайном MLFlow или что-то подобное. Даже Qwen-3 уже отъедает 24 Гб на оперативке сразу и этого мало, 32, 48, и выше. Нам конечно удалось задавить Qwen-1.5 на 16 гигов, но и то со со скрипом на данных хака. Исходя из этого только серверные решения.
🧩 В-четвертных, стандартное правило хаков, динамический лидерборд, то есть самое топовое решение - лидер, от него все отсчитываются, поэтому гонка не столько с хайповым решением от организаторов сколько с участниками, то есть автоматом двойная нагрузка сразу.
🧩 В-пятых, метрики, практичеси все бизнесовые, стандартных практически нет ни у кого, это тренд вообще всех хаков, которые только идут сейчас.
🧩 В-шестых, мы пришли к тому что уже начали железо оптимизировать, то есть работать с низкоуровневыми инструкуцими на GPU. Моделями уже не ограничивается ничего, снова все уходят в железную составляющую.
👻В любом случае круто качнулись именно в экспертизе и оценке своей стратегии поведения, ну и конечно, накачали топовых решений. С нашими скоро вас ознакомим и поделимся наработками.
https://qwen.ai/research
😤До призов было 41 бал, выступали двумя командами набрали 35.8 и 32 бала. Конкуренция очень жесткая, лидерборд очень динамичный. Были как студенты так и профи. Но мы выступили мы очень слаженно и мощно я считаю.
❓Что могу сказать, а то что хаки сильно поменялись.
🧩 Во-первых, везде только мультиагентная разработка, как в целом и в конторах и современном бизнесе, причем по разным векторам. Такое я видел, когда в соло участвовал на хаке во DRW (HFT Trading, там набрал 96.5 скор из 100). И ты реально видишь как строчки на лидерборде меняются каждую секунду.
🧩 Во-вторых, везде китайские модели, всякие гроки, гптшки и прочее, вообще не видно, Qwen3-MAX-8B на 16M и 2M параметров и их множественные форки и разновидности. Да были кастомные решения, но в массе ситуация такая.
🧩 В-третьих, то что идет из п.2, заходить на хак со своей машиной, нет смысла, от слова совсем, только сервак готовить, моделей много, только с пайплайном MLFlow или что-то подобное. Даже Qwen-3 уже отъедает 24 Гб на оперативке сразу и этого мало, 32, 48, и выше. Нам конечно удалось задавить Qwen-1.5 на 16 гигов, но и то со со скрипом на данных хака. Исходя из этого только серверные решения.
🧩 В-четвертных, стандартное правило хаков, динамический лидерборд, то есть самое топовое решение - лидер, от него все отсчитываются, поэтому гонка не столько с хайповым решением от организаторов сколько с участниками, то есть автоматом двойная нагрузка сразу.
🧩 В-пятых, метрики, практичеси все бизнесовые, стандартных практически нет ни у кого, это тренд вообще всех хаков, которые только идут сейчас.
🧩 В-шестых, мы пришли к тому что уже начали железо оптимизировать, то есть работать с низкоуровневыми инструкуцими на GPU. Моделями уже не ограничивается ничего, снова все уходят в железную составляющую.
👻В любом случае круто качнулись именно в экспертизе и оценке своей стратегии поведения, ну и конечно, накачали топовых решений. С нашими скоро вас ознакомим и поделимся наработками.
https://qwen.ai/research
Alfa Future
Всероссийский хакатон от Альфа‑Банка
Участвуй в направлениях Data Science, Data Analysis и ML Engineering и дойди до финала в Москве!
🔥3
Оставили мне тут отзыв за мои лекции и вебинары. Этот человек сдал все идеально, на том уровне который именно требовалось. Случился у человека шок, в хорошем смысле, так как инфы было вагон, и ... неокрепший мозг начал метаться из стороны в строну ))) но именно, такое метание и паника от обилия новой инфы двигает вперед и реально раскачивает и дает знания которые зайдут в реальной айти продакшен мясорубке.
_
Хотела поделиться впечатлениями от программы))
Вы человек воспринимающий критику, как я понаблюдала)))
Сначала, когда нам дали доступ к ЛК и я начала смотреть Ваши видео - я думала сразу уйти с программы)))))))))))))))))))))) Я была вообще ноль в питоне и программировании...
Потом нам случайно посчастливилось (именно посчастливилось, потому что нам дали возможность, непроизвольно правда, сравнить преподавателей) провести пару занятий с другим преподавателем, мы начали изучать код..
Было сначала интересно, но муторно, там заставляли ВЕСЬ КОД писать ручками, все эти проклятые запятые и проблемы)))) Потом нам написали, что всё же у нас будете Вы))
Лично я сильно напугалась... Но как только Вы начали давать ПРАКТИКУ - стало сразу всё на много яснее и спокойнее воспринимать...
Это лично Вам отзыв))
По программе - ооооочень облечает понимание программы - практическая работа сразу со своим датасетом.. :) Так интереса и вовлечённости что ли больше)
Воть)) спасибо Вам за новые знания и новые возможности)
__
Датасеты специально студенты выбирают сами, ибо только так будет интерес к аналитике и машинке.
_
Хотела поделиться впечатлениями от программы))
Вы человек воспринимающий критику, как я понаблюдала)))
Сначала, когда нам дали доступ к ЛК и я начала смотреть Ваши видео - я думала сразу уйти с программы)))))))))))))))))))))) Я была вообще ноль в питоне и программировании...
Потом нам случайно посчастливилось (именно посчастливилось, потому что нам дали возможность, непроизвольно правда, сравнить преподавателей) провести пару занятий с другим преподавателем, мы начали изучать код..
Было сначала интересно, но муторно, там заставляли ВЕСЬ КОД писать ручками, все эти проклятые запятые и проблемы)))) Потом нам написали, что всё же у нас будете Вы))
Лично я сильно напугалась... Но как только Вы начали давать ПРАКТИКУ - стало сразу всё на много яснее и спокойнее воспринимать...
Это лично Вам отзыв))
По программе - ооооочень облечает понимание программы - практическая работа сразу со своим датасетом.. :) Так интереса и вовлечённости что ли больше)
Воть)) спасибо Вам за новые знания и новые возможности)
__
Датасеты специально студенты выбирают сами, ибо только так будет интерес к аналитике и машинке.
Владимиру Миронову большое спасибо за его искренние усилия накинуть на нас побольше информации: ценной и передовой. С удовольствием с ним познакомился, хотя и заочно. Крайне увлеченный человек. Сохраню его контакты. Вдруг еще придется пообщаться.
Ирине тоже спасибо, старалась как положено и как возможно в данной ситуации.
Ирине тоже спасибо, старалась как положено и как возможно в данной ситуации.
DenoiseLAB
Оставили мне тут отзыв за мои лекции и вебинары. Этот человек сдал все идеально, на том уровне который именно требовалось. Случился у человека шок, в хорошем смысле, так как инфы было вагон, и ... неокрепший мозг начал метаться из стороны в строну ))) но именно…
Да критику я воспринимаю, и это нормально, так как сам постоянно учусь.
DenoiseLAB
Оставили мне тут отзыв за мои лекции и вебинары. Этот человек сдал все идеально, на том уровне который именно требовалось. Случился у человека шок, в хорошем смысле, так как инфы было вагон, и ... неокрепший мозг начал метаться из стороны в строну ))) но именно…
С другим тут имеется ввиду со мной. У группы изначально был другой преподаватель.
Китайцы прокачали гиперконтроль над детьми: теперь они используют ИИ-помощников.
Они открывают ИИ Doubao от ByteDance, направляют его на ребёнка — и получается следующее:
@malepeg
Скажу сразу, это дело не хорошее. Психика на этом ломается детская.
Они открывают ИИ Doubao от ByteDance, направляют его на ребёнка — и получается следующее:
Родитель говорит: «Doubao, присмотри за моим ребёнком. Напоминай ему, когда он отвлекается или его осанка становится хуже».
ИИ-помощник начинает давать комментарии: «Хватит играть с ручкой. Сосредоточься на домашнем задании. Сядь прямо. Твоя осанка неправильная. Не засыпай за столом. Сядь прямо и учись. Не опирайся на руку и не грызи ручку».
@malepeg
Скажу сразу, это дело не хорошее. Психика на этом ломается детская.
👎2💅1
DenoiseLAB
Оставили мне тут отзыв за мои лекции и вебинары. Этот человек сдал все идеально, на том уровне который именно требовалось. Случился у человека шок, в хорошем смысле, так как инфы было вагон, и ... неокрепший мозг начал метаться из стороны в строну ))) но именно…
Тут меня мысль еще посетила. Я готовил в этом году преподавателей именно аналитиков. Курс был небольшой. Самое важное, именно в нашей крайне динамичной области (машинное обучение) и с чем мы сталкиваемся сейчас это понимание возможностей студентов, умение их слушать и слышать. Это крайне важно. Формировать стратегию обучения под каждого и плавно, аккуратно вытягивать на уровень.
Самые ценные инсайты мы получаем не из побед хакатонов или высоких результатов, а от учеников, у которых идет все не быстро. Да победы это важно и ценно и приятно. Ребята стараются и достигают, да это круто.
В этом случае (по отзыву), было все отлично. Речь про тех студентов, у которых все не так замечательно. Почему это важно, сразу понятно, как новые структуры знаний укладываются, какие стили мышления есть, как формируется элемент понимания, какие получаются стратегии мышления именно в рамках отрасли. Там где все буксует больше всего инфы.
Почему это важно, это дает очень ценные инсайты как формируются стратегии обучения и поведения больших языковых моделей. Как ведут себя чат-боты как они мыслят.
Все как по классике, скорость определяется самым медленно идущим путником, и как правило он видит больше всех.
Вечер философии )))
Цель поста, не выделить кого-то или задеть, речь не об этом, а понять как формируются стратегии мышления на разных уровнях. Ведь одно всегда дополняет другое.
Быстро бегущие дают скорость и выход на новые уровни, медленно идущие рефлексию и оценку обьемам. Одно не может без другого.
Самые ценные инсайты мы получаем не из побед хакатонов или высоких результатов, а от учеников, у которых идет все не быстро. Да победы это важно и ценно и приятно. Ребята стараются и достигают, да это круто.
В этом случае (по отзыву), было все отлично. Речь про тех студентов, у которых все не так замечательно. Почему это важно, сразу понятно, как новые структуры знаний укладываются, какие стили мышления есть, как формируется элемент понимания, какие получаются стратегии мышления именно в рамках отрасли. Там где все буксует больше всего инфы.
Почему это важно, это дает очень ценные инсайты как формируются стратегии обучения и поведения больших языковых моделей. Как ведут себя чат-боты как они мыслят.
Все как по классике, скорость определяется самым медленно идущим путником, и как правило он видит больше всех.
Вечер философии )))
Цель поста, не выделить кого-то или задеть, речь не об этом, а понять как формируются стратегии мышления на разных уровнях. Ведь одно всегда дополняет другое.
Быстро бегущие дают скорость и выход на новые уровни, медленно идущие рефлексию и оценку обьемам. Одно не может без другого.
👍7🔥3😭2
Меня тут посетила мысль, они часто приходят. Вот все говорят, что нейросети и их объемные знания в массе своей огромны и весьма вариантивны. А что если посмотреть на это с другой стороны и попытаться понять, насколько быстро мы (люди) выгребаем эти знания и формы. Хотя бы даже оценить примерные оценки.
В целом, нейросетка это всего лишь алгоритм, следовательно, он имеет счетное число вариантов. То бишь рано или поздно эти варианты исчерпаются и начнется дистиляция знаний. Как это произошло с соцсетями, когда все устали от копипасты.
Помучал тут одну сетку и вот что получил
"Примерно говоря, исходя из современных темпов накопления данных и развития технологий, можно предположить, что полное исчерпание всех возможных комбинаций знаний и форм в нейросетях произойдет не ранее конца XXI века, ориентировочно после 2080-х годов. "
Но усталость прийдет намного быстрее, примерный прогноз мой 2035 год. Хм... не очень много времени
В целом, нейросетка это всего лишь алгоритм, следовательно, он имеет счетное число вариантов. То бишь рано или поздно эти варианты исчерпаются и начнется дистиляция знаний. Как это произошло с соцсетями, когда все устали от копипасты.
Помучал тут одну сетку и вот что получил
"Примерно говоря, исходя из современных темпов накопления данных и развития технологий, можно предположить, что полное исчерпание всех возможных комбинаций знаний и форм в нейросетях произойдет не ранее конца XXI века, ориентировочно после 2080-х годов. "
Но усталость прийдет намного быстрее, примерный прогноз мой 2035 год. Хм... не очень много времени
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Нейросеть GeoSpy AI научилась находить ваше точное местоположение по… отражению.
ИИ способен по всего нескольким пикселям здания точно определить, где было сделано фото.
ИИ способен по всего нескольким пикселям здания точно определить, где было сделано фото.
👍3😱1
🔥 DeepSeek представила модель математического мышления с само-верификацией
Компания DeepSeek выпустила DeepSeek-Math-V2 — модель, которая не просто решает математические задачи, но и самостоятельно проверяет корректность своих рассуждений, достигая уровня золотых медалистов Международной математической олимпиады.
🔍 Основная проблема
Традиционные ИИ в математике ориентированы только на правильный ответ, игнорируя качество логических рассуждений. DeepSeek меняет этот подход, фокусируясь на процессе, а не только на результате.
🎯 Трехкомпонентная система
• Верификатор ("учитель") — оценивает доказательства по шкале 0-1
• Мета-верификация ("надзиратель") — проверяет объективность оценок учителя
• Генератор ("ученик") — решает задачи и честно оценивает свои ошибки
💡 Ключевые инновации
• Система поощрения честности — модель получает награду за признание своих ошибок
• Автоматический цикл улучшения — "ученик" и "учитель" совместно эволюционируют
• Процессно-ориентированный подход вместо результат-ориентированного
📊 Результаты
• IMO 2025 и CMO 2024: уровень золотой медали
• Putnam 2024: 118/120 баллов
• IMO-ProofBench Basic: почти 99% точности
Технические детали
Модель основана на DeepSeek-V3.2-Exp-Base и использует методологию GRPO. Система автоматически генерирует сложные доказательства для обучения, создавая замкнутый цикл улучшения без человеческого вмешательства.
Вывод: DeepSeek открывает новое направление в ИИ — само-верифицируемое математическое мышление, где важнее процесс решения, чем конечный ответ.
Hugging Face | Статья
#КитайскийИИ #КитайAI #МатематическийИИ #DeepSeek
Компания DeepSeek выпустила DeepSeek-Math-V2 — модель, которая не просто решает математические задачи, но и самостоятельно проверяет корректность своих рассуждений, достигая уровня золотых медалистов Международной математической олимпиады.
🔍 Основная проблема
Традиционные ИИ в математике ориентированы только на правильный ответ, игнорируя качество логических рассуждений. DeepSeek меняет этот подход, фокусируясь на процессе, а не только на результате.
🎯 Трехкомпонентная система
• Верификатор ("учитель") — оценивает доказательства по шкале 0-1
• Мета-верификация ("надзиратель") — проверяет объективность оценок учителя
• Генератор ("ученик") — решает задачи и честно оценивает свои ошибки
💡 Ключевые инновации
• Система поощрения честности — модель получает награду за признание своих ошибок
• Автоматический цикл улучшения — "ученик" и "учитель" совместно эволюционируют
• Процессно-ориентированный подход вместо результат-ориентированного
📊 Результаты
• IMO 2025 и CMO 2024: уровень золотой медали
• Putnam 2024: 118/120 баллов
• IMO-ProofBench Basic: почти 99% точности
Технические детали
Модель основана на DeepSeek-V3.2-Exp-Base и использует методологию GRPO. Система автоматически генерирует сложные доказательства для обучения, создавая замкнутый цикл улучшения без человеческого вмешательства.
Вывод: DeepSeek открывает новое направление в ИИ — само-верифицируемое математическое мышление, где важнее процесс решения, чем конечный ответ.
Hugging Face | Статья
#КитайскийИИ #КитайAI #МатематическийИИ #DeepSeek
huggingface.co
deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
😁2🔥1
Нейросеть «ГигаЧат» вместе с космическим кораблем «Союз МС-28» госкорпорации «Роскосмос» и международным экипажем отправилась на Международную космическую станцию (МКС), пишет Лента.
Космонавты Сергей Кудь-Сверчков, Сергей Микаев, а также астронавт Кристофер Уилльямс будут использовать специальный программный комплекс на основе «ГигаЧата» для ведения служебных и личных дневников. Ранее они фиксировали результаты исследований и наблюдений с помощью голосовых и текстовых заметок. Записи приходилось расшифровывать на Земле, что требовало значительных временных затрат и серьезной вовлеченности в рутинные задачи. Новый комплекс с искусственным интеллектом автоматически преобразовывает голосовые заметки в текст и дает инструменты для его дальнейшей обработки.
Космонавты Сергей Кудь-Сверчков, Сергей Микаев, а также астронавт Кристофер Уилльямс будут использовать специальный программный комплекс на основе «ГигаЧата» для ведения служебных и личных дневников. Ранее они фиксировали результаты исследований и наблюдений с помощью голосовых и текстовых заметок. Записи приходилось расшифровывать на Земле, что требовало значительных временных затрат и серьезной вовлеченности в рутинные задачи. Новый комплекс с искусственным интеллектом автоматически преобразовывает голосовые заметки в текст и дает инструменты для его дальнейшей обработки.
«Совместный эксперимент Сбера и "Роскосмоса" — первый в истории космонавтики, и мы с нетерпением ждем его результатов. С новым инструментом российские космонавты смогут выполнять работу эффективнее, экономя главный ресурс — время», — подчеркнул президент, председатель правления Сбербанка Герман Греф.
Lenta.RU
«ГигаЧат» отправился на МКС
Нейросеть «ГигаЧат» вместе с космическим кораблем «Союз МС-28» госкорпорации «Роскосмос» и международным экипажем отправилась на Международную космическую станцию (МКС).
👍2
Аналитик/менеджер исследовательских процессов
📍 Москва, Институт синтетической биологии и генной инженерии «ЦСП» ФМБА России
Обязанности:
🔜 Поиск, анализ и оценка актуальных мировых исследований, технологий и патентов в областях биомедицины, биоинформатики, генетики и смежных дисциплин, с особым фокусом на генную инженерию, фармацевтику или вирусологию.
🔜 Подготовка проектной документации (планы, аналитические записки, презентации) для руководства и партнеров.
🔜 Координация и управление междисциплинарными исследовательскими проектами на всех этапах, обеспечение их эффективного выполнения в срок.
🔜 Анализ прогресса и научно-практических результатов текущих исследовательских проектов Института, подготовка отчетности.
🔜 Подготовка аналитических отчетов, научных обзоров и дайджестов с выводами и рекомендациями для научного руководства.
🔜 Участие в оценке научной и коммерческой перспективности полученных результатов.
Требования:
🔜 Высшее образование в области биологии, биоинженерии, биоинформатики, молекулярной генетики или смежных наук. Наличие ученой степени будет существенным преимуществом.
🔜 Широкий научный кругозор и глубокое понимание современных тенденций в биомедицине и генетике.
🔜 Опытом научно-исследовательской работы в близких нам научных областях.
🔜 Отличными аналитическими способностями и навыками работы с большими объемами научной информации.
🔜 Высоким уровнем письменной коммуникации: умение ясно, структурированно и грамотно излагать сложную информацию в виде проектных планов, аналитических записок, научных обзоров и презентаций. Внимание к деталям обязательно.
🔜 Навыки анализа данных (статистика, работа с биологическими базами данных) – важное преимущество.
🔜 Навыки управления проектами и координации команд (приветствуется).
Условия:
🔜 Зарплата 200.000р, зависит от квалификации и стажа работы.
🔜 Работа в передовом научном центре на острие современных биотехнологий.
🔜 Участие в значимых проектах с реальным потенциалом влияния на медицину и жизнь людей.
🔜 Возможность работать в динамичной междисциплинарной среде с ведущими учеными.
🔜 Профессиональное развитие и научный рост.
🔜 Конкурентные условия труда, официальное оформление, зарплата не привязана к грантам.
🔜 Офисный формат работы, Институт располагается на м. Щукинская.
🔜 Гибридный формат можно обсуждать после окончания испытательного срока.
Обязанности:
Требования:
Условия:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM