Новый китайский нейронаучный журнал "Neuron Communications" — бесплатный open access
https://www.keaipublishing.com/en/journals/neuron-communications/
https://www.sciencedirect.com/journal/neuron-communications
The journal welcomes studies that go beyond single-cell or single-molecule analysis to explore the network-level, structural, and functional relationships between cells.
Topics of interest:
1. Molecular and Cellular Mechanisms of Neural Communication
2. Communication in Development and Plasticity
3. Injury, Inflammation, and Regeneration
4. Dysregulated Communication in Neurological Disorders
5. Experimental and Computational Approaches to Neural Communication
https://www.keaipublishing.com/en/journals/neuron-communications/
https://www.sciencedirect.com/journal/neuron-communications
All accepted manuscripts submitted between January 1, 2026 and December 31, 2027 will receive a full waiver of the Article Publishing Charge (APC). No APC will be charged to authors during this period.
The journal welcomes studies that go beyond single-cell or single-molecule analysis to explore the network-level, structural, and functional relationships between cells.
Topics of interest:
1. Molecular and Cellular Mechanisms of Neural Communication
2. Communication in Development and Plasticity
3. Injury, Inflammation, and Regeneration
4. Dysregulated Communication in Neurological Disorders
5. Experimental and Computational Approaches to Neural Communication
🔥3
🔥 Huawei обходит санкции США с помощью математики: представлен «закон масштабирования Тау»
Пока США перекрывают доступ к передовому оборудованию для литографии, Huawei совершает тихую революцию в архитектуре чипов. Компания официально представила Tau Scaling Law (Закон масштабирования Тау) — стратегический ответ на замедление закона Мура и западные ограничения.
Вместо погони за нанометрами Huawei делает ставку на временное масштабирование и трехмерную архитектуру, чтобы выжать максимум из имеющихся технологий.
Что это значит для индустрии:
Эквивалент 1.4 нм к 2031 году
Huawei планирует достичь производительности уровня 1.4-нм чипов, используя текущее оборудование DUV (глубокий ультрафиолет). Никакой зависимости от запрещенных систем EUV от ASML.
Технология Logic Folding (Сворачивание логики)
Вместо уменьшения транзисторов чипы будут расти «вверх». Архитектура использует передовую 3D-компоновку и оптимизацию вычислений на системном уровне, буквально упаковывая больше логики в единицу объема.
Вектор на Kirin и Ascend
Новый закон масштабирования станет фундаментом для будущих поколений потребительских процессоров Kirin (для смартфонов) и мощных ИИ-ускорителей Ascend для дата-центров.
Это кардинальный сдвиг парадигмы. Huawei доказывает, что лидерство в полупроводниках теперь определяется не только точностью лазера на заводах, но и гениальностью системной архитектуры, алгоритмов и математических моделей. В условиях тотальной блокады Китай создает полностью независимый технологический путь.
Оригинальная статья
Пока США перекрывают доступ к передовому оборудованию для литографии, Huawei совершает тихую революцию в архитектуре чипов. Компания официально представила Tau Scaling Law (Закон масштабирования Тау) — стратегический ответ на замедление закона Мура и западные ограничения.
Вместо погони за нанометрами Huawei делает ставку на временное масштабирование и трехмерную архитектуру, чтобы выжать максимум из имеющихся технологий.
Что это значит для индустрии:
Эквивалент 1.4 нм к 2031 году
Huawei планирует достичь производительности уровня 1.4-нм чипов, используя текущее оборудование DUV (глубокий ультрафиолет). Никакой зависимости от запрещенных систем EUV от ASML.
Технология Logic Folding (Сворачивание логики)
Вместо уменьшения транзисторов чипы будут расти «вверх». Архитектура использует передовую 3D-компоновку и оптимизацию вычислений на системном уровне, буквально упаковывая больше логики в единицу объема.
Вектор на Kirin и Ascend
Новый закон масштабирования станет фундаментом для будущих поколений потребительских процессоров Kirin (для смартфонов) и мощных ИИ-ускорителей Ascend для дата-центров.
Это кардинальный сдвиг парадигмы. Huawei доказывает, что лидерство в полупроводниках теперь определяется не только точностью лазера на заводах, но и гениальностью системной архитектуры, алгоритмов и математических моделей. В условиях тотальной блокады Китай создает полностью независимый технологический путь.
Оригинальная статья
Huawei Central
Huawei Tau Law chip tech is breakthrough, but not threat to TSMC: Nvidia
Huawei has introduced the Tau Scaling Law for its chip tech, and amid major spotlight, it has also caught the attention of TSMC and Nvidia. In a recent gathering, the US chipset maker talked about how the global rival sees the Chinese OEM’s latest semiconductor…
🔥1
В Москве прошла IV Международная университетская премия в области ИИ и больших данных «Гравитация», говорится в сообщении организаторов.
На конкурс поступило 243 заявки — на 20% больше, чем годом ранее. Самые популярные номинации: «Алгоритмы и программные решения» (37 проектов), «Инновации в образовании и подготовке кадров» (31 проект), рассказал Павел Голосов, директор Института общественных наук Президентской академии и соорганизатор премии.
В номинации «Безопасность и доверие» победила система контроля безопасности и качества больших языковых моделей от Исследовательского центра ИИ МГУ — решение для предотвращения недостоверных ответов и нежелательного контента в LLM.
В номинации «Прорывные научные исследования» — портативный томограф «Велес» от Smart Engines: компактная КТ-технология для полевых условий и немобильных пациентов.
На конкурс поступило 243 заявки — на 20% больше, чем годом ранее. Самые популярные номинации: «Алгоритмы и программные решения» (37 проектов), «Инновации в образовании и подготовке кадров» (31 проект), рассказал Павел Голосов, директор Института общественных наук Президентской академии и соорганизатор премии.
В номинации «Безопасность и доверие» победила система контроля безопасности и качества больших языковых моделей от Исследовательского центра ИИ МГУ — решение для предотвращения недостоверных ответов и нежелательного контента в LLM.
В номинации «Прорывные научные исследования» — портативный томограф «Велес» от Smart Engines: компактная КТ-технология для полевых условий и немобильных пациентов.
⚡️Стал известен состав сборной России, которая представит страну на Международной инженерно-космической олимпиаде (GFSSM) в Пекине, соревнования пройдут 13-17 августа, пишут Известия.
В команду вошли 11 школьников, они прошли всероссийский отбор из 530 участников со всей страны. Их имена озвучил президент Группы «Т-Технологии» Станислав Близнюк на деловой сессии фестиваля «Т-Двор» в Санкт-Петербурге с участием главы Роскосмоса Дмитрия Баканова. Среди финалистов ученики 9-11 классов из Москвы, Санкт-Петербурга, Пензы, Ейска, Владимира и Долгопрудного. Готовить участников к соревнованиям будут Центральный университет, Роскосмос и Группа «Т-Технологии».
В команду вошли 11 школьников, они прошли всероссийский отбор из 530 участников со всей страны. Их имена озвучил президент Группы «Т-Технологии» Станислав Близнюк на деловой сессии фестиваля «Т-Двор» в Санкт-Петербурге с участием главы Роскосмоса Дмитрия Баканова. Среди финалистов ученики 9-11 классов из Москвы, Санкт-Петербурга, Пензы, Ейска, Владимира и Долгопрудного. Готовить участников к соревнованиям будут Центральный университет, Роскосмос и Группа «Т-Технологии».
Известия
В Петербурге представили состав сборной России на Международной инженерно-космической олимпиаде
В Санкт-Петербурге представили школьную сборную России, которая представит страну на Международной инженерно-космической олимпиаде Global Future Space Scholars Meet (GFSSM). Имена участников назвал президент группы «Т-Технологии» Станислав Близнюк на деловой…
👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В сети завирусился пацан, который показал, как запитать магнитолу с помощью БП и материнки.
Молодчага ))))
Молодчага ))))
🔥4
🎄Утренняя подборка
● Дорожные камеры в Москве начали фиксировать с помощью ИИ остановку в местах, где машина мешает другим участникам движения
● «Норникель» выпустил открытую модель MetalGPT для применения в металлургической отрасли
● «Билайн бизнес» предоставил предпринимателям доступ к популярным нейросетям
● Исследователи «Яндекса», ШАД и ДВФУ создали нейросеть для анализа аэрофотоснимков природных территорий на предмет загрязнений
● В Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского разработали ИИ-модель для прогноза риска смерти пациентов с диабетом
🗺За рубежом
● В Китае могут ввести ограничение на покупку ИИ-чипов H200 от NVIDIA
● Alibaba создаст подразделение для стимулирования использования потребителями решений на базе Qwen
● Microsoft инвестирует в Индию $17,5 млрд в течение четырех лет для развития облачной и ИИ-инфраструктуры
● Организация Linux Foundation открыла проект Agentic AI Foundation для развития комплекса инструментов и стандартов в области агентного ИИ
● Разработчик Anthropic и Accenture создали Accenture Anthropic Business Group для совместной разработки ИИ-решений
● Google планирует выпустить очки с ИИ в 2026 году
● Американский разработчик Pebble представил умное кольцо Index 01 для создания заметок
● Французский стартап Mistral AI выпустил семейство моделей Devstral 2 для программирования, а также ИИ-ассистента Mistral Vibe CLI для автоматизации написания кода
🏅Конкурсы
● Лауреатами Научной премии «Сбера» — 2025 в номинации «AI в науке» стали ученые Михаил Медведев и Дмитрий Пензар. В номинации «Цифровая вселенная» — Роман Соловьёв, Сергей Кривовичев и Борис Алексеев
● Команда VIM Института искусственного интеллекта AIRI заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning премии NeurIPS 2025, а команда In2AI стала первой в соревновании Generalization
📈Аналитика
● Согласно информации HeadHunter зарплаты в России для специалистов с навыками в области робототехники за год выросли на 14%
● В AppSec Solutions прогнозируют, что российский рынок защиты ИИ в 2026 году составит не менее 1 млрд руб., а к 2029 году достигнет 11 млрд руб.
💬Мнения
● Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев — о темпах применения ИИ в ТЭК
📎Материалы
● Заметка mos. ru о работе городских сервисов с ИИ
🙋Ищут
● CNews и ВТБ открыли набор участников на премию Data Fusion Awards, которая включает номинации в сфере ИИ. Узнать детали и подать заявку до 20 января 2026 года можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● ИИ-агент Phone Agent от Zhipu AI для управления смартфоном
● Дорожные камеры в Москве начали фиксировать с помощью ИИ остановку в местах, где машина мешает другим участникам движения
● «Норникель» выпустил открытую модель MetalGPT для применения в металлургической отрасли
● «Билайн бизнес» предоставил предпринимателям доступ к популярным нейросетям
● Исследователи «Яндекса», ШАД и ДВФУ создали нейросеть для анализа аэрофотоснимков природных территорий на предмет загрязнений
● В Национальном исследовательском Нижегородском государственном университете им. Н.И. Лобачевского разработали ИИ-модель для прогноза риска смерти пациентов с диабетом
🗺За рубежом
● В Китае могут ввести ограничение на покупку ИИ-чипов H200 от NVIDIA
● Alibaba создаст подразделение для стимулирования использования потребителями решений на базе Qwen
● Microsoft инвестирует в Индию $17,5 млрд в течение четырех лет для развития облачной и ИИ-инфраструктуры
● Организация Linux Foundation открыла проект Agentic AI Foundation для развития комплекса инструментов и стандартов в области агентного ИИ
● Разработчик Anthropic и Accenture создали Accenture Anthropic Business Group для совместной разработки ИИ-решений
● Google планирует выпустить очки с ИИ в 2026 году
● Американский разработчик Pebble представил умное кольцо Index 01 для создания заметок
● Французский стартап Mistral AI выпустил семейство моделей Devstral 2 для программирования, а также ИИ-ассистента Mistral Vibe CLI для автоматизации написания кода
🏅Конкурсы
● Лауреатами Научной премии «Сбера» — 2025 в номинации «AI в науке» стали ученые Михаил Медведев и Дмитрий Пензар. В номинации «Цифровая вселенная» — Роман Соловьёв, Сергей Кривовичев и Борис Алексеев
● Команда VIM Института искусственного интеллекта AIRI заняла призовое место в треке Internal Model Reasoning премии NeurIPS 2025, а команда In2AI стала первой в соревновании Generalization
📈Аналитика
● Согласно информации HeadHunter зарплаты в России для специалистов с навыками в области робототехники за год выросли на 14%
● В AppSec Solutions прогнозируют, что российский рынок защиты ИИ в 2026 году составит не менее 1 млрд руб., а к 2029 году достигнет 11 млрд руб.
💬Мнения
● Заместитель министра энергетики Эдуард Шереметцев — о темпах применения ИИ в ТЭК
📎Материалы
● Заметка mos. ru о работе городских сервисов с ИИ
🙋Ищут
● CNews и ВТБ открыли набор участников на премию Data Fusion Awards, которая включает номинации в сфере ИИ. Узнать детали и подать заявку до 20 января 2026 года можно здесь
🧑🏻💻Разработчикам
● ИИ-агент Phone Agent от Zhipu AI для управления смартфоном
Коммерсантъ
В Москве камеры с помощью ИИ начали выявлять новый вид нарушений
Подробнее на сайте
🔥1
🆕 В кругах Громова - прибавление! Только что вышло новое исследование
– Self-Service-круг Громова 2026!
☝️ Self-Service-круг Громова объясняет, как российские аналитические платформы поддерживают самостоятельность пользователей во всей
архитектуре данных, а не только в BI. Исследование помогает понять, где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация.
☝️ В отчет вошло более 20 российских решений, в том числе и наши партнеры
– Loginom, Yandex DataLens, Visiology, PIX BI, Luxms BI и другие.
Скачиваете и изучайте Self-Service-круг Громова и делитесь с нами в комментариях, что вы думаете о self-service функциональность в российских системах бизнес-аналитики 👌
#BI #Selfservice #АналитикаДанных #Исследование
– Self-Service-круг Громова 2026!
☝️ Self-Service-круг Громова объясняет, как российские аналитические платформы поддерживают самостоятельность пользователей во всей
архитектуре данных, а не только в BI. Исследование помогает понять, где self-service – реальная управляемая модель, а где – набор разрозненных функций или маркетинговая декларация.
☝️ В отчет вошло более 20 российских решений, в том числе и наши партнеры
– Loginom, Yandex DataLens, Visiology, PIX BI, Luxms BI и другие.
Скачиваете и изучайте Self-Service-круг Громова и делитесь с нами в комментариях, что вы думаете о self-service функциональность в российских системах бизнес-аналитики 👌
#BI #Selfservice #АналитикаДанных #Исследование
Яндекс Диск
SelfService_Gromov_2026.pdf
Посмотреть и скачать с Яндекс Диска
🔥1
Боты впервые обогнали людей по числу веб-запросов к страницам, следует из данных Cloudflare Radar.
На автоматизированный трафик приходится 57,5% HTTP-запросов к HTML-страницам, на пользователей — 42,5%. Глава Cloudflare Мэтью Принс заявил, что это произошло быстрее его прогноза на 2027 год из-за роста ИИ-агентов, которые могут просматривать тысячи сайтов вместо одного пользователя.
На автоматизированный трафик приходится 57,5% HTTP-запросов к HTML-страницам, на пользователей — 42,5%. Глава Cloudflare Мэтью Принс заявил, что это произошло быстрее его прогноза на 2027 год из-за роста ИИ-агентов, которые могут просматривать тысячи сайтов вместо одного пользователя.
В США поставлен новый антирекорд — за май американские IT-компании уволили более 3️⃣ 8️⃣ тысяч сотрудников.
Это крупнейшая волна сокращений в технологическом секторе за последние два года. Аналитики считают, что ИИ — это главная причина увольнений.
Происходит это безумие на фоне рекордных инвестиций в ИИ. Google, Amazon, Microsoft и Цукерберг собираются влить на развитие технологий сотни миллиардов баксов.
Это крупнейшая волна сокращений в технологическом секторе за последние два года. Аналитики считают, что ИИ — это главная причина увольнений.
Происходит это безумие на фоне рекордных инвестиций в ИИ. Google, Amazon, Microsoft и Цукерберг собираются влить на развитие технологий сотни миллиардов баксов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧮 Интересная и подробная статья о том, почему TPU становятся ключевым фактором в удешевлении инференса.
- TPUs дают примерно в 4 раза лучшую стоимость за производительность по сравнению с Nvidia GPU в задачах инференса
- Инференс за время жизни модели стоит в 15 раз дороже, чем её обучение
- К 2030 году инференс будет потреблять около 75 процентов всего AI compute (рынок на 255 млрд долларов)
Основная мысль проста: инференс полностью доминирует итоговую стоимость эксплуатации модели. Обучение модели уровня GPT-4 стоит примерно 150 миллионов долларов, но поддержание инференса - около 2.3 миллиарда долларов в год.
Nvidia H100 отлично подходит для гибкого обучения, но их универсальная архитектура добавляет лишнюю логику управления и движение данных, что увеличивает энергопотребление при простых forward-pass операциях — поэтому длительный инференс обходится дорого.
Google TPU - специализированные чипы для tensor math, построенные на систолических массивах и агрессивной инженерии энергопотребления. В итоге они потребляют примерно на 60-65 процентов меньше энергии и дают около четырёхкратного выигрыша по стоимости инференса трансформеров по сравнению с H100.
Практика это подтверждает:
Midjourney снизил затраты на инференс примерно на 65 процентов после перехода на TPU.
Anthropic закупает до миллиона TPU.
Meta, Salesforce, Cohere и многие другие также переводят всё больше трафика на TPU-поды, поскольку инференс стремительно растёт и к 2030 году станет около 75 процентов всех вычислений в AI.
ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025
- TPUs дают примерно в 4 раза лучшую стоимость за производительность по сравнению с Nvidia GPU в задачах инференса
- Инференс за время жизни модели стоит в 15 раз дороже, чем её обучение
- К 2030 году инференс будет потреблять около 75 процентов всего AI compute (рынок на 255 млрд долларов)
Основная мысль проста: инференс полностью доминирует итоговую стоимость эксплуатации модели. Обучение модели уровня GPT-4 стоит примерно 150 миллионов долларов, но поддержание инференса - около 2.3 миллиарда долларов в год.
Nvidia H100 отлично подходит для гибкого обучения, но их универсальная архитектура добавляет лишнюю логику управления и движение данных, что увеличивает энергопотребление при простых forward-pass операциях — поэтому длительный инференс обходится дорого.
Google TPU - специализированные чипы для tensor math, построенные на систолических массивах и агрессивной инженерии энергопотребления. В итоге они потребляют примерно на 60-65 процентов меньше энергии и дают около четырёхкратного выигрыша по стоимости инференса трансформеров по сравнению с H100.
Практика это подтверждает:
Midjourney снизил затраты на инференс примерно на 65 процентов после перехода на TPU.
Anthropic закупает до миллиона TPU.
Meta, Salesforce, Cohere и многие другие также переводят всё больше трафика на TPU-поды, поскольку инференс стремительно растёт и к 2030 году станет около 75 процентов всех вычислений в AI.
ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025
AI News Hub
AI Inference Costs 2025: Why Google TPUs Beat Nvidia GPUs by 4x
Nvidia's AI empire is crumbling. Google's TPUs now deliver 4x better performance-per-dollar for inference, the workload consuming 75% of AI compute by 2030. Midjourney slashed costs 65% by switching. Meta's negotiating multibillion-dollar TPU deals. Even…
🔭 Вышло огромное исследование на 303 страницы от ведущих китайских лабораторий — подробный разбор того, как создают и обучают модели, ориентированные на написание кода, и как на их основе строят полноценные софт-агенты.
Вот что в нём разбирается:
1. Как формируют модель
- Сбор и очистка гигантских датасетов кода.
- Предобучение: модель впитывает реальные паттерны программирования в промышленных масштабах.
- SFT и RL: дополнительные этапы, где модель учат лучше следовать инструкциям, проходить тесты и избегать очевидных ошибок.
2. Как модели превращают в инженерных агентов
- Агент читает баг-репорт или фичу.
- Планирует шаги.
- Меняет файлы.
- Запускает тесты.
- Повторяет цикл, пока не добьётся результата.
3. Какие проблемы всё ещё остаются
- Работа с огромными репозиториями.
- Безопасность и надёжность генерируемого кода.
- Корректная оценка качества работы агентов.
- Реальные приёмы и лайфхаки, которые используют текущие команды.
Исследование - мощный срез состояния индустрии: от датасетов и архитектур до практических инженерных пайплайнов. Это именно то, как современные LLM превращаются в «второго разработчика» в команде.
https://arxiv.org/abs/2511.18538
Вот что в нём разбирается:
1. Как формируют модель
- Сбор и очистка гигантских датасетов кода.
- Предобучение: модель впитывает реальные паттерны программирования в промышленных масштабах.
- SFT и RL: дополнительные этапы, где модель учат лучше следовать инструкциям, проходить тесты и избегать очевидных ошибок.
2. Как модели превращают в инженерных агентов
- Агент читает баг-репорт или фичу.
- Планирует шаги.
- Меняет файлы.
- Запускает тесты.
- Повторяет цикл, пока не добьётся результата.
3. Какие проблемы всё ещё остаются
- Работа с огромными репозиториями.
- Безопасность и надёжность генерируемого кода.
- Корректная оценка качества работы агентов.
- Реальные приёмы и лайфхаки, которые используют текущие команды.
Исследование - мощный срез состояния индустрии: от датасетов и архитектур до практических инженерных пайплайнов. Это именно то, как современные LLM превращаются в «второго разработчика» в команде.
https://arxiv.org/abs/2511.18538
arXiv.org
From Code Foundation Models to Agents and Applications: A...
Large language models (LLMs) have fundamentally transformed automated software development by enabling direct translation of natural language descriptions into functional code, driving commercial...
🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🌪️ Game Changer: Вихри в симуляции текучей среды
Новая научная работа (Wang et al., SIGGRAPH 2025) совершила невероятный прорыв, решив одну из самых сложных проблем компьютерной графики и инженерных симуляций: долговременное и точное моделирование вихревых потоков (vorticity).
❓ В чем проблема?
Вихри - это мельчайшие водовороты, которые определяют, как ведут себя газы и жидкости (дым, вода, воздух вокруг крыла самолета).
Точное моделирование их хаотичного поведения (турбулентности) критически важно, но чрезвычайно сложно:
- Сложность визуализации: Вихри часто невидимы (например, в воздухе), что требует сложных методов трассировки (как пузырьки или дым).
- Нестабильность симуляции: В большинстве прошлых методов вихри очень быстро разрушались, искажались или, в худшем случае, приводили к «взрыву» симуляции 💥 после нескольких шагов.
💡 Гениальное решение: «Частицы с памятью»
Исследователи возродили и обновили метод Vortex-in-Cell, используя гибридный подход, который наконец-то может справиться с хаосом:
- Сетка (Grid): Используется для расчета общей скорости и давления потока.
- Частицы (Particles): Внутри этой сетки размещаются частицы, которые действуют как «погодные зонды». Они несут в себе информацию о локальной ротации (вихревом потоке).
Сохранение «Травмы»: Главная хитрость: эти частицы «помнят» все растяжения и скручивания, которым они подверглись. Это позволяет вихрям оставаться четкими и стабильными, даже когда они взаимодействуют друг с другом и распадаются на более мелкие.
📈 Главный результат
Новый метод позволяет сохранять детализацию вихрей до 30 раз дольше, чем предыдущие, и впервые обеспечивает реалистичное моделирование таких сложных сцен, как:
🐋 Движение морского ящера в воде.
🌪️ Эволюция сложных узлов вихревых колец.
🚀 Выхлопные газы от ракеты или потоки воздуха вокруг сверхзвукового самолета.
🎯 Приложения
Эта беспрецедентная точность несет огромный потенциал:
- Прогнозирование Погоды: Более четкие и надежные модели ураганов и торнадо могут спасти жизни.
- Инженерия: Проектирование более тихих реактивных двигателей и аэродинамически эффективных автомобилей.
- Компьютерная Графика: Невероятно реалистичные спецэффекты для фильмов и игр!
Источник
Новая научная работа (Wang et al., SIGGRAPH 2025) совершила невероятный прорыв, решив одну из самых сложных проблем компьютерной графики и инженерных симуляций: долговременное и точное моделирование вихревых потоков (vorticity).
❓ В чем проблема?
Вихри - это мельчайшие водовороты, которые определяют, как ведут себя газы и жидкости (дым, вода, воздух вокруг крыла самолета).
Точное моделирование их хаотичного поведения (турбулентности) критически важно, но чрезвычайно сложно:
- Сложность визуализации: Вихри часто невидимы (например, в воздухе), что требует сложных методов трассировки (как пузырьки или дым).
- Нестабильность симуляции: В большинстве прошлых методов вихри очень быстро разрушались, искажались или, в худшем случае, приводили к «взрыву» симуляции 💥 после нескольких шагов.
💡 Гениальное решение: «Частицы с памятью»
Исследователи возродили и обновили метод Vortex-in-Cell, используя гибридный подход, который наконец-то может справиться с хаосом:
- Сетка (Grid): Используется для расчета общей скорости и давления потока.
- Частицы (Particles): Внутри этой сетки размещаются частицы, которые действуют как «погодные зонды». Они несут в себе информацию о локальной ротации (вихревом потоке).
Сохранение «Травмы»: Главная хитрость: эти частицы «помнят» все растяжения и скручивания, которым они подверглись. Это позволяет вихрям оставаться четкими и стабильными, даже когда они взаимодействуют друг с другом и распадаются на более мелкие.
📈 Главный результат
Новый метод позволяет сохранять детализацию вихрей до 30 раз дольше, чем предыдущие, и впервые обеспечивает реалистичное моделирование таких сложных сцен, как:
🐋 Движение морского ящера в воде.
🌪️ Эволюция сложных узлов вихревых колец.
🚀 Выхлопные газы от ракеты или потоки воздуха вокруг сверхзвукового самолета.
🎯 Приложения
Эта беспрецедентная точность несет огромный потенциал:
- Прогнозирование Погоды: Более четкие и надежные модели ураганов и торнадо могут спасти жизни.
- Инженерия: Проектирование более тихих реактивных двигателей и аэродинамически эффективных автомобилей.
- Компьютерная Графика: Невероятно реалистичные спецэффекты для фильмов и игр!
Источник
👍2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь вы знаете, сколько роботов-пылесосов нужно запустить одновременно, чтобы уборка комнаты прошла максимально быстро.
А кстати, сколько.... хорошая алгоритмическая задача ))
А кстати, сколько.... хорошая алгоритмическая задача ))
Bitcoin под угрозой: Google рассчитала взлом за 9 минут
Google Quantum AI выпустила статью, где показала новые оценки для атаки на secp256k1 - именно на этой эллиптической кривой держатся подписи Bitcoin и части экосистемы Ethereum. Авторы утверждают, что алгоритм Шора можно реализовать примерно с 1200 логическими кубитами и 90 млн Toffoli-гейтов, либо с 1450 логическими кубитами и 70 млн Toffoli-гейтов. Для сверхпроводниковой архитектуры это дает оценку меньше чем в 500 тысяч физических кубитов, что почти на порядок лучше некоторых прошлых оценок и заметно ниже, чем в работе Litinski 2023, с которой они сравниваются.
Самое тревожное в бумаге не в самом факте угрозы, а в таймингах. По расчетам Google, если часть вычислений сделать заранее, то после раскрытия публичного ключа приватный ключ можно получить примерно за 9-12 минут. Средний блок Bitcoin добывается около 10 минут, а значит теоретически становятся возможны on-spend атаки: перехват транзакции в мемпуле и подмена до подтверждения блока. Авторы отдельно пишут, что именно fast-clock платформы вроде superconducting и photonic выглядят опаснее всего для активных транзакций.
При этом речь пока не о том, что Bitcoin "сломали". Такого компьютера сейчас не существует. Но сама граница между "это научная фантастика" и "это уже инженерная гонка" заметно сдвинулась. В paper прямо сказано, что криптосообществам стоит ускорять переход к post-quantum cryptography без промедления.
Отдельная проблема - старые и давно неактивные кошельки. В документе говорится, что около 1.7 млн BTC до сих пор лежат в старых P2PK-скриптах с уже раскрытыми публичными ключами, а общий объем уязвимых адресов оценивается примерно в 6.7 млн BTC. Это делает "спящие" монеты потенциальной многомиллиардной целью для будущих CRQC-машин.
Ethereum, по мнению авторов, рискует по-своему. Там отдельные поверхности атаки связаны с account model, BLS-подписями валидаторов и KZG commitments, которые используются в Data Availability. В таблице paper для Ethereum перечислены отдельные классы уязвимостей, включая BLS signatures и KZG commitments.
Еще один важный момент - Google проверила свои ресурсные оценки через zero-knowledge proof, не раскрывая сам атакующий квантовый circuit. Для квантового криптоанализа такого уровня это подается как важная валидация результатов.
Итог простой: квантовый взлом Bitcoin еще не наступил, но окно до реальной угрозы сжимается гораздо быстрее, чем многие привыкли думать. Теперь вопрос уже не в том, возможна ли такая атака в принципе, а успеет ли крипторынок мигрировать раньше, чем появится нужное железо.
quantumai.google/static/site-assets/downloads/cryptocurrency-whitepaper.pdf
Google Quantum AI выпустила статью, где показала новые оценки для атаки на secp256k1 - именно на этой эллиптической кривой держатся подписи Bitcoin и части экосистемы Ethereum. Авторы утверждают, что алгоритм Шора можно реализовать примерно с 1200 логическими кубитами и 90 млн Toffoli-гейтов, либо с 1450 логическими кубитами и 70 млн Toffoli-гейтов. Для сверхпроводниковой архитектуры это дает оценку меньше чем в 500 тысяч физических кубитов, что почти на порядок лучше некоторых прошлых оценок и заметно ниже, чем в работе Litinski 2023, с которой они сравниваются.
Самое тревожное в бумаге не в самом факте угрозы, а в таймингах. По расчетам Google, если часть вычислений сделать заранее, то после раскрытия публичного ключа приватный ключ можно получить примерно за 9-12 минут. Средний блок Bitcoin добывается около 10 минут, а значит теоретически становятся возможны on-spend атаки: перехват транзакции в мемпуле и подмена до подтверждения блока. Авторы отдельно пишут, что именно fast-clock платформы вроде superconducting и photonic выглядят опаснее всего для активных транзакций.
При этом речь пока не о том, что Bitcoin "сломали". Такого компьютера сейчас не существует. Но сама граница между "это научная фантастика" и "это уже инженерная гонка" заметно сдвинулась. В paper прямо сказано, что криптосообществам стоит ускорять переход к post-quantum cryptography без промедления.
Отдельная проблема - старые и давно неактивные кошельки. В документе говорится, что около 1.7 млн BTC до сих пор лежат в старых P2PK-скриптах с уже раскрытыми публичными ключами, а общий объем уязвимых адресов оценивается примерно в 6.7 млн BTC. Это делает "спящие" монеты потенциальной многомиллиардной целью для будущих CRQC-машин.
Ethereum, по мнению авторов, рискует по-своему. Там отдельные поверхности атаки связаны с account model, BLS-подписями валидаторов и KZG commitments, которые используются в Data Availability. В таблице paper для Ethereum перечислены отдельные классы уязвимостей, включая BLS signatures и KZG commitments.
Еще один важный момент - Google проверила свои ресурсные оценки через zero-knowledge proof, не раскрывая сам атакующий квантовый circuit. Для квантового криптоанализа такого уровня это подается как важная валидация результатов.
Итог простой: квантовый взлом Bitcoin еще не наступил, но окно до реальной угрозы сжимается гораздо быстрее, чем многие привыкли думать. Теперь вопрос уже не в том, возможна ли такая атака в принципе, а успеет ли крипторынок мигрировать раньше, чем появится нужное железо.
quantumai.google/static/site-assets/downloads/cryptocurrency-whitepaper.pdf
🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Почему до этого никто не додумался раньше: чувак замутил приложение, в котором можно посмотреть вид из зала перед тем, как забронировать место.
Нужно лишь ткнуть на нужное кресло — и всё появится перед вами.
Для истинных ценителей )))
Нужно лишь ткнуть на нужное кресло — и всё появится перед вами.
Для истинных ценителей )))
😍3
Илон Маск теперь на особом счету: власти Техаса на 35 лет освободили SpaceX от налога на имущество ради гигантского завода по производству чипов.
Стоит очередная каменная коробка около5️⃣ 5️⃣ миллиардов баксов — для таких мегапроектов этот налог и был придуман.
Забавно, что большинство местных молили о прекращении сделки — они не хотели, чтобы их тихий сельский район превратился в огромный промышленный кластер.
Маск объяснил всё просто: оборудование для производства чипов стоит очень дорого, поэтому платить он за это не хочет.
Стоит очередная каменная коробка около
Забавно, что большинство местных молили о прекращении сделки — они не хотели, чтобы их тихий сельский район превратился в огромный промышленный кластер.
Маск объяснил всё просто: оборудование для производства чипов стоит очень дорого, поэтому платить он за это не хочет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Tom's Hardware
Elon Musk's SpaceX secures 100% property tax exemption for planned $55 billion Terafab semiconductor factory in Texas — county…
The majority of residents oppose the agreement
С 9 июня банк начал тестирование функции переводов в другие российские банки через СМС-подтверждение. За одну операцию можно перевести до 10 тыс. рублей, комиссия за перевод не взимается. Правда, по данным банка, выполнение операции может затянуться до трех минут.
«Ozon Банк» что-то знает?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Sostav
«Ozon Банк» запустил тестирование переводов по СБП без доступа к интернету
Клиенты смогут отправлять до 10 тысяч рублей в другие банки через СМС-подтверждение
🔥3
Яндекс открыл продажи ИИ-наушников с Алисой AI. Яндекс Дропс — первое носимое устройство компании, позволяющее общаться с ИИ-ассистентом на ходу, не доставая телефон, пишет Forbes.
Функция «Моя память» позволяет владельцу сохранять свои мысли, планы и идеи, а позже с помощью нейросети структурировать их. Владельцы Дропс смогут использовать эту функцию не только через наушники, но и в чате с Алисой, на Станциях и ТВ Станциях. В новом девайсе та же, что и в чате, языковая модель, но будет давать более лаконичные ответы. Начатый в наушниках диалог можно продолжить в чате, искать, удалять, добавлять и редактировать записи можно вручную или голосом.
Первую неделю гаджет можно будет купить только в чате с Алисой AI, с 16 июня он появится у ретейлеров в России, Казахстане, Белоруссии, рассказали в Яндексе.
Функция «Моя память» позволяет владельцу сохранять свои мысли, планы и идеи, а позже с помощью нейросети структурировать их. Владельцы Дропс смогут использовать эту функцию не только через наушники, но и в чате с Алисой, на Станциях и ТВ Станциях. В новом девайсе та же, что и в чате, языковая модель, но будет давать более лаконичные ответы. Начатый в наушниках диалог можно продолжить в чате, искать, удалять, добавлять и редактировать записи можно вручную или голосом.
Первую неделю гаджет можно будет купить только в чате с Алисой AI, с 16 июня он появится у ретейлеров в России, Казахстане, Белоруссии, рассказали в Яндексе.
Forbes.ru
«Яндекс» начал продавать наушники с «Алисой AI»
В России стартовали продажи наушников «Яндекс Дропс» с ИИ-ассистентом «Алисой». Это первое носимое ИИ-устройство «Яндекса», купить его можно с 9 по 15 июня только в чате с «Алисой». С 16 июня устройства станут доступны в магазинах электроники и у дру