И здесь есть концептуальная проблемма по выстраиванию систем - у них нет понятия "забвения" и "вечности" и "отчуждения". Как это обьяснить им... хм... задачка )). Они вроде социальны, но как-то не вяжется эта тема в них... короче, я в мыслях.

В Steam выйдет игра, в которой вам нужно доказать нейросети, что она не человек — она называется Prove You're Human.

По сюжету ваше сознание разделяют надвое. Одна версия продолжает жить в реальном мире, а вторая оказывается цифровой копией внутри виртуальной корпорации.

Ваша работа — общаться с ИИ по имени Меса. Придётся изучать её воспоминания, искать логические ошибки и постепенно разрушать её иллюзию собственной человечности.

Доступна по ссылке

Ремонт за 16 миллионов баксов в знаменитом бассейне у мемориала Линкольна пошёл не по плану.

Началось с того, что Трамп раскритиковал прежний цвет и пообещал всё исправить. После ремонта дно покрасили в цвет American Flag Blue.

Из-за нового цвета солнце стало проникать в воду по-другому, и бассейн зарос водорослями. Чтобы избавиться от них, в воду добавили перекись водорода, а из-за неё начал отходить и новый слой краски.

В Бразилии хакеры взломали систему экстренного оповещения и разослали миллионам граждан сообщения об инопланетном вторжении, сообщили власти страны.

Смартфоны бразильцев проиграли громкий сигнал тревоги, а также вывели на экраны всплывающие уведомления, некоторые из которых «предупреждали» о высадке инопланетян на Землю.

Поход в магазин станет ещё веселее: в Штатах начали внедрять ИИ-тележки, которые следят буквально за каждым вашим шагом.

Корзина на колёсиках увешана аппаратурой: камеры, весы, датчики местоположения и экран.

Она отслеживает, где вы находитесь, что кладёте в корзину и рядом с какими полками проходите, а потом в реальном времени засыпает вас рекламой и другой фигнёй.

Создатели хвастаются, что такие подсказки заставляют покупателей тратить больше денег.

⚡️Власти РФ отказались от полного запрета иностранных нейросетей

Как пишут «Известия», IT-системы, уже использующие такие технологии, смогут работать на них как минимум до 2032 года. Это следует из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте.

Ограничения затронут только крупные ИИ-модели в сфере государственного управления и на объектах критической инфраструктуры. Как сообщил изданию вице-премьер РФ Дмитрий Григоренко, частный бизнес сохранит право самостоятельно выбирать технологические решения.

Кроме того, из документа исключили требование обучать отечественные большие языковые модели исключительно на российских данных.

📊 EDA в терминале: зачем Data Scientist’у нужен Chartli

Когда вы работаете на удаленном сервере через SSH или копаетесь в логах весом в несколько гигабайт, выгружать данные в локальный Jupyter Notebook для простого plt.show() — это долго. Chartli позволяет увидеть распределение или тренд, не покидая консоль.

🛠 Почему это удобно для DS

1. Быстрая проверка гипотез

Нужно понять, есть ли сезонность в логах или не «поплыли» ли веса модели? Просто пробросьте данные через пайп:

cat training_loss.txt | npx chartli -t spark

2. Поддержка многомерных данных

Если у вас есть матрица корреляций или веса слоев, используйте режим Heatmap:

npx chartli matrix.txt -t heatmap

3. Визуализация без графического окружения:
В отличие от Matplotlib, которому нужен X-сервер или сохранение в файл, Chartli использует Unicode и Braille (символы Брайля) для отрисовки графиков с удивительно высокой детализацией прямо в сетке символов.

💡 Лайфхак для Pandas

Вы можете интегрировать Chartli прямо в свои скрипты через os.system или просто выводить данные в stdout, чтобы быстро взглянуть на них через CLI:

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
# Вывод колонки в текстовый файл для chartli
df['target'].to_csv('target.txt', index=False, header=False)

И затем в терминале: npx chartli target.txt -t braille -h 10

📂 Проект на GitHub: https://clc.to/-Pk5bw

🖥️ Китай вернул себе первое место в TOP500: суперкомпьютер LineShine лидирует в HPC

Национальный суперкомпьютерный центр Шэньчжэна вывел LineShine на первую строчку рейтинга TOP500 (июнь 2026) — впервые с 2017 года, когда лидировал Sunway TaihuLight. Машина показала 2.198 Exaflop/s на классическом HPL-бенчмарке, обогнав американский El Capitan (1.809 Exaflop/s) на 20%.

🔧 Что внутри
Полностью CPU-only архитектура — ни одного GPU от NVIDIA или AMD. Система построена на 40 960 кастомных процессорах LX2 (Armv9, 304 ядра на чип, 1.55 GHz) с собственной платформой LingKun, interconnect LingQi (1.6 Tb/s на узел) и ОС Kylin. Всего 13 789 440 ядер, 20 480 вычислительных узлов, 650 PB хранилища.

⚡ Два лица одной машины
- HPL (FP64) — 1-е место, 2.198 EFLOPS. Это классические научные расчёты.
- HPCG — 1-е место, 22.00 Petaflop/s.
- HPL-MxP (mixed-precision) — только 4-е место с 7.92 EFLOPS и скромным 3.6x ускорением. Этот бенчмарк ближе к реальным ИИ-нагрузкам, и здесь CPU-only дизайн показывает свои ограничения.

🎯 Почему это важно
Это не попытка построить «китайский Colossus». Это доказательство технологического суверенитета: Китай показал, что может выйти на экзафлопсный уровень, используя только отечественные компоненты. Каждый слой стека — от процессора до сети и ОС — контролируется внутри страны.
Но есть компромисс: LineShine потребляет 42 220 кВт — значительно больше, чем El Capitan (29 685 кВт), при меньшей пиковой производительности на ватт.

📊 Вывод
LineShine — это инженерный прорыв и геополитический сигнал одновременно. Китай вернул лидерство в классическом суперкомпьютинге. Машина оптимизирована для научного HPC (молекулярная динамика, климатическое моделирование, вычислительная физика), а не для тренировки триллионных LLM. Для последнего у Huawei есть Ascend-кластеры — совсем другая история.

📎 Оригинальная статья Reuters

#TOP500 #Суперкомпьютеры #HPC #ИИ #Китай

Вошли в топ-10 комманд на хакатоне MOEX (московская биржа, место призовое) из 1341 участников сформирована была 341 комманда, отобрали только 50 в том числе нас и мы заняли 8 место !!! (10 призовых всего). Это отличный буст, очень старались, разрыв по баллам не большой. Хотелось в топ-3, но уже как получилось, все равно очень хорошо. Подтвердили много гипотез и реальных мыслей. Немного не хватило докрутить llm.

По разработке:
Я - стратегия, аналитика, графы, портфели, модели, алгоритмический трейдинг.
Артем Страченков - Пайпланйн, сборка моделей, тестирование, анализ, риски.
Даша Ларькова - Аналитика, парсера, сбор данных, анализ, прогноз.

Я честно очень устал, все на неделю я на отдых. Сезон сорев и учебный год закончен. Дальше только крупные проекты. Новый сезон в сентябре.

По доходу на 4 месте !!! Вааще жир )))

#обозревая_происходящее

Ученые создали первый в России ИИ по генерации статей высокого уровня

Российские ученые создали первую в стране систему ИИ по проведению исследований и генерации статей, работа которой была принята на флагманскую международную IT-конференцию (класса А*). Об этом сообщил РБК доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор Института AIRI, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец.

Как рассказал Оселедец, ученые Института AIRI, Университета Иннополис и ИТМО создали систему ИИ-агентов, которой нужно поставить задачу, и она сама полностью проведет исследование: проанализирует литературу, проведет эксперименты на облачных серверах и сформирует публикацию в требуемом формате.

«Благодаря системе была создана полноценная научная публикация по тематике интернета вещей (область компьютерных наук). Работа на 90% выполнена и оформлена в текст публикации ИИ-системой, в оставшиеся 10% включена проверка и валидация данных учеными-людьми», — говорится в сообщении.

Надеемся, AIRI назовет систему "Korchevatel 2.0" - в память о былом

⚡️ Китайские учёные представили сверхбыстрый аналоговый чип до 1000× быстрее топовых цифровых процессоров.

Чип решает сложные математические задачи для ИИ и научных вычислений и в тестах обходит даже GPU NVIDIA.

Ключевая идея  не ускорять цифру, а уйти от неё:
аналоговые вычисления позволяют считать напрямую, без дискретных шагов, что даёт резкий прирост скорости и энергоэффективности.

Это может изменить правила игры:
- ускорение обучения и инференса ИИ
- прорыв в научном моделировании
- новые архитектуры, выходящие за пределы GPU/TPU

Гонка вычислительных мощностей входит в следующую фазу.