В этой всей теме интересно другое, не то что там ИИ будет считать, а то что в синхроне есть возможность поднять такой массив железа. Это конечно круто.

https://naked-science.ru/article/paleontology/strekot-iz-yurskogo-perioda

Крутая задача для машинного обучения

⚡️ ИИ-скептики уничтожены — OpenAI заявила, что её модель решила одну из семи математических задач тысячелетия.

Речь о существовании и гладкости решений уравнений Навье — Стокса. OpenAI сообщила, что команда из 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ её ИИ-агентов потратила 88 часов, но всё-таки нашла доказательства проблемы.

За такую ачивку назначен приз в миллион долларов, но OpenAI решила не претендовать на деньги:

«Мы считаем важным информировать мир о темпах прогресса в области искусственного интеллекта и о том, чего следует ожидать от будущих моделей».

Я не спец по гидродинамике или уравнению Навье-Стокса, но выглядит затейно, дело за малым - проверить.

Ну все понеслось )))

OpenAI устроили скандал в мире математики: компанию обвиняют в использовании наработок ученого из Anthropic для решения проблемы Навье–Стокса. Это одна из семи «задач тысячелетия» — за их решение платят до $1 млн.

Подход к уравнению почти придумали математик Тристан Бакмастер и Левент Альпеге, второй как раз из Anthropic. Они работали над уравнением последний год и прогоняли черновики через Codex.

В начале сентября появились первые слухи о прогрессе математиков — достижение приписывали Anthropic. По словам Бакмастера, тогда же об их работе узнали в OpenAI. Ученый сразу написал им — хотел объяснить, что проект не связан с разрабами Claude.

Но через пару дней OpenAI ответили, что их внутренняя модель уже выдала 100-страничное доказательство к задаче. И, внимание: шла она тем же путем, а промтить ее начали уже после новостей об успехах математиков.

Теперь OpenAI подозревают в использовании частных переписок с Codex. Компания всё отрицает, но уже пытается уговорить Бакмастера публиковаться вместе, исключив из соавторов коллегу из Anthropic.

OpenAI только что выпустили полное решение уравнения Навье-Стокса. С ним справилась «модель нового поколения, более продвинутая, чем GPT-6 Astra».

Альпеге и Бакмастера отдельно поблагодарили за работу, но слегка с издевкой:
Хотя это маловероятно, мы не можем исключить, что обезличенные данные, полученные в результате использования ими наших продуктов, помогли улучшить наши модели

Первым был математик Григорий Перельман.

https://m.sobaka.ru/entertainment/cinema/215905 - про Григория Перельмана снимают фильм !!!

⚡️ Нейросети теперь можно запускать прямо с флешки!
Разработчик Tech Jarves выпустил Uncensored AI Studio набор ИИ-инструментов, который можно носить на флешке и запускать на компьютере. Внутри текстовые нейросети, генерация картинок, распознавание и озвучка речи.

После загрузки моделей интернет для работы не нужен.
Поддерживаются Windows, macOS и Linux.

Размер зависит от выбранных моделей: для небольшого набора хватит компактного накопителя, а если хочется побольше нейросетей — лучше взять флешку на 32 ГБ и выше. У разработчика есть и отдельный переносной ИИ-агент OpenClaude Portable. Оба проекта бесплатные и доступны на GitHub.

Uncensored AI Studio на GitHub
OpenClaude Portable на GitHub

Что-то есть у меня мнение, что OpenAI сейчас маткомунити пресанет, за такое пренебрежение трудами учёных.

OpenAI обвинили в том, что она присвоила решение задачи Навье—Стокса у двух математиков. Компания заявила, что её экспериментальная модель с 10 тысячами ИИ-агентов за 88 часов и 130 млрд токенов якобы смогла решить одну из семи «задач тысячелетия». Проблема в том, что почти весь последний год над тем же подходом работали Тристан Бакмастер и Левант Альпёге, причём Альпёге работает в Anthropic.

По словам Бакмастера, в августе они уже вплотную подошли к прорыву, а затем информация об их работе дошла до OpenAI. После этого он связался с математиком из компании и узнал, что экспериментальная модель OpenAI якобы пришла к решению тем же редким методом. Бакмастер утверждает, что ему предложили либо опубликовать свою работу в незавершённом виде и уступить полное решение OpenAI, либо закончить её без Альпёге из-за его работы в конкурирующей Anthropic.

Математик отказался и пригрозил публично рассказать о ситуации, если OpenAI опубликует результат. После этого он и обвинил компанию в возможном использовании их наработок. Дополнительный скандал вызвало то, что сама OpenAI, по его словам, не смогла исключить вероятность того, что её модель обучалась на материалах этих исследователей. @green_fnt

🛰 Google Research научила нейросеть искать утечки метана прямо со спутниковых данных.

Новая система MAPL-EMIT анализирует гиперспектральные снимки NASA EMIT и автоматически:

- находит метановые шлейфы
- оценивает концентрацию газа
- определяет форму выброса
- ищет точный источник утечки

В основе - vision transformer Swin-S, который смотрит не только на отдельный пиксель, но и на окружающий пространственный контекст. Это помогает отличать настоящий метановый шлейф от поверхности с похожим спектральным сигналом.

Для обучения исследователи сгенерировали 3,6 млн синтетических шлейфов метана и встроили их в реальные спутниковые сцены EMIT.

На тестах модель обнаружила 84% шлейфов, отмеченных экспертами, и нашла примерно на 50% больше правдоподобных выбросов, чем стандартный подход NASA на выборке примерно из 1100 сцен. Также система смогла обнаружить выбросы на 24 из 25 крупнейших свалок мира.

Google открыла глобальную базу шлейфов, обученную модель, синтетический датасет и библиотеку для инференса.

https://research.google/blog/mapping-global-methane-emissions-from-space-with-deep-learning/

Вот люблю я такие исследования, что-то свеженькое, не избитое. Последнее время замечаю, что много реальных задач приходят в массе рутинные, а позиционируются как прорывные. Скучно ))

ИИ ускорил разработчиков, но не разработку: результаты исследования 500+ команд

Ассистентов раздали всем, код летит быстрее, ИИ пишет уже больше половины того, что попадает в мерж. Каждый разработчик экономит по 4-6 часов в неделю. А доля времени на новую разработку при этом не сдвинулась почти никак, будто высвобожденные часы утекают в песок.

Отчёт по данным более чем 500 инженерных организаций фиксирует этот разрыв в цифрах. Скорость выросла, а вот качество подаёт тревожные сигналы, и две метрики, которые всегда двигались вместе, вдруг разошлись. Плюс расходы на ИИ за год подскочили с 1500 долларов в квартал до 44. Ускорили разработчиков, а ускорилась ли сама разработка, оказалось совсем не тем же вопросом.

Японцы готовят аниме про девочку, которая решила победить валютный рынок. «FX Воин Куруми» получил новый трейлер, а премьера состоится уже 1 октября.

По сюжету мама Куруми потеряла около 20 млн иен на торговле валютой, после чего покончила с собой. Спустя несколько лет Куруми решает сама заняться Forex, чтобы вернуть деньги матери. И вместо демонов, магии и суперзлодеев её главными противниками становятся графики, кредитное плечо и желание отыграться. @ifinvest

🔳🔳🔳🔳: цифровой мозг мухи научили играть в Beat Saber.

Энтузиасты взяли цифровую модель мозга дрозофилы, которая состоит из 170 тысяч нейронов и более чем 124 миллионов синапсов.

Они научили её распознавать летящие блоки и реагировать на них виртуальными руками с саблями.

Если искали нового тиммейта — получайте 😁

Новые Олимпийские игры между людьми и животными не за горами.

Наконец-то гонки на перегонки с гепардами и плаванье с дельфинами. Ждём.

Двух резервных ЦОДов бизнесу уже недостаточно. Компаниям предлагают создавать цифровые «ковчеги» на случай полного уничтожения инфраструктуры. Такой подход обсудили топ-менеджеры крупнейших компаний на IT Elements 2026.

В Газпромбанке считают, что нужна третья максимально изолированная площадка с копиями критичных систем. При этом бизнесу важно заранее определить порядок их восстановления: например, в АЛРОСА одной из ключевых систем оказались медосмотры шахтёров — без них сотрудники просто не могут спуститься в шахту.

Новой точкой отказа становится и ИИ: чем больше процессов передают моделям и агентам, тем важнее резервировать уже саму ИИ-инфраструктуру. @banki_oil