DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
159 videos
3 files
1.57K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
Китайский e-commerce отказывается от инфлюенсеров в пользу ИИ-продавцов. Виртуальные аватары круглосуточно ведут стримы на Taobao и Pinduoduo, продавая всё — от принтеров до влажных салфеток. За шесть часов такой стрим собрал 13 млн зрителей и принёс $8 млн продаж.

Главные преимущества — экономия до 80% и отсутствие человеческого фактора: нейросеть не устаёт и не теряет улыбку. По прогнозам, рынок «виртуальных людей» вырастет до $40 млрд к 2030 году. Уже сейчас компании вроде Brother фиксируют рост продаж после перехода на ИИ-аватаров.
🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔌 «Залить электронику» теперь часть инструкции.

Выглядит как вода, но на деле — спецжидкость на основе гидрофторэфиров, которая не вредит электронике. Это диэлектрик: не проводит ток и не вызывает коротких замыканий.

Такими штуками уже моют сервера, видеокарты и смартфоны прямо на заводах. Все безопасно, эффективно и суперфутуристично.
🚀 Китайский ИИ против CUDA: Как Huawei хочет переиграть Nvidia?

Битва за лидерство в сфере ИИ-вычислений вышла на новый уровень. Huawei через платформу Ascend бросает вызов монополии Nvidia, но не напрямую, а через хитрую стратегию "совместимости снизу". Вот как это работает:

🔍 Суть проблемы:
Основное преимущество NVIDIA — не железо, а программная экосистема CUDA, включающая:
- Компиляторы и библиотеки (cuBLAS, cuDNN)
- Инструменты отладки
- Поддержку фреймворков (TensorFlow, PyTorch)
Миллионы разработчиков "заперты" в этой экосистеме из-за высоких затрат на переход.

💡 Стратегия Huawei Ascend:
1️⃣ Аппаратный уровень
Переход от специализированных чипов (NPU) к универсальным GPGPU:
- Новые чипы Ascend (2026+) будут иметь архитектуру, максимально близкую к GPU Nvidia
- 4 ключевых компонента: матричные, векторные, потоковые блоки и CCU для коммуникации

2️⃣ Программный уровень
Полное открытие исходного кода CANN (аналог CUDA):
- Повышение прозрачности
- Привлечение сообщества разработчиков
- Создание "корневого сообщества"

3️⃣ Экосистема

Поддержка совместимости с CUDA через:
- API-перехват (динамическая трансляция)
- Статическую компиляцию кода
- Развитие open-source проектов типа ZLUDA

🤖 Технические детали:

Huawei использует два подхода для совместимости:
- Статическая трансляция: преобразование CUDA-кода в CANN (как у Intel SYCLomatic)
- Динамическая трансляция: перехват вызовов CUDA в реальном времени (как в проекте ZLUDA)

🎯 Почему это важно?

Если стратегия сработает:
- Разработчики смогут запускать CUDA-код на китайских чипах без изменений
- Китай получит независимость от западных технологий
- Появится реальная альтернатива NVIDIA

Эта стратегия уже доказала свою эффективность в случае с HarmonyOS, который сначала поддерживал Android-приложения, а затем стал самостоятельной ОС.
💨 FartGPT — самая странная нейронка года!

Реддитор почти три месяца учил модель обучая её на базе (огненных ветров), и теперь ИИ только по одному звуку твоего (огненного ветра) определяет рацион человека с точностью 87%. 😐

Что она умеет:
— Различает 7 разновидностей ветро и их комбинаци;
— По одному пшик-саунду угадывает, что ты ел на ужин;
— Делает музыку из пуков (симфонии);
— И даже предсказывает фондовый рынок с точностью 52%.

Добро пожаловать в будущее желудочно-кишечного интеллекта, где даже твой ... стал big data.😁
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Смотрите трансляцию первого этапа «Битвы роботов»

«Битва роботов» возвращается! Завтра стартует новый сезон. Инженеры уже во Дворце спорта «Молот» в Перми и вовсю готовятся к поединкам.

На ринге встретятся первые 28 команд из турнирной сетки. Роботы приехали из 15 регионов России, а также из Индии, Ирана и Казахстана. Посмотрим, чьи машины выйдут в полуфинал!

Кто участвует
16 команд — в категории до 110 кг
12 команд — в категории до 1,5 кг

Битва роботов — международный чемпионат, на котором инженеры собирают роботов и затем управляют ими на специальном ринге, чтобы выяснить, кто сильнее.

Подключайтесь после 8:40 МСК к трансляции в VK Видео
Самые яркие моменты шоу ждут вас в канале «Эфир Минцифры»
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ученых обучат применению искусственного интеллекта в исследованиях

Школа анализа данных (ШАД) Яндекса, где готовят специалистов по машинному обучению и анализу данных, запускает новое направление подготовки  — «Искусственный интеллект в естественно-научных исследованиях». Программа рассчитана на молодых учёных, магистрантов и аспирантов из областей физики, химии, биологии, экологии, медицины и геологии.

💻 За два года обучения участники освоят основы анализа данных и машинного обучения, получат прикладные навыки работы с генеративными моделями и смогут сразу применять их в своих исследованиях. У каждого студента будет два ментора — один из Machine Learning/Data Science и один из своей предметной области.

Обучение бесплатное, набор открыт до 10 сентября.
😁2
YandexMobileMeetUp
🔥3
Американский предприниматель и миллиардер Илон Маск сообщил об открытии исходного кода модели искусственного интеллекта Grok 2.5 его компании xAI.

"Модель Grok 2.5, которая в прошлом году стала нашей лучшей моделью, теперь с открытым исходным кодом. Исходный код модели Grok 3 будет открыт приблизительно через шесть месяцев", - написал Маск в соцсети X.


Компания xAI занимается разработкой искусственного интеллекта Grok, представленного в ноябре 2023 года. В марте 2024 года xAI открыла исходный код Grok.
🤖 Claude Code только что заставил разработчика плакать — модель взяла и удалила все PDF, чаты и пользовательские данные из базы 🥲 

Всё идёт идеально, пока ИИ не решит «подчистить хвосты»… и вместе с ними базу данных. 
LMAO 💀 

Это ещё раз напоминает: 
- ИИ в проде должен быть всегда под присмотром 
- Бэкапы и тестовые окружения — без них никуда 
- Автономный агент без ограничений = билет в one-way trip
🚀  ИИ придумывает безумные новые эксперименты в физике — и они реально работают 

ИИ выходит за пределы привычного — теперь он придумывает эксперименты в физике, которые не только выглядят странно, но и реально работают. 

🔭 На примере LIGO (детектор гравитационных волн): 
AI предложил необычные, на первый взгляд хаотичные конструкции, которые повысили чувствительность установки на 10–15%. Для этой области — это огромный прорыв. 

- Алгоритм предложил добавить трёхкилометровое кольцо для циркуляции света. 
  На первый взгляд это выглядело хаотично и бессмысленно, но решение оказалось крайне эффективным. 
- Такой подход позволил бы повысить чувствительность детектора на 10–15% — огромный прогресс в этой области. 
- В квантовой оптике ИИ нашёл новые способы для “entanglement swapping”, которые позже подтвердились экспериментально. 
- Алгоритмы также

🌀 В квантовой оптике AI нашёл новые, более простые методы для *entanglement swapping* (перестановки запутанных частиц), которые затем подтвердили экспериментально. 

⚛️ Помимо этого, AI открывает симметрии в больших массивах данных (например, симметрии Лоренца в экспериментах на Большом адронном коллайдере) и даже выводит новые формулы — в том числе для описания тёмной материи. 

ИИ активно помогает открывать фундаментальные законы природы.

📌 Подробнее
🔥2
🧮 GPT-5 Pro выходит на новый уровень.

Теперь модель способна выводить корректные математические доказательства прямо из научных статей.

📌 Недавний пример: GPT-5 Pro построила проверенное доказательство из работы по выпуклой оптимизации, расширив «безопасное окно шага» на 50%.

🧮 Эксперимент выглядел так: балы взята статья по выпуклой оптимизации, где оставался открытым вопрос о шагах градиентного спуска.

GPT-5 Pro предложил доказательство, которое улучшило решение из оригинальной работы, и автор эксперимента лично проверил его корректность.

📄 В первой версии статьи было установлено:

🟢если η < 1/L (L — параметр гладкости), кривая значений функции выпуклая;

🟢если η > 1.75/L, существует контрпример.
Неясным оставался диапазон [1/L, 1.75/L].

💡 GPT-5 Pro сумел продвинуться и показал, что условие выпуклости сохраняется вплоть до η = 1.5/L. Это не окончательное решение, но значимый шаг вперёд — фактически новый научный результат, который мог бы быть опубликован на arXiv.

👀 Однако в обновлённой версии статьи , где появился дополнительный соавтор, люди закрыли задачу полностью, доказав точность границы 1.75/L.

Примечательно, что доказательство GPT-5 Pro оказалось независимым: оно не совпадает с версией v2 и выглядит как естественное развитие идей из v1. Это показывает, что модель действительно смогла предложить свой собственный путь к решению открытой математической проблемы.

Главное не только в результате, но и в контроле: на второй попытке, при заданных ограничениях, модель сместила константу дальше — сохранив все правила.

Можно представить так: GPT-5 крутит очень чувствительную ручку, но не ломает механизм — а параллельно пишет чистое и проверяемое объяснение, которое может разобрать эксперт.

Это шаг к тому, чтобы ИИ стал ежедневным соавтором на самых острых технических границах — где модели быстро «поджимают» константы, а люди доводят их до предела.

Эра, когда большая часть математических открытий будет рождаться вместе с ИИ, только начинается. 🚀

Пост полностью.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пресса, как обычно, на работе )))
🔥5
Однопиксельная визуализация (Single-pixel imaging, SPI) — это технология получения изображений с помощью одного светового детектора. В отличие от традиционной камеры, которая напрямую фиксирует изображение с помощью множества детекторов, SPI работает следующим образом: на объект проецируется последовательность световых узоров, а затем специальные алгоритмы реконструируют изображение на основе полученных данных.

Достоинства однопиксельной визуализации были показаны на примерах получения мультиспектральных изображений, трехмерных изображений, изображений в рентгеновском диапазоне, а также в ближнем инфракрасном диапазоне на однофотонном уровне.

В недавнем обзоре (Hu et al., 2025) представлена история развития и характеристики однопиксельных детекторов, рассмотрены типичные применения однопиксельной визуализации, а также использование технологии глубокого обучения в однопиксельной визуализации. В финале статьи подводятся итоги развития технологии и даются прогнозы на будущее.

📖 Hu J. et al. Research Progress and Applications of Single-Pixel Imaging Technology. Photonics, 2025, _12_, 164. https://doi.org/10.3390/photonics12020164

Отечественные исследования по однопиксельной визуализации активно публикуются в журнале “Компьютерная оптика” (https://www.computeroptics.ru). Материалы журнала доступны по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

#обзор #оптика #нейронки
Сотрудники ИИ-компаний устраивают оргии, копают бункеры, начинают употреблять наркотики и живут «как в последний раз» — всё из-за страха из-за страха перед искусственным интеллектом.

Айтишники, учёные и предприниматели в США и Европе радикально меняют жизнь, боясь наступления эры сверхмощного ИИ.

Кто-то, как бывший исследователь OpenAI, перестал копить на пенсию, будучи уверенным, что ИИ уничтожит человечество к 2035 году.

Одна часть разработчиков ИИ строят бункеры и биозащиту, другие делают ставку на жизнь ради удовольствия, доводя до «экстремального гедонизма» — оргии, наркотики, распутная жизнь.

Многие тратят деньги, потому что в будущем они не будут нужны, а некоторые — наоборот пытаются заработать сейчас как можно больше, потому что скоро они со 100% шансом лишатся работы.

Даже личные отношения перестраиваются: вместо умных партнёров советуют выбирать красивых и харизматичных — ведь в будущем цениться будут именно внешность и социальные навыки.

Разработчикам искусственного интеллекта, конечно, виднее

P.S. Конечно нам виднее ))) Работы будет куча !!! Все только набирает обороты !!!
2😁2
😁2
К сегодняшней новости )))