⚡️В России заработал первый в мире ИИ-сервис для комплексной оценки развития мозга новорожденных

Технология поможет врачам быстрее выявлять ДЦП и другие патологии центральной нервной системы у детей в первые месяцы жизни. Нейросеть разработали специалисты из Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета, Yandex B2B Tech и студенты Школы анализа данных Яндекса. Разработку выложат в открытый доступ, чтобы ей могли пользоваться любые медицинские организации в России и мире.

📉 The Hidden Cost of Readability 

Учёные проверили простой приём: убрать из кода *всё форматирование* перед подачей в LLM — и оказалось, что это экономит в среднем 24,5% входных токенов, при этом точность моделей почти не падает. 

🔎 Почему так работает 
- Отступы, пробелы и переносы строк помогают людям, но заставляют модель платить больше за каждый токен. 
- Они удаляли только косметику, сохраняя смысл программы (контроль через сравнение AST). 
- Тест: задача Fill-in-the-Middle на Java, C++, C# и Python. 

📊 Результаты 
- Большие модели почти не теряют в качестве, маленькие слегка «шатаются». 
- В Python экономия меньше, так как пробелы — часть синтаксиса. 
- Интересно: даже если на вход подать «смятый» код, модели всё равно печатают красиво отформатированный вывод. Поэтому экономия на выходе мала. 

⚡ Решение 
- Явный промпт «выводи без форматирования» или лёгкий дообучение на неформатированных примерах. 
- В таком случае выходные токены сокращаются ещё на 25–36%, а pass-rate остаётся прежним. 
- Авторы предлагают утилиту: она стирает форматирование перед инференсом и восстанавливает после — человек читает аккуратный код, а модель тратит меньше. 

📑 Статья: *The Hidden Cost of Readability: How Code Formatting Silently Consumes Your LLM Budget* 

👉 arxiv.org/abs/2508.13666

Тактика ответы на вопросы ))) и главное все понятно )))

Логика переносима и на LLM-модели (ChatGPT, Claude, Gemini и др.). Пользователь формулирует вопрос уже с предвзятостью (например, «почему вакцина вредна» вместо «какие аргументы за и против вакцинации»).

Модель, обученная предсказывать наиболее вероятный ответ, будет подстраиваться под этот «угол», выдавая подтверждающую информацию.

В результате эффект «узкого поиска» в LLM даже усиливается, так как текст формируется под пользователя ещё гибче, чем в поисковике.

На что только не пойдут люди, чтобы сэкономить: девушка поделилась ситуацией, как турист, арендующий у неё апартаменты, прислал сгенерированные фотографии гигантских тараканов, которые «выползают по ночам».

Судя по размером тараканов они точно родственники динозавров )))

Кое что о вайб-кодинге и когда вам рассказывают, что там все на лайте ))) Не братцы, до лайта там забор из костылей и километры синей изоленты )))

Кстати хорошая инфографика, практически также можно описать и степень с которой сейчас работают промпты. По факту, здесь видно, примерно, то же самое, в свете последних событий видно на осязаемом плато, в которое собирается взобраться прогресс с нейронками, особенно по качеству безопасности, наметился провал. Нейронки добрались до смыслового дна и кажется начали копать )))

https://t.me/DenoiseLABQuestions - напоминаю у нас есть чатик для общения, залетайте кому интересно ))

Московские центральные диаметры продлят до Ярославля, Тулы, Иванова, Твери и Смоленска

Сейчас, например, из Смоленска доехать на пригородной электричке до Москвы очень сложно. Если же наладить движение, то из соседнего региона можно будет ездить в Москву на работу и возвращаться. Как сообщил мэр Москвы Сергей Собянин, проект планируется реализовать в ближайшие годы.

Вот это да))) МосМетро по всей России. Ваааще жир.

Хочу метро в Шанхай !!!! хахахаха

Кака интересная статистика... Скоро ИИ будет там, вернее оно уже там, сейчас мы перенимаем модели математические поведения живых ораганизмов для адаптации и обучения и разработки новых методик сетей. Что уже стоит Sakana.AI

• Показали красивое: Китай запустил строительство подводного дата-центра для ИИ. Питание дата-центра в 10 км. от побережья Шанхая будет обеспечивать ветроэлектростанция. Зацените фотки, выглядит очень футуристично и максимально круто.

• В подводных дата-центрах морскую воду прокачивают по трубам через радиатор, расположенный на задней стороне серверных стоек, поглощая и отводя тепло. ЦОД рядом с Шанхаем строит компания Hailanyum. По оценкам компании и Китайской академией информационных и коммуникационных технологий, этот объект потребляет минимум на 30% меньше электроэнергии, чем наземные дата-центры благодаря естественному охлаждению.

• Центр обработки данных Hailanyum подключат к близлежащей морской ветряной электростанции, которая будет обеспечивать дата-центр 97% требуемой энергии. Первая фаза проекта рассчитана на 198 серверных стоек, что позволяет разместить от 396 до 792 серверов с поддержкой ИИ. Центр введут в эксплуатацию к началу осени этого года.

• Вычислительной мощности объекта будет достаточно для завершения обучения ИИ-модели, эквивалентной GPT-3.5. Однако дата-центр Hailanyum невелик по сравнению с типичными наземными ЦОД. Среднемасштабный дата-центр в Китае имеет до 3000 стандартных стоек, а супермасштабный может содержать более 10 000.

• Кстати, такой ЦОД оценивается в 223 млн. баксов, а в его основе лежит технология, впервые реализованная Microsoft более 10 лет назад в рамках проекта Project Natick. Тогда Microsoft затопила капсулу размером с грузовой контейнер, содержащую более 800 серверов, на глубину 38 м. у побережья Шотландии. Спустя два года американская корпорация сообщила, что подводные дата-центры надёжны, практичны и экономически выгодны в плане использования энергии.

• Также отмечено, что подводные центры обработки данных могут быть разрушены определёнными шумами, создаваемыми подводными акустическими системами, что вызывает опасения по поводу вредоносных атак с использованием звука. Об этом есть хорошее исследование в нашем канале, почитать можно вот тут.

• О планах создания подводных ЦОД также сообщили в Южной Корее, Японии и Сингапуре.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/941220/ - вышла моя новая статейка про LLM для Сбера. Тут я рассказываю как оценивать синтетику на более продвинутом уровне.