Sakana вместе с командой из IT University of Copenhagen и Autodesk Research создали Smart Cellular Bricks - это новый трек к самоосознающим модульным роботам и умным материалам, которые сами понимают, что из них собрано и могут самовосстанавливаться
Команда взяла простые кубики - печатные платы с микроконтроллером и 6 коннекторами
Загрузила в каждый одинаковую маленькую нейросеть
Собрала из них стол, самолёт, лодку, гитару
И ни один кубик не знает, что он часть стола
Каждый видит только соседей
Спрашивает: что ты видишь? Обновляет своё мнение
Передаёт дальше
Через ~60 итераций - три минуты реального времени, вся конструкция из 197 кубиков приходит к единому ответу
Причём без центрального компьютера, карты и дирижёра
Точность в симуляции достигла 98.97 %, а на физическом железе 100 % по всем четырём формам
Но самое интересное в том, система умеет не только распознавать форму, но она обнаруживает повреждения и умеет «отрастать» обратно
Начиная с нескольких кубиков, конструкция постепенно наращивает себя в направлении, которое указывают существующие элементы, пока не перестанет чувствовать дефекты
Планария в мире электроники
Скрытые каналы нейросети самостоятельно выучили морфогены - градиенты, похожие на те, что задают оси развития эмбриона
Никто этому не учил
То есть это не очередная языковая модель и не робот с камерой
Это попытка вложить интеллект в сам материал, внутрь
Каждый элемент становится частью распределённого мозга
Команда взяла простые кубики - печатные платы с микроконтроллером и 6 коннекторами
Загрузила в каждый одинаковую маленькую нейросеть
Собрала из них стол, самолёт, лодку, гитару
И ни один кубик не знает, что он часть стола
Каждый видит только соседей
Спрашивает: что ты видишь? Обновляет своё мнение
Передаёт дальше
Через ~60 итераций - три минуты реального времени, вся конструкция из 197 кубиков приходит к единому ответу
Причём без центрального компьютера, карты и дирижёра
Точность в симуляции достигла 98.97 %, а на физическом железе 100 % по всем четырём формам
Но самое интересное в том, система умеет не только распознавать форму, но она обнаруживает повреждения и умеет «отрастать» обратно
Начиная с нескольких кубиков, конструкция постепенно наращивает себя в направлении, которое указывают существующие элементы, пока не перестанет чувствовать дефекты
Планария в мире электроники
Скрытые каналы нейросети самостоятельно выучили морфогены - градиенты, похожие на те, что задают оси развития эмбриона
Никто этому не учил
То есть это не очередная языковая модель и не робот с камерой
Это попытка вложить интеллект в сам материал, внутрь
Каждый элемент становится частью распределённого мозга
sakana.ai
Sakana AI
Smart Cellular Bricks: Towards Collective Intelligence for the Physical World
Нобелевские лауреаты, лидеры AML-индустрии и экономисты призывают срочно действовать в части реформ экономики из-за влияния AML
AML экономика в ближайшие 10 лет вызовет беспрецедентную трансформацию, значительнее чем промышленная революция, но намного быстрее
Такие люди, как Джефф Дин,Google, Йошуа Беджио, несколько человек из Anthropic и OpenAI, инвестор Виход Хосла, Макс Тегмарк, Эрик Шмидт, ex-Google, и тд. призывают к немедленным действиям:
• глубоко изучать экономические последствия продвинутого ИИ.
• разрабатывать меры поддержки, которые максимизируют пользу и минимизируют вред особенно для рынка труда
Вот тут последние материалы:
- какие ниши ещё не заняты в экономике AML
тут
- как меняется сервисный/консалтинговый бизнес из-за внедрения AML
- свежий отчет как бизнес интегрирует в свою работу AML
Eсть разбивка как на страны - лидеров, так и на СЕО и простых специалистов
- одна из денежных составляющих в экономике AML будут задачи
Инвесторы их оценивают как отдельный триллионный рынок
AML экономика в ближайшие 10 лет вызовет беспрецедентную трансформацию, значительнее чем промышленная революция, но намного быстрее
Такие люди, как Джефф Дин,Google, Йошуа Беджио, несколько человек из Anthropic и OpenAI, инвестор Виход Хосла, Макс Тегмарк, Эрик Шмидт, ex-Google, и тд. призывают к немедленным действиям:
• глубоко изучать экономические последствия продвинутого ИИ.
• разрабатывать меры поддержки, которые максимизируют пользу и минимизируют вред особенно для рынка труда
Вот тут последние материалы:
- какие ниши ещё не заняты в экономике AML
тут
- как меняется сервисный/консалтинговый бизнес из-за внедрения AML
- свежий отчет как бизнес интегрирует в свою работу AML
Eсть разбивка как на страны - лидеров, так и на СЕО и простых специалистов
- одна из денежных составляющих в экономике AML будут задачи
Инвесторы их оценивают как отдельный триллионный рынок
Подборка англоязычных ресурсов для изучения IT
stackoverflow.com — главная база знаний для разработчиков
hackaday.com — железо, электроника, встраиваемые системы, DIY-проекты
hashnode.com — блог-платформа для разработчиков
anandtech.com — форум по железу, процессорам, видеокартам, сборке ПК и софту
reddit.com — огромные сообщества: r/programming, r/MachineLearning, r/webdev.
news.ycombinator.com — Hacker News
dev.to — DEV Community. Соцсеть для программистов, посты выходят каждый день
freecodecamp.org — тысячи бесплатных гайдов по JavaScript, Python, алгоритмам и веб-разработке
medium.com — блоги инженеров из FAANG и независимых экспертов.
github.com — трендовые репозитории, open-source проекты, обсуждения в issues и PR
huggingface.co — главное сообщество по AI и ML
arxiv.org — свежие научные препринты по CS, ML, AI, математике
paperswithcode.com — к каждой статье прилагается код
Для ML-инженеров
openai.com/blog — официальный блог OpenAI
deepmind.com/blog — блог Google DeepMind
infoq.com — статьи и видео про архитектуру, микросервисы, DevOps, CI/CD
sdtimes.com — новости индустрии разработки ПО
codinghorror.com — блог Джеффа Этвуда (сооснователь Stack Overflow)
newsletter.pragmaticengineer.com — глубокий разбор инженерных практик и управления командами
w3schools.com — справочник по HTML, CSS, JavaScript, SQL, Python
learn.microsoft.com — бесплатные курсы и документация от Microsoft
edx.org — курсы от MIT, Гарварда, LinuxFoundation.
classcentral.com — поисковик бесплатных IT-курсов по всему интернету
overapi.com — шпаргалки по языкам программирования и инструментам
explainshell.com — расшифровка сложных команд в терминале
tldp.org — классическая документация по Linux
opensource.com — статьи про open-source, лицензии, управление проектами
dodgycoder.net — блог про безопасность и уязвимости
krebsonsecurity.com — расследования и новости о кибербезопасности
thehackernews.com — дайджест новостей по безопасности и хакерским атакам
portswigger.net/research — исследования веб-уязвимостей от авторов Burp Suite
owasp.org — стандарты и чек-листы по безопасности приложений
cve.mitre.org — база известных уязвимостей
nginx.com/blog — всё про веб-серверы, балансировку и производительность
cloud.google.com/blog — облачные технологии от Google
aws.amazon.com/blogs — блог AWS с кейсами и архитектурными решениями
kubernetes.io/blog — официальный блог Kubernetes
docker.com/blog — контейнеризация и оркестрация
git-scm.com/doc — официальная документация по Git с примерами
json.org — описание формата JSON
http.cat — коды HTTP-ответов с забавными картинками
devhints.io — компактные шпаргалки по технологиям
roadmap.sh — визуальные карты обучения для фронтенда, бэкенда, DevOps, ML
exercism.org — практика программирования с задачками и менторами
codewars.com — тренировка алгоритмов прямо в браузере
leetcode.com — подготовка к собеседованиям, задачи с разбором
hackerrank.com — челленджи по алгоритмам и SQL
geeksforgeeks.org — объяснение алгоритмов и структур данных простым языком
programiz.com — обучение с интерактивным запуском кода
realpython.com — качественные статьи по Python
pypi.org — индекс всех пакетов Python
npmjs.com — реестр пакетов для JavaScript / Node.js
crates.io — реестр библиотек для Rust
stackoverflow.com — главная база знаний для разработчиков
hackaday.com — железо, электроника, встраиваемые системы, DIY-проекты
hashnode.com — блог-платформа для разработчиков
anandtech.com — форум по железу, процессорам, видеокартам, сборке ПК и софту
reddit.com — огромные сообщества: r/programming, r/MachineLearning, r/webdev.
news.ycombinator.com — Hacker News
dev.to — DEV Community. Соцсеть для программистов, посты выходят каждый день
freecodecamp.org — тысячи бесплатных гайдов по JavaScript, Python, алгоритмам и веб-разработке
medium.com — блоги инженеров из FAANG и независимых экспертов.
github.com — трендовые репозитории, open-source проекты, обсуждения в issues и PR
huggingface.co — главное сообщество по AI и ML
arxiv.org — свежие научные препринты по CS, ML, AI, математике
paperswithcode.com — к каждой статье прилагается код
Для ML-инженеров
openai.com/blog — официальный блог OpenAI
deepmind.com/blog — блог Google DeepMind
infoq.com — статьи и видео про архитектуру, микросервисы, DevOps, CI/CD
sdtimes.com — новости индустрии разработки ПО
codinghorror.com — блог Джеффа Этвуда (сооснователь Stack Overflow)
newsletter.pragmaticengineer.com — глубокий разбор инженерных практик и управления командами
w3schools.com — справочник по HTML, CSS, JavaScript, SQL, Python
learn.microsoft.com — бесплатные курсы и документация от Microsoft
edx.org — курсы от MIT, Гарварда, LinuxFoundation.
classcentral.com — поисковик бесплатных IT-курсов по всему интернету
overapi.com — шпаргалки по языкам программирования и инструментам
explainshell.com — расшифровка сложных команд в терминале
tldp.org — классическая документация по Linux
opensource.com — статьи про open-source, лицензии, управление проектами
dodgycoder.net — блог про безопасность и уязвимости
krebsonsecurity.com — расследования и новости о кибербезопасности
thehackernews.com — дайджест новостей по безопасности и хакерским атакам
portswigger.net/research — исследования веб-уязвимостей от авторов Burp Suite
owasp.org — стандарты и чек-листы по безопасности приложений
cve.mitre.org — база известных уязвимостей
nginx.com/blog — всё про веб-серверы, балансировку и производительность
cloud.google.com/blog — облачные технологии от Google
aws.amazon.com/blogs — блог AWS с кейсами и архитектурными решениями
kubernetes.io/blog — официальный блог Kubernetes
docker.com/blog — контейнеризация и оркестрация
git-scm.com/doc — официальная документация по Git с примерами
json.org — описание формата JSON
http.cat — коды HTTP-ответов с забавными картинками
devhints.io — компактные шпаргалки по технологиям
roadmap.sh — визуальные карты обучения для фронтенда, бэкенда, DevOps, ML
exercism.org — практика программирования с задачками и менторами
codewars.com — тренировка алгоритмов прямо в браузере
leetcode.com — подготовка к собеседованиям, задачи с разбором
hackerrank.com — челленджи по алгоритмам и SQL
geeksforgeeks.org — объяснение алгоритмов и структур данных простым языком
programiz.com — обучение с интерактивным запуском кода
realpython.com — качественные статьи по Python
pypi.org — индекс всех пакетов Python
npmjs.com — реестр пакетов для JavaScript / Node.js
crates.io — реестр библиотек для Rust
OpenAI
OpenAI News
Stay up to speed on the rapid advancement of AI technology and the benefits it offers to humanity.
В начале июля Гарвардская школа права предложила кинологическую AI
Предлагают перейти от расплывчатых разговоров о рисках к конкретному анализу AI, которые уже способны самостоятельно действовать в мире
AI они располагают по двум осям: опасности и одомашненности, то есть наличию у них контролирующего и отвечающего за последствия «хозяина»
В результате получается 4 типа агентов.
- Шпиц-померанец не больно опасен: если и укусит, то вред будет не большой, и вы сможете взыскать по суду с его хозяина
- А питбуль опасен: хотя у него может быть тот же хозяин, но дрессировать питбуля и уж тем более удержать его куда труднее
- У лисы нет хозяина, но вред от нее скромный
- У волка же нет ни хозяина, ни потолка ущерба (может и насмерть загрызть)
Рамка пятнадцати самым мощных моделей
Результат: девять питбулей, шесть волков, ни одного померанца и ни одной лисы (потому что слабых моделей среди фронтирных уже нет)
Питбули – Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok и корпоративные флагманы вроде ERNIE и Hy3 – остаются на привязи не потому, что их создатели добрее прочих
Они малочисленны, видны и капитализированы: каждого можно засудить, лишить лицензии, заставить отчитываться перед государством
Это сейчас и происходит – причем не только с Anthropic после истории с экспортным контролем на Fable и Mythos, но и с OpenAI, чей GPT-5.6 тоже прошел стадию ограниченного превью по требованию Вашингтона перед публичным релизом
Волки – DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral, Nemotron, MiniMax – опасны иначе: веса открыты, копирование бесплатно, а личность оператора теряется в момент скачивания
N.B. Здесь ключевой нюанс, который легко упустить: это не два сорта компаний, а две стратегии одной гонки
Неделю назад о логике вершины и логике плотности применительно к США и Китаю
Та же развилка работает и на уровне отдельных модели
• Вершина держит немногих на коротком поводке именно потому, что их немного
• Плотность выигрывает числом – а числом выигрывают, только раздавая копии без ошейника
Прогноз на два-три года: эти стратегии не придут к равновесию
Поводок на вершине будет затягиваться дальше – закрытые классификаторы, NDA, координация с правительством станут нормой для каждого следующего релиза уровня "выше Opus", а не разовым исключением
У основания пирамиды плотность продолжит расти быстрее, чем любой юридический аппарат (хоть личность, хоть инкорпорация для ИИ) успеет за ней угнаться
Разрыв между вершиной и плотностью не закроется
Он будет шириться
И населять этот разрыв станут не волки с известной родословной, идущей от вендора, а нечто совсем неуловимое – этакие волки-призраки — искусственные короткоживущие интеллектуальные идентичности, появляющиеся в нашем мире под конкретные задачи и растворяющиеся раньше, чем кто-либо успеет подать на них иск
Так что года через три вопрос Вайнстока "чей это волк" никто уже не будет задавать
Вместо этого лучшие юристы мира будут ломать голову над неразрешимой задачей – как судиться с тем, что перестало существовать раньше, чем обнаружился ущерб
Предлагают перейти от расплывчатых разговоров о рисках к конкретному анализу AI, которые уже способны самостоятельно действовать в мире
AI они располагают по двум осям: опасности и одомашненности, то есть наличию у них контролирующего и отвечающего за последствия «хозяина»
В результате получается 4 типа агентов.
- Шпиц-померанец не больно опасен: если и укусит, то вред будет не большой, и вы сможете взыскать по суду с его хозяина
- А питбуль опасен: хотя у него может быть тот же хозяин, но дрессировать питбуля и уж тем более удержать его куда труднее
- У лисы нет хозяина, но вред от нее скромный
- У волка же нет ни хозяина, ни потолка ущерба (может и насмерть загрызть)
Рамка пятнадцати самым мощных моделей
Результат: девять питбулей, шесть волков, ни одного померанца и ни одной лисы (потому что слабых моделей среди фронтирных уже нет)
Питбули – Claude, GPT-5.6, Gemini, Grok и корпоративные флагманы вроде ERNIE и Hy3 – остаются на привязи не потому, что их создатели добрее прочих
Они малочисленны, видны и капитализированы: каждого можно засудить, лишить лицензии, заставить отчитываться перед государством
Это сейчас и происходит – причем не только с Anthropic после истории с экспортным контролем на Fable и Mythos, но и с OpenAI, чей GPT-5.6 тоже прошел стадию ограниченного превью по требованию Вашингтона перед публичным релизом
Волки – DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral, Nemotron, MiniMax – опасны иначе: веса открыты, копирование бесплатно, а личность оператора теряется в момент скачивания
N.B. Здесь ключевой нюанс, который легко упустить: это не два сорта компаний, а две стратегии одной гонки
Неделю назад о логике вершины и логике плотности применительно к США и Китаю
Та же развилка работает и на уровне отдельных модели
• Вершина держит немногих на коротком поводке именно потому, что их немного
• Плотность выигрывает числом – а числом выигрывают, только раздавая копии без ошейника
Прогноз на два-три года: эти стратегии не придут к равновесию
Поводок на вершине будет затягиваться дальше – закрытые классификаторы, NDA, координация с правительством станут нормой для каждого следующего релиза уровня "выше Opus", а не разовым исключением
У основания пирамиды плотность продолжит расти быстрее, чем любой юридический аппарат (хоть личность, хоть инкорпорация для ИИ) успеет за ней угнаться
Разрыв между вершиной и плотностью не закроется
Он будет шириться
И населять этот разрыв станут не волки с известной родословной, идущей от вендора, а нечто совсем неуловимое – этакие волки-призраки — искусственные короткоживущие интеллектуальные идентичности, появляющиеся в нашем мире под конкретные задачи и растворяющиеся раньше, чем кто-либо успеет подать на них иск
Так что года через три вопрос Вайнстока "чей это волк" никто уже не будет задавать
Вместо этого лучшие юристы мира будут ломать голову над неразрешимой задачей – как судиться с тем, что перестало существовать раньше, чем обнаружился ущерб
Harvard Gazette
What happens if an AI agent goes rogue and causes harm?
Harvard legal expert says a canine law provides a framework for leashing AI.
Книга по изучению Linux, которая содержит в себе более 50 страниц информации!
Будет полезно не только начинающим, но и опытным специалистам
https://books.goalkicker.com/LinuxBook/
• P.S. Не забывайте про подборку бесплатного материала для изучения Linux, которая будет полезна не только новичкам, но и опытным специалистам!
Будет полезно не только начинающим, но и опытным специалистам
https://books.goalkicker.com/LinuxBook/
• P.S. Не забывайте про подборку бесплатного материала для изучения Linux, которая будет полезна не только новичкам, но и опытным специалистам!
Goalkicker
Free Linux Programming Commands Book
Getting started with GNU/Linux, Detecting Linux distribution name and version, Getting information on a running Linux kernel, Shell, Check Disk Space, Getting System Information, ls command, File Compression with 'tar' command, Services, Managing Services…
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Принцип Гюйгенса [1987] ШколФильм
Кинофрагмент рассказывает о законах, которым подчиняются волны при отражении от границ раздела сред и при переходе из одной среды в другую
Лишь во второй половине XVII в. Х. Гюйгенс предложил принцип, который смог объяснить геометрическую оптику
Принцип Гюйгенса гласит, что каждая точка среды, до которой дошла волна, сама становится источником волны
И волновая поверхность в следующий момент времени является огибающей всех этих волн от вторичных источников
Хотя принцип Гюйгенса впервые был применен именно к свету, этот принцип легче всего понять на механической аналогии, поскольку он не зависит от физической природы волн
В самом деле, если поглядеть на образование волн на поверхности воды, можно убедиться, что их распространение обусловлено именно тем, что молекулы воды, до которых дошло колебание, сами начинают колебаться и передают колебания соседним молекулам
Препятствия прекращают распространение волн именно потому, что они не дают колеблющимся молекулам воды быть вторичными источниками
Кинофрагмент рассказывает о законах, которым подчиняются волны при отражении от границ раздела сред и при переходе из одной среды в другую
Лишь во второй половине XVII в. Х. Гюйгенс предложил принцип, который смог объяснить геометрическую оптику
Принцип Гюйгенса гласит, что каждая точка среды, до которой дошла волна, сама становится источником волны
И волновая поверхность в следующий момент времени является огибающей всех этих волн от вторичных источников
Хотя принцип Гюйгенса впервые был применен именно к свету, этот принцип легче всего понять на механической аналогии, поскольку он не зависит от физической природы волн
В самом деле, если поглядеть на образование волн на поверхности воды, можно убедиться, что их распространение обусловлено именно тем, что молекулы воды, до которых дошло колебание, сами начинают колебаться и передают колебания соседним молекулам
Препятствия прекращают распространение волн именно потому, что они не дают колеблющимся молекулам воды быть вторичными источниками
Anthropic аккуратно пишет, что в одной из их моделей они нашли структуру, похожую на гипотезу глобального рабочего пространства Баарса–Деана
Это не означает, что «нейросеть обрела человеческое сознание»
Во‑первых, сама теория глобального рабочего пространства — это гипотеза о том, как может быть устроено сознание, а не доказанный факт
Во‑вторых, Anthropic честно говорит: «мы нашли что‑то, аналогичное кусочку гипотезы»
На самом деле математическая архитектура больших языковых моделей устроена иначе, чем биологический мозг
Они работают в режиме стимул–реакция: пришёл запрос — модель сделала вывод — отвалилась в тишину до следующего запроса
Сознание же, если следовать тем же Баарсу и Деану, это непрерывная динамика, поток процессов в мозге, который не останавливается между вопросами
Поэтому каждый раз, когда вы читаете заголовок в духе «Искусственный интеллект осознал себя», полезно сделать паузу и задать два простых вопроса
Первое: о какой конкретной модели или системе идёт речь?
Второе: о какой теории сознания или мышления её авторы говорят и насколько она сама является гипотезой?
В 99 % случаев окажется, что перед вами не «проснувшийся цифровой мозг», а очень аккуратный научный текст, который сильно перекрутили по пути от препринта до новостной ленты
Это не означает, что «нейросеть обрела человеческое сознание»
Во‑первых, сама теория глобального рабочего пространства — это гипотеза о том, как может быть устроено сознание, а не доказанный факт
Во‑вторых, Anthropic честно говорит: «мы нашли что‑то, аналогичное кусочку гипотезы»
На самом деле математическая архитектура больших языковых моделей устроена иначе, чем биологический мозг
Они работают в режиме стимул–реакция: пришёл запрос — модель сделала вывод — отвалилась в тишину до следующего запроса
Сознание же, если следовать тем же Баарсу и Деану, это непрерывная динамика, поток процессов в мозге, который не останавливается между вопросами
Поэтому каждый раз, когда вы читаете заголовок в духе «Искусственный интеллект осознал себя», полезно сделать паузу и задать два простых вопроса
Первое: о какой конкретной модели или системе идёт речь?
Второе: о какой теории сознания или мышления её авторы говорят и насколько она сама является гипотезой?
В 99 % случаев окажется, что перед вами не «проснувшийся цифровой мозг», а очень аккуратный научный текст, который сильно перекрутили по пути от препринта до новостной ленты
Включили поддержку формул в сообщениях
Обычно этой формулой только любуются, я бы хотел рассказать и доказательство
(лекция Ф.В. Петрова «Ряд плюс цепная дробь» на ЛШСМ-2024)
mathnet.ru/present43360
Обычно этой формулой только любуются, я бы хотел рассказать и доказательство
(лекция Ф.В. Петрова «Ряд плюс цепная дробь» на ЛШСМ-2024)
mathnet.ru/present43360
Знаменитая задача (базельская проблема) о сумме обратных квадратов решена молодым Леонардом Эйлером (Leonhard Euler) в 1734 году и названа в честь его родного города Базеля
Потом ее решали разными методами Коши Augustin Louis Cauchy, Риман (Bernhard Riemann) и другие титаны
Базельская проблема оказала влияние на развитие теории чисел и анализа
Остается наивный геометрический вопрос: а при чем тут Пи, отношение длины окружности к диаметру и возведено в квадрат?
Видео от 3dlue1brown дает остроумный ответ на эти вопросы, связывая ряд с интенсивностью света от серии лампочек
Это новое доказательство Базельской Проблемы красиво и понятно школьникам
https://youtu.be/d-o3eB9sfls?is=uVkLiz9JYcuqfrQz
Потом ее решали разными методами Коши Augustin Louis Cauchy, Риман (Bernhard Riemann) и другие титаны
Базельская проблема оказала влияние на развитие теории чисел и анализа
Остается наивный геометрический вопрос: а при чем тут Пи, отношение длины окружности к диаметру и возведено в квадрат?
Видео от 3dlue1brown дает остроумный ответ на эти вопросы, связывая ряд с интенсивностью света от серии лампочек
Это новое доказательство Базельской Проблемы красиво и понятно школьникам
https://youtu.be/d-o3eB9sfls?is=uVkLiz9JYcuqfrQz
YouTube
Why is pi here? And why is it squared? A geometric answer to the Basel problem
A most beautiful proof of the Basel problem, using light.
Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown
An equally valuable form of support is to simply share some of the videos.
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/basel-thanks…
Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown
An equally valuable form of support is to simply share some of the videos.
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/basel-thanks…
PrismML анонсировал самую крупную модель в мире для запуска на смартфоне
В представленной модели Bonsai 27.000.000.000 параметров
Обычно на телефоне такую модель не запустишь: в сыром 16-bit она будет занимать примерно 54GB, и даже если сжать ее до 4-bit, все равно будет около 18GB
На смартфон не поместится
Bonsai же, при своем внушительном размере, оптимизирован именно под локальный запуск
Модель основана на Qwen3.6-27B, но разрабочики использовали не обычное квантование AKA округление весов, а технику Quantization-Aware Training
Это значит, что веса не обрубали, а учили постепенно адаптироваться к дискретным значениям
Технически, на прямом проходе веса округляются до дискретных значений, и модель считает предсказание уже с ними, как в финальной сжатой версии
Но на обратном проходе градиенты вычисляются так, будто округления не было, и это позволяет модели получать осмысленный сигнал для обновления весов, несмотря на то что сами веса дискретны
То есть модель как бы сама подбирает, как масштабировать свои веса наилучшим образом
Собственно, благодаря такой инженерии, модель сохраняет свыше 90 % качества полноразмерной версии, и при этом занимает в 9–14 раз меньше памяти (см.метрики в таблице)
Для обычного квантования, которое съедает львиную долю качества, это просто феноменальные цифры
Есть тернарный вариант (веса −1, 0 или +1; занимает ~5.9GB) и классический 1-bit (3.9GB)
Второй легко укладывается в iPhone 17 Pro
Оба варианта мультимодальные
Контекст 262K токенов
Опенсорс под лицензией Apache 2.0, вот веса: huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b
CEO PrismML заявил, что ведет переговоры с Apple по поводу использования технологии стартапа в их устройствах
В представленной модели Bonsai 27.000.000.000 параметров
Обычно на телефоне такую модель не запустишь: в сыром 16-bit она будет занимать примерно 54GB, и даже если сжать ее до 4-bit, все равно будет около 18GB
На смартфон не поместится
Bonsai же, при своем внушительном размере, оптимизирован именно под локальный запуск
Модель основана на Qwen3.6-27B, но разрабочики использовали не обычное квантование AKA округление весов, а технику Quantization-Aware Training
Это значит, что веса не обрубали, а учили постепенно адаптироваться к дискретным значениям
Технически, на прямом проходе веса округляются до дискретных значений, и модель считает предсказание уже с ними, как в финальной сжатой версии
Но на обратном проходе градиенты вычисляются так, будто округления не было, и это позволяет модели получать осмысленный сигнал для обновления весов, несмотря на то что сами веса дискретны
То есть модель как бы сама подбирает, как масштабировать свои веса наилучшим образом
Собственно, благодаря такой инженерии, модель сохраняет свыше 90 % качества полноразмерной версии, и при этом занимает в 9–14 раз меньше памяти (см.метрики в таблице)
Для обычного квантования, которое съедает львиную долю качества, это просто феноменальные цифры
Есть тернарный вариант (веса −1, 0 или +1; занимает ~5.9GB) и классический 1-bit (3.9GB)
Второй легко укладывается в iPhone 17 Pro
Оба варианта мультимодальные
Контекст 262K токенов
Опенсорс под лицензией Apache 2.0, вот веса: huggingface.co/collections/prism-ml/bonsai-27b
CEO PrismML заявил, что ведет переговоры с Apple по поводу использования технологии стартапа в их устройствах
Аналитики из a16z свели данные по затратам на алгоритмы в компаниях и нарисовали вот такие интересные картинки
Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ANL-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате
Oбещали, что будет наоборот
И это речь только про явные затраты
Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токенытакже генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования алгоритмы за 2 года после внедрения нарастили штат на +10.2 %, тогда как компании с низкими расходами на алгоритмы остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами
Если кратко, они посчитали, что в топ-1% компаниях распределения расходы на ANL-токены в расчете на одного сотрудника практически сравнялись с средней годовой зарплатой инженера
При этом за последнее время рост был экспоненциальным, так что при таком векторе развития к концу года инженеры уже будут сильно проигрывать LLMкам в зарплате
Oбещали, что будет наоборот
И это речь только про явные затраты
Если копнуть глубже, то оказывается, что помимо затрат на токенытакже генерирует множество новых рабочих мест: второй график показывает, что компании с высокой интенсивностью использования алгоритмы за 2 года после внедрения нарастили штат на +10.2 %, тогда как компании с низкими расходами на алгоритмы остались практически на месте, штат почти не изменился. (Но это всего лишь корреляция, которая может объясняться и другими факторами
Древняя математика почти всегда анонимна: расчёты дошли, а имена тех, кто их вывел, растворились
Поэтому надпись на стене в гватемальском Шультуне — случай редчайший
Комнату раскопали ещё в 2011 году, а разобрались только сейчас
Стены расписаны фигурами людей и иероглифами, между которыми втиснуты вычисления по календарям
По таким расчётам майя решали, когда короновать царя
Хизер Хёрст, археолог из колледжа Скидмор, и её коллеги считают, что здесь сидели писцы, делавшие кодексы в середине VIII века
Внимание притянул Текст 19: L-образная группа из одиннадцати иероглифов высотой 10 сантиметров
Первые девять кодируют календарь и астрономические циклы и здесь начинается красота
Формула построена вокруг цикла в 2920 дней
Число не случайное: в нём сходятся два независимых небесных ритма
Пять оборотов Венеры по 584 дня дают ровно 2.920
Восемь солнечных лет по 365 дней — тоже 2.920
Раз в восемь лет Венера и Солнце будто пожимают друг другу руки, и майя это поймали
А дальше автор связал те же 2.920 дней с виналем (20 дней), цолькином (священные 260), туном (360) и марсианскими годами по 780
А в конце текста нашлось то, чего в таких надписях не находили никогда
В предпоследнем иероглифе — оборот «так говорит»
В последнем — имя Сак Тан Ваш
В переводе, «Белогрудая лиса»
Первый математик-астроном майя, которого мы знаем поимённо: он подписал работу
Антрополог Херардо Альдана из Санта-Барбары считает подпись важнее формулы: раз математику подписывали, значит, математиков у майя ценили наравне с художниками
А Хёрст с коллегами ставят Сак Тан Ваша в один ряд с Архимедом, Птолемеем и аль-Хорезми
Основания есть: майя владели позиционной записью, продвинутой арифметикой, алгебраическими отношениями, отрицательными числами и множителями
Но геометрии у них так и не появилось
«Они не улавливают, что есть геометрия, которой можно моделировать затмения куда точнее, чем алгеброй», — говорит Альдана
Причину он видит в изоляции: греки взяли геометрию у египтян, исламский мир и Индия — у греков, Европа — у ислама
Идеи ходили по кругу
А у майя культура была одна
Поэтому надпись на стене в гватемальском Шультуне — случай редчайший
Комнату раскопали ещё в 2011 году, а разобрались только сейчас
Стены расписаны фигурами людей и иероглифами, между которыми втиснуты вычисления по календарям
По таким расчётам майя решали, когда короновать царя
Хизер Хёрст, археолог из колледжа Скидмор, и её коллеги считают, что здесь сидели писцы, делавшие кодексы в середине VIII века
Внимание притянул Текст 19: L-образная группа из одиннадцати иероглифов высотой 10 сантиметров
Первые девять кодируют календарь и астрономические циклы и здесь начинается красота
Формула построена вокруг цикла в 2920 дней
Число не случайное: в нём сходятся два независимых небесных ритма
Пять оборотов Венеры по 584 дня дают ровно 2.920
Восемь солнечных лет по 365 дней — тоже 2.920
Раз в восемь лет Венера и Солнце будто пожимают друг другу руки, и майя это поймали
А дальше автор связал те же 2.920 дней с виналем (20 дней), цолькином (священные 260), туном (360) и марсианскими годами по 780
А в конце текста нашлось то, чего в таких надписях не находили никогда
В предпоследнем иероглифе — оборот «так говорит»
В последнем — имя Сак Тан Ваш
В переводе, «Белогрудая лиса»
Первый математик-астроном майя, которого мы знаем поимённо: он подписал работу
Антрополог Херардо Альдана из Санта-Барбары считает подпись важнее формулы: раз математику подписывали, значит, математиков у майя ценили наравне с художниками
А Хёрст с коллегами ставят Сак Тан Ваша в один ряд с Архимедом, Птолемеем и аль-Хорезми
Основания есть: майя владели позиционной записью, продвинутой арифметикой, алгебраическими отношениями, отрицательными числами и множителями
Но геометрии у них так и не появилось
«Они не улавливают, что есть геометрия, которой можно моделировать затмения куда точнее, чем алгеброй», — говорит Альдана
Причину он видит в изоляции: греки взяли геометрию у египтян, исламский мир и Индия — у греков, Европа — у ислама
Идеи ходили по кругу
А у майя культура была одна
👍2
Глобальное рабочее пространство Баарса–Деана, теория интегрированной информации Джулио Тонони, теория свободной энергии Карла Фристона, гиперсетевая теория мозга — в обороте теорий сознания
Но нейросети реактивны, а сознание протяжённо во времени
Большая языковая модель сегодня — это система, которой дают стимул (промпт), она делает вывод и замолкает
Время между запросами для неё пусто
Человеческий мозг, наоборот, никогда «не выключается» между внешними стимулами
Поэтому говорить, что в нейросети «зародилось сознание», только потому, что мы нашли в ней констелляцию нейронов, похожую на часть теории глобального рабочего пространства, — некорректно
На уровне строгой науки это разные классы систем
Форма реализации и внутренние процессы не обязаны быть копией биологии
Следующий шаг — создание воплощённых систем с непрерывным восприятием и внутренней динамикой, которые уже не живут в режиме «вопрос–ответ»
Тогда вопрос о том, как это проверить, перестанет быть метафизикой и станет предметом инженерии
Но нейросети реактивны, а сознание протяжённо во времени
Большая языковая модель сегодня — это система, которой дают стимул (промпт), она делает вывод и замолкает
Время между запросами для неё пусто
Человеческий мозг, наоборот, никогда «не выключается» между внешними стимулами
Поэтому говорить, что в нейросети «зародилось сознание», только потому, что мы нашли в ней констелляцию нейронов, похожую на часть теории глобального рабочего пространства, — некорректно
На уровне строгой науки это разные классы систем
Форма реализации и внутренние процессы не обязаны быть копией биологии
Следующий шаг — создание воплощённых систем с непрерывным восприятием и внутренней динамикой, которые уже не живут в режиме «вопрос–ответ»
Тогда вопрос о том, как это проверить, перестанет быть метафизикой и станет предметом инженерии
❤1👎1
Robots that think ahead and act in real time
Robbyant introduced LingBot-VLA 2.0 is the first embodied-native foundation model, not fine-tuned from a video generator
Built from scratch for the physical world
- 93.6% success on bimanual tasks
- 150 Hz single-GPU inference
- 20 demos to generalize
Their in-context learning pipeline is very cool
Robbyant introduced LingBot-VLA 2.0 is the first embodied-native foundation model, not fine-tuned from a video generator
Built from scratch for the physical world
- 93.6% success on bimanual tasks
- 150 Hz single-GPU inference
- 20 demos to generalize
Their in-context learning pipeline is very cool
Robbyant 蚂蚁灵波科技
Robbyant - Exploring the Frontiers of Embodied Intelligence | 灵波科技
We focus on foundational large models for embodied intelligence. LingBot-Vision, LingBot-Depth, LingBot-VLA, LingBot-World, LingBot-VA, LingBot-Video. 专注具身智能基础大模型：视觉基础模型、空间感知、VLA、世界模型、视频动作、视频基础模型。
Новая работа Google Research предлагает свое математическое объяснение этому и открывает код, полную статью
Авторы говорят, что креативность диффузионных моделей - не случайный побочный эффект, а математическое следствие того, как нейросети обучаются
Дело в том, что нейросети в принципе не в состоянии выучить скор-функцию идеально точно и с резкими перепадами
Вместо этого они выучивают её сглаженную версию
Благодаря этому между точками обучающих данных появляются плавные переходы - «мосты», по которым модель и генерирует новые, ранее не виданные примеры
То есть креативность - предсказуемое следствие того, как обучаются нейросети, а не случайность
И креативностью можно управлять
Авторы говорят, что креативность диффузионных моделей - не случайный побочный эффект, а математическое следствие того, как нейросети обучаются
Дело в том, что нейросети в принципе не в состоянии выучить скор-функцию идеально точно и с резкими перепадами
Вместо этого они выучивают её сглаженную версию
Благодаря этому между точками обучающих данных появляются плавные переходы - «мосты», по которым модель и генерирует новые, ранее не виданные примеры
То есть креативность - предсказуемое следствие того, как обучаются нейросети, а не случайность
И креативностью можно управлять
GitHub
GitHub - google-research/diffusion-score-smoothing
Contribute to google-research/diffusion-score-smoothing development by creating an account on GitHub.
Модель Kimi K3 от Moonshot AI, превзошла Opus 4.8, но немного недотягивает до уровня GPT-5.6 и Fable 5
Kimi K3, обученная на 2.800.000.000.000 параметров и обладающая контекстом с 1.000.000 токенов, может обрабатывать изображения и видео
Ее стандартная функция — максимальный ризонинг
Обработка входящего 1.000.000 токенов стоит $3, а вывод — $15
Доступен новый режим K3 Swarm, позволяющий запускать несколько агентов для выполнения сложных задач
Вы можете протестировать режим чат-бота здесь или использовать Kimi K3 через API
Kimi K3, обученная на 2.800.000.000.000 параметров и обладающая контекстом с 1.000.000 токенов, может обрабатывать изображения и видео
Ее стандартная функция — максимальный ризонинг
Обработка входящего 1.000.000 токенов стоит $3, а вывод — $15
Доступен новый режим K3 Swarm, позволяющий запускать несколько агентов для выполнения сложных задач
Вы можете протестировать режим чат-бота здесь или использовать Kimi K3 через API
Kimi
Kimi AI with K3 | Built for Agentic Coding & Knowledge Work
Try Kimi K3 to build playable multiplayer and 3D games, create consulting grade slides, and run parallel tasks with Swarm and Goal to get more work done.
Forwarded from ARI EDU GEN
Higgsfield Academy: курсы от режиссёров каннского AI-фильма
Higgsfield запустил Academy — школу для режиссёров
Курсы ведут режиссёры Hell Grind, их 95-минутный полный метр показывали в Каннах
Обещают отдать свой рабочий playbook целиком, в формате интерактивных курсов
Сейчас там доступно 2 курса:
Getting Started with Cinema Studio (Обзор их киностудии)
The AI Filmmaking Pipeline (рабочий процесс)
Курсы на английском
Cами видео-уроки ведут на YouTube-ссылки
Academy: https://higgsfield.ai/academy
Higgsfield запустил Academy — школу для режиссёров
Курсы ведут режиссёры Hell Grind, их 95-минутный полный метр показывали в Каннах
Обещают отдать свой рабочий playbook целиком, в формате интерактивных курсов
Сейчас там доступно 2 курса:
Getting Started with Cinema Studio (Обзор их киностудии)
The AI Filmmaking Pipeline (рабочий процесс)
Курсы на английском
Cами видео-уроки ведут на YouTube-ссылки
Academy: https://higgsfield.ai/academy
Higgsfield
Academy | Higgsfield
Explore best ways to learn about AI. Everything you need to begin using the platform.