Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Умная роборука за $110
Я уже писал про LeRobot — красавчики из Hugging Face продолжают пилить годноту для тех, кто хочет собрать и натренировать собственного робота дома. С последнего поста вышло столько обновлений, что пора делать вторую часть.
Во-первых, новые конфигурации. Теперь есть SO-100 — роботизированная рука всего за $110. А ещё LeKiwi — та же рука, но уже на подвижной базе. Этот уже может собирать разбросанные по комнате вещи в корзину. Выглядит мило — прям хочется завести такого дома.
Во-вторых, процесс тренировки серьезно прокачали. Оптимизировали всё, что можно, и выложили новый датасет, который можно за ночь зафайнтюнить под свои задачи. Установка может показаться сложноватой для новичков, но если уметь читать инструкции и не боишься спросить у LLM, как завести код, справится даже гуманитарий. Всё в открытом доступе, энтузиасты уже вовсю пилят свои версии. Вон, даже гуманоида за 300 баксов собрали (без учета привязанного к нему макбука).
Еще недавно добавили поддержку моделей вроде π0 и π0-FAST от Physical Intelligence — первых "фундаментальных" моделей для робототехники, которые понимают естественный язык и действия. π0-FAST, кстати, в пять раз быстрее в обучении благодаря новой токенизации действий — это уже уровень, где робот может адаптироваться к новым задачам на лету (за день, хах).
Ну и самое жирное — зарелизили датасет на 90 терабайт данных и 5000 часов записей с 6 камер для тренировки беспилотных автомобилей. Hugging Face недавно скооперировались с Yaak и выкатили Learning to Drive (L2D). Всё это также будет использовано против вас в LeRobot.
Гитхаб
Обнимающее лицо
SO-100
@ai_newz
Я уже писал про LeRobot — красавчики из Hugging Face продолжают пилить годноту для тех, кто хочет собрать и натренировать собственного робота дома. С последнего поста вышло столько обновлений, что пора делать вторую часть.
Во-первых, новые конфигурации. Теперь есть SO-100 — роботизированная рука всего за $110. А ещё LeKiwi — та же рука, но уже на подвижной базе. Этот уже может собирать разбросанные по комнате вещи в корзину. Выглядит мило — прям хочется завести такого дома.
Во-вторых, процесс тренировки серьезно прокачали. Оптимизировали всё, что можно, и выложили новый датасет, который можно за ночь зафайнтюнить под свои задачи. Установка может показаться сложноватой для новичков, но если уметь читать инструкции и не боишься спросить у LLM, как завести код, справится даже гуманитарий. Всё в открытом доступе, энтузиасты уже вовсю пилят свои версии. Вон, даже гуманоида за 300 баксов собрали (без учета привязанного к нему макбука).
Еще недавно добавили поддержку моделей вроде π0 и π0-FAST от Physical Intelligence — первых "фундаментальных" моделей для робототехники, которые понимают естественный язык и действия. π0-FAST, кстати, в пять раз быстрее в обучении благодаря новой токенизации действий — это уже уровень, где робот может адаптироваться к новым задачам на лету (за день, хах).
Ну и самое жирное — зарелизили датасет на 90 терабайт данных и 5000 часов записей с 6 камер для тренировки беспилотных автомобилей. Hugging Face недавно скооперировались с Yaak и выкатили Learning to Drive (L2D). Всё это также будет использовано против вас в LeRobot.
Гитхаб
Обнимающее лицо
SO-100
@ai_newz
Wiki-timeline - лучшая находка этой недели. Простой инструмент для преобразования любой статьи Википедии в удобную временную шкалу. Вставляешь ссылку и через несколько секунд все даты как на ладони. Вот, например, жизненные пути Эдиссона и Теслы. Жаль, у меня в универе такого не было.
#инструменты #полезное #инфографика
#инструменты #полезное #инфографика
WikiTimeline
Доказательства эволюции Timeline - Interactive Historical Events | WikiTimeline
Explore an interactive timeline of Доказательства эволюции. Visualize history chronologically, discover key milestones, and gain historical context with our interactive timeline visualization tool.
Белок-призрак: как научное мошенничество убивает надежду
В 2006 году ученые совершили то, что казалось прорывом в борьбе с болезнью Альцгеймера. Белок с неуклюжим названием «амилоид-бета-звезда-56» (Aβ*56) вызывал потерю памяти и другие симптомы деменции у крыс после инъекции. Медики ликовали: наконец-то, зная причину болезни, можно найти эффективное лечение. Оригинальная статья в Nature с тех пор набрала 2300 цитирований.
Но возникла серьезная проблема — возможно, Aβ*56 вообще не существует.
Первооткрывателем белка был Сильвен Лесне - молодой учёный из Университета Миннесоты. Он опубликовал множество статей об Aβ*56, но оказался почти единственным исследователем, которому удалось обнаружить это соединение.
Благодаря упорной детективной работе других ученых, в 20 статьях Лесне нашлись сфабрикованные изображения с результатами вестерн-блот анализа. Оригинальную статью в Nature вместе с несколькими другими отозвали. Попытки поймать этот белок-фантом стоили миллионы долларов и подарили ложную надежду пациентам с болезнью Альцгеймера и их семьям. Но что хуже всего — они направили исследования по ложному пути, и отвлекли тысячи специалистов от перспективных направлений.
Это громкий, но, к сожалению, далеко не единственный случай научного мошенничества. С некоторыми другими вы можете познакомиться в статье Дэниела Энгбера об охоте за фальсификациями в науке. Джеймс Хитерс, исследователь и научный сыщик, даже опубликовал целый учебник, где подробно объясняет, как проверять академические работы на предмет потенциальных ошибок, сомнительных практик и прямого мошенничества.
Тем не менее некоторые эксперты считают, что просто раскрыть обман, — недостаточно. Например, Крис Саид в статье «Доводы в пользу криминализации научных нарушений» жестко критикует существующую систему, в которой ученые, уличенные в недобросовестности, почти никогда не сталкиваются с серьезными последствиями. Его предложение радикально, но логично — создать независимые комитеты по расследованию научных нарушений (по примеру Дании) и ввести уголовную ответственность за научное мошенничество.
Саид приводит примеры громких фальсификаций данных в медицине и оценивает потенциальный ущерб миллионами потерянных лет качественной жизни (QALY). И это действительно серьезная проблема, которая в отечественных реалиях стоит еще острее.
Вокруг липовых диссертаций и мусорных научных журналов в России фактически расцвела бизнес-экосистема. Думаю, рецензенты Nature, просто не поверят, какой откровенный бред попадает в РИНЦ и звучит на кафедрах крупнейших вузов.
Боюсь, что усилия Диссернета, Комиссии по борьбе с лженаукой и сотен невоспетых активистов и просветителей — капля в море. Но тут возникает парадокс: криминализировать научные нарушения в российских реалиях значит сделать ситуацию еще хуже. Этот подход может сработать в странах с сильным институтом репутации и более-менее стабильно функционирующей правовой системой. У нас же подобный инструмент неизбежно окажется в руках современных последователей академика Лысенко.
В условиях стремительной деградации правовых институтов проблема кажется неразрешимой. Как и многое другое, это удручает.
В 2006 году ученые совершили то, что казалось прорывом в борьбе с болезнью Альцгеймера. Белок с неуклюжим названием «амилоид-бета-звезда-56» (Aβ*56) вызывал потерю памяти и другие симптомы деменции у крыс после инъекции. Медики ликовали: наконец-то, зная причину болезни, можно найти эффективное лечение. Оригинальная статья в Nature с тех пор набрала 2300 цитирований.
Но возникла серьезная проблема — возможно, Aβ*56 вообще не существует.
Первооткрывателем белка был Сильвен Лесне - молодой учёный из Университета Миннесоты. Он опубликовал множество статей об Aβ*56, но оказался почти единственным исследователем, которому удалось обнаружить это соединение.
Благодаря упорной детективной работе других ученых, в 20 статьях Лесне нашлись сфабрикованные изображения с результатами вестерн-блот анализа. Оригинальную статью в Nature вместе с несколькими другими отозвали. Попытки поймать этот белок-фантом стоили миллионы долларов и подарили ложную надежду пациентам с болезнью Альцгеймера и их семьям. Но что хуже всего — они направили исследования по ложному пути, и отвлекли тысячи специалистов от перспективных направлений.
Это громкий, но, к сожалению, далеко не единственный случай научного мошенничества. С некоторыми другими вы можете познакомиться в статье Дэниела Энгбера об охоте за фальсификациями в науке. Джеймс Хитерс, исследователь и научный сыщик, даже опубликовал целый учебник, где подробно объясняет, как проверять академические работы на предмет потенциальных ошибок, сомнительных практик и прямого мошенничества.
Тем не менее некоторые эксперты считают, что просто раскрыть обман, — недостаточно. Например, Крис Саид в статье «Доводы в пользу криминализации научных нарушений» жестко критикует существующую систему, в которой ученые, уличенные в недобросовестности, почти никогда не сталкиваются с серьезными последствиями. Его предложение радикально, но логично — создать независимые комитеты по расследованию научных нарушений (по примеру Дании) и ввести уголовную ответственность за научное мошенничество.
Саид приводит примеры громких фальсификаций данных в медицине и оценивает потенциальный ущерб миллионами потерянных лет качественной жизни (QALY). И это действительно серьезная проблема, которая в отечественных реалиях стоит еще острее.
Вокруг липовых диссертаций и мусорных научных журналов в России фактически расцвела бизнес-экосистема. Думаю, рецензенты Nature, просто не поверят, какой откровенный бред попадает в РИНЦ и звучит на кафедрах крупнейших вузов.
Боюсь, что усилия Диссернета, Комиссии по борьбе с лженаукой и сотен невоспетых активистов и просветителей — капля в море. Но тут возникает парадокс: криминализировать научные нарушения в российских реалиях значит сделать ситуацию еще хуже. Этот подход может сработать в странах с сильным институтом репутации и более-менее стабильно функционирующей правовой системой. У нас же подобный инструмент неизбежно окажется в руках современных последователей академика Лысенко.
В условиях стремительной деградации правовых институтов проблема кажется неразрешимой. Как и многое другое, это удручает.
The Atlantic
The Business-School Scandal That Just Keeps Getting Bigger
The rot runs deeper than almost anyone has guessed.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Немного ретро
В 1940-х годах компания Toshiba начала производить индексные пишущие машинки с массивными горизонтальными цилиндрами, содержащими тысячи символов. Одна из них, BW-2112 — была особенно продвинутой моделью с клавишами на трех языках: японском, китайском и английском.
По сложности внутреннего устройства с ней могут поспорить разве что винтажные механические калькуляторы и шифровальные машины.
#инженерия #механика #артефакт
В 1940-х годах компания Toshiba начала производить индексные пишущие машинки с массивными горизонтальными цилиндрами, содержащими тысячи символов. Одна из них, BW-2112 — была особенно продвинутой моделью с клавишами на трех языках: японском, китайском и английском.
По сложности внутреннего устройства с ней могут поспорить разве что винтажные механические калькуляторы и шифровальные машины.
#инженерия #механика #артефакт
Повторюсь, языковые барьеры падут быстрее, кто-либо мог предположить. YouTube вообще вряд ли будет первым.
Forwarded from 42 секунды
Bloomberg: Через пять лет каждое видео на YouTube можно будет автоматически дублировать на любом языке
– Каждое слово будет звучать как настоящий голос героя видео
– Губы героя на видео будут двигаться, как у носителя языка
– Это одна из множества запланированных ИИ-функций YouTube
– YouTube хочет расширить аудиторию авторов при помощи ИИ
– Сервис будет использовать ИИ-решения от материнской Google
– ИИ поможет создавать, редактировать, продвигать видео и др.
– YouTube уверен, что ИИ поможет популярности его авторов
– Сейчас YouTube активно конкурирует со Spotify, TikTok и др.
– За 2024 он получил $36,1 и $18 млрд от рекламы и подписки
– В след. году YouTube может обойти Walt Disney по выручке
– Он станет крупнейшим развлекательным бизнесом в США
@ftsec
– Каждое слово будет звучать как настоящий голос героя видео
– Губы героя на видео будут двигаться, как у носителя языка
– Это одна из множества запланированных ИИ-функций YouTube
– YouTube хочет расширить аудиторию авторов при помощи ИИ
– Сервис будет использовать ИИ-решения от материнской Google
– ИИ поможет создавать, редактировать, продвигать видео и др.
– YouTube уверен, что ИИ поможет популярности его авторов
– Сейчас YouTube активно конкурирует со Spotify, TikTok и др.
– За 2024 он получил $36,1 и $18 млрд от рекламы и подписки
– В след. году YouTube может обойти Walt Disney по выручке
– Он станет крупнейшим развлекательным бизнесом в США
@ftsec
Король умер, да здравствует король!
Протестировал новую версию китайского 3D-генератора Hunyuan 2.5.
Итак, лягушка. Первое, на что бросается в глаза — адаптивная детализация, полигонов больше там, где они действительно нужны. Сетка отлично следует за формой — это особенно заметно по сердцу и орнаменту. Впервые на моей памяти нейронка так хорошо построила рельеф. Модель получилась симметричной, без видимых артефактов вроде дыр и пересечений. Только на лапе почему-то появилась неуместная ямка.
Текстура выглядит хуже. Задняя часть представляет собой сплошной визуальный шум, и даже спереди на сердце видны артефакты.
У предыдущих поколений image-to-3D моделей ворон либо получался неровным, либо симметричным, но с раздвоенным клювом. Просто отзеркалить фигурку по вертикальной оси нельзя, однако Hunyuan 2.5 в основном справляется: укладка перьев симметричная, при этом голова выглядит вполне естественно. Впрочем, на затылке рельеф отсутствует, а на правой лапе обнаружился лишний палец. Текстуры тоже далеки от идеала и не передают особенностей оригинальной картинки.
Фигурка Ктулху также приятно удивляет детализацией и симметричностью. Сетка немного хаотичная, но органические формы переданы реалистично. Текстура покрыта шумными деталями, однако судя по бликам, roughness map удался неплохо.
Подведем итоги. Сравнение с предыдущей серией экспериментов (8 моделей, Tripo3d, TRELLIS) говорит само за себя. Прирост в качестве значительный. Лягушку и Ктулху можно спокойно печатать на 3D-принтере без постобработки. Такими темпами вскоре придется обновлять тест, добавляя сложные формы, например, скульптуры людей.
Сейчас этот генератор доступен онлайн по адресу 3d.hunyuan.tencent.com (осторожно, интерфейс на китайском) и позволяет создавать до 20 моделей в день. А еще есть надежда на релиз в open source. По крайней мере, версия 2.0 представлена в pinokio и запускается на достаточно широком наборе конфигураций железа.
#нейронки #imageto3d #DIY
Протестировал новую версию китайского 3D-генератора Hunyuan 2.5.
Итак, лягушка. Первое, на что бросается в глаза — адаптивная детализация, полигонов больше там, где они действительно нужны. Сетка отлично следует за формой — это особенно заметно по сердцу и орнаменту. Впервые на моей памяти нейронка так хорошо построила рельеф. Модель получилась симметричной, без видимых артефактов вроде дыр и пересечений. Только на лапе почему-то появилась неуместная ямка.
Текстура выглядит хуже. Задняя часть представляет собой сплошной визуальный шум, и даже спереди на сердце видны артефакты.
У предыдущих поколений image-to-3D моделей ворон либо получался неровным, либо симметричным, но с раздвоенным клювом. Просто отзеркалить фигурку по вертикальной оси нельзя, однако Hunyuan 2.5 в основном справляется: укладка перьев симметричная, при этом голова выглядит вполне естественно. Впрочем, на затылке рельеф отсутствует, а на правой лапе обнаружился лишний палец. Текстуры тоже далеки от идеала и не передают особенностей оригинальной картинки.
Фигурка Ктулху также приятно удивляет детализацией и симметричностью. Сетка немного хаотичная, но органические формы переданы реалистично. Текстура покрыта шумными деталями, однако судя по бликам, roughness map удался неплохо.
Подведем итоги. Сравнение с предыдущей серией экспериментов (8 моделей, Tripo3d, TRELLIS) говорит само за себя. Прирост в качестве значительный. Лягушку и Ктулху можно спокойно печатать на 3D-принтере без постобработки. Такими темпами вскоре придется обновлять тест, добавляя сложные формы, например, скульптуры людей.
Сейчас этот генератор доступен онлайн по адресу 3d.hunyuan.tencent.com (осторожно, интерфейс на китайском) и позволяет создавать до 20 моделей в день. А еще есть надежда на релиз в open source. По крайней мере, версия 2.0 представлена в pinokio и запускается на достаточно широком наборе конфигураций железа.
#нейронки #imageto3d #DIY
Прикоснуться к небесам
Наши представления о космосе одновременно и точно отражают действительность, и сильно от нее отличаются. Когда думаешь о звездах и туманностях, первым делом представляешь красочные снимки телескопов. Но практически все эти изображения композитные — это комбинация нескольких диапазонов излучения, где видимый спектр лишь часть картинки.
О том, как создаются такие изображения, пишут Никита Ляшкевич и Зелёный кот в своих статьях. Также Никита подробно рассказывает об этом в выпуске подкаста The Big Beard Theory.
Взгляните на первый коллаж. Это остатки сверхновой Кассиопея, представленные комбинацией рентгеновского снимка (оранжевый от телескопа Chandra, фиолетовый от NuStar), оптического диапазона (зелёный, синий) и инфракрасного излучения (зеленый, белый и синий). Чтобы получить этот кадр, потребовалось 9 сеансов наблюдений общей продолжительностью 11 дней 13 часов 58 минут. Вот это выдержка!
#космос #астрономия #научная_визуализация
Наши представления о космосе одновременно и точно отражают действительность, и сильно от нее отличаются. Когда думаешь о звездах и туманностях, первым делом представляешь красочные снимки телескопов. Но практически все эти изображения композитные — это комбинация нескольких диапазонов излучения, где видимый спектр лишь часть картинки.
О том, как создаются такие изображения, пишут Никита Ляшкевич и Зелёный кот в своих статьях. Также Никита подробно рассказывает об этом в выпуске подкаста The Big Beard Theory.
Взгляните на первый коллаж. Это остатки сверхновой Кассиопея, представленные комбинацией рентгеновского снимка (оранжевый от телескопа Chandra, фиолетовый от NuStar), оптического диапазона (зелёный, синий) и инфракрасного излучения (зеленый, белый и синий). Чтобы получить этот кадр, потребовалось 9 сеансов наблюдений общей продолжительностью 11 дней 13 часов 58 минут. Вот это выдержка!
#космос #астрономия #научная_визуализация
Но что, если бы мы могли увидеть космические объекты в трёхмерной форме? Теперь и это возможно. Астрономы использовали данные рентгеновской обсерватории Чандра и компьютерное моделирование, чтобы создать объемные модели четырех космических объектов: Кассиопеи A, G292.0+1.8, Петли Лебедя и звезды типа Т Тельца BP Tau. Рендеры создавались с использованием наблюдательных данных и компьютерного моделирования.
Эти модели даже можно распечатать на 3D-принтере. Кто откажется от Петли Лебедя на рабочем столе? Пожалуй, это лучший способ прикоснуться к небесам до изобретения варп-двигателя.
#космос #астрономия #3D_моделирование #научная_визуализация
Эти модели даже можно распечатать на 3D-принтере. Кто откажется от Петли Лебедя на рабочем столе? Пожалуй, это лучший способ прикоснуться к небесам до изобретения варп-двигателя.
#космос #астрономия #3D_моделирование #научная_визуализация