📌Внутри нашего мозга работает аналог GPT с контекстным окном всего в 10 слов.

Представьте себе биологическую нейросеть, физический объем которой, если собрать все её ткани вместе, не превысит размер обычной клубники.

Именно такую компактную, но критически важную структуру описывает нейробиолог Эв Федоренко из MIT, посвятившая 15 лет изучению того, как наш мозг обрабатывает речь.

Её выводы звучат для инженеров и дата-сайентистов очень знакомо: внутри человеческой головы функционирует система, которая ведет себя подозрительно похоже на современные большие языковые модели. Это своего рода «бездумный» языковой процессор, который занимается маппингом слов и смыслов, но сам при этом абсолютно не умеет мыслить.

🟡Утверждение базируется на серьезном массиве данных.

Лаборатория Федоренко провела фМРТ-сканирование 1400 человек, чтобы построить детальную вероятностную карту мозговой активности.

Архитектура этой «языковой сети» оказалась удивительно стабильной и воспроизводимой: у большинства взрослых людей она локализуется в 3 конкретных зонах левой лобной доли и на протяженном участке вдоль средней височной извилины.

Федоренко называет эту структуру функциональным блоком, сравнимым с органом, вроде пищеварительной системы, или зоной распознавания лиц.

Самое интересное начинается, если посмотреть на функционал. Федоренко описывает эту сеть как парсер или набор указателей. Её задача сугубо утилитарна — работать интерфейсом между входными сигналами (звук, текст, жесты) и абстрактными представлениями смысла, хранящимися в совершенно других отделах мозга.

Сама языковая сеть не обладает ни эпизодической памятью, ни социальным интеллектом, ни способностью к рассуждению. Весь процесс раздумий происходит за её пределами.

Это объясняет феномен афазии: при повреждении этого «интерфейса» человек сохраняет сложное когнитивное мышление, но оказывается заперт внутри себя, потеряв доступ к словарю и грамматическим правилам.

🟡Сходство с LLM становится еще очевиднее, если взглянуть на ограничения системы.

Исследования показывают, что человеческая языковая сеть имеет крайне узкое контекстное окно: она способна эффективно обрабатывать чанки длиной максимум в 8–10 слов.

По сути, это довольно поверхностная система. Она реагирует на грамматически верную бессмыслицу Ноама Хомского «Colorless green ideas sleep furiously» так же активно, как и на осмысленные предложения. Ей важна структура и статистическая вероятность стыковки слов, а не истинность или глубокий смысл высказывания.

Это роднит её с ранними языковыми моделями: сеть просто выучила правила, по которым слова собираются в цепочки.

Данные Федоренко заставляют пересмотреть и классические представления об анатомии, ведь многие учебники до сих пор ссылаются на устаревшие концепции.

Например, зона Брока, которую десятилетиями считали центром речи, на деле оказалась областью моторного планирования. Она лишь готовит мышцы рта к артикуляции и активируется даже при произнесении полной бессмыслицы, работая как ведомый регион для получения команд.

Настоящая же языковая сеть мозга - это отдельный, специализированный вычислительный кластер, который, подобно ChatGPT, блестяще имитирует связность речи, даже если за ней не стоит никакой реальной мысли.


@ai_machinelearning_big_data

🧠 Сергей Брин рассказывает о своей новой привычке

Он разговаривает с Gemini Live прямо за рулём - обсуждает энергопотребление дата-центров, стоимость инфраструктуры и другие рабочие темы.

Это классический Google-style: тестировать собственный продукт в реальной жизни. Напоминает историю про Билла Гейтса, который снял радио из машины, чтобы постоянно думать о Microsoft.

Такой уровень одержимости - редкость. И, честно, именно он отличает по-настоящему больших фаундеров.

Интересная деталь: Сергей говорит, что версия Gemini, которой он пользуется в машине, заметно лучше того, что доступно публично сейчас.

@ai_machinelearning_big_data

#Gemini #google #ai #ml

⚡️ Google Code Wiki.

Google запустила в публичное превью платформу Code Wiki. Инструмент сканирует репозиторий и генерирует живую базу знаний, которая перестраивается автоматически после каждого изменения в коде.

Под капотом - естественно Gemini. Разработчики могут общаться с контекстно-зависимым чат-ботом, который понимает структуру конкретного проекта «от и до».

Code Wiki умеет строить диаграммы архитектуры, объяснять логику работы модулей и мгновенно перенаправлять из вики к конкретным определениям функций.

Сейчас веб-версия работает с публичными репозиториями, но в планах - CLI-расширение для развертывания системы в закрытых корпоративных контурах.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️Генерируем ПИКЧИ с GPT-image-1.5 — OpenAI выкатили гайд, где разжевали создание картинок в ЛЮБОМ стиле.

🔅Инфографика и карты;
🔅Логотипы;
🔅Копирование стиля на другие работы;
🔅Создание карточек товаров и тд.

Куча полезнейшей инфы — тут.

🙂 Не баг, а фича

⚡️ ElevenLabs УБИТЫ — вышла опен-сорсная модель Chatterbox Turbo. Это настоящая ИМБА для клонирования ЛЮБЫХ голосов и всевозможной работы с аудио.

Зацените пушку:

• Пойдет на старом железе — у модели 350 млн параметров, даже древний GPU ее потянет.
• Генерит звуки в ШЕСТЬ РАЗ быстрее даже самых хайповых конкурентов — голос и звуки ЗА СЕКУНДЫ.
• Клонирует любой голос за ПЯТЬ секунд записи.
• На записи можно редачить эмоции, контролировать темп, тембр, интонации, делать голос монотонным или добавить смех, чавканье, вздохи и прочее.
• Знает аж 2️⃣3️⃣ языка и в том числе РУССКИЙ.

Главное, 😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Юзаем — тут.

👍 Бэкдор

⚡️ Google выпустили Gemini 3 Flash — свою новую лучшую модель по соотношению скорость/стоимость/качество.

Разрабы пишут, что она «идеальна для кодинга» и превосходит версию 2.5 Pro по большинству показателей! Более того, она стоит сильно дешевле Gemini 3.0 Pro, а демонстрирует схожие результаты почти во всех тестах! Только взгляните на HLE и ARC-AGI 2 — это же потрясающе. 😊

Тестим бесплатно здесь.

@xor_journal