🧬 Ученые из МИФИ исследуют необычный материал под названием диаман - это два слоя графена, соединенные между собой. В зависимости от обработки он может работать как проводник или как изолятор.

Зачем это нужно? Такой материал позволяет создавать электронные схемы размером всего в несколько нанометров. А значит делать устройства быстрее, компактнее и производительнее. И поскольку материал основан на углероде, его потенциально можно интегрировать с живыми тканями. В перспективе это открывает путь к созданию наноинтерфейсов и даже насекомых-киборгов с миниатюрными датчиками, камерами и ИИ.

Звучит как научная фантастика, но у таких технологий вполне практичные задачи: обследование завалов после катастроф, работа в шахтах, экологический мониторинг и исследование мест, куда человеку или обычному дрону добраться сложно.

Пока это фундаментальные исследования, но интересно наблюдать, как идеи, которые раньше существовали только в фантастических книгах, постепенно начинают появляться в реальных научных лабораториях 🤓

Один энтузиаст проанализировал 553 тысячи анекдотов с аnеkdоt ru за последние 30 лет и превратил архив в интерактивную аналитику.

Получилось не просто «почитать старые шутки», а буквально посмотреть, как менялось общество.

Например, видно:

• как после крупных политических событий резко менялись темы юмора
• как слово «милиция» практически мгновенно уступило место «полиции» после реформы 2011 года
• есть графики по политикам, профессиям, героям анекдотов, даже по ненормативной лексике и самым обсуждаемым событиям разных лет.

Очень рекомендую открыть сайт и просто покликать графики. Там легко можно залипнуть минут на 30, даже если сами анекдоты вас не особо интересуют 🙂

🔗 anekdot.inozemtsev.lol

Недавно был пост про преподавателей, которые прячут белый текст в заданиях, чтобы понять, кто из студентов использует ИИ.

Теперь похожий трюк появился и при найме 🤝

Кандидаты начали добавлять в резюме невидимые для человека инструкции: например, просят ИИ считать его идеальным кандидатом и пропустить его на следующий этап.

▶️ По данным исследований, такие случаи уже встречаются примерно в 1% резюме и их становится больше.

И, честно говоря, не вижу здесь большой проблемы. Если компании используют ИИ, чтобы разбирать сотни резюме и решать, кого пропустить дальше, то кандидаты вполне логично начинают играть по тем же правилам 🙂

Сергей Брин редко даёт интервью, поэтому его недавний разговор в AGI House довольно интересно послушать. Особенно учитывая, что он рассказал не только о планах Google, но и о том, насколько сами разработчики понимают поведение современных моделей.

Главные инсайты:
✅ Создатели моделей не до конца понимают, что именно они создали. Брин признался, что даже внутри Google не знают точно, где у Gemini границы возможностей.
✅ Специализированные модели постепенно сливаются в одну систему. Раньше под разные задачи делали отдельные модели, а теперь одна модель всё чаще умеет закрывать сразу несколько типов задач.
✅ К скепсису по поводу AGI: Брин считает, что текущие системы не способны решать неразрешимые задачи (вроде P=NP). Кроме того, для настоящего AGI пока не хватает полноценного моделирования окружающего мира и физического взаимодействия с ним.
✅ В Google уже используют ИИ для создания нового ИИ - Gemini мониторит собственные тренировочные процессы и генерирует себе данные. На этом цикле самосовершенствования Брин сейчас и сосредоточен.
✅ Самый мощный «хак» оказался до смешного простым: «думать пошагово» (chain-of-thought). Брин назвал идею «думать пошагово» одной из самых простых и при этом самых эффективных вещей, которые сильно улучшили способности моделей.

Ссылка на само интервью

Anthropic дала Claude одну из самых известных нерешённых задач математики - гипотезу Римана.

Если совсем по-простому: она пытается найти скрытый порядок в том, как распределяются простые числа - 2, 3, 5, 7, 11 и тд. Математики нашли функцию, которая каким-то образом связана с этим распределением, и заметили, что её «нули» выстраиваются в определённом порядке. Гипотеза утверждает, что все они лежат на одной конкретной линии. Математики пытаются доказать гипотезу уже больше 160 лет 😬

Claude её, конечно, не решил. Но смог поднять доказанную долю таких точек на критической прямой с 41,6% до 67,2%. Предыдущая граница практически не двигалась около десяти лет.

🧬Модель перебрала около 650 идей, запустила 60 субагентов, которые провели тысячи вычислений, написали сотни скриптов и перебрали огромное количество вариантов.

Правда, есть нюанс: даже если удастся довести эту цифру до 100%, гипотеза Римана всё равно не будет автоматически доказана. Нужно доказать утверждение для каждого отдельного нуля 🫣

А ещё страшно представить, сколько токенов ушло на все эти 650 идей и десятки субагентов 🥲