Forwarded from BFM
Злые богачи и писсуары без брызг — в Цюрихе вручили Шнобелевскую премию
В этом году 36-я церемония вручения наград прошла не в американском Бостоне, как 35 лет до этого, а в швейцарском Цюрихе. Место проведения мероприятия было решено перенести из-за ужесточившейся визовой политики США.
Среди достижений в науке, которые «сначала заставляют засмеяться, а затем задуматься», СМИ выделяют самые яркие:
⬛️ Премия в области экономики досталась исследованию, посвященному корреляции между социальным классом человека и его склонностью к неподобающему поведению. Исследователи пришли к выводу, что богатые люди чаще других могут «отобрать конфету у ребенка».
⬛️ Приз в области химии достался команде, которая обнаружила, что молоко тараканов содержит в три раза больше энергии, чем коровье молоко.
⬛️ Премию по физике забрала группа студентов из Канады, разработавшая «писсуар без брызг». Участники объединения установили, что разбрызгивание мочи практически полностью исключается, если струя попадает на писсуар под углом менее 30°.
⬛️ Шнобелевскую премию мира получил доктор Джейми Кремс из Лос-Анджелеса. Она доказывала, что люди «ценят тех друзей, которые проявляют злобу по отношению к тому, что им самим не нравится». По ее словам, людям часто хочется, чтобы их друзья были более агрессивны в отношении их врагов.
Также среди исследований отметились работы об уточнении аэродинамики сморкания, превращении хоботков комаров в сопла для 3D-печати и закапывании нижнего белья для мониторинга качества почвы
Фото: Claudio Thoma/Keystone/AP
📻 Подписывайтесь на BFM | И в MAX
В этом году 36-я церемония вручения наград прошла не в американском Бостоне, как 35 лет до этого, а в швейцарском Цюрихе. Место проведения мероприятия было решено перенести из-за ужесточившейся визовой политики США.
Среди достижений в науке, которые «сначала заставляют засмеяться, а затем задуматься», СМИ выделяют самые яркие:
Также среди исследований отметились работы об уточнении аэродинамики сморкания, превращении хоботков комаров в сопла для 3D-печати и закапывании нижнего белья для мониторинга качества почвы
Фото: Claudio Thoma/Keystone/AP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁7👍6
Forwarded from Технозаметки Малышева
Ещё немного новостей с другой планеты.
Гибриды роботов-гуманоидов и манипуляторов.
#роботы #Китай
———
@tsingular
Гибриды роботов-гуманоидов и манипуляторов.
#роботы #Китай
———
@tsingular
😁2
Forwarded from Раньше всех. Ну почти.
Немецкий аэрокосмический стартап Isar Aerospace подтвердил успешное проведение первого пуска ракеты-носителя Spectrum.
Запуск был осуществлен с территории норвежского космодрома Аннейа, сообщил стартап на своей странице в социальной сети X.
Запуск был осуществлен с территории норвежского космодрома Аннейа, сообщил стартап на своей странице в социальной сети X.
«Мы на орбите! И только что вошли в историю Европы: впервые ракета, разработанная частной компанией, достигла орбиты с территории континентальной Европы», — заявили в компании.
👍4😁3
Forwarded from ИИволюция 👾
У меня к одному из телевизоров дома подключена приставка Xiaomi с Google TV на борту, для прокачки смарт тв и расширения возможностей старенького телевизора.
И вот спустя пару лет приставка стала лагать при старте, не сразу реагирует на пульт после включения, в общем дичь и бесиво. Не люблю с детства когда техника лагает, а закалялись мои нервы на лагающих компьютерах с пентиумами в детстве. С тех пор неприязнь к лагам!
На борту у приставки андроид, часть системных приложений фиг удалишь и что в этой ситуаций делать не понятно, на самой приставке возможности настроек ограничены. Вчера вечером сел кино посмотреть, включаю и снова эти лаги на старте, а иногда кстати при старте отваливается аудио кодек, еще и звук лагает)) приходилось рестартить, что добавляло бесива. И я даже не знаю как в голову пришла мысль, но описал ситуацию Клоду, а он мне “фигня вопрос, сейчас найду её в сети и подключусь, проверю что да как”. Нашел приставку в сети, понял, что там андроид, попросил меня активировать на ней режим разработчика для отладки и чтения логов и вообще выполнения любых действий с ней, и описал для меня как это сделать. Я всё ему сделал и он минут 7-8 изучал, читал, делал замеры, снова изучал. В итоге выдал мне план оптимизации, что точно можно удалить, в том числе залоченные системные приложения от производителя, увидел что в приставке еще и флешка вставлена как доп накопитель, как-то там оптимизировал работу с ней, вычистил весь мусор и теперь приставка как новая, летает и радует.
И вот именно в таких сценариях применения AI удивляюсь больше всего, они какие-то бытовые и не всегда очевидные. Но работает!
Когда уже настанет момент, когда клоду можно сказать “завтра с утра приготовь вкусный завтрак, закажи продукты и наполни холодильник, помой посуду и потом за работу”?
И вот спустя пару лет приставка стала лагать при старте, не сразу реагирует на пульт после включения, в общем дичь и бесиво. Не люблю с детства когда техника лагает, а закалялись мои нервы на лагающих компьютерах с пентиумами в детстве. С тех пор неприязнь к лагам!
На борту у приставки андроид, часть системных приложений фиг удалишь и что в этой ситуаций делать не понятно, на самой приставке возможности настроек ограничены. Вчера вечером сел кино посмотреть, включаю и снова эти лаги на старте, а иногда кстати при старте отваливается аудио кодек, еще и звук лагает)) приходилось рестартить, что добавляло бесива. И я даже не знаю как в голову пришла мысль, но описал ситуацию Клоду, а он мне “фигня вопрос, сейчас найду её в сети и подключусь, проверю что да как”. Нашел приставку в сети, понял, что там андроид, попросил меня активировать на ней режим разработчика для отладки и чтения логов и вообще выполнения любых действий с ней, и описал для меня как это сделать. Я всё ему сделал и он минут 7-8 изучал, читал, делал замеры, снова изучал. В итоге выдал мне план оптимизации, что точно можно удалить, в том числе залоченные системные приложения от производителя, увидел что в приставке еще и флешка вставлена как доп накопитель, как-то там оптимизировал работу с ней, вычистил весь мусор и теперь приставка как новая, летает и радует.
И вот именно в таких сценариях применения AI удивляюсь больше всего, они какие-то бытовые и не всегда очевидные. Но работает!
Когда уже настанет момент, когда клоду можно сказать “завтра с утра приготовь вкусный завтрак, закажи продукты и наполни холодильник, помой посуду и потом за работу”?
👍14😁4⚡1
Forwarded from Machinelearning
Глава Nvidia сообщил, что модель обучалась на инфраструктуре с более чем 100 тысячами Grace Blackwell, объединёнными через NVLink. Путь от появления ChatGPT до Astra занял около четырёх лет.
Вскоре к инфраструктуре добавят ещё 400 тысяч ускорителей, и связывает дальнейшее масштабирование с возможным движением к ASI и рекурсивному самосовершенствованию AI-систем.
https://x.com/JensenHuang/status/2096700264569090384
@ai_machinelearning_big_data
#openai #agi #chatgpt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁7👍2⚡1
☀️ ИИ научили управлять термоядерной плазмой быстрее, чем успевает среагировать человек
В токамаке плазма может потерять устойчивость за считанные миллисекунды. Человек здесь физически слишком медленный: хорошему оператору на реакцию нужны секунды.
Поэтому Princeton и лаборатория PPPL подключили к реальному токамаку DIII-D систему PACMAN. Она получает данные о температуре, плотности и магнитном поле, прогоняет их через несколько моделей ИИ и отправляет управляющие команды обратно примерно каждые 20 миллисекунд.
Самый интересный тест: система предсказала опасную нестабильность плазмы примерно за 200 миллисекунд до её появления и успела изменить режим работы так, чтобы она вообще не возникла. Всего PACMAN проверили в пяти реальных экспериментах, включая управление нагревом и параметрами плазмы.
Это пока не означает, что ИИ «решил проблему термояда». DIII-D — исследовательская установка, а цели и ограничения по-прежнему задают люди.
Но произошёл важный переход: ИИ уже не просто смотрит на данные после эксперимента.
Он сидит в контуре управления и принимает решения быстрее, чем физик успевает моргнуть.
#термояд #ИИ #физика #энергетика #токамак #наука
https://www.pppl.gov/news/2026/pacman-ai-framework-controlling-fusion-systems-safely-makes-key-decisions-milliseconds
В токамаке плазма может потерять устойчивость за считанные миллисекунды. Человек здесь физически слишком медленный: хорошему оператору на реакцию нужны секунды.
Поэтому Princeton и лаборатория PPPL подключили к реальному токамаку DIII-D систему PACMAN. Она получает данные о температуре, плотности и магнитном поле, прогоняет их через несколько моделей ИИ и отправляет управляющие команды обратно примерно каждые 20 миллисекунд.
Самый интересный тест: система предсказала опасную нестабильность плазмы примерно за 200 миллисекунд до её появления и успела изменить режим работы так, чтобы она вообще не возникла. Всего PACMAN проверили в пяти реальных экспериментах, включая управление нагревом и параметрами плазмы.
Это пока не означает, что ИИ «решил проблему термояда». DIII-D — исследовательская установка, а цели и ограничения по-прежнему задают люди.
Но произошёл важный переход: ИИ уже не просто смотрит на данные после эксперимента.
Он сидит в контуре управления и принимает решения быстрее, чем физик успевает моргнуть.
#термояд #ИИ #физика #энергетика #токамак #наука
https://www.pppl.gov/news/2026/pacman-ai-framework-controlling-fusion-systems-safely-makes-key-decisions-milliseconds
Princeton Plasma Physics Laboratory
PACMAN AI framework for controlling fusion systems safely makes key decisions in milliseconds
A new software framework lets multiple artificial intelligence (AI) models plug directly into a fusion experiment’s control system, reading plasma measurements and issuing commands in about 20 milliseconds, far faster than any human operator. Researchers…
⚡16👍4😁1
Forwarded from CodeCamp
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это начало конца: Unitree научила роботов автономно драться 🚬
Компания показала UnifoLM-X2-1.0 — модель мира, которая позволяет роботу в реальном времени решать, как двигаться, уклоняться и атаковать. Да, у железяки нет оператора и заранее прописанных движений — всё сам.
Unitree называет это первым полностью автономным боем гуманоида под управлением модели мира.
Скоро будет не смешно🪖
Компания показала UnifoLM-X2-1.0 — модель мира, которая позволяет роботу в реальном времени решать, как двигаться, уклоняться и атаковать. Да, у железяки нет оператора и заранее прописанных движений — всё сам.
Unitree называет это первым полностью автономным боем гуманоида под управлением модели мира.
Скоро будет не смешно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁4
Forwarded from Банкста
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT модель Astra 6 может смоделировать вам квартиру мечты в 3D-планировке и сделать визуализацию ремонта. @banksta
👍10
Forwarded from Наука
ИИ перевел доказательство Великой теоремы Ферма в код всего за 11 дней
Anthropic объявила: ИИ-модель Claude «в основном автономно» формализовала Великую теорему Ферма за 11 дней. Результат — 13 млн строк кода на языке Lean и примерно 29 500 промежуточных теорем. Это в пять раз больше, чем вся библиотека формализованной математики Mathlib.
Теорему сформулировал Пьер де Ферма в XVII веке, доказал Эндрю Уайлс лишь в 1995-м — после семи лет тайной работы. Формализация — это перевод доказательства в компьютерный код, чтобы машина могла проверить каждый шаг.
Профессор Кевин Баззард из Имперского колледжа Лондона потратил на это пять лет. Claude справился за 11 дней. По словам Баззарда, доказательство «не опирается ни на что, кроме аксиом математики».
Задачу разбили между ИИ-агентами, которым периодически давали общие указания. Координировать их помог инструмент Prove2Me, первоначально созданный для математиков-людей.
Если такие результаты будут надежно воспроизводиться, ИИ сможет ускорить перевод современной математики в проверяемый вид.
Изображение: Who is Danny/Shutterstock/FOTODOM
Anthropic объявила: ИИ-модель Claude «в основном автономно» формализовала Великую теорему Ферма за 11 дней. Результат — 13 млн строк кода на языке Lean и примерно 29 500 промежуточных теорем. Это в пять раз больше, чем вся библиотека формализованной математики Mathlib.
Теорему сформулировал Пьер де Ферма в XVII веке, доказал Эндрю Уайлс лишь в 1995-м — после семи лет тайной работы. Формализация — это перевод доказательства в компьютерный код, чтобы машина могла проверить каждый шаг.
Профессор Кевин Баззард из Имперского колледжа Лондона потратил на это пять лет. Claude справился за 11 дней. По словам Баззарда, доказательство «не опирается ни на что, кроме аксиом математики».
Задачу разбили между ИИ-агентами, которым периодически давали общие указания. Координировать их помог инструмент Prove2Me, первоначально созданный для математиков-людей.
Если такие результаты будут надежно воспроизводиться, ИИ сможет ускорить перевод современной математики в проверяемый вид.
Изображение: Who is Danny/Shutterstock/FOTODOM
👍6⚡2👀1
Forwarded from Технозаметки Малышева
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Xpeng запустили фабрику роботов, автономно производящих роботов
Китайская компания Xpeng, известная в первую очередь производством автомобилей, но так же выпускающая летающие автомобили и роботов, неотличимых от людей (на презентации в прошлом году пришлось даже ногу роботу разрезать, чтобы доказать, что там не человек), запустила первую в мире автоматизированную производственную линию для серийного выпуска продвинутых универсальных человекоподобных роботов на которой роботы автономно производят роботов.
Сингулярность на марше.
#Китай #Xpeng #роботы
———
@tsingular
Китайская компания Xpeng, известная в первую очередь производством автомобилей, но так же выпускающая летающие автомобили и роботов, неотличимых от людей (на презентации в прошлом году пришлось даже ногу роботу разрезать, чтобы доказать, что там не человек), запустила первую в мире автоматизированную производственную линию для серийного выпуска продвинутых универсальных человекоподобных роботов на которой роботы автономно производят роботов.
Сингулярность на марше.
#Китай #Xpeng #роботы
———
@tsingular
😁3
🧬 DeepMind просчитала 9 миллиардов возможных мутаций человеческой ДНК
Google DeepMind сегодня запустила AlphaGenome Atlas — пожалуй, один из самых масштабных биологических релизов компании со времён AlphaFold.
В базе заранее рассчитаны эффекты практически всех возможных однонуклеотидных замен человеческого генома — около 9 млрд вариантов.
Объём — примерно 1 петабайт, более чем в 30 раз больше базы AlphaFold.
И самое интересное здесь — те самые 98% генома, которые не кодируют белки напрямую. Они управляют тем, когда и насколько активно работают гены, и именно там находится огромное количество вариантов, связанных с человеческими признаками и заболеваниями.
AlphaGenome пытается предсказать, что конкретная мутация изменит: экспрессию гена, сплайсинг РНК, доступность хроматина и другие молекулярные процессы. А единый AVI score помогает быстро отбирать потенциально наиболее значимые варианты.
На данных более 54 тысяч участников UK Biobank такой подход позволил найти на 22% больше связей редких некодирующих вариантов, которые раньше терялись в статистическом шуме.
Параллельно DeepMind открыла набор Science Skills для ИИ-агентов: AlphaGenome, AlphaFold DB, UniProt, ClinVar и десятки других научных инструментов можно объединять в автоматизированные исследовательские цепочки.
Это пока не «загрузил свой геном — получил диагноз». Модель делает предсказания, а не медицинские заключения.
Но изменение всё равно фундаментальное.
Раньше геном нужно было секвенировать.
Теперь его постепенно превращают в базу данных, по которой ИИ может задавать вопросы.
Генетика всё больше начинает выглядеть как software.
#AlphaGenome #DeepMind #генетика #ИИ #биология #агенты
Atlas:
https://alphagenome.google/atlas
Science Skills:
https://github.com/google-deepmind/science-skills
Google DeepMind сегодня запустила AlphaGenome Atlas — пожалуй, один из самых масштабных биологических релизов компании со времён AlphaFold.
В базе заранее рассчитаны эффекты практически всех возможных однонуклеотидных замен человеческого генома — около 9 млрд вариантов.
Объём — примерно 1 петабайт, более чем в 30 раз больше базы AlphaFold.
И самое интересное здесь — те самые 98% генома, которые не кодируют белки напрямую. Они управляют тем, когда и насколько активно работают гены, и именно там находится огромное количество вариантов, связанных с человеческими признаками и заболеваниями.
AlphaGenome пытается предсказать, что конкретная мутация изменит: экспрессию гена, сплайсинг РНК, доступность хроматина и другие молекулярные процессы. А единый AVI score помогает быстро отбирать потенциально наиболее значимые варианты.
На данных более 54 тысяч участников UK Biobank такой подход позволил найти на 22% больше связей редких некодирующих вариантов, которые раньше терялись в статистическом шуме.
Параллельно DeepMind открыла набор Science Skills для ИИ-агентов: AlphaGenome, AlphaFold DB, UniProt, ClinVar и десятки других научных инструментов можно объединять в автоматизированные исследовательские цепочки.
Это пока не «загрузил свой геном — получил диагноз». Модель делает предсказания, а не медицинские заключения.
Но изменение всё равно фундаментальное.
Раньше геном нужно было секвенировать.
Теперь его постепенно превращают в базу данных, по которой ИИ может задавать вопросы.
Генетика всё больше начинает выглядеть как software.
#AlphaGenome #DeepMind #генетика #ИИ #биология #агенты
Atlas:
https://alphagenome.google/atlas
Science Skills:
https://github.com/google-deepmind/science-skills
Google
AlphaGenome
AlphaGenome – Access Google DeepMind’s unifying genomics model for deciphering DNA function.
👍2😁1