если вас когда-либо занимал вопрос, "почему самолеты летают, а крыльями не машут", то ответ на него очень простой - потому что сделать машущий крыльями аппарат оказалось гораздо сложнее

ученые из моей альма-матер (МФТИ), похоже, наконец решили эту задачу - разработали систему управления маханием крыльями, которая похожа на реальную нервную систему птиц; обещают, что это приведет к созданию беспилотников, которые будут способны действовать в ограниченном пространства - например, в лесу между деревьями

@valuableai

китайские ученые изобрели искусственную кожу (NRE-skin), которая работает по принципу настоящей - то есть фиксирует на касание, способна различать касание, "боль" (видимо, более сильное касание), а также повреждения; дам ссылку на iXBT еще, т.к. на PNAS - пейволл, что мы, конечно, гневно осуждаем

не знаю, кому как, а мне эта картинка напомнила сцену с рукой из Терминатора 2, меня она в детстве пугала, поэтому ставлю ее под спойлером

как говорится, будущее уже здесь, с добрым утром

@valuableai

я долго думал, какой пост сделать на Рождество (всех православных - с праздником!), и решил, что поиск наиболее сбалансированной расстановки в шахматах - достаточно рождественская история

для интересующихся шахматами не является открытием существование шахмат Фишера, они же шахматы-960; второе название они получили, т.к. фигуры в 1 и 8 линиях могут быть расположены по-другому, не так, как в классической расстановке (первая картинка)

Марк Бартелеми из института теоретической физики CNRS (аналог РАН для Франции) сделал оценку всех 960 возможных расстановок и оказалось, что классическая расстановка (№518 по Фишеру) - близка к среднему из всех возможных расстановок - и дает преимущество в 0.30 пешки

в то же время, максимально сбалансированная позиция (№198, вторая картинка) не дает никому преимущества и масимально близка к классической - достаточно поменять местами ферзя и левую ладью (A1 и A8 для белых и черных соотв.)

в статье еще несколько интересных выводов, рекомендую для интересующихся

@valuableai

коллеги из института Макса Планка (Германия) выяснили, что LLM, в частности ChatGPT, как наиболее распространенная, стали влиять уже не только на письменную речь: осенью была новость, что половина контента в интернете уже сгенерирована LLM, - но и на устную речь

механизм влияния представлен на первой картинке, на последующих показаны эффекты, которые авторы нашли в YouTube видео и подкастах

само собой, что исследование проделано для английского языка, как самого распространенного в интернете; но было бы интересно, есть ли похожие эффекты в китайском? а в русском? у нас такого широкого распространения LLM пока не получили, но тем не менее, поле для лингвистов не паханое

P.S. на 4ой картинке показано влияние по тематикам, и в смортивной тематике LLM привели к более редкому использованию характерных слов, интересно, почему так?

@valuableai

коллеги из Китая выпустили работу, в которой показывают, что визуальное восприятие в мозгу связано с речью

показывают они это довольно затейливым образом: берут МРТ людей, которым показывают картинки, и векторные представления от трех моделей - CLIP (языковая модель, которая умеет понимать картинки), ResNet50 и MoCo v3 (чисто картиночные модели)

дальше сравнивают между собой попарное сходство отдельных картинок путем сравнения обработанных снимков МРТ (для людей) и эмбеддингов (для моделей), а потом ищут корреляцию между матрицами сходства (1 картинка)

так вот оказалось, что сходства, найденные CLIP, больше похожи на сходства здоровых людей (2 картинка), а картиночные модели больше похожи на сходства от людей с инсультом, при котором нарушается связь между визуальной корой и речевым центром мозга (3 картинка)

насколько данная корреляция является случайной - вопрос открытый, но если нет, то философская максима Дерриды, что "весь мир - это текст" обретает под собой физиологическую почву

@valuableai