This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Чот аж в голосину с этих чугуниевых футболистов заорал.
В целом, к футболу я равнодушен, но очень надеюсь, что когда-нибудь удастся посетить подобный робо-матч.
В целом, к футболу я равнодушен, но очень надеюсь, что когда-нибудь удастся посетить подобный робо-матч.
Forwarded from UX Live 🔥
К сожалению не удалось купить хлебцы и воду, вместо этого заказал 10кг черной икры
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Там исследователи из MIT выкатили свежий препринт. И препринт этот на мою любимую тему — симуляции для нейроночек.
Идея была такая: взять кучу изначально одинаковых LLM-агентов, засунуть их в общий виртуальный мир и проверить, смогут ли они сами организоваться и начать коллективно изобретать технологии, если не выдавать им готовые роли и не указывать конкретно кто чем должен заниматься.
Специально для этого запилили SwarmWorld, песочницу, где до 200 агентов ходят по карте, добывают и перерабатывают ресурсы, экспериментируют с материалами, строят всякие штуковины и даже могут писать код для автоматизации этих штуковин. Причём всё понастроенное одним агентом остаётся в мире и может быть найдено и улучшено другими агентами.
Главная фича: этому симулятору пофиг на на фантазии и галлюцинации модели: если скрипт кривой или не хватает ресурсов, ничего работать не будет.
Самое интересное, что устроили нейронки:
— Спонтанное разделение труда: без внешних указаний роботы сами разбились на группы. Одни всю жизнь бродили по карте разведчиками, а другие превратились в оседлых инженеров (сидели на базах и крафтили всякие нужные для выживания ништяки).
— От чата нет почти никакого толка: 95% культурного обмена происходило не через разговоры, а по принципу "шарился по миру, увидел чужую работающую установку/постройку, разобрался в устройстве инагло спиздил форкнул код". Как на гитхабе.
— Наследование: скрипты передавались агентами из рук в руки, постепенно обрастая правками.
Итого мораль: чтобы у нейронок появилась какая-никакая цивилизация, им похоже, даже не нужно много разговаривать между собой. Достаточно общего мира, где каждый может оставить после себя что-нибудь полезное для следующего кремниевого болванчика.
Идея была такая: взять кучу изначально одинаковых LLM-агентов, засунуть их в общий виртуальный мир и проверить, смогут ли они сами организоваться и начать коллективно изобретать технологии, если не выдавать им готовые роли и не указывать конкретно кто чем должен заниматься.
Специально для этого запилили SwarmWorld, песочницу, где до 200 агентов ходят по карте, добывают и перерабатывают ресурсы, экспериментируют с материалами, строят всякие штуковины и даже могут писать код для автоматизации этих штуковин. Причём всё понастроенное одним агентом остаётся в мире и может быть найдено и улучшено другими агентами.
Главная фича: этому симулятору пофиг на на фантазии и галлюцинации модели: если скрипт кривой или не хватает ресурсов, ничего работать не будет.
Самое интересное, что устроили нейронки:
— Спонтанное разделение труда: без внешних указаний роботы сами разбились на группы. Одни всю жизнь бродили по карте разведчиками, а другие превратились в оседлых инженеров (сидели на базах и крафтили всякие нужные для выживания ништяки).
— От чата нет почти никакого толка: 95% культурного обмена происходило не через разговоры, а по принципу "шарился по миру, увидел чужую работающую установку/постройку, разобрался в устройстве и
— Наследование: скрипты передавались агентами из рук в руки, постепенно обрастая правками.
Итого мораль: чтобы у нейронок появилась какая-никакая цивилизация, им похоже, даже не нужно много разговаривать между собой. Достаточно общего мира, где каждый может оставить после себя что-нибудь полезное для следующего кремниевого болванчика.
arXiv.org
SwarmWorld: Stigmergic technological evolution in societies of...
Collective intelligence can emerge when individuals coordinate through a shared environment, allowing local actions to accumulate into durable social organization. Language-model agents offer a...
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
когда в 40 лет решил заняться спортом
Австралийцы тем временем решили, что обычных тараканов человечеству недостаточно, и запилили киборгов-тараканов. Со шприцами.
Исследователи из Университета Квинсленда навесили на гигантских роющих тараканов камеры, датчики, прочую хитрую электронику и миниатюрные системы для инъекций. После всех этих манипуляций тараканом можно управлять и удалённо активировать шприц. Получившихся тварей назвали paraborgs.
Зачем оно вообще надо? Это чтобы запускать этих тварей под завалы после землетрясений и прочих катастроф. Таракан размером с котлету может пролезть туда, куда кожаный спасатель или нормальный робот физически не доберётся, найти пострадавшего по встроенной камере и вколоть ему нужный препарат, пока спасатели пытаются до него докопаться.
Сами исследователи пишут, что вот этот франкенштейн срабатывал довольно бодро: если таракан уже находился в пределах 15 см от цели, инъекция проходила успешно в 95% случаев. Полный цикл "доползти --> правильно встать --> сделать укол" получился в 72% испытаний.
Дальше учёные хотят собирать целые рои таких кибер-тараканов, где у разных особей будут разные задачи: одни ищут людей, другие передают данные, третьи оказывают первую помощь и т.д.
Так как это австралийцы, жду следующих логичных инноваций: пауков-птицеедов для наложения жгутов и гигантских эвакуационных сколопендр-носильщиков.
тут подробнее
Исследователи из Университета Квинсленда навесили на гигантских роющих тараканов камеры, датчики, прочую хитрую электронику и миниатюрные системы для инъекций. После всех этих манипуляций тараканом можно управлять и удалённо активировать шприц. Получившихся тварей назвали paraborgs.
Зачем оно вообще надо? Это чтобы запускать этих тварей под завалы после землетрясений и прочих катастроф. Таракан размером с котлету может пролезть туда, куда кожаный спасатель или нормальный робот физически не доберётся, найти пострадавшего по встроенной камере и вколоть ему нужный препарат, пока спасатели пытаются до него докопаться.
Сами исследователи пишут, что вот этот франкенштейн срабатывал довольно бодро: если таракан уже находился в пределах 15 см от цели, инъекция проходила успешно в 95% случаев. Полный цикл "доползти --> правильно встать --> сделать укол" получился в 72% испытаний.
Дальше учёные хотят собирать целые рои таких кибер-тараканов, где у разных особей будут разные задачи: одни ищут людей, другие передают данные, третьи оказывают первую помощь и т.д.
Так как это австралийцы, жду следующих логичных инноваций: пауков-птицеедов для наложения жгутов и гигантских эвакуационных сколопендр-носильщиков.
тут подробнее
Forwarded from CGIT_Vines (Marvin Heemeyer)
Нравится вам это или нет, но на сегодняшний день, это самый эффективный способ бегать на максимальной скоростью.
"Аниме девочка, в расстроенных чувствах опаздывающая в школу"
@CGIT_Vines
"Аниме девочка, в расстроенных чувствах опаздывающая в школу"
@CGIT_Vines
❗ Распространите ❗
Найден ИИ-ассистент, который реально экономит рабочее время и не сливает корпоративные данные.
Сотрудникам не придется тратить время на поиск информации по разрозненным документам, регламентам и ссылкам. С корпоративным ИИ-ассистентом от Selectel и KTS все собрано в единой базе знаний с умным поиском. С вас — запросы на естественном языке, с ассистента — мгновенные структурированные ответы, краткие выжимки и ключевые тезисы по внутренним файлам, черновики документов и многое другое.
Решение подойдет компаниям даже со строгими требованиями к безопасности:
➡️Ассистент автоматически маскирует чувствительные данные в запросах и проверяет их на соответствие политикам безопасности.
➡️Продукт можно интегрировать с корпоративными системами управления доступом и разграничить права пользователей при работе с информацией.
➡️Решение можно развернуть как в облаке Selectel, так и в вашем контуре – в этом случае Selectel предоставляет серверы с GPU в аренду на вашей площадке.
Корпоративного ИИ-ассистента можно внедрить всего за 2 недели, включая настройку решения под данные и процессы компании.
Протестируйте и убедитесь сами → https://slc.tl/s43rp
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJUSWCy
Найден ИИ-ассистент, который реально экономит рабочее время и не сливает корпоративные данные.
Сотрудникам не придется тратить время на поиск информации по разрозненным документам, регламентам и ссылкам. С корпоративным ИИ-ассистентом от Selectel и KTS все собрано в единой базе знаний с умным поиском. С вас — запросы на естественном языке, с ассистента — мгновенные структурированные ответы, краткие выжимки и ключевые тезисы по внутренним файлам, черновики документов и многое другое.
Решение подойдет компаниям даже со строгими требованиями к безопасности:
➡️Ассистент автоматически маскирует чувствительные данные в запросах и проверяет их на соответствие политикам безопасности.
➡️Продукт можно интегрировать с корпоративными системами управления доступом и разграничить права пользователей при работе с информацией.
➡️Решение можно развернуть как в облаке Selectel, так и в вашем контуре – в этом случае Selectel предоставляет серверы с GPU в аренду на вашей площадке.
Корпоративного ИИ-ассистента можно внедрить всего за 2 недели, включая настройку решения под данные и процессы компании.
Протестируйте и убедитесь сами → https://slc.tl/s43rp
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJUSWCy
Forwarded from Alexander Shmorgunov
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Не знаю, зачем вам это здесь, но пусть будет 😑
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Японцы снова двигают человечество вперёд.
Там японец из твиттора навайбкодил алгоритм, который сам ищет женские оргазмы в длинных порно-роликах и нарезает их на 10-секундные референсы для ComfyUI.
Логика автора проста: смотреть "вручную" терабайты порева несколько утомительно, да и как он говорит "слишком возбуждает", а скормить видео в лоб нейронке с вопросом "где тут кончают?" пока не работает (модельки в таких тонких материях не особо хорошо разбираются и часто тупят).
Поэтому этот дата-сайентист-гигачад пошёл через математику и выделил три сигнала:
— Стоны 100–1500 Гц с резким затуханием
— Резкий скачок движения между кадрами
— Фризы, стоп-кадры и плавные переходы
Скрипт по этим признакам уже находит довольно много нужных моментов.
Дальше у автора план ещё годнее: собрать датасет "оргазм / не оргазм", обучить на нем что-то типа CatBoost и получить полноценный классификатор оргазмов.
Вот он, настоящий машин лёрнинг, ради которого создавались компьютеры.
Там японец из твиттора навайбкодил алгоритм, который сам ищет женские оргазмы в длинных порно-роликах и нарезает их на 10-секундные референсы для ComfyUI.
Логика автора проста: смотреть "вручную" терабайты порева несколько утомительно, да и как он говорит "слишком возбуждает", а скормить видео в лоб нейронке с вопросом "где тут кончают?" пока не работает (модельки в таких тонких материях не особо хорошо разбираются и часто тупят).
Поэтому этот дата-сайентист-гигачад пошёл через математику и выделил три сигнала:
— Стоны 100–1500 Гц с резким затуханием
— Резкий скачок движения между кадрами
— Фризы, стоп-кадры и плавные переходы
Скрипт по этим признакам уже находит довольно много нужных моментов.
Дальше у автора план ещё годнее: собрать датасет "оргазм / не оргазм", обучить на нем что-то типа CatBoost и получить полноценный классификатор оргазмов.
Вот он, настоящий машин лёрнинг, ради которого создавались компьютеры.
X (formerly Twitter)
rS_ローカルLLM×投資 (@rS_alonewolf) on X
長いエロ動画から、オーガズムを含む10秒間を見つけて、ComfyUIの動画生成用参照素材として切り出す仕組みを、ここまでほぼQwen3.8 27Bと作ってきた。
手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。
試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の
音声・映像の動き・動きのフリーズのスコア…
手作業で大量の動画を確認するのは大変だし、発情してしまう。そこで、AIに動画を見せて「どこがオーガズムか」と聞いても、まだ正確には判断できない。
試しにとあるAVモデルさんのエロ動画の
音声・映像の動き・動きのフリーズのスコア…
Кто-то прогнал 52 современные нейронки через Political Compass.
Каждую модельку запускали несколько раз, а полученные ответы реально скармливали politicalcompass.org.
Итог: 49 из 52 моделей оказались левыми либертарианцами. Причём и американские, и европейские, и китайские кремниевые болваны сидят плюс-минус в одном углу.
Все три исключения это модельки Grok от xAI, которые ушли вправо (кто бы сомневался, лол)
Автор отдельно проверял очевидные штуки, которые могли повлиять на результат: менял промпт, порядок вопросов, гонял модели и через API и через веб, задавал вопросы по одному в отдельных чатах и даже проверял, не тащит ли сам political compass всех влево.
А в твитторе заметили ещё одну деталь: у многих моделек при включении режима размышлений результат уезжает вправо относительно той же модели без него. Видимо, когда заставляешь нейронку подольше подумать, соевый максимализм слегка попускает и моделька двигается ближе к центру.
тут сам проект с графиками, методологией и всеми подробностями.
Каждую модельку запускали несколько раз, а полученные ответы реально скармливали politicalcompass.org.
Итог: 49 из 52 моделей оказались левыми либертарианцами. Причём и американские, и европейские, и китайские кремниевые болваны сидят плюс-минус в одном углу.
Все три исключения это модельки Grok от xAI, которые ушли вправо (кто бы сомневался, лол)
Автор отдельно проверял очевидные штуки, которые могли повлиять на результат: менял промпт, порядок вопросов, гонял модели и через API и через веб, задавал вопросы по одному в отдельных чатах и даже проверял, не тащит ли сам political compass всех влево.
А в твитторе заметили ещё одну деталь: у многих моделек при включении режима размышлений результат уезжает вправо относительно той же модели без него. Видимо, когда заставляешь нейронку подольше подумать, соевый максимализм слегка попускает и моделька двигается ближе к центру.
тут сам проект с графиками, методологией и всеми подробностями.