Люди давно научились использовать чувства других существ — взять хотя бы собачий нюх. Но есть и менее очевидные аргументы в защиту биоразнообразия.
С 1994 года в польской Познани качество воды контролируют восемь ракушек-двустворок. К ним горячим клеем приклеены электрические контакты. Если вода чистая, створки раковины остаются открытыми, но когда четыре моллюска одновременно захлопываются, система автоматически перекрывает воду всему городу.
Звучит как курьёз, но чувствительность Unio tumidus к загрязнениям используют больше 50 водоочистных станций по всей Польше. Моллюски контролируют подачу воды для 10 миллионов человек. Похожие системы работают в США (например, в Миннеаполисе) и других странах.
Такие готовые биологические сенсоры оказываются проще и дешевле любых лабораторных приборов.
Короткая докуметалка на тему
С 1994 года в польской Познани качество воды контролируют восемь ракушек-двустворок. К ним горячим клеем приклеены электрические контакты. Если вода чистая, створки раковины остаются открытыми, но когда четыре моллюска одновременно захлопываются, система автоматически перекрывает воду всему городу.
Звучит как курьёз, но чувствительность Unio tumidus к загрязнениям используют больше 50 водоочистных станций по всей Польше. Моллюски контролируют подачу воды для 10 миллионов человек. Похожие системы работают в США (например, в Миннеаполисе) и других странах.
Такие готовые биологические сенсоры оказываются проще и дешевле любых лабораторных приборов.
Короткая докуметалка на тему
❤21👍9🔥2
Похоже идея использования нейронок для симуляции мышления наших далёких предков витала в воздухе.
Telegram
Santry's Singularity blog
В приложении на базе GPT пользователи «переписываются» с Иисусом, spectrum предрекает рождение жутковатой индустрии по созданию цифровых двойников умерших людей, а Character.AI, где с одинаковым успехом можно поболтать с Эйнштейном и Микки-Маусом осваивает…
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
И еще поигрался с интересной моделью: TimeCapsuleLLM
С 1800 года по 1875 было опубликовано примерно 175 000 текстов на Английском, которые попали в интернет библиотеки
Если взять текст этих публикаций и натренировать с нуля (важно именно с нуля) языковую модель, то в теории получится усредненная по уровню «размышлений» LLM 19го века
Я запустил модель автора, и попросил ее сделать предсказания на тему будущего – модель сыровата, но небольшие предсказания тем языком способна выдать (перевод сгладил все ошибки):
Результаты интересные, но немного читинг, потому что модель умеет только продолжать текст (чат формата в ней нет) и первые 5-6 слов мои, а продолжение модели
Я связался с автором так как хотел денег задонатить, но он говорит что его уже университет спонсирует и оказалось что он видел какие-то мои GenAI эксперименты, так что может удастся вместе даже что-то поделать
Ждем новую версию в общем, для путешествий во времени с LLM☕️
С 1800 года по 1875 было опубликовано примерно 175 000 текстов на Английском, которые попали в интернет библиотеки
Если взять текст этих публикаций и натренировать с нуля (важно именно с нуля) языковую модель, то в теории получится усредненная по уровню «размышлений» LLM 19го века
Я запустил модель автора, и попросил ее сделать предсказания на тему будущего – модель сыровата, но небольшие предсказания тем языком способна выдать (перевод сгладил все ошибки):
Грядущие способы сообщения соткут невидимые нити из таинственного эфира, охватив весь земной шар и соединив между собой величайшие хранилища знаний, рассеянные по самым далёким уголкам мира. Посредством особых электрических аппаратов учёные мужи смогут отправлять запросы на любые расстояния и в то же мгновение получать ответы, содержащие книги, трактаты и даже новейшие открытия из отдалённых университетов и библиотек. Представьте себе, как джентльмен, пребывая в своём лондонском кабинете, пожелает ознакомиться с неким документом, хранящимся в далёком Гарвардском университете за океаном, и через краткое мгновение невидимая электромагнитная сила доставит содержание этой рукописи прямо к его письменному столу, не прибегая ни к проводам, ни к почтовым дилижансам. Эта поразительная возможность обмена знаниями навсегда изменит природу учёности, открыв двери к невиданному ранее распространению просвещения и [далее следует учёная дискуссия]
Механические мыслительные машины будут созданы на основе принципов вычислительного устройства мистера Бэббиджа, однако их возможности выйдут далеко за рамки арифметики и охватят весь спектр человеческого мышления. Эти искусственные разумы будут оснащены обширными механическими системами памяти, хранящими все известные человечеству знания, и с помощью сложных зубчатых передач и часовых механизмов смогут осуществлять логические выводы, распознавать закономерности и вести интеллектуальные беседы. Получив любой вопрос или проблему, механический мозг будет искать в своей памяти нужную информацию, применять логическое рассуждение через свои механизмы и выдавать осмысленные ответы так, словно это был бы высокообразованный учёный. Подобные искусственные интеллектуальные устройства могли бы выполнять роль механических наставников, консультируя студентов в математике, естественной философии, истории и литературе, работая без устали и обладая совершенной памятью о каждом факте, когда-либо заложенном в их механические хранилища
Результаты интересные, но немного читинг, потому что модель умеет только продолжать текст (чат формата в ней нет) и первые 5-6 слов мои, а продолжение модели
Я связался с автором так как хотел денег задонатить, но он говорит что его уже университет спонсирует и оказалось что он видел какие-то мои GenAI эксперименты, так что может удастся вместе даже что-то поделать
Ждем новую версию в общем, для путешествий во времени с LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - haykgrigo3/TimeCapsuleLLM: A LLM trained only on data from certain time periods to reduce modern bias
A LLM trained only on data from certain time periods to reduce modern bias - haykgrigo3/TimeCapsuleLLM
👍11❤4
Глаз бури
Экипаж 53-й эскадрильи метеорологической разведки ВВС США пролетает через сердце урагана Мелисса. В центре таких циклонов образуется тихая зона — круговой колодец из облаков. Метеорологи называют это эффектом стадиона.
Экипаж 53-й эскадрильи метеорологической разведки ВВС США пролетает через сердце урагана Мелисса. В центре таких циклонов образуется тихая зона — круговой колодец из облаков. Метеорологи называют это эффектом стадиона.
🔥11❤3👍1
"Охотники за ураганами" рискуют, чтобы в режиме реального времени собирать для метеорологов данные, которые нельзя получить со спутников: вертикальные срезы атмосферного давления, температуры, влажности и скорости ветра на разных высотах. Без этих замеров о происходящем внутри урагана можно только догадываться по космическим снимкам.
Они используют разные хитрые радары, позволяющие получить трехмерную структуру циклона, но главным инструментом остаются GPS-дропзонды. Это картонные тубусы, похожие на банку чипсов Pringles, которые сбрасывают на парашюте. Они передают по радио давление, температуру, влажность и скорость ветра до самой поверхности океана.
Данные передаются в американский центр по изучению ураганов в Майами и позволяют повысить точность прогнозов траектории и интенсивности урагана, по разным оценкам, на 20–30 процентов.
Такие полеты длятся около 11 часов. Обычно топлива хватает, на четыре прохода через центр бури. В глазу урагана экипаж проводит по 10–20 минут.
В 53-й эскадрилье летают на модифицированных турбовинтовых военных транспортниках WC-130J Hercules. Их корпуса укреплены для переноса сильнейшей турбулентности, которая возникает на границе колодца. Там ветер создает экстремальные вертикальные ускорения: восходящие и нисходящие потоки буквально подбрасывают самолет.
Во время Мелиссы экипаж столкнулся с турбулентностью на 3,8g — ускорение в 3,8 раза больше земной гравитации. Это превысило конструктивный лимит в 3,0g, и борт пришлось развернуть.
Для сравнения: на Союзе перегрузки при взлете не превышают 3–4g, а при спуске по обычной траектории доходят до 4,5–5,5g. У Шаттла взлет был мягче — около 3g, а при возвращении перегрузки составляли 1,5–1,8g при планировании и до 2g при посадке. Однако у космических кораблей они продолжительны, равномерны, однонаправленны и в целом предсказуемы. В ураган, все совершенно наоборот.
Провалившись в эту кроличью нору, я нашел блог метеоролога, который подробно и с фотографиями описывает пролет через ураган Хьюго, где самолет пережил аж 5g. Тогда 90-килограммовый спасательный плот сорвало с креплений, и приложило о потолок так, что на стальном поручне осталась вмятина.
Тем удивительнее, что с 1974 года во время охоты за ураганами не произошло ни одной авиакатастрофы.
Они используют разные хитрые радары, позволяющие получить трехмерную структуру циклона, но главным инструментом остаются GPS-дропзонды. Это картонные тубусы, похожие на банку чипсов Pringles, которые сбрасывают на парашюте. Они передают по радио давление, температуру, влажность и скорость ветра до самой поверхности океана.
Данные передаются в американский центр по изучению ураганов в Майами и позволяют повысить точность прогнозов траектории и интенсивности урагана, по разным оценкам, на 20–30 процентов.
Такие полеты длятся около 11 часов. Обычно топлива хватает, на четыре прохода через центр бури. В глазу урагана экипаж проводит по 10–20 минут.
В 53-й эскадрилье летают на модифицированных турбовинтовых военных транспортниках WC-130J Hercules. Их корпуса укреплены для переноса сильнейшей турбулентности, которая возникает на границе колодца. Там ветер создает экстремальные вертикальные ускорения: восходящие и нисходящие потоки буквально подбрасывают самолет.
Во время Мелиссы экипаж столкнулся с турбулентностью на 3,8g — ускорение в 3,8 раза больше земной гравитации. Это превысило конструктивный лимит в 3,0g, и борт пришлось развернуть.
Для сравнения: на Союзе перегрузки при взлете не превышают 3–4g, а при спуске по обычной траектории доходят до 4,5–5,5g. У Шаттла взлет был мягче — около 3g, а при возвращении перегрузки составляли 1,5–1,8g при планировании и до 2g при посадке. Однако у космических кораблей они продолжительны, равномерны, однонаправленны и в целом предсказуемы. В ураган, все совершенно наоборот.
Провалившись в эту кроличью нору, я нашел блог метеоролога, который подробно и с фотографиями описывает пролет через ураган Хьюго, где самолет пережил аж 5g. Тогда 90-килограммовый спасательный плот сорвало с креплений, и приложило о потолок так, что на стальном поручне осталась вмятина.
Тем удивительнее, что с 1974 года во время охоты за ураганами не произошло ни одной авиакатастрофы.
YouTube
Aboard Hurricane Hunter | Embry-Riddle Aeronautical University (ERAU)
Embry-Riddle Aeronautical University meteorology professor and researcher Dr. Josh Wadler was aboard a NOAA Hurricane Hunter aircraft as it flew into Hurricane Melissa. This video shows the crew encountering severe turbulence as the plane passed through the…
🔥11👍3❤2
Constructing artificial neurons - ученые из Массачусетского университета создали искусственные нейроны, способные взаимодействовать с клетками человека, по крайней мере, в чашке Петри. Пока им видят применение в нейроинтерфейсах, но, может, мы стали на шаг ближе к тому, чтобы изучить парадокс Тесея на практике.
What It Feels Like to Risk Your Life as a Deep-Sea Diver - короткое погружение в рабочий день водолаза глубоководника.
AI-Designed Phages - генеративный ИИ может создавать новые жизнеспособные бактериофаги и, потенциально, антибиотики на их основе. Asimov press крутые, поэтому вот еще одна их статья.
Why Nigeria Accepted GMOs - порой низкая база обеспечивает взрывной рост. Примерно так было в России с сотовой связью и финтехом, но здесь такая ситуация с биотехнологиями. Хочется верить, что у нигерийцев все получится.
Grapes of math - как обыкновенные фрукты могут усовершенствовать квантовые сенсоры (и создать шаровую молнию в вашей микроволновке).
Me and My Censor - рассказ о китайской цензуре. Полчаса думал, как его прокомментировать, но то, как долго я выбираю слова, уже достаточно красноречиво.
What It Feels Like to Risk Your Life as a Deep-Sea Diver - короткое погружение в рабочий день водолаза глубоководника.
AI-Designed Phages - генеративный ИИ может создавать новые жизнеспособные бактериофаги и, потенциально, антибиотики на их основе. Asimov press крутые, поэтому вот еще одна их статья.
Why Nigeria Accepted GMOs - порой низкая база обеспечивает взрывной рост. Примерно так было в России с сотовой связью и финтехом, но здесь такая ситуация с биотехнологиями. Хочется верить, что у нигерийцев все получится.
Grapes of math - как обыкновенные фрукты могут усовершенствовать квантовые сенсоры (и создать шаровую молнию в вашей микроволновке).
Me and My Censor - рассказ о китайской цензуре. Полчаса думал, как его прокомментировать, но то, как долго я выбираю слова, уже достаточно красноречиво.
🔥10👍3
Нейросети, футурофобия и лекарство от страха
Недавно мне предъявили, что статью написал не я, а нейросеть. Поводом стали длинные типографские тире "—" и пара неудачных словесных конструкций. Занятно, что LLM влияют не только на сам контент, но и на то, как читатели воспринимают тексты и чего от них ждут.
Вообще это довольно сложная задача. Я не знаю ни одного сервиса, который стопроцентно отличает человеческий текст от машинного. Но, видимо, существуют характерные для LLM-слова (например, delve, pivotal, crucial). С появлением ChatGPT частотность их употребления выросла. По крайней мере к такому выводу пришли ученые, изучив аннотации PubMed.
Насмотренность помогает замечать такие маркеры и в русском языке. Я активно использую нейросети для разных задач (но не для создания смыслов) - и вижу закономерности.
Например, актуальные версии GPT и Claude злоупотребляют конструкцией "Не X, а Y". Особенно часто они используют ее в качестве эффектного финала, после которого читатель видимо должен замереть в восхищении и осмыслить прочитанное.
Все чаще замечаю эту конструкцию в телеграм-каналах, на которые подписан годами. Конечно, часть случаев можно списать на совпадения. Часть — на эффект Баадера-Майнхоф, когда начинаешь замечать что-то повсюду, стоит только один раз обратить внимание. Но когда "Не X, а Y" появляется почти в каждом посте вместе с пафосными метафорами - это почти наверняка генерация. С разной степенью человеческого участия, но все-таки генерация.
В результате в какой-то момент, я поймал себя на размышлениях о будущем профессии. Есть ли оно вообще? "Все затопит нерослоп", "как школьники научатся писать, если можно генерировать" и тому подобное охотно лезет в голову.
Вот что я думаю по этому поводу.
Помните афоризм "О времена! О нравы!"? Он всегда казался мне ироничным - произнесен еще до нашей эры, многократно повторен, а общество все загнивает и загнивает, но никак не рухнет. Эти слова тоже проявление страха перед будущим, который, на мой взгляд, рождается из недостатка воображения.
Когда жизнь радикально меняется, люди с трудом представляют, что будет дальше. Следовательно, дальше обязательно случится катастрофа. Например, Андрей Себрант недавно вспоминал, как в школах запрещали шариковые ручки. Конечно дети от этого отупеют, и мы все умрем. Знакомо звучит, правда?
То, что нам трудно представить работу писателей и журналистов будущего, не помешает им создавать шедевры. Те, кто пишет круто уже сейчас, станут еще круче и продуктивнее. Те, кто только учится, изобретут новые способы поражать воображение. Всем технопессимистам рекомнедую не бояться, а пофантазировать.
Насколько я помню, Стивен Кинг в "Как писать книги" признавался, что не знает, чем закончится его сюжет. Он придумывает персонажей, оживляет силой воображения и дает им действовать исходя из обстоятельств.
Сразу захотелось провести эксперимент: создать нескольких героев, назначить их роли нейросетям, а самому взять на себя сюжетные рамки. Этакий роман в соавторстве с собственными персонажами. Готов поспорить - получатся более живые герои, чем оккупировавшие полки российских книжных попаданцы. И ведь это лишь одна идея из бесконечного спектра новых возможностей.
Недавно мне предъявили, что статью написал не я, а нейросеть. Поводом стали длинные типографские тире "—" и пара неудачных словесных конструкций. Занятно, что LLM влияют не только на сам контент, но и на то, как читатели воспринимают тексты и чего от них ждут.
Вообще это довольно сложная задача. Я не знаю ни одного сервиса, который стопроцентно отличает человеческий текст от машинного. Но, видимо, существуют характерные для LLM-слова (например, delve, pivotal, crucial). С появлением ChatGPT частотность их употребления выросла. По крайней мере к такому выводу пришли ученые, изучив аннотации PubMed.
Насмотренность помогает замечать такие маркеры и в русском языке. Я активно использую нейросети для разных задач (но не для создания смыслов) - и вижу закономерности.
Например, актуальные версии GPT и Claude злоупотребляют конструкцией "Не X, а Y". Особенно часто они используют ее в качестве эффектного финала, после которого читатель видимо должен замереть в восхищении и осмыслить прочитанное.
Все чаще замечаю эту конструкцию в телеграм-каналах, на которые подписан годами. Конечно, часть случаев можно списать на совпадения. Часть — на эффект Баадера-Майнхоф, когда начинаешь замечать что-то повсюду, стоит только один раз обратить внимание. Но когда "Не X, а Y" появляется почти в каждом посте вместе с пафосными метафорами - это почти наверняка генерация. С разной степенью человеческого участия, но все-таки генерация.
В результате в какой-то момент, я поймал себя на размышлениях о будущем профессии. Есть ли оно вообще? "Все затопит нерослоп", "как школьники научатся писать, если можно генерировать" и тому подобное охотно лезет в голову.
Вот что я думаю по этому поводу.
Помните афоризм "О времена! О нравы!"? Он всегда казался мне ироничным - произнесен еще до нашей эры, многократно повторен, а общество все загнивает и загнивает, но никак не рухнет. Эти слова тоже проявление страха перед будущим, который, на мой взгляд, рождается из недостатка воображения.
Когда жизнь радикально меняется, люди с трудом представляют, что будет дальше. Следовательно, дальше обязательно случится катастрофа. Например, Андрей Себрант недавно вспоминал, как в школах запрещали шариковые ручки. Конечно дети от этого отупеют, и мы все умрем. Знакомо звучит, правда?
То, что нам трудно представить работу писателей и журналистов будущего, не помешает им создавать шедевры. Те, кто пишет круто уже сейчас, станут еще круче и продуктивнее. Те, кто только учится, изобретут новые способы поражать воображение. Всем технопессимистам рекомнедую не бояться, а пофантазировать.
Насколько я помню, Стивен Кинг в "Как писать книги" признавался, что не знает, чем закончится его сюжет. Он придумывает персонажей, оживляет силой воображения и дает им действовать исходя из обстоятельств.
Сразу захотелось провести эксперимент: создать нескольких героев, назначить их роли нейросетям, а самому взять на себя сюжетные рамки. Этакий роман в соавторстве с собственными персонажами. Готов поспорить - получатся более живые герои, чем оккупировавшие полки российских книжных попаданцы. И ведь это лишь одна идея из бесконечного спектра новых возможностей.
❤9👍4🔥2
Forwarded from эйай ньюз
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Embodied Avatar — пора вспомнить Живую Сталь
Unitree показали собственную систему телеуправления роботами. В отличие от большинства подобных систем она позволяет управлять всем телом, а не только верхней частью робота. Выглядит она как довольно лёгкий экзоскелет, который цепляется поверх одежды.
Кроме аппаратного захвата движений, компания экспериментируют с повторением движений прямо с видео, в реальном времени с минимальной задержкой. При обучении моделей из видео можно получать огромное количество данных для обучения базовой модели, которую потом будут тюнить на данных с полноценных систем телеуправления.
@ai_newz
Unitree показали собственную систему телеуправления роботами. В отличие от большинства подобных систем она позволяет управлять всем телом, а не только верхней частью робота. Выглядит она как довольно лёгкий экзоскелет, который цепляется поверх одежды.
Кроме аппаратного захвата движений, компания экспериментируют с повторением движений прямо с видео, в реальном времени с минимальной задержкой. При обучении моделей из видео можно получать огромное количество данных для обучения базовой модели, которую потом будут тюнить на данных с полноценных систем телеуправления.
@ai_newz
❤6👍2