This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теренс Тао говорит, что эпоха ИИ показывает одну неудобную вещь:
наше определение интеллекта было неверным.
Мы думали, что интеллект - это что-то туманное, почти мистическое. Интуиция. Осознанность. Глубокое понимание.
А потом приходит ИИ…
и начинает решать задачи, которые считались признаком “настоящего мышления”.
Но когда смотришь внутрь, там нет озарений, нет “понимания”.
Только:
• статистика
• нейросети
• предсказание следующего токена
• эвристики
• оптимизация
И всё.
Никакой магии. Никакого "внутреннего света разума".
И тут возникает неудобная мысль:
А вдруг это и есть большая часть того, что делаем мы?
Может, человеческое мышление - это тоже
огромный стек трюков, паттернов и предсказаний,
просто реализованный на биологическом железе.
ИИ не обесценивает интеллект. Он разбирает его на детали.
И оказывается, что “разум” может быть не чем-то мистическим,
а инженерной конструкцией.
И это, возможно, самое тревожное открытие всей AI-эры.
наше определение интеллекта было неверным.
Мы думали, что интеллект - это что-то туманное, почти мистическое. Интуиция. Осознанность. Глубокое понимание.
А потом приходит ИИ…
и начинает решать задачи, которые считались признаком “настоящего мышления”.
Но когда смотришь внутрь, там нет озарений, нет “понимания”.
Только:
• статистика
• нейросети
• предсказание следующего токена
• эвристики
• оптимизация
И всё.
Никакой магии. Никакого "внутреннего света разума".
И тут возникает неудобная мысль:
А вдруг это и есть большая часть того, что делаем мы?
Может, человеческое мышление - это тоже
огромный стек трюков, паттернов и предсказаний,
просто реализованный на биологическом железе.
ИИ не обесценивает интеллект. Он разбирает его на детали.
И оказывается, что “разум” может быть не чем-то мистическим,
а инженерной конструкцией.
И это, возможно, самое тревожное открытие всей AI-эры.
❤27💯11👍7👎6🤨5🔥4😱2
🚀 PolymathicAI выпустила огромный открытый датасет для ML-исследований -*The Well*
📦 Это коллекция численных физических симуляций общего назначения — всего ~15 ТБ данных, разбитых на 16 разнообразных наборов, включающих такие области, как:
• динамика жидкостей и турбулентность
• биологические системы
• акустическое рассеяние
• магнито-гидродинамика и моделирование внегалактических сред
• даже симуляции сверхновых 🌌
И всё это можно использовать для обучения и оценки моделей ML.
📊 Зачем это нужно:
ИИ и ML всё чаще используются для ускорения или замены тяжёлых физических симуляций (surrogate modeling), но до сих пор публичные данные были фрагментированы и маленькие. “The Well” даёт единый формат, большой объём и сложные динамические процессы - отличная база для:
• обучения нейросетей, которые предсказывают физическое поведение
• бенчмарков и сравнительных исследований
• создания более быстрых моделей вместо тяжёлых классических симуляторов
📚 Как использовать:
Проект предоставляет Python/PyTorch API - можно легко загрузить данные в даталоадер и использовать их в тренировке моделей. Данные доступны также через Hugging Face и в формате HDF5 для удобства.
💡 Это открытый ресурс с BSD-3-Clause лицензией, ориентированный на высокоуровневые ML-задачи и научные исследования.
Это может стать новым стандартным набором для обучения моделей, которые симулируют сложные физические системы вместо традиционных вычислительных методов.
🔗 Репозиторий на GitHub: github.com/PolymathicAI/the_well
📦 Это коллекция численных физических симуляций общего назначения — всего ~15 ТБ данных, разбитых на 16 разнообразных наборов, включающих такие области, как:
• динамика жидкостей и турбулентность
• биологические системы
• акустическое рассеяние
• магнито-гидродинамика и моделирование внегалактических сред
• даже симуляции сверхновых 🌌
И всё это можно использовать для обучения и оценки моделей ML.
📊 Зачем это нужно:
ИИ и ML всё чаще используются для ускорения или замены тяжёлых физических симуляций (surrogate modeling), но до сих пор публичные данные были фрагментированы и маленькие. “The Well” даёт единый формат, большой объём и сложные динамические процессы - отличная база для:
• обучения нейросетей, которые предсказывают физическое поведение
• бенчмарков и сравнительных исследований
• создания более быстрых моделей вместо тяжёлых классических симуляторов
📚 Как использовать:
Проект предоставляет Python/PyTorch API - можно легко загрузить данные в даталоадер и использовать их в тренировке моделей. Данные доступны также через Hugging Face и в формате HDF5 для удобства.
💡 Это открытый ресурс с BSD-3-Clause лицензией, ориентированный на высокоуровневые ML-задачи и научные исследования.
Это может стать новым стандартным набором для обучения моделей, которые симулируют сложные физические системы вместо традиционных вычислительных методов.
🔗 Репозиторий на GitHub: github.com/PolymathicAI/the_well
❤9👍6🔥5
Инженеры из MIT разработали кремниевые микро-структуры, которые превращают тепловые потери в ресурс для обработки данных. В основе лежит метод аналоговых вычислений: входная информация кодируется в виде температурных значений, а математическая операция выполняется в процессе диффузии тепла через специальный пористый материал.
Такая "тепловая математика" работает очень точно. Ученым удалось провести умножение матриц на векторы с точностью выше 99%. Чтобы добиться такого результата, форму и расположение пор в кремнии рассчитывали с помощью специальных алгоритмов.
Конечно, заменить видеокарты Nvidia для обучения ChatGPT эти чипы пока не смогут — есть вопросы к скорости передачи данных. Но у технологии есть крутое применение уже сейчас: датчики контроля оборудования.
mit.edu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍5❤3😁2🥰1
Не двигайтесь: вы в ИИ-кадре
Этот бот создает фото для соцсетей в футуристичном стиле. Его можно поставить на аватарку, особенно если идете на t-sync conf. Конференция от Группы «Т-Технологии» для опытных инженеров впервые пройдет в Москве 7 февраля.
Попробовать бота можно здесь. А узнать больше о t-sync conf и зарегистрироваться — здесь
Этот бот создает фото для соцсетей в футуристичном стиле. Его можно поставить на аватарку, особенно если идете на t-sync conf. Конференция от Группы «Т-Технологии» для опытных инженеров впервые пройдет в Москве 7 февраля.
Попробовать бота можно здесь. А узнать больше о t-sync conf и зарегистрироваться — здесь
👎5👏1
Forwarded from Machinelearning
🚀 Релиз Claude Opus 4.6
Anthropic прокачали флагманскую модель: Opus 4.6 теперь лучше планирует, дольше держит сложные агентские задачи, стабильнее работает с огромными кодовыми базами и умеет находить собственные ошибки.
Главный апдейт - это 1 миллион токенов контекста (в бете). Такой объём позволяет держать в памяти большие проекты, длинные документы и сложные цепочки рассуждений без потери связности.
По результатам тестов Opus 4.6 показывает state-of-the-art в задачах:
• агентское программирование
• междисциплинарное рассуждение
• knowledge work
• агентский поиск
Параллельно расширяются возможности Claude в Excel, PowerPoint, Claude Code и API - чтобы модель могла глубже встраиваться в рабочие процессы, аналитику и разработку.
www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
@ai_machinelearning_big_data
Anthropic прокачали флагманскую модель: Opus 4.6 теперь лучше планирует, дольше держит сложные агентские задачи, стабильнее работает с огромными кодовыми базами и умеет находить собственные ошибки.
Главный апдейт - это 1 миллион токенов контекста (в бете). Такой объём позволяет держать в памяти большие проекты, длинные документы и сложные цепочки рассуждений без потери связности.
По результатам тестов Opus 4.6 показывает state-of-the-art в задачах:
• агентское программирование
• междисциплинарное рассуждение
• knowledge work
• агентский поиск
Параллельно расширяются возможности Claude в Excel, PowerPoint, Claude Code и API - чтобы модель могла глубже встраиваться в рабочие процессы, аналитику и разработку.
www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
@ai_machinelearning_big_data
❤7🔥1
Frontier - это не про «умнее модель», а про то, чтобы AI реально работал внутри компании и выполнял задачи от начала до конца.
Главная проблема корпоративных агентов сегодня не интеллект, а отсутствие контекста, доступа к системам и контроля.
Что делает Frontier:
- Общий семантический слой
Данные в компаниях разбросаны: CRM, тикеты, хранилища, внутренние сервисы.
Frontier объединяет их, чтобы агент работал с бизнес-сущностями (клиент, заказ, сделка), а не с разрозненными системами.
- Среда выполнения агентов
Агент может:
- работать с файлами
- запускать код
- вызывать инструменты
- управлять компьютером
- выполнять многошаговые процессы от начала до конца
- Память
Агенты сохраняют «воспоминания» о прошлых действиях и используют их для улучшения следующих запусков.
- Контроль качества
Встроенные механизмы оценки и обратной связи учат агента, что считается «хорошим результатом» именно для задач компании.
- Управление и безопасность
У каждого агента есть:
- собственная идентичность
- права доступа
- ограничения
- аудит действий
Это критично для корпоративных и регулируемых сред.
- Гибкое развертывание
Можно запускать:
- локально
- в корпоративном облаке
- в инфраструктуре OpenAI
Интеграция через открытые стандарты без необходимости переносить все системы.
Результаты пилотов:
- оптимизация процессов: с 6 недель до 1 дня
- +90% времени у sales на работу с клиентами
- до +5% роста производственного выпуска
Пока Frontier доступен ограниченному числу компаний. Широкий запуск ожидается в ближайшие месяцы.
Главный вывод: следующий этап AI — это не «умнее модель», а инфраструктура, которая превращает модель в полноценного цифрового сотрудника.
https://openai.com/ru-RU/index/introducing-openai-frontier/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤4
Крупная новость: компания Axiom заявляет, что их AI-система решила четыре ранее нерешённые математические задачи, включая сложную гипотезу из алгебраической геометрии, которую долго не могли полностью доказать математики.
Это ещё один сигнал, что возможности AI-рассуждения выходят за рамки простого распознавания шаблонов и приближаются к настоящему математическому мышлению.
Если результаты подтвердятся, такие системы могут значительно ускорить научные открытия
https://x.com/axiommathai/status/2019449659807219884
Это ещё один сигнал, что возможности AI-рассуждения выходят за рамки простого распознавания шаблонов и приближаются к настоящему математическому мышлению.
Если результаты подтвердятся, такие системы могут значительно ускорить научные открытия
https://x.com/axiommathai/status/2019449659807219884
👍12❤6👎1🔥1
🦾 На открытом уроке от Otus разберём, как сегодня ищут аномалии во временных рядах. Поговорим о точечных, контекстуальных и коллективных аномалиях, разберём кейсы, где статистические пороги не работают, и перейдём к современным ML- и DL-подходам. Вы увидите арсенал методов — от линейных моделей и SVM до ансамблей, графовых подходов и специализированных нейросетевых детекторов.
Вы научитесь выбирать метод под конкретный тип данных и задачу, снижать количество ложных срабатываний и интерпретировать результаты моделей. Получите рабочие примеры на Python, которые можно адаптировать под мониторинг, финансы, IoT или безопасность.
📌 Встречаемся 18 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.pw/cMM0/?erid=2W5zFH8rfoe
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Вы научитесь выбирать метод под конкретный тип данных и задачу, снижать количество ложных срабатываний и интерпретировать результаты моделей. Получите рабочие примеры на Python, которые можно адаптировать под мониторинг, финансы, IoT или безопасность.
📌 Встречаемся 18 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». Регистрация открыта: https://otus.pw/cMM0/?erid=2W5zFH8rfoe
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🚀 Высокопроизводительная библиотека тензоров Axiom
Axiom — это открытая библиотека на C++, которая сочетает в себе простоту NumPy и PyTorch с высокой производительностью. Она предлагает интуитивно понятный API и поддержку GPU, обеспечивая отличные результаты в вычислениях.
🚀 Основные моменты:
- Python-подобный API с перегрузкой операторов
- Высокая производительность с SIMD и BLAS
- Полная поддержка GPU через Metal
- Интуитивные операции с тензорами и интеграция с einops
- Кроссплатформенная совместимость и надежные тесты
📌 GitHub: https://github.com/frikallo/axiom
#cpp
Axiom — это открытая библиотека на C++, которая сочетает в себе простоту NumPy и PyTorch с высокой производительностью. Она предлагает интуитивно понятный API и поддержку GPU, обеспечивая отличные результаты в вычислениях.
🚀 Основные моменты:
- Python-подобный API с перегрузкой операторов
- Высокая производительность с SIMD и BLAS
- Полная поддержка GPU через Metal
- Интуитивные операции с тензорами и интеграция с einops
- Кроссплатформенная совместимость и надежные тесты
📌 GitHub: https://github.com/frikallo/axiom
#cpp
GitHub
GitHub - Frikallo/axiom: High-performance C++ tensor library with NumPy/PyTorch-like API, SIMD vectorization, BLAS acceleration…
High-performance C++ tensor library with NumPy/PyTorch-like API, SIMD vectorization, BLAS acceleration, and Metal GPU support. - Frikallo/axiom
❤🔥4👍3
Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion 2026! 💙
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
➡ Не пропустите, регистрируйтесь.
Информация о рекламодателе
Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов».
60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!).
Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы.
Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии.
Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion!
Информация о рекламодателе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🚀 Gemini Deep Think - новый режим для научных и математических задач
DeepMind представили Gemini Deep Think — режим рассуждения, созданный для сложных задач в науке, математике и исследованиях.
Главная идея — дать модели больше времени и вычислений на обдумывание, чтобы улучшить качество решений в задачах, где важна логика, а не скорость.
Что умеет Deep Think
- Выполняет глубокое многошаговое рассуждение
- Параллельно исследует несколько вариантов решения
- Сравнивает гипотезы и выбирает лучший результат
- Лучше справляется со сложной математикой и научными задачами
Где это интересно:
- Математические доказательства и сложные задачи
- Научные исследования и анализ данных
- Поиск новых идей и гипотез
- Долгие цепочки логических рассуждений
Почему это важно
Обычные модели оптимизированы на скорость ответа.
Deep Think делает ставку на другое:
меньше скорости → больше качества рассуждений.
Это особенно важно для:
- научных открытий
- инженерных задач
- исследований, где ошибка дорого стоит
Следующий этап развития AI - не просто быстрые ответы,
а модели, которые думают дольше и глубже, когда задача этого требует.
Источник:
https://deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/
DeepMind представили Gemini Deep Think — режим рассуждения, созданный для сложных задач в науке, математике и исследованиях.
Главная идея — дать модели больше времени и вычислений на обдумывание, чтобы улучшить качество решений в задачах, где важна логика, а не скорость.
Что умеет Deep Think
- Выполняет глубокое многошаговое рассуждение
- Параллельно исследует несколько вариантов решения
- Сравнивает гипотезы и выбирает лучший результат
- Лучше справляется со сложной математикой и научными задачами
Где это интересно:
- Математические доказательства и сложные задачи
- Научные исследования и анализ данных
- Поиск новых идей и гипотез
- Долгие цепочки логических рассуждений
Почему это важно
Обычные модели оптимизированы на скорость ответа.
Deep Think делает ставку на другое:
меньше скорости → больше качества рассуждений.
Это особенно важно для:
- научных открытий
- инженерных задач
- исследований, где ошибка дорого стоит
Следующий этап развития AI - не просто быстрые ответы,
а модели, которые думают дольше и глубже, когда задача этого требует.
Источник:
https://deepmind.google/blog/accelerating-mathematical-and-scientific-discovery-with-gemini-deep-think/
❤8🔥2👍1🥰1