ChatGPT модель Astra 6 может смоделировать вам квартиру мечты в 3D-планировке и сделать визуализацию ремонта. @banksta

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

Китай готовит человекоподобных роботов к боевым действиям — Reuters. @banksta

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

🧬 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

Оцифрованный мозг мухи научили играть в Beat Saber.

Это стало возможным после публикации полной карты мозга и ЦНС дрозофилы из 170к нейронов и 124+ миллиона синапсов – «цифровую муху» обучили распознавать визуальные сигналы от летящих блоков и соответствующе реагировать.

Отлично, сознание насекомого заперли в бесконечном цикле перерождений.

Главный визионер ИИ и автор концепции Сингулярности Рэй Курцвейл присоединился к нейротех-стартапу Subsense в роли советника по продукту

Subsense, - это стартап из Пало-Альто с $27 млн инвестиций, создающий интерфейс мозг-компьютер (BCI) без хирургических операций.

🔮 Кто такой Рэй Курцвейл:
Курцвейл, - легендарный 78-летний исследователь Google, получивший Национальную медаль технологий США. Еще в 80-х годах он предсказал появление интернета, мобильных устройств и победу алгоритмов над гроссмейстерами.
В манифесте «Сингулярность уже близко» он математически рассчитал 2045 год: момент, когда взрывной рост технологий приведет к слиянию человека с машиной и снимет биологические рамки мозга.

👃 Наночастицы через нос вместо сверления черепа:
Если Neuralink Илона Маска требует трепанации черепа роботом ради электродов, то команда Subsense под руководством Татьяны Александровой выбрала бескровный путь.
Заряженные наночастицы вводятся через нос в виде спрея, преодолевают барьер и оседают вокруг нейронов. Чтение активности и стимуляция идут снаружи: через шапочку с магнитными катушками.

⚡️ Зачем это нужно:
Курцвейл назвал внешние гаджеты барьером, замедляющим контакт с ИИ.
«Смысл человека, - двигаться к новым рубежам и расширять границы своего Я. Мы должны напрямую объединить вычисления с мозгом».
Пока идут доклинические тесты на мышах. Путь до человека долог, но контур будущего очерчен: нейроинтерфейсы без операций, скальпелей и сверл.

А вы говорите ПЦР тесты, прививки... Вот следующая фобия, - вдохнёте нанороботов и не заметите, как в голове появится внутренний голос от OpenAI.
Хотя, удобно, конечно :)

#Курцвейл #Subsense #BCI #нейроинтерфейсы #сингулярность
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Один день из жизни AI-native компании

-09:00
Коммерция на встрече с клиентом слушает, как пилот провалился и что продукт не решает поставленные задачи. Менеджер понимающе кивает, обещает что все поправим. После встречи закидывает продакту. «Посмотри плиз. Клиент чета не доволен»
-10:30
Продакт открывает письмо за записью. Смотреть ее конечно никто не будет. Загружает во внутреннюю AI-плэтформ про МАКС. «Проанализируй фидбек клиента, выдели проблемы, сделай фичреквесты, поставь таски на разработку»
..думал 3 мин. Нашел 7 проблем, завел 4 фичреквеста, обновил 18 задач в спринте.
Выглядит солидно.
-12:00
Разработчику прилетает задача. Читает первые пять строчек. Открывает ClaudeCode/Codex. «Вот задача. Вот репа. Запрограммируй хорошо. Плохо не запрограммируй. Ничего не сломай»
…через 15 мин: Implemented Successfully.
Смотрит diff: 38 файлов изменено, 0 ошибок. Merge.
-14:00
Фича на проде. Продакт кликает по диагонали. Кнопки работают. Выглядит хорошо. Approve all. Пишет в коммерцию: «Готово. Можно нести в клиента»
В курилке рассказывает, как разогнали деливери и лидтайм в космос улетел.
-14:30
«Доброго времени суток, коллеги. Учли вашу обратную связь и уже выкатили обновление. Теперь точно все работает. Будем рады, если протестируете»
-16:30
Клиент заходит в продукт. Пытается решить задачу. Ниче не получается.
«Проверили. Работает, но не так как мы просили. А экспорт файлов работать перестал. Давайте еще один звонок»
…..
-09:00
Коммерция слушает как фича не работает..

Anthropic создаёт масштабную систему превентивной слежки за активистами, которые выступают против развития искусственного интеллекта. По данным вакансий и интервью топ-менеджеров по безопасности, компания пытается выявлять угрозы заранее и информировать полицию ещё до совершения правонарушений.

В обязанности специалиста по корпоративной разведке с зарплатой до $230 тыс. входит отслеживание протестов, а сам «активизм» внесён в список угроз наряду с терроризмом и преступностью. «Цель состоит в трансформации операций от реактивного сбора информации к проактивному, предиктивному и превентивному управлению угрозами», – заявил один из менеджеров по безопасности компании.

В рамках новой концепции Anthropic уже передавала полиции Сан-Франциско данные о подозрительных пользователях, хотя сама компания раньше позиционировала себя как этичную альтернативу OpenAI. @banksta

Доброе утро айтишники !

🧬 Учёные впервые увидели, как две молекулы ДНК буквально застёгиваются друг с другом

У ДНК есть довольно неудобная особенность: она заряжена отрицательно.

Поэтому две молекулы ДНК по законам электростатики должны друг друга отталкивать.

Но внутри клетки им каким-то образом приходится сближаться и узнавать похожие участки.

Теперь учёные впервые увидели, как это может происходить.

С помощью атомно-силового микроскопа исследователи сняли две двойные спирали ДНК, которые выстраиваются бороздка к бороздке, почти как зубцы молнии.

Симуляции показали возможный механизм: положительно заряженные ионы металлов — например магния и кальция — садятся в бороздки ДНК и становятся крошечными «мостиками» между двумя отрицательно заряженными молекулами.

Причём некоторые последовательности сцепляются лучше других. То есть у ДНК могут существовать собственные физические «точки стыковки».

Идею такой молекулярной молнии предложили ещё около 20 лет назад.

Теперь её наконец удалось увидеть.

Важная оговорка: пока это лабораторные эксперименты на коротких фрагментах ДНК, а не полное объяснение того, как огромные хромосомы находят друг друга внутри живой клетки.

Но выглядит всё равно красиво.

Мы привыкли думать, что главное в ДНК — буквы генетического кода.

Оказывается, иногда имеет значение ещё и форма самой инструкции.

#ДНК #генетика #биология #биофизика #наука

https://academic.oup.com/nar/article/54/16/gkag817/8769959

У квантовых компьютеров есть неприятная проблема: их вычисления должны закончиться раньше, чем квантовое состояние успеет разрушиться из-за шума.

Поэтому скорость здесь — не просто вопрос производительности.

Это вопрос: успеет ли компьютер вообще досчитать.

Исследователи из Chalmers University предложили новый метод управления так называемыми бозонными квантовыми кодами. Там, где существующим подходам могут требоваться тысячи повторяющихся циклов, новая схема теоретически выполняет операцию за один цикл — потенциально быстрее более чем в 1000 раз.

Чем короче операция, тем меньше времени у окружающего мира, чтобы испортить квантовое состояние. Поэтому технология может оказаться полезной для одной из главных целей отрасли — создания действительно отказоустойчивых квантовых компьютеров.

Но важная оговорка: тысячекратное ускорение пока показано в теоретических расчётах и численных моделях, а не на работающем квантовом процессоре. Следующий этап — заставить всё это работать в железе.

Обычно квантовые компьютеры рекламируют количеством кубитов.

А тут подход немного другой:

не добавлять квантовому состоянию жизни —

а научиться считать быстрее, чем оно успеет умереть.

#квантовыевычисления #физика #квантовыетехнологии #наука

https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/tnb8-3m8m