Fun Science
43.5K subscribers
2.7K photos
729 videos
6 files
2.21K links
Технологии, бизнес, наука и космос. Все что интересно автору канала
@ficusoid
Наше:
@Fsnewsbot - распознаем любую визитку и сохраняем
@makeitround_bot - делаем бесплатно кругленькие видео
@tasksplit_bot - AI таскер
@worldrussia_bot - мастхев для пут
Download Telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Любопытный эксперимент по проверке реакции! Игрок в американский футбол, а если точнее – ресивер (тот, кто принимает пас по воздуху от квотербека) против гонщика «Формулы-1».

#посмотритенаэто
👍63👀16
📸 Очередное кольцо Эйнштейна на новом снимке Джеймс Уэбба

Что нам кажется одной странной галактикой, на самом деле редкое космическое явление. Кольцо Эйнштейна, запечатлённое телескопом Джеймса Уэбба, возникло из-за искривления пространства под действием гравитации массивной галактики. Этот эффект был предсказан Альбертом Эйнштейном в рамках общей теории относительности. В обычных условиях свет распространяется по прямой, но если на пути встаёт массивный объект, пространство изгибается, и лучи света идут по искривлённым траекториям.

Как это работает?
В центре изображения мы видим эллиптическую галактику с характерным ярким ядром и весьма гладким и однообразным центром. За центральной галактикой находится гораздо более далёкая спиральная галактика. Её свет, проходя мимо массивной галактики в центре, искривляется, огибает её и растягивается в кольцо

Когда далекий (линзируемый) и ближний (линзирующий) объекты выстраиваются точно на одной линии с телескопом, свет искажается симметрично, создавая кольцо. В зависимости от точности выравнивания кольцо может иметь различную форму.
Джеймс Уэбб уже получал изображения Креста Эйнштейна, а недавно запечатлел и совсем новую конфигурацию — Зигзаг Эйнштейна.
Такие явления не только создают эффектные космические кадры, но и помогают астрономам изучать очень далёкие и слабые галактики, которые иначе было бы невозможно увидеть.
👀18👍133
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Оказывается для посудомоечной машины теперь нужен Wi-Fi и создания облачной учётной записи так как половина функций устройства, стоимостью тысячу долларов, без этого просто не работает.

youtu.be/5M_hmwBBPnc
👀29😁6👎4
Forwarded from РИА Новости
Компания Илона Маска Neuralink впервые вживит человеку зрительный имплант Blindsight в конце этого года.

Информацию об этом подтвердил сам Маск. Он заявлял, что Neuralink позволит видеть даже незрячим с рождения людям, причем в будущем устройство будет улавливать и другие спектры, кроме привычного человеку.
👍41🕊7
Цвет глаз сов указывает на то, в какое время они активны.

У ночных сов глаза темные. У тех, кто охотится днем – желтые. А у сов, которые активны на рассвете или в сумерках – глаза оранжевые.

Кроме того, цвет глаз у всех сов темнеет с возрастом, у птенцов они светлее, чем у взрослых особей.
👀42🕊9👍5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пользователь искал кемпинги на берегу озера в пределах 150 км от Вены и хотел проверить близость к полям для гольфа, где имелись скидочные купоны и забил запрос в manus

ИИ создал веб-сайт со списком вариантов, интерактивной картой и ссылками для бронирования!

@vistehno
9👍244
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
2025 год станет самым жарким в истории?

По данным Всемирной метеорологической организации, прошлый год признан самым жарким за всю историю наблюдений. Однако эксперты не исключают, что нынешний год может побить и этот рекорд.

Об этом говорят не только ранние температурные максимумы, но и другие природные явления — например, площадь морского льда в Арктике и Антарктике сократилась до рекордных значений. Таким образом, Земля теряет естественные зеркала, которые отражают солнечное тепло.

Как глобальное потепление влияет на климат? Сохранится ли тенденция к новым рекордам? И к чему нам стоит готовиться? Обсудили с климатологами в новом материале 👈

Перешлите тем, кому это тоже будет интересно!
11👍12👀74👎2
Подборка фотографий Ганимеда — крупнейшего спутника Юпитера и всей Солнечной системы, размером превосходящего Меркурий.
👍26👀72
Forwarded from Science in telegram
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The Solar Orbiter spacecraft has obtained unprecedented footage of the solar wind. This flow of charged particles appeared as massive spiral structures, resembling a giant cyclone. Extending outwards to a distance of up to three solar radii, these formations persisted for over three hours.

These remarkable images were captured by the Metis coronagraph aboard Solar Orbiter. Metis specializes in detecting various types of radiation emitted by the solar corona, while effectively blocking direct sunlight from the star’s surface.

Visualizing the wind's structure represents a significant step forward in understanding its nature. Previously, measurements were confined to localized points reached by the particle flow. Now, scientists have observed a comprehensive, dynamic picture, witnessing how particles accelerate, escape the Sun’s gravity, and form turbulent patterns.

Solar wind continuously interacts with Earth, affecting not only phenomena like the Northern and Southern Lights (auroras), but also influencing satellite operations, communication systems, and navigation technologies. Although its intensity varies with solar activity, the exact formation mechanisms remain unclear.

These new insights from Solar Orbiter promise to enhance our comprehension of these processes. The mission is scheduled to continue until 2026, with a potential extension through 2030.

@science
👍17
В общем, новости 1-го апреля лучше не смотреть/не читать/ не слушать…
👍22😁10👀1
А я что говорил!!!!!!
😁10👍61
🧠 ИИ и Олимпиадная Математика: Почему Умнейшие Модели Провалились на USAMO-2025

Интересная ситуация: топовые модели ИИ, которые, казалось бы, уже решают сложные математические проблемы, с треском провалились на олимпиадных задачах для школьников! Исследователи из ETH Zurich и INSAIT протестировали новейшие модели на задачах математической олимпиады США (USAMO) 2025 года — и результаты оказались так себе.

Технические детали теста
1. Подопытные: O3-Mini, O1-Pro, Claude 3.7, QWQ-32B, DeepSeek R1 и Gemini Flash-Thinking — одни из самых сильных моделей за последние месяцы.

2. Методология: Каждая модель получала задачу, должна была предоставить полное доказательство в формате LaTeX. Решения анонимизировались и оценивались экспертами-математиками (бывшими участниками IMO).

3. Система оценки: 7 баллов за задачу, 42 максимум за все задачи, с возможностью получения частичных баллов за значимый прогресс.

4. Результат: Лучшая модель (R1) набрала всего 2 балла из 42 возможных — это меньше 5%! Из ~150 проверенных решений ни одно не получило максимальный балл.

Типы ошибок AI-математиков
1. Логические провалы (самые частые): необоснованные шаги, ошибочные рассуждения, неверная интерпретация предыдущих результатов.

2. Неоправданные предположения: модели часто принимали критические шаги доказательства за "тривиальные", не доказывая их (особенно O3-Mini).

3. Недостаток креативности: большинство моделей раз за разом пыталось использовать одну и ту же неверную стратегию решения.

4. Алгебраические ошибки: удивительно, но с базовыми вычислениями модели справлялись неплохо (кроме R1).

Интересные артефакты ИИ-решателей
1. "Боксинг" ответов: Модели часто помещали ответы в конструкцию \boxed{} даже когда это не требовалось — побочный эффект их обучения с подкреплением, которое поощряет четкое маркирование ответов.

2. Чрезмерная обобщение паттернов: Модели часто замечали закономерность на малых значениях и безосновательно переносили её на общий случай.

3. Структура ответов: O3-Mini и O1-Pro давали более структурированные и понятные решения, QWQ и Flash-Thinking создавали хаотичные ответы.

Выводы
1. Проверка — обязательна: Модели абсолютно уверены в своих решениях даже когда грубо ошибаются. Без экспертной проверки их математические выкладки использовать опасно.

2. Ограничения в формальных доказательствах: Хотя ИИ хорошо работает с числовыми ответами, в формальных доказательствах он пока что слаб — это нужно учитывать при применении в образовании или научных исследованиях.

3. Перспективы автоматической проверки: Исследователи также пытались использовать ИИ для проверки решений других моделей — и снова провал! ИИ-проверяющие ставили в 10-20 раз больше баллов, чем заслуживали решения.

В целом, несмотря на весь хайп вокруг математических способностей ИИ, исследование показывает, что даже лучшие модели далеки от настоящего математического мышления. Они могут манипулировать символами и следовать шаблонам, но совершенно не понимают глубинную логику.

В общем, в критических областях использовать ИИ нужно пока без фанатизма, придерживая человека в цепочке решений.

#бенчмарки
———
@tsingular
5👍28👎1