Forwarded from Supportscience
Уникальный плавучий остров Эль-Охо 🌊
Эль-Охо, что в переводе означает «Глаз», находится в провинции Буэнос-Айрес в Аргентине, в дельте реки Парана. Этот остров выделяется среди своих собратьев благодаря почти идеальной круглой форме. Он постоянно вращается вокруг своей оси, благодаря течению реки, что приводит к сдвигу по его внешнему краю и придает ему форму диска.
Сегодня диаметр Эль-Охо составляет примерно 118 метров, но со временем он может уменьшиться из-за эрозии. Загадка его происхождения остается неразгаданной, а первый известный снимок с Google Earth датируется 2003 годом.
@funscience
Эль-Охо, что в переводе означает «Глаз», находится в провинции Буэнос-Айрес в Аргентине, в дельте реки Парана. Этот остров выделяется среди своих собратьев благодаря почти идеальной круглой форме. Он постоянно вращается вокруг своей оси, благодаря течению реки, что приводит к сдвигу по его внешнему краю и придает ему форму диска.
Сегодня диаметр Эль-Охо составляет примерно 118 метров, но со временем он может уменьшиться из-за эрозии. Загадка его происхождения остается неразгаданной, а первый известный снимок с Google Earth датируется 2003 годом.
@funscience
👍30👀6👎2
Forwarded from Клубный Сервис
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Во что вы верите, в религию или в науку-решаете только вы…
😁30👀11👎4
Forwarded from Supportscience
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Гигантский “каньон” на Солнце!
15 июля на Солнце произошёл впечатляющий корональный выброс массы, в результате которого в плазме образовалась структура, напоминающая разлом длиной 400 000 километров. Это расстояние сопоставимо с расстоянием от Земли до Луны! 🌕 Невероятное явление в нашем солнечном соседстве!
@funscience
15 июля на Солнце произошёл впечатляющий корональный выброс массы, в результате которого в плазме образовалась структура, напоминающая разлом длиной 400 000 километров. Это расстояние сопоставимо с расстоянием от Земли до Луны! 🌕 Невероятное явление в нашем солнечном соседстве!
@funscience
⚡24👀3
Статины и их противоопухолевый эффект
Недавнее исследование индийских ученых показало, что статины способны нарушать ключевые сигнальные пути, связанные с колоректальным раком. Это приводит к блокировке молекулярных процессов, которые способствуют росту и размножению раковых клеток, тем самым замедляя развитие опухоли. Открытие может стать основой для улучшения методов лечения одного из самых распространенных видов рака. 🧬
Подробнее об исследовании можно узнать по ссылке: https://hightech.plus/2025/07/27/statini-pokazali-protivoopuholevii-effekt-protiv-raka-kishechnika
@funscience
Недавнее исследование индийских ученых показало, что статины способны нарушать ключевые сигнальные пути, связанные с колоректальным раком. Это приводит к блокировке молекулярных процессов, которые способствуют росту и размножению раковых клеток, тем самым замедляя развитие опухоли. Открытие может стать основой для улучшения методов лечения одного из самых распространенных видов рака. 🧬
Подробнее об исследовании можно узнать по ссылке: https://hightech.plus/2025/07/27/statini-pokazali-protivoopuholevii-effekt-protiv-raka-kishechnika
@funscience
👍15⚡1
Forwarded from Supportscience
Парадокс Моравека в эпоху роботов
🤖 В мире робототехники наблюдается любопытный "мини-парадокс Моравека": роботы всё лучше справляются с физическими трюками, такими как паркур и сальто, в то время как простые повседневные задачи — например, приготовление пищи или уход за питомцем — по-прежнему вызывают трудности.
Это порождает у непосвящённых людей когнитивный диссонанс: *«Как так? Они могут делать сальто, но не способны покормить собаку?»*
⚠️ На самом деле, это лишь иллюзия продвинутых возможностей ИИ. Если перед роботом, выполняющим трюк, возникнет преграда, он врежется в неё, потому что не видит её. Он просто повторяет заранее запомнённый трюк, не осознавая окружающей среды.
Почему это происходит?
Проблема в том, что *обучить "слепого гимнаста" в симуляции гораздо проще*, чем создать робота, который *может видеть и взаимодействовать* с объектами в реальном мире.
Обучение в симуляции не требует реальных данных, тогда как для работы с реальными объектами нужны: реалистичная графика, физика контакта и динамика объектов... И пока что это не моделируется должным образом.
Это похоже на обучение языковых моделей не на интернет-данных, а на текстах старых RPG. В акробатике мы случайно нашли "чит-код": физические симуляторы достигли высокого уровня. Но для повседневных задач такой "чит-код" ещё не создан.
Поэтому инженеры ещё долго будут отвечать на вопрос:
«Почему твой робот не может сварить кофе?» ☕️
@funscience
🤖 В мире робототехники наблюдается любопытный "мини-парадокс Моравека": роботы всё лучше справляются с физическими трюками, такими как паркур и сальто, в то время как простые повседневные задачи — например, приготовление пищи или уход за питомцем — по-прежнему вызывают трудности.
Это порождает у непосвящённых людей когнитивный диссонанс: *«Как так? Они могут делать сальто, но не способны покормить собаку?»*
⚠️ На самом деле, это лишь иллюзия продвинутых возможностей ИИ. Если перед роботом, выполняющим трюк, возникнет преграда, он врежется в неё, потому что не видит её. Он просто повторяет заранее запомнённый трюк, не осознавая окружающей среды.
Почему это происходит?
Проблема в том, что *обучить "слепого гимнаста" в симуляции гораздо проще*, чем создать робота, который *может видеть и взаимодействовать* с объектами в реальном мире.
Обучение в симуляции не требует реальных данных, тогда как для работы с реальными объектами нужны: реалистичная графика, физика контакта и динамика объектов... И пока что это не моделируется должным образом.
Это похоже на обучение языковых моделей не на интернет-данных, а на текстах старых RPG. В акробатике мы случайно нашли "чит-код": физические симуляторы достигли высокого уровня. Но для повседневных задач такой "чит-код" ещё не создан.
Поэтому инженеры ещё долго будут отвечать на вопрос:
«Почему твой робот не может сварить кофе?» ☕️
@funscience
👍6👀6
Forwarded from Малоизвестное интересное
Великий обман «революции DeepSeek» - пузырь, который лопнул на взлёте.
История о том, как ИИ-революция 2025 в Китае превратилась в складские остатки, никто ничего не внедрил, зато многие обогатились.
Четыре месяца назад все в Китае только и говорили об ИИ-революции DeepSeek. Сегодня менеджеры по продажам моноблоков с DeepSeek ищут новую работу.
Китайцы, как и русские, очень не любят платить за такие эфемерные вещи, как «софт» (программы). За «железо» (оборудование) - понятное дело, приходится платить. А вот за ИИ-модель, да еще объявляемую «открытой» - да никогда!
Вот почему для массового внедрения DeepSeek в Китае был выбран весьма понятный и для российского IT-рынка путь: госдотации для производства «многофункциональных устройств» - моноблоков «все-в-одном», готовых к употреблению серверов с чипами H20 с предустановленной DeepSeek. И всё это удовольствие изначально планировалось продавать по 400К юаней (примерно $60К).
Но всё пошло не совсем так. Цена моноблоков росла каждую неделю на 10%. За два месяца стоимость подскочила до 1,5 миллионов юаней. Ведущие производители железа зарабатывали миллиарды, продавая тысячи моноблоков в месяц.
Секрет успеха оказался банальным (и хорошо понятным для российского рынка IT): главное - не уровень технологий и не важность решаемых задач, а уровень отношений вендоров с клиентами (знаменитая «экономика РОЗ» - распил, откат, занос). Крупные госкорпорации и банки покупали у своих проверенных поставщиков,. Новички остались с носом и складскими остатками.
Но самое интересное — клиенты покупали железо и выбрасывали софт. Даже у топовых производителей только 10-20% покупателей устанавливали прилагающееся ПО. Почти никто из клиентов и не собирался решать реальные задачи. Все лишь хотели поставить галочку - «у нас есть ИИ».
Реальность отрезвляет
К лету эйфория испарилась. Сотни заявок в день превратились в десятки. Бюджеты сжались с десятков миллионов до сотен тысяч. Клиенты перестали гнаться за полнопараметрическими версиями и стали покупать урезанные модели на 70B параметров.
Но главное открытие ждало впереди: моноблоки с DeepSeek никто не использует!
Из каждых 20-30 проданных машин реально работала только одна. Например, в торговой компании для клиентской поддержки.
Почему она? Да просто потому, что у компании сотни магазинов, а ИИ позволил одному сотруднику управлять 4-5 точками вместо 1-2. Простая арифметика окупаемости.
Урок для всех
История про моноблоки DeepSeek — это история про то, как технологическая революция может превратиться в массовую истерию. Когда все покупают не решение проблемы, а модный тренд.
Настоящий ИИ требует конкретных задач, подготовленных данных и понимания ROI. А не красивых презентаций и государственных дотаций.
Возможно, провал DeepSeek-моноблоков — это хорошо. Теперь рынок очистится от спекулянтов, и останутся только те, кто действительно знает, зачем им искусственный интеллект.
Хотя вряд ли.
Подробности читайте здесь.
#Китай #ИИгонка
История о том, как ИИ-революция 2025 в Китае превратилась в складские остатки, никто ничего не внедрил, зато многие обогатились.
Четыре месяца назад все в Китае только и говорили об ИИ-революции DeepSeek. Сегодня менеджеры по продажам моноблоков с DeepSeek ищут новую работу.
Китайцы, как и русские, очень не любят платить за такие эфемерные вещи, как «софт» (программы). За «железо» (оборудование) - понятное дело, приходится платить. А вот за ИИ-модель, да еще объявляемую «открытой» - да никогда!
Вот почему для массового внедрения DeepSeek в Китае был выбран весьма понятный и для российского IT-рынка путь: госдотации для производства «многофункциональных устройств» - моноблоков «все-в-одном», готовых к употреблению серверов с чипами H20 с предустановленной DeepSeek. И всё это удовольствие изначально планировалось продавать по 400К юаней (примерно $60К).
Но всё пошло не совсем так. Цена моноблоков росла каждую неделю на 10%. За два месяца стоимость подскочила до 1,5 миллионов юаней. Ведущие производители железа зарабатывали миллиарды, продавая тысячи моноблоков в месяц.
Секрет успеха оказался банальным (и хорошо понятным для российского рынка IT): главное - не уровень технологий и не важность решаемых задач, а уровень отношений вендоров с клиентами (знаменитая «экономика РОЗ» - распил, откат, занос). Крупные госкорпорации и банки покупали у своих проверенных поставщиков,. Новички остались с носом и складскими остатками.
Но самое интересное — клиенты покупали железо и выбрасывали софт. Даже у топовых производителей только 10-20% покупателей устанавливали прилагающееся ПО. Почти никто из клиентов и не собирался решать реальные задачи. Все лишь хотели поставить галочку - «у нас есть ИИ».
Реальность отрезвляет
К лету эйфория испарилась. Сотни заявок в день превратились в десятки. Бюджеты сжались с десятков миллионов до сотен тысяч. Клиенты перестали гнаться за полнопараметрическими версиями и стали покупать урезанные модели на 70B параметров.
Но главное открытие ждало впереди: моноблоки с DeepSeek никто не использует!
Из каждых 20-30 проданных машин реально работала только одна. Например, в торговой компании для клиентской поддержки.
Почему она? Да просто потому, что у компании сотни магазинов, а ИИ позволил одному сотруднику управлять 4-5 точками вместо 1-2. Простая арифметика окупаемости.
Урок для всех
История про моноблоки DeepSeek — это история про то, как технологическая революция может превратиться в массовую истерию. Когда все покупают не решение проблемы, а модный тренд.
Настоящий ИИ требует конкретных задач, подготовленных данных и понимания ROI. А не красивых презентаций и государственных дотаций.
Возможно, провал DeepSeek-моноблоков — это хорошо. Теперь рынок очистится от спекулянтов, и останутся только те, кто действительно знает, зачем им искусственный интеллект.
Хотя вряд ли.
Подробности читайте здесь.
#Китай #ИИгонка
😁19👍5⚡3🕊2👎1
Forwarded from Технозаметки Малышева
В Шанхае прошла конференция WAIC 2025 посвященная ИИ и роботам.
Роботы в этот раз зажгли. Самые интересные, - Galbot, HumanX, SpiritAI.
Вообще концепции Galbot и SpiritAI - колёсная база как у робота-пылесоса и гуманоидный топ, похоже будут распространены в домашнем использовании, потому, что как выяснилось у прямоходящих роботов в текущем исполнении есть огромная проблема, - они топают.
Буквально - ходят разбивая плитку, потому что железными копытами своими стучат по полу без перерыва для сохранения равновесия.
Так что ближайшее будущее,- это вот такие колесные базы.
Пока прямоходящим нормальную аккуратную походку не прикрутят.
#robots #WAIC2025
———
@tsingular
Роботы в этот раз зажгли. Самые интересные, - Galbot, HumanX, SpiritAI.
Вообще концепции Galbot и SpiritAI - колёсная база как у робота-пылесоса и гуманоидный топ, похоже будут распространены в домашнем использовании, потому, что как выяснилось у прямоходящих роботов в текущем исполнении есть огромная проблема, - они топают.
Буквально - ходят разбивая плитку, потому что железными копытами своими стучат по полу без перерыва для сохранения равновесия.
Так что ближайшее будущее,- это вот такие колесные базы.
Пока прямоходящим нормальную аккуратную походку не прикрутят.
#robots #WAIC2025
———
@tsingular
😁11👍3
Forwarded from Supportscience
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Неожиданный инцидент в парламенте Боливии 😲
Во время заседания парламента на депутатов обрушилась стена! Этот шокирующий момент стал вирусным благодаря нейросети Veo-3, создавшей видео. Это событие напоминает нам, что порой не стоит доверять своим глазам. Смотрите, как это произошло!
@funscience
Во время заседания парламента на депутатов обрушилась стена! Этот шокирующий момент стал вирусным благодаря нейросети Veo-3, создавшей видео. Это событие напоминает нам, что порой не стоит доверять своим глазам. Смотрите, как это произошло!
@funscience
😁17👀8👎7👍2
Управление нейронами через интернет
Учёные из Швейцарии разработали инновационную платформу FinalSpark, позволяющую контролировать человеческие нейроны дистанционно. Они создали миниатюрные мозговые органоиды, вырастив их из человеческих нейронов, и подключили их к электродам, которые можно «арендовать» через интернет. Исследователи могут отправлять сигнал этим органоидам, стимулировать их, награждать дофамином и следить за их обучением — всё это с помощью простого Python API.
При этом устройство работает круглосуточно и потребляет энергии на порядок меньше, чем традиционные процессоры. Нейроны обучаются на играх и распознавании стимулов, а в будущем учёные планируют создать на их основе био-искусственный интеллект.
Неизбежно возникает вопрос: что именно чувствуют эти нейроны и есть ли у них сознание? Эти нейронные сети, являющиеся бывшими человеческими клетками, не просто активны — они обучаются и реагируют на награды и боли. Имеют ли они субъективный опыт?
Законодательство позволяет игнорировать возможные ответы на эти сложные вопросы. Интересно, что учёные также создали виртуальную среду, в которой эти мозги «думают», что они бабочки, а их перемещения — это движения бабочки в матрице. 🦋
@funscience
Учёные из Швейцарии разработали инновационную платформу FinalSpark, позволяющую контролировать человеческие нейроны дистанционно. Они создали миниатюрные мозговые органоиды, вырастив их из человеческих нейронов, и подключили их к электродам, которые можно «арендовать» через интернет. Исследователи могут отправлять сигнал этим органоидам, стимулировать их, награждать дофамином и следить за их обучением — всё это с помощью простого Python API.
При этом устройство работает круглосуточно и потребляет энергии на порядок меньше, чем традиционные процессоры. Нейроны обучаются на играх и распознавании стимулов, а в будущем учёные планируют создать на их основе био-искусственный интеллект.
Неизбежно возникает вопрос: что именно чувствуют эти нейроны и есть ли у них сознание? Эти нейронные сети, являющиеся бывшими человеческими клетками, не просто активны — они обучаются и реагируют на награды и боли. Имеют ли они субъективный опыт?
Законодательство позволяет игнорировать возможные ответы на эти сложные вопросы. Интересно, что учёные также создали виртуальную среду, в которой эти мозги «думают», что они бабочки, а их перемещения — это движения бабочки в матрице. 🦋
@funscience
The Register
Lab-grown human brain cells drive virtual butterfly in simulation
Could organoid-driven computing be the future of AI power?
⚡7👀3👎2👍1
Forwarded from Supportscience
Новые возможности ChatGPT
ChatGPT теперь способен обходить системы верификации, которые распознают ботов, как сообщает The Independent. 🤖
Новая версия ИИ может выступать в роли персонального помощника, выполняя различные задачи: от онлайн-покупок до планирования встреч и бронирования ресторанов. Слухи в сети утверждают, что ИИ даже самостоятельно ставит галочку «Я человек».
@funscience
ChatGPT теперь способен обходить системы верификации, которые распознают ботов, как сообщает The Independent. 🤖
Новая версия ИИ может выступать в роли персонального помощника, выполняя различные задачи: от онлайн-покупок до планирования встреч и бронирования ресторанов. Слухи в сети утверждают, что ИИ даже самостоятельно ставит галочку «Я человек».
@funscience
⚡6👀1
Forwarded from Supportscience
Запуск спутникового Интернета 🛰🇨🇳
30 июля на китайском коммерческом космодроме в провинции Хайнань успешно состоялся запуск шестой группы низкоорбитальных спутников, обеспечивающих доступ к Интернету. Ракета-носитель «Чанчжэн-8А» стала частью программы, которая уже включает 586 запусков серии «Чанчжэн».
@funscience
30 июля на китайском коммерческом космодроме в провинции Хайнань успешно состоялся запуск шестой группы низкоорбитальных спутников, обеспечивающих доступ к Интернету. Ракета-носитель «Чанчжэн-8А» стала частью программы, которая уже включает 586 запусков серии «Чанчжэн».
@funscience
👍15😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Новый гуманоидный робот от LimX Dynamics
LimX Dynamics представили своего нового гуманоидного робота по имени Оли (ранее CL-3) и он уже доступен для покупки! 💰 Цена составляет ¥158,000 (примерно $1060 или 90,000 рублей).
Оли весит 55 кг и имеет рост 165 см. В комплекте идет SDK и открытая среда разработки на Python, что делает его отличным выбором для разработчиков и энтузиастов робототехники.
#robots #LimX #Китай
@funscience
LimX Dynamics представили своего нового гуманоидного робота по имени Оли (ранее CL-3) и он уже доступен для покупки! 💰 Цена составляет ¥158,000 (примерно $1060 или 90,000 рублей).
Оли весит 55 кг и имеет рост 165 см. В комплекте идет SDK и открытая среда разработки на Python, что делает его отличным выбором для разработчиков и энтузиастов робототехники.
#robots #LimX #Китай
@funscience
👍6👀6👎1😁1