Forwarded from Хайтек+
Новые роботы-опылители летают в 100 раз дольше
Если естественное опыление по какой-то причине невозможно, а выращивать растения хочется, остается искусственное. Для того чтобы упростить процесс переноса пыльцы, специалисты-агротехники прибегают к различным уловкам, в том числе — к роботам. Для них инженеры из США разработали крошечные автоматические устройства, выполняющие роль пчел. В отличие от предыдущих версий, они получились более проворными и выносливыми — теперь они могут находиться в воздухе почти 17 минут.
https://hightech.plus/2025/01/19/novie-roboti-opiliteli-letayut-v-100-raz-dolshe
Если естественное опыление по какой-то причине невозможно, а выращивать растения хочется, остается искусственное. Для того чтобы упростить процесс переноса пыльцы, специалисты-агротехники прибегают к различным уловкам, в том числе — к роботам. Для них инженеры из США разработали крошечные автоматические устройства, выполняющие роль пчел. В отличие от предыдущих версий, они получились более проворными и выносливыми — теперь они могут находиться в воздухе почти 17 минут.
https://hightech.plus/2025/01/19/novie-roboti-opiliteli-letayut-v-100-raz-dolshe
⚡12👀7👍5
Forwarded from Малоизвестное интересное
C какой стороны мы от сингулярности?
Всплеск оптимизма от приближения к AGI может быть неспроста.
4го января Сэм Альтман (как ни относись к нему, но он сейчас самый влиятельный человек в мире ИИ) так описал свой текущий статус: «около сингулярности; непонятно, с какой стороны».
А через 2 дня он уточнил в интервью, что AGI будет создан уже при Трампе (т.е. до 2029), и в тот же день пояснил это в своих «размышлениях»:
«Теперь мы уверены, что знаем, как создать AGI в традиционном понимании. Мы считаем, что в 2025 году мы можем увидеть, как первые ИИ-агенты «станут частью трудовых ресурсов» и существенно изменят результаты деятельности компаний. […] Мы начинаем нацеливаться […] на сверхинтеллект в истинном смысле этого слова».
Если данный прогноз Альтмана оправдается, это будет иметь для человечества колоссальное значение. Ибо в сравнении с этим, любые события, кажущиеся нам сейчас сверхважными (типа завтрашней инаугурации Трампа), превращаются в проходящие малозначимые эпизоды на фоне погружения мира в черную дыру сингулярности.
Так что же такого произошло, в результате чего мир оказался вблизи сингулярности, т.к. прогнозы появления AGI стремительным домкратом обрушились на графиках вниз (см картинку поста с графиком от Exponentialview)?
Точно это знает лишь сам Сэм. Мне же видится, что наиболее простую и в то же время убедительную версию описал Гверн Бранвен в комментарии к посту Райана Кидда о последствиях новой парадигмы масштабирования вывода:
«Я думаю, что здесь не хватает важной части парадигмы масштабирования самостоятельной игры: большая часть смысла модели, такой как o1, заключается не в ее развертывании , а в генерации обучающих данных для следующей модели. Каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3 (например, любой сеанс o1, который в конце концов натыкается на правильный ответ, может быть улучшен, чтобы устранить тупики и произвести чистую расшифровку для обучения более утонченной интуиции).»
Насколько это так, каждый читатель может сам проверить экспериментально, следуя простой инструкции из 4 пунктов.
1. Возьмите текст своей переписки с ChatGPT по задаче, которую последний не смог для вас удовлетворительно решить.
2. Отправьте этот текст на вход Клоду с просьбой решить-таки эту задачу.
3. Получите ответ Клода, который, с большой вероятностью, если даже не будет 100%но удовлетворяющим вас решением задачи, то, как минимум, окажется существенно лучше, чем ответ ChatGPT.
4. А теперь последний и самый интересный шаг. Поменяйте местами ChatGPT и Клод в пп 1-3 для какой-либо иной задачи. И с большой вероятностью вышеописанное повторится. Т.е. неважно, какой ИИ будет решать задачу первым. Главное, - что второй, воспользуется данными о решении задачи первым, и за счет этого решит ее лучше (говоря словами Гверна, «каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3»).
Или еще пример из истории развития новых версий AlphaGo: AlphaGo Fan, AlphaGo Lee, AlphaGo Master и последняя из версий AlphaGo Zero, обучившаяся уже исключительно на играх с самой собой, без использования человеческих данных.
За 2 года условный рейтинг Эло новых версий вырос с 3300 (что было выше, чем у большинства профессионалов уровня чемпиона мира) до немыслимого для людей уровня 5185. После 2018 года компания DeepMind прекратила разработку и участие AlphaGo в официальных матчах, т.к. это стало неинтересно и бессмысленно – люди так и близко играть не могут.
Так вот. Если Гверн Бранвен прав, включился мощный эффект маховика данных, когда каждая новая модель порождает данные для обучения следующей, еще лучшей модели.
Но тогда прав будет и Сэм Альтман. А завтрашняя инаугурация Трампа из важнейшего мирового события четырехлетия превратится в малозначащий эпизод наступления на Земле эпохи сингулярности.
#AGI #Вызовы21века
Всплеск оптимизма от приближения к AGI может быть неспроста.
4го января Сэм Альтман (как ни относись к нему, но он сейчас самый влиятельный человек в мире ИИ) так описал свой текущий статус: «около сингулярности; непонятно, с какой стороны».
А через 2 дня он уточнил в интервью, что AGI будет создан уже при Трампе (т.е. до 2029), и в тот же день пояснил это в своих «размышлениях»:
«Теперь мы уверены, что знаем, как создать AGI в традиционном понимании. Мы считаем, что в 2025 году мы можем увидеть, как первые ИИ-агенты «станут частью трудовых ресурсов» и существенно изменят результаты деятельности компаний. […] Мы начинаем нацеливаться […] на сверхинтеллект в истинном смысле этого слова».
Если данный прогноз Альтмана оправдается, это будет иметь для человечества колоссальное значение. Ибо в сравнении с этим, любые события, кажущиеся нам сейчас сверхважными (типа завтрашней инаугурации Трампа), превращаются в проходящие малозначимые эпизоды на фоне погружения мира в черную дыру сингулярности.
Так что же такого произошло, в результате чего мир оказался вблизи сингулярности, т.к. прогнозы появления AGI стремительным домкратом обрушились на графиках вниз (см картинку поста с графиком от Exponentialview)?
Точно это знает лишь сам Сэм. Мне же видится, что наиболее простую и в то же время убедительную версию описал Гверн Бранвен в комментарии к посту Райана Кидда о последствиях новой парадигмы масштабирования вывода:
«Я думаю, что здесь не хватает важной части парадигмы масштабирования самостоятельной игры: большая часть смысла модели, такой как o1, заключается не в ее развертывании , а в генерации обучающих данных для следующей модели. Каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3 (например, любой сеанс o1, который в конце концов натыкается на правильный ответ, может быть улучшен, чтобы устранить тупики и произвести чистую расшифровку для обучения более утонченной интуиции).»
Насколько это так, каждый читатель может сам проверить экспериментально, следуя простой инструкции из 4 пунктов.
1. Возьмите текст своей переписки с ChatGPT по задаче, которую последний не смог для вас удовлетворительно решить.
2. Отправьте этот текст на вход Клоду с просьбой решить-таки эту задачу.
3. Получите ответ Клода, который, с большой вероятностью, если даже не будет 100%но удовлетворяющим вас решением задачи, то, как минимум, окажется существенно лучше, чем ответ ChatGPT.
4. А теперь последний и самый интересный шаг. Поменяйте местами ChatGPT и Клод в пп 1-3 для какой-либо иной задачи. И с большой вероятностью вышеописанное повторится. Т.е. неважно, какой ИИ будет решать задачу первым. Главное, - что второй, воспользуется данными о решении задачи первым, и за счет этого решит ее лучше (говоря словами Гверна, «каждая проблема, которую решает o1, теперь является точкой обучающих данных для o3»).
Или еще пример из истории развития новых версий AlphaGo: AlphaGo Fan, AlphaGo Lee, AlphaGo Master и последняя из версий AlphaGo Zero, обучившаяся уже исключительно на играх с самой собой, без использования человеческих данных.
За 2 года условный рейтинг Эло новых версий вырос с 3300 (что было выше, чем у большинства профессионалов уровня чемпиона мира) до немыслимого для людей уровня 5185. После 2018 года компания DeepMind прекратила разработку и участие AlphaGo в официальных матчах, т.к. это стало неинтересно и бессмысленно – люди так и близко играть не могут.
Так вот. Если Гверн Бранвен прав, включился мощный эффект маховика данных, когда каждая новая модель порождает данные для обучения следующей, еще лучшей модели.
Но тогда прав будет и Сэм Альтман. А завтрашняя инаугурация Трампа из важнейшего мирового события четырехлетия превратится в малозначащий эпизод наступления на Земле эпохи сингулярности.
#AGI #Вызовы21века
👍15👀10😁3
Forwarded from Технозаметки Малышева
И ещё в копилку полезного:
Роботы-Сварщики на ИИ стероидах.
Машинное зрение позволяет двигать руку сварщика по любой сложной траектории всего за пару кликов.
Что-то вроде этого:
https://crprobot.en.made-in-china.com/product/NZDTGexcqAtn/China-China-Welding-Crobotp-Export-Package-Collaborative-Underwater-Rov-TIG-Welder-Robot-Arm-in.html
#robots #Китай
------
@tsingular
Роботы-Сварщики на ИИ стероидах.
Машинное зрение позволяет двигать руку сварщика по любой сложной траектории всего за пару кликов.
Что-то вроде этого:
https://crprobot.en.made-in-china.com/product/NZDTGexcqAtn/China-China-Welding-Crobotp-Export-Package-Collaborative-Underwater-Rov-TIG-Welder-Robot-Arm-in.html
#robots #Китай
------
@tsingular
👍8
Forwarded from Технозаметки Малышева
🤖 DIY Фьюжн: Как построить ядерный реактор на кухне (с помощью AI)
Чел собрал нейтронный фьюжн-реактор прямо у себя на кухне, используя AI как консультанта. 🔬
Технические детали:
- 30кВ/10мА электростатический преципитатор
- Вакуум 3 мТорр (это в 253,333 раз глубже атмосферного!)
- Bubble-детектор для подсчета нейтронов
- Самодельный дейтерий из тяжелой воды через электролиз
Самое крутое — весь процесс получения дейтерия обошелся всего в $112 ($32 за hydrocar PEM + $80 за 50г D2O). Из этого получилось целых 56 литров D2 газа! 🧪
Автор активно использовал Claude для:
- Отладки процессов
- Проверки безопасности
- Следования сложным инструкциям
Конечно, это не промышленный реактор, но как демонстрация возможностей AI-ассистированного DIY — просто 🔥
Сборка шла на стриме 36 часов подряд.
До этого он же пару месяцев назад собрал плазменный реактор.
Самое интересное, что он особо во всем этом не разбирался настолько детально, просто задавал вопросы Клоду.
Самостоятельное изучение предмета заняло бы тысячи, если не десятки тысяч часов.
Страшно, конечно, что любой энтузиаст может подобное с биологией провернуть и мы будем с ностальгией вспоминать летучих мышей ещё.
#AIinScience #DIY #реактор #NuclearFusion
———
@tsingular
Чел собрал нейтронный фьюжн-реактор прямо у себя на кухне, используя AI как консультанта. 🔬
Технические детали:
- 30кВ/10мА электростатический преципитатор
- Вакуум 3 мТорр (это в 253,333 раз глубже атмосферного!)
- Bubble-детектор для подсчета нейтронов
- Самодельный дейтерий из тяжелой воды через электролиз
Самое крутое — весь процесс получения дейтерия обошелся всего в $112 ($32 за hydrocar PEM + $80 за 50г D2O). Из этого получилось целых 56 литров D2 газа! 🧪
Автор активно использовал Claude для:
- Отладки процессов
- Проверки безопасности
- Следования сложным инструкциям
Конечно, это не промышленный реактор, но как демонстрация возможностей AI-ассистированного DIY — просто 🔥
Сборка шла на стриме 36 часов подряд.
До этого он же пару месяцев назад собрал плазменный реактор.
Самое интересное, что он особо во всем этом не разбирался настолько детально, просто задавал вопросы Клоду.
Самостоятельное изучение предмета заняло бы тысячи, если не десятки тысяч часов.
Страшно, конечно, что любой энтузиаст может подобное с биологией провернуть и мы будем с ностальгией вспоминать летучих мышей ещё.
#AIinScience #DIY #реактор #NuclearFusion
———
@tsingular
1👍17⚡6
Forwarded from e/acc
Невероятные результаты от использования AI в образовании: школьники в Нигерии использовали Microsoft co-pilot тьютора на протяжении 6 недель (2 сессии в неделю) и показали академические результаты эквивалентные дополнительным двум годам обучения. Это на 80% (!) эффективнее, чем любые другие методы педагогических интервенций.
В образовании эффект от ИИ на сегодня один из самых больших, а технология уже готова. В отличии от других областей проблем с надежностью или безопасностью тут почти нет (до PhD уровня, как минимум). Кто-то (пока — Microsoft) построит бизнес на много миллиардов в этой области.
В образовании эффект от ИИ на сегодня один из самых больших, а технология уже готова. В отличии от других областей проблем с надежностью или безопасностью тут почти нет (до PhD уровня, как минимум). Кто-то (пока — Microsoft) построит бизнес на много миллиардов в этой области.
1👍26👀4⚡1
Forwarded from Эксплойт
Россиянин собрал криптокотел — он майнит на нем 23 тысяч рублей в месяц и получает БЕСПЛАТНОЕ отопление.
В волшебный девайс встроен майнер, гений юзает его уже год:
— За всю систему чувак заплатил 135 тысяч рублей.
— Котел приносит 35 тысяч в месяц.
— На электроэнергию уходит 12 тысяч.
В итоге чистая прибыль составляет 23 тысячи рублей в месяц.
Все гениальное просто.
@exploitex
В волшебный девайс встроен майнер, гений юзает его уже год:
— За всю систему чувак заплатил 135 тысяч рублей.
— Котел приносит 35 тысяч в месяц.
— На электроэнергию уходит 12 тысяч.
В итоге чистая прибыль составляет 23 тысячи рублей в месяц.
Все гениальное просто.
@exploitex
👍21👎5
Forwarded from Политджойстик / Politjoystic ™ (Марат Баширов)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это не шутка. Будущее могущество США построят именно на возможностях искусственного интеллекта. Предложат сделки не государствам, а гражданам: контроль в обмен на здоровье, образование и тд. Чипирование в обмен на долгую жизнь определенного уровня обеспечения.
…
Ларри Эллисон из Oracle: ИИ разработает мРНК-вакцины против рака для каждого отдельного человека, изготавливая их роботизированным способом за 48 часов.
…
Ларри Эллисон из Oracle: ИИ разработает мРНК-вакцины против рака для каждого отдельного человека, изготавливая их роботизированным способом за 48 часов.
👀17👍12😁7
Forwarded from Технозаметки Малышева
🔥 HeyGen выкатили product placement!
Product Placement на видео- это реально мощная фича для создания рекламного контента.
Теперь можно автоматически генерировать профессиональные рекламные видео с AI-аватарами, которые естественно взаимодействуют с твоим продуктом.
Не нужно организовывать фотосессии и видеосъёмки с моделями для каждого нового товара или аксессуара.
Можно быстро создавать разный контент для разных платформ, в том числе через API.
Особенно удобно для украшений и аксессуаров - AI-модель может показать их с разных ракурсов в движении.
Технически это работает так:
Загружаешь фотки своего продукта (минимум две - сам продукт и как его носят/используют)
Генерируешь образ через Photo Avatar
Добавляешь движения через промпты (можно контролировать скорость, зум, положение в кадре)
Это реально может изменить подход к производству рекламного контента, особенно для малого бизнеса. Теперь не нужно тратить кучу денег на студию, моделей и пересъемки - можно быстро сгенерировать разные варианты и выбрать лучший.
#HeyGen #retail #marketing
———
@tsingular
Product Placement на видео- это реально мощная фича для создания рекламного контента.
Теперь можно автоматически генерировать профессиональные рекламные видео с AI-аватарами, которые естественно взаимодействуют с твоим продуктом.
Не нужно организовывать фотосессии и видеосъёмки с моделями для каждого нового товара или аксессуара.
Можно быстро создавать разный контент для разных платформ, в том числе через API.
Особенно удобно для украшений и аксессуаров - AI-модель может показать их с разных ракурсов в движении.
Технически это работает так:
Загружаешь фотки своего продукта (минимум две - сам продукт и как его носят/используют)
Генерируешь образ через Photo Avatar
Добавляешь движения через промпты (можно контролировать скорость, зум, положение в кадре)
Это реально может изменить подход к производству рекламного контента, особенно для малого бизнеса. Теперь не нужно тратить кучу денег на студию, моделей и пересъемки - можно быстро сгенерировать разные варианты и выбрать лучший.
#HeyGen #retail #marketing
———
@tsingular
⚡9👍3
Forwarded from Редакция.Наука
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Длина языка тамандуа или четырехпалого муравьеда около 40 см. При этом тело в длину от 54 до 88 см.
Язык покрыт клейкой слюной, к которой прилипают муравьи и термиты. Это основная пища тамандуа.
Мощными и когтистыми передними лапами они разрывают муравейники и термитники и слизывают их обитателей языком. Изредка диету тамандуа разнообразят мёд и пчёлы, а вот в неволе они также могут есть мясо и плоды.
#посмотритенаэто
Язык покрыт клейкой слюной, к которой прилипают муравьи и термиты. Это основная пища тамандуа.
Мощными и когтистыми передними лапами они разрывают муравейники и термитники и слизывают их обитателей языком. Изредка диету тамандуа разнообразят мёд и пчёлы, а вот в неволе они также могут есть мясо и плоды.
#посмотритенаэто
👍26👀9🕊3
Forwarded from Сириус.Журнал
👨🔬 2025-й стал Международным годом квантовой науки и технологий — так его назвала ООН
Специалисты делают ставку на использование квантовых технологий во многих сферах жизни, в том числе в финансовой. Речь о квантовом компьютере, который не похож на обычный. Это сверхмощное вычислительное устройство, которое обрабатывает информацию примерно в 100 трлн раз быстрее обычного устройства.
Рассказываем о том, что такое квантовый компьютер, почему их по-прежнему очень мало и как специалисты планируют использовать новые технологии в финансовой сфере. Читайте в новом материале 👈
Отправьте почитать тому, кому тоже будет интересно!
Специалисты делают ставку на использование квантовых технологий во многих сферах жизни, в том числе в финансовой. Речь о квантовом компьютере, который не похож на обычный. Это сверхмощное вычислительное устройство, которое обрабатывает информацию примерно в 100 трлн раз быстрее обычного устройства.
Рассказываем о том, что такое квантовый компьютер, почему их по-прежнему очень мало и как специалисты планируют использовать новые технологии в финансовой сфере. Читайте в новом материале 👈
Отправьте почитать тому, кому тоже будет интересно!
👍15⚡6👀4
Forwarded from Data Secrets
Итак, Stargate. Что нам известно?
➖ На начальном этапе будут реализованы 100 млрд долларов. Государственных денег США здесь нет: среди акционеров SoftBank, OpenAI, Oracle и MGX. SoftBank и OpenAI являются ведущими партнерами, причем SoftBank несет финансовую ответственность, а OpenAI — операционную.
➖ В техно-партнерах помимо Oracle и OpenAI числятся Arm, Microsoft и NVIDIA. Деньги потратят на инфраструктуру, то есть будут строить датацентры и кластеры. Судя по всеми, первые кампусы появятся в Техасе, остальные территории пока "оцениваются".
➖ Интересно также, что теперь в силу вступает новое соглашение между OpenAI и Microsoft. Стартап еще больше отдаляется от гиганта: раньше Microsoft фактически конролировало все вычислительные силы Альтмана, теперь же стартап волен сам наращивать мощность и управлять своими датацентрами.
➖ Основной экономический упор на первом этапе – рабочие места. Ожидается, что их Stargate сгенерирует сотни тысяч. В перспективе – конечно, AGI, лидерство США в гонке технологий и ИИ в медицине.
➖ Так как вся компания крутится вокруг OpenAI, фактически они теперь – официальный ИИ Америки. У Google и Anthropic вряд ли остаются шансы после такого.
Пост OpenAI
Пост OpenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👀14👍3🕊2
Forwarded from Редакция.Наука
Это самый крупный головастик в мире – его длина от носа до кончика хвоста может достигать 27 см!
Такую стадию в своем развитии проходит удивительная лягушка (Pseudis paradoxa). Живет эта амфибия из семейства квакш в Южной Америке, населяя застойные пресные водоемы от Колумбии до Аргентины, а также на островах Тринидад и Тобаго.
Взрослые лягушки большими размерами не отличаются – около 3,5-7,5 см в длину. А вот их головастики могут стать настоящими гигантами, иногда в 3-4 раза превышая размеры взрослой особи.
Правда, для того, чтобы это случилось, должно повезти с водоемом. Там должно быть много места, достаточно пищи и мало хищных рыб.
Головастики удивительных лягушек растут дольше других амфибий. К тому моменту, когда для них наступает пора превращаться в молодых лягушек, у самцов уже начинает вырабатываться сперма, а у самок — яйцеклетки. То есть в теории они способны спариваться еще до метаморфоза во взрослых животных. Впрочем, это пока никто не наблюдал.
Такую стадию в своем развитии проходит удивительная лягушка (Pseudis paradoxa). Живет эта амфибия из семейства квакш в Южной Америке, населяя застойные пресные водоемы от Колумбии до Аргентины, а также на островах Тринидад и Тобаго.
Взрослые лягушки большими размерами не отличаются – около 3,5-7,5 см в длину. А вот их головастики могут стать настоящими гигантами, иногда в 3-4 раза превышая размеры взрослой особи.
Правда, для того, чтобы это случилось, должно повезти с водоемом. Там должно быть много места, достаточно пищи и мало хищных рыб.
Головастики удивительных лягушек растут дольше других амфибий. К тому моменту, когда для них наступает пора превращаться в молодых лягушек, у самцов уже начинает вырабатываться сперма, а у самок — яйцеклетки. То есть в теории они способны спариваться еще до метаморфоза во взрослых животных. Впрочем, это пока никто не наблюдал.
👍30