Forwarded from Космос просто
Подборка фотографий Ганимеда — крупнейшего спутника Юпитера и всей Солнечной системы, размером превосходящего Меркурий.
👍26👀7⚡2
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
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
Forwarded from Технозаметки Малышева
🧠 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
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
Forwarded from Сириус.Журнал
Доисторические сибиряки и индейцы были родственниками, а викинги — не только скандинавы
Генетические исследования продолжают раскрывать удивительные факты о древних народах. Например, учёные из Университета «Сириус» изучают популяции, населявшие Русскую равнину в доисторические времена По этим данным можно проследить, как на популяции влияли климат и инфекции, а некоторые образцы дают возможность заглянуть в геномы неандертальцев и денисовцев.
Мы отправились в лабораторию Университета «Сириус», где работают с древними останками, чтобы разобраться, как их изучают, откуда берут ДНК и как с ней работают, а ещё — узнать, почему можно изучить ДНК древнего человека, но нельзя изучить ДНК динозавра. Читайте в новом материале 👈
Отправьте тому, кому тоже будет интересно узнать!
Генетические исследования продолжают раскрывать удивительные факты о древних народах. Например, учёные из Университета «Сириус» изучают популяции, населявшие Русскую равнину в доисторические времена По этим данным можно проследить, как на популяции влияли климат и инфекции, а некоторые образцы дают возможность заглянуть в геномы неандертальцев и денисовцев.
Мы отправились в лабораторию Университета «Сириус», где работают с древними останками, чтобы разобраться, как их изучают, откуда берут ДНК и как с ней работают, а ещё — узнать, почему можно изучить ДНК древнего человека, но нельзя изучить ДНК динозавра. Читайте в новом материале 👈
Отправьте тому, кому тоже будет интересно узнать!
siriusmag.ru
Анализ древней ДНК: пошаговая инструкция
Чем можно испачкать ДНК далекого предка? Почему учёные могут выделить ДНК неандертальца, а динозавра — нет? Ответим на эти и другие вопросы и расскажем в подробностях, как работают в лабораториях с древними останками.
14👍14⚡3👀2
Forwarded from КиберХаб - IT и Нейросети
Exomind представляет собой неинвазивную терапию стимуляции мозга, которая влияет на активность нейронов и лечит менталку.
Устройство легально и одобрено FDA. Одна терапия обойдется в $4800 — туда входят 6 сеансов по 30 минут.
КиберХаб | БотGPT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13😁11👀2
Forwarded from Редакция.Наука
Около 400 миллионов лет назад на Земле росли леса из прототакситов – вымерших живых организмов, которые существовали в силуре и девоне и напоминали столбы высотой до восьми метров. Раньше считалось, что это гигантские грибы.
Но, судя по исследованию палеонтологов из Эдинбургского университета, это не так. По мнению ученых, прототакситы относятся к отдельному и полностью вымершему царству эукариот.
Дело в характерных особенностях этих организмов. Их тела состоят из многочисленных трубочек разных типов, в этих трубочках высокая концентрация ароматических фенольных соединений. Также отмечают гетеротрофное и сапротрофное питание. То есть они могли получать сложную органическую пищу и даже органику мертвых тел. Все вместе это не встречается ни в одном известном царстве живых организмов.
Но, судя по исследованию палеонтологов из Эдинбургского университета, это не так. По мнению ученых, прототакситы относятся к отдельному и полностью вымершему царству эукариот.
Дело в характерных особенностях этих организмов. Их тела состоят из многочисленных трубочек разных типов, в этих трубочках высокая концентрация ароматических фенольных соединений. Также отмечают гетеротрофное и сапротрофное питание. То есть они могли получать сложную органическую пищу и даже органику мертвых тел. Все вместе это не встречается ни в одном известном царстве живых организмов.
👍38
Forwarded from Сириус.Журнал
👨🔬 Как устроена наука в Германии, чего не хватает российскому учёному в Европе и какие тайны мозга раскрыла биология
Об этом мы поговорили с доктором биологических наук Виктором Тарабыкиным. Ещё в 1990-е учёный уехал в Германию, где работал в Институте Макса Планка и вскоре возглавил Институт берлинской университетской клиники «Шарите». По сути, последние 10 лет исследователь живёт на две страны. В России Виктор изучает неврологические заболевания. Его команда находит гены, которые мутировали у пациентов с подобным диагнозом, чтобы изучать молекулярную основу патогенеза таких недугов.
Мы поговорили с биологом о том, чего ему не хватало на Западе и почему он вернулся в Россию, чем его так удивил немецкий менталитет, а также узнали, правда ли, что мозг у людей работает только на два процента. Рассказали в новом материале 👈
Продолжаем серию интервью с российскими исследователями, у которых накоплен зарубежный опыт.
Об этом мы поговорили с доктором биологических наук Виктором Тарабыкиным. Ещё в 1990-е учёный уехал в Германию, где работал в Институте Макса Планка и вскоре возглавил Институт берлинской университетской клиники «Шарите». По сути, последние 10 лет исследователь живёт на две страны. В России Виктор изучает неврологические заболевания. Его команда находит гены, которые мутировали у пациентов с подобным диагнозом, чтобы изучать молекулярную основу патогенеза таких недугов.
Мы поговорили с биологом о том, чего ему не хватало на Западе и почему он вернулся в Россию, чем его так удивил немецкий менталитет, а также узнали, правда ли, что мозг у людей работает только на два процента. Рассказали в новом материале 👈
Продолжаем серию интервью с российскими исследователями, у которых накоплен зарубежный опыт.
5👍11👀4⚡1