Fun Science

«Русская математика» набирает популярность у американцев. Методика преподавания основана на традициях советской математической школы. Детей учат не просто запоминать, а разбираться, почему решение работает, рассуждать и искать разные подходы.

Занятия проводят спецшколы вроде Russian School of Mathematics. Стоимость обучения там может доходить до $4000 в год. @banksta

Вход в отделение Промышленно-коммерческого банка Китая (ICBC) в Буэнос-Айресе вызвал бурные обсуждения в сети.

Столица Аргентины известна высоким уровнем уличной преступности, карманных краж и грабежей, из-за чего финансовым организациям приходится внедрять усиленные меры безопасности. @banksta

А кстати да…

✔️ Китай ограничил зарубежные поездки для семей ИИ-разработчиков

Власти КНР обязали семьи ключевых разработчиков в сфере ИИ и полупроводников согласовывать выезды за границу.

Новое требование затрагивает супругов и детей топ-менеджеров, исследователей и основателей частных технологических компаний. Для пересечения границы, в том числе в туристических целях, им требуется предварительное одобрение Пекина.

Ранее в этом году прямые ограничения на зарубежные поездки коснулись самих инженеров корпораций и стартапов.

До развития LLM подобный контроль применялся исключительно к сотрудникам государственных институтов, специалистам ядерной отрасли и руководству госкорпораций.

Формально механизм не вводит полного запрета на выезд. По оценкам аналитиков, контроль за перемещением семей направлен на предотвращение оттока кадров и технологий в США.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Кадры взрыва Starship после приводнения

Ракета нового поколения компании SpaceX приводнилась в Тихом океане после первого орбитального полета. Изначально планировалось, что ракета прибудет на землю через девять часов после старта, однако позже миссию сократили до трех часов из-за выхода из строя одного из шести двигателей. За время на орбите Starship совершил лишь два витка вокруг Земли, вместо запланированных шести.

В SpaceX объяснили взрыв при приводнении тем, что корабль не предназначен для посадки в холодную воду. Корпорация заверила, что такой исход не является признаком проблемы или провала миссии. Повторно использовать ракету не планировали, отмечает BBC.

Ранее SpaceX заявила, что Starship выполнил все основные задачи полета. В частности, корабль успешно развернул 26 спутников Starlink нового поколения.

📻 Подписывайтесь на BFM | И в MAX

Сварщикам КОНЕЦ — корейцы из DIDEN Robotics сделали робота-сварщика, который может ходить по стенам.

Он оснащён магнитными ногами, поэтому способен передвигаться по полу, стальным стенам и даже потолкам, а затем выполнять сварку прямо на месте. Работягу отправляют туда, где человеку пришлось бы работать на высоте и в тесных пространствах.

Робот уже работает на корейских судостроительных предприятиях и может нести до 30 кг груза.

ИИ пришел и за сварщиками.

@exploitex

Российским экономистам задали неразрешимую загадку. @bankrollo

DHH: ручное написание кода уходит, работа создателя остаётся

Это видео стоит посмотреть каждому программисту и всем, кто работает в технологической индустрии. За неполные три минуты Дэвид Хейнемейер Ханссон, известный как DHH, предлагает пересмотреть то, с чем мы связываем свою профессию. Он создал Ruby on Rails и вместе с Джейсоном Фрайдом владеет 37signals, компанией за Basecamp и HEY.

В центре выступления — переход от написания каждой строки вручную к созданию продуктов с помощью ИИ. Для человека, который десятилетиями получал удовольствие от самого процесса программирования, это ещё и смена профессиональной идентичности.

Основные мысли выступления по-русски

DHH говорит, что перестал считать себя профессиональным программистом в прежнем смысле. За плечами у него четверть века ручной работы с кодом, и этот опыт он вспоминает с удовольствием. Освоение нового и состояние потока были ценны сами по себе; появление другого способа работы этого не обесценивает.

Его экономический тезис гораздо жёстче: по его оценке, писать код вручную уже невыгодно большинству программистов в большинстве компаний, и эта перемена будет распространяться дальше.

Будущую роль он описывает через создание вещей и управление возможностями ИИ. В его трактовке впереди остаётся увлекательная работа, хотя привычный способ её выполнения уходит. Прежний опыт можно принять с благодарностью и использовать в новой роли.

Полный перевод выступления

Я завершил карьеру профессионального программиста. Точную дату пока не установил. Думаю, это произошло где-то четыре-пять месяцев назад, возможно, в марте. Надо выяснить, когда именно. Потому что, знаете, всё в том коротком ролике — чистая правда.

Я, чёрт возьми, четверть века вручную вытачивал код и наслаждался каждым мгновением. Какой замечательный опыт, какое продуктивное время, какая эпоха. И я считаю, что всем нам стоит смотреть на неё именно так: с радостью от того, что было, а не с сожалением.

С радостью от того, что мы застали время, когда всё это ещё приходилось делать самим. Ведь в этом были и азарт, и учёба, и удовлетворение, и состояние потока.
Об этом не нужно вспоминать с сожалением. Об этом нужно вспоминать с радостью — и принять, что это закончилось.

Писать код вручную больше не имеет экономического смысла для подавляющего большинства программистов, работающих в подавляющем большинстве компаний. И это уже сегодня. К концу года это будет касаться практически всех областей, практически всех программистов, практически всех компаний.

Так что нам лучше к этому привыкнуть. Лучше принять, что у нас был прекрасный период, когда мы вытачивали этот код вручную, и что он закончился.

А по другую сторону — новая карьера. Увлекательная карьера, полная энергии: профессионально создавать вещи.

Да, вы больше не будете вытачивать этот код вручную. Но вы будете создавать удивительные вещи. Вы будете направлять интеллект, который ещё совсем недавно существовал только в научной фантастике.

Какая привилегия — оказаться по обе стороны этого разрыва во времени: застать эпоху, когда мы всё делали вручную, и быть здесь ровно в тот момент, когда мы переходим к новому способу работы.

pimenov.ai/blog

NVIDIA выпустила трёхмерную модель для разбора КТ

🩻 NVIDIA вместе с Национальным институтом рака NIH и Цюрихским университетом выложили NV-Reason-CT, модель, которая читает КТ-объём целиком и делает заключение с разъяснениями.

⚙️ Механика: языковая модель Qwen3.5-4B соединена с трёхмерным визуальным кодировщиком Primus.
Объём 384 на 384 на 384 миллиметра превращается в решётку 24 на 24 на 24, это 13 824 визуальных токена.
Все токены вместе с координатами уходят в языковую модель без сжатия, а трёхмерное позиционное кодирование видит, где что находится.
Поэтому, например, модель различает поражение в правой и левой почке.

📋 Учили на 550 тысячах примеров из 70 111 КТ-объёмов. Сначала провели дообучение на разборах радиологов, потом обучение с подкреплением на проверяемых наградах за верный набор отклонений и структуру отчёта.

💼 На наборе CT-RATE модель размечает 18 видов отклонений точнее узких контрастивных моделей: усреднённая точность 0,614 против 0,581 у VoxelFM и 0,398 у CT-CLIP. Отдельная голова классификации для этого не нужна.
В пробном исследовании с радиологами время на разбор снимка и отчёт упало с 26,25 до 13,13 минуты.

🔗 Веса и код открыты под лицензией OpenMDW-1.1. Есть примеры дообучения, обучения с подкреплением и веб-демо.

NV-Reason-CT является частью семейства открытых медицинских моделей ИИ NVIDIA Medical AI, предназначенных для совместной работы по всему конвейеру радиологии:

NV-Generate-CTMR: синтезирует реалистичные объёмы 3D-КТ и МРТ для обучения, обогащения данных и исследований
NV-сегмент-CTMR: автоматизированная сегментация органов и поражений из объёмов 3D КТ и МР
NV-Reason-CXR: рассуждающая модель с CoT по анализу рентгена грудной клетки
NV-Reason-CT: рассуждающая модель с CoT для полного 3D-анализа КТ

#NVIDIA #медицина
———
@tsingular

Никто:
Абсолютно никто:
Сталоне в 80 лет:

Хейтеры скажут, что ИИ.

@exploitex

Робособака пробежала марафон без подзарядки и обошла человека по энергоэффективности

Четвероногий робот RAIBO2, разработанный исследователями Южнокорейского передового института науки и технологий (KAIST), пробежал марафон на одном заряде батареи. Он преодолел 42,195 км за 4 часа 19 минут 52 секунды со средней скоростью 2,64 м/с, потратив 60% емкости батареи. Инженеры оптимизировали конструкцию ног, а робот научился передвигаться с минимальными энергозатратами.

https://hightech.plus/2026/09/25/robosobaka-probezhala-marafon-bez-podzaryadki-i-oboshla-cheloveka-po-energoeffektivnosti

🪐 Астрономы фактически сфотографировали, как строится планета

Теорию рождения планет мы знаем давно:

вокруг молодой звезды вращается гигантский диск газа и пыли → вещество собирается в сгустки → постепенно появляется планета.

Проблема была небольшая.

Сам процесс практически никто не видел.

Теперь астрономы направили ALMA на систему WISPIT 2 в 430 световых годах от нас и увидели молодую планету WISPIT 2b — газового гиганта примерно в пять раз массивнее Юпитера, который всё ещё продолжает расти.

Но самое интересное оказалось вокруг него.

С одной стороны планеты газ движется к нам, с другой — от нас.

То есть вокруг WISPIT 2b виден настоящий газовый вихрь, возникающий при взаимодействии растущей планеты с протопланетным диском.

Такие структуры много лет существовали в компьютерных моделях.

Теперь одну впервые увидели непосредственно рядом с известной формирующейся планетой.

Причём здесь собралось почти идеальное космическое реалити-шоу.

Мы видим саму планету.

Видим диск, из которого она рождается.

Видим, что планета всё ещё поглощает вещество.

Видим прорезанный ею зазор в диске.

И теперь видим, как газ закручивается вокруг неё.

А рядом растёт ещё одна планета, WISPIT 2c.

И всё это вращается не вокруг одной звезды, как считалось сначала, а вокруг двойной звёздной системы.

В общем, примерно так выглядела Солнечная система 4,6 млрд лет назад.

Только камеры тогда поставить забыли.

Теперь поставили.

#космос #астрономия #экзопланеты #планеты #ALMA #наука

https://www.mpg.de/26990768/astronomers-produce-the-first-complete-picture-of-gas-planet-formation-in-action

Для понимания, как на практике ведётся обучение студентов создавать LLM. В КНР преподают студентам сами авторы передовых LLM. На видео один из авторов GLM профессор Тан Цзе ведёт обычный университетский курс в Цинхуа — Advanced Machine Learning. Это новый набор студентов, стартовавший 16 сентября.

На лекции Тан Цзе рассказал студентам, что «битва за чат уже закончена» и что их дело — делать агентов: просто чаты с ИИ уже никому не нужны. Агенты уровня AGI и ASI — это то, зачем он их учит. Тан Цзе также отметил, что современный уровень обучения LLM состоит в том, чтобы выгнать как можно больше людей из самого цикла обучения: все должны делать агенты, иначе человек становится бутылочным горлом сингулярности самообучения ИИ. Тан Цзе прямо говорит студентам, что столько, сколько их тут собралось, не нужно для обучения LLM, поэтому у него нет цели вытягивать всех, кто пришёл на курс — его интересуют только отличники и то, что он им дал, и больше никто, остальных он отчислит. Тем не менее, уровень энтузиазма студентов приобщится элите ИИ виден хорошо на видео.

За 16 недель студенты должны собрать полный пайплайн LLM: база → Scaling → синтетические данные → preference/RL → агенты → непрерывное обучение → «AI учит AI».

Студенты должны пройти весь цикл своими руками:
• С нуля написать Tokenizer и Transformer.
• Сквозное обучение модели.
• Написать Triton attention kernel и замерить прирост.
• Очистка данных из raw dump, подгонка scaling law и экстраполяция.
• Сравнение SFT / DPO / RLVR на одной базе.
• Построение верифицируемой среды + harness, обучение long-horizon агента с self-judge loop.

Работа идёт не индивидуально, а в группах 2–3 человека: студентов сразу учат работать «когортой», т.к. только устаревшие университеты готовят одиночек. На 16-й неделе студенты должны защитить свой работающий прототип и подготовить сразу же описание его в формате как для научной публикации NeurIPS.

Кто обучался на наших курсах по LLM в университетах — можете поделиться в комментариях сравнением уровня.

🧬 ИИ, похоже, впервые самостоятельно нашёл новую биологическую систему

Не пересказал статью.

Не ответил на вопрос биолога.

А полез в огромную базу ДНК и заметил там то, чего до него, судя по всему, никто не замечал.

Учёные поставили Claude довольно общую задачу: поискать необычные обратные транскриптазы — ферменты, копирующие РНК в ДНК.

Дальше около 950 ИИ-агентов за 21 час перебрали более 200 000 ферментов.

И один из агентов заметил рядом с геном обратной транскриптазы у бактериофага очень странную последовательность:

длинный массив регулярно повторяющихся участков ДНК.

Архитектура подозрительно напоминала CRISPR.

ИИ сам измерил повторы, сравнил их с известными системами, проверил научную литературу и пришёл к выводу, что перед ним, вероятно, ранее не описанная биологическая система.

После этого уже люди пошли в лабораторию.

Первые эксперименты подтвердили важную часть гипотезы: эти повторяющиеся участки действительно производят набор коротких молекул РНК.

Новую систему назвали ART — array-associated reverse transcriptases.

Но здесь очень важная оговорка.

Мы пока вообще не знаем, что ART делает.

Это предварительная работа, ещё не прошедшая peer review. Называть ART «новым CRISPR» или новым инструментом редактирования генов пока нельзя — сходство есть только в некоторых элементах архитектуры системы.

Поэтому самое интересное открытие здесь, возможно, даже не ART.

А сам способ, которым её нашли.

Раньше учёный смотрел на миллионы последовательностей и надеялся заметить что-нибудь странное.

Теперь можно отправить туда тысячу ИИ-учёных одновременно.

И похоже, один из них действительно что-то заметил.

Наука получила функцию Ctrl+F.

Только теперь она ищет то, что мы ещё не знаем, как называется.

#ИИ #биология #генетика #CRISPR #биотехнологии #Claude #наука

https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system

В принципе, когда все камеры мира будут писать с качеством из которого можно будет воссоздать подобную 3Д сцену, обычные фотографии устареют.

Можно будет вернуться в любой момент времени, подобрать нужный ракурс, а нейронка достроит недостающее

Автор: joergkahlhoefer

#gaussian #splat #3D
------
@tsingular