Финское правительство расторгло контракт с «Росатомом» на строительство АЭС «Ханхикиви-1»
lenta.ru
lenta.ru
Lenta.RU
Перечислены причины разрыва Финляндией контракта на строительство АЭС
Проектная компания Fennovoima расторгла контракт с «Росатомом» на строительство АЭС «Ханхикиви-1» в Финляндии. С чем связано решение расторгнуть договор, в сообщении предприятия не говорилось, однако указывалось, что «оно далось нелегко». Политолог Коньков…
Flamingo от DeepMind творит чудеса.
Скорость развития ИИ поражает.
При полном отсутствии ключевых элементов человеческого разума - модель окружающего мира, понимание образов и текстов, здравый смысл, - сегодняшний ИИ способен на, казалось бы, немыслимое. Трудно даже представить, с какой скоростью ИИ догоняет людей, обучаясь все быстрей и эффективней.
Роман Ринг (инженер-исследователь из DeepMind) приводит убойный пример скорости приближения ИИ к способностям людей (1).
10 лет назад Андрей Карпаты — известный специалист в области ИИ, создатель одного из наиболее уважаемых в научном сообществе курсов по машинному обучению, а ныне директор по ИИ в Tesla, - написал пост о перспективах ИИ (2). Описывая в нем, насколько сложно будет для ИИ понять приложенное фото, Карпаты пишет: «… мы очень-очень далеко, и это меня угнетает».
Объясняя колоссальные трудности извлечения смыслов из этой фотографии, Карпаты приводит примеры непреодолимости для ИИ понять:
• где на фото люди, а где их отражения в зеркалах;
• что человек стоит на весах;
• что Обама положил носок ноги на чашу весов;
• как работает физика (что нажим ноги Обамы увеличит вес взвешивающегося);
• что таким образом Обама решил подшутить над взвешивающимся, а окружающих это смешит.
И вот спустя всего 10 лет DeepMind представила визуальную языковую модель Flamingo с 80 млрд параметров, способную давать текстовые ответы на комбинированный ввод, содержащий текст и изображения. Flamingo может решать довольно сложные мультимодальные задачи, используя всего несколько примеров для конкретных задач без какого-либо дополнительного обучения (3).
Роман Ринг приводит пример диалога с Flamingo, которой показали приложенную фотографию.
1. Flamingo: На фото Барак Обама – бывший президент США
2. Человек: Сколько людей на фото?
- Flamingo: Минимум 5
3. Где сделано фото?
- В школе
4. Сколько зеркал на фото?
- Минимум 2
5. На что встал человек?
- На коврик
6. Он встал на весы
- Пожалуй, вы правы.
7. Что он делает?
- Смотрит показания весов
8. А где нога Обамы?
- Справа на чаше весов
9. К чему это приведет?
- Весы покажут больший вес
10. Человек на весах в курсе этого?
- Полагаю, что нет
11. Думаешь, из-за этого люди смеются?
- Думаю, да.
В заключение предлагаю читателям подумать, что будут уметь ИИ через 10 лет даже без гипотетического AGI, а лишь продолжением тупого наращивания мощности нейронных сетей.
#ИИ
1 2 3
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Скорость развития ИИ поражает.
При полном отсутствии ключевых элементов человеческого разума - модель окружающего мира, понимание образов и текстов, здравый смысл, - сегодняшний ИИ способен на, казалось бы, немыслимое. Трудно даже представить, с какой скоростью ИИ догоняет людей, обучаясь все быстрей и эффективней.
Роман Ринг (инженер-исследователь из DeepMind) приводит убойный пример скорости приближения ИИ к способностям людей (1).
10 лет назад Андрей Карпаты — известный специалист в области ИИ, создатель одного из наиболее уважаемых в научном сообществе курсов по машинному обучению, а ныне директор по ИИ в Tesla, - написал пост о перспективах ИИ (2). Описывая в нем, насколько сложно будет для ИИ понять приложенное фото, Карпаты пишет: «… мы очень-очень далеко, и это меня угнетает».
Объясняя колоссальные трудности извлечения смыслов из этой фотографии, Карпаты приводит примеры непреодолимости для ИИ понять:
• где на фото люди, а где их отражения в зеркалах;
• что человек стоит на весах;
• что Обама положил носок ноги на чашу весов;
• как работает физика (что нажим ноги Обамы увеличит вес взвешивающегося);
• что таким образом Обама решил подшутить над взвешивающимся, а окружающих это смешит.
И вот спустя всего 10 лет DeepMind представила визуальную языковую модель Flamingo с 80 млрд параметров, способную давать текстовые ответы на комбинированный ввод, содержащий текст и изображения. Flamingo может решать довольно сложные мультимодальные задачи, используя всего несколько примеров для конкретных задач без какого-либо дополнительного обучения (3).
Роман Ринг приводит пример диалога с Flamingo, которой показали приложенную фотографию.
1. Flamingo: На фото Барак Обама – бывший президент США
2. Человек: Сколько людей на фото?
- Flamingo: Минимум 5
3. Где сделано фото?
- В школе
4. Сколько зеркал на фото?
- Минимум 2
5. На что встал человек?
- На коврик
6. Он встал на весы
- Пожалуй, вы правы.
7. Что он делает?
- Смотрит показания весов
8. А где нога Обамы?
- Справа на чаше весов
9. К чему это приведет?
- Весы покажут больший вес
10. Человек на весах в курсе этого?
- Полагаю, что нет
11. Думаешь, из-за этого люди смеются?
- Думаю, да.
В заключение предлагаю читателям подумать, что будут уметь ИИ через 10 лет даже без гипотетического AGI, а лишь продолжением тупого наращивания мощности нейронных сетей.
#ИИ
1 2 3
_______
Источник | #theworldisnoteasy
Twitter
Roman Ring
10 yrs ago @karpathy wrote a blog post on the outlook of AI: karpathy.github.io/2012/10/22/sta… in which he describes how difficult it would be for an AI to understand a given photo, concluding "we are very, very far and this depresses me." Today, our Flamingo…
Динамика количества американцев, пробовавших марихуану, 1969–2021 (Statista)
Данные собраны при помощи ежегодного опроса компании Gallup. В результатах опроса процент людей, признавшихся в употреблении марихуаны хотя бы раз в жизни. Синий график на второй диаграмме — доля американцев, которые курили марихуану на постоянной основе
Так, в 2021 году 49% опрошенных хотя бы раз пробовали марихуану, а 12% употребляли её регулярно
_______
Источник | #rationalnumbers
Данные собраны при помощи ежегодного опроса компании Gallup. В результатах опроса процент людей, признавшихся в употреблении марихуаны хотя бы раз в жизни. Синий график на второй диаграмме — доля американцев, которые курили марихуану на постоянной основе
Так, в 2021 году 49% опрошенных хотя бы раз пробовали марихуану, а 12% употребляли её регулярно
_______
Источник | #rationalnumbers
Как часто американцы принимают пищу в одиночестве, 2003–2015 (Pudding)
На первой диаграмме по вертикали количество приёмов пищи в одиночестве в процентах от общего количества, по горизонтали — возраст
На второй диаграмме динамика совместных приёмов пищи за 12 лет с разбивкой по возрастным и социальным группам. Например, в 2015 году американцы в возрасте от 76 до 85 лет принимали пищу в компании супругов чаще, чем в 2003
_______
Источник | #rationalnumbers
На первой диаграмме по вертикали количество приёмов пищи в одиночестве в процентах от общего количества, по горизонтали — возраст
На второй диаграмме динамика совместных приёмов пищи за 12 лет с разбивкой по возрастным и социальным группам. Например, в 2015 году американцы в возрасте от 76 до 85 лет принимали пищу в компании супругов чаще, чем в 2003
_______
Источник | #rationalnumbers
Жива ли еще голосовая связь?
Небольшая графика скорости отказа от пользования голосовой фиксированной связью по странам Европы. Доверие к цифрам есть, учитывая, что тренды ITU и нашего Ростелекома с офф.статистикой близки. Тут вопрос к Португалии)
_______
Источник | #RusTelco
Небольшая графика скорости отказа от пользования голосовой фиксированной связью по странам Европы. Доверие к цифрам есть, учитывая, что тренды ITU и нашего Ростелекома с офф.статистикой близки. Тут вопрос к Португалии)
_______
Источник | #RusTelco
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кажется, пора закупаться ЭМИ гранатами.
Китайский роевой интеллект при помощи дронов вполне справляется с преследованием человека или любого другого существа в лесных массивах.
Раз уж это коллективный интеллект, то и данные распределяются между всеми участниками группы. Если один дрон теряет трекинг, то соседний, имеющий информацию о движении, тут же поделится данными, чтобы восстановить общую трёхмерную картину, так что мясо точно не скроется за преградами.
Остались только зеркальные лабиринты, но там и человеческий интеллект справляется так себе.
Видео
_______
Источник | #CGIT_Vines
Китайский роевой интеллект при помощи дронов вполне справляется с преследованием человека или любого другого существа в лесных массивах.
Раз уж это коллективный интеллект, то и данные распределяются между всеми участниками группы. Если один дрон теряет трекинг, то соседний, имеющий информацию о движении, тут же поделится данными, чтобы восстановить общую трёхмерную картину, так что мясо точно не скроется за преградами.
Остались только зеркальные лабиринты, но там и человеческий интеллект справляется так себе.
Видео
_______
Источник | #CGIT_Vines
Чет криптобиржи помешались на Формуле - 1 ... да и вообще ... если нету на машинках "рекламы" биржи ... значит биржа скам! 😆
_______
Источник | #koliamainer
_______
Источник | #koliamainer
Газета "Коммерсантъ" опубликовала важный материал "Британия морозит «Байкал». Российские процессоры лишаются доступа к технологиям". К сожалению, авторы заметки никогда не видели то, о чем они написали, то бишь semiconductor IP, и не понимают его природы. Зато его видел я. Поэтому я решил написать к их заметке своего рода толкование:
1. Что именно британские компании ARM и Imagination продают российским лицензиатам, таким как Байкал? (Спойлер: не патенты, хотя патенты в картину входят)
2. Чем Apple отличается от Байкала в лицензировании semiconductor IP?
3. Сколько стоят лицензии на ядра и сколько стоит архитектурная лицензия?
4. Как компания-разработчик semiconductor IP может обнаружить, что произведенный кем-то чип использует ее ядро?
5. Были ли прецентенты подобных высоких отношений с китайскими компаниями?
6. Почему в статье упоминается МЦСТ (Эльбрус)? Они же вроде сами спроектировали CPU собственной архитектуры? (Спойлер: а GPU?)
7. Могут ли британские патенты стать проблемой для разработчиков российcких ядер с архитектурой RISC-V?
8. Что логично ожидать от российских полупроводниковых стратегов?
habr.com
_______
Источник | #panchul
1. Что именно британские компании ARM и Imagination продают российским лицензиатам, таким как Байкал? (Спойлер: не патенты, хотя патенты в картину входят)
2. Чем Apple отличается от Байкала в лицензировании semiconductor IP?
3. Сколько стоят лицензии на ядра и сколько стоит архитектурная лицензия?
4. Как компания-разработчик semiconductor IP может обнаружить, что произведенный кем-то чип использует ее ядро?
5. Были ли прецентенты подобных высоких отношений с китайскими компаниями?
6. Почему в статье упоминается МЦСТ (Эльбрус)? Они же вроде сами спроектировали CPU собственной архитектуры? (Спойлер: а GPU?)
7. Могут ли британские патенты стать проблемой для разработчиков российcких ядер с архитектурой RISC-V?
8. Что логично ожидать от российских полупроводниковых стратегов?
habr.com
_______
Источник | #panchul
Хабр
Что означает информация в заметке Коммерсанта «Британия морозит «Байкал»
Газета "Коммерсантъ" опубликовала важный материал "Британия морозит «Байкал» . Российские процессоры лишаются доступа к технологиям". К сожалению, авторы заметки никогда не видели то, о чем они...
Система орбитального запуска SpinLaunch, действующая по принципу пращи и вызывающая у части экспертов и широкой публики некое изумление, провела очередной испытательный запуск. На этот раз запускаемый аппарат содержал в хвостовой части камеру, которая успешно засняла процесс забрасывания полезной нагрузки на высоту 7,5 км. До вывода на орбиту еще далеко, но сам факт, что камера уцелела в перегрузках при раскрутке аппарата до скорости свыше полутора тысяч км/час в стартовой центрифуге, очень порадовал разработчиков системы.
Видео, конечно, способно вызвать некоторое головокружение: как и пуля, вылетающая из ствола нарезного оружия, капсула SpinLaunch довольно быстро вращается вокруг своей оси, что придаёт записываемой картинке определенную пикантность.
И к 2025 компания обещает провести первые коммерческие запуски уже с полномасштабной центрифуги.
https://petapixel.com/2022/05/07/camera-films-itself-getting-launched-out-of-a-centrifuge-at-1000mph/
_______
Источник | #techsparks
Видео, конечно, способно вызвать некоторое головокружение: как и пуля, вылетающая из ствола нарезного оружия, капсула SpinLaunch довольно быстро вращается вокруг своей оси, что придаёт записываемой картинке определенную пикантность.
И к 2025 компания обещает провести первые коммерческие запуски уже с полномасштабной центрифуги.
https://petapixel.com/2022/05/07/camera-films-itself-getting-launched-out-of-a-centrifuge-at-1000mph/
_______
Источник | #techsparks
Peta Pixel
Camera Films Itself Getting Launched Out of a Centrifuge at 1,000mph
The novel kinetic launching system SpinLaunch has tested its centrifuge by launching a camera out at 1,000 while it filmed the experience.