"Шагающий" белок кинезин
═════════════════════
Еще в 2007 году японские исследователи сумели пронаблюдать под микроскопом работу одного из «молекулярных моторов» живой клетки — шагающего белка миозина V, который умеет активно передвигаться вдоль актиновых волокон и перетаскивать прикрепленные к нему грузы. Каждый шаг миозина V начинается с того, что одна из его «ног» (задняя) отделяется от актиновой нити.

Затем вторая нога наклоняется вперед, а первая свободно вращается на «шарнире», соединяющем ноги молекулы, до тех пор, пока случайно не коснется актиновой нити. Конечный итог хаотического движения первой ноги оказывается строго детерминирован благодаря фиксированному положению второй. Данный бело выполняет функцию водителя в организме.

#gif@physics_math
#биология@physics_math
#химия@physics_math
#интересные_факты@physics_math

#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

Mikrotik RoS 6.41: Большие изменения в Bridging и VLAN

Разработчики RoS уже достаточно давно анонсировали изменения в работе мостов (bridge), и включили эту новую функциональность в Release Candidate ветку, вот теперь они внесли это и в Current. Читать дальше → https://goo.gl/AdmxKQ

#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Из песочницы] Коротко об HTML 5.2

Уважаемые коллеги, добрый день.

В связи с тем, что 14.12.2017 года W3C в блоге объявила о выходе новой редакции HTML 5, предлагаю Вашему вниманию краткое описания основных нововведений.

Новации

Поддержка модульного JavaScript
На мой взгляд, самая интересная и ожидаемая новация связана с поддержкой модульного синтаксиса последнего стандарта ECMA Script.

Читать дальше → https://goo.gl/qH94FT

#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

[Из песочницы] Полное руководство по Splash Screen на Android

Перевод статьи Elvis Chidera "The (Complete) Android Splash Screen Guide". Но для начала немного истории о проблеме Splash Screen на Android. Читать дальше → https://goo.gl/dUfzQ7

#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python

🤖 Chat an idea - get a full research paper.

Появился интересный open-source проект - AutoResearchClaw.

Это система автономного AI-ресёрча: вы просто пишете идею исследования, а агент запускает полный исследовательский цикл автоматически.

Что делает система:
• генерирует гипотезу и план исследования
• ищет и анализирует научные работы
• запускает эксперименты
• пишет код и анализирует результаты
• формирует графики и выводы
• собирает готовую научную статью

Фактически это AI-pipeline “от идеи до paper”.

Один запрос →
полный research workflow без участия человека.

Проект построен как мульти-агентная система, где разные агенты выполняют отдельные задачи: поиск литературы, эксперименты, анализ и написание текста.
Такие системы могут сильно ускорить:

• научные исследования
• ML-эксперименты
• генерацию идей и гипотез
• подготовку академических статей

https://github.com/aiming-lab/AutoResearchClaw

#AI #LLM #AIAgents #MachineLearning #Research

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

@pythonl

🚀 LLMs-from-scratch пробил 100 000 звёзд на GitHub - и это уже одна из лучших практических баз по устройству современных LLM.

Проект Себастьяна Рашки показывает весь путь с нуля - без магии высокоуровневых библиотек:

- токенизация и attention;
- pretraining;
- классификация;
- instruction fine-tuning;
- LoRA, DPO и evaluation;
- KV cache и оптимизация памяти;
- эффективная загрузка весов.

Причём репозиторий давно вышел за рамки «соберём маленький GPT».

Там уже есть реализации Llama, Qwen, Gemma и OLMo с нуля, а также современные архитектурные техники:

- GQA;
- MLA;
- Sliding Window Attention;
- Gated DeltaNet;
- DeepSeek Sparse Attention;
- cross-layer KV sharing;
- Mixture-of-Experts.

Самое полезное - уменьшенные версии моделей можно запускать локально и подключать к тем же training scripts, чтобы реально экспериментировать с архитектурой, а не только читать статьи.

Рашка продолжит добавлять новые варианты attention и архитектуры, а RL и Reasoning From Scratch развивает в отдельных репозиториях.

Если хочется не просто использовать LLM через API, а действительно понять, что происходит внутри трансформера - это один из тех репозиториев, которые стоит пройти руками.

🔗 github.com/rasbt/LLMs-from-scratch

#AI #LLM #MachineLearning #DeepLearning #OpenSource