Сегодняшний шестой испытательный полет Старшипа не принес сенсаций, а местами оказался даже менее зрелищным, потому что бустер опустили в залив, а не в «руки» Мехазиллы. Как и прежние полеты, этот наверняка добавил кучу полезных данных, в том числе и о неполадках при посадке разгонного блока — но это невидимый фронт. Поэтому ссылка будет не на захватывающее видео, а на статью с впечатляющими цифрами про акустическое воздействие запусков Старшипа на окружающую среду. Они в буквальном смысле слова оглушающие.
even 10 kilometers away, it was as loud as a rock concert. At 20 kilometers, it rivaled the noise of a table saw or snow blower. At 30–35 kilometers, the sound was still as loud as a vacuum cleaner or hair dryer.
Ох и интересная задача будет искать места под космодромы будущего с высокой частотой стартов…
https://phys.org/news/2024-11-roar-spacex-starship-impact-communities.html

Свежий лонгрид про Майкрософт: как 50+ лет не смогли состарить компанию, и все предсказания о ее неизбежном сходе со с цены оказались ложными. И очень интересно описана роль Наделлы в траектории компании.
С наступлением мобильной эры разговоры про неадекватность Майкрософт усилились - и на то были причины: неудачи с Windows Mobile были уж больно наглядными. Казалось, что компания, как часто делают гиганты в тяжелой ситуации, вцепилась в своих дойных коров — Windows и Office и просто оттягивает неизбежное. Потом пришли времена ML, и опять казалось, что компания уже не в силах адаптироваться к новациям, трансформирующим цифровой мир вокруг.
А потом случилось странное. Десять лет назад, в 2014, сменился глава компании. Обычно, в ситуации, когда компания начинает немного протухать, ищут внешнего человека, чтоб встряхнул команду, принес свежие идеи и видение, заменил дряхлеющих менеджеров.
Но тут руководство перешло к человеку изнутри компании, который 22 года неторопливо перемещался вверх по карьерной лестнице и никак мне отличался радикализмом. Но при этом одно из знаковых его решений было вложить в 2019 один млрд долларов в OpenAI, известный в довольно тогда узких кругах.
А еще его очень любили и любят сотрудники — что нечасто в очень пестрых и требовательных командах техногигантов.
Почитайте — вроде бы корпоративная история, но история очень современная, показавшая как за 10 лет огромная корпорация сумела пересобрать себя, снова стать лидером технологической гонки и красиво нарастить капитализацию. Очень полезное — и приятное само по себе — чтение, из которого можно много уроков извлечь. Среди них важный: не торопитесь хоронить старичков. Времена изменились, и продолжительность жизни растет не только среди людей, и не только люди имеют серьезные планы на бессмертие:)
https://www.wired.com/story/at-age-50-microsoft-is-an-ai-giant-an-open-source-lover-and-bad-as-it-ever-was/

Гибкие дисплеи как-то перестали удивлять — но и применений особо не нашли. LG предлагает следующий уровень: гибкий дисплей, который еще и эластичен, неплохо растягивается. А это значит, что он уже напоминает материалы, используемые в одежде: у дизайнеров появляются интересные перспективы;)
Да, это пока прототип, и разрешение, которого бы постеснялся даже древний дисплей, — но ограничения часто лишь стимулируют фантазию;)

https://www.core77.com/posts/134351

Обойдя Японию и Германию, Китай теперь №3.
А США покинули десятку лидеров.
Об индустриальной мощи страны имеет смысл судить не по её парку роботов-андроидов, а по уровню автоматизации её промышленности - количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников.
Вот три примера.
США
Недавно Илон Маск развлекал журналистов шумной презентацией, где роботы-андроиды готовили коктейли и разносили закуски. Это конечно прикольно, но не более того. А тем временем, согласно новому годовому отчету Международной федерации робототехники, США покинули десятку стран мировых лидеров по количеству эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников. Как видно из приведенных диаграмм, США уже который год плавно теряют позиции среди ТОР 25 стран-лидеров, пропустив вперед Швейцарию и Словению и имея шансы в этом году скатиться ниже Тайваня и Нидерландов.
Китай
Поставив роботизацию промышленности среди ключевых приоритетов, Китай, с настойчивость прихватившего противника бульдога, из года в год поднимается в рейтинге все выше. И теперь, обойдя Японию и Германию, Китай ставит цель достать №2 Сингапур. Что сложно, ибо тот на «целый круг» впереди, опережая почти в 2 раза. С лидером – Юж.Корея будет еще сложнее, т.к. он опережает аж «на два круга» (примерно в 3 раза). Но Китай это не смущает. И по их планам 1-е место в мире Китай займет уже в 2030.
Россия
Тут могу лишь сказать, что при показателях Китая и США 479 и 295 эксплуатируемых промышленных роботов на 10 тыс. сотрудников и среднем по миру показателе в 162 робота, в России сейчас этот показатель равен 11 (т.е. отставание от США в 27 раз, а от Китая в 44 раза. Планирующий контролировать более 50% рынка робототехники в России "Росатом" обещает к 2030 г. увеличить число роботов в 9,5 раз (с 10 тыс до 95 тыс), что в 2 раза меньше последнего (№25) в сегодняшнем списке стран-лидеров. А в 2030, когда этот список планирует возглавить Китай, цифры лидеров должны будут вырасти, минимум, еще в 4 раза.
#роботы

Поразительно, как не нравятся людям зеркала:) Вот вышла очередная тревожная работа команды гуманитарных исследователей из Германии и Великобритании.
Проанализировав сайты, созданные разными популярными генеративными моделями (ChatGPT, Claude 3.5, Gemini 1.5 Flash), они обнаружили, что дизайн содержит различные манипулятивные элементы, побуждающие пользователя к тем или иным действиям.
Вроде нет вопросов, откуда взялся такой стиль: модель училась на вполне человеческих творениях, которые все это добро содержат сплошь и рядом, и там элементы манипуляции были заложены в ТЗ заказчиками или отвечали собственному представлению вебдизайнеров о прекрасном.
Но исследователи волнуются, что модели демонстрируют не самое лучшее и бескорыстное поведение и требуют, как обычно, дополнительного регулирования и ограничений для моделей.
О каких-то ограничениях для людей вопрос даже не ставится. В итоге призыв выглядит как неуклюжая попытка сохранить коммуникационные функции за людьми: только белковым дано право манипулировать себе подобными:)
https://arxiv.org/pdf/2411.03108

Добрый старый Zoom решил освежить бренд: после окончания пандемийного бума бороться с конкуренцией техногигантов все сложнее. Да и слово Video в названии компании не очень уже соблазняет в эпоху всеобщего ИИ.
Так что предлагается ознакомиться с Zoom 2.0: AI-first company delivering modern, hybrid work solutions that enable you to collaborate seamlessly.
Прямо сейчас трансформация выглядит довольно скромно, следуя привычной уже модели ИИ-помощников: By summarizing meeting tasks, drafting email responses, and preparing you for meetings, AI Companion is your digital assistant that reduces your overall workload.
А в будущем обещают полноценного цифрового двойника — главная фишка которого в том, что с его помощью можно будет перейти на 4-дневную рабочую неделю. Забавно, что сейчас такие заявления уже не возбуждают, и даже хочется заботливо спросить: “Ребята, у вас точно все норм?” Обычно заявления типа “we’re still just as committed to delivering happiness as we were in 2011” (2011 — год основания компании) делаются не от хорошей жизни.
А продукт ведь вполне крутой.
https://www.zoom.com/en/blog/introducing-zoom-communications-inc/

А вот Nvidia продолжает демонстрировать, что компания не только про чипы, но и про собственные модели, иллюстрирующие красоту генеративного ИИ и крутость продуктов Nvidia — full version uses 2.5 billion parameters and was trained on a bank of Nviidia DGX systems packing 32 H100 Tensor Core GPUs 🙂
Модель по имени Fugatto (от Foundational Generative Audio Transformer Opus 1) описывается как a Swiss Army knife for sound, а сравнение ее с другими моделями звучит немножко токсично: some AI models can compose a song or modify a voice, none have the dexterity of the new offering 🙂
Музыкантам предлагается использовать новый инструмент на разных стадиях процесса — от прототипирования до улучшения качества имеющихся треков. Модель умеет создавать неожиданные эффекты: For instance, Fugatto can make a trumpet bark or a saxophone meow. Whatever users can describe, the model can create. Черрипики в приложенном треке звучат впечатляюще.
Осталось дождаться реакции и без того в последнее время нервных музыкантов:)

https://blogs.nvidia.com/blog/fugatto-gen-ai-sound-model/

Ну наконец-то кто-то вслух высказался на тему бесконечных пузомерок из мира ИИ-моделей, называемых умным словом benchmarks, которые не только маркетологи в хвост и в гриву используют, но и более техничные ребята начали воспринимать всерьез — ну потому что как жить без пузомерки? Ленты новостей и каналы про ИИ завалены ежедневными сводками с полей разных арен и бенчмарков; мне вспоминаются времена, когда в еще некрупном Рунете было принято по утрам изучать счетчик Рамблера и делать из этого глубокомысленные выводы. Технологии изменились, людская (а разработчики тоже люди) психология — нет.
Так вот, группа исследователей решила разобраться с тем, что these benchmarks are poorly designed, the results hard to replicate, and the metrics they use are frequently arbitrary. Это становится уже серьезной проблемой, потому что за бенчмарки схватились и законодатели, которым же надо порегулировать на якобы объективной основе.
Авторы работы подтвердили и наличие, и серьезность проблемы и, как положено, предложили свои способы решения. Интересно, что из этого возьмет на вооружение сообщество. Есть у меня некий скепсис…
https://www.technologyreview.com/2024/11/26/1107346/the-way-we-measure-progress-in-ai-is-terrible/
Оригинал работы - https://arxiv.org/abs/2411.12990

Название статьи обидное для Apple, но фактически точное: Xiaomi сумел сделать то, чего ждали от Apple, но так и не дождались.
Китайский производитель гаджетов весной этого года представил свой первый электромобиль, который сразу стал хитом: за первые сутки было собрано 90 000 заказов на SU7. Планы продаж до конца года компания подняла до 130 000 штук.
Про технические характеристики можно почитать в статье или на автосайтах, но о многом говорит тот факт, что CEO Ford Джим Фарли, предположительно неплохо разбирающийся в автомобилях и имеющий возможности выбирать, на чем ему ездить, наплевал на корпоративный патриотизм и ездит как раз на SU7 и не устает им восхищаться.
Достойны упоминания еще два факта: операционка автомашины прекрасно работает с iOS и Android, превратив автомобиль в идеально совместимый с устройствами водителя и пассажира гаджет. А сборку компания не аутсорсит (как бывает со стартапами), а построила собственный полномасштабный автозавод.
Тем временем ходят слухи, что готовится выпуск еще двух моделей. Автор статьи иронично отмечает, что наконец-то фанаты получили свой iCar, вот только прибыл он из Китая
https://www.wired.com/story/phone-maker-xiaomi-made-the-car-that-apple-couldnt/

Умные очки с дисплеем есть не только у Цукера.

Вот например, девушка получила Hearview Glasses - очки, которые улавливают звук, распознают речь и выводят субтитры.

Основная аудитория - люди, у которых проблемы со слухом.
Цена $1300, вес 52 гр, 7 часов без подзарядки, точность распознавания текста 95%.

Субтитры выводятся на правую линзу, распознавание и перевод могут быть на несколько языков, в том числе на русский.

У меня сегодня в новостных лентах — сплошь КМУ в Сочи и выступления о важности для науки цифровых технологий вообще и ИИ в частности. На этом фоне контекстно выглядит интересный и глубокий (простите за невольный каламбур) манифест DeepMind о роли ИИ в науке. Там 30 с небольшим страниц, стоят того, чтоб всем интересующимся прочитать: и про возможности, и про суть, и про риски.
Основная идея: сегодня все науки, от генетики до метеорологии, сталкиваются с ростом масштабов и сложности во всей деятельности ученого, от работы с потоком литературы до сложнейших экспериментов, генерящих массу данных. Но именно с проблемами нарастания масштабов и сложности отлично работает глубокое ML.
Но внедрение ИИ-центричных подходов к научным исследованиям требует серьезной стратегии, а не попыток прикрутить ИИ любой ценой.
our essay can inform such a strategy. It is aimed at those who make and influence science policy, and funding decisions. We first identify 5 opportunities where there is a growing imperative to use AI in science and examine the primary ingredients needed to make breakthroughs in these areas. We then explore the most commonly-cited risks from using AI in science
Перечисленные пять возможностей:
1. Работа со знаниями
2. Работа с данными
3. Подготовка, моделирование и проведение сложных экспериментов
4. Построение моделей сложных систем и взаимодействий
5. Поиск новых решений в областях с очень большим пространством возможных решений (проблема синтеза белков тому примером)
Перечисленные пять рисков:
1. Не снизит ли ИИ креативность и новизну научных прорывов
2. Не пострадает ли надежность и воспроизводимость результатов, способность науки корректрировать собственные ошибки
3. Не заменят ли полезные работающие решения глубокое понимание их сути
4. Не затруднит ли ИИ доступ к науке представителям уязвимых групп
5. Не затормозит ли ИИ старания снизить углеродный след человечества

Как в начале прошлого века Гильберт сформулировал 23 проблемы, решение которых во многом определило математику XX века, так и сейчас ученым совместно со специалистами по ИИ предстоит определить направления, в которых использование ИИ важней всего.
Есть, правда, серьезная засада: scientific data is uncollected, partial, uncurated or inaccessible, making it unavailable to train AI models
И ее тоже придется решать, если мы хотим реально ускорить научный прогресс.

https://deepmind.google/public-policy/ai-for-science/

ChatGPT отмечает двухлетнюю годовщину. Читать интернет на эту тему прикольно. Кто-то иронизирует «уже два года прошло, а я еще не потерял свою работу», а кто-то как раз рассказывает, что ее потерял; кто-то причитает, что апокалипсис теперь совсем уже завтра, а другие рассказывают о начавшихся сбываться крутых ожиданиях. Одни восторгаются достигнутым, другие считают, что ИИ провалился в овраг разочарований на гартнеровской кривой и там и сгниет. Как всегда — реакция определяется верой и убеждениями: технофобы стенают, технофилы рукоплещут:)
Некий формальный и безэмоциональный анализ можно почитать в тексте от IBM (хотя, конечно, это позиция технологической компании, и потому скорее оптимистическая).
Основные пункты:
1. Демократизация ИИ. “Now people can leverage these tools without needing millions of dollars of investment. We will soon see one-person unicorns.”
2. Коллаборация людей и машин
3. Достигнута мультимодальность
4. Началось развертывание рассуждающих моделей
5. Прогресс в области малых моделей
6. Идут обсуждения пределов возможного для современных моделей, но плохо с метриками и вообще методами их оценок. “We don’t want AI to replicate humans; we want AI to be really good at what it does.”
7. Гонка инноваций, в которой не обязательно будет единственный победитель, хотя пока OpenAI похож на лидера.
С этой подборкой я скорее согласен:) И в любом случае — всяческие поздравления команде по случаю двухлетия малыша! или уже и не малыша…
https://www.ibm.com/think/news/chatgpt-turns-2.
Тем, кому этот оптимизм неприятен, можно посоветовать, например, посты в X от Gary Marcus, его прогноз таков:
Within 12 months, the GenAI bubble will have burst.
• The economics don’t work
• The current approach has reached a plateau
• There is no killer app
• Hallucinations remain
• Boneheaded errors remain
• Nobody has a moat
• People are starting to realize all of the above.

Китайская BYD — удивительная и вполне уникальная производственная компания. В мире известна как не просто основной — а уже вполне успешный — конкурент Теслы на рынке электромобилей: в 3 квартале этого года ее доходы от продаж электомобилей в 28 млрд долларов превысили показательТеслы (25 млрд).
Менее известный факт состоит в том, что BYD взаимодействует со знаменитыми американскими компаниями не только в режиме прямой конкуренции. С 2017 компания в секрете разрабатывала аккумуляторы для будущего автомобиля от Apple. iCar не случился, зато разработанная технология используется в машинах самой BYD.
С 2009 года компания входит в число поставщиков Apple, и в этом направлении занято 100 000 (!) сотрудников. Если начиналось сотрудничество с производства отдельных компонентов, то сейчас дошло до сложных сборочных операций. Сейчас BYD и титановые корпуса для последних моделей айфонов производит, и треть всех айпадов собирает.
И не собирается на этом останавливаться. Дженсен Хуанг делает большую ставку на роботов, и не только на процессоры для них. Совместный проект Nvidia и BYD направлен на производство роботов следующего поколения.
На этом фоне умиляют люди, периодически мне советующие поменьше писать и говорить про китайцев, которые, как они утверждают, только и умеют что красть настоящее и выпускать дешевые убогие копии.
https://www.benzinga.com/news/global/24/12/42260943/tesla-rival-byd-assembles-over-30-of-ipads-for-apple-and-plans-ai-robots-for-nvidia-how-warren-buffet

Но самое огненное у Клинговской примерочной - это то, что она работает на котиках!

Во-первых, это красиво.
Во-вторых, интернет-архетипично.
В-третьих, рынок шмота для собак и кошек огромен и там маржа еще огромнее.

Если посмотрите видео до конца, то можем выпить за костюмеров для кино.

А, печеньки в трусах (в смысле трусы на печеньках) - это может быть новое слово в рекламе, ящетаю.

#нумилотажеж

@cgevent

Уже несколько дней вокруг много обсуждений правительственного отчета США на темы Covid-19. В основном дискуссии идут вокруг выводов о происхождении вируса: в отчете сказано, что нет оснований считать его искусственным. Это мешает взваливать вину на виноватое во всем правительство Китая, поэтому активные конспирологи возбудились.
На мой взгляд, интересней другие выводы, о которых не любят говорить те, кто полтора года рьяно отстаивал масочный режим, социальную дистанцию и локдауны.
The report is also critical of common Covid mitigation measures. Social distancing and mask mandates were not based on hard science, the report says, and “prolonged lockdowns caused immeasurable harm to not only the American economy, but also to the mental and physical health of Americans, with a particularly negative effect on younger citizens. — надо заметить, это все не только к Америке относится.
the report also says that health officials and the Biden administration oversold the power of the vaccines to prevent transmission or infection, possibly contributing to the public’s lack of trust in Covid shots and in vaccines overall — еще одна тема, которую любят избегать те, кто ссылаясь на “науку” шеймил скептиков на тему вакцинации.
В целом, полезно прочитать вжимку:
https://edition.cnn.com/2024/12/02/health/house-covid-subcommittee-report/index.html
Кстати, еще год назад писал про интереснейший разбор всех этих антипандемийных решений, прикрывавшихся якобы научными доводами, но тогда он не вызвал большой волны. Вот пост здесь от ноября 2023:
https://t.iss.one/techsparks/4250

Любопытное интервью Тима Кука, где он активно старается показать, что Apple никогда не отставал в области ИИ, просто всегда подходил к задаче фундаментально, рассматривая ИИ как трансформацию операционной системы и интерфейса: We view it sort of like multitouch, соответствующие разработки идут с 2017.
Кук продолжает излучать уверенность в будущем Vision Pro: early adopters довольны, экосистема приложений растет. И, традиционно, он подчеркивает, что Apple очень сфокусирован на здоровье и соответствующих приложениях. Apple Watch будет все более универсальным и мощным монитором показателей организма.
В общем и целом — добротный старый Apple, который никуда не торопится, но в итоге всегда успевает, никогда не жертвуя качеством.
На фоне окружающей ИИ-лихорадки это даже освежает 🙂 Посмотрим, сработает ли:
https://www.cultofmac.com/news/tim-cook-wired-interview

Гугл отчитался о своих образовательных активностях в уходящем году. Во многом они строились вокруг повышения ИИ-грамотности максимально широкого круга людей и — на основе этой грамотности — расширения применения ИИ-ассистентов и для тех кто учит, и для тех кого учат.
Компания гордится, что ее Chromebooks являются устройством номер 1 в школьном образовании. Отчет в целом очень победный и потому неинтересный — проблемы в нем не упоминаются.
Но список направлений работы выглядит вдохновляюще на фоне кампаний , направленных на то, чтоб запретить или ограничить.
https://blog.google/outreach-initiatives/education/google-for-education-year-in-review-2024/

Colossus расширят минимум до миллиона видеокарт

Размер суперкомпьютера xAI, который построили за рекордные четыре месяца, пару месяцев назад начали удваивать - к 100k H100 решили докинуть 50k H100 и 50k H200. Закончены ли уже работы - непонятно, но Маск вроде пока этим не хвастался.

До лета следующего года планируется докинуть ещё 300к GB200, первые из которых начнут устанавливать уже в январе, за приоритетный доступ к GPU Маск заплатил больше миллиарда долларов. А вот сейчас выяснилось что и это не предел, а общее количество карт планируется довести более чем до миллиона.

Для понимания масштабов - Llama 3 405B тренировали на 16k H100, Grok 2 - на 20k. Кластеры для тренировки других передовых моделей тоже находятся в пределах пары десятков тысяч GPU. Следующее поколение моделей, вроде Grok 3, тренируется уже на 100k+ GPU, а компании уже закладывают инфраструктуру на всё большую и большую тренировку.

А ведь миллион GPU это не предел - уже какое-то время ходят слухи о многогигаваттных инсталляциях, стоимостью за сотню миллиардов долларов каждая, с многими миллионами чипов.

@ai_newz

Последняя в этом году колонка в российском Форбсе: мне совершенно не хотелось подводить итоги; нестройный хор подводящих не перекричать. Но зато было интересно вспомнить разнообразие метафор, которые создатели ИИ (а не внешние наблюдатели) предпочитали использовать в течение года. Новое без метафор трудно объяснить посторонним. Поэтому полезно вслушиваться в рассказы о моделях как цифровых существах, про текущее состояние отрасли как момент создания неуклюжего и недолго прожившего парового двигателя, про выращивание и дрессировку как более адекватное описание процесса создания моделей.
С интересом буду ждать метафор-2025 :)

https://www.forbes.ru/tekhnologii/526278-znaki-perenosa-kak-metafory-sposobstvuut-ponimaniu-iskusstvennogo-intellekta

Табличка совсем не про мои любимые технологии, но свежая красивая иллюстрация важности отличий среднего от медианы. Несмотря на якобы всеобщую грамотность, до обидного много людей все еще отличия не понимают, а использование среднего — все еще мощнейший инструмент манипуляции якобы “объективными данными”.
Разница в четыре с хвостиком раза для Швейцарии прямо умиляет 🙂
https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-20-countries-by-average-vs-median-wealth/

Этот анонс сейчас быстренько завирусит — особенно среди людей нервных и впечатлительных: робот, подозрительно смахивающий на обитателей “Мира дикого запада” — только не на съемочной площадке, а на рынке: предзаказы уже принимают.
Человекоподобный робот Clone Alpha построен на биомиметических принципах: в его механике активно использованы синтетические аналоги органов человека, пусть и работающие на иных принципах. Технология Myofiber, к примеру, — это аналог мышечной ткани, которая способна сокращаться на 30% за счет напора воды в специальном материале, а его полимерный скелет довольно близко копирует структуру человеческого скелета.
Публичных демонстраций робота с вызывающе человеческой пластикой пока не было, основатели стартапа традиционно позиционирует свое детище as a step toward robots that can handle everyday tasks in homes and workplaces.
Про интеллект изделия известно мало; фраза the robot includes four depth cameras and runs on what Clone calls "Cybernet," their visuomotor foundation model” не сильно просветляет.
https://www.maginative.com/article/meet-clone-alpha-a-humanoid-robot-built-with-synthetic-organs-and-artificial-muscles/
Есть видео, но там много очевидных рендеров и неясно, насколько движения автономны — или, в стиле Оптимуса, — являются повтором движений удаленного оператора: https://www.youtube.com/watch?v=C6u08rIa8o4