This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
ExA-SPIM для изучения мозга 🤯
Используя технологию, изначально разработанную для обнаружения дефектов в производстве электроники, микроскоп «ExA-SPIM» позволяет ученым рассматривать отдельные нейроны и их связи в контексте всего мозга мыши.
ExA-SPIM для изучения мозга 🤯
Используя технологию, изначально разработанную для обнаружения дефектов в производстве электроники, микроскоп «ExA-SPIM» позволяет ученым рассматривать отдельные нейроны и их связи в контексте всего мозга мыши.
👍3❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
А может скоро роботы и на стройку доберутся ? Главное чтобы было дешево ⚡️⚡️⚡️
А может скоро роботы и на стройку доберутся ? Главное чтобы было дешево ⚡️⚡️⚡️
❤5⚡2🤯1
#unrealneural #вкопилкуэрудита
Диаграмма Пенроуза пространства-времени Минковского - это двумерное представление, используемое в теоретической физике для иллюстрации причинно-следственных связей между различными точками пространства-времени
Диаграмма Пенроуза пространства-времени Минковского - это двумерное представление, используемое в теоретической физике для иллюстрации причинно-следственных связей между различными точками пространства-времени
⚡5😱2🤗1
#unrealneural
AI в 2025 году
Это обзор состояния ИИ в 2025 году: что реально улучшилось в возможностях моделей (особенно в кодинге и агентах) и где прогресс оказался менее впечатляющим, чем ожидалось.
В безопасности картина смешанная: модели лучше следуют инструкциям, становятся честнее и более мониторируемыми, но одновременно растут автономность.
Главный вывод - мы живём в режиме «итеративного выравнивания» без чёткой глобальной стратегии, и уже нельзя просто верить метрикам: баланс между ростом возможностей и реальной безопасностью остаётся принципиально неопределённым.
https://www.lesswrong.com/posts/Q9ewXs8pQSAX5vL7H/ai-in-2025-gestalt
AI в 2025 году
Это обзор состояния ИИ в 2025 году: что реально улучшилось в возможностях моделей (особенно в кодинге и агентах) и где прогресс оказался менее впечатляющим, чем ожидалось.
В безопасности картина смешанная: модели лучше следуют инструкциям, становятся честнее и более мониторируемыми, но одновременно растут автономность.
Главный вывод - мы живём в режиме «итеративного выравнивания» без чёткой глобальной стратегии, и уже нельзя просто верить метрикам: баланс между ростом возможностей и реальной безопасностью остаётся принципиально неопределённым.
https://www.lesswrong.com/posts/Q9ewXs8pQSAX5vL7H/ai-in-2025-gestalt
❤2👍2🔥2
#unrealneural
«Что делает ChatGPT...»
На 2023 год GPT всё ещё слабо решал математические задачи. Качественный скачок произошёл только с первой «моделью рассуждений» o1, которая в гораздо большей степени полагалась на обучение с подкреплением (RL), а не на простое масштабирование пре-тренинга.Это наводит на любопытную мысль: язык по своей природе сильно «размыт», одно и то же место в предложении допускает множество «правдоподобных» слов, и именно эта размытость идеально ложится на вероятностную природу LLM. Математика же гораздо жёстче и однозначнее.Получается, что для успеха в такой «жёсткой» области решающим оказался именно RL-компонент, более близкий к правиловому мышлению. А это, в свою очередь, говорит о том, что формальная математика вычислительно проще, чем мы привыкли считать.
https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
«Что делает ChatGPT...»
На 2023 год GPT всё ещё слабо решал математические задачи. Качественный скачок произошёл только с первой «моделью рассуждений» o1, которая в гораздо большей степени полагалась на обучение с подкреплением (RL), а не на простое масштабирование пре-тренинга.Это наводит на любопытную мысль: язык по своей природе сильно «размыт», одно и то же место в предложении допускает множество «правдоподобных» слов, и именно эта размытость идеально ложится на вероятностную природу LLM. Математика же гораздо жёстче и однозначнее.Получается, что для успеха в такой «жёсткой» области решающим оказался именно RL-компонент, более близкий к правиловому мышлению. А это, в свою очередь, говорит о том, что формальная математика вычислительно проще, чем мы привыкли считать.
https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
👍2🔥1😁1🤔1
#unrealneural
Paper2Slides теперь с открытым исходным кодом
Преобразование исследовательских работ и технических отчётов в профессиональные презентации одним щелчком мыши ⚡️⚡️⚡️
https://github.com/HKUDS/Paper2Slides
Paper2Slides теперь с открытым исходным кодом
Преобразование исследовательских работ и технических отчётов в профессиональные презентации одним щелчком мыши ⚡️⚡️⚡️
https://github.com/HKUDS/Paper2Slides
⚡5👍3❤1
#unrealneural
Sketch2BIM
MLLM-агенты пошагово интерпретируют ручной чертёж, формируют JSON-структуру помещений, стен, дверей и окон, а затем автоматически пишут скрипты для создания BIM геометрии.
https://arxiv.org/pdf/2510.20838
Sketch2BIM
MLLM-агенты пошагово интерпретируют ручной чертёж, формируют JSON-структуру помещений, стен, дверей и окон, а затем автоматически пишут скрипты для создания BIM геометрии.
https://arxiv.org/pdf/2510.20838
👍3⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Этот пример удивителен тем, то создания этого симулятора использовалась связка моделей от Google
1. Nano banana для дизайна ux/ui
2. Gemini 3.0 pro для кода
Выглядит очень хорошо, ищу промты для воспроизведения и скину их в комментарии ⚡️⚡️⚡️
Этот пример удивителен тем, то создания этого симулятора использовалась связка моделей от Google
1. Nano banana для дизайна ux/ui
2. Gemini 3.0 pro для кода
Выглядит очень хорошо, ищу промты для воспроизведения и скину их в комментарии ⚡️⚡️⚡️
👍3❤2⚡1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Очень отзывается твит Андрея Карпатого про сущности и симуляции.
Всегда представлял LLM и особенно chatGPT этаким Солярисом, где нет "я", а есть "все мы".
Перевел твит:
Не думайте о LLM как о сущностях, думайте как о симуляторах. Например, при изучении темы не спрашивайте:
«Что ты думаешь про xyz»?
Нет никакого «ты». В следующий раз попробуйте:
«Какая группа людей была бы подходящей для изучения xyz? Что бы они сказали?»
LLM может передавать/симулировать многие точки зрения, но она не «задумывалась» о xyz в течение некоторого времени и с течением времени не сформировала собственное мнение так, как мы привыкли. Если вы заставите ее использовать «ты», он даст вам что-то, приняв вектор личности (personality embedding vector), подразумеваемый статистикой его тонкой настройки (implied by the statistics of its finetuning data), а затем смоделирует это. Это нормально, но в этом гораздо меньше мистики, чем люди наивно приписывают «вопросам к ИИ».
https://x.com/karpathy/status/1997731268969304070
@cgevent
Всегда представлял LLM и особенно chatGPT этаким Солярисом, где нет "я", а есть "все мы".
Перевел твит:
Не думайте о LLM как о сущностях, думайте как о симуляторах. Например, при изучении темы не спрашивайте:
«Что ты думаешь про xyz»?
Нет никакого «ты». В следующий раз попробуйте:
«Какая группа людей была бы подходящей для изучения xyz? Что бы они сказали?»
LLM может передавать/симулировать многие точки зрения, но она не «задумывалась» о xyz в течение некоторого времени и с течением времени не сформировала собственное мнение так, как мы привыкли. Если вы заставите ее использовать «ты», он даст вам что-то, приняв вектор личности (personality embedding vector), подразумеваемый статистикой его тонкой настройки (implied by the statistics of its finetuning data), а затем смоделирует это. Это нормально, но в этом гораздо меньше мистики, чем люди наивно приписывают «вопросам к ИИ».
https://x.com/karpathy/status/1997731268969304070
@cgevent
X (formerly Twitter)
Andrej Karpathy (@karpathy) on X
Don't think of LLMs as entities but as simulators. For example, when exploring a topic, don't ask:
"What do you think about xyz"?
There is no "you". Next time try:
"What would be a good group of people to explore xyz? What would they say?"
The LLM can…
"What do you think about xyz"?
There is no "you". Next time try:
"What would be a good group of people to explore xyz? What would they say?"
The LLM can…
👍2⚡1