#unrealneural
Нейроморфное зрение с оптическими синапсами
Современные системы машинного зрения работают по принципу фон Неймана: свет улавливается датчиком, оцифровывается, отправляется в память и затем обрабатывается вычислительным устройством. Основная проблема - энергозатраты на перемещение данных, особенно в периферийных устройствах. Биология решает это иначе: в сетчатке восприятие и вычисления переплетены с самого начала.
Юйчэнь Ли и соавторы создали единое устройство, которое одновременно детектирует свет и выполняет синаптические вычисления. Регулируя параметры импульсов, оно имитирует кратко- и долговременную память, обучение–забывание и ассоциативное обучение.
Устройство различает цвета по длине волны; массив 3×5 извлекает паттерны без отдельных сенсоров. На основе нелинейного отклика построена система оптического резервуара, распознающая лица с точностью 91% при шуме 48%. Сенсоры, память и вычисления совмещены — передача данных не нужна.
Работа показывает путь к интегрированному ИИ-зрению, где камеры становятся вычислительными субстратами.
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.5c04461
Нейроморфное зрение с оптическими синапсами
Современные системы машинного зрения работают по принципу фон Неймана: свет улавливается датчиком, оцифровывается, отправляется в память и затем обрабатывается вычислительным устройством. Основная проблема - энергозатраты на перемещение данных, особенно в периферийных устройствах. Биология решает это иначе: в сетчатке восприятие и вычисления переплетены с самого начала.
Юйчэнь Ли и соавторы создали единое устройство, которое одновременно детектирует свет и выполняет синаптические вычисления. Регулируя параметры импульсов, оно имитирует кратко- и долговременную память, обучение–забывание и ассоциативное обучение.
Устройство различает цвета по длине волны; массив 3×5 извлекает паттерны без отдельных сенсоров. На основе нелинейного отклика построена система оптического резервуара, распознающая лица с точностью 91% при шуме 48%. Сенсоры, память и вычисления совмещены — передача данных не нужна.
Работа показывает путь к интегрированному ИИ-зрению, где камеры становятся вычислительными субстратами.
https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.5c04461
❤3⚡2👍1
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
⚡️ИИ Kosmos показала пример того, как автономные ИИ-агенты могут проводить научный анализ: система сама изучила данные, прочитала литературу, построила гипотезу и оформила полноценный отчёт.
Результат - идентификация связи уровня белка SOD2 с рисками миокардиального фиброза.
Что в этом важного:
- агент обработал огромный объём научных данных и кода без ручного участия
- нашёл новый потенциальный биомаркер, который раньше в таком контексте почти не рассматривали
- показал, что научные гипотезы теперь могут формироваться не только человеком, но и ИИ-системой, ускоряя исследования
Такие платформы меняют подход к науке: от ручного чтения статей к автоматическому поиску связей, которые сложно заметить даже опытным исследователям. ИИ не заменяет учёных, но даёт им новые инструменты и скорость, которая раньше была просто недостижима.
platform.edisonscientific.com/kosmos/c6849232-5858-4634-adf5-83780afbe3db
Результат - идентификация связи уровня белка SOD2 с рисками миокардиального фиброза.
Что в этом важного:
- агент обработал огромный объём научных данных и кода без ручного участия
- нашёл новый потенциальный биомаркер, который раньше в таком контексте почти не рассматривали
- показал, что научные гипотезы теперь могут формироваться не только человеком, но и ИИ-системой, ускоряя исследования
Такие платформы меняют подход к науке: от ручного чтения статей к автоматическому поиску связей, которые сложно заметить даже опытным исследователям. ИИ не заменяет учёных, но даёт им новые инструменты и скорость, которая раньше была просто недостижима.
platform.edisonscientific.com/kosmos/c6849232-5858-4634-adf5-83780afbe3db
👍3⚡2❤1🔥1🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Публикация от Sakana AI, решил выложить переведенный оригинал без искажений ⚡️⚡️⚡️
“GPT-5 на Sudoku-Bench 🧩
С момента выхода Sudoku-Bench в мае 2025 года, когда ни один LLM не мог решить классическую головоломку 9x9, мы оценивали новейшее поколение моделей. GPT-5 теперь возглавляет наш список лидеров с 33% решённых головоломок — примерно в два раза больше, чем у предыдущего лидера — и является первым LLM, который мы протестировали для решения варианта судоку 9x9.
Однако, поскольку 67% гораздо более сложных головоломок остаются нерешёнными, Sudoku-Bench продолжает представлять серьёзную проблему для ИИ-логики. Современные варианты судоку требуют от моделей сначала понимания новых наборов правил посредством метаанализа, а затем поддержания глобальной согласованности на протяжении длинных цепочек рассуждений. Наши эксперименты с тонкой настройкой GRPO на Qwen2.5-7b и «Клонированием мыслей» (тренировкой на основе экспертного человеческого мышления из Cracking the Cryptic) показывают, что существующие подходы всё ещё испытывают трудности с пространственным мышлением и творческими «проблемными» точками, которые люди-решатели используют естественным образом. Мы считаем, что для решения нашего бенчмарка необходимы новые подходы.
Эти результаты подчеркивают сохраняющиеся пробелы между решением вычислительных задач и мышлением, свойственным человеку, особенно в задачах, требующих интегрированной математической логики, пространственного восприятия и творческого подхода.”
https://pub.sakana.ai/sudoku-gpt5/
Публикация от Sakana AI, решил выложить переведенный оригинал без искажений ⚡️⚡️⚡️
“GPT-5 на Sudoku-Bench 🧩
С момента выхода Sudoku-Bench в мае 2025 года, когда ни один LLM не мог решить классическую головоломку 9x9, мы оценивали новейшее поколение моделей. GPT-5 теперь возглавляет наш список лидеров с 33% решённых головоломок — примерно в два раза больше, чем у предыдущего лидера — и является первым LLM, который мы протестировали для решения варианта судоку 9x9.
Однако, поскольку 67% гораздо более сложных головоломок остаются нерешёнными, Sudoku-Bench продолжает представлять серьёзную проблему для ИИ-логики. Современные варианты судоку требуют от моделей сначала понимания новых наборов правил посредством метаанализа, а затем поддержания глобальной согласованности на протяжении длинных цепочек рассуждений. Наши эксперименты с тонкой настройкой GRPO на Qwen2.5-7b и «Клонированием мыслей» (тренировкой на основе экспертного человеческого мышления из Cracking the Cryptic) показывают, что существующие подходы всё ещё испытывают трудности с пространственным мышлением и творческими «проблемными» точками, которые люди-решатели используют естественным образом. Мы считаем, что для решения нашего бенчмарка необходимы новые подходы.
Эти результаты подчеркивают сохраняющиеся пробелы между решением вычислительных задач и мышлением, свойственным человеку, особенно в задачах, требующих интегрированной математической логики, пространственного восприятия и творческого подхода.”
https://pub.sakana.ai/sudoku-gpt5/
👍5⚡2🤔1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-LoRA от NVIDIA
https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-Lora
ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-LoRA от NVIDIA
https://huggingface.co/nvidia/ChronoEdit-14B-Diffusers-Upscaler-Lora
👍6❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
❤8😁2😢2🤔1
Forwarded from Институт AIRI
Открыли приём заявок на участие в хакатоне AIRI, Академии наук Республики Татарстан и Kazan Digital Legends 🚀
«ИИ-ЗАМАН Хак» посвящён машинному обучению и обработке текстов. Участникам предстоит разработать алгоритмы детоксикации текстов на татарском языке — преобразовывать токсичные сообщения в нейтральные, сохраняя смысл. Подробнее про хакатон — в карточках.
Регистрируйтесь на сайте до 27 ноября, старт хакатона — 29 ноября, сдача решений — 30 ноября.
«ИИ-ЗАМАН Хак» посвящён машинному обучению и обработке текстов. Участникам предстоит разработать алгоритмы детоксикации текстов на татарском языке — преобразовывать токсичные сообщения в нейтральные, сохраняя смысл. Подробнее про хакатон — в карточках.
Регистрируйтесь на сайте до 27 ноября, старт хакатона — 29 ноября, сдача решений — 30 ноября.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
Лаборатория ИИ
#unrealneural Немного ИИ красоты ⚡️💫🔥
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#unrealneural
Модель MotionStream позволяет управлять движением в реальном времени. Это похоже на следующий шаг развития этого направления ⚡️⚡️⚡️
Продолжаю делиться демонстрациями на работы⚡️⚡️⚡️
Модель MotionStream позволяет управлять движением в реальном времени. Это похоже на следующий шаг развития этого направления ⚡️⚡️⚡️
Продолжаю делиться демонстрациями на работы⚡️⚡️⚡️
⚡4❤1
Лаборатория ИИ
#unrealneural Модель MotionStream позволяет управлять движением в реальном времени. Это похоже на следующий шаг развития этого направления ⚡️⚡️⚡️ Продолжаю делиться демонстрациями на работы⚡️⚡️⚡️
DragGAN.gif
20.6 MB
Подобный функционал есть в Krea.ai но с ним достаточно сложно работать, много багов, зависания, + это использование облачных ресурсов. С этой моделью можно будет работать локально, и создатель уже показывал классный инструмент, где на основе моделей StyleGAN2 давали возможность управления элементами на изображении InstantDrag, похожий на DragGAN
👍2❤1⚡1
Forwarded from Data Secrets
OpenAI выпустили GPT-5.1
В обновленную линейку вошли две модели: GPT-5.1 Instant и GPT-5.1 Thinking.
Instant – это версия для любителей теплых разговоров. После выхода пятерки огромная масса людей жаловалась на то, что модель стала холодной и «бездушной» и ностальгировали по GPT-4o. Вот OpenAI и добавили в GPT-5 щепотку ванильности. Теперь система лучше шутит, проще воспринимается, но может отвечать и более сдержанно, если это нужно пользователю.
Thinking – это прокачанный ризонинг. Говорят, модель стала заметно лучше справляться с инструкциями и адаптироваться под сложность вопроса: быстро отвечает на простые и думает еще дольше над сложными (см график).
Старые модели еще три месяца будут доступны в разделе легаси. Новые раскатывают, как обычно, сначала на всех платных юзеров, потом на остальных.
openai.com/index/gpt-5-1/
В обновленную линейку вошли две модели: GPT-5.1 Instant и GPT-5.1 Thinking.
Instant – это версия для любителей теплых разговоров. После выхода пятерки огромная масса людей жаловалась на то, что модель стала холодной и «бездушной» и ностальгировали по GPT-4o. Вот OpenAI и добавили в GPT-5 щепотку ванильности. Теперь система лучше шутит, проще воспринимается, но может отвечать и более сдержанно, если это нужно пользователю.
Thinking – это прокачанный ризонинг. Говорят, модель стала заметно лучше справляться с инструкциями и адаптироваться под сложность вопроса: быстро отвечает на простые и думает еще дольше над сложными (см график).
Старые модели еще три месяца будут доступны в разделе легаси. Новые раскатывают, как обычно, сначала на всех платных юзеров, потом на остальных.
openai.com/index/gpt-5-1/
👍2⚡1