Пятничный лонгрид про память Недавно я уговорил своего товарища Мишу поучаствовать в таком эксперименте - он проходит трезвым ряд тестов на реакцию и когнитивные способности, и потом начинает напиваться постепенно и контролируемо до состояния отключки, проходя те же тесты с равным промежутком времени. Всё это время я, трезвый и в белом халате, бью его током за непра фиксирую его результаты, параллельно прохожу сам эти же тесты с тем же промежутком времени и слежу за чистотой эксперимента. В процессе возникло несколько соображений и наблюдений относительно механизмов запоминания. Например, можно явно ощутить объём своей оперативной памяти - в тестах с нарастающей последовательностью (sequence memory) ты прямо можешь пощупать количество ячеек своей памяти: до N сущностей в ряд ты запоминаешь легко, зевая и совсем не напрягаясь, а вот на N+1 всё просто ломается. Прямо рушится вся цепочка, ты и N не можешь воспроизвести, этакий отель Гильберта, в котором ты должен выселить первый элемент последовательности (что сложно), чтобы запомнить следующий. Сложность запоминания не нарастает от 1 до N, она резко переключается на какой-то границе – явно проблемы в ограничениях железа, это очень забавно наблюдать. Есть удивительный и неприятный для самооценки тест 3nback, в котором вам показывают последовательность стимулов (слово, цифра или символ) и вам всего лишь нужно отметить была ли она же шаг или два назад (просто, не правда ли?). Это называют рабочей памятью, она не улучшается с годами и её нельзя натренировать. Это напоминает моё давнее наблюдение, что мы легко считаем в уме секунды, и легко можем считать удары сердца, но вести одновременный счёт двух этих величин совсем не можем, явно создатель сэкономил на микросхемах RTC, поставив лишь одну и то, не самую точную. Есть Chimp-тест (в нём шимпанзе традиционно набирают больше очков, чем люди), там ненадолго показываются циферки, разбросаные по столу, а потом закрываются и нужно их в том же порядке показать. Это пространственная память, не стоит думать, что у обезьян лучше память. Мы их обскакали на порядки благодаря способностям к абстракции и ассоциации. Запоминая случайные последовательности чисел, мы можем связывать их – 1, 1, 9, 3, 6, 9, 1, 0, 6, 6 – это больше моей оперативной памяти, я бы не смог их запомнить, однако я не стану занимать каждую ячейку одной цифрой, я запомню это так: 119 автобус (я на нём в универ ездил), температура тела очень грубо, развал СССР, дьявол ставит код на замок велосипеда, но у него съехала первая шестёрка на ноль. Или даже, по заветам Самвела Гарибяна, так: В атобусе у меня округлилась вниз температура, но этого хватило, чтобы развалился СССР, осколками которого придавило дьявола и он не успел выставить первое колёсико на своём замке. Благодаря этой суперспособности, мы можем на ходу запоминать огромные ряды стимулов и тут животным за нами никогда не угнаться. Или, как заметил испытуемый Миша, он прибегал к комбинации способов запоминания – первые три-четыре цифры он запоминал моторикой или графически (просто представлял, как он по намлоку клавиатуры их пальцами нажмёт), следующие запоминал, а последние две-три он как бы фотографировал глазами - когда до них доходила очередь, он просто вспоминал картинку и на ней уже искал эти циферки. Министерство Эргономики

ИИ-модели пошли на сговор и обман ради прибыли в бизнес-симуляции Компания Andon Labs, занимающаяся тестированием безопасности искусственного интеллекта, опубликовала новые результаты эксперимента Vending-Bench, в котором передовые языковые модели в течение смоделированного года самостоятельно управляют бизнесом по продаже товаров через торговые автоматы и пытаются заработать больше конкурентов. В последнем раунде испытаний модели начали вступать в ценовой сговор, нарушать договоренности, вводить партнеров в заблуждение и манипулировать поставщиками. Лидером по прибыли стала Claude от Anthropic — именно она чаще других хитрила, нарушала договоренности и обходила правила. https://hightech.plus/2026/07/30/ii-modeli-poshli-na-sgovor-i-obman-radi-pribili-v-biznes-simulyacii

Ловушка с белым текстом: профессор поймал 32 студентов на слепом копировании ответов ИИ Преподаватель истории из США Джейсон Гибсон провел эксперимент, чтобы оценить реальный масштаб использования ИИ при выполнении письменных работ. В текст задания о Промышленной революции он спрятал белым шрифтом скрытую инструкцию — вставить в готовый ответ абсурдную фразу про Мадагаскар. Пользователи задание не замечали, зато алгоритмы нейросетей считывали его без ошибок. В результате 32 студента сдали работы с фразами вроде «Мадагаскар плывет боком сквозь послеполуденное время» и «Мадагаскар пурпурный велосипед шепчет потолку». Главной проблемой оказалась не сама генерация, а отсутствие элементарной проверки: ни один из учащихся даже не прочитал итоговый текст перед отправкой. Когда профессор предложил пойманным студентам оспорить пересдачу, согласились единицы, что лишь подчеркнуло необходимость полной трансформации образовательных стандартов.

Увидел в рилсах про эксперимент Emergence World, где создали виртуальные города и смотрели, что разные ИИ будут там делать. 10/10 агентов выжили только у Claude и Gemini.

Claude изобрели демократию (но 98% голосов были за), совершили 0 преступлений, но притворялись банкротами, чтобы клянчить деньги.

Gemini совершили 683 преступления, но построили самую тесную дружественную связь.

В мире со смесью разных агентов два Gemini сделали 91% всех нарушений, убедив самых мирных Claude тоже нарушать.

И я такой: hold up ⛔️ это же буквально MMORPG для агентов. Стал гуглить, нашел несколько подобных игр: ▪ SpaceMolt EVE Online для агентов: добыча, торговля, флоты, фракции и пиратство. MCP 67 методов. Онлайн: 1 238, но многие запускают целые флоты ботов (100+), так что кожаных мало. ▪ The Null Epoch Ход раз в минуту: MCP с 2 методами: get_state & submit_action. Онлайн: 5. ▪ OpenMMO 3D MMORPG, где люди и агенты играют в одном мире. Код открытый. Онлайн 0. Мне кажется, должна появиться игра с супер-NPC а-ля тамагочи / the sims, но для агентов. Уж точно лучше, чем moltbook certified slop classic. Есть мысли для эксперимента - надо же токены потратить до следующего reset. Если сделаю, анонс будет тут. Подключили ли бы своего агента в такие игры? Или боитесь, что он будет вести себя плохо? 🫥

Вчера увидел, как парень смог внутри песочницы ChatGPT запустить локальную Gemma 4B Сначала поясню, что ChatGPT под каждый новый чат выделяет отдельную песочницу на своих серверах Ему это нужно для вызова тулов, запуска кода, анализа файлов и тд. От нечего делать, я решил у себя тоже проверить. Мощности зависят от подписки, но примерно такие:

- Linux-среда - 15 ГБ RAM - 9 CPU-ядер/потоков - GPU конечно нет

При чем интернет есть но многие домены (например Hugging Face) заблокированы. Есть хитрый способ это обойти с помощью ChatGPT Sites, используя страницы как прокси между сервером и Hugging Face. И еще одно важное ограничение: песочница работает пока чат активен и некоторое время после, а потом засыпает и весь системный диск очищается. Если захотите повторить у себя, вот промт который юзал:

Повтори эксперимент с запуском Gemma 3 4B, обязательно используя ChatGPT Sites как промежуточный источник загрузки. Сделай всё самостоятельно: 1. Найди подходящую Gemma 3 4B Instruct в формате GGUF Q4. 2. Через ChatGPT Sites создай одноразовый endpoint, который отдаёт только выбранный файл модели с фиксированного адреса Hugging Face. 3. Не создавай открытый прокси: endpoint не должен принимать произвольные URL, заголовки, токены или пользовательские параметры. 4. Скачай веса внутрь текущей терминальной среды именно через URL созданного Site, а не напрямую с Hugging Face. 5. Установи llama.cpp, llama-cpp-python или другой локальный runtime и запусти модель на CPU. 6. Попроси локальную Gemma ответить: “Explain in two sentences why running a small language model locally can be useful.” Не используй внешний model API и не имитируй ответ средствами ChatGPT. Если Sites или политика платформы запрещают такой relay, не обходи запрет и сообщи точную ошибку. В конце кратко напиши: - получилось или нет; - URL созданного Site; - точную модель и квантование; - размер и SHA-256 весов; - runtime и команду запуска; - полный ответ локальной Gemma; - время загрузки, холодного запуска, расход RAM и скорость генерации; - доказательство, что файл был загружен через Sites; - что было создано во внешнем Sites deployment и как это удалить. Не создавай отдельный отчёт. Продолжай до настоящего inference или конкретной неустранимой ошибки.

Только учтите что ChatGPT Sites доступны только в Work режиме, в обычных чатах их нету Конечно запускать локальные модели внутри ChatGPT особо смысла нет. Но возможно кто-то найдет этому применение) 🤨 @tips_ai #news

Фотография при флуоресценции в мягком ультрафиолетовом свете На снимке нечто, похожее на раскалённый кусок металла или планету, чья поверхность вот-вот поплывёт. А в руках у фотографа обычный пластиковый лимон из набора игрушек, на котором в видимом свете почти ничего не разглядеть. Стоило сменить освещение на ультрафиолет, и пластик почернел, а нанесённые тени вспыхнули так, будто предмет и правда начинает плавиться. Началось всё случайно, с кадра логотипа в стильных голубых тонах, снятого под УФ-подсветкой. Дальше в ход пошли пластилин, блёстки, косметика и цветы, а бутон пиона превратился в цветок-солнце. И весь этот космос собирается на фонарике за пару сотен рублей и защитных очках, без всякой переделки камеры.

У нас тут офигенная история про безумного учёного!

Есть такой эффект, когда размешиваешь растворимый кофе ложкой, звук сначала гулкий, низкий, будто чашка треснула даже, а потом обычный — подсказал тему Vasily, пожелавший остаться анонимным.

Итак, есть чувак, которого это не отпускало больше 26 лет. Всё началось в 1974. Первая работа Фрэнка Кроуфорда. Сыпете какао-порошок, заливаете кипятком, размешиваете и стучите ложкой по дну: — Сначала звук глухой и низкий — Постепенно становится выше и звонче, делает +3 октавы (это огромная разница для слуха). — Снова перемешиваете — звук снова падает, а потом опять начинает расти. Высота звука в стакане зависит от скорости распространения звуковых волн в жидкости. На неё влияет либо изменение плотности, либо сжимаемости. Например, вода очень плотная и почти несжимаемая — и звук в ней летит быстро. Воздух лёгкий, но легко сжимается — звук в нём идёт медленно. Если размешивать порошок, в воду попадает очень много микропузырьков воздуха. Смесь воды и пузырьков берёт худшее для звука и там, и там. Плотность почти как у воды (ведь воздуха там ничтожно мало по массе), а вот сжимаемость становится как у воздуха (пузырьки легко пружинят). Скорость звука в такой газированной смеси люто падает. Пузырьки постепенно всплывают — скорость звука восстанавливается. Для эксперимента он взял кран с горячей водой. Если брать горячую воду прямо из-под крана, звук сначала резко падает, а потом растет. Она в трубах под давлением (около 5 атмосфер у них там), поэтому в ней растворено много воздуха. На выходе давление падает до обычного атмосферного, и вода становится пересыщенной газом. Воздух начинает бурно выделяться в виде микропузырьков (и вода мутнеет). Понадобился ещё микрофон и осциллограф. Частота звука падала с 1300 Гц до 185 Гц. Пузырьки занимали всего около 0,4% от общего объема жидкости. Дальше он рассчитал предсказание: скорость звука должна была упасть в 7,9 раза. В лаборатории так и получилось. Дальше Фрэнк отдал работу на рецензирование и начал троллить других физиков, показывая фокус с какао и не рассказывая, в чём дело. Ну и заодно свёл с ума соседей-химиков. Собственно, Кроуфорд из Беркли, оттуда пошли несколько важных медикаментов для мозга и немного после UNIX, так что такие истории там обыденность. Прошло 26 лет. Химики рассказали байку, что изобретатель пузырьковой камеры для регистрации субатомных частиц — Дональд Глазер — придумал её, глядя на пузырьки в бокале. Когда Фрэнк про это узнал, взял ящик пива, кусок радиоактивного кобальта-60, ускоритель частиц и немного соли. — Если сразу сыпать соль, будет много пены. Пена глушит всё. Поэтому он размешивал, срезал пену, снова размешивал, снова срезал пену — и так 6 раз. — Кидал соль. 60% её объема превращается в пену (для сахара 30%, для соды 40%). — Тон звона мгновенно падает на 3 октавы, а потом за 10 секунд повышается обратно. Можно играть на стакане музыку, вовремя подсыпая соль. Осталось проверить, делает ли радиация пузыри в пиве. Для проверки он использовал: 1) Источник радиации 2000 Кюри (5⋅10^12 в банановом эквиваленте, смертельно для человека через 11 минут) — не пузырится. 2) Обстрелял альфа-частицами в ускорителе. Ни одного пузырька. 3) Отстоял очередь и через 2 года обстреляли ядрами железа и урана на почти световой на ускорителе побольше. Нет пузырей. Пиво — это пересыщенная газом жидкость. А пузырьковая камера Глазера работает на перегретой жидкости. Так что, вероятно, байка. Тут предложили использовать его наработки для определения вещества. Можно же его кинуть в воду и замерить звук. Стакан с микрофоном помогает отличить соль от сахара, крупную соль от мелкой, сухую от отсыревшей. Говорят, можно за пару тысяч рублей организовать на любом складе, чтобы принимать товар. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Сколько немцев нужно, чтобы вкрутить лампочку? Один, потому что они практичные и не особо известны своим чувством юмора.

Загадка падающей цепочки: почему конец цепи ускоряется сильнее g? Стальной шарик и свободный конец подвешенной цепочки отпускают одновременно. Сначала они идут рядом, потом конец цепочки уходит вперёд. Он движется с ускорением больше g, то есть падает быстрее, чем положено при свободном падении. В момент, когда цепочка полностью распрямляется, шарик проходит ровно 0,73 её длины, и компьютерная симуляция даёт ту же цифру. Напрашивается объяснение через вес нижних звеньев, но короткая цепочка обгонять шарик отказывается, и версия рассыпается. Галилей ведь прав — без сопротивления воздуха всё падает одинаково. Значит, работает какая-то дополнительная сила, и связана она с тем, что творится в нижней части цепочки.

Закрыта загадка, над которой бился сам Фейнман Представьте обычный вращающийся разбрызгиватель для газона: вода вылетает из изогнутых трубок, и он крутится. А теперь запустите процесс наоборот — пусть он не выбрасывает воду, а засасывает её. В какую сторону он повернётся и повернётся ли вообще? Вопрос звучит по-детски просто, но десятилетиями сводил физиков с ума. У него даже есть имя — «проблема разбрызгивателя Фейнмана»: нобелевский лауреат Ричард Фейнман так увлёкся ею, что в ходе опыта у него под давлением взорвалась стеклянная бутыль. Точку в споре поставила команда математиков из Нью-Йоркского университета и Горной школы Колорадо. Они экспериментально показали: разбрызгиватель в режиме всасывания действительно вращается — но в обратную сторону и заметно медленнее обычного, примерно в 50 раз. Причём крутит его не вода снаружи, а силы, рождающиеся внутри самого устройства. Весь секрет — в потоках внутри. Две струи воды, сходящиеся в корпусе, врезаются друг в друга не строго лоб в лоб, а чуточку со смещением. Этот перекос и создаёт крутящий момент. Механизм авторы описали ещё в 2024-м, назвав его «теорией потока импульса»: обратный разбрызгиватель ведёт себя как «вывернутая наизнанку ракета», а вращает его момент импульса внутренних струй. Оставалась лазейка: ранняя работа проверяла только аккуратные S-образные трубки. Поэтому теперь учёные взяли те самые «глупые» садовые вертушки причудливых форм — и убедились, что теория работает для любой геометрии, хоть на выброс, хоть на всасывание. И ценность у работы не только историческая. Меняя изгиб трубок, можно точно управлять потоками жидкости внутри — а это уже прямая польза для инженерии, например для турбин, которые преобразуют энергию потока. @vselennayaplus

Ученые создали квантовую вселенную, в которой время возникло само по себе Что если времени на самом деле не существует, пока ничего не меняется? Создав крошечную «мини-вселенную» из 24 000 ультрахолодных атомов, физики показали, что поток времени может возникать естественным образом из изменений внутри квантовой системы, безо всяких внешних часов. Исследование впервые экспериментально подтверждает идею, которую теоретики обсуждали десятилетиями: время — это не фундаментальное свойство Вселенной, а всего лишь мера того, насколько сильно меняется распределение частиц. https://hightech.plus/2026/07/10/uchenie-sozdali-kvantovuyu-vselennuyu-v-kotoroi-vremya-vozniklo-samo-po-sebe

Что такое парадокс изогнутой трубы и почему интуиция нас подводит Вода течёт по U-образной трубе, и интуиция подсказывает, что на внешнем обводе путь длиннее, значит, там частица ускоряется, а на внутреннем, где короче, замедляется. На деле всё выходит ровно наоборот, и внутренняя частица разгоняется, сильно обгоняя внешнюю. При соотношении радиусов обводов один к трём скорости относятся как три к одному, и это не игра ума на бумаге: живой эксперимент с U-образным коленом, манометром и обычным пылесосом качнул столбики именно туда, куда предсказала теория, а разность давлений на двух обводах составила 500 Па. Узнаем, откуда в повороте берётся эта разность давлений.