Авторы (канал «Техножрица», пост продублирован также каналом Сергея Маркова) сетуют, что их новая статья «Unveiling Intrinsic Dimension of Texts: from Academic Abstract to Creative Story» практически не цитируется, хотя связывает внутреннюю размерность активаций LLM с лексическим разнообразием текста, его сжимаемостью алгоритмом gzip и энтропией — то есть напрямую со сжатием представлений в модели.
Вместо этой работы сообщество продолжает ссылаться на более старую статью тех же авторов о детекции сгенерированных текстов через внутреннюю размерность, хотя в новой работе показано, что этот метод уже не работает для новых моделей GPT. Автор связывает это с разницей в статусе конференций: старая статья вышла на NeurIPSi, новая — на EACLi, где область интерпретируемости LLM представлена слабо.
Исследователь Национального университета Сингапура Дин Хо в рамках собственного проекта DELTAi превратил своё тело в лабораторию для изучения старения. За два года строгого режима — голодание по 20 часов в сутки, ежедневные полуторачасовые тренировки и средиземноморская диета — разработанный его командой алгоритм на основе данных с носимых устройств и ИИ оценил биологический возрастi 47-летнего учёного примерно в 32 года.
Это один из немногих документированных случаев самоэксперимента по биохакингiу с измеримым результатом омоложения, отслеженным при помощи ИИ-алгоритма, а не только субъективными ощущениями.
ВыводВозраст учёного — 47 лет, проект длился 2 года
В соцсети X появился твит с решением одной из «теневых» размерностей гипотезы Адамара — построением матрицы Адамара порядка 668. Задача оставалась нерешённой около 20 лет, а сама гипотеза была сформулирована ещё в 1893 году и к сегодняшнему дню доказана почти для всех размерностей, кроме нескольких исключений, включая 668.
Судя по всему, решение нашла одна из моделей Claude: автор твита — сотрудник Anthropici. Почти сразу после этого в сети появился список других открытых задач в отдельной области математики, решённых с помощью ИИ буквально за последние 24 часа, что указывает на резкий всплеск активности ИИ-моделей в решении нерешённых математических проблем.
ВыводРешение представлено как длинная конструкция из «плюсиков» и «минусиков», где плюс означает +1, а минус — −1 — это и есть матрица Адамара порядка 668
