🌟 MIT CSAIL опубликовала модель разметки анатомии на рентгеновских снимках MIT вместе с коллегами из Массачусетской больницы общего профиля и Гарвардской медицинской школы сделала модель FleXray, которая находит и выделяет на снимке 60 анатомических структур, от рёбер и позвонков до костей таза и конечностей. Модель работает с разными областями тела, стандартными и косыми проекциями, кадрами рентгеноскопии во время операций, снимками взрослых и детей. На размеченных структурах можно автоматически делать измерения, например угла искривления позвоночника при сколиозе, или сопоставлять кадры рентгеноскопии с трёхмерной КТ для навигации во время вмешательств.

Патологии модель не ищет, только анатомию, и правую сторону от левой не отличает.

Внутри свёрточная сеть U-Net, снимок перед обработкой приводится к размеру 256 на 256 пикселей. Для максимального качества пять таких сетей работают ансамблем. 🟡Тесты На восьми наборах реальных снимков с разметкой FleXray набрала в среднем 0,875 по коэффициенту Dice, который показывает, насколько выделенная область совпадает с эталонной, от 0 до 1. Универсальные PAXray, TotalSegmentator2D и FluoroSAM она обошла на семи наборах из восьми. Сети nnU-Net, которые обучали отдельно под каждый набор, набрали в среднем 0,914. В оценке сколиоза средняя ошибка в угле искривления составила 5,13 градуса против 6,38 у TotalSegmentator2D. При совмещении кадров рентгеноскопии с КТ медианная ошибка снизилась с 335 до 1,2 мм.

Попробовать FleXray можно в браузерной демоверсии, которая работает локально через WebGPU.

📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 🟡Страница проекта 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Демо 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #CV #Medical #Segmentation #FleXray

С работой айтишников все хуже Вот данные Бюро статистики труда США, обновленный график, отдельно по рабочим местам в tech. Все плохо! Три года падения tech сектора США - такого не было раньше: после бума доткомов долгое время прирост был по 100-150 тыс. рабочих мест в год. Мы привыкли, что все растет. Видимо зря! Сильнее других страдает аутсорс и заказная разработка. Как я писал ранее, главная причина - это ставки ФРС: при дешевых деньгах в R&D инвестируют охотнее. Но учитывая 2трлн капекс в AI, многие ожидали все же рост tech занятости, хотя бы в последний год. Но видимо он есть только у инженеров и работяг, которые строят дата-центры! 🥲 @kyrillic

Что-то эта темка с брендированием себя/нотубука или чего еще — все никак не уляжется. Иначе не могу объяснить, почему стабильно натыкаюсь на неё. Помните историю про логотипы на пиджаке на свадьбе твиттерского? Земля дала круг и ровно спустя год это повторяется — девушка заработала $9020, предложив брендам разместить рекламу на своём платье, в котором она отправилась на мероприятие для криптоинвесторов Token2049 в Сингапуре (сегодня проходит) Первая ставка за место составляла $350 — её можно было перебить несколько раз, вплоть до $1,400. В результате удалось поднять почти $10k Девушка точно отбила поездку на это мероприятие, ну и набрала медийного веса, ибо встречал много постов, как с ней фоткаются и тегают её (не считая того, что сам пост набрал под 200к просмотров (для Твиттера не оч много, но все же)) token2049.vanshu.fun (главное, Марату не показывайте)

Путь к эйджиай пройден на 80%, заявили в OpenAI. Штош. Ну восемьдесят процентов — это объективно дохуя Заявление мощное. Увесистое, я бы даже сказал И заявлено умным человеком, глупый бы заявил про 90% И попал бы в то, что я называю проблемой выборов диктатора Ведь любой уважающий себя диктатор, он кто? Правильно, избранник и любимец народа А значит народ должен за него голосовать Голосовать надо по расписанию, раз в столько-то лет А чтобы народ ощущал, что диктатор растёт и работает над собой, становится всё лучше и лучше, и всё сильнее заботится о подданных — на каждых следующих выборах он должен набирать всё больше голосов Вот набрал он 70% Потом 80% Потом 90% Потом 95, 98, 99, 99.8% 99.99% А потом ебучие цифры кончились Некуда набирать больше А выборы то проводить надо И результаты тоже нужно улучшать А эйджиая-то нет никак 99.99999999% эйджиая — есть А эйджиая — нету Беда. Уже даже и к Дональду Трампу челом били, он даже указ издал — есть эйджиай А эйджиая нет. И вот сиди думай, чё теперь заявлять Ещё девятку добавить? Ээээх

Эволюционный тупик утопии С позиции эволюционной кибернетики любая изолированная система стремится к гомеостазу – рассмотрим на примере сериала «Полдень», который недавно вышел в Okko. Модель Земли конца XXIII века здесь представлена как полностью сбалансированная социальная макросистема, ликвидировавшая внутренние кризисы. Но её стабильность нарушается обратным вектором: возвращением из космоса собственного агента-прогрессора, который после контакта со сверхцивилизацией Странников гипотетически стал носителем чужой разрушительной программы. Земная Комиссия демонстрирует классический «синдром предтеч» — иррациональный страх перед более могущественным разумом. Это показывает, насколько хрупким может быть идеальный мир. Чтобы выжить и защитить себя, общество вынуждено включить жесткий контроль и силу — а это полностью перечеркивает все его принципы и ценности.

История Red Queen Bio: как с помощью AI они борются с биоугрозой, созданной этим же AI У WSJ вышла статья про компанию Red Queen Bio. Она набрала уже $36 млн инвестиций, а среди инвесторов у них OpenAI. И занимаются интересным делом: пытаются c помощью AI разработать средства от биоугроз, которые может породить AI. А один из основателей там — Николай Ерошенко. И после этого уже точно захотелось поковыряться в их истории. 🌸 Давайте начнем с предыстории. Red Queen Bio родилась из другой компании — HelixNano. И вот у прародительницы два основателя — Николай Ерошенко и Ханну Раяниеми. Николай Ерошенко (слева) — биоинженер. Он с 2008 года учился в Гарварде, занимался там генетикой, защищал диссертацию по этой теме. Правда, как он оказался в США, мне найти не удалось. Ханну Раяниеми (справа) к биологии не имел отношения, он математик. А еще писатель-фантаст. Он, кстати, в своих книгах описывает атаки биологическим оружием и борьбу с ними. А интерес к биологии у него появился тогда, когда его мать умерла от рака. Так он стал изучать эту тему — ему захотелось привнести разработки из лабораторий в массовое использование. Ерошенко и Раяниеми объединились и запустили HelixNano. Изначально они занимались тем, что пытались создать лекарство от рака. Если совсем грубо, то они разрабатывали технологии программирования клетки, чтобы она вырабатывала нужные вещества. Они хотели сделать платформу, с помощью которой можно было бы бороться с разными болезнями. В 2017-м HelixNano попала в Y Combinator. А в 2020-м стали искать средство от ковида. Оказалось, что их технологию можно довольно быстро переориентировать и на эти цели. Тогда борьбой с ковидом активно занимался и Сэм Альтман. Ерошенко и Раяниеми общались тогда с ним по этой теме. 🌸 А потом из HelixNano выросла Red Queen Bio. В ноябре прошлого года она привлекла seed-раунд на $15 млн, где лид-инвестором выступила OpenAI. А сейчас насобирали уже $36 млн Как пишет WSJ, Red Queen — это отсылка к королеве из «Алисы в Стране чудес». Она говорила Алисе, что нужно бежать изо всех сил, чтобы оставаться на месте. Вот и этим ребятам нужно бежать изо всех сил, чтобы адаптироваться к изменениям. Главное опасение в том, что рано или поздно с помощью AI могут замутить какой-нибудь новый вирус. Компании, вроде OpenAI и Anthropic, периодически фиксируют в запросах интерес к этой теме. Вот Red Queen Bio, собственно, и готовится отразить атаку. Они с помощью AI разрабатывают антитела для разных вирусов. В следующем году у них запланированы клинические испытания на людях антител для борьбы с птичьим гриппом и другими вирусами этой группы. Но в пайплайне у них сильно больше опасных для человечества вирусов. Они разрабатывают антитела для одного вируса, загружают их в свою модель. Та совершенствуется и начинает разрабатывать антитела еще эффективнее. Это если прям кратко. И основатели Red Queen Bio надеются, что в случае чего им удастся быстро разработать антитела для нового вируса с помощью своей модели. Но у них есть и еще одно направление. Они сотрудничают с OpenAI и изучают, как чат-боты реагируют на разные опасные запросы о вирусах, биооружии и так далее. Ну, будем надеяться, что у них все получится! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Новые уязвимости Muse Перед запуском Muse в Meta нашли несколько уязвимостей класса KVM escape, то есть агент потенциально мог выбраться из своей виртуальной машины и добраться до внутренней инфраструктуры компании. По данным 404 Media, как минимум одна из дыр позволяла обычному пользователю получить доступ к чувствительным внутренним базам. Проблема дошла до Цукерберга, команды безопасности работали ночами и по выходным, а укреплять защиту начали всего за 11 дней до релиза. Баги сами по себе - обычное дело, но с агентами появляются вопросы, которые мы раньше особенно не задавали. Muse работает внутри отдельной виртуальной машины и получает доступ к почте, календарю, браузеру, мессенджерам и другим сервисам пользователя. Выходит, Meta запускает внутри своей инфраструктуры программу, которой любой внешний пользователь может давать очень широкий набор задач. Если хакер привык атаковать облачные сервисы снаружи, то здесь ему фактически выдают маленький компьютер внутри облака компании и просят не выходить за пределы песочницы. KVM escape - не единственный пример. После запуска исследователь Патрик Уордл нашёл уязвимость нулевого дня, через которую сторонние приложения и команды из терминала могли управлять Muse. Другой пользователь заставил агента выгрузить не только своих подписчиков в Instagram, но и подписчиков своих подписчиков, хотя такого вообще не должно было быть разрешено. По отдельности каждый такой баг легко исправить, но вместе они показывают, что компании начали пускать внутрь своей инфраструктуры потенциально враждебных автономных пользователей. При этом AI ещё и удешевляет атаку. Агент может сам исследовать окружение, писать эксплойты, разбирать ошибки, пробовать новые варианты и искать доступные сервисы. Так что AI одновременно и то, что приходится защищать, и инструмент, который помогает защиту ломать. Meta платит до $300 тыс. за найденный побег из виртуальной машины Muse - это максимальная награда по продукту. Похоже, самым сложным во внедрении агентов станет безопасно делегировать им полномочия: изоляция в песочнице, ключи доступа с коротким сроком жизни, точечные права, сетевая изоляция, движки политик и аварийный выключатель. Агенты Claude, ChatGPT, Meta и Grok уже достаточно умные и быстро получают доступ к вашим аккаунтам, инструментам и подпискам. Но что произойдёт, когда агент сделает то, чего вы от него совсем не ждали, у меня пока ответа нет. Недавно я тестировал агента Meta, а теперь отобрал у Muse все права и удалил его с телефона)) @maxvotek | linkedin | substack