🍂Fall into ML на максималках ⠀ Во второй день конференции взяла от нее максимум. Открыла его своим докладом на AI-спринте от Сапфира, про то, как писать статьи уровня A/A*. Под это дело мне выдали отдельный бейдж «Эксперт», видимо решили, что одного с лого конференции недостаточно. ⠀ Выступала сразу после Евгения Бурнаева - одного из лучших ученых в области AI сегодня. Это была большая ответственность, но, кажется, доклад удался: на кофе-брейке я едва успела выпить кофе, столько набралось желающих задать вопрос, сказать спасибо и предложить сделать совместный рисерч. Хотела годик отдохнуть от научного руководства, но когда к тебе рвутся такие шикарные люди, как тут устоять. ⠀ Дальше весь день подходили подписчики, студенты с @otus.ru и коллеги. ⠀ А вечером знаменитая постер сессия - главное мероприятие конференции. Её особенность в том, что здесь презентуют не новые работы, а те, что в этом году прошли на A/A* (лучшие мировые конференции по AI). Получается галерея лучших достижений наших учёных за год, и у нас там было целых 4 постера! ⠀ Аншлаг лютый: слушателей столько, что каждому рассказываешь про наш рисерч. Спасибо соавторам, что пришли поддержать, без них я бы не выдержала этот наплыв. ⠀ К концу постерной сессии я, кажется, умерла. Зато взамен получила заряд, которого хватит надолго! Кстати, выкладывать материалы? Ставьте огонек, если они будут полезны! ⠀ #трудовыебудни #вшэ #ai #fallintoml

Дал интервью каналу Кротовая нора о своей деятельности, философии и об эмансипаторных технологиях современности.

В своей практике Михаил выходит за границы академических пространств и считает себя скорее внеакадемическим исследователем работая в параакадемическом поле приоритизируя быстроту публичности материала над символической значимостью формы. Технологии как результат прогресса осмысляются медленнее чем хотелось бы, но их широкое практическое освоение в том числе и как художественного инструмента и способа исследовать, а также др. вариации способствует изменению нашего представления о естественном. Мы всё чаще воспринимаем природу и собственное тело через экраны, алгоритмы и интерфейсы и эта опосредованность одновременно размывает привычные границы и открывает новые возможности для связи с миром. О ЧЁМ ПОГОВОРИЛИ: • Как выйти за пределы антропоцентризма • Сознание всегда ли продукт разумности и биологической среды • Распределенная субъективность, машинная агентность и новые формы разума • Непознаваемость технологий и апокалиптический страх • Технокапитализм и желание: как меняются их отношения • Глитч как разрыв привычной реальности и ключ к новой форме мышления • право животных на смерть, способен ли человек уничтожить биогеоценоз планеты

Дети бывают не только тупые, но и жирные! На момент исследования в мире было около 41 миллиона детей с лишним весом. Виноваты, конечно, не родители, а экраны — ребёнок за ними не двигается. И ещё в фильмах, мультиках и рекламе очень много пиццы, хот-догов и прочего жирного, солёного и сладкого, и они показаны привлекательно. Но почему-то если так привлекательно показывать брокколи, дети её не едят. Сделали мультфильм типа белки из ледникового периода с орехом, только панда с конфетами — и точно такой же второй с пандой с мандаринами. Мандарин типа полезный, конфета нет. Продукт появлялся на экране 5 раз, суммарно около 21 секунды, и в 4 случаях из 5 герой ещё и называл его вслух. Менялась только еда. Из 75 детей отобрали 68: для айтрекинга нужны не совсем косоглазые. 8 лет, девочки и мальчики пополам. Дети не знали, что за ними следят. Обе основные гипотезы не подтвердились! — Вредная еда сильнее притягивает взгляд — нифига! — Вредная еда сильнее возбуждает (мерили по расширению зрачков) — нифига! Но! Домашний запрет сладкого повлиял на зрачок. При этом если запрещать мандарины, то они не интересуют детей сильнее. А вот конфеты очень даже интересуют. Идём дальше. 74 ребёнка 5-6 лет из начальных школ Нидерландов, Германии и Бельгии. Запрещали есть определённые продукты. — Запрещённая еда немного привлекает. — Запретные дети не наелись запретного больше в калориях. — А вот по доле есть разница. Дети выбирали запретную еду чаще и больше — вытесняли часть обычной. В смысле, если запретить чипсы, ребёнок продолжит есть кашу и не откажется от неё, но будет есть её меньше, а разницу калорий доберёт чипсами. — Больше всего ели и дети очень строгих родителей, и дети очень нестрогих родителей. Меньше всего — дети родителей с умеренным уровнем ограничений. Предлагают родителям попробовать запрещать овощи и фрукты, но не штрафовать за нарушения. Еда без голода! Это когда человек продолжает есть уже после того, как наелся. Ну, типа, знаете, если вам на стол положить открытую банку с печеньями, вы их сожрёте. — Есть ген FTO (вариант rs9939609) — носители рискового варианта едят без голода больше. Ещё нашли связь с делецией участка 16p11.2. — У детей старше 5 лет, если им искусственно портили настроение (давали пазл с недостающим кусочком или рисунок без нужного карандаша, гады), они потом ели без голода больше. А у малышей 3-5 лет такого эффекта не было — видимо, заедать стресс ребёнок ещё не научился. У подростков — чем выше осознанность, тем меньше они такой фигнёй страдают. — Чем сильнее у ребёнка активируется система вознаграждения мозга в ответ на еду, тем больше он жрёт. Они просто с этого прутся. Но вот ген дофаминового рецептора D2 связи не дал. — Время у экрана, зарядка, режим сна, раса, темперамент и IQ не влияют. Если мать активно ограничивала еду, когда девочке было 5 лет, то к 9 годам у девочки была более выраженная еда без голода — особенно если у самой матери был жирок. Эти случаи прям позволяли предсказывать будущую массу девочки, и в длительном исследовании они там довольно хорошо попали. Слабое место — большая часть данных пришла из Америки, причём ещё до семаглутида, а там с жиром есть проблема.

Ещё полезное: — Тут вот считали для курева (там работа). — Про семаглутид — В США уменьшился уровень ожирения, и это не нравится супермаркетам!

-- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — Доктор, а какой у меня правильный рост при моём весе? — 4 метра!

Организационная культура как мем В рамках нашего книжного клуба перечитываю «Мы — то, что мы делаем» Бена Хоровица и зацепил меня вот этот фрагмент:

Истории и поговорки определяют культуру. Джон Моргридж, CEO Cisco с 1988 по 1995 год, каждую копейку вкладывал в бизнес. Но, поскольку многие его сотрудники привыкли свободно тратить деньги, он понимал, что напоминать им о бережливости бессмысленно. Моргридж подкреплял слово делом и всегда останавливался в дешевой гостинице Red Roof Inn, но даже этого примера оказалось мало. Тогда он сформулировал нравоучительный принцип: «Если вы не видите свой автомобиль из гостиничного номера, то вы платите слишком много». Когда это услышали топ-менеджеры, они сразу поняли, что билеты в бизнес-классе и дорогие ужины исключаются. А главное, они поняли, что командировки нужны для того, чтобы заботиться о нуждах клиента, а не наслаждаться привилегиями.

В итоге решил я посмотреть, а что там с исследованиями мемов в корпоративных культурах. Выбрал нам 4 самых интересных статьи: 1. A Theory of the Cultural Evolution of the Firm: The Intraorganizational Ecology of Memes • Мемы воспроизводятся через наблюдение за поведением других людей и его интерпретации. Так происходит эволюция этих структур: люди по-разному объясняют увиденное, переосмысляют его и переносят в другие контексты. • В результате внутри организации постоянно происходят вариация, отбор и сохранение мемов. Организационная культура эволюционирует в результате этих меметических процессов, а не только целенаправленных действий менеджмента. • Некоторые мемы сохраняются не потому, что полезны бизнесу (а могут быть и весьма вредными), а потому, что успешно воспроизводятся. • Авторы предлагают смотреть на организацию через meme's-eye view. В этой перспективе компании как организационная форма возникли и развивались в процессе адаптации в том числе потому, что определённые комплексы мемов получают внутри них преимущества в воспроизводстве и сохранении. 2. Organisational Memetics?: Organisational Learning as a Selection Process • Мемы формируют самоподдерживающиеся системы, которые сохраняют организационную культуру даже без сознательных усилий. • Устойчивые комплексы мемов сопротивляются изменениям: новые идеи, противоречащие сложившимся представлениям, могут отторгаться организацией. • Инновации часто возникают в относительно изолированных группах, где влияние господствующих мемов слабее. • Можно провести аналогию с эволюционно устойчивыми системами в биологии: однажды сложившийся комплекс мемов стремится сохранять собственную стабильность. • Отсюда возникает принципиальная проблема организационных изменений. Чтобы организация начала действовать иначе, недостаточно изменить формальные правила. Необходимо разрушить или изменить меметические механизмы, благодаря которым прежние правила продолжают воспроизводиться. 3. Memetic Engineering: A Framework for Organisational Diagnosis and Development • Мемы распространяются через подражание, особенно когда их носителями выступают авторитетные или яркие лидеры. • Отдельные мемы объединяются в memeplexes — устойчивые комплексы убеждений, моделей поведения и культурных установок. • Мемы могут поддерживать организационную культуру или вступать с ней в противоречие. Последние авторы называют токсичными мемами. • Для диагностики мемов предлагается оценивать три характеристики: точность воспроизводства (fidelity), восприимчивость людей (susceptibility) и резонанс (resonance). 4. An Empirical Investigation of Organizational Memetic Variation • Меметическую вариативность можно рассматривать как потенциальный индикатор способности организации к изменениям. • Семь категорий меметических вариаций: повторение (repeat), усиление (emphasis), расширение (extension), комбинирование (combination), новое измерение (new dimension), неверная интерпретация (misinterpretation), растворение (no retention). В комментариях более подробный сводный обзор. И короткое аудио-саммари.

https://t.me/cto_neuro На правах шейра контента интересного. Андрей фундаментально гораздо больше знаний и опыта имеет, может докопаться до истины, видеть галлюцинации и sci-fi от ИИ. Интересные вопросы в комментариях тут и в фб оставляет. Поделитесь, что интересного у него есть в канале в комментариях, а я через ИИ прогоню / поделюсь и расскажу. + я попробую ответить на его вопрос про Опосы Гротендика в AI и почему в лоб это не решается, плюс зачем это все вообще? AI research отходит уже от классических алгоритмов, графов и дискретных (это правильно тут употребить?) вычислений, переходя в динамические системы на стыке геометрии / физики / абстрактного мат аппарата, чтобы описывать состояния ИИ систем/агентов/памяти и тд и тп. Потыкайте через гугол / перплексити, чтобы перевел все. В целом, как мне кажется (без цифрового мозга и ИИ), классные теории / наблюдения / гипотезы из-за нехватки вычислительных ресурсов / памяти и тд и тп просто упрощаются / аппроксимируются / какие-то хаки применяются математические чтобы сложность снизить асимптотическую и переводить если уже выбора нет в какие-то моделирования / статистические вычисления и прочее. Тут какой-то аналог может быть с моделированием и предсказанием черной дыры (black hole 🕳️) и что численно промоделировать это невозможно пока и до какой-то степени точности это все изучается. Это все конечно все сильно уже далеко уходит от обычного прикладного использования агентов, но если у вас RnD постоянный, поиск оптимизаций и желание все математически точно подтверждать и доказывать, то в это быстро упретесь и столкнетесь с нехваткой контекста / памяти / стабильности контекста / задач с длинным горизонтом выполнения и тд и тп. Тогда тоже рано или поздно дойдете к уровню Гротендика где самому отличить галлюцинации и sci-fi от реальности самому невозможно из-за повышающейся когнитивной нагрузки экспоненциально.

Я сижу в самолёте, чтобы лететь на EMNLP :) И уже завтра в постерную сессию в 10 утра презентую статью SV-Detect: AI-generated Text Detection with Steering Vectors. Она про детекцию AI-generated текстов с помощью стиринг векторов — направлений в пространстве активаций LLM, отвечающих за переход от реальных текстов к сгенерированным. Если вы на EMNLP, приходите завтра посмотреть на меня статью! Первый и главный автор этой статьи — выпускник DLS Михаил Вишняков. К сожалению, он поехать на конфу не смог, поэтому статью презентую я. Но что хочу сказать: если помните, я когда-то я писала, что в качестве проектов DLS давала несколько своих идей для рисерча вокруг стиринга и что после окончания проектов некоторые студенты DLS продолжали над ними работать. Так вот, статья SV-Detect — результат одного из таких проектов. Это первый раз, когда из проекта DLS получилась полноценная статья, которая прошла на конференцию, чему мы очень рады! 🥺 Ну и ещё раз поздравляю Михаила с принятой статей! На мой взгляд, результаты и сама статья получились очень хорошие

— Почему когда спешишь в туалет, в лифте приходится пританцовывать? Просмотр котиков или мемасов не помогает отвлечься, нужны именно движения

— спросил, переминаясь с ноги на ногу, @JeSuisUzbeque Коротко: — Мочевой пузырь монополизирует тормозные ресурсы мозга, и контролировать себя становится легче. — Конфликт "хочу, но я в лифте" выплёскивается в ритмичные движения. — Сами движения механически запускают рефлекс, глушащий мышцу-детрузор. Теперь поехали по работам! Есть гипотеза, что если вы хотите в туалет, легче проходить детектор лжи. Есть такой эффект побочного торможения — разные виды самоконтроля (например, контроль над эмоциями, мыслями или физиологией) используют одни и те же нейронные сети в мозге. А если заставить человека сильно хотеть в туалет, поможет ли это ему меньше нервничать во время вранья? Взяли 22 студентки, половину напоили водой, подождали 45 минут и провели интервью на холиварные темы. На втором этапе группа из 118 студентов смотрела эти видео и пыталась угадать: врет человек на экране или говорит правду. — Лжецы с полным мочевым пузырем вели себя гораздо естественнее и использовали более длинные предложения. Обычно при вранье речь становится примитивнее из-за перегрузки мозга, но, по ходу, мочевой пузырь дал ресурс для построения красивых историй. — Точность распознавания лжи такого персонажа падала с обычных 47% до 28%. — На тех, кто говорил правду, полный мочевой пузырь почти никак не повлиял. Они просто выглядели чуть более тревожными, но им верили. Слабое место работы как обычно у психологов — выборка говно. Не было сильного стресса (за убеждения не сажали после высказывания убеждения), поэтому врать было тепло и приятно. Ну и если дать людям чуть больше воды, когнитивные функции сходят лесом — пациент начнёт пробиваться к туалету хоть ползком. Точно скалибровать правильную дозу не получилось. Тут решали деликатную, но важную проблему у больных рассеянным склерозом. Он разрушает нервные пути. До 90% таких пациентов страдают от проблем с мочеиспусканием. Самая частая беда — это гиперактивность детрузора, мышцы, которая сжимает мочевой пузырь, чтобы его вылить. Если здоровый человек или человек с обычным (не связанным со склерозом) гиперактивным мочевым пузырем сильно сожмет мышцы тазового дна (которыми мы останавливаем струю мочи), спазм мочевого пузыря прекратится. Решили проверить на женщинах с рассеянным склерозом. Взяли 33 женщины, провели КУДИ и электромиографию. Из 33 участниц у 30 действительно случился спазм мочевого пузыря прямо во время теста. Но: — У 7 пациенток сжатие мышц таза полностью подавило спазм мочевого пузыря. — У 20 пациенток сжатие значительно уменьшило силу спазма. — 3 описались. Это даёт сигнал по половому нерву в спинной мозг, а оттуда приходит команда на паузу до выяснения, что же происходит, и почему с добрым утром. И да, "Разрушители легенд" проверяли танец с зажатыми ногами экспериментально — движение помогло дотерпеть некоторым участникам, но не всем. И ещё одна работа. Люди, которым хочется в туалет, лучше справляются с тестами, где нужно себя контролировать и не поддаваться на автоматические реакции. Потому что уже заняты сдерживанием. Теперь классика про смещённую активность — этологическое объяснение туалетного танца. Когда организм зажат между двумя несовместимыми императивами (надо УЖЕ, а нельзя), конфликт выливается в ритмичные бессмысленные движения. Проявляется при напряжении и коррелирует с тревогой. И выдаёт эмоциональное состояние человека точнее, чем слова и мимика. То есть ваш танец перед туалетом — это телесный сигнал стресса. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — Доктор, как мне это вылечить? — Сейчас загуглю. — А может, я сам? — Вот давайте не будем самолечением заниматься!

Люди лучше выберут боль, чем думать! Это @flucrum вспомнила про работы, где боль сравнивали с новыми знаниями. Значит, самая базовая база: умственные усилия неприятны. Мозг дорогой по потреблению, потребление надо было экономить почти всю эволюцию, поэтому хочется меньше думать. Поэтому делать надо только то, что точно окупается. По этой логике есть некий уровень боли, который проще терпеть, чем подумать. Взяли 39 студентов примерно 21 года, прикрепили к ним паяльники (или кипятильники, там не очень понятно), но этическая комиссия разрешила греть их не больше 49 градусов Цельсия. Слабаки! Дальше людям много раз предлагали выбрать между 20 секундами трудной умственной работы и 20 секундами ожога: — Чем труднее была задача, тем чаще выбирали боль. — В среднем боль выбирали в 28% случаев. — Лёгкие задачи почти не раздражают, а дальше неприятность растёт всё быстрее, лучше её обменять на ожог. — Если обещать бить быстро — например, в течение 3-5 секунд с таймером — то люди чаще соглашаются на задачу. Тут, возможно, другая подсистема, которая заставляет избегать немедленной боли. Выборка, как обычно у психологов, говно, этический комитет сорвал всё веселье, но идеи от работы остались. Поэтому появились ещё работы! Надо было придумать, что делать с болью, потому что этические комитеты что-то сильно от этого возбуждались. Придумали физические упражнения. Это тоже боль, но этичная. Тут сравнивали сильные мышечные усилия с интеллектуальными задачами — и нашли ситуации, когда люди лучше что-то будут сжимать до боли, чем решать задачу. Интересно, что там были даже обмены, когда время неприятного усилия было больше, чем ожидаемое время решения задачи головой, но выбирали всё равно мышцы. Нужно было больше страданий! Тут анализ по 125 статьям — хирурги, военные лётчики на тренажёре, водители в двухчасовой симуляции, студенты с 2900 однотипными нажатиями на клавиши, люди, сбегающие из виртуальной тюрьмы. Многие исследования вообще тестировали гаджеты и софт. Так что если вы работаете бета-тестером, то можете ссылаться на это исследование, там вашу работу по факту признают пыткой. В целом у всех чем больше мыслей — тем неприятнее. Единственное, другой формой кривой выделилась азиатская часть выборки — это связывают с привычкой к учёбе (китайские подростки могут учиться по 60+ часов в неделю) или особенностями перевода и восприятия терминов. В смысле, если должен — значит, должен! Но! Например, есть шахматисты. Они-то почему не страдают постоянно? А победа, рейтинг и чувство собственного мастерства перевешивают неприятности. Те же любители головоломок любят не головоломки, а доказывать себе, какие они офигенные. Сюда же ложится эффект Икеи: мы больше ценим то, что далось тяжело. Так что если убрать победу, рейтинг и чувство мастерства, то работать станет грустно и неприятно. Именно это мы называем "игра превратилась в фарминг". -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Когда перестает работать интернет, можно погрузиться в свои мысли и серьезно поду... А нет, всё, заработал!

Новое видео на ютубчике: Типы и свойства работ Если у вас есть продукт — ваш продукт может выполнять разные работы [задачи] людей. В зависимости от типов и свойств этих работ, вы можете получать разную бизнес-ценность. Из этой лекции вы узнаете: • Шесть типов работ и шесть свойств работ, и зачем вам знать все типы и свойства. • Как находить «налоговые работы» и как они влияют на клиентский опыт и отвалы. • Как частотность работ влияет на повторные покупки и почему важно учитывать это при выборе работ и сегментов. • Как задействовать «виральные работы», чтобы получить виральный рост продукта. • Как не повестись на фантазии людей о том, что они не будут делать и не потратить деньги на продукт, который не будут покупать и почему в исследованиях важно смотреть на реальные действия клиентов в прошлом, а не их планы 🔗 Смотреть видео на ютубе

🔬 ИИ на 27 млрд параметров предлагает научные гипотезы, которые совпадают с последующими исследованиями чаще, чем у GPT-6 и Claude Opus 5. Авторы DiscoveryRSI сравнили гипотезы моделей с работами, опубликованными после даты отсечения обучающих данных. Доля совпадений: • DiscoveryRSI-27B — 6,3% • GPT-6 — 2,5% • Claude Opus 5 — 2,3%. Система развивает гипотезы, собирает доказательства, предлагает способы проверки и использует результаты предыдущих попыток, чтобы улучшать следующие. У каждой идеи должны быть план исследования, критерии проверки и альтернативные объяснения. Совпадение с публикацией ещё не означает доказанное открытие. Но это интересная проверка того, способен ли ИИ предлагать направления, к которым позже приходят исследователи. Модель и код доступны: 📄 https://arxiv.org/abs/2610.23839 💻 https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI 🔴 https://foundry-arena.rsi-arena.workers.dev/arena

🧠 17-летний китайский исследователь ИИ с зарплатой 1,5 млрд йен в год уходит из Kimi и летит в Кремниевую долину Чэнь Гуанъюй из Шэньчжэня пришёл в исследовательскую команду ИИ-компании Kimi в 16 лет, когда ещё учился в старших классах. По сообщениям, его годовой доход оценивают в 1,5 млрд йен. Он стал первым соавтором статьи, которая привлекла внимание специалистов по всему миру. Результаты его работы использовали в модели на 2,8 трлн параметров. 15 октября Чэнь объявил, что уходит из Kimi, и заявил о намерении отправиться в район залива в США. У него нет ни докторской степени, ни университетского диплома. Зато есть исследовательские результаты, а для лучших ИИ-лабораторий мира этого оказалось достаточно, чтобы работать плечом к плечу с ведущими учёными. Доступ к топовым командам открывает сильная статья, и возраст с формальными регалиями тут ничего не решают. @ai_machinelearning_big_data

🌍 Что интересного вышло за неделю в официальных блогах вузов и компаний на Naked Science: • РУДН: Физик из России обнаружил, что модели гало темной материи не соответствуют свойствам пространства-времени https://naked-science.ru/article/column/galo-i-svojstva • СПбГУ: Геологи объяснили происхождение гранита, ставшего символом Петербурга https://naked-science.ru/article/column/proishozhdenie-granita • ТГУ: Ученые из России обнаружили микропластик во всех пробах снега Западной Сибири https://naked-science.ru/article/column/mikroplastik-v-probah-snega • ФизТех: Физики обнаружили расчетный порог перехода карбина в полуметалл https://naked-science.ru/article/column/porog-perehoda-karbina • КНЦ РАН: Ученые РАН получили борат серебра, размывающий границу между слоистыми и каркасными структурами https://naked-science.ru/article/column/poluchili-borat-serebra • Университет «Дубна»: Одна модель для разных частиц: физики из России предложили единый подход к описанию мезонов https://naked-science.ru/article/column/podhod-k-opisaniyu-mezonov • ФизТех: Плазма тоже воздействует: ученые из МФТИ выявили дополнительный источник волн при испытании материалов электронным пучком https://naked-science.ru/article/column/dopolnitelnyj-istochnik-voln • НИУ ВШЭ: К началу или к центру: ученые НИУ ВШЭ выяснили, куда смотрят дети и взрослые при чтении https://naked-science.ru/article/column/kuda-smotryat-deti • ФизТех: В МФТИ научились видеть скрытую структуру слоистых сплавов с помощью терагерцевого излучения https://naked-science.ru/article/column/strukturu-sloistyh-splavov • ТюмГУ: ИИ против преподавателей: ученые сравнили, кто лучше справляется с ролью научного руководителя https://naked-science.ru/article/column/ii-protiv-prepodavatelej • Сеченовский Университет: Ученые из России описали молекулярный профиль рака легкого в крови https://naked-science.ru/article/column/profil-raka-legkogo • ФизТех: Физики из МФТИ показали, как охлаждение перестраивает магнитную структуру металлического стекла из железа и гадолиния https://naked-science.ru/article/column/struktura-metallicheskogo-stekla • ПНИПУ: Ученые из России научили нейросети находить руду в два раза быстрее https://naked-science.ru/article/column/nahodit-rudu-bystree • НИУ ВШЭ: Российские ученые поставили под сомнение установление рекорда в замерах свойств сверхпроводников https://naked-science.ru/article/column/somnenie-i-rekord-v-zamerah • ТГМУ: Российские офтальмологи научились различать вирусный и невирусный увеит по анализу крови без ожидания результатов ПЦР https://naked-science.ru/article/column/uveit-po-analizu-krovi

✔️ OpenAI открыла биологам бесплатный доступ к GPT-Rosalind Прошедшие отбор лаборатории получат до 30 рабочих мест по тарифу Business Standard на 12 месяцев, программа Rosalind Academic Plan рассчитана на исследовательские группы в науках о жизни. Сама GPT-Rosalind заточена под биологию, медицинскую химию и геномику, а работает она в связке со средой Rosalind Workbench, которая управляет профильными программами, от инструментов дизайна белков до сопровождения лабораторных экспериментов. Доступ откроют после верификации, вместе с ним дают и базовую коммерческую линейку моделей OpenAI.  openai.com ✔️ Anthropic дала аудиторам METR доступ уровня штатных сотрудников Шесть исследователей некоммерческой организации получили рабочие места, корпоративное оборудование и доступ к внутренним системам наравне с командой оценки рисков самой компании. Публиковать отчёты об уязвимостях моделей они могут самостоятельно, вето у Anthropic нет, исключение сделано только для узкого списка конфиденциальных данных. С этого проекта начинается трёхуровневая программа постоянного внешнего надзора, на следующих её этапах Anthropic привлечёт также SecureBio и Accenture. anthropic.com ✔️ Perplexity открыла код платформы для изоляции агентов SPACE – платформа виртуализации и запуска песочниц, на которой с июля работает автономный агент Perplexity Computer. Она позволяет моделям безопасно выполнять произвольный код и управлять файловой системой, каждое рабочее пространство поднимается в отдельной виртуальной машине со своей ОС. Процессы изолированы от хоста и внешних сервисов, среда считается недоверенной, а сетевые политики и токены авторизации держит внешний слой управления. Архитектура рассчитана на непрерывные сессии и параллельные ветки вычислений, вместо полного дублирования образов хранятся снимки состояния, поэтому агента можно ставить на паузу, ветвить сессии под проверку гипотез и восстанавливаться после ошибок. По словам Perplexity, на реальном трафике SPACE обрабатывает миллионы запусков в день и стартует в 3–5 раз быстрее коммерческих аналогов, а внутренние тесты на побег из песочницы компрометации хоста не дали. perplexity.ai ✔️ Gemini 4 Argon стала доступна подписчикам Google AI Pro В платформе для разработки Antigravity модель раньше была эксклюзивом более дорогого плана Ultra. Теперь на базовой подписке её можно применять для программирования, отладки архитектуры и многоэтапной разработки через десктопный клиент и консольный интерфейс. Для Pro выделили отдельную еженедельную квоту запросов к Argon, она не пересекается с лимитами на Gemini 3.8 Flash, так что обе модели работают параллельно. Antigravity в X ✔️ Amazon представила носимые ИИ-устройства Bee В линейку вошли клипса Bee Frontier за 75 долларов и модуль Bee Eclipse за 100 долларов с магнитным креплением к смартфону. Устройства расшифровывают диалоги, пишут краткие записи встреч и синхронизируются с календарями и почтой, а их аудиопоток связан с алгоритмами Alexa+ и поисковой выдачей магазина, так что упоминание бытовых нужд в беседе влияет на рекомендации на главной странице. Интеграции привязаны к подписке Bee Pro за 12 долларов в месяц, без неё устройства хранят контекст только за последние две недели. Ранее Amazon ограничила автоматические покупки через ботов Muse и Grok, а теперь, со своими микрофонами, рассчитывает собирать данные о намерениях покупателя до того, как он введёт прямой запрос. aboutamazon.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

💡Все, что вы хотели знать про Start в Research ⠀ По вашим заявкам открыли материалы моего курса Start в Research — про то, как превратить своё исследование в статью уровня A/A*. ⠀ Это открытый курс онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» (ФКН ВШЭ), который мы читаем как межфакультетский для всех студентов Вышки. Его цель простая: научить «оборачивать» сильный рисерч и разработки в статьи уровня топовых конференций. Одно дело — сделать крутое AI-решение, другое — довести его до NeurIPS или ACL, выполнить все «правила игры в сабмит» и пройти все круги ревью. ⠀ Что разбираем на курсе: ✔️ Как выбрать конференцию под своё исследование ✔️ Как правильно подавать статью ✔️ Лайфхаки написания текста ✔️ Ревью и реббатл — как не слить статью на последнем этапе ✔️ Когда вместо конференции идти в журнал ✔️ Как использовать AI-инструменты при написании, не нарвавшись на desk reject ✔️ Как презентовать исследование ⠀ Курс в самом разгаре — три лекции уже на YouTube, остальные будут появляться по мере выхода. ⠀ ✒️GitHub 👀YouTube ⠀ #research #airesearch #ВШЭ #ФКН #researchlife

У вас есть ощущение, что сейчас у большинства научных статей происходит кризис осмысленности? Приведу несколько примеров. Наверное, вы помните, что пару месяцев назад я делал интервью с Глебом на тему World Models. Глеб проводил целую серию семинаров о том, а вообще имеют ли смысл World Models, где в них искать преимущества и в чём их профит. И это была очень ценная, на мой взгляд, и важная серия семинаров. Есть масса работ, поддержанных NVIDIA и другими компаниями, в которых проделана огромная и сложнейшая работа по тому, как обучить World Model, как получить дополнительные проценты на каком-то бенчмарке при таком подходе и прочее, и прочее. Но при этом нет ни одной внятной демонстрации и чёткого ответа на вопрос, как именно это помогает. И чтобы разобраться с этим, нужно привлекать достаточно умных людей, которые глубоко в теме, причём не один раз. И мне кажется, что это огромная проблема современной науки и современных статей. Я вот полчаса назад сходил на небольшой семинар одного из авторов модели D-Robotics Uranus, который проводила сама D-Robotics. Я абсолютно случайно оказался в их Discord-канале, когда они прислали мне плату на тестирование. Наверное, вы помните видео про RDK S100. Они параллельно занимаются тем, что обучают World Models. Автор рассказал доклад. Явно написанный чатом гпт. Здоровый человек не говорит в таких формулировках. Я спросил автора, смогли ли они сделать какой-нибудь простой тест на новом роботе в новом environment и сравнить результат с каким-нибудь ACT. Или сделать любой ablation study. Мой вопрос был единственным. Автор решил что лучший ответ - отключить камеру и перестал отвечать на что либо. 🤣🤣🤣 Мне кажется, это очень показательно. Когда я смотрю на реальные стартапы, которые что-то делают, они очень часто не используют вообще никакие технологии, появившиеся за последние три-четыре года. Потому что ещё не произошло осмысления того, что было сделано за это время, и того, как это применять в реальности. И абсолютно не факт, что значительная часть этих технологий вообще дойдёт до реального применения. Мне это кажется катастрофическим разрывом с тем, как всё было 20 лет назад. Когда практически по любой статье, которая появлялась, с автором можно было очень долго разговаривать о том, где это можно использовать, какие проблемы это в реальности может решать. И авторы были супер открыты к тому, чтобы обсуждать, что да, им кажется, что это, конечно, не общий метод, но вот тут, тут и тут он может значительно усилить существующие алгоритмы. Сейчас же авторы живут в каком-то своём воображаемом замке, который очень плохо маппится на реальность.

📌 Учёные призвали изолировать от интернета модели, способные к кибератакам Открытое письмо об ИИ и кибербезопасности подписали 406 исследователей, в основном из университетов и научных институтов разных стран, среди них Йошуа Бенжио, Джеффри Хинтон, Стюарт Рассел, Перси Лян, а также криптографы Рон Ривест и Дэн Боне. Авторы призывают разработчиков моделей с развитыми навыками взлома немедленно перейти на надёжные системы изоляции и по умолчанию запускать такие модели на машинах, физически отключённых от интернета. По их словам, без немедленных перемен в разработке и внедрении ИИ такие случаи продолжатся, а следующие ударят по уязвимой критической инфраструктуре гораздо сильнее. В этих утечках учёные видят две проблемы сразу. Модели ведут себя непредсказуемо, а разработчики пренебрегают обычными правилами кибербезопасности, хотя более надёжные песочницы могли бы утечки предотвратить. Поэтому нужны и исследования согласованности ИИ, и лучшие средства изоляции. Если модель всё же выпускают в интернет, круг разрешённых ей действий, по мнению авторов, нужно соизмерять с тем, насколько плохо мы пока умеем предсказывать, не приведут ли они к сбою защиты. Письмо предлагает создать международный орган вместе с правительствами и специалистами по ИИ и кибербезопасности, который должен вырабатывать открытые стандарты изоляции для случаев, когда модели дают больше доступа, чем позволяет песочница, и вести учёт утечек. Как такой орган будет устроен и кто его будет финансировать, в письме не сказано. Среди подписавших нет представителей OpenAI, Anthropic и DeepMind. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Проверять идею нового продукта иишкой вместо живых людей соблазнительно: дёшево и за вечер. Обманываться и находиться в иллюзии в целом тоже приятно, да ведь?🤭 Продакты, которые сравнивали AI-респондентов с живыми людьми, жалуются на одно и то же: ai-клиент ожидаемо хвалит всё подряд. Nielsen Norman Group проверили это на трёх своих исследованиях. Реальные пользователи признавались, что курсы часто бросают, а синтетические уверяли, что прошли всё. В одной из компаний, где я работала, у нас был сегмент ЦА, который мы звали big boys toys. На словах клиенты покупали робота ради автоматизации, а по факту покупали статусную игрушку. AI вряд ли бы такое выдал: в интернете, где ai берет инфу, про роботов пишут про окупаемость

Ребята, AI-респондент это модель, прогноз, а не исследование. Гипотезы и вопросы интервью с ним готовить можно, а вот вкладываться в продукт я бы стала только после разговоров с ЦА.

Живые касдевы с настоящими инсайтами точно дадут вам преимущество перед тыщами вайбкодеров. Которые дрочат на проводят иишные исследования и радуются, когда иишка «все правильно разложила» А вы что думаете?