Наука

Бедность убивает И дело не только в качестве пищи, доступе к хорошей медицине и часто сопутствующим бедности вредным привычкам вроде курения всякого дерьма и листания тик-тока. Тут, оказывается, есть научные факты, и они все удивительно прицельно бьют в одну точку: быть бедным действительно вредно для здоровья, на уровне мозга. 1. Воспаления от потери статуса Snyder-Mackler и коллеги провели исследование на макаках: учёные пересаживали самок макак в новые группы, где менялся их ранг в иерархии, и отслеживали изменения в иммунной системе. В результате изменения в социальном статусе сопровождались изменениями в соотношении разных типов иммунных клеток, и при понижении ранга у макак начиналось хроническое воспаление. Это связано с тем, что мозг не разделяет физическую рану и социальную угрозу, воспринимает потерю статуса как нападение хищника и включает единую древнюю программу защиты. Самый сильный эффект имеет резкая, а не постепенная потеря статуса. Из простых примеров — потеря работы. Есть и хорошие новости: эффект обратим, достаточно лишь вернуть статус. 2. Когнитивный налог на бедность Постоянная нехватка ресурса (денег, времени) заставляет мозг фокусироваться на текущей проблеме — это называют туннельным зрением. Такой фокус отнимает существенную часть пропускной способности ума. Как следствие, ресурсов на планирование, обучение, принятие взвешенных решений начинает не хватать. Результат — бедность приводит к недальновидным решениям, которые не позволяют выбраться из бедности. 3. Удар по интеллекту Постоянные проблемы с деньгами могут ускорять старение мозга. Поэтому поговорка "лучше быть богатым и здоровым, чем бедным и больным" теперь больше звучит как научный факт, а не ирония. В Великобритании десятилетями наблюдали за ~3000 испытуемых 1946 года рождения. У тех, кто годами испытывал финансовые сложности, когнитивные возможности оказались ниже. Так что да, долгосрочная тревога о финансах делает нас глупее. Давайте в выходные примем наконец решение быть богатыми, чтобы как можно дольше оставаться умными! А мне важно ваше мнение: ❤️ — зашло 👀 — пришлось напрячься

RTP Global вновь инвестировал в швейцарский стартап Ahead Health. Фонд Леонида Богуславского и 3VC возглавили раунд на $10 млн. Ahead Health был создан в 2024 году. Стартап разработал платформу для ранней диагностики заболеваний. Она позволяет заказать комплексные профилактические осмотры с предоставлением услуг МРТ всего тела, компьютерной томографии и расширенной диагностики крови. Платформа Ahead Health преобразует сложные медицинские данные в персонализированные, понятные рекомендации. Полный процесс обследования, проводимый компанией, занимает порядка 30 минут, после чего пользователи получают личный план здоровья. По собственным данным Ahead Health, около четверти пользователей сервиса смогли выявить у себя ранее неизвестные медицинские проблемы. В начале этого года RTP Global инвестировал в Ahead Health. Фонд Леонида Богуславского возглавил раунд на $6 млн при участии Tiny․VC, Pareto 20 и нескольких бизнес-ангелов. Привлеченные средства будут направлены на масштабирование бизнеса в Европе. RTP Global [до 2018 года ru-Net] был создан в 2000 году. Инвестирует компании ранних стадий. Фокус фонда - ИИ, e-commerce, финтех, фудтех, транспорт. @rusven

У мозга свой возраст, и он не совпадает с паспортным Прогоните МРТ-снимок через обученную модель — она назовёт возраст мозга. Иногда он совпадает с реальным, иногда мозг выглядит старше или моложе хозяина. Эту разницу называют PAD, predictive age difference. Положительный PAD означает, что мозг постарел быстрее человека. Учёные решили выяснить, какие болезни оставляют след на этих часах. Масштаб исследования серьёзный: структурная МРТ 45 900 здоровых участников из нескольких баз нейровизуализации. С ними сравнили 2698 человек с СДВГ, расстройством аутистического спектра, алкогольной или табачной зависимостью, болезнью Альцгеймера, лёгкими когнитивными нарушениями, шизофренией, биполярным расстройством или большим депрессивным расстройством. Сильнее всего разрыв оказался при болезни Альцгеймера и лёгких когнитивных нарушениях. Зависимости и психиатрические диагнозы вроде шизофрении тоже связаны с «постаревшим» мозгом. А вот у людей с СДВГ и аутизмом отличий от контрольной группы не нашли вообще. Самое любопытное — каждое состояние оставляет свой рисунок. Префронтальная кора стареет ускоренно почти при всех расстройствах, это общий знаменатель. Психиатрические диагнозы бьют по лобным и височным долям. Деменция — по лобной и затылочной коре. А зависимость идёт совсем другим маршрутом: сеть пассивного режима работы мозга и салиентная сеть плюс скорлупа и таламус. Нашлись и специфичные для каждого состояния различия в активности генов. Важная оговорка: это связи, а не причины. Из данных не следует, что болезнь состарила мозг или что постаревший мозг вызвал болезнь. Картину дополнительно путает коморбидность — психиатрические расстройства и зависимости часто идут в паре. Разные расстройства оставляют разные подписи на часах старения мозга, и это может помочь понять, какие биологические пути за ними стоят. А со временем — собрать из PAD полноценный биомаркер. @vselennayaplus

✔️ ЕС выделит 10 млрд евро на создание семи ИИ-фабрик Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики". Прием заявок продлится до 12 ноября, победителей объявят в июле 2027 года. По условиям тендера, подрядчики обязаны полностью ввести объекты в эксплуатацию в течение 18 месяцев после подписания контрактов. wsj.com ✔️ OpenAI запустила программу доступа к флагманским моделям для учёных Программа ChatGPT for Academic Researchers предполагает, что до 2027 года компания предоставит 100 тысячам учёных доступ к своим топовым моделям. Первые 10 тысяч исследователей получат приглашения этим летом. Участникам откроют доступ к GPT-5.6 Sol Pro, ChatGPT Work и Codex с расширенным контекстом, увеличенными лимитами и дополнительными кредитами для функции Deep Research. Платформа включает более 75 научных навыков и интегрирована с базами статей, геномными датасетами и вычислительными блокнотами. Участие отрыто только для профильным специалистам из одобренных OpenAI университетов. Кандидаты обязаны подтвердить академический статус и наличие научных проектов. Одобренный участник может добавить в рабочее пространство до четырех коллег из своего института. openai.com ✔️ Thinking Machines Lab представила модель Inkling-Small Стартап Миры Мурати опубликовал веса мультимодальной MoE-модели Inkling-Small на 276 млрд общих и 12 млрд активных параметров. Модель обрабатывает текст, аудио и изображения в окне контекста до 1 млн токенов. Благодаря дистилляции от флагманской Inkling и обучению с подкреплением, младшая версия превзошла оригинал в кодинге и логическом вывода. Она выбила 80% в бенчмарке SWE-bench Verified и 31,6% в Humanity’s Last Exam. Веса - на Hugging Face, инференс и файн-тюнинг доступны через платформу Tinker. С учетом стартовой скидки стоимость API составляет от $0,58 для контекста 64K до $1,16 для 256K токенов. thinkingmachines.ai ✔️ Google выпустила модель Embodied Reasoning 2 ER 2 обрабатывает непрерывные мультимодальные видеопотоки и работает как высокоуровневый планировщик. Архитектура разделяет логику и моторику - пока модель рассчитывает следующий шаг, физические действия выполняют VLA-модели. Модель анализирует видеокадры в реальном времени, оценивает статус текущего этапа и корректирует алгоритм на лету без перезапуска процесса. ER 2 также поддерживает мультиагентную работу - устройства разного типа могут обмениваться семантическим контекстом для совместного выполнения многошаговых задач в общем физическом пространстве. Модель доступна через Gemini API и на платформе Google AI Studio. В помощь начинающим опубликованы примеры того, как настроить модель и заставить её выполнять задачи в области физического ИИ. blog.google ✔️ Liquid AI выложила веса двунаправленных энкодеров под CPU Стартап опубликовал веса двунаправленных энкодеров LFM2.5-Encoder на 230M и 350M параметров. Модели базируются на архитектуре LFM2, оптимизированы для запуска на CPU и поддерживают контекст до 8К токенов. Основные сценарии применения - классификация, маршрутизация и токен-уровневые операции. По итогам 17 тестов, старшая версия на 350M заняла четвертое место из 14. По словам Liquid AI, при полной загрузке окна в 8192 токена модель 230M выполняет forward pass на CPU за 28 секунд - в 3,7 раза быстрее ModernBERT-base. Код и веса - на GitHub и Hugging Face. liquid.ai @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Почему антенны работают на физике XIX века, но требуют технологий XXI В основе работы антенны лежат уравнения Максвелла, и другими они станут разве что в альтернативной вселенной. Полтора века неизменной физики. А вот сама антенна за поколения связи превратилась во что-то, что инженер из 1G не опознал бы, от простой всенаправленной железки до решётки, которая наводит отдельный луч на каждого абонента и отличает человека на первом этаже от человека на верхнем. Дальше траектория уходит совсем далеко. Метаструктуры позволяют сделать угол преломления луча отрицательным. В перспективных системах тысяча излучающих элементов умещается в панель размером с чемодан, а голографическая поверхность будущего буквально рисует картину поля вокруг приёмника. Физика та же, инженерия другая.

Во Флоренции нашли монашеский рецепт предшественника Coca-Cola. В архивах монастыря Сан-Марко обнаружили документ XIX века с описанием тонизирующего напитка из листьев коки, сообщает The Guardian. В рекламном буклете подробно описывается рецепт «восстанавливающего винного эликсира» (elisir vinoso ricostituente). Его готовили из 10 г боливийских листьев коки и 30 г орехов колы, смешанных с вином. 🔺Рецепт флорентийских монахов напоминает формулу, которую в 1886 году создал американский фармацевт Джон Пембертон. Он также смешал экстракт листьев коки и орехи колы, но из-за сухого закона использовал не вино, а газированную воду. Так появился сироп, впоследствии получивший название Coca-Cola. 📠Father Manuel Russo 📰 Max | Telegram | Рассылка | Приложение для iOS | Android

🔥Синтезатор, где звук добывают битьём виртуальных пружин Бывший ведущий инженер Google Эван Мезеске три года пилил Anukari, и в этом месяце программа вышла из беты в стабильную версию 1.0. Что она делает. Обычно компьютер получает звук либо по аккуратным формулам, либо проигрывая запись живого рояля. Anukari выбрасывает оба способа. Вместо них — пустая 3D-арена, куда вы затаскиваете грузики, пружины и якоря. Нажимаете клавишу — по конструкции бьёт виртуальная киянка. Грузы отскакивают, пружины растягиваются, энергия расходится по всей сцепке. А виртуальный микрофон внутри трёхмерного пространства снимает это движение и превращает кинетику в звук. Дальше начинается веселье. Можно сцепить сотни блоков, шаров и пружин в свисающую паутину, лупить по ней несколькими MIDI-киянками и параллельно модулировать всё это осцилляторами. Соедините хотя бы 20 грузов и постучите — конструкцию начнёт крутить и сталкивать саму с собой. На выходе металлические скрипы, кинетические дроны и щелчки, которые звучат живыми просто потому, что подчиняются законам движения, а не фиксированному скрипту. Работает и в обратную сторону: подайте реальный звук, например свой голос, — и программа переведёт его в кинетическую силу. Крикнете, и пружины физически затрясутся. Ставится и как отдельное приложение, и как плагин в GarageBand или Ableton Live: можно играть живьём или собрать трек и выгрузить обычным аудиофайлом. @droidergram

Важно не сколько, а когда Спор про экраны и детей тянется годами, и результаты исследований до сих пор противоречат друг другу. Причина в основном методическая: детей чаще всего смотрят в одной точке времени, берут уже школьников или просто не имеют повторных замеров в самые ранние годы. Команда из французского Inserm и Национального университета Сингапура эту дыру закрыла. Взяли сингапурскую когорту GUSTO, где за детьми наблюдают с рождения, и шесть раз замеряли экранное время по отчётам родителей — с года до восьми лет. А потом, спустя годы, проверили успеваемость и рабочую память. В выборке было 502 ребёнка. Оказалось, что момент важнее длительности. Больше экрана — хуже успеваемость в 9 лет и слабее рабочая память в 10,5 лет. Но связь распределена по возрасту крайне неровно. Самые большие эффекты пришлись на год. В два и три года значимых связей не нашлось вообще. А в шесть лет они внезапно вернулись — ровно тогда, когда ребёнок идёт в школу. Гипотеза авторов: раннее младенчество — окно повышенной чувствительности. Развивающийся мозг особенно уязвим к тому, что экран вытесняет живое обучающее взаимодействие со взрослым. Дело не в «излучении» и не в контенте самом по себе, а в том, что не случилось вместо них. Для справки: ВОЗ и Американская академия педиатрии советуют не давать экраны до 18–24 месяцев и держаться в пределах часа в день с двух до пяти лет. Многие семьи эти рамки превышают. Насколько всё серьёзно? Авторы честны: лишний час в день не сломает конкретного ребёнка, эффект небольшой. Но на уровне популяции даже маленький сдвиг переводит заметное число детей в категорию с более слабыми результатами. Поэтому и вывод простой — меньше значит лучше, начинать имеет смысл с младенчества и не расслабляться к школе. Чего в исследовании нет — разбора качества контента, типа устройства и того, смотрят ли родители вместе с ребёнком. Авторы сами говорят: это следующий шаг, одна лишь длительность всю картину не объясняет. @vselennayaplus