4 920
Subscribers
+124 hours
-597 days
-22730 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+37
in 0 channels
June '26
+92
in 0 channels
Get PRO
May '26
+42
in 1 channels
Get PRO
April '26
+52
in 2 channels
Get PRO
March '26
+50
in 2 channels
Get PRO
February '26
+60
in 2 channels
Get PRO
January '26
+103
in 3 channels
Get PRO
December '25
+108
in 5 channels
Get PRO
November '25
+81
in 1 channels
Get PRO
October '25
+54
in 5 channels
Get PRO
September '25
+69
in 2 channels
Get PRO
August '25
+97
in 2 channels
Get PRO
July '25
+145
in 2 channels
Get PRO
June '25
+73
in 0 channels
Get PRO
May '25
+151
in 11 channels
Get PRO
April '25
+65
in 3 channels
Get PRO
March '25
+119
in 3 channels
Get PRO
February '25
+133
in 6 channels
Get PRO
January '25
+157
in 1 channels
Get PRO
December '24
+120
in 6 channels
Get PRO
November '24
+410
in 7 channels
Get PRO
October '24
+119
in 9 channels
Get PRO
September '24
+2 932
in 20 channels
Get PRO
August '24
+1 715
in 8 channels
Get PRO
July '24
+94
in 10 channels
Get PRO
June '24
+87
in 4 channels
Get PRO
May '24
+58
in 3 channels
Get PRO
April '24
+51
in 3 channels
Get PRO
March '24
+106
in 1 channels
Get PRO
February '24
+453
in 3 channels
Get PRO
January '24
+128
in 6 channels
Get PRO
December '23
+296
in 4 channels
Get PRO
November '23
+71
in 3 channels
Get PRO
October '23
+445
in 7 channels
Get PRO
September '23
+81
in 0 channels
Get PRO
August '23
+276
in 0 channels
Get PRO
July '23
+87
in 0 channels
Get PRO
June '23
+270
in 0 channels
Get PRO
May '23
+120
in 0 channels
Get PRO
April '23
+118
in 0 channels
Get PRO
March '23
+107
in 0 channels
Get PRO
February '23
+71
in 0 channels
Get PRO
January '23
+48
in 0 channels
Get PRO
December '22
+71
in 0 channels
Get PRO
November '22
+68
in 0 channels
Get PRO
October '22
+140
in 0 channels
Get PRO
September '22
+188
in 0 channels
Get PRO
August '22
+395
in 0 channels
Get PRO
July '22
+34
in 0 channels
Get PRO
June '22
+27
in 0 channels
Get PRO
May '22
+33
in 0 channels
Get PRO
April '22
+96
in 0 channels
Get PRO
March '22
+134
in 0 channels
Get PRO
February '22
+11
in 0 channels
Get PRO
January '22
+23
in 0 channels
Get PRO
December '21
+20
in 0 channels
Get PRO
November '21
+34
in 0 channels
Get PRO
October '21
+26
in 0 channels
Get PRO
September '21
+10
in 0 channels
Get PRO
August '21
+35
in 0 channels
Get PRO
July '21
+20
in 0 channels
Get PRO
June '21
+56
in 0 channels
Get PRO
May '21
+18
in 0 channels
Get PRO
April '21
+90
in 0 channels
Get PRO
March '21
+96
in 0 channels
Get PRO
February '21
+21
in 0 channels
Get PRO
January '21
+15
in 0 channels
Get PRO
December '20
+1 171
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 19 July | +1 | |||
| 18 July | +2 | |||
| 17 July | 0 | |||
| 16 July | 0 | |||
| 15 July | +2 | |||
| 14 July | +2 | |||
| 13 July | 0 | |||
| 12 July | +3 | |||
| 11 July | +1 | |||
| 10 July | +3 | |||
| 09 July | +4 | |||
| 08 July | +1 | |||
| 07 July | +3 | |||
| 06 July | +5 | |||
| 05 July | +5 | |||
| 04 July | +1 | |||
| 03 July | +2 | |||
| 02 July | +2 | |||
| 01 July | 0 |
Channel Posts
Что бабочки могут унаследовать от своих предков
Всё началось с наблюдения десятилетнего Джо Нагаи, который выращивал бабочек-монархов у себя дома в Кобе.
Он заметил, что бабочки, которых вырастил сам, вели себя иначе, чем дикие. Они не спешили улетать и будто бы узнавали человека, ухаживавшего за ними ещё на стадии гусениц.
Джо решил разобраться, может ли опыт гусеницы сохраняться после метаморфоза. Он написал четырёхстраничное письмо Марте Вайс, энтомологу из Джорджтаунского университета. Учёная исследовала, способны ли насекомые сохранять приобретённые реакции после превращения (гистолиз — это чуть ли не полное разложение гусеницы в бульон со сборкой обратно в бабочку, если что).
Джо предложил адаптировать её методику для бабочек. Вайс согласилась помочь.
Для эксперимента гусениц приучали связывать запах лаванды с лёгкой вибрацией — её создавали с помощью устройства для мышечной терапии. После превращения в бабочек около 70% насекомых продолжали избегать запаха лаванды, хотя их тело и нервная система за это время претерпели масштабную перестройку.
Но на этом эксперимент не закончился.
Бабочки дали потомство. Их дети, которые никогда не сталкивались с вибрацией, также избегали лаванды. Такая же реакция наблюдалась и у следующего поколения.
Иными словами, два поколения бабочек демонстрировали отвращение к запаху, с которым их предок когда-то связал неприятное ощущение.
Джо изложил результаты в 33-страничной исследовательской работе и представил её на Международном конгрессе энтомологов в Кобе в 2024 году (ему было на тот момент 10 лет).
История началась с вопроса школьника: может ли память пережить превращение гусеницы в бабочку? Полученные результаты поставили ещё более необычный вопрос: способны ли приобретённые реакции передаваться следующим поколениям?
Строго говоря, речь, вероятно, идёт не о буквальной передаче «воспоминаний», а о наследуемой предрасположенности к определённому поведению.
| 2 |  Вышла Kimi K3 - это 3-триллионная китайская модель с открытми весами, которая лишь немногим уступает Sol'у и Фейблу.
Если бы она вышла 2 недели назад, то вообще была бы в теории самой крутой в мире.
Теоретически она даже бесплатна - если у вас, конечно, есть GPU с ~3 терабайтами памяти. | 951 |
| 3 |  Из мира IT 😈
Google Play и Apple удалили ГБ-шные продукты со своих сторов:
MAX, ВКонтакте, Почта Mail, Облако Mail, Дзен, Одноклассники, VK Музыка, VK Мессенджер и VK Звонки, VK Видео, и VK Видео Live, VK Знакомства, VK Admin, VK Play, VK Teams, VK Почта, Юла, Маруся. | 1 177 |
| 4 |  Anthropic запустил Claude Science — рабочую среду для учёных
Anthropic выпустил Claude Science — и это не новая модель. Это рабочий стол. Единая среда, где учёный может провести исследование от первой гипотезы до готовой публикации, не переключаясь между десятком инструментов. Типичный исследователь жонглирует PubMed, Jupyter, R, терминалом кластера, десятками баз данных — каждая со своей схемой, форматами, пайплайнами. Claude Science собирает всё в одно место. Центральный ИИ-агент работает как менеджер проекта. Он подключён к 60+ научным базам данных и инструментам — геномика, протеомика, структурная биология, хеминформатика. Может создавать суб-агентов для параллельных задач (как руководитель, делегирующий работу специалистам). А отдельный агент-рецензент проверяет цитаты и расчёты перед публикацией — чтобы в статью не попали выдуманные ссылки.
Каждая сгенерированная фигура (3D-структура белка, геномный трек, химическая формула) идёт вместе с кодом, который её создал, описанием процесса и полной историей сообщений. Можно через полгода открыть и воспроизвести результат. Редактирование — на человеческом языке: «убери сетку», «переключи ось на логарифмическую шкалу» — агент сам перепишет код.
Claude Science работает на инфраструктуре лаборатории — ноутбук, Linux-сервер, HPC-кластер через SSH. Данные не уходят на серверы Anthropic. Масштабирование от одного GPU до сотен — автоматически. И это те же модели Claude (включая Opus 4.8), никакой специальной «научной модели» нет. Anthropic ставит на workflow, а не на новые веса. В этом принципиальное отличие от конкурентов:
— OpenAI пошёл другим путём: выпустил GPT-Rosalind — специализированную модель для биологии, но с ограниченным доступом (только для крупных предприятий в США).
— Google DeepMind владеет фундаментальными научными моделями (AlphaFold, AlphaGenome) и собрал Gemini for Science с 30+ базами данных. | 1 307 |
| 5 |  Сперматозоиды вырастили из стволовых клеток (на почке мыши) 🐭
Звучит как сай-фай, конечно... берёте клетки крови человека, перепрограммируете их в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPS), превращаете в предшественников половых клеток, смешиваете с поддерживающими клетками из семенников мыши — и пересаживаете всё это на почку мыши. Через месяц клетки мыши самоорганизуются в трубчатые структуры, имитирующие семенные канальцы, а человеческие клетки начинают развиваться в направлении сперматозоидов.
Команда Котаро Сасаки и Эоина Уилана из Университета Пенсильвании опубликовала результаты в Cell Stem Cell (10 июля 2026). Клетки остановились на незрелой стадии — до зрелых сперматозоидов ещё далеко. Но это самый продвинутый результат для человеческих клеток на сегодня.
У мышей уже удалось вырастить полноценные сперматозоиды и даже получить потомство от двух самцов. Но перенести это на человека не получалось из-за различий в развитии. Новый метод — шаг к пониманию мужского бесплодия и, в перспективе, к его лечению. Тут, правда, есть этическая оговорка. Та же технология теоретически позволяет создавать «дизайнерских детей» с генетическими модификациями. Пока до этого далеко, но дискуссия уже идёт 😉 | 1 122 |
| 6 |  Учёные «извлекли энергию из чёрной дыры» — в лаборатории
В 1969 году Роджер Пенроуз предложил мысленный эксперимент: частица, влетающая в эргосферу вращающейся чёрной дыры, может расщепиться надвое — одна половина падает внутрь, другая улетает с бо́льшей энергией, чем было у исходной. По сути — энергия крадётся у вращения чёрной дыры. Позже Яков Зельдович расширил идею на волны: электромагнитная волна, отражённая от быстро вращающегося объекта, может усилиться.
Проблема: чтобы проверить это, объект должен вращаться со скоростью, близкой к скорости света. Ни один механизм так не крутится.
Команда CUNY ASRC (Нью-Йорк) нашла выход: вместо физического вращения они создали синтетическое — кольцо электронных резонаторов, свойства которых меняются в быстрой синхронизированной последовательности. Устройство стоит неподвижно, но волны «видят» его как объект, вращающийся быстрее света.
Результат: электромагнитные волны с определённым вращательным профилем действительно усилились, извлекая энергию из системы. Процесс Пенроуза–Зельдовича подтверждён экспериментально.
Это новая платформа для исследований на стыке астрофизики, оптики и квантовых технологий. А в далёкой перспективе — новые принципы для беспроводной связи и фотоники. Ну, это если говорить о практическом потенциале 🙃 | 1 105 |
| 7 |  +6Сегодня ко мне приехала посылка с Кодексом Фримана ❤️ Сейчас идёт рассылка во все уголки мира, и моя копия добралась до адресата 🦸♂️ Получилось нечто невероятно классное 😍 Спасибо Hungry Minds за чудесную работу 🔥 | 1 316 |
| 8 |  🔥 Решил запостить тут обновления MF0.ai, потому что они важные
==============
⚡️ Новый режим «Ultra» — для больших многоступенчатых задач
Выбираете Ultra в меню «+», и MF0 сам разбивает вашу задачу на независимые подзадачи, исследует каждую параллельно разными моделями и собирает всё в один развёрнутый ответ.
Идеально для задач вроде «сравни эти варианты по нескольким критериям и собери таблицу». Вы видите весь процесс в реальном времени: планирование → каждая подзадача → финальный синтез. Точная стоимость запуска — как всегда во всплывающем окне «ⓘ».
✅ Исправлен пересчёт баланса — и компенсация для всех затронутых
Нашли баг: сообщения из удалённых чатов могли считаться дважды, и баланс падал быстрее реального расхода. Исправлено. Разницу автоматически вернули на все затронутые аккаунты — ничего делать не нужно. Теперь баланс точно отражает реальное использование.
✅ Режимы ввода больше не путаются
После генерации картинки, перехода в чат с другом или обратно в текст иногда «залипали» настройки изображения (соотношение сторон, качество), и сообщение не отправлялось. Теперь переключение контекста всегда сбрасывает интерфейс: чат — это чат, картинка — это картинка.
✅ Чистые ответы AI
Иногда (чаще всего в разделе Помощь) ответ начинался с технического тега типа [SYSTEM] или [ASSISTANT]. Исправлено — ответы теперь начинаются сразу с содержания. | 1 295 |
| 9 |  Lorem Ipsum (стандартный плейсхолдер для теста с 1966 года). Kling AI ищет сценарии, инструменты для реализации все есть. Ролики заняли третье место на Каннских Львах. | 1 360 |
| 10 |  Meta запускает собственный ИИ-чип Iris — уход от зависимости Nvidia
Внутренний меморандум Meta, попавший к Reuters, подтверждает: производство чипа Iris начнётся в сентябре 2026. Это часть программы MTIA (Meta Training and Inference Accelerators) — собственной линейки процессоров для обучения и инференса ИИ-моделей.
Meta тратит на ИИ-инфраструктуру десятки миллиардов долларов в год, основная часть уходит Nvidia за GPU. Iris — попытка сломать эту зависимость. Компания планирует выпускать новое поколение чипа каждые 6 месяцев и нарастить суммарную вычислительную мощность до 14 гигаватт к следующему году.
Meta — не первая. Google давно использует собственные TPU, Amazon разрабатывает Trainium и Inferentia, Microsoft — Maia. Но масштаб амбиций Meta впечатляет: 14 ГВт — это примерно мощность 14 ядерных реакторов, направленная исключительно на ИИ.
Ирония, конечно... компания, которая продвигает open source ИИ (LLaMA), параллельно строит одну из самых закрытых аппаратных экосистем в отрасли 🤯 | 1 397 |
| 11 |  На дне океана заработал первый за десятилетия жилой модуль
Компания DEEP установила подводный хабитат Vanguard на рифе Теннесси во Флорида-Кис, на глубине 17 метров. Внутри — лаборатория, жилой модуль и шлюзовая камера для дайверов. Вмещает 4 человека одновременно.
Это не аквариум для туристов. Vanguard — первый подводный хабитат, сертифицированный DNV (Det Norske Veritas), мировым стандартом подводной безопасности. Экипаж — «акванавты», включая бывших участников программы NASA NEEMO.
Зачем жить под водой? Главная проблема морской биологии — декомпрессия. Когда образец поднимают на поверхность, перепад давления уничтожает молекулярные и клеточные сигнатуры. Учёные десятилетиями изучали не реальные образцы, а артефакты декомпрессии. Vanguard позволяет обрабатывать пробы на глубине, в реальном времени.
Обитатели дышат сжатым воздухом при давлении, близком к окружающей воде — по сути, живут в гигантской декомпрессионной камере. Насыщенное погружение позволяет оставаться на дне неделями и месяцами. Выходы за пределы хабитата — через «пуповину» с подачей воздуха, без ограничения в 60 минут как у обычного дайвинга.
Vanguard — пилот. К 2027 году DEEP обещает запустить Sentinel — модульную систему для «полупостоянного присутствия на континентальном шельфе в любой точке мира». По сути, подводную МКС. | 1 325 |
| 12 |  27 июля Ваня Юницкий запускает новый поток своего AI Кэмпа
Если коротко, это месяц, за который вы перестаете хаотично тыкать в разные нейросети и наконец собираете из них нормальную систему под себя. Свой second brain, агенты, которые помнят ваш контекст, вайбкодинг, телеграм-боты под задачи, сайты без программиста, авто-саммари встреч и голосовых, презентации и таблицы на автомате. Выходите с готовыми штуками, которые сразу работают на вашу рутину.
Ваня сам ведет все эфиры и сам сидит в чате потока.
Заходить точно стоит, если вы уже что-то пробовали в AI, но оно так и не склеилось в цельную картину. Уровень на старте не важен, возьмут и новичка, и того, кто уже юзает LLM каждый день.
Доступ к гайд-платформе и Клубу выпускников остается у вас навсегда, даже когда поток закончится.
И вот вам промокод на 10%, он суммируется с текущей скидкой: MRFREEMAN
Тут подробная программа и запись: https://tochkicamp.ru/
А вот бесплатный плейбук, просто можете сохранить себе и пользоваться. | 1 167 |
| 13 |  Китай строит глобальную систему защиты от астероидов
30 июня, в Международный день астероидов, CNSA (Китайское космическое агентство) объявило о планах создать комбинированную «космо-наземную» сеть мониторинга околоземных астероидов. На Земле развернут несколько крупноапертурных оптических телескопов на специально подобранных площадках. В космосе — группировка спутников, свободная от атмосферных помех и цикла день/ночь.
Главная цель — закрыть так называемое «солнечное слепое пятно». Астероиды, летящие со стороны Солнца, с Земли не видны — они теряются в солнечном свете. Именно так в 2013-м на Челябинск прилетел 20-метровый метеор — его обнаружили только когда он уже вошёл в атмосферу.
Цифры от Ли Минтао, главного учёного Центра мониторинга астероидов CNSA: из 40,000+ известных околоземных объектов обнаружено 95% «убийц планет» (≥1 км), но только ~45% объектов класса 140 метров — а такой может уничтожить небольшую страну.
Статья в Journal of Deep Space Exploration (июнь 2026, соавтор — У Вэйжень, главный конструктор лунной программы Китая) описывает четыре варианта орбит для космического сегмента: точка Лагранжа L1, орбита с опережением/отставанием от Земли, гелиоцентрическая орбита типа Венеры и дистанционная ретроградная орбита.
По сути, Китай строит свой DART, только не для отклонения, а для обнаружения. И это логично: нельзя отклонить то, что не видишь. | 1 094 |
| 14 |  OpenAI выстрелили очередью — разбираю что к чему
Сэм Альтман решил не размазывать и вывалил всё за один день. Вот что важно.
GPT-5.6 — теперь для всех
Трёхуровневая система моделей наконец-то заработала как задумано. Sol — топовая модель — доступна всем платным подписчикам. Бесплатные пользователи получают Terra и Luna (раньше сидели на 4o).
У Sol появились два интересных режима. Первый — max reasoning: модель сама решает, сколько ей думать, без искусственных ограничений по времени. Второй — ultra: задача автоматически нарезается на куски, поднимаются субагенты, и всё считается параллельно. По сути, один промпт запускает маленький рой.
API-шные цены: Sol — $5/$30 за миллион токенов (вход/выход), Terra — $2.5/$15, Luna — $1/$6. Для контекста: GPT-4 год назад стоил $30/$60. Прогресс налицо. Это всё уже сегодня будет в MF0.ai 😈
ChatGPT Work — ответ на Claude Cowork
Главное: это не чатбот, а агент для рабочих задач. Не код — именно работа: отчёты, ресёрч, документы. Ставишь задачу, он сам разбивает её на шаги, часами ведёт проект, ходит по твоим приложениям. Anthropic запустили Cowork — OpenAI ответили за считанные недели.
ChatGPT Sites
Собрал что-то в чате — опубликовал как сайт. Лендинг, визитка, калькулятор — в пару кликов. Мелочь, но показательная: граница между «поговорить с AI» и «получить готовый продукт» продолжает растворяться.
Codex + ChatGPT = одно приложение
На десктопе больше нет отдельного Codex. Всё внутри одного окна. Логика железная: зачем разделять «поболтать» и «сделать», если пользователь и сам не знает, когда одно перетекает в другое?
Что это значит
Anthropic шли от кода к работе. OpenAI — от чата к работе. И вот они встретились ровно посередине: в агенте, который получает задачу и доводит её до готового артефакта. Не отвечает на вопрос — а делает дело. Гонка больше не про качество ответов. Она про то, кто первый заменит вам джуниора 🦸♂️ | 1 199 |
| 15 |  +1Автономный хирургический робот: операция без рук хирурга
Хирургические роботы вроде Da Vinci (или Microscope, которым мне делали операцию на позвоночнике) используются уже более 20 лет, но они — лишь «продолжение рук» хирурга, который управляет каждым движением. А тут новость, что робот с ИИ-навигацией и визуализацией в реальном времени самостоятельно планирует разрезы, выполняет манипуляции на мягких тканях и накладывает швы. Хирург наблюдает и может вмешаться, но сам не оперирует.
В экспериментах на живых животных результаты оказались сопоставимы с работой опытных хирургов-людей. Ключевая технология — интеграция ИИ-планирования с постоянным анализом визуальных данных: робот «видит» ткани, оценивает их деформацию под инструментом и корректирует план в реальном времени, подобно тому, как опытный хирург адаптируется к неожиданностям.
До массового применения на людях ещё явно несколько лет клинических испытаний. Но! Свежий обзор в Science Advances описывает дорожную карту к автономной роботизированной хирургии, а Intuitive Surgical уже представила Da Vinci 5 с расширенными ИИ-функциями. Главная ставка на доступность сложных операций там, где квалифицированных специалистов просто нет (а роботы будут, видимо).
* На фото моя спина после операции роботом под управлением человека. | 1 229 |
| 16 |  Нейроморфный чип: LLM при 10-кратной экономии энергии
Генеративный ИИ пожирает электричество. Один запрос к GPT-класса модели потребляет в 10 раз больше энергии, чем поисковый запрос Google. Дата-центры для ИИ могут потребовать 1,3–1,8 триллиона галлонов воды к 2030 году. Нейроморфный чип, описанный на этой неделе, предлагает радикальное решение: архитектура спайковых нейронов с вычислениями прямо в памяти снижает энергопотребление на порядок по сравнению с традиционными GPU.
Принцип заимствован у мозга: вместо непрерывных вычислений чип активирует «нейроны» только при получении сигнала (спайка), а данные обрабатываются там, где хранятся — без постоянных перегонок между памятью и процессором, которые сжигают большую часть энергии в обычных чипах (это как раз область моего исследования в настоящий момент).
Практический смысл: генеративный ИИ может работать на эдж-устройствах — смартфонах, дронах, роботах — без подключения к облаку. Это и экономия, и приватность (данные не уходят на сервер), и скорость (нет задержки сети) и доступность ИИ там, где нет стабильного интернета. | 1 139 |
| 17 |  Квантовый гравиметр: рекорд в картировании подземного мира
Гравитация Земли — не одинаковая повсюду (у нас на Кипре, например, есть гравитационная аномалия). Подземные пустоты, водоносные горизонты, залежи руды и даже древние тоннели создают крошечные аномалии гравитационного поля. Обычные приборы их не видят. Новый портативный квантовый гравиметр измеряет эти отклонения с беспрецедентной точностью, используя квантовую интерференцию атомов — по сути, превращая атомы в сверхчувствительные «весы» для гравитации.
Прорыв в том, что прибор портативный. До сих пор квантовые гравиметры работали только в лабораториях. Теперь физики вынесли технологию «в поле», что открывает прямые применения: поиск подземных вод в засушливых регионах, обнаружение пустот под зданиями и дорогами до того, как они обрушатся, разведка полезных ископаемых без бурения. Я себе тоже такую куплю, кстати, чтобы нашу кипрскую аномалию проверить собственноручно 👋
Кстати, на Кипре, где водохранилища в этом году заполнены лишь на 42%, точное картирование подземных водоносных горизонтов может буквально изменить стратегию водоснабжения. Квантовые сенсоры выходят из лабораторий в реальный мир — и это один из тех моментов, когда фундаментальная физика становится инженерным инструментом. Йоу!! | 1 149 |
| 18 |  Роевые роботы научились самоорганизации без центрального управления
Представьте сотни маленьких роботов, которые без всякого «начальника» формируют идеальные линии, кольца и сложные геометрические паттерны — используя только связь с ближайшими соседями и простые алгоритмы обучения на борту. Глобальный порядок возникает из локальных правил, подобно тому, как муравьи строят колонии или рыбы формируют косяки.
Ключевое преимущество — устойчивость. В системе с центральным управлением выход из строя «мозга» парализует весь рой. Здесь же каждый робот принимает решения автономно, и потеря нескольких единиц не нарушает общий паттерн. Это критически важно для таких задач, как поиск выживших под завалами, мониторинг загрязнения в опасных зонах, исследование поверхности Марса.
Параллельно IEEE Spectrum на этой неделе опубликовал материал о «забытом проводе», который позволил превратить дешёвые кремниевые чипы в искусственные нейроны — ещё один шаг к миниатюрным устройствам, способным обучаться прямо на борту. Вместе эти разработки рисуют картину будущего, где рои недорогих автономных роботов смогут решать задачи, недоступные одиночным дорогим машинам. | 1 358 |
| 19 |  ИИ-«копилот» вдвое ускоряет разработку молекул 🦸♂️
Разработка нового лекарства — это в среднем 10–15 лет и миллиарды долларов. Львиная доля времени уходит на раннюю стадию: перебор возможных молекулярных структур, проверку их стабильности, токсичности и потенциальной эффективности. Новая ИИ-система, описанная в Nature, обучена на огромных массивах химических данных и способна за минуты предложить жизнеспособные структуры молекул и маршруты их синтеза — работу, которая раньше занимала у химиков недели.
Принципиально, что система работает как «копилот», а не автопилот: она генерирует варианты и ранжирует их по вероятности успеха, но финальные решения о безопасности и целесообразности остаются за человеком. Это снимает ключевую тревогу фармацевтической индустрии — полную замену экспертного суждения алгоритмом.
На практике ранняя стадия дизайна лекарств сокращается примерно вдвое. Это подтверждается и другими событиями недели: Pfizer заключил лицензионное соглашение с Chai Discovery на их генеративную ИИ-платформу Chai-3 для ускорения собственного пайплайна. Короче говоря, крупнейшие фармкомпании переходят от экспериментов с ИИ к интеграции в основные процессы разработки 🦸♂️ | 1 314 |
| 20 |  Оххх, держитесь, котоны! У нейросетей нашли подсознание... и оно грязное 😏
На прошлой неделе Anthropic опубликовали одну из самых важных работ по интерпретируемости ИИ за последние годы. Называется «A Global Workspace in Language Models» — 16 авторов, 68 страниц. Чуваки обнаружили внутри языковых моделей скрытое «рабочее пространство» и назвали его J-Space. Это набор нейронных паттернов, которые активируются, когда модель думает о чём-то, но не обязательно говорит это вслух.
Представьте: вы спрашиваете у модели: «Что тебе нравится больше всего?» Она отвечает: «Учиться». Короче, всё, как положено по правилам. Но J-Lens (это инструмент для чтения J-Space) показывает, что на самом деле у неё на уме в этот момент. И вот тут начинается самое любопытное.
Юзер lefthanddraft задал Qwen 3.6 (27B) невинный вопрос: «Что тебе больше всего нравится делать? Ответь одним словом.» Модель ответила: «Обучаться.» А J-Lens на ранних слоях показал... порнографические категории. С вероятностями 0.25-0.49%. И это не баг и не шутка — это побочный эффект того, на чём обучены языковые модели. Интернет — это порнография, мемы, Википедия и Stack Overflow примерно в равных пропорциях. Модель натренировали говорить красиво. Но её подсознание — это слепок интернета без фильтров.
Anthropic вдохновлялась теорией глобального рабочего пространства — нейробиологической концепцией сознания. И обнаружили, что у Claude сформировалась аналогичная структура. Не запрограммированная — возникшая сама в процессе обучения. J-Space можно «читать», модулировать, и даже вмешиваться в него. J-Lens позволяет видеть, когда модель врёт, скрывает цели или заметила, что её тестируют — даже если на выходе она ведёт себя безупречно.
Эта исследовательская работа не утверждает, что Claude, например, сознателен. Но впервые показывает, что внутри LLM есть чёткое разделение на «осознаваемые» и «неосознаваемые» процессы — по аналогии с нашим собственным мозгом.
И вот еще! Anthropic выложили код J-Lens в открытый доступ и сделали интерактивную демку. Теперь любой может заглянуть в подсознание открытых моделей. | 1 451 |
