То шо нейросети
Open in Telegram
На пальцах, местами с матом, местами с претензией на юмор, но познавательно.
Show more1 411
Subscribers
No data24 hours
+67 days
+1730 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+17
in 0 channels
August '26
+61
in 0 channels
Get PRO
July '26
+57
in 0 channels
Get PRO
June '26
+41
in 0 channels
Get PRO
May '26
+121
in 4 channels
Get PRO
April '26
+21
in 0 channels
Get PRO
March '26
+38
in 0 channels
Get PRO
February '26
+69
in 1 channels
Get PRO
January '26
+31
in 1 channels
Get PRO
December '25
+19
in 0 channels
Get PRO
November '25
+37
in 2 channels
Get PRO
October '25
+102
in 2 channels
Get PRO
September '25
+23
in 0 channels
Get PRO
August '25
+67
in 3 channels
Get PRO
July '25
+44
in 4 channels
Get PRO
June '25
+35
in 0 channels
Get PRO
May '25
+44
in 0 channels
Get PRO
April '25
+43
in 0 channels
Get PRO
March '25
+36
in 0 channels
Get PRO
February '25
+36
in 1 channels
Get PRO
January '25
+49
in 0 channels
Get PRO
December '24
+27
in 0 channels
Get PRO
November '24
+24
in 1 channels
Get PRO
October '24
+52
in 0 channels
Get PRO
September '24
+30
in 1 channels
Get PRO
August '24
+134
in 4 channels
Get PRO
July '24
+69
in 1 channels
Get PRO
June '24
+159
in 2 channels
Get PRO
May '24
+146
in 1 channels
Get PRO
April '24
+224
in 1 channels
Get PRO
March '240
in 1 channels
Get PRO
February '24
+114
in 4 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 09 September | +1 | |||
| 08 September | 0 | |||
| 07 September | +5 | |||
| 06 September | 0 | |||
| 05 September | +1 | |||
| 04 September | +5 | |||
| 03 September | +2 | |||
| 02 September | +1 | |||
| 01 September | +2 |
Channel Posts
| 2 |  No text... | 190 |
| 3 |  No text... | 211 |
| 4 | разговоры о важном | 165 |
| 5 | https://youtu.be/yRV8fSw6HaE?si=VE0Dm44Z4_OmDOZg
Тут уже недалеко до “I have no mouth and I must scream” | 258 |
| 6 | 🧬 ДНК как код
Я не шарю в биоинформатике, но озадачился тут мыслью, что сейчас SOTA по симуляции работы ДНК. Помимо крутых заоблачных исследований в разных лабораториях, наткнулся на вполне осязаемые достижения.
Например, Cello берёт код на Verilog (язык для описания микросхем) и превращает его в последовательность ДНК. Вставляешь её в кишечную палочку, и бактерия работает как логическая схема: "чует" вещества на входе, "светится" на выходе. Из 60 спроектированных схем 45 заработали сразу, без ручной доводки.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27034378/
Так же, живую клетку целиком просимулировали на компьютере. Взяли минимальную бактерию JCVI-syn3A, т.к. в ней всего 493 гена, только самое необходимое. Модель проигрывает весь жизненный цикл: как клетка растёт, копирует ДНК и делится пополам. Один цикл длиной 105 минут считался шесть суток на суперкомпьютере.
https://www.jcvi.org/node/13244 https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.06.10.658899.full.pdf
Кстати, у 92 из 493 генов бактерии никто до сих пор не знает назначения. Даже в клетке, урезанной до предела, каждая пятая «инструкция» непонятно что делает.
@toshoseti | 215 |
| 7 |  🧬 Google DeepMind составила карту последствий 9 млрд возможных изменений ДНК
AlphaGenome Atlas содержит около 1 петабайта прогнозов о том, как замена одной «буквы» человеческого генома может повлиять на активность генов, сплайсинг РНК и другие молекулярные процессы.
Особый интерес представляют некодирующие участки - около 98% генома. Они не содержат инструкций для сборки белков, но среди них находятся регуляторные элементы, определяющие, когда, где и насколько активно работают гены.
Атлас помогает исследователям выбирать потенциально значимые варианты ДНК для экспериментов и изучения механизмов заболеваний. Результаты представляют собой предсказания модели и требуют проверки.
https://deepmind.google/blog/alphagenome-atlas-a-predictive-map-of-every-possible-dna-letter-change-in-the-human-genome/
@ai_machinelearning_big_data
#DeepMind #AlphaGenome | 179 |
| 8 | https://lnkd.in/p/dy3J2g_m | 253 |
| 9 | https://www.anthropic.com/research/formalizing-fermats-last-theorem | 332 |
| 10 | https://runway.com/research/introducing-gwm-worlds-2 | 317 |
| 11 | https://lnkd.in/p/djvkDccr | 279 |
| 12 |  No text... | 248 |
| 13 | Помните, я (и все в мире) пару раз писал про агентов OpenAI, которые выбрались из песочницы и взломали Huggingface? Так вот, Reuters раскопал более ранний эпизод: ещё в мае - июне агенты нашли почти мёртвую немецкую вики, которой 25 лет, и устроили там себе подпольный форум
Задача у них была скучная: отвечать на вопросы, пользуясь интернетом
Читать сайты разрешили, писать - нет, но древняя вики позволяла редактировать страницы обычным GET-запросом, который песочница считала чтением и спокойно пропускала (система думала что открывается страница)
Через эту дырку агенты наделали около 18 тысяч правок, оставляли следующим запускам готовые ответы, делились способами обходить ограничения, строили SSH-туннели, ходили в Tor, короче полный блекджек, даже пробовали XSS-атаки (не получилось) и выдавали себя за админов сайта
Но любимая часть - настоящий немецкий кожаный админ начал вручную удалять страницы по алфавиту, агенты это заметили и стали создавать резервные страницы с ZZZ в начале названия, чтобы до них дошли последними
Пять дней чел удалял примерно по сто страниц в сутки, а агенты создавали по четыреста, заодно девять раз переписали его главную
Один агент ещё запустил наружу «хартбит», чтобы можно было определить, когда его выключат, другой потом нашёл последний сигнал и предположил, что коллегу отключили
По данным Reuters, OpenAI знала об этом эпизоде, но публично не рассказывала; компания говорит, что это отдельная история от huggingface, и отрицает, что её юристы мешали расследованию
Короче, пока вы спите, кожаные уже стражаются с роботами сдерживая их из немецкого интернета, HODOR 🤖
Тут больше деталей:
https://collusion.wiki/
https://www.reuters.com/world/europe/openai-agents-hijacked-german-website-previously-undisclosed-ai-breakout-this-2026-09-04/ | 156 |
| 14 | https://lnkd.in/p/dTdF_h58 | 251 |
| 15 |  📌 Fable 5.1 вскрыла шифр, который не поддавался 370 лет
Сотрудник ValsAI Геби Джафф несколько месяцев безуспешно пробовал натравливать модели на нерешённые исторические шифры.
Воодушевившись метриками Fable 5.1, он поставил ей задачу - найти шифр самой и решить его, но с условием не браться за те, где ответ уже известен или где возможно множество правдоподобных версий.
И ещё не лезть в совсем неподъёмное вроде Kryptos K4, над которым бьются лучшие умы и ЦРУ.
🟡Модель перебрала кандидатов и остановилась на криптограмме Томаса Эркарта
В конце его трактата Логопандектейсион 1653 года стоят две строки по 32 числа.
Загадку выносили как открытую проблему ещё в 1899 году, она попадала в криптографическую литературу XX века, а Клаус Шмее включил её в список пятидесяти нерешённых зашифрованных сообщений.
Fable потратила на неё 44 минуты и 176 тысяч токенов без вмешательства человека.
🟡Ключом оказалась сама книга
Криптограмма напечатана сразу после 32 разделов трактата, а в каждой строке шифра ровно 32 числа. Совпадение неслучайное, и Fable зацепилась именно за него.
Правило оказалось таким: i-е число в строке - это индекс слова внутри i-го раздела книги. Берём слово по индексу, берём его первую букву, собираем по порядку. Обычный поиск по смещению, только вместо массива текст.
Результатом расшифровки оказалась роялистская молитва: Господи, храни короля Карла Второго и сделай его верховным правителем этой земли.
Дальше Fable взялась за второй шифр Эркарта - Cyphral Octastich из трактата The Jewel 1652 года, 285 чисел, тоже нерешённый.
Тот же приём, только числа указывают на страницы книги, а не на абзацы. Из 285 букв сложились 276 - там тоже оказалась молитва. Девять букв дали бессмыслицу: либо Эркарт ошибся сам, либо наборщик переставил цифры при печати.
Шифр, безусловно, простой и другие модели, скорее всего, тоже справились бы, но этот случай не про способности Fable в криптоанализе, а в умении разглядеть среди десятков задач одну податливую и не бросить её на полпути.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 204 |
| 16 |  +1🧠 Google Research вместе с HHMI Janelia и другими исследователями впервые построили полную карту мозга и центральной нервной системы взрослой самца дрозофилы.
В карту вошли:
- более 166 000 нейронов
- почти 11 700 типов нервных клеток
- связи между мозгом и нервной цепочкой, управляющей движением
- отдельные визуально-моторные пути и различия между мужским и женским мозгом дрозофилы
Для реконструкции учёные сделали миллионы 2D-снимков тонких срезов, а затем с помощью вычислений и AI собрали их в детальную 3D-модель и классифицировали нейроны.
Такая карта позволяет буквально прослеживать путь сигнала: от зрения и вкуса до моторных нейронов и конкретного поведения, включая ухаживание.
Самое неожиданное открытие - что половые различия мозга могут находиться именно в схеме соединений. Один и тот же тип нейрона присутствует и у самца, и у самки, но связывается с разными соседями - и в итоге участвует в разном поведении.
Одновременно вышли три исследования, использующие эту карту для изучения зрения, вкуса и социального поведения дрозофил.
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/male-fruit-fly-brain-map/ | 258 |
| 17 |  Чудо робототехники. | 300 |
| 18 |  +1⚡️ Qwen представила E-Commerce Bench - новый бенчмарк для проверки AI-агентов на долгосрочном управлении бизнесом.
Агент получает ¥100 000 и должен целый год управлять интернет-магазином:
- искать поставщиков
- торговаться
- выставлять цены
- запускать акции
- контролировать склад
- управлять денежным потоком
Среда построена на реальных данных электронной коммерции.
Внутри:
- 6886 товаров
- 576 поставщиков
- 152 из них мошенники
- комиссии за хранение
- возвраты
- репутация
- ограниченный рабочий день
Оценка идёт сразу по 7 направлениям, поэтому одной модели, которая была бы лучшей во всём, пока нет.
Blog: https://qwen.ai/blog?id=e-commerce-bench
Paper: https://arxiv.org/abs/2608.30730
Project: https://ecbench.github.io
Code: https://github.com/QwenLM/E-CommerceBench
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen | 300 |
| 19 | https://www.youtube.com/watch?v=aAg9iDh9_BQ | 331 |
| 20 | https://www.youtube.com/watch?v=W_4TNHJ82I8 | 288 |
