Научная новизна
Ir al canal en Telegram
Мемы и новости про IT, науку и не только. По вопросам: @maarina_sh Бот предложки: https://t.me/Scienceautocallerbot Общайтесь в комментариях вежливо, не оскорбляя собеседников, срачи и нецензурная лексика запрещены
Mostrar más1 164
Suscriptores
Sin datos24 horas
Sin datos7 días
Sin datos30 días
Cargando datos
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '260
en 3 canales
septiembre '260
en 2 canales
Get PRO
agosto '260
en 4 canales
Get PRO
julio '260
en 5 canales
Get PRO
junio '260
en 0 canales
Get PRO
mayo '26
+10
en 0 canales
Get PRO
abril '26
+5
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+14
en 0 canales
Get PRO
febrero '26
+13
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+20
en 3 canales
Get PRO
diciembre '25
+10
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+12
en 0 canales
Get PRO
octubre '25
+27
en 7 canales
Get PRO
septiembre '25
+29
en 3 canales
Get PRO
agosto '25
+62
en 7 canales
Get PRO
julio '25
+84
en 9 canales
Get PRO
junio '25
+92
en 5 canales
Get PRO
mayo '25
+46
en 6 canales
Get PRO
abril '25
+42
en 7 canales
Get PRO
marzo '25
+129
en 9 canales
Get PRO
febrero '25
+90
en 9 canales
Get PRO
enero '25
+54
en 5 canales
Get PRO
diciembre '24
+157
en 13 canales
Get PRO
noviembre '24
+60
en 6 canales
Get PRO
octubre '24
+57
en 8 canales
Get PRO
septiembre '24
+58
en 6 canales
Get PRO
agosto '24
+85
en 19 canales
Get PRO
julio '24
+89
en 10 canales
Get PRO
junio '24
+84
en 16 canales
Get PRO
mayo '24
+34
en 6 canales
Get PRO
abril '24
+182
en 6 canales
Get PRO
marzo '24
+137
en 7 canales
Get PRO
febrero '24
+21
en 2 canales
Get PRO
enero '24
+764
en 10 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 15 octubre | 0 | |||
| 14 octubre | 0 | |||
| 13 octubre | 0 |
Publicaciones del Canal
В Китае разработали роботов для разгона протестующих — человекоподобных полицейских вооружили дубинками и щитами
Сейчас робокопов обучают патрулировать улицы, выявлять подозрительных людей и действовать в опасных ситуациях.
| 2 |  Claude Opus 5.5 сочинил целый симфонический концерт, который 60% слушателей приняли за произведение человека
При этом настоящую музыку Генделя и Вивальди участники эксперимента, наоборот, посчитали творением искусственного интеллекта. | 158 |
| 3 |  Sin texto... | 172 |
| 4 |  Sin texto... | 282 |
| 5 |  Sin texto... | 234 |
| 6 |  Sin texto... | 290 |
| 7 |  Sin texto... | 203 |
| 8 |  Запускаем нейронку на 125 МИЛЛИАРДОВ параметров прямо на домашнем игровом ПК. Свежий опенсорс Strata позволяет локально запустить Qwen3.8-Flash-Next на видеокарте всего с 12 ГБ памяти.
Нейронка умеет:
• Общаться.
• Писать код.
• Анализировать изображения.
Все данные остаются на компе — никто не сольёт их, не забанит ваш аккаунт и не зарубит цензурой за невинный вопрос.
#нейронка #полезное #инструменты | 292 |
| 9 |  Помните старый интернет конца нулевых и эти невыносимо раздражающие окна проверки, где нужно было вводить два перекошенных, нечитаемых слова с экрана?
Каждый раз, когда вы психовали, щурились в монитор и чертыхались из-за опечатки, происходила одна вещь: вы бесплатно работали на крупнейшие корпорации мира. И второе слово в этом окне было нужно вовсе не для защиты сайта.
В начале 2000-х профессор Университета Карнеги — Меллона Луис фон Ан помог создать первую версию CAPTCHA, чтобы защитить сайты от спам-ботов. Идея выстрелила, но к 2007 году ученый ужаснулся масштабам: каждый день пользователи по всей планете вбивали около 200 миллионов капчей.
Фон Ан посчитал: в среднем человек тратит на разгадывание букв 10 секунд. В сумме человечество сжигало около 500 000 часов чистого времени и внимания ежедневно на совершенно бессмысленную ерунду.
Тогда ученому пришла в голову идея краудсорсинга века: а что, если эту колоссальную вычислительную силу людей направить на реальную задачу? Так родилась система reCAPTCHA.
Фокус крылся в том, почему слов всегда было именно два:
1. Первое слово система знала заранее. Это было контрольное слово. Если вы вводили его правильно, алгоритм ставил галочку: «Окей, перед нами живой человек, а не скрипт».
2. Второе слово компьютер НЕ ЗНАЛ.
В это время библиотеки и архивы массово переводили бумажные фонды в цифровой формат. Оптические сканеры (OCR) легко считывали свежую печать, но намертво спотыкались о старые фолианты, выцветшие чернила, помятые страницы и пятна от кофе. Машина не могла понять, что там написано.
И тогда эти нераспознанные «проблемные» фрагменты текста начали пачками нарезать на картинки и подсовывать пользователям в виде того самого второго слова.
Работало это по принципу перекрестной проверки: если одно и то же неразборчивое слово десять случайных людей из разных точек планеты расшифровывали одинаково (например, «morning»), система считала слово распознанным и вносила его в цифровую книгу.
Результаты поражали: миллионы людей, сами того не подозревая, вручную расшифровывали сложнейшие тексты с точностью 99,1%, обходя самые продвинутые суперкомпьютеры своего времени.
Через reCAPTCHA был целиком оцифрован гигантский бумажный архив газеты The New York Times с 1851 по 1980 год, а также миллионы редких томов для проекта Google Books.
В 2009 году Google купил компанию Луиса фон Ана за десятки миллионов долларов (к слову, позже этот же гениальный изобретатель создал Duolingo).
А когда печатные книги наконец закончились, Google нашел нам новую «работу».
Помните, как внезапно вместо слов из книг нам стали показывать странные размытые таблички с номерами домов? Это были фотографии со съемочных машин Google Street View, где искусственный интеллект не мог разобрать номер здания на заборе. Миллионы людей по всему миру бесплатно разметили для Google карты городов.
А затем появились те самые ненавистные сетки 3х3: «Выберите все светофоры, пожарные гидранты, пешеходные переходы и автобусы».
Книги кончились. Карты разметили. Теперь человечество бесплатно занимается обучением нейросетей для беспилотных автомобилей Waymo, объясняя машинному зрению, как в тумане и под дождем отличить дорожный знак от фонарного столба.
Каждый раз, доказывая бездушной машине, что вы не робот, вы просто учите робота быть человеком. | 303 |
| 10 |  В Китае управлять дронами начинают учить уже в начальной школе
В некоторых школах дети соревнуются на квадрокоптерах, проходят полосы препятствий, а заодно учатся собирать и ремонтировать дроны. | 255 |
| 11 |  The Binding of Isaac скрестили с Dota 2
Классический рогалик теперь проходят на Инвокере, юзая все его скиллы и комбо – всё благодаря новому подходу к моддингу через ИИ. | 242 |
| 12 |  Adidas создала беговые кроссовки с «коробкой передач».
Передвинув рычаг на подошве (еще есть версия с управлением через часы), можно на лету поменять жесткость подошвы: сделать ее более мягкой для спокойного бега по неровным поверхностям или пружинящей для спринта.
Сейчас это прототипы, но в будущем технология может пойти в серию. | 515 |
| 13 |  Sin texto... | 696 |
| 14 |  Sin texto... | 293 |
| 15 |  Sin texto... | 274 |
| 16 |  Sin texto... | 226 |
| 17 |  Sin texto... | 269 |
| 18 |  Sin texto... | 271 |
| 19 |  ИИ научился восстанавливать увиденное человеком по снимку МРТ
Новая модель способна по данным МРТ воссоздавать изображение, на которое смотрит человек. Она сохраняет композицию, расположение объектов и их цвета, хотя на результатах иногда появляются артефакты.
Разработчики хотят использовать такую технологию для восстановления визуальных образов, возникающих во время фантазий и сновидений. | 307 |
| 20 |  +1ИИ впервые прошёл тест Тьюринга по видеосвязи
Компания Tavus показала возможности новой модели Griffin. Виртуальная девушка Ванесса умеет одновременно видеть, слышать, разговаривать и реагировать на действия собеседника — в первой демонстрации она даже помогла собрать настоящий кубик Рубика.
На независимом бенчмарке NVIDIA VideoFDB модель заняла первое место сразу в двух категориях — по генерации и восприятию видео.
Разработчики также добавили пасхалку к фильму «Она» (HER): новый класс моделей, появившийся благодаря Griffin, назвали Human Interaction Model (HIM). | 328 |
