Глаз стрекозы: практическая технология исследования с ИИ
Как собрать предметные миры, нормализовать таксоны, найти межпредметный перенос, проверить его и вовремя остановить исследование.В первой статье этой серии «От университета до искусственного интеллекта: как ускорялся генератор изобретений» мы говорили о том, как человечество усиливало генератор нового. Во второй «Одиночный исследователь с ИИ: как собирать новое из разных предметных областей
Учёные перепрограммировали нейроны мозга мышей, вернув им забытые воспоминания
Постепенная потеря воспоминаний, вещь хотя и пугающая, но это естественный побочный эффект здорового старения мозга. Однако нейродегенеративные заболевания могут вызывать более тяжёлую форму потери памяти, называемую деменцией, при которой пациенты постепенно теряют способность общаться, решать проблемы и ясно мыслить. Некоторые эксперты полагают, что потеря памяти и симптомы таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера, могут быть обратимыми.
Война стандартов: как поделить цветной телеэфир. Часть 1
Как многие из вас знают, в аналоговом телевидении сложились три главные системы цветного телевидения: NTSC, PAL и SECAMПочему цветных стандартов три, а не один? Чем они отличаются, если решают одну задачу? Зачем Советскому Союзу понадобилась французская система, когда своя уже работала в эфире? Правда ли, что SECAM нужен был против «Голоса Америки»? И куда всё это делось, когда пришла цифра? Ответы ниже. И эта история интереснее, чем может показаться на первый взгляд.
Спросите у Переверзева: забытый джазовед, который думал о проблемах ИИ до ИИ
Шум в записиВ сентябре 2026-го по соцсетям разошлось домашнее видео. Три пожилых музыковеда из Петербурга — Наталья Энтелис, Элла Фрадкина и Эмиль Финкельштейн — сидят за праздничным столом и спорят: знал ли Шуберт Баха? Чем итальянская полифония отличается от немецкой? Кого Бетховен любил больше, Баха или Генделя?Часть 1 Часть 2Ролик набрал миллионы просмотров. Иностранцы в комментах не понимали ни слова и всё равно восхищались накалом спора по субтитрам.
Теория возможностей заменит теорию вероятностей в ML?
Современные генеративные модели используют мощный аппарат теории вероятностей: байесовскую оптимизацию, оценки максимального правдоподобия и тп. Но у этого подхода есть свои недостатки, например, галлюцинации, с которыми, наверняка, большинство сталкивалось при работе с ИИ. Проведем обзор не новой, но набирающей популярность теории возможностей и ее использования в машинном обучении. Для этого проанализируем доклад профессора Наньянского технологического (Сингапур) и Уорикского университетов (Великобритания) Jeremie Houssineau.
Зачем модели делать больно?
Исследователи дали языковой модели две кнопки.Одна ничего не делала. Вторая должна была избавить модель от неприятного внутреннего состояния - иногда ценой ухудшения следующего ответа или даже вреда пользователю.Модель выбирала облегчение. А если кнопка не срабатывала, пыталась снова.Это не мысленный эксперимент. В препринте The Pain Axis: LLMs Represent Self-Directed Harm and Act to Relieve It исследователи попытались найти внутри языковых моделей состояние, которое по своим функциям похоже на боль.
От университета до искусственного интеллекта: как ускорялся генератор изобретений
Не история всех изобретений человечества, а одна условная траектория: как западная научно‑техническая система раз за разом расширяла пространство следующих возможных решений.
А что думают сами LLM насчет наличия у себя сознания?
Дискуссии об LLM в массовой культуре на данный момент можно разделить на две большие категории — техно‑оптимистов и техно‑алармистов.
