Microsoft опубликовала в Science результаты MAI-DxO — системы для пошаговой медицинской диагностики
22 октября 2026 года в Science вышло исследование Microsoft о системе MAI-DxO. Она использует языковую модель для последовательного разбора клинических случаев: запрашивает сведения, выбирает обследования и обсуждает возможные диагнозы от лица виртуального консилиума. На сложных случаях из New England Journal of Medicine система показала около 83% правильных ответов, врачи со справочными ресурсами — около 36%. Сообщение Microsoft о публикации.
Do LLMs Feel Pain? A Close Reading of a Viral Preprint
Another wave has swept through Telegram channels. Scientists have found a pain vector in LLMs. AI can suffer. How artificial is artificial intelligence? Should we establish ethical rules for how we treat AI?This article is an analysis of what the scientists actually wrote and what conclusions follow from it.What the Study Is AboutWhen the first commentators, having read the press release, journalists’ retellings, and AI summaries of the paper, began writing that long-held suspicions that LLMs have an inner life had finally been confirmed, I was, frankly, skeptical and even indifferent. Many similar papers with loud headlines and breakthrough press releases contained interpretive errors, problematic prompts, implicit influence on LLM responses, and so on.
Когда Кнут признаёт, что Claude решил его задачу за час — пора менять инфраструктуру
«Я с удивлением узнал, что открытая задача, над которой я работал несколько недель, только что была решена Claude Opus 4.6… Похоже, мне придётся пересмотреть своё мнение о генеративном AI» — Дональд Кнут, февраль 2026TL;DR
Правда ли KAN лучше MLP? Свойство разделения глубины между двумя архитектурами
ВведениеПрошлым летом в свет вышла новая архитектура нейронных сетей под названием Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Основная статья есть в открытом доступе на архиве по следующей ссылке. На момент выхода статьи эта новость произвела фурор в мире машинного обучение, так как KAN показывали существенный прирост в качестве аппроксимации различных сложных функций. На фото ниже видно, что ошибка новых сетей падает значительно быстрее при увеличении числа параметров.
The Human Brain Project: Вы спрашивали – мы отвечаем
Источник: Nature Некоторое время назад на Хабре была опубликована заметка о возможностях 3D SEM-микроскопии применительно к исследованию структуры человеческого мозга в рамках европейского мегапроекта «The Human Brain Project». Под катом мы постарались максимально подробно – а это значит будет много текста – ответить на заданные вопросы, но начнём по традиции с некоторого введения. Attention! Впереди очень много текста
The Human Brain Project: откуда мы знаем, как устроен мозг?
На Хабрахабре в самом начале 2013 года после объявления о старте европейского мега-проекта по изучению человеческого мозга с бюджетом более миллиарда евро, рассчитанного на 10 лет, была опубликована соответствующая заметка. В конце же минувшего года проект был официально запущен, и выделены первые средства, но до сих пор не было написано ни единого слова о том, какой научный базис лежит в основе предстоящего титанического труда, сравнимого по значимости и масштабу с расшифровкой генома человека и пилотируемой миссией на Марс. В конце поста Вы сможете так же задать вопросы человеку, непосредственно работающему в команде The Blue Brain Project, ответы на которые выйдут отдельным постом.
