РАЗНЫЕ ТЕЛЕГИ

Чуть больше недели назад компания Neuralink Илона Маска сообщила, что импланты их нейроинтерфейса уже установлены семи пациентам. Один из них — 29-летний Ноа из Аризоны — продемонстрировал на презентации, как силой мысли играет в Call of Duty и «камень-ножницы-бумага». По словам инженеров Neuralink, нейрочип фиксирует электрические сигналы мозга и расшифровывает намерения пользователя в реальном времени с минимальной задержкой.Компания планирует в ближайшие три года существенно расширить функциональность устройства. В приоритетах — восстановление двигательной активности у людей с травмами позвоночника, разработка интерфейса для беззвучной речи (отправка сообщений и звонки без произнесения слов), создание систем восстановления зрения при его полной утрате, а также возможность сохранять мысли в виде цифровых файлов.С технической точки зрения, вживлённое устройство — это чип с 1024 электродами, подключёнными к гибким нитям толщиной 4–6 микрон. Они вживляются в кору головного мозга хирургическим роботом. Neuralink заявляет, что у первого пациента после операции не возникло серьёзных побочных эффектов, а нейросигналы остаются стабильными спустя более четырёх месяцев после установки.Главной целью компании остаётся возможность полноценного управления цифровыми и физическими объектами с помощью мысли. Маск заявил, что в будущем пользователь сможет напрямую управлять андроидом Optimus, разработанным в рамках проекта Tesla Bot, без помощи физических контроллеров.* видео взял у коллег @aiaiai

ИИ-модели нового поколения: восемь ключевых архитектур, определяющих будущееСовременное развитие искусственного интеллекта выходит далеко за рамки классических языковых моделей. Хотя LLM (Large Language Models) остаются фундаментом многих ИИ-систем, на практике применяются более узкоспециализированные архитектуры, каждая из которых оптимизирована под конкретный тип задач. На видео восемь актуальных направлений в развитии ИИ-моделей, которые сейчас активно используются в различных отраслях.1️⃣ LLMs (Large Language Models) — крупные языковые модели, работающие на уровне токенов. Они используются для генерации текста, ведения диалогов, написания программного кода и выполнения логических рассуждений. Примеры таких моделей — GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), Claude (Anthropic).2️⃣ LCMs (Large Concept Models) — концептуальные модели, в которых предложение воспринимается как единый смысловой блок. Meta реализует этот подход в SONAR-embedding пространстве, что позволяет выйти за рамки пословной обработки текста. LCM демонстрируют улучшенные результаты в задачах смыслового сопоставления и абстрактного мышления.3️⃣ VLMs (Vision-Language Models) — мультимодальные модели, способные одновременно анализировать визуальные и текстовые данные. Они применяются для описания изображений, генерации ответов по визуальному контексту и интерпретации сложных визуально-текстовых запросов. Примеры — GPT-4V, Gemini 1.5, Claude 3 Opus.4️⃣ SLMs (Small Language Models) — облегчённые языковые модели, предназначенные для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, например на edge-устройствах или в офлайн-сценариях. Они обеспечивают приемлемую точность при низком энергопотреблении и минимальных задержках.5️⃣ MoE (Mixture of Experts) — архитектуры с раздельными блоками-экспертами, из которых активируются только релевантные для конкретного запроса. Такой подход позволяет масштабировать модели до триллионов параметров при сниженной нагрузке на вычисления. Пример — Google Switch Transformer и GShard.6️⃣ MLMs (Masked Language Models) — маскированные языковые модели, анализирующие пропущенные токены на основе контекста слева и справа. Это двунаправленные архитектуры, широко используемые для задач классификации, извлечения информации и дообучения на специфических корпусах. Пример — BERT (Google, 2018).7️⃣ LAMs (Large Action Models) — модели, ориентированные на выполнение действий, включая управление агентами, взаимодействие с интерфейсами и выполнение многошаговых инструкций. Такие модели играют ключевую роль в построении автономных ИИ-систем.8️⃣ SAMs (Segment Anything Models) — модели для универсальной визуальной сегментации. Они способны выделять любые объекты на изображении с точностью до пикселя, независимо от их класса или формы. Пример — SAM от Meta AI, выпущенная в апреле 2023 года, способна сегментировать до 1 миллиона объектов в секунду.

"Ловит даже на парковке!" © ИнстасамкаВот как работает МАХ 🤷‍♂

Умер режиссер Андрей Соколов. Мы почти ровесники (4 года разницы). Умер от рака. Виделись последний раз еще до моего отъезда из РФ, то есть лет 12-13 назад. Точно и не вспомню, когда... Просто в память о человеке, который много лет делал офигенные мульты международного уровня, посмотрите некоторые его работы 🙏✅ Про собаку Розку✅ К югу от севера✅ Подкидыш✅ Чужой среди айсбергов✅ Эволюция Петра Сенцова

Красота какая 😍