Плейбой-конструктор
kvisaz — 30.09.2024"Нейронки показывают нам своих детенышей, чтобы вызвать жалость" - колонка редактора.
- Правда ли, что в момент опасности выдры показывают хищникам своих
детёнышей, чтобы вызвать сострадание?
- Нет.
"Мне остаться или уйти"? - нейроарт отсюда
крупные алмазы теперь ищут с помощью специального рентгеновского
оборудования, которым просвечивают породу
На алмазном руднике в Ботсване добыли алмаз весом в полкило – второй по величине из когда-либо найденных
умственная деятельность и правда связана с отвращением
https://naked-science.ru/article/anthropology/umstvennye-usiliya
Карта вселенной, созданная алгоритмом слизевиков (древних
грибоживотных), оказалась чище и чувствительнее к мелким деталям,
чем любые варианты от алгоритмов, разработанных людьми.
https://www.securitylab.ru/news/550876.php
Компания Figure AI сегодня представила своего гуманоидного робота
второго поколения Figure 02, в котором «усовершенствован каждый
элемент» предшественника Figure 01. Компания заявила, что ей
пришлось полностью «перепроектировать» своего робота, чтобы он смог
выдержать длительный цикл суровых испытаний на производстве. Figure
AI неуклонно движется к поставленной ранее цели — продаже
человекообразных роботов промышленным потребителям.
Figure AI уделила большое внимание разработке манипуляторов.
Последний вариант получил 16 степеней свободы и способен переносить
до 25 кг. «Рука» робота похожа на человеческую, с четырьмя пальцами
и противостоящим большим пальцем.
Figure 02 располагает в 3 раза большей вычислительной мощностью с
поддержкой ИИ, что позволяет роботу выполнять задачи в реальном
мире полностью автономно. Партнёрство с OpenAI позволило в
кратчайшие сроки обучить робота взаимодействию с человеком при
помощи голосовых команд через встроенные микрофоны и динамики.
https://3dnews.ru/1109079/figure-ai-predstavila-chelovekopodobnogo-robota-vtorogo-pokoleniya-gotovogo-k-promishlennoy-ekspluatatsii
В ходе работы «Марфа» выполняла следующие задачи: подъезжала к
функциональной панели для выполнения манипуляций с органами
управления, забирала имитацию научной аппаратуры, размещала её на
грузовой площадке и перевозила в заданную точку. Кроме того,
отрабатывалась и работа с карабином – робот отстёгивал его от
стенда.
Белявский отметил несколько недостатков «Марфы». Например, руки
«Марфы» не совершенны, хотя и работают лучше, чем у «Фёдора».
Однако «Марфа» всё ещё не способна выполнять мелкие манипуляции —
например, закручивать шурупы или нажимать кнопки на пульте
управления. Наблюдаются и рассогласования человека и задающего
устройства. То есть, чтобы «Марфа» соединила два указательных
пальца на руках, человеку в экзоскелете приходится, к примеру, одну
руку прикладывать к уху, а вторую заводить за голову.
https://www.ixbt.com/news/2024/08/07/ona-prosverlit-dyru-v-vashej-golove-esli-ne-nauchites-eju-upravljat-docent-mai-ocenil-marfu-novogo-chelovekopodobnogo.html
как отметил Гауэрс, нейронка выбрала неожиданный путь для
этого.
https://habr.com/ru/articles/834396/
Команда разработчиков AlphaGeometry создала инструмент, названный ею DD+AR (если мне не изменяет память, это расшифровывается как Deductive Database + Algebraic Relations), который, по сути, вычисляет все равенства углов и соотношений, которые можно вывести из условий многократным применением описанных выше инструментов. DD+AR получает из переданных ему условий равенства углов и соотношений, вычисляет при помощи тривиального загона в угол все возможные следующие из них равенства углов, проверяет по приведённым выше критериям, какие из них подразумевают наличие циклических четырёхугольников или подобных треугольников, вычисляет из этого новые равенства углов, и повторяет процесс до того момента, пока невозможно будет найти новые соотношения углов.
То есть самая главная хитрость заключается в том, что в DD+AR вообще не используется НИКАКОГО ИИ! (Разумеется, тут можно погрузиться в философские рассуждения о том, что же такое ИИ. Я имею в виду, что DD+AR — это просто традиционный детерминированный алгоритм, который можно было реализовать ещё тогда, когда только появились компьютеры.)
Создав систему, способную строить новые точки, её естественным образом можно скомбинировать с DD+AR. Сначала мы выполняем DD+AR. Если он пришёл к решению, проверяем его. Если нет, строим новую точку, попросив об этом LLM, а затем снова выполняем DD+AR. Если он пришёл к решению, проверяем его. Если нет, добавляем новую точку. Намылить, смыть и повторить. Вот и всё, что делает AlphaGeometry.
Но что же это значит в конечном итоге? Что меня теперь не удивляет то, на что способна AlphaGeometry? Напротив, по-прежнему удивляет, но когда я понял, как работает AlphaGeometry, причина моего удивления поменялась. Меня, как бывшего олимпиадника, больше всего удивляет, что DD+AR, то есть многократное использование циклических четырёхугольников и подобных треугольников, гораздо эффективнее, чем я думал. Дело в том. что мы, живые «решающие устройства», не решаем большинство задач при помощи «DD+AR». В определённой степени мы пробуем, но в случае, если долго не находим ни одного циклического четырёхугольника или пары подобных треугольников, сдаёмся и переходим к более сложным техникам: используем понятие степени точки относительно окружности, проективную геометрию, инверсию и так далее. AlphaGeometry научила меня тому, что на удивление часто существует решение DD+AR, скрывающееся под тонким слоем всего двух-трёх дополнительных точек, а чаще всего не нужно и этого! (Если вы знакомы с теми, как устроены олимпиады, то для вас станет хорошим примером P4 с ММО 2013 года. Я был на ММО, где была представлена эта задача, и с тех пор многократно использовал её как пример задачи на уроках. Во всех известных мне стандартных решениях на чертёж добавлялась одна конкретная точка. Когда я увидел в Файле, что AlphaGeometry решила задачу вообще без добавления новой точки, то есть DD+AR добился успеха в первом раунде, меня это очень удивило. Оказалось, что на чертеже есть подобие треугольников, решающее задачу, и за все эти годы я его не заметил!)
музыкант из Стокгольма Йохан Рёр за год заработал в Spotify $3 млн на нейротреках с белым шумом. Формально он не нарушил правил, так как создал разных 650 аккаунтов с тремя тысячами сгенерированных треков. За год на случайных рекомендациях эти аккаунты собрали 15 млрд прослушиваний.
https://habr.com/ru/news/835408/
https://ivanov-p.livejournal.com/363277.html
|
</> |