Аналитическая компания Arthur AI провела тестирование моделей искусственного интеллекта, представленных Meta, OpenAI, Cohere и Anthropic. В статье разбираем, какие из них наиболее склонны к вымыслу или галлюцинациям.

Марков Андрей Андреевич — русский математик, который был учеником Пафнутия Чебышева. За свою научную карьеру Марков опубликовал больше 120 работ, которые касались теории чисел, теории непрерывных дробей, дифференциальных уравнений, теории вероятностей и статистики. В этом материале рассказали о его жизни и научных интересах.

Оливер Хевисайд был ученым, который в 16 лет бросил школу, продолжил самостоятельное обучение и после написал множество работ в области математики и физики. Несмотря на то, что научное сообщество его долгое время не признавало, Оливер повлиял на развитие электромагнетизма в XIX веке, стал центральной фигурой в консолидации селективной магнитной теории Максвелла и ее применении на практике. В этом материале мы рассказали про его жизнь, работы и превращение из изгоя в авторитета того времени.

Работы древнегреческого математика Евклида являются первым известным примером систематического подхода к геометрии. Созданные около 300 г. до н.э. они заложили основы для понимания геометрических фигур. В этом материале мы рассмотрим постулаты Евклида и их влияние на современное понимание геометрии.

Серпинский — польский математик, в честь которого назвали улицу в Варшаве и кратер на Луне. Он стал известен благодаря своим работам по теории множеств, аксиоме выбора, континуум-гипотезе, теории чисел, теории функций и так далее. В этом материале мы остановились на треугольнике Серпинского. Рассказали, что он из себя представляет, как его построить и в каких областях можно применять.

Оппенгеймер известен как руководитель проекта по созданию ядерного оружия в США, но его научное наследие в области астрофизики является ключевым элементом понимания черных дыр и процессов их формирования. В этом материале вы можете познакомиться с научной информацией, которую не найдете в фильме «Оппенгеймер».

Искусственный интеллект стал одним из основных понятий в различных отраслях: компьютерных системах, биотехнологиях, промышленности, науке и образовании. Его распространение уже привело к значительному технологическому прогрессу и повышению эффективности работы.

По мере углубления в область ИИ важно понимать и различать его основные виды, такие как традиционный и генеративный искусственный интеллект. Этот материал мы подготовили на основе статьи Forbes, раскрыв шире. В нем пойдет речь об основных различиях двух видов ИИ, процессе их обучения и будущего технологии.

Георг Кантор родился в Санкт-Петербурге в 1845 году, но с 11 лет жил в Германии. Там он начал заниматься математикой и сделал свои первые открытия. Несмотря на то, что научное сообщество отказывалось принимать доказательства его концепций, сейчас он известен как создатель теории множеств и отец современной математики. Мы подготовили материал про труды Кантора на основе статьи, опубликованной в интернет-журнале Medium.

В 2022 году с российского рынка ушли вендоры Cisco, NetApp и Dell. Из-за этого у компаний из России возросли риски остановки бизнес-процессов. В этой статье мы кратко разбираемся в том, как поддерживать оборудование и продолжать работу независимо от ситуации на рынке. Здесь мы решили рассказать о том, с чем сталкиваемся сами и, наверняка, у сообщества Хабра есть гораздо больше кейсов на этот счет, поэтому будем рады вашим комментариям. 

Теорема о четырех цветах — это математический вопрос, который возник еще в 19 веке. Он заключается в том, можно ли раскрасить любую карту, используя только четыре цвета, таким образом, чтобы ни одна из двух соседних областей не имела одинакового цвета. В этом материале мы расскажем, у кого впервые возник этот вопрос, причем тут теория графов, кто и как пытался доказать эту теорему и что из этого вышло.

Проводить научные исследования с людьми сложно, дорого и занимаем много времени. Лаборатория должна получить этическое одобрение, после команда набирает участников, проводит эксперимент, тратит часы на очистку данных, их анализ и формирование выводов. Сократить время и деньги можно с помощью ИИ и языковых моделей.

Мы подготовили материал на основе статьи. В нем разбираемся, может ли искусственный интеллект имитировать поведение человека, чего опасаются ученые и какие перспективы есть у этой технологий.

Управление сетевыми сбоями — одна из проблем в сфере облачных вычислений. Эти сбои влияют на производительность и надежность публичных облаков: снижается эффективность и появляется риск потери данных. Поскольку зависимость от облачных сервисов продолжает расти, нужно решение проблемы. SWARM — система, которая смягчает последствия сетевых сбоев в публичных облаках.

Наша статья основана на материале Mitigating the Performance Impact of Network Failures in Public Clouds, авторами которого выступают ученые из Microsoft Research и Университета Южной Калифорнии. Здесь мы разберемся в тонкостях SWARM и ее роли в снижении влияния сетевых сбоев на производительность в публичных облаках.

В 2021 году Gartner прогнозировал резкий рост использования DaaS и увеличение количества пользователей более чем на 150% с 2020 по 2023 год. По данным MarketsandMarkets, ожидается, что рынок виртуальных рабочих столов к 2027 году вырастет с 12,3 млрд долларов США в 2022 году до 20,1 млрд долларов.

В этом материале выясняем, насколько точными оказались эти прогнозы и что ждет в будущем DaaS и VDI.

Ученые и исследователи из Национального университета Сингапура и Института исследования материалов и инженерии A*STAR разработали сенсорный пластырь PETAL. Он не заживляет раны и не останавливает кровотечения, но позволяет врачам следить за их состоянием и эффективно лечить. В этом материале мы рассказали, как работает PETAL, в чем его уникальность и есть ли будущее у этой технологии.

Гипатия Александрийская родилась в четвертом веке нашей эры, она получила хорошее образование и стала математиком и астрономом, несмотря на жесткие общественные нормы для античных женщин. В этой статье мы рассмотрим жизнь Гипатии, ее труды, преподавательскую деятельность и трагическую смерть из-за политико-религиозного конфликта.

GPU — графический процессор, который предназначен для ускорения рендеринга графики и параллельных вычислений. Он произвел настоящую революцию в том, как мы взаимодействуем с цифровым контентом. Будь то визуальные эффекты в видеоиграх, вычисления в алгоритмах машинного обучения или анимация в высококлассных программах для 3D-дизайна.

Роль GPU выходит за рамки рендеринга графики. С появлением вычислений общего назначения на графических процессорах (GPGPU) эти процессоры нашли применение в областях, где требуются высокопроизводительные вычисления. Например, ускорение задач искусственного интеллекта (ИИ), глубокое обучение до высокоскоростной аналитики данных и научные симуляции.

В этом материале мы рассмотрим историю GPU, архитектуру графического процессора и области его применения.

Натаниэль Рочестер — ученый, который был членом команды IBM, участвовал в создании IBM 701, написал первый символ языка ассемблера и принимал участие в создании одного из первых языков программирования FORTRAN. В этой статье мы рассмотрим биографию Рочестера, его работы и вклад в науку.

Исследователи из Японии и Австралии разработали новое многожильное оптическое волокно, способное передавать рекордные 1,7 петабита в секунду, сохраняя при этом совместимость с существующей оптоволоконной инфраструктурой.

В ближайшие три года общее количество цифровых данных увеличится в три раза и достигнет 175 миллиардов терабайт. Надежно сохранить такое количество информации на жестких дисках и магнитных лентах будет практически невозможно, строительство дата-центров тоже не спасет ситуацию, поэтому ученые сейчас активно работают над технологией хранения данных в ДНК.

В этой статье мы расскажем, что из себя представляют ДНК-накопители, в чем их преимущества и недостатки, и по шагам разберем, как информацию сохранять в молекуле и извлекать из нее.

С появлением и развитием ИИ исследователи столкнулись с рядом этических вопросов, на которые сложно дать однозначный ответ. В научных кругах сейчас идут активные дискуссии по поводу того, что делать с OpenAI's GPT-4, является ли большая языковая модель важным шагом на пути к искусственному интеллекту общего назначения (AGI) и к чему приведет его создание.

IEEE Spectrum собрал опубликованные мысли и высказывания ученых по поводу больших языковых моделей (LLM), вероятности появления ИИ и риска цивилизационного хаоса, а мы перевели материал для читателей Хабра.