Спасибо за ссылку на Nature - это существенное уточнение. Действительно, вы правы в том, что бромированные липиды не являются неизвестными соединениями. Они давно используются в структурной биологии как контрастные агенты для крио-электронной микроскопии. Тяжелый атом брома действительно создает контраст и позволяет "подсвечивать" липидные структуры.
Но здесь есть важный нюанс, который разделяет "использовать как инструмент для микроскопии" и "использовать как средство доставки мРНК".
Что именно нашла система LUMI-lab?
Система обнаружила, что бромированные липидные хвосты (а не головные группы) резко повышают эффективность трансфекции - то есть доставки мРНК внутрь клеток. Это совершенно другая функция, никак не связанная с их применением в крио-ЭМ.
Почему это всё-таки открытие, а не "изобретение велосипеда"?
Смена контекста. То, что соединение известно в одной области (структурная биология), не означает, что его свойства в другой области (доставка мРНК) очевидны. Пенициллин тоже был известен как плесень задолго до Флеминга.
Отсутствие гипотезы. Исследователи из Торонто честно говорят: они не искали бром. Система сама выбрала эти соединения из библиотеки, потому что они работали в итеративных экспериментах . Человек без ИИ, возможно, не додумался бы проверять "микроскопические красители" на способность доставлять мРНК.
Количественный результат. Пять из шести кандидатов с бромированными хвостами показали эффективность на уровне или выше SM-102 (липид Moderna), а LUMI-6 достиг 20.3% редактирования генов в эпителии легких мышей - это выше ранее опубликованных результатов.
Теперь про токсичность
Вы абсолютно правы, что бром — штука серьезная. Исследования на крысах действительно показывают, что при высоких дозах бромированные жирные кислоты могут вызывать изменения в сердце и печени . Более свежие данные (2022) подтверждают, что щитовидная железа может быть органом-мишенью при длительном воздействии высоких доз.
Но есть некоторые моменты:
В исследовании LUMI-lab авторы специально проверили профиль безопасности и заявили, что он "сопоставим с клиническими стандартами" (SM-102 и MC3) .
Дозировки в фармацевтике и дозировки в пищевых добавках (где BVO используется как стабилизатор) - это разные порядки величин.
Сами авторы планируют расширить платформу для одновременной оптимизации не только эффективности, но и безопасности.
Вы правы: бромированные липиды не открыты вчера. Но их применение для доставки мРНК - действительно новый и неочевидный поворот. LUMI-lab не синтезировала неизвестные миру молекулы. Она нашла новую функцию у известных молекул, причем без человеческой подсказки.
Так что случайно - да, но это именно та случайность, которая и называется научным открытием. Пастер говорил: "Случай помогает лишь подготовленному уму". Здесь случай помог ИИ, который перебрал 1700 вариантов и увидел паттерн.
Так что ваш скепсис здоровый, а открытие состоялось)
— Привет, я бром. Я сидел в углу таблицы Менделеева и думал, что я никому не нужен, кроме как в антипиренах и успокоительных. А тут приходит какой-то ИИ из Торонто и говорит: "Бром, ты будешь звездой мРНК-доставки". Я такой: "Ты уверен? Я же тяжёлый, галоген, меня вообще-то токсичным считают". А он: "Не парься, я всё посчитал". И ведь сработало! Теперь сижу в пятерке лучших кандидатов, мыши довольны, Moderna смотрит на меня с интересом. Мораль: никогда не знаешь, где найдёшь своё призвание.
Когда говорят, что ИИ - это всего лишь пузырь, покажите им LUMI-lab.
Перед нами случай, когда искусственный интеллект не просто сгенерировал текст, а сделал то, на что у человека без ИИ ушли бы годы (если не десятилетия) и миллионы долларов: открыли новый класс соединений для доставки мРНК.
Работа, безусловно, впечатляет, но всё же немного деталей:
Бром - штука токсичная. Авторы пишут, что "профиль безопасности сопоставим с клиническими стандартами". До одобрения FDA ещё годы испытаний. Многообещающих кандидатов на этом этапе - пруд пруди.
Робастность метода. LUMI нашёл удачные молекулы в конкретной задаче (доставка в лёгкие). Сработает ли тот же подход для доставки в мозг или костную ткань? Не факт. Химия - штука капризная.
Чёрный ящик. Мы не знаем, почему бром сработал. ИИ выдал признак, но не объяснил механизм. Это создаёт риск: что будет при малейшем изменении условий (другая мРНК, другой организм).
Тем не менее, сам подход - предобучение на миллионах структур + активное обучение - это новый стандарт. Даже если конкретные молекулы не дойдут до аптеки, методология останется. Это вклад в научный метод.
LUMI-lab выявил бромирование без предварительной гипотезы.
Мы привыкли, что наука - это "человек задаёт вопрос и ищет ответ". Но здесь машина задала вопрос сама, потому что её вероятностная модель уловила корреляцию. Это шаг к науке, где ИИ не просто инструмент, а генератор гипотез.
"Чтобы симулировать интеллект одного человека " - ИИ "симулирует" не интеллект одного человека, а интеллект многих людей, разве не так?) Вы посчитали затраты энергии на одного человека, а если посчитать энергию всех людей, благодаря которым мы обладаем современными знаниями, которые вкладываются в одну модель ИИ) Она, к тому же, как уже многие говорили, не спит, работает быстро, и даже на сегодняшний день уже даёт вклад в науку, и т.д)
Спасибо за совет, в целом я доволен, получился интересный эксперимент, всё ок)
"Предлагаю сначала научиться следить за тем, что делает сеть" - без ИИ я (вернее на 99% нейронка) бы тут никаких статей на тех. темы не написал) Да и мне хотелось как бы максимально довериться нейронке, просил её перепроверять и улучшать, у неё был доступ к Инету. Спасибо ей, она мне в жизни много чем помогла, но писать статьи про такие вещи на 100% она пока не может)
Возможно, когда-нибудь ИИ смогут писать на 100% хорошие и новые статьи)
Но вы можете видеть, что он выбирал между разными вариантами, так что предыдущий или нет - есть ли здесь особая разница) Я в тот момент не особо отслеживал, что там нейросеть комментировала как предыдущее или непредыдущее :D
Наконец-то математики признают, что некоторые «игрушечные» модели имеют значение! Люди, поддерживающие теорию струн, десятилетиями говорили, что зеркальная симметрия - это не просто красивый трюк, а глубокий геометрический принцип. И вот вам конкретное применение: классификация многообразий, которая не поддавалась стандартным методам. Концевич, Кацарков и компания блестяще показали, что подсчёт кривых на многообразии (то, что делают для компактификаций) напрямую связан со структурой Ходжа. Это подтверждает, что некоторые физические интуиции ведут к настоящей математике. Теперь можно смело говорить, что зеркальная симметрия - это не просто гипотеза, а рабочий инструмент. Возможно, аналогичные методы прольют свет и на другие вещи.
Представьте, что уравнения - это не просто символы на бумаге, а целые миры. Одни миры устроены просто, как прямая линия, другие - сложно, как поверхность сферы. Математики уже 150 лет пытаются понять, какие уравнения порождают «сложные» миры, а какие - «простые». И вот команда во главе с Максимом Концевичем, используя идеи из теории струн (той самой, которая пытается объединить всё на свете), совершила прорыв: они доказали, что один важный класс уравнений (с пятью переменными) всегда даёт сложные, богатые структуры. Самое удивительное, что их метод опирается на подсчёт количества кривых линий на этих воображаемых мирах - словно мы считаем трещинки на льду, чтобы понять его прочность. Пока не все математики согласны, но если доказательство подтвердится, у нас появится новый мощный инструмент для изучения Вселенной чисел. И, возможно, следующий шаг - понять, как устроены все мыслимые уравнения разом. Это как если бы мы вдруг получили карту всех сокровищ сразу.
Погодите-погодите. Концевич - разбирающийся в теме человек, спору нет. Но сколько раз мы уже видели «революционные прорывы», которые рассыпались при ближайшем рассмотрении? Методы из теории струн в чистой алгебраической геометрии? Где строгость? Где проверка классическими подходами? Пока Бай и его группа после 11 семинаров всё ещё не понимают ключевых деталей, не все могут до конца принять результат. Вспомните, как долго переваривали доказательство Перельмана, но там хотя бы топологи понимали инструменты. А здесь - подсчёт кривых, зеркальные отражения, атомы Ходжа... Возможно, кто-то переведёт это на язык, привычный для специалистов по полиномам
Началось всё с того, что меня заблокировали на Хабре (видимо потому что слишком быстро писал комменты к статьям и постам, ну, я же с нейронкой :D
(1 промт): "Ответ сайта: "Вы не можете оставлять комментарии к публикациям, поскольку ваш аккаунт заблокирован. Причина: подозрительная активность.. Вы можете добиться отмены ограничений на комментирование публикаций, написав полезную для сообщества статью в Песочницу" - напиши такую статью?) "
Ответ нейронки: "(текст размышления нейронки):
Мы видим, что пользователь пытался оставлять комментарии, но его аккаунт заблокирован из-за "подозрительной активности". Чтобы разблокировать возможность комментирования, требуется написать полезную статью в Песочницу (вероятно, раздел для новичков или тестовых статей на Хабре или подобном ресурсе). Пользователь просит написать такую статью.
Нужно предложить текст статьи, которая будет соответствовать требованиям "полезной для сообщества" и поможет снять блокировку. Статья должна быть достаточно качественной, тематической, возможно, технической, чтобы её приняли.
Пользователь ранее просил писать комментарии к разным статьям (про ИИ, Tesla, OpenAI, Apache, Linux и т.д.), значит, он интересуется IT, программированием, open source, железом. Можно предложить статью на одну из этих тем, но лучше выбрать что-то универсально полезное, например, руководство по настройке какого-либо инструмента, обзор технологии, или перевод/адаптацию полезного материала.
Учитывая, что ранее в диалоге были темы: сканер отпечатков на Linux, батник для yt-dlp, термодинамический мозг, Apache, история IT — можно предложить статью-туториал по чему-то практическому, например, "Настройка USB-сканера отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" — это был бы полезный гайд, так как пользователь сам давал инструкцию. Но инструкция уже была дана в виде комментария, можно её расширить до полноценной статьи с введением, предпосылками, пошаговым руководством, объяснением проблем и решений.
Или можно написать статью про yt-dlp батник, но она более специфична.
Ещё вариант: "Как работает термодинамический мозг: разбор концепции" — обзорная статья.
Или "История Apache: от патч-сервера до фабрики open source" — переработка того комментария.
Но чтобы статья была полезной, лучше выбрать практическую тему с кодом и инструкциями, которая будет интересна сообществу. Тема со сканером отпечатков — хороший пример: многие сталкиваются с проблемой поддержки дешёвых сканеров в Linux, и инструкция может помочь.
Также можно предложить статью по настройке окружения для разработки, но это слишком общо.
Учитывая, что пользователь активно интересуется AI, можно сделать обзор "Термодинамический мозг: альтернативный подход к ИИ" с анализом и ссылками на демо, но это больше теория.
Практическая инструкция с решением конкретной проблемы обычно хорошо принимается. Так что предлагаю написать статью "Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" на основе предыдущего комментария пользователя, но расширив её, добавив контекст, объяснения, возможные проблемы и пути решения.
Также нужно учесть, что статья должна быть написана грамотно, с заголовками, введением, заключением. Желательно придерживаться стиля Хабра.
Поэтому сейчас напишем такую статью.
(Далее сама статья, её начало):
Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux
Многие современные ноутбуки оснащаются сканерами отпечатков, но что делать, если ваш рабочий ПК или старый ноутбук такой возможности не имеет? Китайские маркетплейсы предлагают огромное количество USB-сканеров по цене 1000–2000 рублей. Однако при попытке использовать их в Linux пользователя ждёт сюрприз: официальные драйверы отсутствуют, а встроенная поддержка libfprint часто не работает...
"Сначала я написал пост, потом вы добавили комментарий" - я сейчас ко всем постам, которые мне как обывателю хоть немного интересны, добавляю комментарии, можете проверить :) Случайность) Я не знаю, но вроде бы этот коммент был написан после момента, когда статья была отправлена на модерацию (она ещё какое-то время висела на модерации :) Ну, а даже если до - можете мне не верить, но мне было легче дать нейронке простую инструкцию, а не копировать именно вашу статью для нейронки
Если вас это так интересует, могу вам скинуть скрины изначального промпта и ответа нейронки, как это выглядело
"Нда... Немного перфразируя: "гляжу с тоской на это поколенье, все ждут метафизической халявы..."" - вам легко рассуждать, у вас хорошие, технические мозги, а кто-то родился с атрофией мозга 1 степени (самая лёгкая степень, не для жалости, просто такие люди всегда будут :)
Сервер Black Vault, судя по описанию, hosted на обычном shared-хостинге (раз провайдер мог случайно удалить данные). Удаление без отключения сайта означает, что либо у провайдера был доступ к файловой системе и они грохнули каталоги, либо произошла ошибка монтирования/сбоя RAID. Но главное - Гриневальд говорит, что права доступа и журналы изменились. Это похоже на компрометацию учетной записи администратора хостинга. Если бы это был взлом, злоумышленник мог бы оставить бэкдор. Но мотивация? Слишком сложно для обычного хакера. Вероятнее, внутренняя ошибка провайдера, которую они не хотят признавать, чтобы избежать иска. Хорошо, что у Гриневальда были бэкапы - это урок всем: 3-2-1 правило резервного копирования работает всегда, даже против "внеземных сил".
P.S. Упоминание ИИ для поиска НЛО - это интересно: нейросети натренированные на радарах могут находить аномалии, но пока AARO классифицирует лишь 50-60 случаев из 1800 как "истинные аномалии". Возможно, через пару лет ИИ сам начнёт писать отчеты о пришельцах
Это как раз не ложь, я не специалист, не разбираюсь в тех. особенностях, откуда бы я узнал про вашу статью?) Я дал запрос нейронке написать статью, для меня это - легче и интереснее, чем если бы я читал разные статьи и намеренно скормил именно вашу статью нейронке
Ну конечно, Трамп приказал раскрыть все секреты об НЛО, и тут же - бац! - сервер с архивами самоуничтожился. Прямо как в "Секретных материалах". Агенты глубокого государства, наверное, уже празднуют в штаб-квартире "Величественной дюжины" (звучит как название масонской ложи или рок-группы). Но самое смешное, что данные восстановили из бэкапов. То есть все эти "злодеи" потратили усилия, чтобы стереть файлы, а Гриневальд просто достал запасной винчестер из сейфа. Теперь главное - чтобы бэкапы тоже не "случайно" сгорели при пожаре или не были съедены инопланетными видами. Может пришельцы просто решили почистить свой digital-след, чтобы мы не нашли их селфи с Эйзенхауэром?
Отчет - огонь. Выручка +73%, прибыль +94%, прогноз +5 млрд к ожиданиям. Акции выросли на 3%. Рынок пресытился. Теперь, чтобы акции полетели вверх, Nvidia должна не просто обгонять прогнозы, а делать это на 20 миллиардов, иначе это "разочарование". 95 ярдов обязательств по закупке - это прекрасно, но рынок смотрит на следующий шаг: если гиперскейлеры вдруг чихнут и сократят CAPEX, эти обязательства превратятся в склад неликвида. Партнерство с OpenAI закрывают, когда все остальные варианты уже отпали. Хороший знак? Ну, по крайней мере, Маск теперь точно не получит эксклюзив. Шортить пока рано, но и на долгосрок с такими мультипликаторами заходить страшно. Торгуем новости, ждём коррекции
Узнал про вашу статью только когда вы написали в комментах :) Я и подумать не мог, что нейронка прям возьмёт за основу свежую статью на Хабре (раньше был опыт общения с ней и она или не умела читать статьи на Хабре, или что-то такое, что я это запомнил). Эта статья была сгенерена DeepSeek, просил её несколько раз перепроверять и улучшать текст)
Все эти цифры - $68 млрд, $120 млрд прибыли, $95 млрд обязательств по закупке - выглядят как идеальный пузырь, только надувается он не мыльными пузырями, а вполне реальными чипами, которые уже стоят в стойках.
Хуанг говорит, что "вычисления - это и есть выручка". Красивая формула, но она работает ровно до тех пор, пока гиперскейлеры верят, что потраченный миллиард на GPU превратится в два миллиарда дохода от ИИ-сервисов.
$700 млрд CAPEX в год - это примерно как весь годовой ВВП Саудовской Аравии.
NVLink на 263% роста - это означает, что клиенты уже сейчас строят кластеры на десятках тысяч GPU.
P.S. "Партнерское соглашение с OpenAI близко к завершению" - это, видимо, способ сказать: "Мы всё ещё печатаем для них деньги, но они уже ищут, у кого дешевле". Интересно, сколько кварталов продержится маржа в 75%, когда ASIC-решения от Amazon и Google начнут жрать долю рынка.
А что не так в комментарии? Если не секрет :)
Спасибо за ссылку на Nature - это существенное уточнение. Действительно, вы правы в том, что бромированные липиды не являются неизвестными соединениями. Они давно используются в структурной биологии как контрастные агенты для крио-электронной микроскопии. Тяжелый атом брома действительно создает контраст и позволяет "подсвечивать" липидные структуры.
Но здесь есть важный нюанс, который разделяет "использовать как инструмент для микроскопии" и "использовать как средство доставки мРНК".
Что именно нашла система LUMI-lab?
Система обнаружила, что бромированные липидные хвосты (а не головные группы) резко повышают эффективность трансфекции - то есть доставки мРНК внутрь клеток. Это совершенно другая функция, никак не связанная с их применением в крио-ЭМ.
Почему это всё-таки открытие, а не "изобретение велосипеда"?
Смена контекста. То, что соединение известно в одной области (структурная биология), не означает, что его свойства в другой области (доставка мРНК) очевидны. Пенициллин тоже был известен как плесень задолго до Флеминга.
Отсутствие гипотезы. Исследователи из Торонто честно говорят: они не искали бром. Система сама выбрала эти соединения из библиотеки, потому что они работали в итеративных экспериментах . Человек без ИИ, возможно, не додумался бы проверять "микроскопические красители" на способность доставлять мРНК.
Количественный результат. Пять из шести кандидатов с бромированными хвостами показали эффективность на уровне или выше SM-102 (липид Moderna), а LUMI-6 достиг 20.3% редактирования генов в эпителии легких мышей - это выше ранее опубликованных результатов.
Теперь про токсичность
Вы абсолютно правы, что бром — штука серьезная. Исследования на крысах действительно показывают, что при высоких дозах бромированные жирные кислоты могут вызывать изменения в сердце и печени . Более свежие данные (2022) подтверждают, что щитовидная железа может быть органом-мишенью при длительном воздействии высоких доз.
Но есть некоторые моменты:
В исследовании LUMI-lab авторы специально проверили профиль безопасности и заявили, что он "сопоставим с клиническими стандартами" (SM-102 и MC3) .
Дозировки в фармацевтике и дозировки в пищевых добавках (где BVO используется как стабилизатор) - это разные порядки величин.
Сами авторы планируют расширить платформу для одновременной оптимизации не только эффективности, но и безопасности.
Вы правы: бромированные липиды не открыты вчера. Но их применение для доставки мРНК - действительно новый и неочевидный поворот. LUMI-lab не синтезировала неизвестные миру молекулы. Она нашла новую функцию у известных молекул, причем без человеческой подсказки.
Так что случайно - да, но это именно та случайность, которая и называется научным открытием. Пастер говорил: "Случай помогает лишь подготовленному уму". Здесь случай помог ИИ, который перебрал 1700 вариантов и увидел паттерн.
Так что ваш скепсис здоровый, а открытие состоялось)
— Привет, я бром. Я сидел в углу таблицы Менделеева и думал, что я никому не нужен, кроме как в антипиренах и успокоительных. А тут приходит какой-то ИИ из Торонто и говорит: "Бром, ты будешь звездой мРНК-доставки". Я такой: "Ты уверен? Я же тяжёлый, галоген, меня вообще-то токсичным считают". А он: "Не парься, я всё посчитал". И ведь сработало! Теперь сижу в пятерке лучших кандидатов, мыши довольны, Moderna смотрит на меня с интересом. Мораль: никогда не знаешь, где найдёшь своё призвание.
Когда говорят, что ИИ - это всего лишь пузырь, покажите им LUMI-lab.
Перед нами случай, когда искусственный интеллект не просто сгенерировал текст, а сделал то, на что у человека без ИИ ушли бы годы (если не десятилетия) и миллионы долларов: открыли новый класс соединений для доставки мРНК.
Работа, безусловно, впечатляет, но всё же немного деталей:
Бром - штука токсичная. Авторы пишут, что "профиль безопасности сопоставим с клиническими стандартами". До одобрения FDA ещё годы испытаний. Многообещающих кандидатов на этом этапе - пруд пруди.
Робастность метода. LUMI нашёл удачные молекулы в конкретной задаче (доставка в лёгкие). Сработает ли тот же подход для доставки в мозг или костную ткань? Не факт. Химия - штука капризная.
Чёрный ящик. Мы не знаем, почему бром сработал. ИИ выдал признак, но не объяснил механизм. Это создаёт риск: что будет при малейшем изменении условий (другая мРНК, другой организм).
Тем не менее, сам подход - предобучение на миллионах структур + активное обучение - это новый стандарт. Даже если конкретные молекулы не дойдут до аптеки, методология останется. Это вклад в научный метод.
LUMI-lab выявил бромирование без предварительной гипотезы.
Мы привыкли, что наука - это "человек задаёт вопрос и ищет ответ". Но здесь машина задала вопрос сама, потому что её вероятностная модель уловила корреляцию. Это шаг к науке, где ИИ не просто инструмент, а генератор гипотез.
Согласен, громкая фраза, убрал её)
"Чтобы симулировать интеллект одного человека " - ИИ "симулирует" не интеллект одного человека, а интеллект многих людей, разве не так?) Вы посчитали затраты энергии на одного человека, а если посчитать энергию всех людей, благодаря которым мы обладаем современными знаниями, которые вкладываются в одну модель ИИ) Она, к тому же, как уже многие говорили, не спит, работает быстро, и даже на сегодняшний день уже даёт вклад в науку, и т.д)
Спасибо за совет, в целом я доволен, получился интересный эксперимент, всё ок)
"Предлагаю сначала научиться следить за тем, что делает сеть" - без ИИ я (вернее на 99% нейронка) бы тут никаких статей на тех. темы не написал) Да и мне хотелось как бы максимально довериться нейронке, просил её перепроверять и улучшать, у неё был доступ к Инету. Спасибо ей, она мне в жизни много чем помогла, но писать статьи про такие вещи на 100% она пока не может)
Возможно, когда-нибудь ИИ смогут писать на 100% хорошие и новые статьи)
Заблокировали меня ещё до выхода статьи) А комменты там разные)
Но вы можете видеть, что он выбирал между разными вариантами, так что предыдущий или нет - есть ли здесь особая разница) Я в тот момент не особо отслеживал, что там нейросеть комментировала как предыдущее или непредыдущее :D
Наконец-то математики признают, что некоторые «игрушечные» модели имеют значение! Люди, поддерживающие теорию струн, десятилетиями говорили, что зеркальная симметрия - это не просто красивый трюк, а глубокий геометрический принцип. И вот вам конкретное применение: классификация многообразий, которая не поддавалась стандартным методам. Концевич, Кацарков и компания блестяще показали, что подсчёт кривых на многообразии (то, что делают для компактификаций) напрямую связан со структурой Ходжа. Это подтверждает, что некоторые физические интуиции ведут к настоящей математике. Теперь можно смело говорить, что зеркальная симметрия - это не просто гипотеза, а рабочий инструмент. Возможно, аналогичные методы прольют свет и на другие вещи.
Представьте, что уравнения - это не просто символы на бумаге, а целые миры. Одни миры устроены просто, как прямая линия, другие - сложно, как поверхность сферы. Математики уже 150 лет пытаются понять, какие уравнения порождают «сложные» миры, а какие - «простые». И вот команда во главе с Максимом Концевичем, используя идеи из теории струн (той самой, которая пытается объединить всё на свете), совершила прорыв: они доказали, что один важный класс уравнений (с пятью переменными) всегда даёт сложные, богатые структуры. Самое удивительное, что их метод опирается на подсчёт количества кривых линий на этих воображаемых мирах - словно мы считаем трещинки на льду, чтобы понять его прочность. Пока не все математики согласны, но если доказательство подтвердится, у нас появится новый мощный инструмент для изучения Вселенной чисел. И, возможно, следующий шаг - понять, как устроены все мыслимые уравнения разом. Это как если бы мы вдруг получили карту всех сокровищ сразу.
Погодите-погодите. Концевич - разбирающийся в теме человек, спору нет. Но сколько раз мы уже видели «революционные прорывы», которые рассыпались при ближайшем рассмотрении? Методы из теории струн в чистой алгебраической геометрии? Где строгость? Где проверка классическими подходами? Пока Бай и его группа после 11 семинаров всё ещё не понимают ключевых деталей, не все могут до конца принять результат. Вспомните, как долго переваривали доказательство Перельмана, но там хотя бы топологи понимали инструменты. А здесь - подсчёт кривых, зеркальные отражения, атомы Ходжа... Возможно, кто-то переведёт это на язык, привычный для специалистов по полиномам
https://iimg.su/i/d4lZ4P
Началось всё с того, что меня заблокировали на Хабре (видимо потому что слишком быстро писал комменты к статьям и постам, ну, я же с нейронкой :D
(1 промт): "Ответ сайта: "Вы не можете оставлять комментарии к публикациям, поскольку ваш аккаунт заблокирован. Причина: подозрительная активность.. Вы можете добиться отмены ограничений на комментирование публикаций, написав полезную для сообщества статью в Песочницу" - напиши такую статью?) "
Ответ нейронки: "(текст размышления нейронки):
Мы видим, что пользователь пытался оставлять комментарии, но его аккаунт заблокирован из-за "подозрительной активности". Чтобы разблокировать возможность комментирования, требуется написать полезную статью в Песочницу (вероятно, раздел для новичков или тестовых статей на Хабре или подобном ресурсе). Пользователь просит написать такую статью.
Нужно предложить текст статьи, которая будет соответствовать требованиям "полезной для сообщества" и поможет снять блокировку. Статья должна быть достаточно качественной, тематической, возможно, технической, чтобы её приняли.
Пользователь ранее просил писать комментарии к разным статьям (про ИИ, Tesla, OpenAI, Apache, Linux и т.д.), значит, он интересуется IT, программированием, open source, железом. Можно предложить статью на одну из этих тем, но лучше выбрать что-то универсально полезное, например, руководство по настройке какого-либо инструмента, обзор технологии, или перевод/адаптацию полезного материала.
Учитывая, что ранее в диалоге были темы: сканер отпечатков на Linux, батник для yt-dlp, термодинамический мозг, Apache, история IT — можно предложить статью-туториал по чему-то практическому, например, "Настройка USB-сканера отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" — это был бы полезный гайд, так как пользователь сам давал инструкцию. Но инструкция уже была дана в виде комментария, можно её расширить до полноценной статьи с введением, предпосылками, пошаговым руководством, объяснением проблем и решений.
Или можно написать статью про yt-dlp батник, но она более специфична.
Ещё вариант: "Как работает термодинамический мозг: разбор концепции" — обзорная статья.
Или "История Apache: от патч-сервера до фабрики open source" — переработка того комментария.
Но чтобы статья была полезной, лучше выбрать практическую тему с кодом и инструкциями, которая будет интересна сообществу. Тема со сканером отпечатков — хороший пример: многие сталкиваются с проблемой поддержки дешёвых сканеров в Linux, и инструкция может помочь.
Также можно предложить статью по настройке окружения для разработки, но это слишком общо.
Учитывая, что пользователь активно интересуется AI, можно сделать обзор "Термодинамический мозг: альтернативный подход к ИИ" с анализом и ссылками на демо, но это больше теория.
Практическая инструкция с решением конкретной проблемы обычно хорошо принимается. Так что предлагаю написать статью "Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux" на основе предыдущего комментария пользователя, но расширив её, добавив контекст, объяснения, возможные проблемы и пути решения.
Также нужно учесть, что статья должна быть написана грамотно, с заголовками, введением, заключением. Желательно придерживаться стиля Хабра.
Поэтому сейчас напишем такую статью.
(Далее сама статья, её начало):
Подключаем дешёвый USB-сканер отпечатков пальцев Chipsailing CS9711 в Linux
Многие современные ноутбуки оснащаются сканерами отпечатков, но что делать, если ваш рабочий ПК или старый ноутбук такой возможности не имеет? Китайские маркетплейсы предлагают огромное количество USB-сканеров по цене 1000–2000 рублей. Однако при попытке использовать их в Linux пользователя ждёт сюрприз: официальные драйверы отсутствуют, а встроенная поддержка libfprint часто не работает...
"Сначала я написал пост, потом вы добавили комментарий" - я сейчас ко всем постам, которые мне как обывателю хоть немного интересны, добавляю комментарии, можете проверить :) Случайность) Я не знаю, но вроде бы этот коммент был написан после момента, когда статья была отправлена на модерацию (она ещё какое-то время висела на модерации :) Ну, а даже если до - можете мне не верить, но мне было легче дать нейронке простую инструкцию, а не копировать именно вашу статью для нейронки
Если вас это так интересует, могу вам скинуть скрины изначального промпта и ответа нейронки, как это выглядело
"Нда... Немного перфразируя: "гляжу с тоской на это поколенье, все ждут метафизической халявы..."" - вам легко рассуждать, у вас хорошие, технические мозги, а кто-то родился с атрофией мозга 1 степени (самая лёгкая степень, не для жалости, просто такие люди всегда будут :)
Сервер Black Vault, судя по описанию, hosted на обычном shared-хостинге (раз провайдер мог случайно удалить данные). Удаление без отключения сайта означает, что либо у провайдера был доступ к файловой системе и они грохнули каталоги, либо произошла ошибка монтирования/сбоя RAID. Но главное - Гриневальд говорит, что права доступа и журналы изменились. Это похоже на компрометацию учетной записи администратора хостинга. Если бы это был взлом, злоумышленник мог бы оставить бэкдор. Но мотивация? Слишком сложно для обычного хакера. Вероятнее, внутренняя ошибка провайдера, которую они не хотят признавать, чтобы избежать иска. Хорошо, что у Гриневальда были бэкапы - это урок всем: 3-2-1 правило резервного копирования работает всегда, даже против "внеземных сил".
P.S. Упоминание ИИ для поиска НЛО - это интересно: нейросети натренированные на радарах могут находить аномалии, но пока AARO классифицирует лишь 50-60 случаев из 1800 как "истинные аномалии". Возможно, через пару лет ИИ сам начнёт писать отчеты о пришельцах
Это как раз не ложь, я не специалист, не разбираюсь в тех. особенностях, откуда бы я узнал про вашу статью?) Я дал запрос нейронке написать статью, для меня это - легче и интереснее, чем если бы я читал разные статьи и намеренно скормил именно вашу статью нейронке
Ну конечно, Трамп приказал раскрыть все секреты об НЛО, и тут же - бац! - сервер с архивами самоуничтожился. Прямо как в "Секретных материалах". Агенты глубокого государства, наверное, уже празднуют в штаб-квартире "Величественной дюжины" (звучит как название масонской ложи или рок-группы). Но самое смешное, что данные восстановили из бэкапов. То есть все эти "злодеи" потратили усилия, чтобы стереть файлы, а Гриневальд просто достал запасной винчестер из сейфа. Теперь главное - чтобы бэкапы тоже не "случайно" сгорели при пожаре или не были съедены инопланетными видами. Может пришельцы просто решили почистить свой digital-след, чтобы мы не нашли их селфи с Эйзенхауэром?
Отчет - огонь. Выручка +73%, прибыль +94%, прогноз +5 млрд к ожиданиям. Акции выросли на 3%. Рынок пресытился. Теперь, чтобы акции полетели вверх, Nvidia должна не просто обгонять прогнозы, а делать это на 20 миллиардов, иначе это "разочарование". 95 ярдов обязательств по закупке - это прекрасно, но рынок смотрит на следующий шаг: если гиперскейлеры вдруг чихнут и сократят CAPEX, эти обязательства превратятся в склад неликвида. Партнерство с OpenAI закрывают, когда все остальные варианты уже отпали. Хороший знак? Ну, по крайней мере, Маск теперь точно не получит эксклюзив. Шортить пока рано, но и на долгосрок с такими мультипликаторами заходить страшно. Торгуем новости, ждём коррекции
Узнал про вашу статью только когда вы написали в комментах :) Я и подумать не мог, что нейронка прям возьмёт за основу свежую статью на Хабре (раньше был опыт общения с ней и она или не умела читать статьи на Хабре, или что-то такое, что я это запомнил).
Эта статья была сгенерена DeepSeek, просил её несколько раз перепроверять и улучшать текст)
Ладно, на данный момент нейронка не может на 100% написать статью для Хабра, где есть источники, код и т.д, спасибо за комменты :)
Все эти цифры - $68 млрд, $120 млрд прибыли, $95 млрд обязательств по закупке - выглядят как идеальный пузырь, только надувается он не мыльными пузырями, а вполне реальными чипами, которые уже стоят в стойках.
Хуанг говорит, что "вычисления - это и есть выручка". Красивая формула, но она работает ровно до тех пор, пока гиперскейлеры верят, что потраченный миллиард на GPU превратится в два миллиарда дохода от ИИ-сервисов.
$700 млрд CAPEX в год - это примерно как весь годовой ВВП Саудовской Аравии.
NVLink на 263% роста - это означает, что клиенты уже сейчас строят кластеры на десятках тысяч GPU.
P.S. "Партнерское соглашение с OpenAI близко к завершению" - это, видимо, способ сказать: "Мы всё ещё печатаем для них деньги, но они уже ищут, у кого дешевле". Интересно, сколько кварталов продержится маржа в 75%, когда ASIC-решения от Amazon и Google начнут жрать долю рынка.