Научно-популярное

😵 Всё, расходимся! GPT-4.5 прошла тест Тьюринга

В научно-технических СМИ появилась информация о том, что языковая модель GPT-4.5 прошла тест Тьюринга, доказав свою способность взаимодействовать с людьми на уровне, практически неотличимом от общения с человеком. Этот прорыв вызвал большой резонанс, поскольку тест Тьюринга, предложенный Аланом Тьюрингом ещё в 1950 году, долгое время оставался символическим рубежом для искусственного интеллекта.

Что такое тест Тьюринга?

В классической формулировке тест предполагает, что наблюдатель (эксперт) ведёт диалог с человеком и машиной, не зная, кто из них кто. Если наблюдатель не может определить, с кем он разговаривает, машина считается прошедшей тест. Критики теста часто указывают, что это проверка не истинного «мышления», а только способности имитировать человеческое общение. Тем не менее, прохождение теста остаётся мощным индикатором развития ИИ-систем.

Почему прохождение теста GPT-4.5 так важно?

На момент написания заметки о GPT-4.5 пока отсутствуют подробные данные о самой процедуре тестирования и размере выборки. В официальном пресс-релизе компании-разработчика говорится, что нейросеть успешно обманула более 70% участников теста, что значительно превышает прежние показатели. Например, ранее модели OpenAI демонстрировали хорошие результаты в специализированных задачах, но были уязвимы к сложным, нестандартным вопросам. В случае GPT-4.5 подчёркивается не только широкий спектр тем, которые она может обсуждать, но и способность учитывать контекст, эмоциональные оттенки и различные культурные аспекты. Это делает её не просто мощным инструментом, но настоящим собеседником.

Потенциальные последствия

Прохождение теста Тьюринга нейросетью GPT-4.5 открывает перед ИИ новые горизонты. С одной стороны, это значит, что языковые модели станут более полезными в таких областях, как образование, медицина, креативное письмо и персональные ассистенты. С другой стороны, это поднимает вопросы этики, доверия и безопасности. Если люди больше не могут уверенно отличить общение с ИИ от общения с человеком, это требует дополнительных механизмов идентификации ИИ-систем, а также новых подходов к ответственности за их действия и высказывания.

Достижения GPT-4.5 ещё раз подтверждают, как быстро продвигаются современные технологии. Тест Тьюринга, казавшийся недосягаемым ещё несколько лет назад, теперь оказался в прошлом. Мир вступает в эпоху, где границы между человеком и машиной становятся всё более условными. Как это повлияет на общество и нашу повседневную жизнь — покажет время.

* * *

Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки

Белок-призрак: как научное мошенничество убивает надежду

В 2006 году ученые совершили то, что казалось прорывом в борьбе с болезнью Альцгеймера. Белок с неуклюжим названием «амилоид-бета-звезда-56» (Aβ*56) вызывал потерю памяти и другие симптомы деменции у крыс после инъекции. Медики ликовали: наконец-то, зная причину болезни, можно найти эффективное лечение. Оригинальная статья в Nature с тех пор набрала 2300 цитирований.

Но возникла серьезная проблема — возможно, Aβ*56 вообще не существует.

Первооткрывателем белка был Сильвен Лесне - молодой учёный из Университета Миннесоты. Он опубликовал множество статей об Aβ*56, но оказался почти единственным исследователем, которому удалось обнаружить это соединение.

Благодаря упорной детективной работе других ученых, в 20 статьях Лесне нашлись сфабрикованные изображения с результатами вестерн-блот анализа. Оригинальную статью в Nature вместе с несколькими другими отозвали. Попытки поймать этот белок-фантом стоили миллионы долларов и подарили ложную надежду пациентам с болезнью Альцгеймера и их семьям. Но что хуже всего — они направили исследования по ложному пути, и отвлекли тысячи специалистов от перспективных направлений.

Это громкий, но, к сожалению, далеко не единственный случай научного мошенничества. С некоторыми другими вы можете познакомиться в статье Дэниела Энгбера об охоте за фальсификациями в науке. Джеймс Хитерс, исследователь и научный сыщик, даже опубликовал целый учебник, где подробно объясняет, как проверять академические работы на предмет потенциальных ошибок, сомнительных практик и прямого мошенничества.

Тем не менее некоторые эксперты считают, что просто раскрыть обман, — недостаточно. Например, Крис Саид в статье «Доводы в пользу криминализации научных нарушений» жестко критикует существующую систему, в которой ученые, уличенные в недобросовестности, почти никогда не сталкиваются с серьезными последствиями. Его предложение радикально, но логично — создать независимые комитеты по расследованию научных нарушений (по примеру Дании) и ввести уголовную ответственность за научное мошенничество.

Саид приводит примеры громких фальсификаций данных в медицине и оценивает потенциальный ущерб миллионами потерянных лет качественной жизни (QALY). И это действительно серьезная проблема, которая в отечественных реалиях стоит еще острее.

Вокруг липовых диссертаций и мусорных научных журналов в России фактически расцвела бизнес-экосистема. Думаю, рецензенты Nature, просто не поверят, какой откровенный бред попадает в РИНЦ и звучит на кафедрах крупнейших вузов.

Боюсь, что усилия Диссернета, Комиссии по борьбе с лженаукой и сотен невоспетых активистов и просветителей — капля в море. Но тут возникает парадокс: криминализировать научные нарушения в российских реалиях значит сделать ситуацию еще хуже. Этот подход может сработать в странах с сильным институтом репутации и более-менее стабильно функционирующей правовой системой. У нас же подобный инструмент неизбежно окажется в руках современных последователей академика Лысенко.

В условиях стремительной деградации правовых институтов проблема кажется неразрешимой. Как и многое другое, это удручает.

P.S. Хотите знать больше, подписывайтесь на меня в TG

🤖 Figure представила ИИ Helix: мозг для гуманоидов нового поколения

Компания Figure, известная своими гуманоидными роботами, сделала серьёзный шаг вперёд — они представили собственный искусственный интеллект под названием Helix. Эта система не просто распознаёт команды — она буквально мыслит, как человеческий мозг, разделяя мышление на две системы: медленную и быструю.

Система 1 (или «медленная») отвечает за глубокую интерпретацию команд, планирование и принятие решений. Она может анализировать сложные инструкции вроде «положи чашку в шкаф над раковиной, если он не занят, иначе найди свободную полку».

Система 2 («быстрая») — это моментальная реакция на внешние раздражители: если кто-то резко вошёл в комнату или уронил предмет, робот реагирует мгновенно, не теряя времени на анализ.

Такая архитектура вдохновлена когнитивной моделью, описанной психологом Даниэлем Канеманом (тот самый «Думай медленно… решай быстро»), и позволяет Helix работать в реальном времени — без необходимости прописывать каждое действие вручную или обучать робота на каждый новый сценарий.

В демо-видео Figure показали, как их гуманоидный робот мгновенно реагирует на голосовые команды вроде «возьми бутылку и поставь на стол» или «подними тряпку и вытри пролитое молоко». Без скриптов, без обучения на эти конкретные действия — робот сам планирует, анализирует обстановку и выполняет задачу.

И это не просто красиво снятая презентация. Helix подключён к мультимодальной модели (в духе GPT-4 или Gemini), которая видит, слышит и понимает контекст. Робот анализирует видео с камер, обрабатывает речь и связывает это с физическими действиями.

Такой подход делает роботов Figure гораздо ближе к универсальным помощникам, о которых мечтает и OpenAI, и Tesla. Причём с акцентом не на скорости и мощности, а на контексте и адаптивности.

Helix — это попытка создать универсальный мозг для роботов, который понимает нас так же, как мы понимаем друг друга. И если всё пойдёт по плану, то скоро мы сможем говорить с роботами так же просто, как с бариста в кофейне или с другом в магазине.

* * *

Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки

Продольные волны энергии в механизме распространения электромагнитных волн

Введение
Обычно электромагнитные волны рассматриваются как поперечные, не требующие среды для распространения. Однако сам факт их конечной скорости распространения заставляет задуматься: что происходит с энергией в пространстве в процессе движения волны? Если энергия не может мгновенно изменяться, значит, в какой-то момент в пространстве должен наблюдаться градиент её изменения. А если так, то логично предположить, что электромагнитная волна порождает не только поперечные, но и продольные колебания энергии.

Градиент энергии и его последствия
Когда электромагнитная волна покидает источник, она изменяет плотность энергии в окружающем пространстве. По мере её распространения, в точке источника энергия постепенно возвращается к исходному значению, но на расстоянии R остаётся изменённой. Это значит, что между этими точками существует градиент энергии, который может распространяться в виде продольной волны. В классической физике её не рассматривают, но это не значит, что она отсутствует. Скорее, её влияние может быть слишком тонким, чтобы его легко заметить.

Можно сказать иначе: пространство, будучи энергетически однородным в начале, после прохождения волны становится неоднородным. А если энергия перераспределяется, значит, происходит процесс, который можно описать как продольное колебание.

Связь с гипотезой де Бройля
Де Бройль ввёл идею, что частицы обладают волновыми свойствами, но не дал конкретного механизма их образования. Если стоячая волна действительно является основой элементарной частицы, то логично задаться вопросом: а что именно создаёт эту волну? Если электромагнитная волна порождает продольные колебания энергии, то именно они могут стабилизировать стоячую волну, делая её частицей. Таким образом, частица может быть не просто абстрактной волной вероятности, а реальной структурой в пространстве, обусловленной волновыми процессами.

Заключение
Мы привыкли считать, что электромагнитная волна — это исключительно поперечный процесс. Но если рассмотреть его с точки зрения изменения плотности энергии, становится очевидно, что поперечные колебания не могут существовать изолированно. Они неизбежно вызывают продольное перераспределение энергии, что открывает новые возможности для понимания физических процессов. Возможно, именно продольные волны энергии помогут объяснить не только распространение электромагнитных волн, но и структуру частиц, а также природу некоторых необъяснённых явлений. Это не требует пересмотра всей физики, но даёт возможность взглянуть на известные процессы под другим углом.

Полный вариант работы доступен https://zenodo.org/records/15190157, а так же на канале

dzen.ru/id/66820d78f6faca1d3feac4b8
Есть статья https://habr.com/ru/sandbox/241792/
Есть так же статья "Математическая модель структуры элементарных частиц в пространстве" https://zenodo.org/records/15190137

Переосмысление опыта Майкельсона-Морли

Согласно специальной теории относительности (СТО), скорость света в вакууме одинакова для всех наблюдателей, независимо от их движения. Это означает:

• Если один наблюдатель движется с некоторой скоростью, а другой остаётся в покое, они оба измерят скорость света как c, независимо от своих состояний движения.

• Даже если объект летит навстречу свету или от него, свет всё равно будет иметь скорость c относительно него.

Для классической механики такой эффект мог бы возникнуть в том случае если объекты имели бы волновую структуру, а скорость распространения этих волн была бы равна скорости света. В таком случае скорость распространения была бы привязана к понятию некой среды. Раньше были попытки связать эту среду с эфиром. Опыт Майкельсона-Морли показал, что никакого эфира нет. Но давайте разберём его более подробно.

Майкельсон и Морли использовали интерферометр — устройство, которое позволяет измерять разницу в скорости света в разных направлениях.

• Интерферометр состоит из:

  • Источника света.

  • Полупрозрачного зеркала, которое делит луч света на два перпендикулярных луча.

  • Двух зеркал, которые отражают лучи обратно.

  • Экрана, на котором создаётся интерференционная картина.

• Идея опыта:

  • Если Земля движется через эфир, то луч света, идущий вдоль движения Земли, должен двигаться быстрее или медленнее по сравнению с лучом, который движется перпендикулярно движению Земли.

  • Это должно привести к изменению интерференционной картины, так как разность фаз между лучами изменится.

Результат

К удивлению учёных, никаких изменений интерференционной картины не наблюдалось! Это означало, что скорость света одинакова во всех направлениях, независимо от движения Земли.

А теперь давайте рассуждать немного с другой стороны. Фотоны и все элементарные частицы могут представляют собой всего лишь волны некой среды. В таком случае движение волн не будет вызывать какого-то явного перемещения среды. Оно может вызывать возникновение волны большего размера чем сами элементарные частицы. Следовательно понятия ветра существовать не может. В таком случае этот опыт всего лишь подтверждает, что всё вокруг всего лишь волны некой среды. Здесь не предлагается вернуться к гипотетическому понятию эфиру. Предлагается рассматривать в этом плане всем известное понятие энергии. Ни для кого не секрет, что таже сила гравитации постепенно уменьшается при удалении от объекта. Таким образом, гравитация может быть не просто силой притяжения, а проявлением изменения плотности энергии в пространстве. Если так, то гравитационные эффекты могут быть объяснены через перераспределение плотности энергии, а не через искривление пространства.

Важно отметить, что здесь не предлагается возвращение к эфиру в классическом понимании. Вместо этого рассматривается концепция энергии как основной физической субстанции, в рамках которой формируются все известные частицы и поля. Энергия не переносится средой, а сама создаёт структуру пространства.

Вывод

Опыт Майкельсона-Морли не доказывает отсутствие среды, а лишь показывает, что Земля не создаёт эфирного ветра, потому что сама состоит из волн. Если элементарные частицы являются волнами, а вещество — это их совокупность, то вся материя представляет собой волновую структуру.

Это означает:

• Скорость света остаётся неизменной, потому что он — это волна, а волны не зависят от движения их источника.

• Никакой эфир не нужен, так как пространство уже содержит структуру энергии, которая ведёт себя как волновая среда.

• Гравитация и энергия создают пространственную волну, а не переносят вещество, что объясняет, почему свет распространяется одинаково во всех направлениях.

Таким образом, теория относительности подтверждает не отсутствие среды, а волновую природу всей материи, в которой свет и элементарные частицы просто следуют законам распространения волн.

Полный вариант работы доступен https://zenodo.org/records/15190157, а так же на канале

dzen.ru/id/66820d78f6faca1d3feac4b8
Есть статья https://habr.com/ru/sandbox/241792/

12 апреля в 1961 году было обычным рабочим днем — средой. Около полудня в повседневную жизнь граждан в Советском Союзе ворвался голос, от которого у каждого взрослого побежали мурашки. Это был голос диктора всесоюзного радио Юрия Левитана, давно не звучавший в эфире.

— Говорит Москва. Работают все радиостанции Советского Союза. Передаем сообщение ТАСС о первом полете человека в космическое пространство! — так начал свое сообщение диктор Левитан, поведав о покорении космоса советским гражданином — майором Юрием Алексеевичем Гагариным.

Если вероятность события ноль, то это "невозможное" событие, которое никогда не произойдёт. А событие с вероятностью единица (100%) - напротив, случается всегда. Так ли это? Популярная тема из области прикладной теории вероятностей. Например, вот довольно старый ролик на канале Бориса Трушина, где утверждается, что нет, всё не так, и считать, что событие с вероятностью 100% обязательно происходит, а с нулевой вероятностью - не происходит, "это распространённое заблуждение". Пример тоже привычный: пусть вероятность попасть в конкретную точку окружности (над ℝ), выбирая точки случайно, равна нулю, однако такое событие всё равно произойдёт, потому что в какую-то точку попасть всегда можно.

Нулю вероятность должна быть равна из-за того, что точек на окружности, так сказать, слишком много, даже больше, чем натуральных чисел, и все точки равноправны: если бы одной точке назначить сколь угодно малую вероятность, отличную от нуля, то суммарная вероятность по всем точкам получится бесконечно большой, а хотелось бы, исходя из свойств выбранного вероятностного пространства, чтобы была единица ("вероятность не бывает больше 100%"). Естественно, в нужный момент происходит предельный переход и оказывается, что вероятность нуль - это означает, что должно стремиться к нулю отношение исходов экспериментов. Занятно, что в бесконечном случае, на минуточку, событие с нулевой вероятностью как бы может произойти любое конечное количество раз, и при этом его вероятность не перестанет быть нулевой. Интересно.

Это всё верно, но запутывает достаточно сильно, чтобы спрашивать на собеседованиях (непонятно только на какую должность).

Вообще, если ввести привычные координаты, то точка, которую случайно выбрали, "обязательно" будет иррациональной. Из тех же соображений, по которым вероятность попасть в эту точку равна нулю (см. выше): понятно, что иррациональных точек на окружности сильно больше, чем рациональных. Однако даже координаты одной иррациональной точки не выйдет записать точно в виде десятичной дроби (по определению), что уж там говорить про формирование бесконечного набора таких точек, чтобы признать их событиями и начать выбирать случайно. Попытки выбирать элементы бесконечных множеств давно приводят к разночтениям в основаниях математики, но это мало кого волнует. Вот выбрать некоторую аксиоматику, принять арифметику с действительными числами - это можно. Однако существенная часть теории вероятностей - про прикладные измерения, а действительные числа таким измерениям не поддаются (по определению). Вот отсюда и кажущаяся контринтуитивность: просто, пространство было выбрано максимально далёкое от физических измерений.

С другой стороны, если нашу окружность аккуратно нарезать на конечное количество непересекающихся интервалов по рациональным точкам (попробуйте) и, приняв топологический подход, потребовать попадания в интервал около точки, а не в точку, то события, имеющие нулевую вероятность, происходить перестанут, а те, которые "с вероятностью 100%", напротив - начнут происходить всегда.

Можно развить вычислительный подход. Предположим, что мы строим случайным образом из центра окружности луч, который пересекает окружность в какой-то точке. Но формировать луч и подсчитывать точки требуется при помощи программы на языке Python (например), выводя уравнение луча и координаты попадания. С одной стороны, попадание в иррациональную точку станет строго невозможным (нулевая вероятность, почти так же, как и в исходном примере), с другой стороны - луч должен нередко проходить "сквозь" окружность без пересечения, так как мы, с точки зрения алгебры, потребовали, чтобы решения для системы уравнений луча и окружности всегда были рациональными (даже целыми, на самом деле), а над рациональными числами луч и окружность могут не пересекаться. И какова тогда вероятность того, что подобная программа на Python завершится, успешно обнаружив луч, который не пересекает окружность? Должна бы быть единица.

Плавучие дата-центры: Российские ЦОДы выходят на воду

В России активно разрабатывается проект создания плавучих центров обработки данных (ЦОД). По данным Национальной технологической инициативы, такие ЦОД могут быть на 20–30% дешевле в строительстве и быстрее в развертывании по сравнению с наземными аналогами.

Авторы проекта отметили, что при строительстве и эксплуатации наземных ЦОД возникают проблемы, которые могут приводить к полному отказу от строительства: нехватка земли, соответствующей требованиям, ее высокая стоимость, удаленность местности, высокие тарифы на электроэнергию, большие затраты на охлаждение ЦОД и другие (в России это особенно касается Арктической зоны, Сибири и Дальнего Востока). Плюс ко всему из-за природных катаклизмов и прочих форс-мажоров ЦОД может быть поврежден или безвозвратно разрушен. В то же время строить новые ЦОД необходимо в связи с тем, что объем цифровых данных постоянно растет.

Преимущества плавучих ЦОД:

• Мобильность: Возможность перемещать центр ближе к источникам данных или потребления, что особенно актуально для проектов в удаленных регионах.

• Энергоэффективность: Использование забортной воды для охлаждения серверов снижает затраты на энергопотребление.

• Гибкость юрисдикции: Быстрая смена локации и юрисдикции данных позволяет адаптироваться к различным законодательным требованиям.

Проект предполагает размещение ЦОД на несамоходных баржах или самоходных судах, оснащенных необходимой инфраструктурой. Энергоснабжение может осуществляться как от наземных источников, так и от автономных плавучих энергоблоков, таких как мини-АЭС.

Команда проекта уже приступила к эскизному проектированию и подбору технологий, а также ведет поиск заинтересованных сторон и источников финансирования. Потенциальными заказчиками могут стать государственные корпорации, министерства, крупные компании и даже иностранные государства с ограничениями на строительство наземных ЦОД.

В перспективе плавучие ЦОД могут интегрироваться в инфраструктуру Северного морского пути, использоваться для майнинга в регионах с низкой стоимостью электроэнергии или служить базой для хранения и обработки данных в сочетании с безэкипажными судами.

Но Россия тут не первопроходец, например, в октябре 2024 года французский стартап Denv-R запустил плавучий 200-кВт дата-центр на Луаре.

* * *

Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки

🦾 Биогибридная рука с живыми мышцами

Исследователи из Токийского университета и Университета Васэда создали нечто по-настоящему впечатляющее — биогибридную руку, которая двигается с помощью настоящих человеческих мышц. В отличие от обычных роботов с моторчиками и сервоприводами, здесь работают живые мышечные волокна, выращенные в лаборатории.

Конструкция состоит из лёгкого пластикового каркаса, напечатанного на 3D-принтере, и пучков мышц, свернутых в компактные структуры, напоминающие роллы. Эти пучки — MuMuTA (Multiple Muscle Tissue Actuators) — выполняют роль актуаторов, сокращаясь под действием электрических импульсов.

Самое удивительное: мышцы ведут себя как настоящие. После 10 минут активной стимуляции они устают и теряют силу сокращения. Но стоит им отдохнуть час — и работоспособность полностью восстанавливается. Это приближает роботов с биологическими компонентами к функциональности живых организмов.

Рука уже способна выполнять координированные движения пальцев, в том числе играть в “камень, ножницы, бумага”. Это может показаться символическим, но на деле демонстрирует точность, синхронность и управляемость мышечных сокращений — ключевые факторы для протезирования, медицинских исследований и создания человекоподобных роботов.

Почему это важно:

 • В протезировании это шаг к по-настоящему чувствительным и плавным искусственным конечностям.

 • В фармакологии — новая модель для тестирования препаратов, воздействующих на мышцы.

 • В робототехнике — фундамент для создания гибридных систем, способных к самообслуживанию, восстановлению и сложному взаимодействию с окружающим миром.

Это не просто эксперимент, а один из первых практических примеров слияния живого и искусственного на уровне механики. Технология требует дальнейших исследований — особенно в части долговечности и интеграции с другими биосистемами — но уже сейчас видно: границы между человеком и машиной становятся всё более условными.

* * *

Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости технологий и науки

Рабочий Lego-автомобиль собрал фанат Volvo из Швеции. На машине из лого-кубиков реально можно ездить, а не из пластиковых деталей в ней только рама и колёса. Лего-энтузиаст выиграл на конкурсе 400 000 деталек и решил собрать из них Volvo V70 в масштабе 1 к 1. Весь процесс длился больше года, а в помощь пришлось привлекать семью и друзей.

Мозг может «пукать», выяснили учёные. «Мозговые пуки» (brain farts) — причина того, что люди забывают, зачем уходят из одной комнаты в другую. Когда мозг так делает, он перезагружается и забывает контекст. По словам учёных из Университета Квинсленда, это нормальное состояние, а не признаки слабоумия.

Наконец сделал открытый доступ к протеганным подборкам новостей в Feeds Fun. Безвозмездно, то есть без регистрации :-)

🔬 Свежие научные статьи с ArXiv — подборка особенно полезна, если вы хотите следить за узкой областью: генетическими алгоритмами там или особой математикой. Пошарьте с вашим друзьям-учёным, им должно зайти.

🚀 Новости для предпринимателей и стартаперов.

Также теперь можно делиться ссылками на отфильтрованные по тегам новости — например, на новые статьи по машинному обучению или на новости о профессиональном нетворкинге.

Фотографу Фабрицио Меландри пришлось высидеть пару часов в -10°C, чтобы поймать «Рога дьявола», но оно того стоило. Фотография во время солнечного затмения 29 марта 2025 года, место действия: штат Мэн, США.

«Удивительное затмение „Огненные рога“ из Монтичелло (Мэн). Мне пришлось выдержать температуру воздуха -10°C (14°F), но это того стоило. Хотя солнце было закрыто на 85%, восход был очень ослепительным, через несколько минут пришлось использовать солнечный фильтр», — пояснил фотограф.

Как подделывают голос?

Каждую неделю появляются новости о мошенниках, которые с помощью подделанного голоса крадут деньги. Но если спросить: «Как именно они это делают?», в СМИ чаще всего встречаются общие фразы вроде «используют ИИ». [1] [2] [3] [4]

Многих устраивает такой ответ, но давайте все-таки разберемся, как именно происходит эта "подделка"?

В 2022 году, на 5-м курсе, я писал научно-исследовательскую работу (НИР) на тему «Атаки на систему верификации диктора по голосу».

Мне дали экспериментальную систему верификации диктора по голосу (СВДГ), и задача была проста: сгенерировать образцы аудио, которые обманут эту систему.

После долгих поисков я наткнулся на проект DiffVC — реализацию диффузионной модели для преобразования голоса. Этот код выложили в открытый доступ буквально за несколько дней до начала моей работы, что было особенно ценно, так как тогда это была действительно передовая технология.

Как это работает (если упростить)?
1. Берем два аудиофайла:
- Голос А (человек 1 говорит фразу X)
- Голос B (человек 2 говорит фразу Y)
2. Подаем их в модель
3. На выходе получаем аудио, где человек 1 говорит фразу Y голосом человека 2

Генерация одной записи занимала ~10 секунд (на слабом железе), а качество было почти неотличимо от оригинала — никакого «робоголоса» или шумов.

Эксперимент
Я сгенерировал несколько образцов и прогнал их через СВДГ. Результат:
✅ 21,7% успешных атак (из 2256 тестов).

До этого (из предыдущих научных работ, которые я изучал) другие методы давали максимум 5% успешных атак. Cтало ясно, что подделка голоса скоро станет массовой.

Таким образом, аудио и видео по умолчанию уже нельзя считать достоверными, а способы их подделки с каждым годом сильно дешевеют и довольно просты в реализации.

Если кому-то интересно, то полный текст работы закинул в комментарии к соответствующему посту в своем авторском Telegram-канале! .

🧠 Нановолоконные материалы для восстановления нервов

Российские ученые из Института теоретической и экспериментальной биофизики РАН разработали уникальные нановолоконные материалы, которые под воздействием инфракрасного света нагреваются и активируют рост нейронов. Этот процесс позволяет восстанавливать нервные клетки после травм, создавая новые возможности для медицинской реабилитации. 

Исследование поддержал Российский научный фонд, а его результаты опубликовали в Smart Materials in Medicine.

Как это работает? 

Представьте себе микроскопические нити, которые можно вживить в поврежденные ткани. Когда на них попадает инфракрасное излучение, нановолокна начинают излучать тепло, стимулируя нейроны к активному делению и росту. В результате поврежденные участки мозга или спинного мозга получают шанс на восстановление, которого раньше не было.

Тесты показали, что при инфракрасном облучении клетки на этих волокнах нагреваются до 20 °С. Это стимулирует рост нейронов: количество клеток с длинными отростками увеличивается в два раза, а максимальная длина вырастает до 200 микрометров. Без облучения нейроны растут не больше 80 микрометров.  

Главное преимущество материала — он реагирует на инфракрасное излучение, которое проникает в ткани на глубину до 10 см. Это позволяет создавать имплантаты, которые будут стимулировать восстановление нервных клеток без хирургического вмешательства.

Пока технология находится на ранних стадиях разработки, но уже сейчас она демонстрирует обнадеживающие результаты. В будущем это может существенно изменить подход к лечению травм позвоночника, инсультов и даже дегенеративных заболеваний. Однако для клинического применения необходимо больше данных, включая результаты долговременных испытаний на людях. 

Мы вступаем в эпоху, когда регенерация нервной системы становится не мечтой, а реальной медицинской стратегией. Круто! 🙌 

* * *

Мой телеграм-канал Светлое будущее💡Tech&Science, в котором я публикую последние новости науки и техники. Подписывайтесь!

Спутник американской компании BlackSky Technology, летающий на орбите 470 км, заснял китайскую космическую орбитальную станцию «Тяньхэ», которая находится на высоте 385 км. На станции сейчас находится экипаж «Шеньчжоу-19» из трёх тайконавтов: Цай Сюйчжэ, Сун Линдун, Ван Хаоцзэ.

Эта фото было сделано с расстояния 83 км с разрешением 0,17 м/пикс.

Вот чем хорош текущий ИИ: пришла мне ночью в голову "гениальная" идея: "Что, если наблюдаемая вселенная расширяется, потому что находится на краю огромной черной дыры, а не из-за темной энергии?". Моих познаний в физике не достаточно, чтобы привести аргументы или контраргументы, кроме того, что эфыект может быть похож. Но идея зудит. Раньше бы пошел это с кем то обсуждать, а тут закинул ИИ - и он сразу выдал и тех, кто ранее уже предлагал эту идею, и аргументы, почему это не так. Я так обрадовался, что написал этот пост)

50 книг по версии пользователей Reddit, которые нужно прочитать до 50 лет:

Вечная классика:

• Гамлет (Уильям Шекспир);

• Франкенштейн (Мэри Шелли);

• Джейн Эйр (Шарлотта Бронте);

• Посторонний (Альбер Камю);

• Доктор Фауст (Кристофер Марло);

• Тошнота (Жан-Поль Сартр);

• Маленький принц (Антуан де Сент-Экзюпери);

• Сто лет одиночества (Габриэль Гарсия Маркес);

• Лолита (Владимир Набоков);

• Любовь во время холеры (Габриэль Гарсия Маркес).

Глубокие психологические и философские книги:

• На маяк (Вирджиния Вулф);

• Бесчестье (Дж. М. Кутзее);

• Под колесом (Герман Гессе);

• Письма к молодому поэту (Райнер Мария Рильке);

• Макбет (Уильям Шекспир);

• За закрытыми дверями (Жан-Поль Сартр);

• Монумент (Наташа Третевей);

• Тропик Рака (Генри Миллер);

• Пограничье/La Frontera (Глория Ансалдуа);

• Возлюбленная (Тони Моррисон).

Самые необычные книги:

• Дом листьев (Марк Данилевски);

• Bluets (Мэгги Нельсон);

• Бледный огонь (Владимир Набоков);

• Winesburg, Ohio (Шервуд Андерсон);

• The Waves (Вирджиния Вулф);

• Crystallography (Кристиан Бёк);

• Agua Viva (Кларис Лиспектор);

• Аргонавты (Мэгги Нельсон);

• Беззвёздное море (Эрин Моргенштерн);

• Biography of X (Кэтрин Лейси).

Книги о поисках себя и принятии идентичности:

• Комната Джованни (Джеймс Болдуин);

• Норвежский лес (Харуки Мураками);

• Nevada (Имоджен Бинни);

• Не отпускай меня (Кадзуо Исигуро);

• Стоунер (Джон Уильямс);

• The Carrying (Ада Лимон);

• Самые голубые глаза (Тони Моррисон);

• Отель «Мир» (Али Смит);

• John (Энни Бейкер);

• Световые годы (Джеймс Солтер).

Поэзия и чувственность:

• Сто избранных стихотворений (Э. Э. Каммингс);

• A Coney Island of the Mind (Лоуренс Ферлингетти);

• Двадцать любовных стихотворений и одна песня отчаяния (Пабло Неруда);

• Lyrical and Critical Essays (Альбер Камю);

• Ночь нежна (Фрэнсис Скотт Фицджеральд);

• Блюзет (Мэгги Нельсон);

• Памятник (Наташа Третевей);

• Ночной цирк (Эрин Моргенштерн);

• Спорт и времяпрепровождение (Джеймс Солтер);

• Таинственный незнакомец (Марк Твен).

Судоку и искусственный интеллект: новый бенчмарк для reasoning моделей от Sakana AI 

Искусственный интеллект продолжает совершенствоваться, переходя к более сложным формам размышления. Недавно компания Sakana AI представила бенчмарк, основанный на судоку, которое сочетает в себе традиционное решение логических головоломок с новыми творческими подходами.

Сотрудничая с популярным YouTube-каналом “Cracking The Cryptic”, известным своими исследованиями сложных стратегий решения головоломок, Sakana AI собрала ценные знания людей о логике решения головоломок. Кроме того, тест Sakana AI включает головоломки ручной работы от Nikoli — знаменитого японского издателя головоломок, которому приписывают международную популяризацию судоку.

Предлагаю вам попробовать проверить свой ризонинг: 
 1. Rat run: multiple choice 2. Reserved parking 3. Pierced Butterfly

Пост

Роботы - The Next Big Thing?

Инженеры Disney Research не скрывают восторга, создавая дроидов из вселенной «Звёздных войн». А теперь, благодаря Антуану Пирроне, каждый может собрать мини-дроида примерно за 400 долларов. И хотя он выглядит как забавная игрушка, подобные роботы имеют все шансы перешагнуть границы тематических парков и войти в повседневную жизнь.

Похоже, в робототехнике произошел тот самый скачок из количества в качество, о котором талдычили на философии. Машины теперь без особых усилий осваивают навыки, которые раньше приходилось жестко прописывать в коде.

Исследователи из Columbia Engineering недавно продемонстрировали это наглядно: их роботы самостоятельно изучают структуру собственного тела и принципы движения, просто наблюдая за собой через камеру. Буквально смотрят в зеркало и познают себя!

Компания Figure показала Helix — универсальную модель машинного обучения типа Vision-Language-Action (VLA) для гуманоидных роботов. Эта система одновременно обрабатывает изображения и команды на обычном человеческом языке, а затем управляет роботами в реальном времени. Благодаря Helix роботы могут узнавать и работать с тысячами обычных домашних предметов. Кроме того, Figure объявила о создании BotQ — завода по производству роботов. Для начала он будет выпускать до 12 000 гуманоидов ежегодно.

А на прошлой неделе Google DeepMind анонсировала сразу две новые модели: Gemini Robotics с технологией Vision-Language-Action (VLA) и Gemini Robotics-ER с технологией Embodied Reasoning. Обе они работают на базе Google Gemini — многомодальной базовой модели, которая понимает текст, голос и изображения, отвечает на вопросы и дает рекомендации.

Gemini Robotics, в DeepMind назвали "продвинутой системой зрения-языка-действия". Она воспринимает ту же информацию, что и базовая Gemini, но может преобразовывать ее в команды для физических действий робота. Причем она совместима с любым железом. На сайте проекта есть впечатляющие демонстрации работы системы. Интересно узнать больше? Загляните в статью "Внедрение ИИ в физический мир".

К слову, не только Google развивает робототехнику. Apple тоже проявляет интерес — компания показала милую и услужливую роботизированную лампу, и, по слухам, работает над созданием андроидов.

Теперь же, когда NVIDIA представила базовую модель для управления роботами (на примере того самого дроида от Disney) и сразу же опубликовала ее на GitHub и Hugging Face, эта технология становится гораздо доступнее, чем можно было предположить. По крайней мере частично.

Конечно, собрать в гараже человекоподобного робота пока нереально, но вот с роботизированными манипуляторами дела обстоят иначе. Открытых проектов уже хватает: PAROL6, toolboxrobotics, arctosrobotics, Thor — и это лишь верхушка айсберга. С учетом развития программного обеспечения, идея собрать такую роборуку становится все заманчивее. Лично я планирую научить свою готовить не хуже робошефа Зиппи.

Хотите знать больше? Подписывайтесь на SantryBlog