В своём недавнем эссе "Кибербудда и теория всего: как мы создаём вещи одним взглядом и почему искусственный интеллект будет страдать" я коснулся темы разработки теории всего и описал свои представления о том, как именно она должна выглядеть. В другом своём недавнем эссе "Фрактальная архитектура Вселенной: матрёшка вложенных миров и универсальный закон" я развил идею о том, что естественный отбор - это единый универсальный закон для физических, химических, биологических, астрономических, психологических и социальных объектов. В серии эссе "Единая наука" я собираюсь объединить разрозненные идеи современных учёных и философов и разработать более-менее строгую философско-математическую модель "теории всего".

В разработке этой модели я буду использовать объектно-ориентированный подход с поиском изоморфизмов между объектами разных типов. Кроме того я буду опираться на гегельянскую диалектику и гёделевскою неполноту как источник появления объектов. Частично идеи этого эссе вдохновлены моим общением с архитектором программного обеспечения Александром Яшиным, работающим над похожей моделью.

Данная статья является первой из цикла о социальном освобождении посредством искусственного интеллекта. В ней уделено внимание решению психофизиологической проблемы. То есть вопросу о том, каким образом материальные структуры могут порождать идеальные процессы. Или иначе — как нервно-мозговые процессы могут порождать субъективные переживания. В какой-то мере я уже освещал то, о чем в ней говорится в статье об эффективном методе социального освобождения и статье о нейропсихозе. Однако в них это решение было дано кратко. В этой статье оно дано подробно.

Приведенное здесь решение проблемы «тело-разум», опирается на наработки Юрия Семенова, изложенные им в семитомнике «Введение в науку философии». При разработке этого решения, он, в свою очередь, опирался главным образом на работы Павлова, Красногорского, Анохина, Ухтомского, Выготского, Дубровского и Ильенкова, а также иных исследователей. Основная проблема этих авторов, в том, что буквально каждый из них, сумев найти те или иные верные решения частных моментов проблемы, почти всегда абсолютизировал их. Из-за этого никому из них не удалось решить проблему полноценно. Семенов, сумел непротиворечиво соединить их открытия и выводы, вскрыв и преодолев ошибки. В результате родилось решение, которое и представлено в данной статье. Также я постарался заострить внимание на тех нюансах, которые у Семенова недостаточно пояснены. Отличается и применяемая терминология. Я старался избегать специальных терминов, кроме того некоторые понятия употребляются в иных значениях. Возможно в таком виде изложение облегчит понимание.

Министерство юстиции США обвинило американца в том, что он якобы предоставил пограничным службам США пароль, стёрший содержимое его телефона при досмотре.

Я давно лелеял мечту изучать лингвистику в Кембриджском университете. Каждое лето он проводит среди абитуриентов конкурс эссе на лингвистические темы; и профессор, отвечающий за связь факультета лингвистики с абитуриентами, посоветовал мне ради подготовки к поступлению поучаствовать вне конкурса. Летом 2016 тема эссе звучала так: «Часто утверждают, что наш язык влияет на наше мышление. Как это утверждение можно трактовать? Оцените его, приводя примеры из межъязыковых сравнений и/или психолингвистических экспериментов.» Осенью того года я получил от профессора крайне лестную оценку моего эссе; и тем не менее, в Университет меня не приняли. Этим летом я решил сдуть с того эссе виртуальную пыль, и перевести его на русский.

Раскрученный проект nanochat обещает "за $100 обучите свой ChatGPT". В оригинале обучение на 8xH100 80Gb, но никто не мешает обучить его на домашнем и более слабом железе. Попробуем обучить LLM с нуля на статьях Хабра, чтобы посмотреть хватит ли там материала, чтобы модель хотя бы смогла связать пару слов.

Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров). Я перевёл статью и комментарии к коду — ведь этот код (я уверен!) войдёт в ИТ-историю...

Присоединяйтесь к этому завораживающему сеансу разоблачения gpt-магии, за считанные годы овладевшей миром!..

В статье подробно рассматриваются принципы работы больших языковых моделей (large language model, LLM). Поскольку в основе большинства современных LLM лежит архитектура трансформера (transformer), ее понимание дает представление о ключевых механизмах, обеспечивающих работу таких моделей.

В этой статье мы разберем ключевые принципы работы современных LLM, построенных на архитектуре трансформера. Я постараюсь объяснить основные идеи без погружения в сложную математику. Конечно, для глубокого понимания темы математическая база важна, но для первого знакомства этого материала должно быть достаточно.

В начале июня 2026-го года сообщество в очередной раз проявило беспокойство: у многих "отвалились" их средства обхода блокировок, в т.ч. построенных на классической базе: xray + VLESS + REALITY. Был произведен реверс-инжиниринг внутреннего устройства проблемы, и в данной статье будет описан алгоритм искомой волны ограничений.

На сайте "Российская общественная инициатива" (официальный сайт петиций, созданный государством) появилось как минимум две инициативы с требованием ограничения полномочия РКН и массовых блокировок. В случае набора 100 000 голосов "За" Госдума будет обязана рассмотреть данные инициативы.

Первая инициатива предлагает:

Унифицировать подход по действиям РКН:

1) Сделать методику решений по блокировкам более ясной, чтобы жители Российской Федерации имели полную и исчерпывающую информацию по причинам блокировки, а не были вынуждены искать информацию в материалах новостных агентств. Провести работу по популяризации информационных ресурсов ведомства или создание удобных средств для получения информации населением от этого ведомства.

2) Отказаться от блокировки широко используемых мессенджеров и/или социальных сетей без проведения работы по анализу что у жителей Российской Федерации существует полноценная/близкая к полноценной альтернатива технического характера, что особенно важно в рамках технических особенностей использования сети Интернет и мобильной сотовой связи в рамках текущей ситуации в некоторых регионах РФ.

3) Пересмотреть работу по продвижению цифровизации и/или информатизации Российской Федерации в области работы с населением - проводить более открытую работу (см. пункт 1), провести мониторинг методики работы РКН (см. ниже).

Анализ работы и решений РКН:

1) Провести анализ системного подхода ведомства - насколько практически полезно действие по блокировки отдельной социальной сети/мессенджера.

Генеральный прокурор штата Калифорния Роб Бонта предъявил иск биотехнологической компании 23andMe, которая не смогла обеспечить конфиденциальность генетической и личной информации клиентов. Ненадлежащая защита привела к утечке информации в 2023 году, в результате которой раскрытыми оказались данные почти 7 млн клиентов, включая более чем 855 тыс. жителей Калифорнии.

Вы скучали по хардкорным пошаговым тактикам? А по суровому милитари-сай-фаю? Ну, тому, где колониальные космопехи, бунтующие окраины, агрессивные инсектоиды, силовые, мать их, бронескафандры? Чтоб пулеметы трещали, лазеры жужжали, а орудия звездолета бахали с орбиты?

‎‎Тогда добро пожаловать в Корпус морской пехоты Республики Земного Конгресса!

Это не просто юбилей, а целая эпоха. Когда Джефф Дин и Ноам Шазир присоединились к компании, её можно было назвать стартапом (ну, почти). Сегодня же они работают над самыми продвинутыми технологиями искусственного интеллекта, определяющими будущее всей индустрии. Чем они занимались за это время? Разрабатывали фундаментальные системы, без которых современный интернет выглядел бы иначе: MapReduce, BigTable, TensorFlow... и это только верхушка айсберга. Их текущая миссия — развивать Gemini (не так давно известный как Bard) — амбициозный проект Google DeepMind, который стремится объединить лучшее из мира поисковых технологий и генеративного ИИ.

В интервью Дваркешу Пателю Джефф и Ноам делятся своими наблюдениями о росте компании, о том, как изменились вычисления за последние десятилетия и почему успех современных моделей ИИ — это не просто магия больших данных, а результат тщательно выстроенной архитектуры и аппаратных решений. Спойлер: закон Мура уже не тот.

Компания Bright Data, управляющая одной из крупнейших в мире сетей резидентных прокси, выпустила SDK для приложений смарт-телевизоров, превращая эти устройства в узлы для веб-сканирования — сбора данных, используемых, в частности, компаниями искусственного интеллекта. При этом большинство потребителей даже не подозревали о нововведении.

У меня не хватало времени на привычные методы обучения английского — приложения, книги, фильмы и так далее. Поэтому я сделал свою таблицу с Telegram уведомлениями.

Я перепробовал несколько приложений для изучения английских слов, но так и не нашёл нужного мне. Не было того, которое соответствовало бы всем параметрам сразу.

Богданов Я.В.

ГБУЗ Кузбасская клиническая психиатрическая больница, Кемерово, Россия

Резюме

Данное исследование посвящено применению методов компьютерного зрения и многопараметрического анализа для оценки симптоматики шизофрении. В ходе работы был проведен количественный анализ графической и текстовой продукции пациентов с шизофренией и здоровых испытуемых. Исследование включало сравнение результатов с оценками по шкале PANSS и сопоставление данных пациентов со здоровым контролем. Результаты показали значимые различия между группами в выполнении графических и текстовых заданий, а также выявили корреляции между характеристиками выполнения заданий и выраженностью симптомов шизофрении. Особенно информативными оказались задания на рисование лиц, демонстрирующие наиболее сильные корреляции с негативными симптомами. Полученные данные могут быть использованы для разработки новых методов оценки и мониторинга состояния пациентов с шизофренией.

Ключевые слова:   Шизофрения, Компьютерное зрение, Многопараметрический анализ,  PANSS (Шкала позитивных и негативных синдромов), Количественный анализ, Корреляционный анализ, Рисунок лица, Несуществующее животное.

Информация об авторе:

Богданов Ярослав Вячеславович – e-mail: yarik@yabogdanov.ru; https://orcid.org/0009-0002-3880-7152

Как цитировать: Богданов Я.В., Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении: количественный анализ графической и текстовой продукции, корреляции с шкалой PANSS и сравнение со здоровым контролем

DeepSeek 1.5B — маленький, но шустрый собрат больших языковых моделей. Работает локально, не требует железа на киловатт.

Внутри — инструкция по установке, настройке и запуску DeepSeek 1.5B на Ubuntu 24.04 с Ollama и Open WebUI.