optorepost

Вау, очень классное видео про биологию, и очень качественный канал, никогда раньше его не видел, но теперь наверное много от него посмотрю https://youtu.be/4be7cNX88p4

Рекомендую всем посмотреть, хотя бы в фоне. Это ужас до чего мошенники дошли... Особенно страшно если у вас есть дети, и мошенники таргетируют детей, тут про это отдельная большая часть. https://youtu.be/xJ0TXr4zBTg

2 часа отборнейшего контента, детальнейшим образом объясняющего, почему C++ - худший язык программирования. На удивление это видео так же одно из лучших ресурсов чтобы выучить множество особенностей C++, которые обычно выучиваются через боль и страдания, и нигде явно не прописаны. https://www.youtube.com/watch?v=7fGB-hjc2Gc

Оч интересный подкаст про биологию. А тиндер надо уничтожить (поймут те кто послушает выпуск) https://youtu.be/NwsXaBucCbQ

Очень интересный подкаст с эволюционным биологом Марковым, узнал реально много нового про эволюцию людей на рассмотрении такого фантастического сценария (что если бы мы не были прямоходящими) https://youtu.be/Z439j4Jm2Cc

Очень грамотный и интересный гость, не думал что про демографию будет так интересно слушать. https://youtu.be/umbtgR77mR8

Ого, не знал что у этой детали есть реальное практическое применение и такой большой лор... https://youtu.be/M6iIqZY4gvc

Это клон майнкрафта, но в нём рендерятся НЕВЕРОЯТНЫЕ расстояния, горы высотой наверное в 2 тыщи блоков, а ещё там БЕСКОНЕЧНОЕ пространство под землёй!!! Я очень впечатлён этой игрой. Посмотрите и попробуйте скачать https://www.youtube.com/watch?v=jm_0nRQEn_o

Не знал что антенны в телефонах требуют настолько много развития технологий. И ещё неожиданно что развитие вышек сотовой связи тоже влияет на то какие можно вставить антенны в телефоны 🤔 https://youtu.be/RppnQ28BsiE

Ключевые различия между мозгом и LLM В последнее время я довольно часто вижу споры о сходстве ИИ с биологическим мозгом, порой подогреваемые научно-популярными пересказами статей про "удивительные параллели между мозгом и нейросетями". Однако, без понимания основ того, чем биологический мозг и искусственная нейросеть принципиально отличаются друг от друга, невозможно трезво судить и о том, в чём они действительно похожи. Конечно, для многих читателей эти основы хорошо известны, но, учитывая разнообразие аудитории, думаю, кому-то их разбор будет полезен. 1️⃣ Биологический нейрон - это полноценная живая клетка, которая обрабатывает и передаёт информацию с помощью сложных биохимических процессов. В отличие от нее, искусственный "нейрон" в LLM реализует простую математическую операцию: на вход он принимает набор чисел, затем умножает каждое на свой коэффициент, складывает результаты и пропускает полученное число через функцию активации f (три популярных варианта такой функции показаны на рис. 1). В итоге, искусственный нейрон считает значение f(a₁x₁ + a₂x₂ + ... + aₙxₙ + b), где x₁, x₂, ... , xₙ - числа, пришедшие на вход и a₁, a₂, ... , aₙ, b - веса, настроенные в процессе обучения, а затем передает это значение дальше, на вход другим нейронам (см. рис. 2). Таким образом, искусственный нейрон тоже принимает и передает информацию, но делает это по простому алгоритму. 2️⃣ Работа нейронов в биологическом мозге регулируется множеством нейромедиаторов (дофамин, серотонин и др.), которые меняют их режим работы - например, заставляют их легче возбуждаться или сильнее тормозиться в зависимости от ситуации. В LLM прямых аналогов нейромедиаторов нет, хотя есть механизмы вроде dropout и layer normalization, которые в некотором смысле управляют активностью нейронов. 3️⃣ Биологические нейроны получают и посылают импульсы асинхронно, в произвольные моменты времени. Искусственные нейроны в LLM организованы в группы - слои (матрицы Query, Key, Value в механизме внимания тоже можно условно назвать "слоями"). Все элементы каждого слоя активируются одновременно - именно поэтому при обсуждении современных нейросетей чаще говорят о слоях или матрицах весов, чем об отдельных нейронах. А еще эта синхронность позволяет свести вычисления активаций к операциям над матрицами, что позволяет делать быстрые расчеты на видеокартах и NPU. 4️⃣ Биологические нейроны функционируют непрерывно, даже когда человек или животное спит. Искусственные нейроны в LLM активируются дискретно - только тогда, когда нужно сгенерировать новый токен. Если в качестве мысленного эксперимента представить у LLM наличие какой-то формы "сознания", такое "сознание" существовало бы лишь в краткие мгновения генерации токенов, исчезая между ними - что принципиально отличается от "непрерывного" сознания, которым обладает человек. 5️⃣ Биологические нейроны в мозгу способны образовывать новые синаптические связи в течение всей жизни. В LLM же архитектура связей фиксирована: каждый нейрон может получать сигналы только от заранее заданного набора предыдущих нейронов. На этапе обучения веса существующих связей (числа a₁, a₂, ... , aₙ), конечно, меняются, но новые связи самопроизвольно появиться не могут. 6️⃣ Биологический мозг учится и перестраивается непрерывно. LLM же после обучения "замораживается" - все веса фиксируются. После этого "память" LLM об общении с каждым пользователем ограничивается контекстом текущего диалога. Что касается "постоянной памяти" в ChatGPT, которая сохраняется между диалогами - по всей видимости, она хранится во внешнем хранилище, содержимое которого просто заново подаётся модели на вход при новом разговоре. Реальная интеграция новых знаний в веса ChatGPT происходит только тогда, когда OpenAI собирают достаточно новых данных, обучают на них новую версию модели и заменяют ею предыдущую. Возможно, будущие архитектуры ИИ смогут преодолеть какие-то из перечисленных ограничений, но пока что различия фундаментальны. Это не делает сравнения искусственных и биологических нейросетей бесполезными, но заставляет быть аккуратнее с аналогиями и антропоморфизацией. #ликбез

У вас есть выбор: * Получить 1M$ прям щас * Получить 1B$ с шансом 1/500 Второй в среднем в 2 раза выгоднее, но почему вы скорее всего выберите первый вариант? Данное видео объясняет это с математической точки зрения. https://youtu.be/o-ovbHxSmuk

Видео про AlphaGeometry (модель, решающая олимпиадные задачи по геометрии). Упор делается на историческое развитие подходов к автоматическому решению геометрических задач с помощью компьютера. Как эти подходы развивались, и как они достигли вершин с приходом DeepMind и LLM. https://youtu.be/4NlrfOl0l8U

Слышали про эксперимент когда наводят камеру на пакет с чипсами и восстанавливают звук по микродвижениям упаковки? Это видео про все такие жёсткие способы получения данных и прослушки. После него как-то тревожно оттого насколько просто тебя прослушать чтобы ты даже ничего не подозревал... https://youtu.be/KC9iFo40v2Y

Отличное видео про судьбу математика, придумавшего геометрию, названного его именем (иначе называется: гиперболическая геометрия). Больше всего мне понравилось: как Лобачевского никто не понял, НО Гаусс сказал что готов выучить русский язык только чтобы прочитать труды Лобачевского. Я столько эмоций испытал в этот момент. И круто и грустно, что его никто не понял, но хоть кто-то смог осознать его гения. Я тоже недавно столкнулся с этим, когда встретил 4D китайца, про которого писал в своём основном канале, который сделал гениальнейшую программу по визуализации 4D и написал кучу 4D статей. Его НИКТО не понял и не принял. И вот я нашёл его работу и сразу оценил её по достоинству и начал переводить итд. Я, конечно, не Гаусс, но очень классно что я прошёл через подобные эмоции, я очень переживал в процессе за Лобачевского, как не переживал ни за одного героя фильма. Жаль что у него такая печальная судьба :(((. https://youtu.be/MmY37HxCsVQ

Посмотрел это видео 2 раза чтобы лучше понять мысль. Интересная критика современного мира о том как всё стало удобно и как это разрушает нашу связь с обществом и с миром вообще. Конечно, заказывать еду домой удобно, но если не заказывать, а выйти на улицу и дойти пешком, то может это будет более богатый опыт? Хотя бы траву потрогаешь. Можно сэкономить время? А на что? Чтобы эти 40 минут посидеть в тиктоке или ютубчике?... Я раньше обо всём этом не задумывался... https://youtu.be/o4OOLmvjzjs

Все мы любим фракталы, а ещё мы любим двойные маятники. А может вам интересно как будет выглядеть не просто фрактал двойного маятника, а фрактал СТАБИЛЬНОСТИ двойного маятника? А что если там есть островки стабильности? Как они выглядят? Данное видео именно про это. https://youtu.be/dtjb2OhEQcU

У вас есть камера с разрешением 1 пиксель, которая смотрит на белую стену рядом с объектом, который вы хотите сфотографировать. Вы можете только освещать объект. Возможно ли получить его изображение? Да! Для этого нужно всего-лишь... https://youtu.be/dMH6VUs5u8k