The Synapsis

Всем привет! В связи с предыдущим постом — нам нужны прокторы 🤨 на экзамен в магистратуру факультета ИИ. Зову поволонтерить! Будем очень благодарны, если сможете помочь новому факультету :) Что: Проктор будет следить за студентами и выявлять случаи нечестной сдачи экзамена. Когда: 14 августа с 9:30 до 13:00 (начало экзамена в 10:00) Критерии: * Вы должны быть студентом/аспирантом/сотрудником МГУ * У вас должна быть почта на домене msu.ru (если у вас нет своей, то можно завести на https://my.msu.ru/ — займет пару дней) * Вы не имеете корыстных целей (ни вы сами, ни ваши друзья или родные не поступают на магистратуру факультета ИИ) и адекватны (=не будете делать нездорового кринжа, типа трансляции прокторинга на твич, сливов вариантов экзамена с экранов юзеров и т.д.) Если кто-то из подписчиков мог бы поволонтерить и подходит под критерии, пишите в ЛС мне лично или в ЛС канала 😠

Конкурс на новый факультет искусственного интеллекта МГУ составил 127 человек на место, сообщили РИА Новости в пресс-службе вуза.

Вчера прошел первый выпуск нашей магистратуры по искусственному интеллекту в биологии (ai.fbb.msu.ru) Кажется, совсем недавно было первое занятие, а уже прошло почти 2 года. За это время ребята проделали большую работу, освоили алгоритмы, машинное обучение, структурную биоинформатику, писали нейронные сети, но главное -- научились думать и решать сложные задачи. Не обошлось без трудностей. Программа оказалась непростой, и многим ребятам было тяжело совмещать ее с работой. После первого года нас осталось фактически ~10 человек, и сегодня 8 из них получили дипломы. Тем ценнее этот результат. ✨ Хочется отдельно поздравить ребят: вы действительно это заслужили. Любопытно, куда вы будете двигаться дальше: в науку, индустрию, стартапы? Или что-то совсем новое? Область искусственного интеллекта развивается так быстро, как не развивалась до этого ни одна другая наука в истории, и это не преувеличение. Мне сложно представить, что нас ждет даже через 1-2 года. Тем не менее, я уверен, что вас впереди ждут сильные результаты и большие открытия! Благодарю коллег, кто прошел этот путь и со стороны преподавателей: Бориса Александровича Фенюка, Андрея Александровича Миронова, а также Диму Пензара, Даню Хлебникова, Богдана Загрибельного и Валю Маслову, и всех-всех других наших замечательных преподавателей, которых я просто не смог вместить в одно сообщение. От всей души - поздравляю! 🎉🎉

наконец-то кто-то честно это написал

⚡️Абитуриенты Факультета искусственного интеллекта! Сегодня стартовал прием документов у поступающих. Приемная комиссия Факультета ИИ ждет вас с 10.00 до 18.00 часов по адресу Ленинские горы, 1, строение 54. Всю информацию о приеме можно найти на нашем сайте. 🤩Если остались вопросы, пишите на почту priem.fai@org.msu.ru или звоните по телефону + 7 (495) 988-20-86.

Примерно так будет

Тем временем, пока все играются с Fable (или уже не играются), происходит призыв к срочному "закручиванию гаек" в синтетической биологии. И — нет, не в России. В США вышло открытое письмо с призывом осуществлять обязательный скрининг+логгирование синтезированных последовательностей ДНК (ну а РНК почему-то не надо, хехех — хотя, строго говоря, в начале пишут про nucleic acids). Среди подписантов - David Baker, Demis Hassabis, ну и конечно Sam Altman и Dario Amodei. Призыв в основном направлен на то, чтобы хранить данные ДНК для biosecurity investigations — или, иными словами, чтобы ФБР знало все последовательности, которые вы там насинтезировали. Что я скажу — для целей safety (имхо) это в общем-то относительно бесполезно. При наличии реагентов в лаборатории очень большой спектр последовательностей можно извлечь/синтезировать самостоятельно, либо получать их путем рекомбинации, рестриктаз, или же ПЦР с неспецифическим мутагенезом. Хотя, конечно, это сильно увеличит стоимость создания последовательностей, но биотеррористов, или даже просто тех, кто знает, что делает, это никак не остановит. Одновременно с этим Claude отключил ответы на биологические вопросы в наиболее мощных нейросетках (см картинку). Несмотря на то, что генеративные модели для новых геномов генерируют полную ерунду (не пропущу возможность пнуть лежачего), в этой области намечается очень большой прогресс. Боюсь только, искусственный интеллект его ускорит настолько, что мы ничего не успеем осознать к моменту, когда какой-нибудь безумец (или скорее ЦРУ, в военных целях) не сделают собственный вирус, относительно которого SARS-CoV-2 покажется ребячеством. Будет это так или нет — покажет время. @thesynapsis

Недавно у нас был коллоквиум по классическому ML (курс нашей магистратуры по ИИ в биологии в МГУ), далее цитирую из рассказа коллеги, с которым мы принимали: Студент: "Мы предполагаем, что все наши многомерные данные лежат в меньшей размерности на…" Преподаватель: "Да, верно, на чём они лежат?" Студент: "Ну как его там, картинка вот была… Этот, бычий выверт!" 🐄 Напишите, как вы думаете, что имел в виду студент? Только неверные ответы.

В начале семестра на парах обсуждал со студентами негативный эффект от ИИ на индивидуальный рост специалистов. Мысль витает в воздухе, вот еще один авторитетный пост подвезли: техдир в Майкрософте (Azure) Марк Руссинович написал https://www.theregister.com/2026/02/23/microsoft_ai_entry_level_russinovich_hanselman/ TL;DR ИИ не только не дает специалистам развиваться (с ИИ джуны [=молодые программисты] превращаются из автора кода в секретаря, копирующего код в и из ChatGPT), но и в целом снижает потребность компаний в джунах. В результате получается так, что не только джуны не растут, но и новых миддлов (=программистов среднего уровня), а потом и синьоров (=старших разработчиков) не становится больше. Конечно, эта вся логика работает, если мы верим, что в (недалеком) будущем нам все еще нужны будут люди для разработки. Но все-таки выглядит так, будто пока что будут нужны :)

Артефакты им. Пей Киб Брейта (создателя Академии Наук СССР) добрались и до зарубежной литературы

Новая модель образования Начиная с 2022 страна готовится к переходу на новую образовательную модель, "национальную". Видимо с приближающимся стартом приемной кампании 2026 года связано бурное обсуждение этого вопроса в околонаучных каналах (МИФИ, Зоопарк, ВЛП, АДРесерч, Русский Ресерч). Всех мучает вопрос "зачем?", на который нет красивого публичного ответа, и вопрос, какая в итоге будет система, как это скажется на студентах и преподавателях. Вот наиболее правдоподобное обьяснение ( комментарий от @ad_research): глубинная цель введения новой системы образования — имиджевая: обозначить уход от тлетворной болонской системы (в которую мы так и не вошли, кстати), но не возвращаться к советскому специалитету. Остальные трактовки искусственны, они никак не обосновывают необходимость реформы. Первоначальный вариант был даже неплох. Главное изменение было таким - вместо бакалавриата вернуть специалитет под названием "база" (ну ладно, "базовое образование"), который мог длиться от 4 до 6 лет. После базы можно было пойти в магу, или сразу в аспу. Те мага и аспа становились graduate school, как в США. Но эта система не понравилась ректорам и администраторам. Если базу ставить 4 года, тогда количество учебных часов и бюджеты с ними уменьшаются! А если ставить базу у себя 6 лет, то студенты будут голосовать ногами за 4х летние программы! Поэтому сейчас пробивают идею, чтобы длительность программ фиксировалась для направления подготовки по всей стране. Например, для "прикладной математики и информатики" сделать 6 лет! И чтоб никакая ВШЭ и ЦУ не смогли сократить, иначе не видать сертификации! Если так и сделают, то цель будет "достигнута". Это будет и правда система, которой ни у кого нет и не было. Удлинённый специалитет, но для тех, кто хочет сменить направление, сверху еще возможность маги на 1-2 года. В СССР столько денег на образование не было, поэтому там до переноса начал школьной программы в детсад, удлинения школы до этого 11 лет, и удлиненния специалитета до 6 лет, не додумались.

Факультет искусственного интеллекта МГУ проводит Зимнюю школу по ИИ Приглашаем к участию студентов бакалавриата и специалитета 3+ курса с базовыми знаниями ML/DL. Участие в Зимней школе – это возможность познакомиться с Факультетом искусственного интеллекта МГУ и пообщаться с преподавателями магистратуры, ведущими учёными и практикующими специалистами в области ИИ. Зимняя школа пройдёт 4-6 февраля 2026 года. Заявки принимаются до 28 января включительно. Участие бесплатное. Узнать о программе и заполнить заявку можно по ссылке. Школа проходит при поддержке Института AIRI, чьи исследователи и учёные прочитают лекции и проведут практические занятия. Также выступят учёные Института ИИ и Центра ИИ МГУ. Зимняя школа организована благодаря поддержке Фонда Олега Дерипаска «Вольное Дело» и Фонда «Интеллект».

Post:: by Dmitrii Kriukov ♾ Do we actually need aging clocks? Имею ли я право называться доктором философии, если не пытаюсь подвергнуть сомнению сам объект моего исследования: Нужны ли нам вообще часы старения? В нашей новой статье мы с коллегами пытаемся поразмышлять над этим вопросом. Напомню, часы старения это алгоритмы, оценивающие биологический возраст на основе биомаркеров (в русском языке их почему-то еще называют калькуляторами биовозраста). Должен сказать, критически (по Кантиански) рассматривать эту тему до некоторого времени было не принято, и дело тут не столько в существующем обширном коммерческом интересе, сколько в том, что крайне! легко опубликовать очередную бессмысленную статью про часы, и как только опубликовал, критиковать себя любимого как-то уже не с руки. Итак, о чем же наша новая статья? Есть три основных научно-практических вопроса, которые пытаются закрыть часами старения: 1) Получение конечной точки в клинических испытаниях геропротекторов (лекарств, продлевающих жизнь); 2) обобщенная оценка состояния здоровья человека; 3) лучшее понимание механизмов старения. Как можно следует из графической аннотации выше, в достижении всех трех целей есть проблемы. 1. История показала, что договориться о клинической точке в клин испытаниях геропротекторов очень сложно. Старение едва ли можно "сжать" в одну цифру, но попытки добиться этого породили богатую на спекуляции область геронтологии, которая предлагает различные "индексы здоровья": CCI, Frailty Index, Intrinsic Capacity, и, собственно, биовозраст. За биовозрастом более хитрая (и как следствие более путанная) методология: возьмем какой-нибудь классический алгоритм машинного обучения, предсказывающий паспортный возраст или риск смерти, назовем его часами старения, он нам сотворит "какую-то магию", и, полагая что алгоритм машинного обучения "продвинутый", полученная метрика биовозраста тоже окажется "продвинутой". История показала, что годится это разве что "для референса", но ни в коем случае не может быть опорой для принятия тех или иных клинических решений. 2. Для оценки состояния здоровья, или различных его подсистем, давно существуют широко принятые методы/модели/калькуляторы. Взять хотя бы SCORE2 для кардиологии. Зачем пытаться придумать какую-то одну метрику здоровья всех систем, с довольно запутанной методологией построения, если можно просто оценивать риски всех заболеваний (включая возраст-зависимые) напрямую? Кроме того, это то куда сейчас двигается современный медицинский AI (примеры: раз, два, три). Может проще тогда вместо оценки биовозраста на основе биомаркеров, оценивать его на основе рисков? То есть представьте, вы загружаете свою историю болезни, анамнез и все лабораторные исследования за 10 лет, и AI предсказывает вам риски по 100 заболеваниям. Вникать в это трудно, но вот если бы выразить каком-то одним числом - было бы очень удобно! Мы полагаем это то куда биовозраст придет в ближайшем будущем (уже есть пример). 3. Помогли ли часы нам лучше понять старение? Кажется, что не особо. Да, безусловно есть примеры интересных работ про часы [раз, два, три], но есть и контрпримеры, когда часы запутывают исследователей настолько, что они начинают приравнивать снижение эпигенетического возраста в "эпиоткате" к клеточному омоложению - про этот крайне ненадежный результат мы даже написали отдельную [статью]. 🧠 Мысли: Здесь я выражу свое личное мнение. Не все соавторы статьи согласятся со мной. Если ваша цель: радикальное продление жизни, то часами старения в 2025 году заниматься бессмысленно. Это довольно печальная страница в вычислительной биологии старения, которую необходимо перевернуть и двигаться дальше. Лучше изучать конкретные молекулярные пути, моделировать конкретные биохимические процессы, либо пытаться понять как именно возникают конкретные возраст-зависимые заболевания (прим. атеросклероз). Если ваша цель: развитие медицины долголетия, то для часов еще остается некоторое поле для исследований, но оно скорее лежит в плоскости поиска биомаркеров старения, а не разработки алгоритмов. Статья

Прекрасное видео про публикацию научной статьи - по рекомендации М.С. Гельфанда

- Господин Дейкстра, мы изучили ваш алгоритм, и поняли одну вещь. - Какую? - Он жадный. - Минусы будут? #вдохновлено_студентами

Я знаю, как буду комментировать домашки #от_коллеги

Сбер назвал имена лауреатов Научной премии — 2025! Дмитрий Пензар, преподаватель факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ, удостоен премии в номинации «AI в науке. Науки о жизни» за разработку нейросетей для моделирования, прогнозирования свойств и рационального конструирования нуклеотидных последовательностей ДНК, контролирующих работу генов, для решения задач биотехнологий и медицинской генетики. Поздравляем 🎉

— Мама, можно мне Рецензента №2? — У нас есть Рецензент №2 дома Тем временем Рецензент №2 дома: #от_товарищей

Первый курс в магистратуре по ML если бы я был деканом. Обязательные курсы: - Просмотр аниме "Психо-паспорт" - Угадывание содержания статей по абстрактам. Экзамен: определение китайских статей - Скроллинг Твиттера Курсы по выбору: - Критика Юдковского в Интернете. - Создание паблика с мемами про вагонетки и шогготов. - Введение в рисование графиков экспонент. - Прикладной слив персональных данных. - Углубленное использование команды vllm serve. - Основы создания бенчмарков с n=1. - Введение в product-free стартапы с уклоном в AI safety. - Подготовка резюме для Palantir. Курсовая работа: Kaggle соревнование по построению кибергулага