CyberAIInnovators

Прорыв: разработан способ беспроводного доступа к мозгу через спинномозговую жидкость Исследователи из Медицинского филиала Техасского университета и Университета Райса разработали технологию – эндоцистернальные нейроинтерфейсы ECI . Это первая в своем роде демонстрация беспроводного нейроинтерфейса через цистерну пространство, заполненное спинномозговой жидкостью . Принципиально новые возможности у такого нейроинтерфейса: - Одновременный доступ к мозгу и спинному мозгу через одну точку входа. - Возможность перемещения и извлечения устройства. - Отсутствие необходимости в антитромботических препаратах. - Доступ к большему количеству областей мозга - Минимальная инвазивность. Не требуется трепанация черепа Доступ осуществляется через люмбальную пункцию в нижней части спины. Значительно снижен риск хирургических осложнений. - Беспроводная система использует миниатюрную магнитоэлектрическую биоэлектронику. Успешно протестировано пока на овцах. Подтверждена возможность записи и стимуляции нейронных сигналов. Устройство остается функциональным до 30 дней после имплантации. Возможно перемещение электродов и извлечение интерфейса. Потенциальное применение: 1. Реабилитация после инсульта 2. Мониторинг эпилепсии 3. Диагностика и лечение различных неврологических расстройств

Кроме OpenAI, проблемы возникли у Google и Anthropic в разработке более совершенных моделей ИИ Об этих проблемах мы писали ранее здесь. Вначале недели Илья Суцкевер заявил, что эра простого масштабирования ИИ подошла к концу. Все ищут что-то новое. Его команда SSI решает эту проблему. По данным Bloomberg, Gemini 2.0 не оправдывает ожиданий внутри Google, поэтому фокус смещается на дополнительные функции например, генерацию изображений . Меньше внимания уделяется фундаментальным улучшениям модели. А Anthropic отложила выпуск Claude 3.5 Opus, удалив с сайта упоминания о "скором выходе". Причина все как у конкурентов - улучшения производительности модели не оправдывают увеличение размера модели и операционных затрат. У OpenAI проблемы с проектом Orion, который недостаточно эффективен в решении новых задач программирования. Несмотря на доработки, модель пока не соответствует стандартам компании. Релиз отложен до начала следующего года.

OpenAI столкнулась с замедлением темпов улучшения LLM при разработке своей новой флагманской модели Orion Хотя количество пользователей ChatGPT и других продуктов ИИ стремительно растет, темпы улучшения базовых компонентов, лежащих в их основе языковых моделей , похоже, замедляются. В мае Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что ожидает значительного улучшения по сравнению с предыдущей моделью. Хотя обучение Orion было завершено только на 20%, она уже показывала результаты на уровне GPT-4. Однако в итоге улучшение качества оказалось намного меньше, чем скачок между предыдущими моделями GPT-3 и GPT-4. По мнению некоторых сотрудников компании, Orion не всегда превосходит предшественника в определенных задачах: лучше справляется с языковыми задачами, но может уступать в программировании. При этом Orion может оказаться дороже в эксплуатации в дата-центрах. Основные причины замедления: 1. Нехватка качественных данных для обучения. OpenAI создала специальную команду под руководством Ника Райдера для решения этой проблемы. 2. Orion частично обучалась на данных, сгенерированных другими моделями OpenAI GPT-4 и моделями рассуждений , но это создает новую проблему: модель может начать повторять особенности старых моделей. Как OpenAI пытается решить эти проблемы: - Разрабатывает новые методы улучшения моделей после их начального обучения - Использует обучение с подкреплением на основе человеческих оценок - Создала модель рассуждений o1, которая тратит больше времени на "обдумывание" данных перед выдачей ответа - Развивает возможности написания кода в своих моделях - Разрабатывает ПО, которое может управлять компьютером для выполнения офисных задач Марк Цукерберг считает, что даже без улучшений технологии остается большой простор для создания продуктов. Другие, включая исследователя OpenAI Ноама Брауна, предупреждают, что более продвинутые модели могут стать финансово нецелесообразными. Некоторые инвесторы обеспокоены тем, что темпы улучшения языковых моделей начинают выходить на плато. Orion планируется к выпуску в начале следующего года, причем компания может отойти от традиционного названия "GPT", что подчеркивает изменение характера улучшений в языковых моделях.

Китайский производитель электромобилей Xpeng представил своего гуманоида Iron XPENG, которые славятся тем, что копируют все у Tesla, Figure представили робота-гуманоида Iron, он очень похож на робота Optimus. Вот его основные характеристики: - у робота более 60 суставов и 200 степеней свободы движения. - используются технологии, которые компания применяет в своих автомобилях. - рост робота - 178 см, вес - 70 кг. - роботы уже работают на заводах Xpeng. - «Мозг» робота работает на базе ИИ-чипа Xpeng Turing, который можно использовать в ИИ-автомобилях, роботах и летающих машинах. У чипа 40-ядерный процессор, поддерживающий работу с моделями до 30 млрд. параметров.

Российские ученые подключили мозг крысы к ИИ Neiry и МГУ реализовали амбициозный проект по созданию нейроинтерфейса, объединяющего биологический мозг с ИИ. За проектом стоит серьезная научная база - им руководит профессор Михаил Лебедев, один из пионеров нейроинтерфейсов, стоявший у истоков Neuralink. Как говорит В. Попков, разработан полный комплект оборудования: электроды, коннекторы, беспроводной стимулятор. Создано ПО с ИИ-компонентом. Проведена успешная имплантация. Реализовано взаимодействие между ИИ и биологическим мозгом. Самое впечатляющее здесь - скорость разработки. Весь hardware создан с нуля за 2 года, а интеграция с ИИ заняла всего полгода. Это показывает, что в России есть команды, способные решать сложнейшие задачи в области нейротехнологий на мировом уровне. Да, пока система работает в простом режиме "да/нет" - крыса может отвечать на вопросы, получая подсказки от ИИ через стимуляцию определенных зон мозга. Но это пока не финальный продукт, а технологическая демонстрация, proof-of-concept. Команда уже заявила о планах по глубокой интеграции ИИ и мозга.

ИИ-агент от Google обнаружил первую реальную уязвимость в безопасности Команда Google Project Zero объявила, что их ИИ-агент, основанный на модели Gemini 1.5 Pro, смог обнаружить реальную уязвимость в SQLite популярной системе управления базами данных . Это первый публичный случай, когда ИИ-агент самостоятельно нашел ранее неизвестную уязвимость в широко используемом программном обеспечении. Уязвимость была обнаружена до того, как она попала в официальный релиз SQLite. ИИ-агент использовал различные инструменты, включая отладчик, для поиска уязвимости.

С победой Трампа произойдет историческое событие в сфере цифровых валют В новом составе Конгресса преобладают сторонники цифровых активов. Теперь Палата представителей выглядит так: 241 про-крипто кандидатов 113 против Сенат: 14 про-крипто кандидатов 9 против Что это значит? 1. ускоренный рост использования стейблкоинов в платежах, наряду с тем, что все больше и больше американских корпораций так или иначе включают цифровые активы в свои стратегии. В декабре совет директоров Microsoft будет голосовать по поводу инвестиций в биткоин. 2. мы увидим не только более широкое институциональное внедрение в США, но может изменится позиция международных организаций, таких как МВФ и Всемирный банк к цифровым валютам. 3. США примут про активное регулирование для отрасли, что может привести к лидирующей позиции страны, а также доминирующей роли $ в стейблкоинах.

Ну, что, робототехника от ex-Google рвёт всех. Джефф Безос, Thrive Capital и Lux Capital вложили $400 млн в Physical Intelligence, разрабатывающий программное обеспечение для роботов О продукте GPT для роботов этого стартапа мы писали на прошлой неделе тут. А старте стартапа писали здесь. Их новая модель Vision-Language-Action Flow устраняет разрыв между предварительным обучением в масштабе Интернета и ловкостью робота. 10 лет назад некоторые думали, что для автоматизации, например, прачечной нужно создать новую инфраструктуру, но, похоже, роботы будут настолько хороши, что смогут использовать инфраструктуру, разработанную для людей.

В 2030г. Минпромторг хочет начать разработку ПО для проектирования процессоров 16 нм, которая еще не освоена в РФ. На данный момент в РФ доступно производство процессоров с топологией 180 нм и 90 нм, обе линии освоены фабрикой «Микрон». Отечественные дизайн-центры сейчас используют софт зарубежных Synopsys и Cadence для проектирования чипов. Общие затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы по планам Минпромторга должны составить 54,6 млрд руб. до 2030 года, а ожидаемая выручка достичь 7,2 млрд руб., из них 3,6 млрд руб. от программ для разработки микросхем.

GitHub добавил поддержку Gemini, Claude и o1 в Copilot Разработчики смогут выбирать удобную для себя модель, а компании получат контроль над тем, какие модели доступны их командам. Функция мультимодельности будет распространена на различные аспекты Copilot: рабочее пространство, редактирование файлов, проверку кода, автоматическое исправление безопасности и CLI - OpenAI o1-preview и o1-mini уже доступны. - Claude 3.5 Sonnet будет развернут в течение следующей недели. - Gemini 1.5 Pro появится в ближайшие недели