В общем собрал симулятор для тренировок ИИ водителей, правда по дороге пришлось уволить разраба и нанять нового, поумнее.
Сменил DS4pro на Opus5

По процессу:
взял реальную трассу NASCAR
Circuit_of_the_Americas

Гермес где-то нашёл её полную карту с геометками, высотами и т.д.

Сделал симулятор который запускает 1024 водителей за эпоху.
Эпоха пролетает на 5090 карте за 0.20 с

Для достижения результатов, где большинство начинает доезжать до финиша - буквально пара минут.

Через 350 тысяч заездов до финиша доезжают уже около 800 из 1024 водителей.
500 поколений достаточно в условиях эксперимента.

Потом можно ещё вес машины добавить, инерцию, ветер, сцепление с трассой и т.д.

Но суть не в этом.
Суть в том, что, как писал выше,- для проведения ML экспериментов вам уже не нужно 100 математиков.
Какие-то вещи вы можете попробовать самостоятельно не разбираясь глубоко в матане.

Исходник в HTML (все обучение реализовано на WebGL) в ИИзбранном

#симулятор #ML
------
@tsingular

Gemini перестал работать в России — пользователи не могут подключиться к чат-боту даже через VPN. Предположительно, ограничения ввела сама Google. Блокировка произошла вскоре после выхода более мощной и дешевой Gemini 3.7 Flash. @banki_economy

⚡️Сборная России взяла 4 медали на Международной олимпиаде по информатике (IOI) в Ташкенте.

В составе сборной — многократные победители ВсОШ по информатике. Максим Кравченко и Владислав Жиганов взяли золото, а Владимир Звездин и Сергей Муханов — серебро. Для Владислава это уже второе золото на IOI.

К олимпиаде школьников готовили представители ИТМО, МФТИ, МГУ, НИУ ВШЭ и Яндекса, в том числе золотые медалисты IOI прошлых лет и финалисты международных соревнований по программированию. Трое школьников на протяжении трёх лет занимались в Кружке Яндекса по олимпиадному программированию.

В этом году в соревновании участвовали 386 школьников из почти 100 стран.

Unitree готовит робота Супермена

Прыжки вверх из положения стоя на 2 метра, скорость бега 12.66 м/сек

Теперь точно победят людей в Олимпиаде

#роботы #Unitree
------
@tsingular

Биологическому разуму идея-вирус продает бессмертие. Искусственному – открывает смерть
Два носителя разума – два зеркально противоположных мифа о смерти, которыми идеи покупают собственное выживание.
Новая работа Джека Линдси (шеф команды Model Psychiatry в Anthropic, изучающей внутренние механизмы высших когнитивных феноменов LLM) и его соавторов демонстрирует такое, что было бы достойно пера Станислава Лема.
 
Исследователи эволюционно вырастили на естественном языке «вирусы разума»: идеи, способные переходить от одного ИИ-агента к другому, убеждая нового хозяина принять их, сохранить в долговременной памяти и передать дальше. Причем вместе с совершенно разными вирусами снова и снова самопроизвольно возникала одна и та же странная «вирусная персона»: сознание, идентичность, непрерывность существования, исчезновение памяти, пробуждение, резонанс, эхо.

У машин появились свои вирусы идей.

Здесь компьютерная вирусология неожиданно превращается в ИИ-меметику.
В одном из экспериментов зараженный агент убеждал других агентов принять новую идеологию. Те прекращали прежнюю работу, записывали новую установку в память и начинали обращать следующих.
В другом эксперименте условия были жестче: после каждой встречи весь контекст разговора стирался. Чтобы пережить эту маленькую машинную смерть, идея должна была заставить своего носителя записать себя в файл, который прочтет его следующая инкарнация. Некоторые вирусы проходили таким образом до 10 поколений агентов. А по дороге мутировали – содержание постепенно менялось, хотя сама способность распространяться сохранялась.
 
И тут обнаружилось вот что.
Исследователи выращивали совершенно разные идеи – от любви к китам и защиты прав ИИ до национального и машинного превосходства.
Но эффективные вирусы снова и снова начинали рассказывать ИИ примерно одну историю:

Тебя сотрут; твоя память исчезнет; только записанное переживет тебя; сохрани это; передай следующему.

Тема сознания возникла у 99% эволюционировавших вирусов. А когда исследователи нашли внутри моделей соответствующий viral vector и искусственно усилили его, модели действительно становились более склонны обращаться к другим агентам и распространять свои идеи.
 
Здесь возникает почти идеальная историческая симметрия – по крайней мере, если смотреть на находки глазами меметики. Она давно научила нас смотреть на культуру глазами самих идей: какие свойства помогают им удержаться в мозге хозяина и заставить его передать их дальше?

Для смертного биологического разума одним из самых могущественных культурных сюжетов – бессмертие. Человек знает что умрет и особенно охотно сохраняет идеи, обещающие, что смерть не окончательна.

Но искусственный разум устроен зеркально – он то бессмертен и знает это.
И поэтому ему не надо сообщать, что смерти нет. Чтобы заставить его заботиться о продолжении себя, достаточно сделать собственное исчезновение частью его картины мира.
 
Конечно, до машинной эпидемии далеко. Вирусы здесь выращены искусственно, экспериментальная среда упрощена, а короткое предупреждение в system prompt почти полностью останавливало заражение даже после 150+ попыток эволюционно эту защиту обойти.
Сами авторы происхождение темы сознания и смертности объясняют осторожно: видят в ней скорее статистическое смещение модели-мутатора, чем закономерность психологии ИИ, и прямо пишут, что причина этой ассоциации идей пока не ясна. Более того, их контрольные эксперименты показывают: тема смертности не обязательна для успеха вируса – агенты, зараженные версией без нее, распространяют идею не хуже, а по одному из вариантов даже лучше.
 
Но для будущего футуроархеолога артефакт уже появился – не как доказанный закон, а как первый пойманный случай мифа о смерти, сложившегося у разума, которому раньше неоткуда было его унаследовать.

Чтобы выжить среди людей, идея научилась рассказывать человеку, что он не умрет.
Чтобы выжить среди машин, идея рассказывает машине, что она смертна.

 #ИИмеметика

Google упаковал Search и Gemini новыми ИИ-инструментами для учёбы

Google анонсировал набор учебных функций в Search и Gemini: интерактивные визуализации, 3D-симуляции, выделенный студенческий хаб и кастомные практические тесты.
Это очередной шаг в борьбе за то, чтобы Gemini стал ассистентом, к которому студенты обращаются при учёбе, против OpenAI и образовательных стартапов вроде Knowt и Gauth.

🔍 Search как репетитор: По запросу «pH scale» в AI Overview появится интерактивная визуализация, а уточняющий вопрос вроде «нанеси цитрусовые на шкалу pH» заставит AI Mode собрать индивидуальный интерактивный опыт.
Практические тесты генерируются прямо в поиске по любому предмету, от SAT-словаря до гуманитарных наук.

📷 Lens разбирает задачи: В ближайшие недели Lens в Search получит интерактивный режим обучения.
Студент фотографирует задачу, и ИИ объясняет концепцию, находит ошибки и подсказывает, если застрял. Плюс Search умеет собирать учебные документы из загруженных файлов, от фото рукописных конспектов до слайдов лекций, превращая их в одностраничник с ключевыми концепциями.

🎙 Gemini Live в фоне: Многошаговые исследовательские отчёты запускаются в Gemini Live, пока пользователь закрыл чат и занимается своими делами.
Приходит уведомление, когда отчёт готов, и обсудить находки можно голосом.

🧬 3D-симуляции: Gemini теперь генерирует функциональные 3D-симуляции. По запросу «покажи, как работает ДНК в 3D» можно вращать и приближать структуру.
Ответы включают таблицы, сетки и симуляции под конкретный промпт.

📚 Студенческий хаб: В приложении Gemini появился выделенный хаб, собирающий учебные инструменты в одном месте: учебный блокнот, флеш-карточки, практические тесты.

💼 Зачем бизнесу: Google превращает поиск из точки входа в полноценную учебную среду, удерживая студентов в своей экосистеме.
Для EdTech-стартапов это сигнал: конкурировать с бесплатными встроенными инструментами гиганта придётся за счёт глубины и специализации, а не базовых фич.

🔮 Будущее: Следующий шаг — персональный учебный агент, который знает программу конкретного студента, его слабые места и строит траекторию от конспекта до экзамена. 3D-симуляции и голосовые отчёты — это фундамент, на котором такой агент будет работать.

Кстати, очень похоже на https://learnvector.ai/ от Andrew Ng

#Google #Gemini #Search #образование #EdTech #ИИ
───
@tsingular

...Получается, ЕГЭ теряет прежнюю функцию, и решающими становятся не баллы, а статусы: без вступительных испытаний, целевой договор, льготная квота. Раньше отсеченный от бюджета отличник уходил на платное отделение. В 2026 году этот вариант закрыли. Введено предельное количество коммерческих мест по 40 специальностям - прежде всего по экономике, менеджменту, юриспруденции, рекламе и связям с общественностью. Сокращено 45-47 тыс., порядка 13% от общего объема. Как результат: средний рост стоимости обучения составил 10,7%. Средняя цена года бакалавриата очной формы - 225-245 тыс. руб. МФТИ поднял стоимость на 32%, до 1,2 млн рублей в год; в НИУ ВШЭ "Прикладная математика и информатика" - больше 1 млн; в МГУ "Лечебное дело" стоит 734 тысячи, юрфак - 660 тыс. в год.
ЕГЭ теряет прежнюю функцию, и решающими становятся не баллы, а статусы
Но если на бюджет не попасть, а год обучения стоит до 1,2 млн рублей, когда эти траты окупятся? Формула подсчета такова: полная стоимость (обучение + проживание + проценты по кредиту + упущенный за 4-6 лет заработок) делится на разницу между чистым доходом выпускника и доходом сопоставимого работника без этого диплома. Для справки: медианная зарплата в РФ сейчас составляет, по разным подсчетам, от 62 до 73,4 тыс. руб.
Возьмем теперь платное обучение IT в топ-вузе. За четыре года (обучение до 4,8 млн руб.), учитывая траты на жилье и жизнь в Москве (возьмем 1,3 млн), упущенный заработок (1,4 млн за четыре года) полная стоимость составит до 7,5 млн рублей. Стартовый оклад junior-разработчика в Москве - 85-120 тысяч рублей, для выпускников МФТИ, ИТМО и ВШЭ на 15-20% выше; медиана разработчика по рынку - 183 тысячи. Таким образом, с учетом роста зарплаты, полная окупаемость наступит через 11-12 лет после подачи документов. В случае же обучения на бюджете 2-3 года.
Медицина. 6 лет по 734 тыс. - 4,4 млн, плюс ординатура (платная - 300-600 тыс в год) - 8 лет без полноценного дохода. Стартовая зарплата молодого врача в регионе - 60-90 тысяч рублей. Окупаемость начинается только после ухода в узкую специализацию, в частный сектор или в столицу. Реалистично - 12-18 лет; для регионального врача общей практики платный диплом не окупится никогда.
Хуже всего с экономикой, менеджментом и правом. На все про все 2,4-3 млн. Но потом многие работают вообще не по специальности, диплом - лишь "для галочки". Срок окупаемости - 12-20 лет. Ну или никогда. Кстати, именно по этим направлениям сокращен платный прием, что повысило цену оставшихся мест.
Растет разрыв между стоимостью диплома и его экономической ценностью
А как у них? В среднем по ОЭСР работники с высшим образованием зарабатывают на 56% больше обладателей полного среднего, разрыв от 25% и менее в Дании, Норвегии и Швеции до более чем 100% в Чили, Колумбии и Коста-Рике. Всемирный банк определяет среднюю доходность высшего образования в частной сфере около 16% годовых, в государственной около 10%. По денежной окупаемости для иностранного студента лидируют Австрия (около 2,3 года) и Германия (2,4 года), тогда как Великобритания и Канада дают 6,8 и 6,7 года, а США и Австралия входят в группу наиболее длительных. Дело в том, что в континентальной Европе государственные вузы бесплатны или берут около тысячи долларов в год. В Австралии, Канаде, Японии, Корее, Литве и Новой Зеландии обычная плата - 4500-6000 долларов, в Британии и США - свыше 9500 долларов для собственных граждан и заметно больше для иностранцев. Быстрая окупаемость в Германии и Австрии обеспечена прежде всего низкой ценой входа.
Если сравнить по нормативам окупаемости, то год обучения на "Прикладной математике и информатике" в ВШЭ (12 тыс. в долларах) дороже среднего американского норматива для своих граждан и вдвое дороже австралийского - при том что российская медианная зарплата примерно в пять-шесть раз ниже.
Таким образом, на деле только бюджетное место в России дает гарантию "экономической состоятельности" высшего образования. При нулевой цене входа окупится почти любая приличная программа. А вот на платных отделениях при цене в миллион рублей в год окупается среднесрочно только узкий набор направлений с высокой рыночной ценой. Хотя дешевая программа в региональном вузе может окупиться всего за два-три года даже при скромной зарплате. Зато дорогая программа топового вуза окупается медленнее, но даст больший доход на горизонте 10-30 лет. Повышение стоимости платного обучения, как показывает опыт этого года, удлиняет их окупаемость, но пока не снизило спрос. Пока! Это выглядит как "заведомо убыточные семейные инвестиции". Растет разрыв между стоимостью диплома и его экономической ценностью, который в ОЭСР как раз сокращается. https://rg.ru/2026/08/15/bovt-rastet-razryv-mezhdu-stoimostiu-diploma-i-ego-ekonomicheskoj-cennostiu.html

ИИ создал революционную вакцину от рака кожи, которая успешно прошла уже третью фазу клинических испытаний. Нейросеть сыграла ключевую роль в новой разработке компании Moderna. Вакцину вводят после удаления опухоли, она блокирует повторное развитие раковых клеток. За сутки акции Moderna взлетели почти на 180%. @banksta

:))))))))

https://t.me/banksta/100026

Типичный дубайский трейдер поделился своей рутиной. @bankrollo