Продавал сегодня предыдущий телефон на Авито. Приехал мужчина, сильно старше меня.
— Как он включается? — спрашивает, — у меня просто никогда не было андроида.
Показал ему. А сам думаю: ну надо же, начинает не с какого-нибудь попсового Самсунга, а с дорогого флагмана от Сяоми для ценителей. После чего он сказал фразу, по смыслу примерно такую:
— А то я после выпуска iPhone 14 решил не продолжать попадать в ловушку Apple, перехожу на андроид со своего iPhone 11 Pro.
Рассказываю ему, что я на Mi 11 Ultra (который продаю) тоже перешёл с iPhone 11 Pro. Он спросил о впечатлениях, и я поделился всяким разным: где косяки, а где, наоборот, преимущества. Упомянул, что камера на две головы лучше айфонной. Мужчина чуть-чуть покрутил, пощелкал и купил.
Удачи тебе, Прозревший :)
#gadgets
Еще про ИИ и когнитивные искажения
Всю ночь смотрела интервью Дурова перечитывала статьи про использование ИИ в науке, готовясь к упомянутой выше дискуссии и к докладам на двух конференциях.
В частности, обратилась к статье «Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research», вышедшей в марте в журнале Nature.
Авторы статьи, как водится, отмечают, что распространение ИИ-инструментов в науке рано или поздно приведет к тому, что мы будем производить больше знания (в том числе и «мусорного»), но при этом меньше понимать его источники и содержание.
Ученые делят применяемые сегодня исследовательские ИИ-инструменты на генеративные и предиктивные и на основе этого выводят 4 условных типа ИИ в современнойнауке:
▪️Оракул (генерация научных гипотез и study design)
▪️Суррогат (моделирование сложных системных процессов и сбор данных)
▪️Квант (анализ данных для исследования)
▪️Арбитр (рецензирование полученных результатов исследования)
Их совместное применение увеличивает некоторые эпистемические риски, связанные с подверженностью ученых «иллюзиям понимания» (в т.ч. иллюзиям объяснительной глубины, широты и объективности).
Таким образом, самый актуальный вопрос сегодняшнего дня не «Что даст ИИ науке?» а «Как у нас формируются когнитивные иллюзии нового типа, порождаемые использованием ИИ?».
Старые-добрые ловушки вроде «эффекта ореола», «эффекта фрейминга» и, конечно, «эффекта Элизы» уже давно изучены, а вот новые - пока не очень.
Пока новые исследования по этой теме пишутся, вот тут можно посмотреть легендарныйфайл с 176 когнитивными искажениями, с которыми мы сталкиваемся ежедневно. Скорее всего, применение ИИ просто усугубит многие из них.
#papers
Ученые из Института химии растворов им. Г.А. Крестова РАН методом твердофазного синтеза с механохимической активацией получили фотокатализатор, содержащий гетероструктуры Fe2TiO5. Они изучили механизмы образования кристаллических фаз, а также эволюцию структурных и физико-химических свойств полученных материалов при отжиге на воздухе и в азоте. На основании исследований фотокаталитической активности нанокатализаторов при разложении органического красителя родамина Б учеными был предложен механизм разделения зарядов в исследуемых керамических нанокомпозиционных материалах, связанный с различным поглощением фотонов и образованием электронно-дырочных пар.
Подробнее об исследовании см.: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0254058423002018?via%3Dihub
Ivanov K.V., Noskov A.V., Alekseeva O.V., Agafonov A.V. Effect of annealing conditions on the physicochemical and photocatalytic properties of a nanopowder based on Fe2TiO5. Materials Chemistry and Physics. 2023, Vol. 299, 127493.
https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2023.127493
#ИХРРАН#papers
#LLMs#papers
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
Language models are increasingly being deployed for general problem solving across a wide range of tasks, but are still confined to token-level, left-to-right decision-making processes during inference. This means they can fall short in tasks that require exploration, strategic lookahead, or where initial decisions play a pivotal role.
✍ Princeton and Google DeepMind
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
Ученые ИХР РАН предложили способы идентификации энантиомеров противогрибковых препаратов класса 1,2,4-триазолов, которые можно будет применить для разработки лекарств.
Уникальность энантиомеров заключается в том, что они представляют собой зеркальные отражения друг друга и имеют близкие физические свойства, однако биологическая активность «правого» и «левого» энантиомеров не всегда одинакова. Например, один энантиомер в составе лекарства может оказывать терапевтическое действие, а другой - быть «пустышкой» или вызывать неблагоприятные побочные эффекты. Ключевая проблема фармацевтики состоит в том, чтобы определить, какой энантиомер или их смесь содержится в лекарстве.
Подробнее о способах решения этой задачи, предложенных в ИХР РАН, читайте на сайте: http://www.isc-ras.ru/ru/novosti/levyy-ili-pravyy, а также на портале "Научная Россия": https://scientificrussia.ru/articles/ucenye-vyasnili-kak-razdelat-pravye-i-levye-enantiomery-i-bezopasno-ispolzovat-ih-kak-osnovu-dla-lekarstv
#ISCRAS#papers#Media