Найти похожее

Китайские ученые представили новый метод записи цифровых данных внутри ДНК живых организмов. Код файла переводят в набор нуклеотидов (составных частей генома) и на основе него синтезируют цепочку ДНК. Далее ее помещают в плазмиды — небольшие носители ДНК внутри живых клеток, которые делятся независимо от носителя, а сами плазмиды «подсаживают» в бактерии кишечной палочки E. Coli. Так бактерии становятся «живыми дисками» и передают информацию потомкам. Исходный файл удалось восстановить со 100%-й точностью через 100 поколений. #наука @artifnews

В вейпах нашли КАКАШКИ — исследование из США показало, что внутри парилок, помимо никотина и спирта, сидят бактерии из фекалий и куча другой микроживности. Учёные проверили 1300 устройств и выяснили, что с каждой затяжкой в лёгкие летит не «ванильный лёд», а грязь, которая может вызвать воспаления, разрушение клеток и ускоренное старение организма. JDMax #исследования

#исследования Что, если нейросети научатся не просто обучаться, а эволюционировать — добавлять себе новые нейроны, забывать старое, адаптировать свою структуру под задачи? Авторы статьи «Neuroplasticity in Artificial Intelligence — An Overview and Inspirations on Drop In & Out Learning» предлагают переосмыслить архитектуру нейросетей, вдохновляясь нейропластичностью мозга. Современные нейросети, включая LLM, имеют статичную структуру: количество и соединения нейронов фиксированы. Однако в мозге нейроны могут появляться (нейрогенез), погибать (апоптоз) и самое главное — перестраивать связи (нейропластичность). Авторы предлагают комплексно перенести эти процессы в ИИ, чтобы модели могли динамически адаптироваться к новым задачам и данным. Dropout — давно известная техника, в рамках которой отдельные нейроны отключаются во время обучения. Dropin — подход, при котором в сеть вводятся новые нейроны, имитируя нейрогенез. Это позволяет модели расширять свои возможности по мере необходимости. Таким образом, сеть может не только «забывать» ненужное, но и учиться новому, подобно мозгу. Менять размер своей архитектуры, оптимизируя объем памяти и вычислений. В статье авторы также проанализировали другие публикации последних лет, в которых использовались сходные принципы. Upd: Один из подписчиков поделился записью доклада «Нейросети с адаптивно обучаемой архитектурой через выращивание новых синапсов», который он делал на Data Fest 2024.

✈️ Студенты НИУ ВШЭ Санкт-Петербурга опросили пассажиров аэропорта Пулково и выяснили их отношение к внедрению биометрических технологий. Оказалось, что более 60% опрошенных готовы использовать биометрию для ускорения предполётных процедур. Наиболее открыты к нововведениям респонденты в возрасте 14–18 лет — 80% из них поддерживают технологию. В то же время граждане старше 60 лет чаще высказывались в пользу прохождения всех проверок по паспорту. Также выяснилось, что половина респондентов готова очно зарегистрировать биометрические данные, если это поможет быстрее пройти на посадку. 🙏 В опросе приняли участие две тысячи пассажиров внутренних рейсов, более 80% — в возрасте от 18 до 60 лет. #исследования

💁‍♀️ Банки стали чаще использовать биометрию для дистанционного подтверждения личности клиента. К такому выводу пришли авторы исследования «Цифровая зрелость розничных банков 2024». На основе данных по крупнейшим кредитным организациям эксперты установили, что удалённую идентификацию на базе Единой биометрической системы предлагают 63% банков. За год этот показатель вырос на 9 процентных пунктов. «Биометрия как метод идентификации личности часто применяется в повседневной жизни. По сравнению с исследованием 2023 года, всё больше банков используют этот способ для привлечения новых клиентов. Каждый, у кого сданы биометрические данные, может удалённо открыть счёт или совершить денежный перевод, просто пройдя идентификацию на сайтах банков, предоставляющих эту услугу», – отмечают авторы исследования. При этом к услугам выездных сотрудников для подтверждения личности клиента обращаются меньше банков – 60%. За год популярность такого способа обслуживания выросла на 6 процентных пунктов. #исследования

⚡️НЕ ТОЛЬКО HARD, НО И SOFT Друзья, в российской ИТ-сфере выявили, что крупные работодатели все больше ценят софт-навыки у потенциальных сотрудников. Данный анализ реализовала российская компания ITQuick, смотрим что у них получилось 👇🏻 👀Кто принимал участие? Более 2100 руководителей и начальников отделов в ИТ компаниях. Целью опроса было выяснить, насколько важно наличие софт-навыков у кандидатов при трудоустройстве. 🔎Согласно исследованию.. 41% руководителей стали чаще обращать внимание на софт-скиллы кандидатов. Самым важным скиллом считается «гибкость и умение адаптироваться к изменениям» – за него отдали голос 64% респондентов. На втором месте находится «умение эффективно решать проблемы и принимать решения". И также отмечают умение работать в команде (43%), коммуникативные навыки (37%) и лидерские качества (33%). 💭Что делать с этой информацией дальше? Сложно сказать, что важнее, ведь все сильно зависит от позиции. Но взять во внимание, что важность софт-скиллов становится все более явной. Умение находить решения и работать в команде сегодня оценивается выше, чем когда-либо прежде. Технические знания помогут выполнять задачи, но социальные навыки и способности к решению проблем сделают ценным специалистом на любом рынке труда. Если выбирать, что все-таки важнее? Поделитесь своим мнением в комментариях! Читай, импортозамещай, живи! @rdw_computers#исследования

К компании из Иволги, Ласточки и Сапсана добавится птица Финист. И вовсе даже не мифическая. Скоростной пригородный поезд нового поколения проходит сейчас финальные испытания. #наука

🅰️Что 122 тысячи запросов к нейросетям говорят про поведение пользователей На Хабре вышло исследование, которое редко встретишь. Обычно пишут "мы внедрили AI и всё стало хорошо". А тут компания открыла реальные логи использования. 527 сотрудников, 7 месяцев, каждый запрос посчитан. Видно кто, что и сколько спрашивал у нейросетей. Можно читать это как кейс про внедрение. А можно как исследование поведения пользователей. Второе интереснее. ➡️Люди не переключают то, что работает Сотрудникам дали доступ ко всем моделям. Дорогим и дешёвым. Угадайте, сколько запросов пошло через дешёвые? 4%. Не потому что они хуже. Просто дорогая стояла по умолчанию. И даже для задачи "напиши письмо клиенту" люди жали самую мощную модель. Выбор вроде есть, но никто им не пользуется. Для руководителя это напоминание: если хочешь, чтобы пользователи что-то выбирали, мало положить опцию рядом. Выбор по умолчанию и есть настоящий выбор. ➡️Большинство не знает, что спросить Якоб Нильсен (тот самый, который про юзабилити) говорит: только 20% людей могут нормально сформулировать запрос к нейросети. Остальные пробуют пару раз, не получают результат и уходят. В этом исследовании из 527 человек активными стали 416. Остальные потыкались и забили. Но кто распробовал, те остаются. 85% продолжают пользоваться после первого месяца. Получается, что вовлечение в AI-продукт это не "вот вам чат, пишите". Это помощь с барьером "а что вообще спросить" и "как сформулировать, чтобы получить нормальный ответ". ➡️Картинки съедают бюджет 74% сотрудников хотя бы раз генерировали картинки. Включая бухгалтерию. Это вдвое выше среднего по рынку. И тут интересно: треть запросов (картинки) съела две трети бюджета. Почему так? Люди выбирают максимальное качество и сразу 4 варианта, потому что "а вдруг пригодится". Никто не думает про стоимость, пока её не покажешь в лоб. Если в продукте есть "тяжёлая" фича, нужны ограничители. Не прятать её, но показывать цену решения. ➡️Что ещё есть в исследовании Там много всего. Сравнение моделей по стоимости, расчёт окупаемости, графики по часам активности и кривая Парето по расходам. Рекомендуем полазить, особенно если думаете про внедрение AI в команде. p.s. Графики из оригинальной статьи. #ИИ#AI#Нейросети ——— #Исследования ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

🔴AI стал нормой в разработке, но верят ему всё меньше Stack Overflow — крупнейшая в мире площадка вопросов и ответов для программистов — опубликовала результаты своего ежегодного исследования. В 2025 году в опросе приняли участие более 49 тысяч разработчиков из 177 стран. Вопросы касались 314 технологий, в том числе и активно обсуждаемой темы искусственного интеллекта. 🔵AI уже стал повседневным инструментом: 84 % разработчиков используют его в работе, а каждый второй — ежедневно. Но чем опытнее специалист, тем осторожнее он относится к машинным ответам. Всего 3 % респондентов полностью доверяют результатам AI, причём среди новичков этот показатель выше, чем у стажистов. 🔵Отношение к AI за год изменилось: благосклонность упала с более чем 70 % до 60 %. Почти половина опрошенных призналась, что не доверяет точности выдачи. Частая жалоба — «почти правильный, но не совсем» код, который приводит к скрытым ошибкам и требует долгой отладки. 🔵В работе AI чаще используют для поиска решений, обучения и работы с документацией. Но есть сферы, куда его пускают неохотно: более 3/4 разработчиков не планируют применять AI для развёртывания и мониторинга, а почти 70 % — для планирования проектов. 🔵Модели AI: - По фактическому использованию лидируют OpenAI GPT-модели (GPT-4 и GPT-3.5). - По восхищению (те, кто использовал и хочет продолжать) на первом месте — Claude Sonnet от Anthropic, далее GPT. Высокие позиции также у Gemini Reasoning, а интерес к открытым моделям вроде Mistral и LLaMA продолжает расти. 🔵Отдельно исследование затронуло AI-агентов. Ими уже пользуется треть участников, и почти 70 % из них отмечают рост продуктивности. Тем не менее, так называемый vibe coding — когда код полностью пишет AI по описанию — остаётся редкостью: большинство разработчиков предпочитают держать контроль над кодом в своих руках. В целом, AI стал нормой, но разработчики относятся к нему всё более прагматично — используют, но перепроверяют. Посмотрите полные результаты исследования. Там много чего еще. #ИИ#AI#Нейросети ——— #События#Исследования ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct

🎓 Сбер наградит лучших ученых 2025 года Сбер объявил лауреатов своей Научной премии за 2025 год с призовым фондом более 100 миллионов рублей. Впервые ко всем трём классическим номинациям добавили блок «ИИ в науке» для исследователей до 35лет. Лауреаты основных категорий получат по 30 миллионов рублей, победители ИИ-направлений по 5 миллионов и дополнительно 1 миллион на облачные вычисления Всего поступило 290 заявок, втрое больше прошлогоднего. В классических номинациях победили Сергей Кривовичев (Физический мир), Борис Алексеев (Науки о жизни) и Роман Соловьёв (Цифровая вселенная). В ИИ-направлениях награды получили Дмитрий Пензар и Михаил Медведев, а вот победителя в категории «ИИ в науке. Цифровая вселенная» в этом году не выбрали Стоит ли Сберу дальше наращивать призовой фонд премии? 👍 — да, мотивации много не бывает 🤨 — лучше вложить эти деньги во что-то прикладное Наш бот с актуальными нейросетями: @bytegens_bot 🤖БайтГен | #технологии#наука#ИИ#новости