Riemann Cavity

Штош, пока ближний восток уверенными скольжениями ракет по хумусу влетает в третью мировую, макрорынок наполняется надеждами, а OpenAI влетает в военку поступью гиганта на кремниевых ногах - Китай клонировал обезьянку!

Пишут, что:
1) Клонировать приматов оказалось намного сложнее - и ученым пришлось модифицировать процедуру с Долли, а точнее - somatic cell nuclear transfer (SCNT) (по ссылке классный обзор прогресса в клонировании)
2) В предыдущей попытке 1/35 макак родилась живой, но умерла через день 🥺
3) Основной проблемой были кривые клетки плаценты, предшественники которых - трофобласты - заменили на здоровые, что значительно повысило успешность процесса, и привело к рождению Ретро 🥰
4) До этого, в 1999 году, макака Тетра была создана технологией деления эмбриона (embryo splitting) - но подобная технология позволяет создавать до 4 клонов за раз, в идеале ➟ маловато будет для тестирования!

Коллеги запускают онлайн-интенсив по компьютерному зрению от ШАДа и Яндекс
Поработаем с диффузионными моделями и узнаем про начинку YandexArt

Регистрация до 24 ноября
Отбор с 6 до 29 ноября

https://shad.yandex.ru/cvweek

Ян ЛеКун отжег в недавней лекции:

Некоторые люди называют интеллект человеческого уровня AGI (artificial general intelligence), но мне не нравится этот термин. Не то, чтобы машины не могли достичь человеческого уровня интеллекта — просто человеческий интеллект не является общим. Мы вообще довольно специализированные животные. Просто нам трудно осознать свою специализацию, так как мы можем вообразить себе только подмножество из всех возможных интеллектуальных задач.

Существуют задачи, которые мы не способны представить себе даже в самых смелых мечтах. Поэтому нам кажется, что мы обладаем общим интеллектом, хотя это не так.

потрясающий текст про закат компании ABBYY как наименьшее из последствий краха всей компьютерной лингвистики под натиском статистических моделей языка. Пластмассовый мир chatGPT победил все попытки построить детерминированные онтологии, а способ решения любой проблемы "завалить вычислительными мощностями", оказался более надежным и масштабируемым, чем любая попытка разобраться что же происходит внутри системы (и язык здесь только один из примеров)

по ссылке обзор развития компьютерной лингвистики от ранних моделей до трансформеров, которые появились как способ улучшить качество гугл-переводчика, расцвет ABBYY как одной из самых успешных российских ИТ-компаний, почти академическая культура физтехов внутри, «горький урок» больших данных и сгоревшие сотни миллионов долларов на амбициозную попытку построить дерево онтологий всех языков сразу (ABBYY compreno).

про мегапроект ABBYY compreno я когда-то очень давно случайно увидел статью и будучи студентом физиком, конечно, был очарован масштабом. это же такая мечта технаря в вакууме: давайте мы все тексты сведем к логическим инвариантам, соединим их стрелочками и построим граф всего языка. то есть к сущностям типа собака / стол / книга, которые не теряют своей сути при переезде между странами. тогда для перевода между языками можно будет делать преобразование в этот мета-язык и из него в еще один шаг переводить тексты в любой другой. впечатлился, посмотрел на страшные диаграммы простых предложений (скину их в комменты, зацените) и забыл об этом на долгие годы. но конечно и представить не мог, сколько копий было поломано и сколько ресурсов потрачено (получается, что впустую).

а самое забавное, что современные большие языковые модели примерно так и работают — все тексты переводят в свой мета-язык и обратно, только этот язык
1) математический (операции над текстом превращаются в операции над векторами в многомерных пространствах, писал об этом)
2) не интерпретируемый, то есть не сводимый к человеческим интуициями

рекомендую вспоминать об этом каждый раз, когда вы слышите тезис "оно не мыслит как человек, следовательно оно глупое". про подсчет букв в предложениях, математические навыки ЛЛМ или заковыристые логические задачки. самолеты тоже не летают как птицы, и ничего.

очень рекомендую прочитать целиком: https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/