#religion
"Гелсингер, покинувший Intel в прошлом году, в марте 2025 года занял пост исполнительного председателя в технологической компании Gloo. Согласно сообщению издания Futurism со ссылкой на материал The Guardian, компания нацелена на «продвижение христианских ценностей в Кремниевой долине и Конгрессе США».
По заявлению Гелсингера, его жизненной миссией является работа над технологией, которая улучшит качество жизни каждого человека на планете и «ускорит возвращение Христа».
В арсенале Gloo имеется набор цифровых инструментов, включая собственную языковую модель под названием Christian-Aligned Large Language Model (CALLM), также известную как Gloo Kingdom-Aligned Large Language Model (KALLM). При этом, бесплатная подписка позволяет церковным лидерам создавать собственных ИИ-ассистентов, обученных на их проповедях и контенте."
Жесть.
https://3dnews.ru/1131834/bivshiy-glava-intel-patrik-gelsinger-zapustil-proekt-po-sozdaniyu-hristianskogo-ii
"Гелсингер, покинувший Intel в прошлом году, в марте 2025 года занял пост исполнительного председателя в технологической компании Gloo. Согласно сообщению издания Futurism со ссылкой на материал The Guardian, компания нацелена на «продвижение христианских ценностей в Кремниевой долине и Конгрессе США».
По заявлению Гелсингера, его жизненной миссией является работа над технологией, которая улучшит качество жизни каждого человека на планете и «ускорит возвращение Христа».
В арсенале Gloo имеется набор цифровых инструментов, включая собственную языковую модель под названием Christian-Aligned Large Language Model (CALLM), также известную как Gloo Kingdom-Aligned Large Language Model (KALLM). При этом, бесплатная подписка позволяет церковным лидерам создавать собственных ИИ-ассистентов, обученных на их проповедях и контенте."
Жесть.
https://3dnews.ru/1131834/bivshiy-glava-intel-patrik-gelsinger-zapustil-proekt-po-sozdaniyu-hristianskogo-ii
3DNews - Daily Digital Digest
Бывший глава Intel Патрик Гелсингер запустил проект по созданию христианского ИИ
Экс-генеральный директор Intel Патрик Гелсингер (Patrick Gelsinger) возглавил технологическую компанию Gloo, которая занимается созданием искусственного интеллекта, проводя религиозную линию. По словам Гелсингера, его жизненной миссией является разработка…
Forwarded from Data Secrets
Самая громкая статья месяца – Hierarchical Reasoning Model
Без предисловий, сразу главный результат: у авторов получилось сделать модельку всего на 27 миллионов (!) параметров, которая обошла o3-mini на ARC-AGI-1. Неудивительно, что об этой работе сейчас говорит все комьюнити, а авторы ARC-AGI даже сами написали большой разбор результатов модели на их бенчмарке.
Погнали разбираться.
Итак, вся архитектура состоит из двух рекуррентных модулей: быстрого низкоуровневого и медленного высокоуровневого. Первый отвечает за быстрые локальные вычисления и решения частных задач, а цель второго – абстрактно управлять процессом и ставить таски первому.
Суть в том, что они обновляются с разной частотой. Исходная задача разбивается на несколько циклов рассуждения. В каждом из них верхний модуль обновляется только один раз и дает новый контекст нижнему модулю, который в свою очередь делает много мелких шагов и ищет локальное решение.
Сколько будет таких итераций, модель решает сама. Останавливаться (или не останавливаться) в правильный момент ее специально учили с помощью RL. Так что «думать» она может и пару секунд, и пару часов.
Обучается HRM не совсем привычно для рекуррентной модели: здесь, вместо того чтобы сохранять все внутренние состояния, авторы решили обновлять градиенты только по финальному стейту. Удивительно, но факт – это работает.
Кстати, вся конструкция и принцип обучения очень похожи на то, как работает наш мозг. Некоторые области отвечают за абстракцию, другие – за конкретные моментальные действия, а общаются они посредством обратных связей. Здесь те же принципы иерархии (отсюда и название). Плюс, мозг тоже не хранит промежуточные траектории и к сходимости приходит через схожие волновые циклы.
Итог: модель для своего размера просто беспрецедентно хороша на решениях всяких головоломок типа судоку, лабиринтов и индуктивных задач. В общем, именно в тех областях, где привычные LLM обычно фейлятся. Конечно, особенно поражают результаты на ARC-AGI, которые мы описали в начале.
Революция или нет, но выглядит действительно очень изящно и эффектно.
Обязательно почитайте работу полностью тут (+ вот еще один отличный разбор на русском языке)
Без предисловий, сразу главный результат: у авторов получилось сделать модельку всего на 27 миллионов (!) параметров, которая обошла o3-mini на ARC-AGI-1. Неудивительно, что об этой работе сейчас говорит все комьюнити, а авторы ARC-AGI даже сами написали большой разбор результатов модели на их бенчмарке.
Погнали разбираться.
Итак, вся архитектура состоит из двух рекуррентных модулей: быстрого низкоуровневого и медленного высокоуровневого. Первый отвечает за быстрые локальные вычисления и решения частных задач, а цель второго – абстрактно управлять процессом и ставить таски первому.
Суть в том, что они обновляются с разной частотой. Исходная задача разбивается на несколько циклов рассуждения. В каждом из них верхний модуль обновляется только один раз и дает новый контекст нижнему модулю, который в свою очередь делает много мелких шагов и ищет локальное решение.
Сколько будет таких итераций, модель решает сама. Останавливаться (или не останавливаться) в правильный момент ее специально учили с помощью RL. Так что «думать» она может и пару секунд, и пару часов.
Обучается HRM не совсем привычно для рекуррентной модели: здесь, вместо того чтобы сохранять все внутренние состояния, авторы решили обновлять градиенты только по финальному стейту. Удивительно, но факт – это работает.
Кстати, вся конструкция и принцип обучения очень похожи на то, как работает наш мозг. Некоторые области отвечают за абстракцию, другие – за конкретные моментальные действия, а общаются они посредством обратных связей. Здесь те же принципы иерархии (отсюда и название). Плюс, мозг тоже не хранит промежуточные траектории и к сходимости приходит через схожие волновые циклы.
Итог: модель для своего размера просто беспрецедентно хороша на решениях всяких головоломок типа судоку, лабиринтов и индуктивных задач. В общем, именно в тех областях, где привычные LLM обычно фейлятся. Конечно, особенно поражают результаты на ARC-AGI, которые мы описали в начале.
Революция или нет, но выглядит действительно очень изящно и эффектно.
Обязательно почитайте работу полностью тут (+ вот еще один отличный разбор на русском языке)
#hpo #hpt
Почему автор статьи считает, что ожидание результатов работы оптимизатора HP не позволяет заниматься другими задачами по проекту - непонятно. С оценками выгоды от HPO в 1-2% я не согласен, она больше. Но в целом есть над чем задуматься.
https://pub.towardsai.net/stop-tuning-hyperparameters-youre-just-procrastinating-91757b1b87b1
Почему автор статьи считает, что ожидание результатов работы оптимизатора HP не позволяет заниматься другими задачами по проекту - непонятно. С оценками выгоды от HPO в 1-2% я не согласен, она больше. Но в целом есть над чем задуматься.
https://pub.towardsai.net/stop-tuning-hyperparameters-youre-just-procrastinating-91757b1b87b1
Medium
Stop Tuning Hyperparameters. You’re Just Procrastinating.
You Spent 3 Weeks Tuning. Your Colleague Beat Your Score in 2 Hours With Better Data.
Forwarded from Сказки Дядюшки Зомбака
Телеканал National Geographic сделал документалку про UAP под названием UFO's: Investigating the Unknown. Название, конечно, дурацкое. Посмотреть её за пределами США нельзя, так что или VPN или вот тут чувак выложил все пять серий на ютуб (в 360p, правда, но пока ещё их не удалили).
-📹 Первая серия
-📹 Вторая серия
-📹 Третья серия
-📹 Четвёртая серия
-📹 Пятая серия
Я посмотрел пока только первую и, в целом, не впечатлён, если вы читаете мой канал давно, то вы всё это давным-давно видели и слышали.
Но поражает внимание к деталям - они туда пригласили всех. Есть интервью и с сенатором Гарри Ридом (который давал бабки на AATIP через Роберта Бигелоу и черный бюджет Пентагона) и с Луи Элизондо (главой AAWSAP и позже AATIP) и пилота Дэвида Фрейзера и его второго пилота Алексу Дитрих пригласили (которые тиктак впервые увидели) и чувака, который заснял тиктак на IR-камеру над USS Nimitz и рассказали как в New York Times та статья про НЛО из 2017 вообще попала.
Короче, документалка реально хорошая и надо смотреть, но ничего нового там, скорее всего не будет, это просто хороший рекап всего того, что было "в предыдущих сериях".
-
-
-
-
-
Я посмотрел пока только первую и, в целом, не впечатлён, если вы читаете мой канал давно, то вы всё это давным-давно видели и слышали.
Но поражает внимание к деталям - они туда пригласили всех. Есть интервью и с сенатором Гарри Ридом (который давал бабки на AATIP через Роберта Бигелоу и черный бюджет Пентагона) и с Луи Элизондо (главой AAWSAP и позже AATIP) и пилота Дэвида Фрейзера и его второго пилота Алексу Дитрих пригласили (которые тиктак впервые увидели) и чувака, который заснял тиктак на IR-камеру над USS Nimitz и рассказали как в New York Times та статья про НЛО из 2017 вообще попала.
Короче, документалка реально хорошая и надо смотреть, но ничего нового там, скорее всего не будет, это просто хороший рекап всего того, что было "в предыдущих сериях".
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Natgeotv
National Geographic Channel
View photos, videos, articles and other features about National Geographic Channel's shows
⚡1
#ai #healthcare #medicine
"По словам Сулеймана, в области медицинской диагностики компания «в ближайшие два–три года сможет достичь медицинского суперинтеллекта». Для этого потребуются настоящие прорывы, но если задача будет реализована, ИИ «увеличит продолжительность нашей жизни и подарит каждому больше здоровых лет, поскольку мы сможем выявлять предотвратимые заболевания гораздо раньше»."
https://3dnews.ru/1132009/microsoft-zaymyotsya-sozdaniem-meditsinskogo-superintellekta
"По словам Сулеймана, в области медицинской диагностики компания «в ближайшие два–три года сможет достичь медицинского суперинтеллекта». Для этого потребуются настоящие прорывы, но если задача будет реализована, ИИ «увеличит продолжительность нашей жизни и подарит каждому больше здоровых лет, поскольку мы сможем выявлять предотвратимые заболевания гораздо раньше»."
https://3dnews.ru/1132009/microsoft-zaymyotsya-sozdaniem-meditsinskogo-superintellekta
3DNews - Daily Digital Digest
Microsoft займётся созданием медицинского суперинтеллекта
Microsoft формирует новую команду с целью создания ИИ, чьи возможности значительно превосходят человеческие в определённых областях, начиная с медицинской диагностики, — сообщило агентство Reuters со ссылкой на руководителя проекта и главу ИИ-подразделения…
#tesla #musk
Нет бы на мороз выгнать.
"В этом году очередное собрание акционеров Tesla характеризовалось вынесением на голосование вопроса об утверждении плана компенсации за труд генерального директора Илона Маска (Elon Musk), который подразумевал при благоприятном стечении обстоятельств выплату ему почти $1 трлн в течение ближайших десяти лет. Решение было принято примерно 75 % голосов, как стало известно по итогам собрания акционеров.
Помимо передачи Илону Маску около $1 трлн в несколько траншей в течение десяти лет при условии выполнения ряда условий, новый план компенсации позволяет ему увеличить собственную долю в капитале компании с 13 до 25 %. Как отмечалось ранее, этот фактор для самого Маска имел едва ли не большее значение, чем денежное вознаграждение как таковое.
Ближайшая цель, достижение которой позволит Маску получить десятки миллиардов долларов, заключается в увеличении капитализации Tesla до $2 трлн. Поскольку сейчас она достигает $1,54 трлн, выполнение данного условия кажется не таким уж сложным. Дальнейшие цели в этой сфере расписаны с шагом в $500 млрд вплоть до уровня $6,5 трлн, а две последние увеличивают шаг до $1 трлн. Таким образом, чтобы получить максимальную выплату, Илону Маску нужно способствовать увеличению капитализации компании до $8,5 трлн.
В то же время, Tesla должна увеличить размер годовой прибыли по методике EBITDA с $50 до $400 млрд, причём в прошлом квартале величина этого показателя достигла лишь $4,2 млрд. С точки зрения развития бизнеса Tesla оговорены и сопутствующие цели. Компания должна увеличить количество выпущенных электромобилей с нынешних 8 до 20 млн штук, довести количество активных подписчиков FSD до 10 млн человек, а также выпустить по 1 млн человекоподобных роботов Optimus и роботакси.
Новый план не ограничивает Маска в политической активности и не требует от него тратить какое-то минимально допустимое время на управление компанией Tesla."
Некисло устроился Маск.
"Само собой, на собрании акционеров Маск предсказуемо делал упор на развитии бизнеса по выпуску человекоподобных роботов. Этот рынок, по его словам, будет больше, чем сегмент смартфонов, и в целом больше чего-либо ещё. Миллиардер предложил использовать таких роботов не только для борьбы с бедностью и предоставления качественной медицинской помощи всем нуждающимся, но и для профилактики преступлений. По замыслу Маска, роботы могли бы следовать по пятам за преступниками и предотвращать правонарушения."
wtf?
https://3dnews.ru/1132023/aktsioneri-tesla-poddergali-plan-po-viplate-ilonu-masku-1-trln-tremya-chetvertyami-golosov
Нет бы на мороз выгнать.
"В этом году очередное собрание акционеров Tesla характеризовалось вынесением на голосование вопроса об утверждении плана компенсации за труд генерального директора Илона Маска (Elon Musk), который подразумевал при благоприятном стечении обстоятельств выплату ему почти $1 трлн в течение ближайших десяти лет. Решение было принято примерно 75 % голосов, как стало известно по итогам собрания акционеров.
Помимо передачи Илону Маску около $1 трлн в несколько траншей в течение десяти лет при условии выполнения ряда условий, новый план компенсации позволяет ему увеличить собственную долю в капитале компании с 13 до 25 %. Как отмечалось ранее, этот фактор для самого Маска имел едва ли не большее значение, чем денежное вознаграждение как таковое.
Ближайшая цель, достижение которой позволит Маску получить десятки миллиардов долларов, заключается в увеличении капитализации Tesla до $2 трлн. Поскольку сейчас она достигает $1,54 трлн, выполнение данного условия кажется не таким уж сложным. Дальнейшие цели в этой сфере расписаны с шагом в $500 млрд вплоть до уровня $6,5 трлн, а две последние увеличивают шаг до $1 трлн. Таким образом, чтобы получить максимальную выплату, Илону Маску нужно способствовать увеличению капитализации компании до $8,5 трлн.
В то же время, Tesla должна увеличить размер годовой прибыли по методике EBITDA с $50 до $400 млрд, причём в прошлом квартале величина этого показателя достигла лишь $4,2 млрд. С точки зрения развития бизнеса Tesla оговорены и сопутствующие цели. Компания должна увеличить количество выпущенных электромобилей с нынешних 8 до 20 млн штук, довести количество активных подписчиков FSD до 10 млн человек, а также выпустить по 1 млн человекоподобных роботов Optimus и роботакси.
Новый план не ограничивает Маска в политической активности и не требует от него тратить какое-то минимально допустимое время на управление компанией Tesla."
Некисло устроился Маск.
"Само собой, на собрании акционеров Маск предсказуемо делал упор на развитии бизнеса по выпуску человекоподобных роботов. Этот рынок, по его словам, будет больше, чем сегмент смартфонов, и в целом больше чего-либо ещё. Миллиардер предложил использовать таких роботов не только для борьбы с бедностью и предоставления качественной медицинской помощи всем нуждающимся, но и для профилактики преступлений. По замыслу Маска, роботы могли бы следовать по пятам за преступниками и предотвращать правонарушения."
wtf?
https://3dnews.ru/1132023/aktsioneri-tesla-poddergali-plan-po-viplate-ilonu-masku-1-trln-tremya-chetvertyami-golosov
3DNews - Daily Digital Digest
Илон Маск станет триллионером — акционеры Tesla одобрили рекордный план компенсации
В этом году очередное собрание акционеров Tesla характеризовалось вынесением на голосование вопроса об утверждении плана компенсации за труд генерального директора Илона Маска (Elon Musk), который подразумевал при благоприятном стечении обстоятельств выплату…
#hardware #tpu
"Google представила новые процессоры Axion и тензорные ускорители Ironwood — TPU седьмого поколения. По словам компании, чипы Axion на 50 % производительнее и на 60 % энергоэффективнее современных x86-процессоров, а TPU Ironwood — самый производительный и масштабируемый настраиваемый ИИ-ускоритель на сегодняшний день и первый среди чипов Google, разработанный специально для запуска обученных ИИ-моделей (инференса)."
https://3dnews.ru/1132007/google-predstavila-protsessori-axion-i-tenzorniy-uskoritel-ironwood-dlya-obucheniya-i-zapuska-ogromnih-iimodeley
"Google представила новые процессоры Axion и тензорные ускорители Ironwood — TPU седьмого поколения. По словам компании, чипы Axion на 50 % производительнее и на 60 % энергоэффективнее современных x86-процессоров, а TPU Ironwood — самый производительный и масштабируемый настраиваемый ИИ-ускоритель на сегодняшний день и первый среди чипов Google, разработанный специально для запуска обученных ИИ-моделей (инференса)."
https://3dnews.ru/1132007/google-predstavila-protsessori-axion-i-tenzorniy-uskoritel-ironwood-dlya-obucheniya-i-zapuska-ogromnih-iimodeley
3DNews - Daily Digital Digest
Google выпустила Arm-процессоры Axion и тензорный ускоритель Ironwood для обучения и запуска огромных ИИ-моделей
Сегодня Google представила новые процессоры Axion и тензорные ускорители Ironwood — TPU седьмого поколения. По словам компании, чипы Axion на 50 % производительнее и на 60 % энергоэффективнее современных x86-процессоров, а TPU Ironwood — самый производительный…
#ai
"В самом сложном мультидисциплинарном тесте Humanity's Last Exam (HLE), который включает около 3000 задач по математике, естественнонаучным и гуманитарным дисциплинам, Kimi K2-Thinking заняла первое место среди всех моделей, оставив позади GPT-5 и Claude Sonnet 4.5. Она успешно справилась с подключением инструментов для HLE, выполняя до 120 шагов. Доступен также режим Heavy, позволяющий Kimi K2-Thinking работать на уровне GPT-5 Pro и Grok 4 Heavy: параллельно запускаются восемь экземпляров модели, все дают ответы на запрос, из которых собирается окончательный. В бесплатном чат-боте эта ресурсоёмкая версия отсутствует."
https://3dnews.ru/1132045/kitaytsi-predstavili-iimodel-kimi-k2thinking-kotoraya-prevzoshla-gpt5
"В самом сложном мультидисциплинарном тесте Humanity's Last Exam (HLE), который включает около 3000 задач по математике, естественнонаучным и гуманитарным дисциплинам, Kimi K2-Thinking заняла первое место среди всех моделей, оставив позади GPT-5 и Claude Sonnet 4.5. Она успешно справилась с подключением инструментов для HLE, выполняя до 120 шагов. Доступен также режим Heavy, позволяющий Kimi K2-Thinking работать на уровне GPT-5 Pro и Grok 4 Heavy: параллельно запускаются восемь экземпляров модели, все дают ответы на запрос, из которых собирается окончательный. В бесплатном чат-боте эта ресурсоёмкая версия отсутствует."
https://3dnews.ru/1132045/kitaytsi-predstavili-iimodel-kimi-k2thinking-kotoraya-prevzoshla-gpt5
3DNews - Daily Digital Digest
Китайцы представили ИИ-модель Kimi K2-Thinking, которая превзошла GPT-5
Китайская компания Moonshot AI начала развёртывать рассуждающий вариант своей модели искусственного интеллекта — она носит название Kimi K2-Thinking. Разработчик опубликовал результаты тестов модели, из которых видно, что она выступает на равных с передовыми…
#astronomy
"Если методика определения расстояний до сверхновых Ia ошибочна, считают учёные из Южной Кореи, то вопрос с тёмной энергией и ускоренным расширением Вселенной имеет другой ответ — вне рамок ΛCDM, а альтернативные теории действительно существуют. Поэтому в новой работе исследователи заново проанализировали надёжность этих «стандартных свечей», изучив 300 галактик, где такие сверхновые были найдены.
Полученные результаты ошеломили: с 99,999-процентной надёжностью они показали, что сверхновые Ia в популяциях с молодыми звёздами (в ранней Вселенной) кажутся тусклее стандартной светимости, а сверхновые из звёзд старых популяций — ярче стандартной светимости. Тем самым перечёркиваются все прежние расчёты, поскольку они опирались на ошибочные выводы о яркости тех или иных «стандартных свечей». Погрешность возникла как по причине более сильной запылённости галактик с молодыми звёздами в фазе активного звездообразования, так и в связи с тем, что более старые и близкие к нам звёзды содержат больше металлов и вспыхивают гораздо ярче молодых звёзд с низкой металличностью.
Опираясь на новые данные, учёные подсчитали, что Вселенная находится в стадии замедления расширения, а не ускоренного. Придёт время — и гравитация возьмёт своё: Вселенная начнёт сжиматься. Также новые данные хорошо ложатся на альтернативные модели эволюции Вселенной, в частности DESI и BAO. Исследователи призывают научное сообщество проверить их наблюдения и выводы."
https://3dnews.ru/1132040/vselennaya-zamedlila-rasshirenie-a-mi-i-ne-zametili
"Если методика определения расстояний до сверхновых Ia ошибочна, считают учёные из Южной Кореи, то вопрос с тёмной энергией и ускоренным расширением Вселенной имеет другой ответ — вне рамок ΛCDM, а альтернативные теории действительно существуют. Поэтому в новой работе исследователи заново проанализировали надёжность этих «стандартных свечей», изучив 300 галактик, где такие сверхновые были найдены.
Полученные результаты ошеломили: с 99,999-процентной надёжностью они показали, что сверхновые Ia в популяциях с молодыми звёздами (в ранней Вселенной) кажутся тусклее стандартной светимости, а сверхновые из звёзд старых популяций — ярче стандартной светимости. Тем самым перечёркиваются все прежние расчёты, поскольку они опирались на ошибочные выводы о яркости тех или иных «стандартных свечей». Погрешность возникла как по причине более сильной запылённости галактик с молодыми звёздами в фазе активного звездообразования, так и в связи с тем, что более старые и близкие к нам звёзды содержат больше металлов и вспыхивают гораздо ярче молодых звёзд с низкой металличностью.
Опираясь на новые данные, учёные подсчитали, что Вселенная находится в стадии замедления расширения, а не ускоренного. Придёт время — и гравитация возьмёт своё: Вселенная начнёт сжиматься. Также новые данные хорошо ложатся на альтернативные модели эволюции Вселенной, в частности DESI и BAO. Исследователи призывают научное сообщество проверить их наблюдения и выводы."
https://3dnews.ru/1132040/vselennaya-zamedlila-rasshirenie-a-mi-i-ne-zametili
3DNews - Daily Digital Digest
Вселенная замедлила расширение, а мы и не заметили
Учёные из Университета Йонсей (Yonsei University) в Южной Корее опубликовали сенсационное исследование, в котором утверждается о переходе Вселенной в фазу замедленного расширения. Принятая сегодня стандартная космологическая модель ΛCDM говорит об обратном…
#automl #flaml
Воодушевлённый, попробовал FLAML zero-shot learning.
Оказалось полной шляпой, не готовой к большим датасетам (т.к. делает полную копию X для препроцессинга), да еще с багами.
Документация хорошая, понятная, но продукт - просто академическая игрушка. Типа FS-библиотек ITMO. Для реальных нагрузок не подходит.
Надо бы детально потестить сам FLAML, но, чувствую, будет то же самое.
Воодушевлённый, попробовал FLAML zero-shot learning.
Оказалось полной шляпой, не готовой к большим датасетам (т.к. делает полную копию X для препроцессинга), да еще с багами.
Документация хорошая, понятная, но продукт - просто академическая игрушка. Типа FS-библиотек ITMO. Для реальных нагрузок не подходит.
Надо бы детально потестить сам FLAML, но, чувствую, будет то же самое.
microsoft.github.io
Zero Shot AutoML | FLAML
flaml.default is a package for zero-shot AutoML, or "no-tuning" AutoML. It uses flaml.AutoML and flaml.default.portfolio to mine good hyperparameter configurations across different datasets offline, and recommend data-dependent default configurations at runtime…
👍1
#clustering #loans
Есть спорные моменты, но есть и инсайты
https://medium.com/@matiasmaquieira96/why-everyones-using-the-wrong-approach-to-payment-default-prediction-and-how-clustering-changes-54de4a803907
Есть спорные моменты, но есть и инсайты
https://medium.com/@matiasmaquieira96/why-everyones-using-the-wrong-approach-to-payment-default-prediction-and-how-clustering-changes-54de4a803907
Medium
Why Everyone’s Using the Wrong Approach to Payment Default Prediction (And How Clustering Changes the Game)
The counterintuitive strategy that helped us reduce payment defaults by 47% without building a single supervised model
👍1
#astronomy #blackholes
Полгода расчётов на суперкомпьютере. Ничего себе.
"Для проверки одной из гипотез ускоренного роста СЧД астрофизики из Колумбийского университета (Columbia University) создали симуляцию карликовой галактики, чтобы в максимальных деталях воспроизвести первые 700 млн лет её эволюции. После полугода обработки данных на суперкомпьютере Zaratan Университета Мэриленда (University of Maryland) с опорой на улучшенную модель эмуляции процессов звездообразования, учёные обнаружили истоки вероятного ускоренного роста чёрных дыр.
Моделирование показало, что в условиях плотных звёздных скоплений в ранней Вселенной эффективность преобразования газа в новые звёзды достигала 80 % вместо современных 2 %. Тем самым рождение звёзд в стародавние времена шло волнами и напоминало взрыв. В частности, их эмуляция показала две взрывные волны звёздообразования, часть звёзд после смерти становилась чёрными дырами звёздной массы.
Затем эти чёрные дыры, как в водовороте, устремлялись к центру галактики, формируя что-то вроде скоплений чёрных дыр в условиях высочайшей плотности звёзд и вещества.
Последующие множественные слияния вели к набору массы и, в итоге, к быстрому возникновению сверхмассивных чёрных дыр в центрах галактик.
Учёные показали, что никакой «новой физики» не требуется, чтобы объяснить, почему сверхмассивные чёрные дыры набирали массу быстрее предела, разрешённого известными законами физики. Всё дело в чрезвычайной плотности материи на заре Вселенной, которая и запустила всю цепочку эволюции СЧД. Сегодня эти множественные слияния не детектируются гравитационно-волновыми обсерваториями.
В будущем лазерные интерферометры планируется развернуть в космосе, создав базу длиной в десятки или сотни тысяч километров. Это позволит подтвердить данное моделирование."
https://3dnews.ru/1132200/bistromu-poyavleniyu-sverhmassivnih-chyornih-dir-vo-vselennoy-nashlos-prostoe-obyasnenie
Полгода расчётов на суперкомпьютере. Ничего себе.
"Для проверки одной из гипотез ускоренного роста СЧД астрофизики из Колумбийского университета (Columbia University) создали симуляцию карликовой галактики, чтобы в максимальных деталях воспроизвести первые 700 млн лет её эволюции. После полугода обработки данных на суперкомпьютере Zaratan Университета Мэриленда (University of Maryland) с опорой на улучшенную модель эмуляции процессов звездообразования, учёные обнаружили истоки вероятного ускоренного роста чёрных дыр.
Моделирование показало, что в условиях плотных звёздных скоплений в ранней Вселенной эффективность преобразования газа в новые звёзды достигала 80 % вместо современных 2 %. Тем самым рождение звёзд в стародавние времена шло волнами и напоминало взрыв. В частности, их эмуляция показала две взрывные волны звёздообразования, часть звёзд после смерти становилась чёрными дырами звёздной массы.
Затем эти чёрные дыры, как в водовороте, устремлялись к центру галактики, формируя что-то вроде скоплений чёрных дыр в условиях высочайшей плотности звёзд и вещества.
Последующие множественные слияния вели к набору массы и, в итоге, к быстрому возникновению сверхмассивных чёрных дыр в центрах галактик.
Учёные показали, что никакой «новой физики» не требуется, чтобы объяснить, почему сверхмассивные чёрные дыры набирали массу быстрее предела, разрешённого известными законами физики. Всё дело в чрезвычайной плотности материи на заре Вселенной, которая и запустила всю цепочку эволюции СЧД. Сегодня эти множественные слияния не детектируются гравитационно-волновыми обсерваториями.
В будущем лазерные интерферометры планируется развернуть в космосе, создав базу длиной в десятки или сотни тысяч километров. Это позволит подтвердить данное моделирование."
https://3dnews.ru/1132200/bistromu-poyavleniyu-sverhmassivnih-chyornih-dir-vo-vselennoy-nashlos-prostoe-obyasnenie
3DNews - Daily Digital Digest
Быстрому появлению сверхмассивных чёрных дыр во Вселенной нашлось простое объяснение
Запуск в работу космического телескопа «Джеймс Уэбб» привёл к открытию множества сверхмассивных чёрных дыр в ранней Вселенной, чему не было объяснения — они просто не успевали вырасти до наблюдаемых масс. Это заставило заново осмыслить эволюцию этих объектов…
🔥1