This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Чжучжоу (Китай) пустили первый в мире безрельсовый трамвай. Трамвай может развивать скорость до 70 км/ч и перевозить до 500 пассажиров.
Sparse Hash AI
Sparse Hash AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Еще один стартап по производству гуманоидных роботов, норвежская Physical Robotics, с концепцией андроида — "π robot". )
Миссия новой компании — «создать поколение роботов, живущих в гармонии с людьми в физическом мире, повышая качество человеческой жизни».
Sparse Hash AI
Миссия новой компании — «создать поколение роботов, живущих в гармонии с людьми в физическом мире, повышая качество человеческой жизни».
Sparse Hash AI
Гуманоидный робот от Xpeng проводит экскурсию по штаб-квартире. Видно, что в обновлении получил биоподобные стопы.
А на втором видео генеральный директор компании рассказывает о планах создания «бионических мышц», «полного покрытия мягкой кожей» и возможности «выбора пола».
Sparse Hash AI
А на втором видео генеральный директор компании рассказывает о планах создания «бионических мышц», «полного покрытия мягкой кожей» и возможности «выбора пола».
Sparse Hash AI
1❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Близняшки из Atomic Heart сильно повлияли на то, какими компании видят андроидов.
👍5
Sparse Hash AI
Гуманоидный робот от Xpeng проводит экскурсию по штаб-квартире. Видно, что в обновлении получил биоподобные стопы. А на втором видео генеральный директор компании рассказывает о планах создания «бионических мышц», «полного покрытия мягкой кожей» и возможности…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Sparse Hash AI
Гуманоидный робот от Xpeng проводит экскурсию по штаб-квартире. Видно, что в обновлении получил биоподобные стопы. А на втором видео генеральный директор компании рассказывает о планах создания «бионических мышц», «полного покрытия мягкой кожей» и возможности…
Не стал вчера сразу публиковать виральное, но спорное видео. Выглядит как девушка в костюме робота, в Китае такое легко прокатывает на выставках. Но появилось продолжение с "разоблачением" в стиле терминатора.
Sparse Hash AI
Sparse Hash AI
❤2
Sparse Hash AI
Не стал вчера сразу публиковать виральное, но спорное видео. Выглядит как девушка в костюме робота, в Китае такое легко прокатывает на выставках. Но появилось продолжение с "разоблачением" в стиле терминатора. Sparse Hash AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Why Can't Transformers Learn Multiplication? Reverse-Engineering Reveals Long-Range Dependency Pitfalls
https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2510.00184v1
Метод Implicit Chain-of-Thought (ICoT), неявная цепочка рассуждений, позволил стандартному трансформеру достичь 100% точности при умножении четырёхзначных чисел, ранее точность была менее 1%.
Процедура обучения ICoT предоставляет явные токены цепочки рассуждений, которые показывают промежуточные шаги вычисления. В течение обучения эти явные токены постепенно удаляются. Это отличается от стандартного файнтюнинга, в котором модель видит только пары вход-выход без промежуточных шагов. Это развивает сильные дальние зависимости между токенами цифр.
Модель ICoT реализует умножение посредством сложного механизма «дерева внимания» на своих двух слоях: слой 1 — кэширование частичных произведений, слой 2 — извлечение и агрегация.
Модель разрабатывает сложные геометрические представления для численных вычислений: суммы Минковского для частичных произведений и кодирование на основе Фурье-базиса.
Sparse Hash AI
https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2510.00184v1
Метод Implicit Chain-of-Thought (ICoT), неявная цепочка рассуждений, позволил стандартному трансформеру достичь 100% точности при умножении четырёхзначных чисел, ранее точность была менее 1%.
Процедура обучения ICoT предоставляет явные токены цепочки рассуждений, которые показывают промежуточные шаги вычисления. В течение обучения эти явные токены постепенно удаляются. Это отличается от стандартного файнтюнинга, в котором модель видит только пары вход-выход без промежуточных шагов. Это развивает сильные дальние зависимости между токенами цифр.
Модель ICoT реализует умножение посредством сложного механизма «дерева внимания» на своих двух слоях: слой 1 — кэширование частичных произведений, слой 2 — извлечение и агрегация.
Модель разрабатывает сложные геометрические представления для численных вычислений: суммы Минковского для частичных произведений и кодирование на основе Фурье-базиса.
Sparse Hash AI
❤3
Vector Symbolic Algebras for the Abstraction and Reasoning Corpus
https://www.alphaxiv.org/overview/2511.08747v1
https://github.com/ijoffe/ARC-VSA-2025
Исследователи для решения ARC-AGI использовали Vector Symbolic Algebras (VSAs).
Sparse Hash AI
https://www.alphaxiv.org/overview/2511.08747v1
https://github.com/ijoffe/ARC-VSA-2025
Исследователи для решения ARC-AGI использовали Vector Symbolic Algebras (VSAs).
Sparse Hash AI
❤1
Sekiyado testflight 2025/11/08_2
https://www.youtube.com/watch?v=DXUuExL8Cac
Тестовый полёт "летающего крыла" из "Навсикая из долины ветров".
Sparse Hash AI
https://www.youtube.com/watch?v=DXUuExL8Cac
Тестовый полёт "летающего крыла" из "Навсикая из долины ветров".
Sparse Hash AI
YouTube
Sekiyado testflight 2025/11/08_2
関宿滑空場でのM-02Jテストフライトの記録です。
2025年11月8日の2本目のフライトです。
2025年11月8日の2本目のフライトです。
Pretraining Without Attention
https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2212.10544v2
https://github.com/jxiw/BiGS
Работа из 23-го года*. State-Space Model, архитектура (Bidirectional Gated SSM, BiGS) которой без механизма внимания достигает производительности уровня BERT.
Архитектура с гейтированием (GATED / SSM) включает поэлементное умножение между преобразованными входными данными и выходами SSM. Этот механизм гейтирования, вдохновленный Gated Linear Units (GLUs), по-видимому, восстанавливает репрезентативную способность, необходимую для эффективного трансферного обучения.
* Из обратившего на себя моё внимание. Недавно нашумевшая работа Dragon Hatchling повторяет эту архитектуру за исключением того, что использует линейное внимание.
Sparse Hash AI
https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2212.10544v2
https://github.com/jxiw/BiGS
Работа из 23-го года*. State-Space Model, архитектура (Bidirectional Gated SSM, BiGS) которой без механизма внимания достигает производительности уровня BERT.
Архитектура с гейтированием (GATED / SSM) включает поэлементное умножение между преобразованными входными данными и выходами SSM. Этот механизм гейтирования, вдохновленный Gated Linear Units (GLUs), по-видимому, восстанавливает репрезентативную способность, необходимую для эффективного трансферного обучения.
* Из обратившего на себя моё внимание. Недавно нашумевшая работа Dragon Hatchling повторяет эту архитектуру за исключением того, что использует линейное внимание.
Sparse Hash AI
Sparse Hash AI
ACT-1 от Sunday Sparse Hash AI
Домашних роботов появилось уже немало, НО...
— Робот можетнаписать симфонию почистить и пожарить картошку, разбить яйцо на сковородку и не сжечь омлет? 😄
Пока что таких ещё не завозили. 😐
— Робот может
Пока что таких ещё не завозили. 😐
👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Полноразмерный T800 от EngineAI. С начала бума/эры андроидов ещё не прошло даже полного года.
Sparse Hash AI
Sparse Hash AI
🔥1