Три аниме — одно число
Официально объявили, что аниме "Безэмоциональная Кашивада и эмоциональный Ота" (Kao ni Denai Kashiwada-san to Kao ni Deru Oota-kun), "Один танец" (Wandance) и "Звезда, что ярче солнца" (Taiyou yori mo Mabushii Hoshi) будут состоять из 12 эпизодов.
#Анонсы #Новости
Утяжелённые одеяла действительно помогают людям с СДВГ и депрессией — это подтвердили учёные.
Давление ткани имитирует объятия и успокаивает нервную систему. Для остальных выраженный эффект не доказан, но одеяло может пригодиться тем, кто плохо спит, часто стрессует или хочет повысить качество сна.
Не рекомендовано пожилым, детям, а также людям с астмой, апноэ или сердечными заболеваниями — перед покупкой лучше посоветоваться с врачом.
Щас бы просто лежать под одеялом, а не вот это всё.
Дом из фильма «Один дома» В С Ё — в 2024 году его выставили на продажу, а новые владельцы переделали всё до неузнаваемости
Из уютного семейного дома он превратился в почти стерильное пространство без прежней ламповости.
😢
Этот день будет хорошим, ведь вам попался маг, который кастанул бафф на удачу и процветание
🎉 11 ноября - День рождения Зоро из аниме «Ван-Пис»
Собрал чемодан шалаве, как лох последний
Она говорила, что в командировке. Даже фото с самолёта кидала.
А потом мне подписчик прислал сторис: она с каким-то типом на Бали в обнимку.
Улетела "работать", ага. Я ей даже чемодан собирал.
🔎 Google решил главную проблему нейросетей
Все LLM, построенные на архитектуре трансформера, обладают общим недостатком — статичной памятью. Нейросети похожи на людей с антероградной амнезией — они ограничены данными, на которых тренировались, и контекстным окном, но не могут ничего запомнить. Новый диалог — чистый лист.
Модели можно дообучить. Однако, осваивая новые тексты, модель нередко «забывает» часть того, что умела раньше.
Google предлагает новую парадигму вложенного обучения, которая позволяет создать ИИ, обучающийся непрерывно.
🧠 Как это работает?
Подход имитирует работу мозга человека — разделение на кратковременную и долговременную память.
Инженеры разбили нейросеть на уровни, каждый из которых обучается со своей скоростью. В первую очередь обновляются быстрые слои, а самые «глубокие» — остаются практически нетронутыми. В результате модель адаптируется постепенно, и новые знания не «вытесняют» уже усвоенные навыки.
На основе этой концепции исследователи создали архитектуру HOPE — вариант Titans. В тестах экспериментальная модель превзошла «Титанов» и традиционные LLM-трансформеры в точности при генерации текстов, а также при работе с большим контекстом — когда нужно найти крошечную деталь в огромном массиве информации.
В Google надеются, что вложенное обучение поможет преодолеть разрыв между существующими моделями и человеческим разумом — и поможет создать самосовершенствующийся ИИ.
👋 Подпишитесь на Hi, AI!
Комментарии