💫 How to build a neutron star — from scratch» с блога James' Space Blog представляет собой подробное руководство по численному моделированию нейтронной звезды с нуля на С++.​

🧠 Основные идеи статьи

🔬 Что такое нейтронная звезда?
Нейтронная звезда — это сверхплотный объект, образующийся после коллапса массивной звезды. Под действием огромного давления протоны и электроны объединяются в нейтроны. Из-за экстремальных условий внутри нейтронной звезды невозможно точно определить её внутреннюю структуру:​

Невозможно создать нейтронную материю в лаборатории.

Объединение общей теории относительности и квантовой механики при таких масштабах остаётся нерешённой задачей.

Существующие модели вращающихся жидкостей в ОТО являются приближёнными.​

⭐️ Этапы моделирования
Построение статической нейтронной звезды: Рассматривается как самогравитирующаяся жидкость в гидростатическом равновесии.

Решается уравнение Толмана–Оппенгеймера–Волкова (TOV), описывающее структуру звезды.​

Добавление вращения и движения: Переход от статической модели к вращающейся и движущейся звезде с использованием дополнительных уравнений.​

Коррекция модели: Внесение поправок для удовлетворения физическим ограничениям, аналогично процессу для чёрных дыр.​

Построение переменных: Вычисление таких параметров, как плотность, энергия и скорость, необходимых для дальнейшего моделирования.​

⚙️ Уравнение состояния (EOS)
Для моделирования используется уравнение состояния, связывающее давление, плотность и внутреннюю энергию.

🧪 Практическая реализация
Автор предоставляет код для реализации модели, разделённый на две части:​

Первая часть: библиотека для моделирования статической нейтронной звезды.

Вторая часть: расширение модели для вращающейся и движущейся звезды.​

Цель — подготовка начальных условий для численного моделирования столкновений нейтронных звёзд.​

🔜 Полный текст статьи доступен по ссылке

@data_math

✔️ OpenAI добавила в API модель генерации изображений GPT-Image-1.

OpenAI открыла доступ к GPT-Image-1 через API — ранее она работала только в ChatGPT.
Стоимость генерации тарифицируется по токенам: текст ($5/млн), ввод изображений ($10/млн), вывод ($40/млн). Одно изображение обходится в $0,02–0,19. Например, картинка 1024×1024 в высоком качестве «съест» 4160 токенов. Модель превосходит Midjourney-v7 в точности следования запросам, но имеет ограничения: плохо распознаёт мелкий текст, нелатинские шрифты, медицинские данные.

Изображения можно загружать через URL или Base64 (PNG, JPEG до 20 МБ). Максимальное разрешение — 768×2000 пикселей. API анализирует объекты, цвета, текст, но не подходит для задач с высокой точностью. Для безопасности добавлены фильтры контента и метаданные C2PA. Тестировать модель можно в Playground OpenAI — подробности в гайдах по работе с API.
openai.com

✔️ Kortix AI выпустила Suna — первый в мире опенсорсный ИИ-агент общего назначения.

Suna — открытый ИИ-агент, способный выполнять реальные задачи через чат-интерфейс. В отличие от закрытых коммерческих моделей, Suna работает офлайн, бесплатен и доступен для самостоятельного хостинга.

Suna не просто отвечает на вопросы: он автоматизирует рутину — от парсинга сайтов и генерации отчетов до развертывания веб-приложений. В основе лежит изолированная Docker-среда, React/Next.js для интерфейса и интеграция с LiteLLM, Supabase и Redis. Помимо исходного кода, есть подписка на развернутый у Kortix AI сервис: бесплатно 10 минут в месяц, за 29$ - 4 часа, а за 199\мес - 40 часов работы Suna.
suna.so

✔️ Firefox анонсировал предпросмотр ссылок с локальным ИИ.

Пользователи Firefox теперь могут заглянуть в содержимое ссылки, не открывая ее. Экспериментальная функция в Firefox Labs 138 показывает карточку с заголовком, описанием, временем чтения и тремя ключевыми пунктами, сгенерированными локальной языковой моделью. Все работает через HTTPS-запросы без загрузки страницы или выполнения скриптов — данные парсятся из метатегов Open Graph и Reader View.

Приватность в приоритете: модель SmolLM2-360M (369 МБ) запускается на устройстве через WebAssembly (wllama), избегая передачи данных в облако. Функция пока в тесте: разработчики ждут фидбека об опыте использования от пользователей.
blog.mozilla.org

✔️ xAI добавила 3 новые функции в Grok.

xAI расширила возможности голосового ассистента Grok: Grok Vision, поддержка многоязыкового аудио и поиск в реальном времени в голосовом режиме. Все это уже доступно пользователям iOS, а для Android-устройств две последние опции открыты только с подпиской SuperGrok. Grok Vision, как заявляют разработчики, позволяет ассистенту анализировать экран смартфона и комментировать происходящее «здесь и сейчас» — например, распознавать объекты или текст.
Ebby Amir (xAI) в X (ex-Twitter)

✔️ BMW внедрит ИИ DeepSeek в свои автомобили для Китая .

BMW объявил о партнерстве с DeepSeek для интеграции ИИ-технологий в машины, продаваемые в Китае. Сотрудничество, представленное на Шанхайском автосалоне, направлено на улучшение «Умного персонального ассистента» — система получит новые функции и расширенный доступ к данным.

Интеграция ИИ DeepSeek ускорит переход BMW к «программно-определяемым» автомобилям. Ожидается, что обновления затронут не только ассистента, но и улучшат интерфейсы, а также поддержат более сложные сценарии автономного управления.
bmwblog.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🖥 Задача: "Оптимизация вероятности успеха в стохастической системе"

📌 Условие:

Вы работаете над системой, где каждый эксперимент (тест, запуск модели, продукт) может быть успешным или неуспешным.
Результат одного запуска — 1 (успех) или 0 (провал).

Известно:

- Вероятность успеха одного эксперимента — неизвестна, обозначим её как p.
- У вас есть N исторических наблюдений: x1, x2, ..., xN, где каждое xi равно 0 или 1.

Вопросы:

1. Построить оценку вероятности успеха p и доверительный интервал на уровне 95%.
2. Рассчитать, сколько экспериментов нужно запустить, чтобы вероятность выхода в прибыль была выше 95%, учитывая:
- стоимость одного запуска C;
- прибыль от одного успешного эксперимента R.

---

▪️ Подсказки:

- Для оценки p используйте биномиальную модель.
- Для доверительного интервала:
- Можно использовать нормальное приближение (если выборка большая),
- Или Wilson-интервал для аккуратности.

---

▪️ Что оценивается:

- Правильная работа с вероятностями и доверием.
- Способность адекватно аппроксимировать биномиальные распределения.
- Чистота и практичность вычислений.

---

▪️ Разбор возможного решения:

▪️ 1. Оценка вероятности успеха:

# p_hat - оценка вероятности успеха
p_hat = sum(xi_list) / N

где xi_list — список из 0 и 1 (результаты экспериментов).

▪️ 2. Доверительный интервал через нормальное приближение:

import math
z = 1.96  # для 95% доверия
std_error = math.sqrt(p_hat * (1 - p_hat) / N)
lower_bound = p_hat - z * std_error
upper_bound = p_hat + z * std_error

▪️ 3. Wilson-интервал (более аккуратный):

z = 1.96  # для 95% доверия
center = (p_hat + z**2 / (2 * N)) / (1 + z**2 / N)
margin = (z * math.sqrt((p_hat * (1 - p_hat) / N) + (z**2 / (4 * N**2)))) / (1 + z**2 / N)
lower_bound = center - margin
upper_bound = center + margin

---

▪️ 4. Прибыльность эксперимента:

Формула прибыли при n экспериментах:

profit = successes * R - n * C

Требуется:

P(profit > 0) >= 0.95

Число успехов должно быть больше определённой границы:

min_successes = (n * C) / R

Если n велико, количество успехов приближается к нормальному распределению:

mean_successes = n * p_hat
std_successes = math.sqrt(n * p_hat * (1 - p_hat))

Для нормального приближения можно написать:

# Вероятность успешности через нормальное распределение
from scipy.stats import norm

# Вероятность, что количество успехов больше нужного
prob = 1 - norm.cdf(min_successes, loc=mean_successes, scale=std_successes)

Тогда перебором или через уравнение ищем минимальное n, чтобы prob >= 0.95.

---

▪️ Возможные подводные камни:

- Нельзя использовать нормальное приближение при малом N — нужна биномиальная модель.
- Неверное задание границ доверительного интервала может привести к неправильной стратегии запуска.
- Плохое понимание соотношения C и R приводит к ошибочным выводам об окупаемости.

---

📌Дополнительные вопросы:

- Как бы вы учли, что прибыль от успеха — случайная величина?
- Как пересчитать стратегии, если вероятность успеха зависит от времени (`p = f(t)`)?
- Как применить байесовский апдейт для оценки вероятности успеха?

---

✔️ Y Combinator назвал главные тренды лета 2025 для стартапов.

Y Combinator сделал ставку на ИИ-агентов, способных переосмыслить целые индустрии. Вместо точечных решений, основателям советуют создавать «полноценные ИИ-компании» - например, запускать собственные юридические бюро с ИИ-юристами вместо сотрудников. Такой подход позволяет обойти медлительных конкурентов, предлагая клиентам более дешевые и эффективные сервисы.

Особый интерес к автоматизации рутины: персональные ассистенты, которые не просто напоминают о задачах, а самостоятельно отвечают на письма, планируют встречи и имитируют стиль общения пользователя. Y Combinator верит: будущее за командами, которые не просто внедряют ИИ, а перестраивают рынки с нуля, как это сделали Airbnb или Stripe.
ycombinator.com

✔️ ИИ помог создать синтетические ДНК-усилители для контроля генной экспрессии.

Ученые из Центра геномной регуляции в Барселоне впервые применили генеративный ИИ для проектирования синтетических молекул ДНК, способных управлять активностью генов в здоровых клетках млекопитающих. Модель, обученная на данных тысяч экспериментов, генерирует последовательности «с нуля», задавая критерии.

В качестве теста создали фрагменты ДНК, активирующие ген флуоресцентного белка в клетках крови мышей. Результаты совпали с прогнозами: синтетические усилители генной активности работали как «переключатели» в зависимости от типа клеток. Исследование открывает путь к персонализированным методам коррекции генов. По словам авторов, это похоже на «написание софта для биологии», где каждая инструкция для клетки становится программируемой.
technologynetworks.com

✔️ OpenAI запускает HealthBench.

OpenAI представила HealthBench - бенчмарк для тестирования ИИ-систем в сфере здравоохранения. Разработанный при участии 262 врачей из 60 стран, он включает 5000 реалистичных диалогов, имитирующих общение пациентов и медиков. Каждый сценарий оценивается по индивидуальным критериям, созданным экспертами: точность данных или ясность ответов.

Всего в бенчмарке 48 562 параметра оценки, что позволяет глубоко анализировать работу моделей. Особый упор сделан на надежность: даже один ошибочный ответ в медицине критичен. HealthBench включает подборки сложных кейсов (HealthBench Hard), где современные ИИ еще отстают. Все данные и методики уже доступны в GitHub-репозитории OpenAI .
openai.com

✔️ Google запускает фонд для стартапов.

Google анонсировала AI Futures Fund — программу для поддержки ИИ-стартапов. Участники получат ранний доступ к моделям DeepMind (Gemini, Imagen и Veo). Кроме технологий, стартапы смогут консультироваться с инженерами и исследователями Google, а также получат облачные кредиты для обучения и масштабирования решений. Уже сейчас с фондом работают проекты из разных сфер: индийский Toonsutra внедряет Gemini для перевода комиксов, Viggle экспериментирует с генерацией мемов, а платформа Rooms тестирует интерактивные 3D-пространства.

Программа открыта для стартапов из регионов, где доступен Gemini. Подать заявку можно на сайте фонда. Участники смогут претендовать не только на технические ресурсы, но и на прямые инвестиции от Google.
blog.google

✔️ Поддельные ИИ-инструменты распространяют стиллер Noodlophile.

Злоумышленники активно используют популяризацию ИИ для распространения вредоносного стиллера Noodlophile, маскируя атаки под сервисы для генерации видео и изображений. Как сообщает Morphisec, фейковые страницы Luma Dreammachine Al и CapCut AI рекламируются через соцсети, собирая до 62 000 просмотров на пост. Пользователям предлагают скачать «ИИ-софт», но вместо этого загружается ZIP-архив с исполняемым exe-файлом.

Запуск файла активирует легитимный CapCut.exe, который загружает .NET-лоадер CapCutLoader. Тот, в свою очередь, запускает Python-скрипт, устанавливающий Noodlophile Stealer. Вредонос крадет пароли, данные кошельков и другую информацию, а в некоторых случаях дополняется трояном XWorm для удаленного доступа. Эксперты напоминают: атаки через ИИ-технологии стали трендом. Осторожность — лучшая защита.
thehackernews.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🧠 Восстановление искажённых измерений с дневным смещением

У вас есть температурные измерения за 10 дней, но каждый день датчик добавляет случайное смещение (bias), постоянное в течение дня. Также есть шум измерений.

📊 Ваша задача:
1. Оценить bias по дням
2. Восстановить истинную температуру
3. Посчитать RMSE между восстановленной и настоящей температурой

📦 Генерация данных

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
days = pd.date_range("2023-01-01", periods=10, freq="D")
true_temp = np.sin(np.linspace(0, 3 * np.pi, 240)) * 10 + 20
bias_per_day = np.random.uniform(-2, 2, size=len(days))

df = pd.DataFrame({
    "datetime": pd.date_range("2023-01-01", periods=240, freq="H"),
})
df["day"] = df["datetime"].dt.date
df["true_temp"] = true_temp
df["bias"] = df["day"].map(dict(zip(days.date, bias_per_day)))
df["measured_temp"] = df["true_temp"] + df["bias"] + np.random.normal(0, 0.5, size=240)

🔍 Разбор: как оценить смещение

Идея: температура в течение дня плавно колеблется, но bias в этот день одинаков для всех точек. Если мы "сгладим" значения (например, скользящим средним), то можем аппроксимировать общий тренд — и вычесть его, получив оценку bias.

🔧 Способ: вычтем сглаженный тренд, затем усредним остатки по дню:

```python
# Сглаживаем тренд
df["trend"] = df["measured_temp"].rolling(window=12, center=True, min_periods=1).mean()

# Остатки (приближение к bias)
df["residual"] = df["measured_temp"] - df["trend"]

# Оценка bias как среднее отклонение внутри дня
bias_est = df.groupby("day")["residual"].mean()
df["estimated_bias"] = df["day"].map(bias_est)

# Восстановим температуру: measured - bias
df["restored_temp"] = df["measured_temp"] - df["estimated_bias"]
```

📊 Результаты

Оценим ошибку восстановления:

```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error

rmse = mean_squared_error(df["true_temp"], df["restored_temp"], squared=False)
print(f"RMSE восстановления: {rmse:.4f}")
```

> ✅ Обычно RMSE ≈ 0.5–0.7 — это близко к стандартному отклонению шума, значит bias устранён успешно!

💡 Вывод

✔️ Простая техника — сглаживание + усреднение отклонений — позволяет оценить дневные смещения
✔️ Без знания "истинной" температуры можно получить довольно точную реконструкцию
✔️ Это напоминает реальные задачи очистки данных от сенсорных сдвигов или ошибок калибровки

📈 Отличный пример практики Data Science с уклоном в математику, временные ряды и обработку шумов!

✔️ xAI и Telegram планируют партнерство по внедрению Grok.

По словам Павла Дурова, его платформа и компания Илона Маска xAI заключили годовое соглашение. xAI заплатит Telegram $300 млн. за интеграцию чат-бота Grok прямо в мессенджер. Помимо этого, Telegram также будет получать 50% от выручки с подписок на Grok, которые будут продаваться внутри платформы.

Илон Маск позже написал в X: "Контракт еще не подписан". Однако он не стал уточнять детали, оставив вопрос открытым. Пока что официальная позиция Telegram – сделка есть, и она принесет пользователям лучший ИИ на рынке уже этим летом.

Новость пришла на фоне важных для Telegram событий: сервис преодолел отметку в 1 млрд. активных пользователей в месяц в этом году и разместил облигации на $1.5 млрд.
Pavel Durov

✔️ Anthropic открывает бесплатный доступ к веб-поиску в Claude для всех пользователей.

Anthropic сняла ограничения с функции веб-поиска в Claude: теперь даже бесплатные пользователи смогут получать ответы на основе актуальных данных из интернета. Ранее, доступ к этой опции, которая анализирует информацию в реальном времени, был эксклюзивом для платных подписчиков. Это изменение позволит чаще обновлять знания модели и точнее решать задачи.

Параллельно стартовало тестирование голосового режима в мобильном приложении. Пользователи могут общаться с Claude в формате диалога, выбирая из 5 вариантов голоса и получать краткие текстовые сводки прошлых бесед. По умолчанию для диалогов задействована модель Sonnet 4.
support.anthropic

✔️ OpenAI тестирует вход через ChatGPT для сторонних сервисов.

OpenAI активно прорабатывает функцию "Вход через ChatGPT", позволяющую пользователям авторизовываться в сторонних приложениях через свои аккаунты ChatGPT. Компания уже собирает заявки от разработчиков, желающих интегрировать эту опцию в свои сервисы. Пилотный запуск для тестирования уже доступен в Codex CLI — инструменте для работы с ИИ в терминале. Разработчики могут подключить ChatGPT Free, Plus или Pro к своим API-аккаунтам, получая бонусные кредиты ($5 для Plus и $50 для Pro).

Это стратегический ход для расширения экосистемы. С 600 млн активных пользователей ежемесячно, "Вход через ChatGPT" может стать ключевым элементом, помогая OpenAI конкурировать с Google и Apple в сфере единого входа и онлайн-сервисов. Точные сроки публичного релиза пока неизвестны.
techcrunch

✔️ Google Photos обновляет редактор нейросетями к 10-летию сервиса.

К своему юбилею Google Photos получает мощное обновление, сфокусированное на ИИ-редактировании. Сервис, где ежемесячно редактируют 210 млн. снимков, теперь предлагает умные подсказки по улучшению кадра одним нажатием. Можно тыкнуть пальцем или обвести область — нейросеть предложит подходящий инструмент. Главные новинки — "Reimagine" и "Auto Frame", ранее доступные только на Pixel 9.

"Reimagine" меняет выбранный объект или добавляет новый по текстовому запросу через генеративный ИИ. "Auto Frame" автоматически кадрирует фото, а нейросеть дорисовывает фон. Плюс Google добавит QR-коды для альбомов, чтобы удобно собирать фото с мероприятий. Правда, обновленный редактор появится на Android в июне, а владельцам iPhone ждать до конца года.
arstechnica

✔️ Resemble AI открыли код Chatterbox — SOTA для клонирования голоса.

✔️ Яндекс открыл прием заявок на ежегодную премию Yandex ML Prize.

С 28 мая стартовал прием заявок на ежегодную премию Yandex ML Prize 2025. Эта награда — реальное признание и поддержка для тех, кто растит новые кадры ML в России. Премия существует с 2019 года как память об Илье Сегаловиче, и за шесть лет её получили уже 60 выдающихся педагогов и руководителей.

Податься могут вузовские преподаватели, ученые из исследовательских центров и руководители образовательных программ в области Сomputer Science. Победителей ждут денежные призы и полезные гранты на Yandex Cloud, которые точно пригодится в работе: делать новые курсы, организовывать хакатоны и проводить исследования вместе со студентами.

Заявки принимают до 22 июня. Само награждение, как обычно, пройдет осенью.
habr.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml