Елена Колесниченко | психотерапевт·Разбор заявления о наследовании нарциссизма: разница бытового, психологического и психиатрического смыслов, критика интерпретаций и упоминание исследования TwinLife.
Квадратов и гномы·Короткие биологические заметки о казуаре (Casuarius casuarius) и примечание о романе Михаила Квадратова.
Адвокат Татьяна Кархалёва | IP, IT и цифровой бизнес·Исследование: нестандартные «бессмысленные» названия повышают интерес, дают в среднем +17% в краудфандинге и помогают с регистрацией ТМ; ссылка на Хабр.
Из IT в реальность·Короткий обзор трёх изобретений из списка TIME 2025: дрон, управляющий молниями; мебель Ivy; биоматериал Theradaptive.
Из IT в реальность·Краткий разбор исследования «AI 2027»: автономные агенты, мощные дата‑центры, ускорение науки и риски — от биоопасностей до кибератак.
Психолог Елена Наймушина·Короткий разбор: плацебо и ноцебо, фильтр внимания, автопилот мышления, важность отдыха и нейропластичность.
Психолог Елена Наймушина·Короткое объяснение механизмов сна: центр бодрствования и центр сна, почему просыпаемся и как уменьшить входящие стимулы перед засыпанием.
Капустин × AI·Metaculus прогнозирует AGI через 4–9 лет: вероятность сознания 70%, анонс GPT‑5 — декабрь 2024, риск «побега» 22%.
Капустин × AI·Короткая заметка о статье EvoPrompt: сочетание больших языковых моделей и эволюционных алгоритмов как метод оптимизации подсказок. Ссылка на Hugging Face.
Капустин × AI·Google Research: дублирование промпта (<prompt><prompt>) повышает качество ответов LLM в 67% случаев; проверено на Gemini, GPT, Claude.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Хронология развития ИИ: от ELIZA 1966 до прогноза по GPT-5 — революция глубокого обучения, трансформеры и появление ChatGPT.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Краткий обзор этапов создания больших языковых моделей: сбор данных, предобработка, архитектура, обучение, выравнивание и тестирование.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Короткое объяснение alignment в ИИ: зачем выравнивать цели моделей, методы (RLHF, Constitutional AI, red teaming) и риски от OpenAI, Anthropic, DeepMind.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Что такое AGI, где мы сейчас (ChatGPT, DeepMind Gato), ключевые вызовы, прогнозы экспертов и возможные последствия для общества.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Обзор того, как AI генерирует контент, управляет NPC и персонализирует опыт в метавселенных; технологии, кейсы и этические вызовы.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Разбор, как число параметров (от малых до 540+ млрд) влияет на качество моделей; почему важнее данные, архитектура и оптимизация.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Короткий разбор ключевых параллелей между мозгом и нейросетями: архитектура, обучение, слои, ассоциации и границы сходства.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Краткое объяснение интерпретируемости нейросетей: зачем нужна и какие методы (attention, LIME, SHAP) помогают понять решения ИИ в медицине и финансах.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Разбор причин роста числа параметров в моделях ИИ: данные, эффект масштаба, усложнение задач и конкурентная гонка.
Автостопом по ИИ 🏎🏁·Краткий разбор, почему AGI рассматривают как следующую большую цель человечества — возможности, риски и влияние на науку, экономику и общество.
