(в целом, для этой цели я и заводил канал — чтобы не орать в пустоту)
ребята из sakana ai выпустили революционную работу. они искали разные формы жизни в автономных играх-симуляциях типа конвеевской Игры Жизнь, и других, более сложных, например, Lenia или Particle Life. это такие игры в которых стартовая позиция пикселей "эволюционирует" через следование очень простым правилам в духе "если у пикселя меньше двух соседей, пиксель умирает. а если 2 или 3 - продолжает жить"
давно стоявший вопрос — какие самые сложные формы организации пикселей возможны в таких примитивных симуляциях, если пройдет достаточно много времени эволюции. раньше ответить на него было сложно, потому что при всей простоте они генерируют очень много данных, которые сложно было процедить вручную. к тому же самое интересное происходит на очень больших временах. и вот тут как раз и помог ИИ — они искал эти сложные формы автоматически с помощью трансформер-моделей
итог — нашли artificial life forms! в симуляции Lenia обнаружили группы пикселей, похожие на вирусы, скопления нейронов и пепперони-пиццу 🙃 и сразу в нескольких симуляциях нашли нечто похожее на биологические клетки, бактерии и даже гусениц. а мы с каждой такой находкой все дальше от бога ...
еще раз ссылка. ставьте 🗿 если ничего не поняли и 🤯 если как и я шокированы. соберется 50 реакций — сделаю подробный разбор 👺
(в целом, для этой цели я и заводил канал — чтобы не орать в пустоту)
ребята из sakana ai выпустили революционную работу. они искали разные формы жизни в автономных играх-симуляциях типа конвеевской Игры Жизнь, и других, более сложных, например, Lenia или Particle Life. это такие игры в которых стартовая позиция пикселей "эволюционирует" через следование очень простым правилам в духе "если у пикселя меньше двух соседей, пиксель умирает. а если 2 или 3 - продолжает жить"
давно стоявший вопрос — какие самые сложные формы организации пикселей возможны в таких примитивных симуляциях, если пройдет достаточно много времени эволюции. раньше ответить на него было сложно, потому что при всей простоте они генерируют очень много данных, которые сложно было процедить вручную. к тому же самое интересное происходит на очень больших временах. и вот тут как раз и помог ИИ — они искал эти сложные формы автоматически с помощью трансформер-моделей
итог — нашли artificial life forms! в симуляции Lenia обнаружили группы пикселей, похожие на вирусы, скопления нейронов и пепперони-пиццу 🙃 и сразу в нескольких симуляциях нашли нечто похожее на биологические клетки, бактерии и даже гусениц. а мы с каждой такой находкой все дальше от бога ...
еще раз ссылка. ставьте 🗿 если ничего не поняли и 🤯 если как и я шокированы. соберется 50 реакций — сделаю подробный разбор 👺
In general, many financial experts support their clients’ desire to buy cryptocurrency, but they don’t recommend it unless clients express interest. “The biggest concern for us is if someone wants to invest in crypto and the investment they choose doesn’t do well, and then all of a sudden they can’t send their kids to college,” says Ian Harvey, a certified financial planner (CFP) in New York City. “Then it wasn’t worth the risk.” The speculative nature of cryptocurrency leads some planners to recommend it for clients’ “side” investments. “Some call it a Vegas account,” says Scott Hammel, a CFP in Dallas. “Let’s keep this away from our real long-term perspective, make sure it doesn’t become too large a portion of your portfolio.” In a very real sense, Bitcoin is like a single stock, and advisors wouldn’t recommend putting a sizable part of your portfolio into any one company. At most, planners suggest putting no more than 1% to 10% into Bitcoin if you’re passionate about it. “If it was one stock, you would never allocate any significant portion of your portfolio to it,” Hammel says.
Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.
