Посты
вода - имеет двойную структуру
чатик: вода — одна жидкость, но внутри неё сосуществуют два типа локального устройства молекул.
- Плотное окружение молекул — high-density-like.
- Рыхлое, более «льдоподобное» — low-density-like.
Молекулы постоянно переходят между ними, поэтому стакан воды нельзя разделить на «жидкость №1» и «жидкость №2».
Но при очень сильном переохлаждении и определённом давлении вода, вероятно, действительно способна разделяться на две отдельные жидкие фазы: жидкость высокой плотности и жидкость низкой плотности. Экспериментальные данные это поддерживают, хотя такие условия трудно исследовать, потому что вода быстро замерзает.
То есть фраза «вода — это две жидкости» допустима как яркое научно-популярное сокращение, но буквально для обычной воды она неверна.
ещё чатик:
выражение «двойная структура воды» — упрощение. речь не о двух видах молекул H₂O, а о двух типах их локального расположения в жидкой воде.
Молекулы воды постоянно соединяются водородными связями, образуя быстро перестраивающуюся сеть. В этой сети выделяют два предельных варианта:
- Рыхлая, низкоплотная структура — молекула окружена примерно четырьмя соседями, расположенными почти как вершины тетраэдра. Такая конфигурация напоминает структуру льда: она упорядоченная, но занимает много места.
- Плотная, более беспорядочная структура — водородные связи сильнее искажены, молекулы могут проникать в промежутки между соседями, поэтому вода упакована компактнее.
Важно: это не отдельные устойчивые куски воды. Одна и та же молекула постоянно переходит из одного локального окружения в другое. Обычная жидкая вода представляет собой динамическую смесь множества промежуточных конфигураций, которые условно можно отнести ближе к одному из этих двух типов.
При охлаждении становится больше рыхлых тетраэдрических конфигураций, а при повышении давления — плотных. Эксперименты обнаруживали признаки обеих конфигураций даже при обычных температурах, причём доля низкоплотной структуры увеличивается при охлаждении.
Это помогает понять необычные свойства воды:
- почему максимальная плотность достигается примерно при 4 °C;
- почему при дальнейшем охлаждении вода начинает расширяться;
- почему лёд менее плотный и плавает;
- почему теплоёмкость и сжимаемость воды ведут себя необычно.
Наглядно: представь толпу людей. Они могут стоять либо ровным кругом, оставляя пространство между собой, либо плотно и беспорядочно прижиматься друг к другу. Люди те же самые — меняется только расположение.
При этом точная трактовка остаётся предметом исследований: наличие двух характерных локальных мотивов подтверждается всё лучше, но вопрос, образуют ли они при сильном переохлаждении две полноценные жидкие фазы с отдельной критической точкой, сложнее и долго обсуждался. Компьютерные модели показывают такую возможность.
ии от бывшего техдира openai
бывшая технический директор OpenAI Мира Мурати представила свою первую собственную ИИ-модель Inkling, (тут).
разработчики могут скачать ее веса, запускать модель на своей инфраструктуре и дообучать под конкретные задачи.
активность влияет на настроение - настроение влияет на поведение
«Сходи прогуляйся, полегчает»— этот совет часто вызывает только раздражение: если бы были силы выйти из дома, возможно, и настроение уже было бы другим.
Однако это действительно работает.
Более того, настроение и движение образуют систему, в которой каждое постепенно поддерживает другое.
Мысль интуитивно понятна и вы наверняка замечали этот эффект по собственному опыту. Но научно проследить взаимосвязь удалось совсем недавно благодаря обширному исследованию, выводы которого важнее, чем кажется на первый взгляд.
Ход исследования:
Авторы объединили данные 67 исследований, проведённых в разных странах. В анализ вошли 8223 человека, почти миллион часов данных с акселерометров и фитнес-браслетов и более 321 тысячи оценок настроения, которые участники давали несколько раз в день через смартфоны. Такой подход называется метаанализом индивидуальных данных участников. Вместо того чтобы сравнивать опубликованные выводы разных исследований, учёные получили доступ к исходным данным каждого человека и проанализировали их по единой статистической модели. Благодаря этому стало возможно проследить, что происходило раньше: человек сначала чувствовал себя лучше, а потом больше двигался, или наоборот.
Основные выводы:
Настроение влияет на поведение
Если человек в какой-то момент чувствовал себя лучше обычного, то в ближайшие часы он с большей вероятностью становился физически активнее.
Движение влияет на настроение
Если человек двигался больше, чем обычно, повышалась вероятность положительных изменений в его эмоциональном состоянии.
Почему это важно
Одна из методов когнитивно-поведенческой терапии — поведенческая активация — основан на парадоксальном принципе: не ждать, пока появятся силы что-то делать, а начинать с небольших действий, чтобы эти силы постепенно появились.
Исследование не проверяло эффективность метода, но его результаты хорошо согласуются с этой логикой. Если настроение и активность находятся в постоянной поддерживающей взаимосвязи, мы получаем дополнительный рычаг для улучшения своего самочувствия и благополучия в целом.
Стоит отметить, что активность — это далеко не только спорт. Датчики фиксировали любое движение, например, прогулки, танцы, домашние дела, подъёмы по лестнице. Как правило, именно от таких простых действий зависят другие сферы жизни: общение с друзьями, время с семьёй, новые опыты, места и события.
вайб-хакеры реализуют новый вид мошеничества в ИИ - phantom squatting
Neural Shit наткнулся на любопытное исследование от Unit 42 про новый вид мошенничества, который назвали phantom squatting. Схема простая и красивая.
Как мы все знаем, нейроночки очень часто любят галлюцинировать и придумывать несуществующие ссылки. Там выяснилось, что LLM выдумывают эти ссылки не совсем рандомно, а по своим внутренним паттернам (при этом разные модели на одни и те же запросы часто выдумывают один и тот же фейковый URL-адрес.)
Мамкины хацкеры всё это дело быстро просекли: они прогоняют тонны запросов через LLM-ки, смотрят, какие домены те выдумывают чаще всего, а после просто регистрируют их на себя. А дальше фишинг, подсовывание троянов, кейлоггеров и прочие цифровые радости.
Unit 42 прогнали 685 тысяч запросов про 913 известных брендов и получили 2,1 миллиона ссылок. Среди них 13 тысяч уже известных вредоносных адресов и примерно 250 тысяч придуманных доменов, которые вообще никому не принадлежали. Четверть миллиона свободных заготовок под будущий фишинг.
Бесплатный шведский стол для киберцыган.
осьминог имеет 3 сердца и 9 мозгов
+ у берегов острова Дарвина (один из Галапагосских островов) открыли новый вид осьминогов - голубого цвета и совсем крошечный, 3 см диаметром. Его несколько лет назад изловил на глубине 1.7 км подводный робот с научно-исследовательского судна «Наутилус», а сейчас вышла научная работа о нем. На каждом щупальце у чудища – по 30 присосок. Новый вид получил название Microeledone galapagensis - в честь Галапагосов.
общая ИИ модель (не математическая) от OpenAI решила важную проблему в математике: ошибались 80 лет
20 мая OpenAI объявила о первом в истории науки случае, когда искусственный интеллект решил важную математическую проблему, - как пишут, центральную для целой области математики. Речь о «проблеме единичных расстояний» - классической проблеме комбинаторной геометрии, сформулированной Полом Эрдёшем в 1946 году: как плотнее всего разместить n точек на плоскости, чтобы как можно больше пар оказались на расстоянии ровно 1 друг от друга? Знаменитый математик очень любил эту проблему и даже предлагал денежный приз тому, кто ее решит. Почти 80 лет считалось, что оптимальное расположение точек, соответствующее таким условиям, - квадратная решетка, хотя доказать это не удавалось.
Но модель OpenAI нашла конфигурации, которые опровергают эту гипотезу, и доказала это математически. Особенно интересно, что доказательство получено не специализированным ИИ для математики, а моделью общего назначения - новой универсальной моделью рассуждений, которую испытывает сейчас OpenAI. И метод решения оказался совершенно неожиданным для математиков: проблема относится к комбинаторной геометрии, а модель решила ее через алгебраическую теорию чисел.
Филдсовский лауреат Тим Гауэрс называет эту работу важнейшей вехой в компьютерной математике. Открытие привлекло огромное внимание математического сообщества, - математики даже выпустили сопроводительную статью, объясняющую его важность.
«На мой взгляд, открытие демонстрирует, что современные модели ИИ выходят за рамки простого инструмента, превращаясь в настоящих математиков, способных генерировать оригинальные идеи и воплощать их в жизнь», - приводит OpenAI слова одного из ведущих специалистов в области теории чисел Арула Шанкара.
И чтоб долго не страдать – вот картинки на тему "было" – "стало":
Здесь 625 точек и 2800 пар с расстояниями в единичку.
Старая-добрая квадратная сетка Эрдёша давала 1200 пар.
Андрей Константинов и Alexander
Николе Тесле - 170. 5 важнейших изобретений + корефанство и троллинг с Марк Твеном
вот 5 самых важных среди его бесчисленных изобретений:
⚡️ Переменный ток (AC). Системы генерации, трансформации и передачи тока на большие расстояния работают по методу Теслы, это основа современных электросетей.
📻 Радио. Тесла сыграл ключевую роль в создании радио и разработал базовые технологии для него. В 1891 году на публичной лекции он впервые описал и продемонстрировал принципы радиосвязи. Между прочим, в 1943 году (после долгой тяжбы и уже через несколько месяцев после смерти Теслы) Верховный суд США признал патенты Маркони недействительными в части, где они копировали схемы Теслы, официально вернув Тесле статус изобретателя радио.
📡 Радиоуправление. В 1898 году на выставке в Нью-Йорке Тесла впервые продемонстрировал радиоуправление – он дистанционно управлял лодкой. Сегодня это основа для дронов, детских игрушек и робототехники.
⚙️ Асинхронный (индукционный) электродвигатель. Работает в стиральных машинах, промышленных станках, поездах и электромобилях.
🔋Беспроводная зарядка. Беспроводные зарядные станции для смартфонов и электромобилей работают на принципе электромагнитной индукции, технические применения которого детально исследовал и популяризовал Тесла.
“И всё же был в жизни Николы Теслы человек, которого он называл своим близким другом, которого любил и даже боготворил. Это великий американский писатель Марк Твен.
Они познакомились в годы творческого взлёта Николы. Несмотря на огромную разницу в возрасте – Марк Твен был старше Теслы на 21 год, – они сделались закадычными друзьями. Писателю очень нравилась эрудиция Николы, его любовь к поэзии и его музыкальность. А Тесла рядом с ним становился тихим и кротким. Слушал рассуждения старшего друга и не осмеливался спорить.
Их отношения можно назвать лёгкими и весёлыми. Марк Твен часто разыгрывал Теслу, иронизируя над его стеснительностью и мнительностью. И ужасно обидчивый Никола никогда не обижался.
Но однажды Тесла, сам того не желая, отыгрался.
В 1895 году Марк Твен принял предложение Теслы испытать на себе омолаживающий эффект тока высокой частоты. Взобрался на металлический лист. Тесла дал слабый ток. Писатель почувствовал лёгкую вибрацию и заявил, что ощущает, как молодеет. Но спустя десять минут он схватился за живот и выбежал вон. Одного эксперимента хватило, чтобы Марк Твен больше никогда не отваживался на подобные опыты. На него электротерапия оказала, по словам самого писателя, «радикально очищающее действие»…"
Из книги Н. Надеждина “Никола Тесла”
На снимках - Марк Твен в лаборатории Теслы участвует в опыте с током высокой частоты, который проходит через тело человека и зажигает лампу накаливания. На заднем плане у выключателя Никола Тесла.
Китай продолжает демонстрировать достижения в исследовании дальнего космоса
Шестого июля зонд Tianwen-2 приблизился на расстояние около 20 км к астероиду Kamo'oalewa (он же 2016HO3) и приступил к программе его изучения.
Путь к астероиду занял больше года, 400 суток; зонд за это время преодолел около миллиарда километров.
первое фото астероида (news.cn & techsparks)
Размер астероида — десятки метров, есть предположение, что он может представлять собой фрагмент Луны, когда-то выбитый при столкновении, хотя существуют и альтернативные гипотезы.
Чтобы с ними разобраться, миссия Tianwen-2 подразумевает не только исследование астероида на месте, но и отбор образцов пород, из которых он состоит; зонд покинет астероид весной следующего года, а капсула с образцами по плану должна вернуться на землю в ноябре 2027. Впечатляют все-таки все эти достаточно тонкие и аккуратные манипуляции в миллиарде километров от Земли:)
