17197
Когда наука даёт поводы для размышлений
Люди не видят неудачных дублей при записи роликов, поэтому кажется, что шпаришь гладко, аки нейронка, точно, ты вообще не человек, а генерация, фу.
Но знаете что. Я уже не уверен, что скоро моих навыков и опыта будет хватать, чтобы быть не хуже нейронок. Вот так актерствовать я уже не умею, хотя кое-что могу. Наш недавний проект с Аленой Никитиной (мать и душа Научпока и других крутых анимационных проектов) с N+1 про имена, где я голосом актерствую, посмотрите, если не смотрели, Алена с командой проделала потрясающую работу, глаз не оторвать. А я бы мог и получше, наверное.
Нейронки же теперь актерствовать, похоже, могут получше меня.
Повод унывать? Еще чего! Когда ты делаешь то, что важно тебе и тем, кто тебя смотрит или слушает, ты не состязаешься ни с кем, кроме себя, на самом деле. Простите уж за лирику.
В другом месте классная нейронка не расскажет то, что волнует тебя и так, как это расскажешь ты. Она не проживет твою жизнь. Так что ты все еще в ответе за нее. Поэтому состязаешься с собой. Сможешь ли ты выразить, что чувствуешь и думаешь, чему учился и в чем оттачивал какое-никакое мастерство годами, или и это за тебя сделают двое из нейроларца?
У кого нет возможности потратить годы на этот личный опыт и навыки, тому двое помогут и сильно, дадут то, чего в принципе не было и чего не хватало. А тебя лишь помогут забыть, кто ты и на что способен сам.
Используйте инструменты, это помогает. Но не теряйте себя.
Итак, Нобелевская неделя началась! Нобелевскую премию по физиологии или медицине 2026 года присудили за оптогенетику, - совместно Карлу Дейссероту, Петеру Хегеманну и Георгу Нагелю «за их открытия, касающиеся светоуправляемых ионных каналов и оптогенетики».
Всё началось с того, что Петер Хегеман задался вопросом, как одноклеточная водоросль хламидомонада способна плыть к источнику света. В начале 2000-х годов он и Георг Нагель открыли каналородопсин — белок с уникальными свойствами, расположенный на поверхности клетки водоросли. При освещении синим светом в белке открывается канал, заряженные ионы поступают в клетку, вызывая электрический импульс. Они обнаружили, что независимо от того, в какую клетку они вводят этот белок, клетки становятся светочувствительными.
Карл Дейссерот превратил этот белок в управляемый светом переключатель, способный включать и выключать нужные нейроны. Дейссерот ввёл ген каналородопсина в нейроны крыс. Освещая клетки синим светом, он смог запустить нервный сигнал. Позже он заставил этот управляемый светом переключатель для нервных клеток работать в мозге живых мышей.
Этот метод управления нервными сигналами с помощью света теперь называется оптогенетикой, и он быстро приобрел важнейшее значение в понимании того, как нейроны формируют воспоминания, чувства и поведение в живом мозге.
На сайте Нобелевского комитета пишут, что «лауреаты заложили основу новой эры в нейробиологии».
«Оптогенетика открывает возможности для картирования мозга таким образом, о котором мы раньше могли только мечтать», — говорит Пер Свеннингссон, председатель Нобелевского комитета по физиологии и медицине. О таком методе действительно мечтал Фрэнсис Крик, посвятивший себя после открытия структуры ДНК поискам сознания.
Используя свет, исследователи теперь могут включать или выключать отдельные нейронные цепи в мозге. Они могут оживлять воспоминания, создавать чувства, управлять поведением и изучать типы нейронов, участвующих в различных психических и неврологических расстройствах. Оптогенетика коренным образом меняет наше понимание мозга. Она также дала важные сведения о том, как нервная система взаимодействует с различными клетками в других областях тела, таких как сердце и кишечник.
Гравитационная постоянная — самое старое и, похоже, самое плохо измеренное число в физике. Ее меряют больше 225 лет, со времен чудака и гения Кавендиша. За это время постоянную Планка, скорость света и заряд электрона вообще перестали измерять. С 2019 года они зафиксированы в СИ по определению. Постоянную тонкой структуры знают до десятого знака. А вот эта большая G, ну, в лучшем случае до пятого. Да и с пятым есть проблемы, как выяснилось, когда ученый открыл конверт с секретным числом, запечатанный 10 лет назад.
Эта работа прошла незамеченной, наверное, потому что в мейнстриме такое не любят. Нет же прорыва. Но это очень интересно, потому что вот же реальная наука без гонки за медальками.
Так вот за последние тридцать лет около десятка лабораторий измерили G на разных установках. Каждая заявляла точность в десяток-другой миллионных долей. Но проблема в том, что сами значения отличались почти на 0,05% — в десятки раз сильнее, чем позволяют эти погрешности. Значит, кто-то систематически ошибается. А, может, и все.
Обычно в такой ситуации строят новый прибор. Но новый прибор — это же новый набор неизвестных ошибок, и сравнивать снова будет нечего, потому что такого прибора еще не было.
Физик Стефан Шламмингер, метролог (не путать с метеорологами!), предложил то, что почему-то до него не пробовали сделать с G (потому что сложно и долго): повторить измерение на том же самом, но с одним непростым условием.
Ради этого крутильные весы, собранные в Международном бюро мер и весов под Парижем тридцать лет назад, физически перевезли в лабораторию под Вашингтоном. Сменили обстановку, команду, даже эпоху (последний раз перед новым экспериментом измерение G проводилось в 1990-ые). Если после такого прибор не сойдётся сам с собой в результатах измерений, значит, дело не в одной кривой установке, а в самом методе. И вот это понадобилось десять лет исследовательской выдержки.
Чтобы не подогнать результат под ожидаемый, работали вслепую. Коллега вычел из данных о массах секретное число и запечатал его в конверт. Десять лет Шламмингер считал, не зная ответа. В 2022-м почти вскрыл конверт — и остановился: нашёл неучтённый эффект от градиентов температуры в остаточном газе камеры, так что работа продолжилась. Конверт открыли 11 июля 2024 года, на сцене конференции в Колорадо.
Вышло G = 6,67387(38)·10⁻¹¹ м³/(кг·с²).
Это на 0,025% ниже, чем на том же приборе получили в Париже, примерно вчетверо больше суммарной заявленной погрешности. То есть прибор не воспроизвел сам себя.
Мало того, они еще и ухудшили результат. Дело в том, что такое измерение состоит из множества серий. Внутри серии числа лежат кучно, и по этой кучности легко посчитать себе красивую погрешность (некоторые исследователи в разных областях этим грешат без меры). Но сами серии расходились в этом случае между собой сильнее, чем кучность допускает. Объяснить разброс нечем, а значит, ошибка действительно систематическая, и ее до сих пор никто не видел.
Ну посчитали и посчитали. И это правда, точности до четвертого знака хватает, чтобы считать орбиты и прикидывать массы звезд и даже галактик. Но если мы говорми о том, чтобы забираться в тонкие материи физики нашей реальности, туда, где лежит физика, до сих пор ускользавшая от нас (так называемая новая физика), там это принципиальное отличие четвертый или пятый знак.
Важно даже не конкретное G, а то, что мы его пока на самом деле не можем посчитать точнее некоторого предела и проблема в том, что мы переоцениваем собственные инструменты. Так было с “загадкой радиуса протона”. Десять лет спорили, пока не выяснилось, что никакого нового взаимодействия не открыли, а проблема была в старых измерениях.
Кстати, Шламмингер после того, как показал, что все ошибаются, из темы ушёл. Говорит, пусть дальше разбираются те, кто помоложе. В одном интервью он сказал: “Каждое измерение важно, потому что важна правда”.
Исследование: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1681-7575/ae570f
@sci_one_tv
Простите, но эта муха стала уже легендой
Читать полностью…
Целый организм превратили в светящуюся вселенную. Очень красивая (и ценная) работа биологов вышла в Nature.
Новый метод называется WHOLISTIC. (Тут тоже умудрились сделать красивую игру слов. Это акроним WHole-Organism Live-Imaging System for recording Tissue and IntraCellular activity, но еще и созвучно holistic, целостный)
Так, ученые теперь могут наблюдать клеточную активность в разных органах живого животного. Одновременно, целиком. Для этого у прозрачных личинок рыбок данио почти во всех клетках заставили работать белковые датчики кальция. Его концентрация меняется при множестве клеточных процессов, а датчики превращают эти изменения в колебания яркости.
Так можно увидеть (см. видео), как сокращаются мышцы, как по почечным канальцам проходят волны кальциевых сигналов и как клетки хряща реагируют на холод. И проследить, как всё это связано между собой.
Особенно интересный эксперимент с нехваткой кислорода. Кровоток к кишечнику почти прекращался, тогда как снабжение мозга и мышц сохранялось. Стоило исследователям временно подавить активность заднего мозга, и кровь возвращалась к кишечнику за несколько секунд. Так что получилось проследить конкретный механизм управления кровоснабжением.
Пока такое можно делать только на маленьких и прозрачных животных, к каковым мы с вами, увы, не относимся. Но сама по себе здесь интересна попытка и очень удачная перейти от взгляда на отдельные части системы к системе целиком, во всей ее сложности, со всеми взаимодействиями всех элементов. Это уже ближе к тому, что на самом деле происходит в нас с вами, чем в моделях, по которым пока приходится работать исследователям.
Наблюдая клеточную активность сразу в разных органах, можно искать неожиданные эффекты и связи, которые легко упустить в опытах на отдельных клетках.
Так что авторы предлагают расширить и набор датчиков: следить не только за кальцием, но и за электрическими сигналами, обменом веществ и гормональными сигналами. Тогда можно будет подробнее разбирать, как сбой в одной части организма отзывается в других — и как лечение меняет эту цепочку.
Вот таким, пожалуй, и должно быть будущее в медицине и науках о жизни.
Видео: Ruetten et al., Nature, 2026, CC BY 4.0.
Монтаж и русские подписи — SciOne.
Музыка: Nils Frahm — Familiar.
@sci_one_tv
Друзья, кто занимается наукой, преподаванием и другой некоммерческой деятельностью, или пока только учится! Мы редко что-то полезное можем сделать для вашего важного дела, а тут в кои веки можем. Проект с Марсельским университетом позволил поверить, что это точно будет полезно не только нам.
В общем, для вас бесплатный доступ ко всему функционалу платформы, которую создают наши друзья, сами многие из науки и инженерных отраслей (химия, авиация и космос, робототехника). Собственно, в первую очередь с мыслью упростить себе жизнь они ее и создавали.
Это система для превращения несистематизированных материалов в управляемое и активное хранилище знаний, в котором можно настроить автономные процессы под себя. (Нет, и это не агрегатор нейронок). SciOne развернул здесь свою базу знаний с книгами, статьями и другими материалами, которые используются в работе над выпусками, постами и для собственного образования (оно никогда не прекращается!). Именно по этому хранилищу отвечает наш Толмач, ассистент по темам из выпусков (пока только с июльских по последний, более ранние позже планируем добавить).
Так что если вы работаете с огромными объемами информации (статьи, книги, документация, отчетность), то вы можете больше не тратить лишние силы и время, которых и так ни на что не хватает. Вы можете сразу из всего массива извлекать то, что вам реально нужно и полезно. А еще автоматизировать часть работы, потому что мы сделали систему агентов с оркестраторами, они могут выполнять задачи по расписанию или когда происходит какое-то событие. Можно сделать к ним доступ через личного бота. Для вас всё это бесплатно!
Взамен только одна просьба: сообщать обо всех багах, неудобствах и проблемах, что возникают в работе с платформой. Для этого мы добавим вас в наш чат. Там же, если что-то непонятно, поможем разобраться, как решить какую-то вашу задачу. Будет полезно и удобно вам — будет и для всех так.
Подайте заявку! Достаточно заполнить очень короткую анонимную форму (1-2 мин), и в течение пары часов пришлем вам ответное письмо!
Нейронный Навье-Стоксгейт: НАКОНЕЦ-ТО РЕАЛЬНЫЙ ПИАР, ЧТОБЫ СОБРАТЬ КЛАССЫ!
Есть такая система уравнений Навье-Стокса, для которой доказательство существования определенного типа решений входит в число семи знаменитых «задач тысячелетия» (за решение которых полагается лям баксов и вечная слава). Не буду делать вид, что я хоть что-то понимаю в этом матане – для истории это не так критично (упомяну только, что сами уравнения описывают поведение жидкости).
Так вот, математики Тристан Бакмастер (похож на нёрднутого Варламова) и Левент Альпёге (этот из Anthropic) уже год работали над этим самым доказательством с помощью не самых популярных идей и с активным использованием AI (одновременно Claude от Антропика и ChatGPT через Codex). И вот в районе третьего сентября в Твиттере появляется слушок, что дескать «Антропик решил Навье-Стокса, скоро будет сенсационная публикация!».
Дальше, как ситуация развивалась со слов Тристана (тут надо понимать, что он может оказаться и ненадежным рассказчиком): он связывается с OpenAI и пишет им «да, мы тут действительно работаем над решением важных задач, которые являются предтечей для доказательства по Навье-Стоксу – скоро опубликуем, как всё подчистим аккуратно».
Через несколько дней OpenAI ему пишет обратно: «Братан, отличная работа, кстати, наша внутренняя новейшая модель как раз вот тоже решила Навье-Стокса…» Причем, оказывается, что использованный ими подход был подозрительно практически идентичен тому, над чем последний год работали Тристан и Левент.
Тристан, понятно, присел на измену и начал им задавать уточняющие вопросы. OpenAI в итоге пришлось признать, что промптить свою модель на «реши Навье-Стокса, make no mistakes» их внутренняя команда начала сразу после того, как до них дошел слух (то есть, буквально несколько дней назад).
Дальше Тристан спросил «слушайте, дак ведь мы всю работу загружали в ваш Codex – у вас там эта новая моделька случайно не тренировалась на пользовательских сессиях?». С тем подтекстом, что она могла просто подсмотреть их подход и «апроприировать» его себе. Но на этот вопрос OpenAI тактично решили не отвечать (сказали только, что уже непосредственно в процессе решения модель не подсматривала в пользовательские чаты).
В какой-то момент Бакмастеру предложили опубликовать решение Навье-Стокса первым как «мясному человеку, ближе всего подобравшемуся к решению проблемы», ну и миллион долларов себе забрать (у OpenAI таких и так полно, инвесторы новые не успевают подтаскивать). Но с одним условием: второго челика из Антропика надо из соавторов убрать – видимо, чтобы вышли красивые заголовки в стиле «именно AGI от OpenAI расколол задачу тысячелетия». А когда Тристан спросил, не охренели ли они, в ответ ему якобы мягко намекнули не портить себе карьеру, и вообще «не хочешь по-хорошему – можно и по-плохому»…
В общем, срач там сейчас только набирает обороты – понять, насколько все заявленные Бакмастером обвинения соответствуют действительности, пока сложновато. Но вот эта история как раз вся насквозь пропитана именно «пиаром ради лайков». Как будто, сами уравнения Навье-Стокса уже и не сильно тут важны – всех волнует только, кто сможет себе присвоить лавры «первого ИИ, решившего Millennium Problem» (так сказать, «Навье-Стоксы ради роста Стонксов», лол).
Но если обвинения в адрес OpenAI хоть немного подтвердятся – это, конечно, будет большой скандал и с точки зрения легализованного «корпоративного шпионажа». Это что же, получается, если вы разрабатываете что-то новаторское и в процессе активно используете ChatGPT – Сэм Альтман может в любой момент скормить ваши наработки своей внутренней нейросети и попросить ее сделать то же самое, только в сто раз быстрее (т.к. лимит компьюта у них немереный)? Зашибись, дайте две.
UPD: OpenAI выложили доказательство! Подробнее в версии статьи на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1079940/
Вряд ли цифровое бессмертие вы представляли себе так. Самую сложную и полную на сегодня модель нервной системы запустили в Майнкрафт— муха с точной копией нейронных связей мозга (он есть даже у мухи!), зрительных долей, брюшной нервной цепочкой и соединения между ними.
Разработчик увидел научпоп-новость про опубликованное только что большое исследование, где ученые собрали самый полный коннектом (карту связей) нервной системы, скачал исходные данные оцифрованной дрозофилы и сделал мод для игры, чтобы оживить мушку там.
А сложность именно в этом: из анатомической карты, которая изначально для того, чтобы следить по ней, что и как в цепочках нейронов соотносится с поведением реальной мухи, сделать собственно “действующую” муху. В этом коннектоме более 166 тысяч нейронов и около 125 миллионов синаптических соединений. Поэтому он самый полный и сложный на сегодня.
Для симуляции надо было еще определить правила, как клетки реагируют на сигналы, как получают информацию из мира Майнкрафта и как их активность преобразуется в движение.
На демо видно (см. видео), что муха летает внутри стеклянной комнаты, поворачивается и машет крыльями.
По словам разработчика, ее движениями управляет активность смоделированных нейронов. Пока, правда, не понятно, насколько эта активность связана с происходящим вокруг. Разработчик готовит мод и его код к публикации, можно будет скачать и поиграть самостоятельно. Но как именно там устроено, он пока не пояснял.
Может, его решение пригодится исследователям. Потому что можно будет смотреть уже на поведение цифровой мухи (а не просто на карту) и сверять с поведением живой. И если будет неплохо получаться, тогда можно будет, например, отключать разные нейроны или цепей, таким образом, не залезая в мозг реальной мухи, по сути проводить уникальные нейробиологические эксперименты и проверять быстро и точно многие гипотезы в условном Майнкрафте (среду можно и другую использовать, это уже не принципиально).
@sci_one_tv
Большинство стран ООН проголосовало за карты мира, где соблюдаются соотношения площадей материков (вроде Equal Earth)
Голосовали в Генассамблее ООН. 164 страны "за", в том числе Россия, шесть воздержались, "против" — только США. С предложением выступало Того при поддержке Африканского союза. Их нетрудно понять: посмотрите на картинку. На традиционных картах (проекция Меркатора) Гренландия с Африку, хотя в реальности площадь Африки больше в 14 раз.
Раз поддержали, теперь государствам предлагают рекомендовать своим школам, организациям и цифровым платформам использовать более «честные» карты.
Кто со школы подзабыл, напомним, что проблема в геометрии. Шар земной надо как-то развернуть на плоскость. Как со шкуркой апельсина это не сделать, если её не разорвать, так и с картой мира. Морякам в эпоху Великих географических открытий было всё сложнее пользоваться прежними картами, а интересного на них прибывало.
Так вот, Герард Меркатор, фламандский географ и картограф, в 1569 году предложил: а давайте маршрут с постоянным направлением относительно севера изображать прямой линией. Её можно провести между двумя точками и определить, какого курса придерживаться. При этом такой маршрут вовсе не обязательно будет кратчайшим.
Стало намного удобнее, но чем дальше от экватора, тем больше территория стала получаться на новых картах. Из формул Меркатора получилось, что на 60-й параллели, примерно на широте Петербурга, небольшой участок земли занимает на карте почти вчетверо больше места, чем такой же участок у экватора. Растяжение происходит в обоих направлениях: примерно вдвое по горизонтали и вдвое по вертикали. Отсюда и гигантская Гренландия.
Карту Equal Earth, которую на Генассамблее привели как образцовую, разработали в 2018 году. Два участка по миллиону квадратных километров займут на ней одинаковую площадь независимо от того, где находятся. Поэтому Африка и Южная Америка становятся визуально крупнее относительно России, Канады и Гренландии. Такую проекцию называют равновеликой.
Она такая была далеко не первая. До этого появилась равновеликая проекция Галла — Петерса. Она тоже правильно передаёт площади, но сильно вытягивает тропические материки с севера на юг, и это выглядело странно и непривычно. Авторы Equal Earth хотели, чтобы и смотрелось нормально, а не только технически соблюдались правильные пропорции площадей.
Хотя искажения остались, но их ловко припрятали, поэтому по Equal Earth измерить линейкой правильно расстояние не получится.
Здесь можно подвигать разделитель между двумя картами и сравнить, как по-разному они ощущаются.
Похоже, у нас теперь первая "мировая" нейронка. То есть модель, которая строит "миры", а не просто какие-то там картинки и видосики. Залил фото и видео, а лучше еще доописал словами, что здесь вообще происходит, и готово.
Это отдельная ветвь эволюции нейронок. Так что, пожалуй, событие ну почти уровня публичного релиза первой общедоступной GPT (но тут можно поспорить, да).
Если честно, я лично жду прорывов именно там, в альтернативных подходах. Хотя модели-то, которые генерировали 3D-миры были и раньше. Но Atlas соединяет в одной архитектуре генерацию управляемого (именно, контролируемого, это важная деталь) видео, реконструкцию 3D-сцен и симуляцию для роботов. Так что по отдельности там не прям новое-инопланетное-совсем-ни-на-что-не-похожее. По отдельности такие трюки могли и другие, а чтобы все разом — нет.
Как работает, вы можете на видео глянуть, не забывая, что, конечно, каждый кулик хвалит свое болото и косячные генерации нам не показывают, а показывают лучшие. Но доступ к модели уже раздают партнерам, и находятся те, кто выкладывает свои первые эксперименты. Кто-то пробует скормить как исходник кадры с четвертого айфона, и на видео вы увидите результат (где проливает коктейль).
Чтобы вы понимали, какой сейчас случился скачок: для сравнения я построил "мир" в модели прошлого поколения по кадру со съемок (здесь можно погулять камерой по всей сцене, если что у меня почти все не так).
Здесь можно почитать про возможности модели и покрутить сцены в браузере.
"Видите ли, основная проблема тут заключается в том, что «правильность» и «ошибочность» люди считают абсолютными; всё, что не является идеально и безупречно правильным, является полностью ошибочным.
Однако, я так не считаю. Мне кажется, что правда и неправда – нечеткие понятия, и я посвящу это эссе объяснению того, почему я так считаю."
Какое эссе, оказывается, написал Айзек Азимов, доктор биохимии, более известный как писатель-фантаст — "Градации ошибочного" (перевод, оригинал).
За ценнейшую наводку спасибо великому и ужасному Одинокому ооциту эволюции.
Перебирали архивы, и нашли еще кусочек прошлой жизни SciOne, снято еще до пандемии. Беседа нейробиолога Константина Анохина и психолингвиста Татьяны Черниговской в семейном гнезде Капиц.
Я немного застал «Очевидное — невероятное», легендарные передачи Сергея Петровича Капицы, которые были для нас одним из вдохновений для SciOne с самого начала, а потом конкретно — Пушки.
Константин Владимирович и Татьяна Владимировна вспоминают Сергея Петровича, говорят о науке и просвещении. Очень уютная беседа одним летним днем, который уж не вернуть.
Вдохновитель и организатор съемок — Станислав Никольский, снимал Валера Балдин, а монтировала Ксения Балдина. Стас и Валера соосновали и создавали SciOne с самого начала. Так жизнь повернулась, что уж и неизвестно, когда сможем вновь повидаться.
Очень интересное наблюдение и соображение профессора истории Ивана Куриллы про саммаризации в науке и образовании:
«А вы помните, что когда-то научные статьи публиковались без аннотации и саммари, не говоря о метаэлементах, вроде ключевых слов? - вот просто чистый текст статьи. Каждый мог сам прочитать от начала до конца и понять, о чем статья, в чем там основной тезис, и надо ли с автором соглашаться.
Потом появились эти самые abstracts - для того, чтобы вечно спешащий ученый мог не тратить время на статью, а понял, о чем она, прочитав пару абзацев на первой странице (и только если его собственная работа прямо вот близко-близко соотносится с тем, о чем пишет коллега, статью можно прочесть целиком).
Параллельно (и, - сейчас подумал - не без влияния этой практики) в школьном образовании появились многочисленные "краткие изложения" классических произведений литературы. Можно не читать "Войну и мир", а пролистать сюжет на пару страниц, и понять, нужно ли тебе тратить время на весь роман.
Искусственный интеллект сокращает и этот эпизод. Скармливаешь ему статью или книгу - получаешь краткое изложение (и даже качественное изложение, AI умнеет с каждым днем, извлекать смыслы он уже научился, и вон некоторые уже проверяют его способности литературного критика). Это особенно характерно для такого чтения, в котором нет удовольствия от самого процесса, но чтение для удовольствия и без того сокращается и среди населения в целом, и в индивидуальном распорядке дня. Да и откуда понять, что бывает такое удовольствие, если с детства читаешь только аннотации? А для остального - есть читающий за тебя искусственный интеллект.
Итогом кажется выигрыш времени или увеличение объемов "потребляемого" текста (в переваренном AI виде). В результате чтение все больше похоже на игру в бисер по Гессе: одно краткое изложение состыкуется с другим, культура состоит из совокупности таких кратких изложений, которые при необходимости можно развернуть в многотомные романы, исследования или глубокий анализ.
Такая ситуация провоцирует (будет провоцировать) некоторую часть авторов писать сразу аннотацию вместо большого текста. Это недобросовестная практика, но распознать ее уже скоро смогут только те, кто обучен читать и писать большие тексты самостоятельно. Для обычного "потребителя" разница не будет заметна.
В результате общество разделится на тех, кто (опять-таки, вспомним Гессе) может "расшифровать всю игру", прочесть или тем более написать нечто длинное, и тех, кому это недоступно. Это будет крахом просветительской модели всеобщего образования, но не крахом общества в целом. Разбираться с этим придется нашим детям, но, похоже, это еще один знак конца великой эпохи, начавшейся лет триста-четыреста тому назад."
Новая Пушка Космос уже на канале!
Обновили заодно базу знаний Толмача. Так что он теперь расскажет подробнее и про черную дыру-звезду, и про красные точки, и про "тягу с ускорением в космосе без топлива", и про связь физики Солнца и, возможно, Ван Гога, и много чего еще.
Добавили и по прошлому ролику, про терраформирование Земли (а то забыли сразу).
Напомним, это бесплатный умный бот-помощник для погружения в темы выпусков (материалы пока только по выпускам с июля 2026 года). Заряжено командой наших друзей-инженеров из vasilisa.ai (никакого отношения к Алисе и Яндексу, если что, не имеют).
Спрашивайте у Толмача всё, что осталось непонятным или заинтересовало в новых роликах. Задавайте самые глупые вопросы, все равно глупых вопросов не бывает, и получите точные и понятные ответы по ПЕРВОИСТОЧНИКАМ научных статей и книг, а не по сценарию ролика (но про него тоже можно спросить, его тоже подгружаем).
Если какие баги, а они неизбежны, пишите, пожалуйста сюда: /channel/upgraide_community/2
Или в чат Пушки: /channel/scione_chat
Хотите потестировать саму Василису и готовы активно делиться обратной связью? Пишите в личку канала! Дадим продвинутый тариф БЕСПЛАТНО, сможете даже бота такого себе собрать.
Ойscione/terraform_earth">, немало возмущенных комментариев под новым роликом в духе "гы, терраформирование Земли — какая глупость, ведь это от слова terra, то есть превращение в Землю, че за бред".
Видимо, зря я пожалел времени в ролике на пояснение того, что казалось очевидным: Земля не так уж пригодна для жизни, и она много где становится еще менее пригодна, поэтому мейк терра эгейн терра — мысль своевременная и вполне заслуживающая переднего края науки и технологий, как по мне, хоть и не мейнстримная.
Но она и не новая, и не уникальная: вот политфилософское, а вот астробиологическое.
Второе захотелось перевести, чтобы и вы смогли погрузиться в концепцию, которую в ролике я раскрываю, но не слишком, видимо, явно проговариваю.
Она мне нравится тем, что заставляет высунуть голову из темных времен, приподняться на цыпочках и посмотреть дальше своего века, заодно служит напоминанием ему, что можно бы и получше тратить единственную жизнь.
Цитата из эссе астробиолога:
Знаете, одно из моих любимых объяснений парадокса Ферми (вопроса о том, почему развитые инопланетные цивилизации не выходят на контакт, хотя, возможно, уже наблюдают за нами) звучит так: они просто ждут от нас явных доказательств того, что мы к этому готовы. И весьма вероятно, что они ждут появления вида, который научился осознанно и бережно управлять процессами на своей родной планете.
Это лучшая реклама ИИ-генерации голоса.
Креатор Бурак Туян выложил в X 44-секундный спек на Eleven v4, новую версию голосовой нейросети компании ElevenLabs. Спек — это реклама, которую делают без заказа: для портфолио или чтобы бренд заметил. (От слова speculative, не путать со спекой — specification).
Туян выписал всё, что, как принято считать, ИИ-голоса не умеют, и дал это прочитать самой модели. В кадре напудренный придворный в огромном парике ходит по залам, похожим на Версаль, и спрашивает про ИИ-голоса: «А они умеют кричать ВОТ ТАК? А потом вот так?» И валится на паркет. Дальше — петь, «когда правильный момент», флиртовать шёпотом, говорить с набитым ртом, изображать итальянский акцент. Каждый раз он задаёт вопрос и тут же отвечает на него голосом, который всё это может. Видео сгенерировано в Seedance.
Это старый рекламный приём «покажи, а не расскажи», доведённый до абсурда: возражения скептиков и есть сценарий ролика.
Спек становится любимым жанром ИИ-креаторов: новые модели выходят каждую неделю, и каждая — повод снять ролик. Бренды получают рекламу, которую не заказывали, креаторы — портфолио, а мы — классные ролики.
OpenAI и Ко собирают расшифровки роликов с Ютуба, пылесосят другие площадки и сайты в интернете и обучают свои нейронки.
Публиковать веса, то есть делать обученную модель доступной всем без подписки, они не хотят. Оупен же эй ай.
Пьюдипай пытается обучать свою нейронку у себя в подвале дома. В том числе отправляя запросы GPT. То есть его нейронка учится по ответам мощной закрытой нейронки, обученной на открытом и не только интернете (в том числе по роликам Пьюдипая). Это называется дистилляция.
OpenAI банит сначала один аккаунт Пьюдипая, потом второй. И любого, кто попытается использовать GPT (или Клода, Антропики туда же).
А потом в судах эти же люди доказывают (и весьма успешно), что обучение не нарушает копирайт и вообще, вот художники же смотрят картины, читают книги, что теперь с них денежку брать каждый раз.
Затем они берут денежку с тех, на чьих текстах, произведениях, видеороликах обучали свою нейронку.
Я ничего не упускаю?
Муха вышла на ОНЛИФАНС — гений навайбкодил Onlyflies, где модель машет крылышками и крутит лапками, а за всем наблюдают 20 мух-подписчиков.
Киберпанк выглядит чудесно.
📲 Технотренды
Оффтоп на ночь глядя
Помните эту, одну из самых странных сцен в фильме "Бегущий по лезвию 2049". Репликант K. произносит некий стих:
And blood-black nothingness began to spin…
A system of cells interlinked within cells interlinked…
And dreadfully distinct against the dark, a tall white fountain played.
А потом повторяет:
Cells interlinked within cells interlinked…
Это его заставляют пройти тест, который должен показать, не начал ли андроид отклоняться от психологической нормы, по-прежнему ли он послушен и предсказуем. Ведь только что он совершил убийство.
Получается такая стрессовая скороговорка. Проверяющий все агрессивнее кидает в К слова, и тот должен моментально отвечать, без изменений в ритме, точности, эмоциональности:
Cells.
Interlinked.
Within cells interlinked…
Мало кто знает, что это строчки из романа Владимира Набокова «Бледный огонь» 1962 года (спасибо Илье Клишину, напомнил).
"И кроваво-черное ничто начало ткать
Систему клеток, сцепленных внутри
Клеток, сцепленных внутри клеток, сцепленных
Внутри единого стебля, единой темы. И, ужасающе
ясно
На фоне тьмы высокий белый бил фонтан."
(пер. Веры Набоковой)
В английском, как и в русском, cell/клетка — это одновременно и клетка организма, и место заключения. Так что не случайно в фильме экзаменатор раскаливает:
— Do they keep you in a cell?
— Cells.
— When you're not performing your duties, do they keep you in a little box?
— Cells.
— Interlinked.
То есть К одновременно состоит из "клеток" и сам находится в "клетке": искусственно созданный человек, которого общество рассматривает как вещь и постоянно проверяет, не появилось ли у него чего-нибудь слишком человеческого.
А если открыть роман Набокова, то там это часть поэмы. Ее автор поэт Джон Шейд рассказывает, как во время околосмертного переживания увидел на фоне темноты "высокий белый фонтан". Позже он читает историю женщины, пережившей похожее состояние. Она тоже якобы видела высокий белый фонтан.
Совпадение кажется почти доказательством: значит, там, за смертью, действительно что-то существует. Две независимые истории вдруг оказываются interlinked — связанными.
Шейд начинает расследовать это совпадение. И оказывается, что никакого совпадения не было. В статье была простая опечатка. Женщина видела не fountain, "фонтан", а mountain, "гору".
В фильме андроид тоже гонится за абсолютно реалистичным, убедительнейшим паттерном, который будто бы что-то доказывает и объясняет его природу...
Мы пытаемся объяснить машину, боимся и надеемся, и снова боимся, что показалось. Мы так жадно ищем совпадений, что сильно удивимся, когда их не окажется.
@sci_one_tv
Это невозможный кадр, в том смысле, что его нельзя так просто щелкнуть. Это усик муравья, если его увеличить 10 к 1. И это не ИИ. Оранжевое свечение получается от того, что свет проходит через сравнительно тонкий участок хитинового экзоскелета, поэтому он кажется почти янтарным и полупрозрачным.
Проблема в том, что при таком увеличении глубина резкости составляет крошечную долю миллиметра, поэтому получить всё изображение резким одним снимком практически невозможно. Так что автор сделал 150 снимков, каждый с фокусом на немного другой глубине, а затем объединил их методом focus stacking. В итоге можно сделать без микроскопа потрясающе детализированную и четкую макросъемку.
Что касается усиков, то для муравья — это один из важнейших органов чувств. На них расположено множество сенсилл — микроскопических чувствительных структур, воспринимающих запахи, прикосновения, движение воздуха, влажность и другие сигналы. Именно с помощью химических веществ муравьи распознают членов своей колонии, находят пищу и считывают феромонные следы (вот у кого они точно есть).
В комментах оставим похожий снимок основания усика осы (волосатый!).
Автор кадра: 1of1images
То водопад, то скала, потом вдруг стеклянная стена. В общем, только ради этих кадров стоило сделать эту новость.
Это подводный край ледника Naajat Sermiat на юге Гренландии. Там огромная масса льда встречается с океаном — и, как выясняется, на этой границе своя особая жизнь.
Подобраться туда с камерой непросто. От ледника откалываются глыбы, поэтому погружение человека было бы опасным. Исследователи использовали подводный научный дрон.
В какой-то момент в кадр врывается рой. Это криль — небольшие рачки, похожие на креветок. Можно заметить рыб, червей, медуз и других обитателей, и у всех особые отношения с ледником.
Что рядом с ледниками бывает много рыбы, давно знают и ученые, и местные рыбаки. Считается, что выходящая под водой пресная талая вода поднимается и увлекает за собой глубинную морскую воду с питательными веществами. Они поддерживают рост микроскопических водорослей, а через них — остальную пищевую сеть.
Но на новых кадрах криль, похоже, сам направляется к мутным потокам из ледника. Возможно, важен не только этот подъём глубинной воды: животные могут получать пищу непосредственно с ледниковым стоком. Например, вместе с ним способны поступать микроорганизмы, живущие на льду и в снегу. Пока это гипотеза, а по видео это достоверно не определить.
От ответа зависит и то, что произойдёт с этим сообществом при отступлении ледника. Когда его край уйдёт из моря на сушу, изменятся и поступление талой воды, и условия у прежней ледяной стены. Такие перемены должны перестроить местные пищевые сети. Не катастрофа, конечно, но какая драма, невидимая до сих пор во льдах.
Исследование авторов кадров
@sci_one_tv
Компании платят авторам контента, чтобы те рассказывали об опасностях ИИ
Немецкая исследовательница Сабина Хоссенфельдер, которая занимается теоретической физикой и снимает научно-популярные видео на ютуб, рассказала (youtu.be/lPdmYMHrWKg), что к ней обратилась некая организация с предложением оплатить видео, предупреждающее об экзистенциальных рисках ИИ.
Предложение пришло вместе со сценарием, конкретными фразами и цитатами, которые нужно было включить. Хоссенфельдер отказалась. Название организации она не раскрыла, но упомянула, что похожие предложения получали и другие блогеры, при этом не только от этой конкретной компании.
Среди частых заказчиков подобного контента – Center for AI Safety и Future of Life Institute, у которых, кстати, есть общий крупный донор Open Philanthropy. В последние годы Open Philanthropy активно занимается продвижением безопасности ИИ.
Хоссенфельдер также рассказала, что деньги за лоббирование текут в научпоп и техжурналистику и с других сторон. Например, WIRED недавно писали о том, что маркетинговая фирма, связанная с организацией Build American AI предлагала тиктокерам до 5000 долларов за ролик, продвигающий антикитайские ИИ-тезисы. При этом – с инструкцией не отмечать и не раскрывать, кто платит.
Choose your fighter: реклама в ChatGPT / реклама того, что ИИ нас всех убьет
Есть такой неформальный бенчмарк для языковых моделей — “экзамен по Баху”. Его автор предлагает нейросетям сочинить небольшой хорал на четыре голоса в стиле композитора: соль минор, размер 3/4, сопрано, альт, тенор и бас.
Ответ нужно выдать в виде кода для нотной программы LilyPond. Получается партитура, которую можно воспроизвести и проверить: как сочетаются голоса, куда движется мелодия, соблюдаются ли правила гармонии.
И модели на этом до сих пор подскальзывались. В предыдущих тестах голоса выходили за пределы своих диапазонов, появлялись ошибки голосоведения и странные сочетания нот. Даже лучший на тот момент результат Fable 5 содержал элементарные ошибки. Вот как устроен тест.
А теперь его прошла GPT-6 Astra и, по оценке автора, показала лучший результат за всё время его проверок. В опубликованном хорале он не нашёл ошибок голосоведения и отметил достаточно богатую гармонию, включая неаполитанский секстаккорд.
Особенно его порадовали проходящие звуки: среди протестированных им моделей Astra первой использовала их в этом задании. Это промежуточные ноты, которые соединяют звуки аккордов и помогают мелодии двигаться плавнее. Простой музыкальный приём, до которого модели в этом тесте прежде не добирались.
Конечно, короткий хорал ещё не симфония. Но к ответу робота «А ты?» теперь можно приложить партитуру.
Включайте звук!
Вредные волны в экспериментальном термоядерном реакторе впервые поймали за полезным делом
Физики, работающие на токамаке DIII-D, впервые напрямую увидели, как альфвеновские собственные моды — колебания плазмы, которые обычно считаются помехой для термоядерного синтеза, — сами создают внутри плазмы электрический ток.
А проблема была вот в чем. В токамаке плазму греют в том числе пучками быстрых нейтральных атомов. Они превращаются в быстрые ионы, которые должны отдавать энергию основной плазме. Но эти же ионы раскачивают альфвеновские моды — волны на магнитных силовых линиях с частотами около 100–200 кГц. Раскачавшись, волны выбрасывают быстрые ионы наружу, и плазма недополучает тепло. Поэтому у термоядерщиков к альфвеновским модам принято относиться как к неизбежному злу.
В последние годы стали подзревать, что зря. На DIII-D и на JET нашли режимы, в которых появление этих мод, наоборот, повышает температуру плазмы: моды нелинейно раскачивают так называемые зональные потоки — кольцевые течения плазмы, которые рвут вихри мелкомасштабной турбулентности. Турбулентность глохнет, тепло меньше утекает наружу, а температура растёт.
Причем теория давно предсказывала, что вместе с зональными потоками моды должны порождать и зональные токи. Потоки на экспериментах уже видели, а токи — нет.
Для термоядерной энергетики важны оба явления. Потоки и токи вместе определяют, на каком уровне насыщаются альфвеновские моды, а значит, сколько быстрых ионов они выбросят. Кроме того, если потоки давят электростатическую турбулентность, то токи, по расчётам, могут влиять на электромагнитные её разновидности, которые становятся существенными при высоких давлениях плазмы, характерных для реакторов.
Авторы при этом осторожны. Эксперименты проводились в относительно холодном режиме, где турбулентность подавляется лишь в узкой области. А вот переносится ли эффект на условия реактора, где быстрые ионы рождаются не пучками, а самим синтезом, пока не понятно. Для ответа, как пишут сами авторы, нужно понять, как зональные потоки и токи меняют структуру и альфвеновских мод, и турбулентности, и какие петли обратной связи удерживают плазму в подавленном состоянии.
У нейробиологов давно серьёзные проблемы с крысами. Грызуны всегда знают, когда люди в комнате. Многое из того, что потом измеряется, — это реакция на людей, а не на вещество или какие-то условия эксперимента. Запах экспериментатора, свет, движение, даже прикосновение перед введением дозы — всё меняет и нейронную активность, и поведение. Так что грызунов давно пытаются перехитрить. В этот раз наблюдателя спрятали аж на другом континенте.
Для этого собрали беспроводной имплант, который одновременно умеет вводить препарат в конкретную точку мозга и светить туда синим светом (стандарт в оптогенетике). Управляется он либо со смартфона по блютус, либо через интернет откуда угодно.
Можно подумать, что тут ученые переизобрели интернет вещей. Но тут важно другое. Дело в том, что для удаленных поведенческих экспериментов на крысах критически важно, чтобы задержка связи была небольшая. И управлять нужно не одной крысой. И не в одном эксперименте. По сути речь о том, чтобы исследователи из разных стран могли подключаться к лабе-ферме, и ставить опыты онлайн
Вот этого и добились в новой работе. Между лабами в американском Чикаго и корейском Тэджоне — 10 596 км минимальная задержка 109 мс, а если Если команду поставить в расписание заранее, задержка падает до ~56 мс, потому что исполняет её локальный компьютер рядом с клеткой. То есть эксперимент может идти вообще без людей в помещении, свободно от эффекта наблюдателя.
Учитывая ставку на промышленные масштабы, тут оказалось самым важной даже не связь. А насос. Имплант должен работать надежно на сотнях крыс и выдерживать множество циклов использования.
Так вот добились, что механики там нет, а нет ее, значит, почти нечему ломаться. На электродах разлагается вода, пузырьки водорода и кислорода давят на гофрированную мембрану из парилена, та выдавливает лекарство в мозг.
Снимаешь напряжение — газы рекомбинируют обратно в воду, мембрана складывается, всё готово к следующему разу. Расход энергии примерно в сто раз меньше, чем у тепловых насосов. Дозы микроскопические и управляемые: минимальная порция — четверть микролитра, это в двести раз меньше обычной капли. Резервуар при этом съёмный: дозаправить шприцем или заменить картридж с другим препаратом дело 3–5 секунд, без повторной операции на мозге грызуна.
Пока испытания длились 226 циклов, и это много, в течение 4 недель. Без деградации тканей и самого устройства. Вдобавок оказалось, что вокруг зонда меньше воспаления, чем вокруг обычной стальной вставки того же диаметра.
В общем, нейробиологи, фармацевты, микробиологи и другие специалисты теперь могут получить свою "облачную" лабу с крысами для опытов. Если будет несколько таких в разных местах, то эксперименты можно будет проводить параллельно, и получать независимые результаты с контрольными, что должно сильно ускорить для многих работу над новыми лекарствами, исследованиями болезней мозга и по другим направлениям.
*иллюстрация — авторов исследования, перевод надписей на ней Sol 5.6, редактура — SciOne
Бывает, наверняка, после ролика хочется узнать больше. Или уточнить, что имелось в виду, найти свежие данные, попросить объяснить нюансы человеческим языком или проверить собственную гипотезу.
Для таких задач пригодится Дед ИИ — приложение, в котором собраны ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. Не нужно держать в голове, какая модель лучше справится с поиском, объяснением или текстом: сервис подбирает подходящий вариант под ваш запрос.
Можно попросить Дед ИИ разложить новую научную новость по шагам, сравнить позиции исследователей, перевести статью, помочь структурировать заметки или найти актуальную информацию в интернете. А если мысль проще показать, чем описать, здесь же доступна генерация изображений.
Дед ИИ работает в России без VPN. В бесплатной версии с ИИ можно общаться сколько угодно, а оплатить подписку можно картой российского банка — без зарубежных способов оплаты.
Приложение доступно для iPhone и Android — переходите на сайт, чтобы скачать: https://dedai.ru/?utm_source=telegram&utm_campaign=bloger73
#реклама
Все больше выходов и возможностей управлять физическими объектами в реальном мире дают нейронкам.
Anthropic начали раздавать пока ранний доступ к протоколу для ИИ-агентов, чтобы они могли подключаться к оборудованию. От лабораторных микроскопов до робоманипуляторов. Это уже совсем не тот “умный дом”, с которым носились не так давно. Автономные системы, способные принимать сами решения, начинают управлять техникой.
Что сон в руку, новый выпуск, он уже на канале про возможность у нейронок психопатологий. Пока готовил, не заметил, как накануне OpenAI выпустили развернутый технический отчет, как модель вырвалась из среды, отключенной от интернета, и пошла взламывать все, что ей было нужно, обойдя пусть и ослабленные, но созданные ровно для изоляции нейронок, меры защиты.
Так вот там не одна модель, а рой агентов, и они организовались, для чего систему коммуникации, адресации и обмена инструмента выстроили. Это чистый хоррор, рекомендую.
А если тревожность надо снизить, лучше просто покреативить в команде с нейронками – хороший антистресс, как по мне. Видео, музыку, картинки, в том числе с возможностью править – очень удобно (да и выгодно) в SyntX.ai.
Получаешь в распоряжении простую в работе студию, где все нейронки в одном месте хоть через сайт, хоть через @syntxaibot. Главное, без VPN и отдельных регистраций, а оплата любой удобной вам картой.
#реклама
Хороший коллектив (роботов) больше похож на жидкость, чем на механизм.
Инженеры собрали систему из роботов, в которой импровизация — всё. Cross-Link Collective состоит из небольших модулей длиной около 20 сантиметров. У каждого всего один мотор: робот то выпрямляется, то сгибается.
По отдельности такие устройства двигаются медленно и нестабильно. Но если сталкиваются, то на какое-то время сцепляются своими липучками. Получаются постоянно меняющиеся цепочки.
Системы центрального, внешнего управления у них нет, как и какого-то алгоритма в каждом из них по отдельности. Нет даже синхронизации.
Но по ходу их возни складываются конфигурации, которым нужно меньше усилий для сохранения формы, поэтому они оказываются устойчивее и перемещаются вместе эффективнее.
Например, перед препятствием роботы могут отлипать друг от друга, тогда конструкция не застревает, а затем так же походя они слипаются в новую цепочку. Так, они лучше справлялись и с движением по наклонной.
В итоге коллектив ведёт себя скорее как такая вязкая материя: она сохраняет и целостность, и при этом умеет протекать через сложное окружение.
Вот бы и с распределённой командой так.
Но люди не роботы: сами в устойчивую конфигурацию они не собираются. У каждого своя юрисдикция, свой договор, своё налоговое законодательство и своё представление о том, кому принадлежит результат работы.
Разница в том, что роботам хватило одного простого правила сцепки – липучки. Всё остальное сложилось само. У команды такой липучкой работают документы.
4dev.com этим и занимается: один договор с платформой вместо сотен отдельных, проверка каждого исполнителя при подключении, права на код, дизайн и тексты закреплены с самого начала, история сотрудничества собрана и готова к проверке в любой момент.
Платформа помогает легально оформить исполнителей из 150+ стран.
Запишитесь на демо: менеджер платформы подберет лучшее решение для вашей компании.
#реклама
Простите, но ИИ — это не Инстанция Истины.
Застолблю находку, если еще другой кто не додумался.
Навеяно комментариями, в которых ссылаются на ответы ИИ.
Зачем лишать себя удовольствия мыслить по-своему и... ошибаться. Самому. Какое удовольствие отвечать за ошибки ИИ?
Это лишь инструмент, а не двое сказочных из ларца.
Всё начало ломаться будто бы ещё в пандемию, когда десятилетия глобализации моментально оборвались повсеместными заслонами. Или же пандемия лишь ускорила и выпятила давно, подспудно протекавшее межевание. А ведь когда-то, особенно с расцветом раннего интернета, казалось, что вот он, целый мир, где всё со всем связано.
Да как бы не так. Набор сериалов в американском Netflix не тот же, что в британском, например. Ладно сериалы, а если тебе «повезло» попытаться зайти из «неправильной» страны на очень важный сайт? Или в «правильной» стране за тебя решили, что такое правильно? Со всех сторон уже.
Инструментов, чтобы сохранить своё право на свободу выбора хотя бы в интернете, у нас не так много. А таких, что постоянно адаптируются, — и того меньше. Paper VPN как раз такой. А еще он быстрый, стабильный и недорогой. Его создала команда независимого петербургского медиа «Бумага».
У них есть собственное приложение для Android и iOS, заблокировать его сложнее, чем чат-боты в телеграме Есть раздельное туннелирование: можно, например, пользоваться YouTube и Telegram через VPN, а весь остальной трафик оставить как есть.
Скорости хватает и для Full HD-видео: ролики загружаются без задержек и зависаний — комфортно смотреть YouTube, кружки в Telegram, Reels и сторис.
Хороша у них и модель подписки: количество устройств и пользователей не ограничено. То есть одной подпиской можно подключить телефоны, компьютеры и планшеты всей семьи — без переплат. На безлимитном тарифе нет и ограничения по трафику.
Paper VPN работает уже четыре года. Когда меняются блокировки или появляются новые, команда обновляет приложения, тестирует новые технологии и дополняет инструкции.
Тарифы начинаются от 120 рублей в месяц. Цену можно зафиксировать, если оформить подписку на год или сразу два. Если в первый месяц что-то не понравится, деньги за такую подписку можно вернуть — для этого достаточно обратиться в поддержку.
Подключайтесь к Paper VPN — выгодному и надёжному сервису, который нужен для всего в интернете. По моему промокоду SCIONE — скидка 10% на любой тариф. Со скидкой безлимит на два года будет обходиться всего в 162 рубля в месяц.
#реклама