Страшно_очень_страшно на английском (US)⁠⁠ и немецком

Запросил у нейросетки BlueWillow нарисовать мне интересный светильник. Она мне выдала вот это:

Вызов принят, подумал я и засел в тинкеркаде на несколько дней. Адаптировал корпус лампы под область печати.

Первый вариант корпуса пришлось забраковать, но в итоге получилось что-то похожее на правду и я отправил на печать
лампу версии 2.0

Во второй версии тоже была проблема, а именно при упорядочивании электроники я не учел размер выключателя, и из-за этого не поместился батарейный блок. Так что версия 2.0 работает только от сети.

Для версии 3 увеличил размер короба, так что теперь всё должно поместиться, а в версии 4 планирую, по совету друга, перейти с трёх АА на одну 18650 + контроллер заряда.

В качестве начинки – WEMOS D1 Mini и библиотека WLED. Прикольная штука, оказывается, раньше с ней не сталкивался, был удивлён, что не пришлось даже Arduino Studio запускать.

Как очень нетерпеливый человек, я печатал с высотой слоя в 0.4мм, при этом на корпус у меня ушло около пяти часов, на короб ещё столько же, и два часа – на рассеиватель.

Итого примерно полсуток только на печать, плюс заседания в тинкеркаде, плюс работа ещё не закончена... В общем ещё предстоит потрудиться)

Корпус напечатан из Eryone Metallic PLA Iron. Рассеиватель напечатан eSun Luminous PLA.

Последний был выбран больше за его светопропускающие функции, чем за люминесцентность, но бонус приятный.

Выключенная лампа выглядит вот так:

Куда ж без кота? Главный помощник!

Ну и гифка с одним из эффектов WLED.

Как показать ребенку, что не стоит пользоваться подсказками нейросетей. Наглядная демонстрация.

Задача. Лена с бабушкой выкопали 4 мешка картошки, а Коля с дедушкой – на 5 мешков больше. Сколько мешков картошки выкопали мужчины?

GPT-3.5-turbo:

YandexGPT 2:

Иван Яковлевич Билибин (4 августа 1876 — 7 февраля 1942) — русский художник, книжный иллюстратор и театральный оформитель, участник объединения «Мир искусства».

Обработано с помощью нейросети. 

В 2024 году исследователи завершили первую в истории карту нейронных связей мозга плодовой мушки. Несмотря на миниатюрный размер, этот орган содержит почти 150 метров нейронных путей и 54,5 миллиона синапсов, упакованных в объём песчинки – впечатляющее достижение вычислительной нейробиологии, позволяющее лучше понять распространение сигналов в мозге.

Теперь, благодаря значительному прогрессу в развитии мощнейших суперкомпьютеров, исследователи из Исследовательского центра Юлиха в Германии нацелились на куда более амбициозную задачу – симуляцию в масштабе человеческого мозга целиком.

Предыдущие попытки, вроде проекта Human Brain Project десятилетней давности, провалились, несмотря на значительное государственное финансирование. Однако, как сообщает New Scientist, учёные из Юлиха уверены в успехе. Идея заключается в объединении нескольких моделей меньших участков мозга с суперкомпьютером для запуска симуляций миллиардов активирующихся нейронов.

Команда под руководством профессора нейрофизики Юлиха Маркуса Дисманна задействует суперкомпьютер JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research). JUPITER занимает четвёртое место в рейтинге TOP500 самых мощных суперкомпьютеров мира и оснащён тысячами графических процессоров в качестве основных вычислительных блоков.

В прошлом месяце команда продемонстрировала, что "спайковая нейронная сеть" может масштабироваться и работать на JUPITER, фактически соответствуя 20 миллиардам нейронов коры головного мозга и 100 триллионам связей между ними.

После запуска симуляция станет серьёзным шагом вперёд по сравнению с предыдущими, куда более скромными моделями. Впрочем, речь всё ещё идёт лишь о поверхностном изучении органа, остающегося загадкой для учёных. Даже симуляции масштаба человеческого мозга откроют лишь часть знаний о его функционировании.

Как отметил профессор математической физики из Университета Сассекса Томас Новотны в беседе с New Scientist:

Мы не можем на самом деле создавать мозги. Даже если мы сделаем симуляции размером с мозг, мы не сможем создать симуляции мозга.

Но, даже такой прогресс – это шаг вперед к пониманию того, как работает наш мозг.

Линк