Один крутой чувак спаял из 700 дискретных транзисторов самопальный компьютер. Работает на частоте 1 кГц. На видео компьютер выполняет программу Hello World.

Исходники ассемблера: github.com/PolymathUnlimited/Subleq-CPU

У современных математиков, перефразируя Канта, две вещи наполняют душу всё новым и всё более глубоким восхищением и благоговением, чем чаще и дольше о них размышляют. Эти две вещи: benign overfitting и grokking.

• Benign overfitting - доброкачественное избыточное обучение. Означает, что модель способна идеально запомнить обучающие данные (включая шум), но при этом почему-то не ухудшается на незнакомых данных. Это происходит, когда модель слишком "толстая" (имеет сильно больше параметров чем нужно). Теоретически качество работы модели должно портиться при оверфиттинге. Но этого не происходит, и даже наоборот. Почему так? Математики ломают голову.
• Grokking - фазовый переход при избыточном обучении, когда после множества итераций с ничтожным или нулевым улучшением, модель резко обретает способность к обобщению. Становится пугающе похоже на "сильный" интеллект. Механизм никто не понимает.

Это я прочитал книжку "Почему машины учатся". Разъясняется унутренняя неонка математика искусственного интеллекта, на отлично доступном уровне примерно старшеклассника. Со множеством исторических деталей и историй. Рекомендую желающим понять, как из умножения миллионов и миллиардов матриц возникает синекдоха отвечания понимания.

"Повторение - мать перемать обучения", говаривал про гроккинг наш институтский военрук майор Ходырев.

Израильский видео блогер подробно расспрашивает нашего президента про ИИ на 10-ваттном чипе.

Summary

Background

• Krishna Rangasayee has 30+ years in semiconductors, software, and AI.
• Formerly at Xilinx (18 years); founded SiMa six years ago to focus on physical AI.

SiMa’s Mission

• Cloud AI dominated 2015–2025; 2025–2035 will be the decade of physical AI.
• Physical AI will embed in robotics, automotive, medical, aerospace, and defense.
• SiMa builds full-stack solutions: custom chips + AI software.

Key Innovations

• Multimodality: supports audio, video, text inputs/outputs.
• Broad model support: CNNs, transformers, LLMs, all on one chip.
• Ultra-low power: <10 watts, 10x more efficient than typical alternatives.
• Ease of use: models from Hugging Face can run with a button click.

Why Edge AI Matters

• Security & privacy: critical for defense, medical, aerospace.
• Latency: real-time decision-making (e.g., robotics, vehicles) needs on-device AI.
• Cost: cloud compute is expensive; local AI reduces TCO.

Defense Use Cases

• Drones, robotics, mobility platforms (land, sea, space), satellites.
• Satellites can process images on-board and transmit only “delta” data.
• Drones benefit from longer flight times via power-efficient AI.
• Defense requires ruggedization, reliability, and long lifecycle support.

Future of Edge AI in Defense

• AI-enabling existing equipment (not replacing, but upgrading).
• Machine-to-machine communication: seamless data sharing across forces.
• Faster innovation cycles: years-long defense adoption shrinking to 1–2 years.
• Personalized compute for soldiers — context-aware, memory-enabled AI assistants.

Challenges

• Bridging the fast pace of AI with slow defense upgrade cycles.
• Ensuring 12–16 year reliability in harsh conditions.
• Managing cybersecurity and ethical risks as devices proliferate.

Takeaway

SiMa is positioning itself at the core of the coming shift to physical AI: multimodal, power-efficient, secure, and future-proofed AI at the edge, with strong relevance for aerospace and defense.

Наш местный губернатор выделил $62 миллиона на "повышение устойчивости прибрежных районов для защиты наших домов, рабочих мест и инфраструктуры от растущих рисков повышения уровня моря".

Вообще-то уровень моря в наших краях за последние 50 лет колышется около нуля, от минус 5 дюймов (в 1975-м) до плюс 5 дюймов (в 2015). Вот тут есть график: earth.gov/sealevel. Плакали наши денежки.

(отсюда)

В 2017 году журналист и продюсер Дел Бигтри встретился с доктором Маркусом Зервосом, руководителем отделения инфекционных заболеваний медицинского центра Henry Ford Health.

Они беседовали о том, что не существует исследований, напрямую сравнивающих здоровье привитых и непривитых детей. Д-р Зервос будучи убежденным сторонником вакцинации, согласился провести такое исследование, чтобы подтвердить пользу прививок и заткнуть антиваксеров. Они договорились, что какие бы ни оказались результаты, исследование будет опубликовано.

Исследование было завершено в 2020 году. Дел Бигтри получил его копию, однако Зервос отказался публиковать результаты. По его словам, публикация приведет к отмене программ вакцинации во всем мире, и он не хотел брать за это ответственность. Он также прекрасно понимал, что опубликовав это исследование, он лишится своей должности.

Что же показали данные? Проанализировав 18000 детей, среди них около 2000 полностью непривитых, исследователи обнаружили:

- Привитые в 4 раза чаще болели астмой.
- У привитых в 6.6 раз чаще встречались острые и хронические ушные инфекции.
- Нарушения речи - в 4.5 раз чаще.
- Задержки развития - в 5.5 раз чаще.
- Атопические заболевания - в 3 раза чаще.
- Аутоиммунные заболевания - в 6 раз чаще.

Среди полностью непривитых детей не было зарегистрировано ни одного случая СДВГ, диабета, нарушений поведения, задержек обучения, интеллектуальных или психологических расстройств и нервных тиков. Из-за этого невозможно было даже статистически посчитать, во сколько раз вакцинация повышает риск этих заболеваний.

Среди непривитых у 17% было диагностировано какое-либо хроническое заболевание. Среди привитых хотя бы одной вакциной, хронические заболевания были у 57%.

В течение пяти лет Дел Бигтри и его адвокат Аарон Сири пытались убедить Зервоса обнародовать результаты, но тот категорически отказывался.

Вчера, 9 сентября, сенатор Рон Джонсон провел слушания в сенатском комитете, где эти данные впервые были обнародованы.

Следует отметить, что это исследование сравнивало полностью непривитых с теми, кто получил хотя бы одну дозу вакцины. Сравнение с полностью привитыми показало бы вероятно ещё более выраженные различия.

Когда в 2017 году состоялась встреча Бигтри и Зервоса, подобных исследований ещё не существовало. С тех пор было опубликовано несколько работ с похожими результатами. Основная критика тех исследований сводилась к тому, что у непривитых детей реже диагностируют болезни, так как они реже обращаются к врачам. В этом исследовании этот фактор был учтён. Даже после исключения из анализа абсолютно здоровых детей, не посещавших врачей, у привитых всё равно выявлялся значительно более высокий риск хронических заболеваний.

9 сентября 2025 года может войти в историю как день начала конца эпохи вакцинации.

Теорема: крокодил больше длинный чем широкий.

Введём две дополнительные леммы.

Лемма 1: крокодил больше длинный чем зелёный.

Лемма 2: крокодил больше зелёный чем широкий.

Докажем первую лемму. Крокодил длинный и сверху и снизу, а зелёный только сверху. Следовательно, он больше длинный чем зелёный. Лемма доказана.

Докажем вторую лемму. Крокодил зелёный и вдоль и поперёк, а широкий только поперёк. Следовательно, он больше зелёный чем широкий. Лемма доказана.

Основное доказательство. Согласно лемме 1, крокодил больше длинный чем зелёный, а согласно лемме 2, он больше зелёный чем широкий. Следовательно, крокодил больше длинный чем широкий. Теорема доказана.

Как вам понравится шахматная доска, где фигурки сами перемещаются куда следует.