За полтора года главный дом усадьбы Граббе несколько раз возвращался на торги. Стартовая цена — 1 рубль, но покупателю предстоят обязательная реставрация и расходы, точный размер которых неизвестен.
Открыт новый алгоритм, с помощью которого можно ускорить обучение ИИ в 20 раз и увеличить качество обучения на 10%
Его создали ученые из лаборатории Tinkoff Research, метод получил название SAC-RND.

SAC-RND способствует тому, что повысится безопасность беспилотных автомобилей, упростятся логистические цепочки, ускорятся доставка и работа складов, оптимизируются процессы горения на энергетических объектах и сократятся выбросы вредных веществ в окружающую среду.
Кроме того, с его появлением ученые становятся на несколько шагов ближе к разработке универсального робота, который сможет в одиночку выполнять любые задачи.
Для этого исследователи из Tinkoff Research сделали эквивалентными глубины сетей и обнаружили, что при таковых настройках методу RND удается различать данные. После метод оптимизировали. Роботы смогли находить эффективные решения за счет применения механизма слияния, основанного на модуляции сигналов и их линейном отображении. Ранее работы на тему RND не подвергали сигналы дополнительной обработке.
Как известно, обучить искусственный интеллект (ИИ) можно с помощью немалых вычислительных мощностей, финансовых затрат и времени. Если суметь оптимизировать этот процесс, то можно будет повысить скорость развития областей, в которых применяются ИИ-агенты.
Сейчас обучение ИИ происходит посредством подкрепления (RL), который позволяет роботам постигать метод проб и ошибок, адаптироваться в различных, в том числе, непростых ситуациях, ориентироваться, подстраиваться и менять поведение в процессе. При этом всегда считалось, что обучить офлайн искусственный интеллект с RL невозможно при применении случайных нейросетей (RND). Именно на изучение недостатков и неточностей в проведенных ранее экспериментах, а также выводов, и была направлена работа ученых из Tinkoff Research.
Так, при применении RND участвуют две нейросети: случайная и основная, которая в свою очередь пытается предсказать поведение первой. Причем у них есть одно главное свойство – глубина или количество слоев, из которых состоит нейросеть. Основная сеть не может иметь меньше слоев, чем случайная. В результате ученые из Tinkoff Research выяснили, что ранее случайная сеть имела 4 слоя, а основная – два.
Именно из-за того, что применялись неправильные глубины нейросетей, и появилось ошибочное мнение, что метод RND не умеет классифицировать данные и отличать действия, которые были в датасете, от тех, которых там не происходило. Они исправили глубину сетей и количество слоев. В результате RND может различать данные.
Потом провели оптимизацию метода, благодаря чему искусственный интеллект смог приходить к эффективным решениям.
Метод SAC-RND протестировали на робототехнических симуляторах. В результате он показал лучшие достижения при меньшем объеме используемых ресурсов и времени. Эти данные мировое научное сообщество признало и представило на Международной конференции по машинному обучению (ICML), которая прошла в 40-й раз в Гонолулу, Гавайи.
Напомним, Tinkoff Research проводит научные исследования внутри компании, а не на базе некоммерческой организации и исследует самые перспективные области искусственного интеллекта.
Через узнаваемый формат фотографии девелопер показал, как разные типажи горожан соотносятся с проектами «РИДЗ», «Самолёт 7», «Парк Победы 3» и «ГРЕЙД».
Рассказываем, как финансист и кандидат экономических наук нашел свою нишу в девелопменте, почему сделал ставку на офисы и что известно о его жизни за пределами бизнеса.
Речь о Фемарнбельтском тоннеле длиной 18 км, который соединит Данию и Германию под Балтийским морем.
Во многих городах пешеходные переходы и мосты делают так, чтобы по ним одновременно могли нормально двигаться и люди, и скутеры: отдельные траектории, плавные заезды без лестниц, широкие проходы.
В закрытом виде это алюминиево-карбоновая тумба в стиле Tourbillon, а по нажатию кнопки она раскрывается в огромный MicroLED-экран из пяти панелей.
Население одного дома — около 12 тыс. человек, что сопоставимо с небольшим городом. При этом 92% квартир здесь — студии и однушки, а на одном этаже может быть до 20 квартир.
При этом системного стресса авторы пока не видят. Крупные компании устойчивее, а основная зона риска — проекты с низкими продажами и близким сроком ввода.
Состав наносится как обычное покрытие, а после высыхания превращается в бесшовную поверхность с фактурой терраццо.
В августе продажи новостроек снизились на 16% к августу 2025 года, запуски — на 23%, а площадь проектов с риском недостаточной распроданности выросла до 34,7 млн м².

