Наука, Технологии, Космос
Переход 3D- 5DЭкология, наука, технологии - изменения в 3DТехнологии Нового Сознания - 5DМногомерная реальность
Опубликовано: 25 Февраля 2026
2
40
Джеймс Уэб показывает признаки того, что наше понимание Вселенной может быть неполным и что может быть новая физика, которую мы еще не открыли.
Иногда мы можем наблюдать Загадочный космический вихрь над горизонтом Земли
Этот захватывающий вид на космос показывает светящееся облако межзвездного газа и пыли, вихрящееся в виде поля далеких звезд. Хотя это может выглядеть как портал или черная дыра, такие визуализации обычно вызывают структуры туманностей — массивные области ионизированного газа, образуемые гравитацией, радиацией и звездными ветрами.
Яркий изгиб внизу — горизонт планеты, где солнечный свет создает тонкое атмосферное свечение. Пространство наполнено этими драматическими формациями, и многие туманности охватывают сотни световых лет, напоминая нам, насколько обширна и динамична вселенная.
Space Xplore
Парад Планет
Редкое Планетарное Выравнивание - 28 февраля 2026 года
28 февраля 2026 года в небе появятся одновременно все восемь планет Меркурий, Венера, Марс, Юпитер, Сатурн, Уран и Нептун. Это редкое планетарное выравнивание не означает, что они образуют идеальную прямую линию, но они будут видны по одному пути в небе.
Некоторые планеты будут ярко светить и их можно увидеть невооруженным глазом, а другие могут понадобиться бинокль или маленький телескоп. Это особенное событие не повторится до 2040 года, что делает любителям неба прекрасной возможностью посмотреть вверх и насладиться красотой нашей Солнечной системы.
****
В Израиле нашли способ «научить» ИИ понимать пространство
Учёные из Университета Бар-Илан совместно со специалистами центра NVIDIA разработали метод, который значительно повышает точность соблюдения пространственных инструкций в генеративных моделях - без изменения архитектуры и без дорогостоящего переобучения.
Современные системы генерации изображений нередко ошибаются в базовых указаниях, путая расположение объектов. Например, вместо команды «кошка под столом» модель может изобразить её над столом.
Новая методика предлагает аккуратное решение: исследователи анализируют внутренние паттерны работы нейросети в момент генерации и выявляют сигналы, которые отвечают за пространственные связи. Далее специальный классификатор в режиме реального времени мягко корректирует процесс, усиливая нужные сигналы и подавляя «шум».
По сути, модель не переучивают, а направляют её внутренние механизмы.
Практические результаты очень впечетляют. В Stable Diffusion SD2.1 точность выполнения пространственных инструкций выросла с 7% до 54%. В модели Flux.1 - с 20% до 61%. При этом общее качество изображений и художественные возможности остались на прежнем уровне.
Как пояснила ведущий исследователь и соавтор проекта Сапир Ифлах, команда не пыталась «заставить» модель мыслить по-новому, а сначала изучила её внутреннюю логику. Оказалось, что сигналы, отвечающие за пространственное расположение объектов, уже существуют, но они ослаблены и теряются в процессе генерации. Их достаточно аккуратно усилить.
Подход важен не только для генерации картинок.
Он демонстрирует более широкий тренд в развитии ИИ: вместо бесконечного наращивания данных и усложнения архитектур исследователи всё чаще пытаются понять внутреннюю динамику уже обученных моделей. Если такие методы масштабируются, это может существенно снизить стоимость улучшения ИИ и ускорить внедрение точных систем в дизайне, инженерии и визуализации космических далей.