Notice: file_put_contents(): Write of 3212 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 20480 of 23692 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
AI для Всех | Telegram Webview: nn_for_science/2484 -
Telegram Group & Telegram Channel
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤫 Полностью сгенерированная Операционная Система

Как нейронная сеть учится притворяться Ubuntu и почему это заставляет по-новому взглянуть на то, что мы видим на экране

Когда вы двигаете курсор, открываете папку или набираете команду в терминале, кажется, что «компьютер действительно что-то делает». Но если посмотреть на компьютер с точки зрения стороннего наблюдателя не знакомого с внутренними процессами, всё сводится к тому, что несколько миллионов прямоугольников-пикселей перекрашиваются в другие цвета — кадр за кадром.

Команда из Университета Ватерлоо и NRC Canada пошла ва-банк и решила: раз «всё равно нужно показывать пиксели», значит саму операционку можно целиком сгенерировать. Они собрали NeuralOS — модель, которая получает поток событий «мышь-клавиатура» и каждый раз галлюцинирует следующую картинку экрана. Никакого кода файлового менеджера, никакого Firefox внутри контейнера — только рекуррентная нейросеть, следящая за состоянием, и диффузионный «художник», дорисовывающий кадр.

За кулисами всё выглядит так.
• Сначала автоэнкодер ужимает скриншот Ubuntu XFCE до латентного «мини-скрина» 64 × 48 × 16.
• Два LSTM-слоя держат в памяти, что открыто и куда смотрит курсор, причём позиция курсора кодируется мягкой двухмерной «гауссианой», чтобы не промахнуться ни на пиксель.
• Дальше UNet-диффузор берёт эту «память» и возвращает на экран новый кадр — уже в цвете, уже со всеми иконками и тенью под окном.

Обучали чудовище на 120 000 случайных сессий и 2000 «разумных» сессий, которые имитировал агент Claude 3.5. И да, чтобы мышка летала естественно, авторы заставляли алгоритм чертить кривые Безье, а не случайную пилу.

Результат удивительно живой: курсор «промахивается» в среднем меньше чем на два пикселя, переходы в меню угадываются в трети случаев, а запустить демонстрацию можно в браузере — правда, пока со скоростью 1,8 FPS на H100. Сценарий «напечатать длинную команду в терминал» NeuralOS ещё путает, зато окно «Домашняя папка» появляется с такой же задержкой, как на настоящем неторопливом ноуте.

Почему это важно нам, разработчикам?
1. Зеркало интерфейсов. Мы привыкли отделять «код» от «UI», но NeuralOS показывает, что граница иллюзорна: если модель умеет правильно красить пиксели, пользователь поверит во всё, что угодно.
2. Нейронные симуляторы вместо моков. Представьте тестовую среду, где ваш автотест «щёлкает мышкой», а за кадром нет Selenium-драйвера, вместо нее диффузионная модель, обученная на реальных сессиях. Сетевая нестабильность, лаги, случайные клики — всё появится естественно.
3. Карьерный бонус. Рекуррентная память + диффузия — не самая очевидная пара. Разобравшись, как они дружат, вы прокачаете насмотренность в архитектурах за пределами классических LLM.

У NeuralOS, конечно, много «но»: низкое разрешение, чудовищные вычислительные затраты, отсутствие сетевых стэков, да и зачем такой Франкенштейн в проде — неясно. Но сама идея, что поток пикселей можно «выдумывать на лету» звучит очень интересно. Сегодня — игрушка для исследователей, но кто его знает что будет завтра?

💬 Как вам перспектива «генеративного десктопа»? Готовы доверить AI рисовать каждую кнопку, которую нажимаете, или цените стабильность классических окон? Поделитесь мыслями в комментариях и заодно киньте ссылку друзьям-разработчикам — пусть спор разгорится жарче!

Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16🤯8😐5🔥4🤩1



group-telegram.com/nn_for_science/2484
Create:
Last Update:

🤫 Полностью сгенерированная Операционная Система

Как нейронная сеть учится притворяться Ubuntu и почему это заставляет по-новому взглянуть на то, что мы видим на экране

Когда вы двигаете курсор, открываете папку или набираете команду в терминале, кажется, что «компьютер действительно что-то делает». Но если посмотреть на компьютер с точки зрения стороннего наблюдателя не знакомого с внутренними процессами, всё сводится к тому, что несколько миллионов прямоугольников-пикселей перекрашиваются в другие цвета — кадр за кадром.

Команда из Университета Ватерлоо и NRC Canada пошла ва-банк и решила: раз «всё равно нужно показывать пиксели», значит саму операционку можно целиком сгенерировать. Они собрали NeuralOS — модель, которая получает поток событий «мышь-клавиатура» и каждый раз галлюцинирует следующую картинку экрана. Никакого кода файлового менеджера, никакого Firefox внутри контейнера — только рекуррентная нейросеть, следящая за состоянием, и диффузионный «художник», дорисовывающий кадр.

За кулисами всё выглядит так.
• Сначала автоэнкодер ужимает скриншот Ubuntu XFCE до латентного «мини-скрина» 64 × 48 × 16.
• Два LSTM-слоя держат в памяти, что открыто и куда смотрит курсор, причём позиция курсора кодируется мягкой двухмерной «гауссианой», чтобы не промахнуться ни на пиксель.
• Дальше UNet-диффузор берёт эту «память» и возвращает на экран новый кадр — уже в цвете, уже со всеми иконками и тенью под окном.

Обучали чудовище на 120 000 случайных сессий и 2000 «разумных» сессий, которые имитировал агент Claude 3.5. И да, чтобы мышка летала естественно, авторы заставляли алгоритм чертить кривые Безье, а не случайную пилу.

Результат удивительно живой: курсор «промахивается» в среднем меньше чем на два пикселя, переходы в меню угадываются в трети случаев, а запустить демонстрацию можно в браузере — правда, пока со скоростью 1,8 FPS на H100. Сценарий «напечатать длинную команду в терминал» NeuralOS ещё путает, зато окно «Домашняя папка» появляется с такой же задержкой, как на настоящем неторопливом ноуте.

Почему это важно нам, разработчикам?
1. Зеркало интерфейсов. Мы привыкли отделять «код» от «UI», но NeuralOS показывает, что граница иллюзорна: если модель умеет правильно красить пиксели, пользователь поверит во всё, что угодно.
2. Нейронные симуляторы вместо моков. Представьте тестовую среду, где ваш автотест «щёлкает мышкой», а за кадром нет Selenium-драйвера, вместо нее диффузионная модель, обученная на реальных сессиях. Сетевая нестабильность, лаги, случайные клики — всё появится естественно.
3. Карьерный бонус. Рекуррентная память + диффузия — не самая очевидная пара. Разобравшись, как они дружат, вы прокачаете насмотренность в архитектурах за пределами классических LLM.

У NeuralOS, конечно, много «но»: низкое разрешение, чудовищные вычислительные затраты, отсутствие сетевых стэков, да и зачем такой Франкенштейн в проде — неясно. Но сама идея, что поток пикселей можно «выдумывать на лету» звучит очень интересно. Сегодня — игрушка для исследователей, но кто его знает что будет завтра?

💬 Как вам перспектива «генеративного десктопа»? Готовы доверить AI рисовать каждую кнопку, которую нажимаете, или цените стабильность классических окон? Поделитесь мыслями в комментариях и заодно киньте ссылку друзьям-разработчикам — пусть спор разгорится жарче!

Статья

BY AI для Всех


Share with your friend now:
group-telegram.com/nn_for_science/2484

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

On Feb. 27, however, he admitted from his Russian-language account that "Telegram channels are increasingly becoming a source of unverified information related to Ukrainian events." The regulator said it has been undertaking several campaigns to educate the investors to be vigilant while taking investment decisions based on stock tips. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news.
from us


Telegram AI для Всех
FROM American