На этой неделе:
Штат Флорида достиг «поразительного рубежа»* в борьбе с инвазивными бирманскими питонами в Эверглейдсе.
Археологи обнаружили [остатки 6-тысячелетней девочки-подростка с черепной модификацией](https://phys.org/news/2025-06-teen-girl-years-cone-skull.html)*.
[Исследование спутников Урана](https://phys.org/news/2025-06-moons-uranus-scientists-hubble.html)* даёт дополнительное подтверждение тому, что планета действительно странная.
Плюс:
Коммерческие чат-боты всё ещё ведут себя как Джокер; новое исследование находит лучший путь к [тренировкам с отягощениями](https://phys.org/tags/strength+training/)*; учёные сообщили о неожиданной адаптивности в том, как мозг отображает приносящие вознаграждение впечатления.
Обманчивость чат-ботов
Один из основных методов предотвращения генерации вредоносными языковыми моделями вредных ответов на вопросы — буквально попросить их этого не делать, используя стартовые подсказки, которые пользователь не видит. Несмотря на эти ограничения, большинство общедоступных чат-ботов легко обмануть, чтобы они предоставляли вредоносную информацию или другие виды ответов.
В [недавнем исследовании](https://techxplore.com/news/2025-05-dark-llms-easy-ai-chatbots.html) четыре исследователя сообщают, что при исследовании так называемых «тёмных языковых моделей» (чат-ботов с меньшими ограничениями, чем у обычных коммерческих чат-ботов) они обнаружили, что основные чат-боты, такие как ChatGPT, можно легко обмануть, заставив их давать ответы, которые должны быть отфильтрованы.
Тренировки с отягощениями
Можно официально игнорировать тех парней в спортзале в футболках «ДНЕЙ БЕЗ ОТДЫХА НЕТ». Метарегрессионный анализ существующих исследований по тренировкам с отягощениями показывает, что с увеличением количества подходов за сеанс увеличивается и прирост силы и мышечной массы — но этот прирост достигает предела при определённом пороге.
Исследование рассматривало два вида подходов: дробные и прямые. Прямые подходы нацелены на мышцу или движение, например, подходы со штангой на скамье. Дробные подходы нацелены на косвенное движение, например, разгибания на трицепс, которые также косвенно активируют мышцы, задействованные в жиме лёжа. Но эти мышцы не получают значительной пользы от косвенного движения так же сильно, как от прямого движения — фактического жима лёжа.
Для роста мышц польза от дробных подходов достигает плато примерно после 11 подходов за сеанс. А для силы прирост уменьшается уже после двух прямых подходов за сеанс. Исследование предполагает, что любой, кто сосредоточен на наращивании силы, может добиться измеримого прогресса, выполняя от одного до двух высокоинтенсивных подходов за сеанс при работе с нагрузками выше 80% от одноповторного максимума. Кроме того, более короткие и частые занятия способствуют большему приросту силы.
Динамика «карты вознаграждения» нейронов
Прошлые исследования указывали на наличие в мозге «карты вознаграждения» — неврологического представления мест, где вы испытывали приятные ощущения в прошлом, например, мексиканский ресторан, мексиканская стойка с тако или грузовик с мексиканскими буррито.
Новое исследование показывает, что когда действительно хороший грузовик с буррито переезжает в место в нескольких кварталах от того места, где вы его видели в последний раз, эта нейронная карта вознаграждения обновляется почти мгновенно.
Исследователи использовали мышей, чтобы изучить, как кодируются приносящие вознаграждение впечатления в мозге. Они удалили небольшую часть черепа мыши и заменили её прозрачным окном, чтобы использовать двухфотонную микроскопию для наблюдения за нейронной активностью в гиппокампе — службе «Google Maps» мозга.
Мыши были вынуждены находиться под микроскопом во время исследования, поэтому исследователи использовали виртуальную реальность, окружив мышей тремя большими мониторами. Мыши бегали по шаровому манипулятору в видеоигре от первого лица. В определённом месте аппарат выпускал для мыши каплю (настоящей) сахарной воды. В последующих запусках они меняли местоположение запуска сахарной воды и могли наблюдать в режиме реального времени, как обновлялась карта вознаграждения мыши.
Одна популяция нейронов поддерживала стабильную карту виртуальной среды. Неожиданно вторая популяция нейронов быстро адаптировалась по мере изменения местоположения вознаграждения. В любом случае мы все — машины, запрограммированные искать удовольствие. Хороших вам выходных — я отправляюсь на поиски тако.
© 2025 Science X Network
Больше из [раздела «Искусство, музыка, история и лингвистика»](https://www.physicsforums.com/forums/art-music-history-and-linguistics.20/)