惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
D
DataBreaches.Net
T
Tailwind CSS Blog
M
MIT News - Artificial intelligence
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
F
Full Disclosure
V2EX - 技术
V2EX - 技术
N
News and Events Feed by Topic
Help Net Security
Help Net Security
L
LangChain Blog
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
P
Proofpoint News Feed
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Register - Security
The Register - Security
B
Blog RSS Feed
N
Netflix TechBlog - Medium
N
News | PayPal Newsroom
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
V
Vulnerabilities – Threatpost
B
Blog
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
I
Intezer
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园_首页
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
AI
AI
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Cyberwarzone
Cyberwarzone
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
G
GRAHAM CLULEY
Vercel News
Vercel News
罗磊的独立博客
MyScale Blog
MyScale Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园 - 司徒正美
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
GbyAI
GbyAI
Scott Helme
Scott Helme
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
T
Troy Hunt's Blog
A
About on SuperTechFans
P
Privacy International News Feed

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
SmileLadder. Цикл «Память и мозг». Внимательно смотрим на что‑то и запоминаем?
Денис · 2026-06-03 · via Все публикации подряд на Хабре

Мы слышали про фотографическую память из школьных лет (вот, кстати, интереcная статья на Habr). Уверен, Вы слышали или учились с учениками, которым не надо было учить правила русского языка, а достаточно было просто один раз прочитать что‑то в книжке и они получали суперспособосность — без ошибок писать диктанты. Мы видели в разных супершпионских кино как главный герой буквально бросив взгляд на какого‑то человека за доли секунд сопоставляет, копаясь в своей памяти, его образ с базой данных разыскиваемых преступников. И конечно многие помнят игру, в которой надо посмотрев на разложенные карточки, которые потом перевернут, искать пары.

Словом, мне стало интересно и в продолжении серии своих публикаций про память и мозг, решил поделится оценкой механики связи длительности фиксации взгляда на каком‑то объекте и процесса запоминания. В том числе, отправной точкой для этой статьи стала недавняя публикация в Nature Neuroscience:

Sulewski, P., Amme, C., Hebart, M.N. et al. Fixation duration on natural scenes is explained by memory encoding not processing demand. Nat Neurosci (2026). https://doi.org/10.1038/s41593-026-02285-1

Когда наш мозг заставляет фиксировать взгляд при просмотре какой‑то картинки, то это оказывается не признаком потребности в более глубокой обработки визуальной информации, а стратегическим выделением времени на кодирование в память. Самое интересное, что это сопровождается усилением связи тетта и гамма ритмов мозга

Скрытый текст

а это означает, что мы получили нейрофизиологический маркер процесса запоминания!

Мы безусловно знали, что классические канонические источники говорят о том, что тетта ритм отвечает за координацию (маршрутизацию) информации при работе с памятью, но сейчас важнее другое: если время остановки (фиксации) взгляда варьируется от 150 мс до 500 мс...

Fixation durations during scene viewing last about 300 msec on average, but vary substantially around this mean (for reviews, see Henderson & Hollingworth, 1998, 1999; Rayner, 1998). https://link.springer.com/article/10.3758/PBR.15.3.566

.. то, почему мозг иногда «задерживается» на каких‑то объектах? Это важно для управления вниманием и изучения памяти. Ещё это важно для разработчиков интерфейсов и профессионалов в UI\UX — понимать природу работы мозга и оценивать восприятие дизайна приложения через эту призму. Мне видится достаточно интересным и полезным.

В когнитивной нейронауке долгое время существовала интуитивно понятная гипотеза: если фиксация взгляда на объекте дольше по времени — это значит изображение сложнее и мозгу нужно больше времени на распознавание.

Скрытый текст

это я взял отсюда (Morrison, 1984; Rayner & Pollatsek, 1981; see also Vaughan, 1982) из вот этой вот статьи:

Henderson JM, Graham PL. Eye movements during scene viewing: evidence for mixed control of fixation durations. Psychon Bull Rev. 2008 Jun;15(3):566–73. doi: 10.3758/pbr.15.3.566. PMID: 18567256.

В недавней же статье описана обратная картина: длительность фиксаций зрительного контакта оказывалась больше для тех фрагментов изображений, которые были оценены как легкие для распознавания и ожидаемая «сложность» не тянула время фиксации вверх.

В этой работе использовали модели машинного обучения: одна оценивала трудность распознавания участка изображения, другая — его memorability (сложно этот термин корректно на русский перевести, попробую как «запоминаемость»). Если бы работала гипотеза «чем труднее, тем дольше смотреть», то сложные участки изображения для восприятия должны были бы дольше удерживать взгляд. Это важно, потому что поведенческий результат подтверждался не только глазами статистики, но и MEG‑сигналами. Это собственно и открыли, разбирая временные ряды активности мозга, полученные с помощью МЭГ. МЭГ лучше локализует корковые источники и менее чувствительна к искажениям от черепа и тканей, тогда как ЭЭГ (рутинный способ оценки активности головного мозга) сильнее «размазывает» сигнал и хуже видит глубокие структуры.

Далее уместно рассказать про ритмы мозга.

Работу мозга можно оценивать по волнам его электрической активности

Başar E, Başar‑Eroğlu C, Güntekin B, Yener GG. Brain's alpha, beta, gamma, delta, and theta oscillations in neuropsychiatric diseases: proposal for biomarker strategies. Suppl Clin Neurophysiol. 2013;62:19–54. doi: 10.1016/b978-0-7020-5307-8.00002–8. PMID: 24053030.

Динамика мозга ритмична: нейронные ансамбли то синхронизируются, то расходятся, то переключают режимы обработки информации (это мы посмотрели в одной из моих публикаций про синхронизацию на основе осциляторов Курамото). Если записать эти временные ряды, то видно как колебания живут в разных частотных диапазонах: от медленных delta до быстрых gamma‑ритмов.

Каждый диапазон частот чаще всего связывают с разными функциональными режимами. Delta‑ритм обычно ассоциируют со сном и очень медленными процессами интеграции; theta — с памятью, навигацией, внутренним контролем и кодированием последовательностей; alpha — с подавлением лишней информации и режимами спокойного бодрствования; beta — с поддержанием текущего состояния, сенсомоторным контролем и предсказанием; gamma — с локальной обработкой, связыванием признаков и «быстрой» когнитивной координацией.

Başar E, Güntekin B. Review of delta, theta, alpha, beta, and gamma response oscillations in neuropsychiatric disorders. Suppl Clin Neurophysiol. 2013;62:303–41. doi: 10.1016/b978-0-7020-5307-8.00019–3. PMID: 24053047.

В своё время я сделал ноутбук, который помогает анализировать эти сигналы, выглядит вот так:

Пример разложения исходного сигнала ЭЭГ (raw EEG) на ритмы мозга. Использован реальный сигнал из базы данных zenodo

Пример разложения исходного сигнала ЭЭГ (raw EEG) на ритмы мозга. Использован реальный сигнал из базы данных zenodo

!pip install zenodo_get --quiet

import zenodo_get

#это команда для загрузки EDF из базы - файл попадаем сразу в ноутбук
!zenodo_get "10.5281/zenodo.4940267" -k -g eeg17.edf

data_from_raw_edf = mne.io.read_raw_edf('/content/eeg17.edf', preload=True)

Вот что означают основные ритмы мозга

  • Delta, примерно 0.5–4 Гц, чаще всего связывают с глубоким сном, восстановлением и очень медленными интегративными процессами.

  • Theta, примерно 4–8 Гц, особенно важна для памяти, ориентирования, внутреннего контроля и эпизодического кодирования.

  • Alpha, примерно 8–12 Гц, часто отражает функциональное торможение, фильтрацию отвлекающей информации и состояние спокойного бодрствования.

  • Beta, примерно 13–30 Гц, обычно связывают с поддержанием текущих сенсомоторных и когнитивных состояний, ожиданием и контролем.

  • Gamma, примерно 30 Гц и выше, часто рассматривают как маркер локальной вычислительной активности, интеграции признаков и высокоуровневой обработки информации.

Дополню, что Theta‑ритм обычно связывают с координацией распределённых сетей, особенно в гиппокампе и префронтальной коре. Когда амплитуда Gamma модулируется фазой Theta, возникает частотное взаимодействие, или phase‑amplitude coupling (PAC), которое часто рассматривают как «связующий код» для памяти и внимания. Идея в том, что медленный ритм задаёт временное окно, а быстрый ритм помещает туда элементы информации.

Один и тот же ритм может менять функциональный смысл в зависимости от задачи, области мозга и контекста поведения, но именно поэтому ритмы полезны: они дают динамический язык, на котором мозг координирует внимание, восприятие и память.

Daume J, Kaminski J, Schjetnan AGP, Salimpour Y, Khan U, Reed C, Anderson W, Valiante TA, Mamelak AN, Rutishauser U. Control of working memory maintenance by theta‑gamma phase amplitude coupling of human hippocampal neurons. bioRxiv [Preprint]. 2023 Apr 7:2023.04.05.535772. doi: 10.1101/2023.04.05.535772. Update in: Nature. 2024 May;629(8011):393–401. doi: 10.1038/s41586-024-07309-z. PMID: 37066145; PMCID: PMC10104113.

Как можно трактовать активность мозга и время фиксации взгляда на объекте

Длинные фиксации взгляд чаще совпадали с теми участками картинки, которые позже будут вспоминаться человеком в устных описаниях. Участки с более высокой предсказанной запоминаемостью (на основе анализа МЭГ активности мозга) получали более длинные фиксации, а это уже очень сильный аргумент в пользу того, что мозг не просто «додавливает» распознавание, выбирая какие там подробности в картинке надо рассмотреть, а выбирает, что стоит сохранить в память. И самое важное, на что обратил внимание — длинные фиксации сопровождались усилением theta‑gamma взаимной активности (она рассчитывается вот так), особенно во фронтальных областях и областях гиппокампа, что прямо указывает на память‑ориентированную нейродинамику.

Интересно посмотреть, кто ещё исследовал эту тематику и вот можно посмотреть на граф статей:

Граф статей про мозг и память (обратите внимание на статью 2011 года "The role of phase synchronisation on memory proceess"

Граф статей про мозг и память (обратите внимание на статью 2011 года «The role of phase synchronisation on memory proceess»

Fell, J., Axmacher, N. The role of phase synchronization in memory processes. Nat Rev Neurosci 12, 105–118 (2011). https://doi.org/10.1038/nrn2979

Эта статья даёт теоретическую рамку для интерпретации и трактовки результата: ритмы мозга не просто «видны» в EEG/MEG, а выполняют роль механизма связи, отбора и пластичности между сетями, особенно в памяти и внимании. Фазовая синхронизация может поддерживать и коммуникацию нейронных ансамблей, и синаптическую пластичность, а значит не просто отражает активность, а участвует в том, как мозг передаёт и закрепляет информацию.

Мозг может использовать theta как «временную рамку контроля», а gamma — как «кодирующие пакеты» внутри этой рамки. Тогда длинная фиксация становится окном, в котором сеть успевает стабилизировать и связать репрезентацию перед следующей саккадой.

Скрытый текст

Саккады — это быстрые, строго согласованные движения обоих глаз, которые происходят одновременно и в одном направлении. Они позволяют нашему мозгу перемещать фокус зрения с одного объекта на другой (например, при чтении или разглядывании лица), совершая до нескольких сотен таких «прыжков» в минуту.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Саккада

Можно ли это использовать для управления вниманием?

С точки зрения управления вниманием, фиксация выглядит как решение «остаться ещё немного или переключиться на следующий объект». Мозг, похоже, использует не только текущую визуальную сложность, но и прогноз полезности: стоит ли задержаться, чтобы лучше закодировать фрагмент в память. Мозг выбирает, что усилить и решает, что стоит сохранить. Для этого нужно время! И этому явлению есть прямой биомаркер!

Фронтальная кора участвует в контроле, планировании и отборе релевантной информации, а гиппокамп — в формировании эпизодических воспоминаний (это вот здесь подтверждается).

Когда именно в этих областях усиливается ThetaGamma взаимодействие ритмов, то работает что‑то похожее на сетевой механизм «упаковки» значимой информации перед следующей саккадой.

Скрытый текст

в итоге — длительная фиксация взгляда (а средний период пика внимания нам известен из исследований — это около 150 мс) — это не «зависание», а управляемая пауза для запоминания.

Обзорная литература по theta, alpha и gamma тоже подчёркивает, что именно theta‑gamma взаимодействие особенно важно для кодирования последовательностей и удержания элементов в памяти. Вот один из примеров:

Heusser AC, Poeppel D, Ezzyat Y, Davachi L. Episodic sequence memory is supported by a theta‑gamma phase code. Nat Neurosci. 2016 Oct;19(10):1374–80. doi: 10.1038/nn.4374. Epub 2016 Aug 29. PMID: 27571010; PMCID: PMC5039104.

Практическая польза — или зачем вся эта наука?

Вот как это соотносится с UI/UX

При активном просмотре интерфейсов экрана или какой‑то другой картинки мозг не просто «читает картинку», а оптимизирует время фиксации под будущую пользу информации. То есть длительность взгляда — это часть стратегии отбора, где система учитывает, какие фрагменты сцены заслуживают вложения ресурсов на сохранение. Для моделей активного зрения тайминг взгляда (gaze timing) на конкретные элементы интерфейса (например, индикаторы приборной панели) напрямую коррелирует с качеством выполнения задачи (task performance). Исследование показывает, что интерфейс эффективен не тогда, когда на него «легко смотреть», а когда взгляд вовремя находит именно ту информацию, которая имеет наивысшую «полезность» для текущего действия пользователя.

Что это значит для нейроинтерфейсов

Тема с нейроинтерфейсами популярная, поэтому решил это тоже здесь упомянуть.

Для интерфейсов мозг‑компьютер и нейроэргономики здесь есть практический смысл комбинация eye‑tracking и осцилляторных признаков может служить маркером момента, когда пользователь не просто смотрит, а кодирует важную информацию. Это может быть полезно для адаптивных обучающих систем, нейронавигации в сложных интерфейсах и оценки когнитивной нагрузки в реальном времени.

Итог

Мозг использует длительную фиксацию не как вынужденную задержку при трудности восприятия, а как управляемое окно для сохранения того, что может пригодиться в будущем. Взгляд — это не просто сенсорный акт, а часть стратегии отбора «что усилить и запомнить». Мы внимательно смотрим на что‑то и запоминаем, но не потому, что просто это долго делаем, изучая детали, а даем мозгу «разложить всё по полочкам».

Важно, как мне видится, держать главное в «фокусе», ведь внимание и память связаны между собой.