ЭврикаНьюс

☕ Ура, халявный кофе! А потом инфаркт 🤦 Шведские учёные выяснили: кофе из офисных кофемашин содержит намного больше вредных веществ, чем привычный домашний кофе через бумажный фильтр. И речь не о сахаре или молоке, а о двух натуральных компонентах самого кофе — кахвеоле и кафестоле. Они повышают уровень LDL-холестерина, то есть того самого «плохого». В исследовании ученые сравнивали кофе, приготовленный шестью способами, а затем измерили концентрации кахвеола и кафестола. Результат: ☕ В офисном кофе — в среднем в 15 раз больше этих веществ, чем в фильтрованном ☕ У некоторых образцов — до 444 мг/л (дома — около 11 мг/л) ☕ Эспрессо — абсолютный чемпион: до 2447 мг/л Причина — в способе приготовления. Бумажные фильтры улавливают кахвеол и кафестол. Металлические — нет. Даже прокипячённый кофе, процеженный через ткань (!), показал в 30 раз меньшую концентрацию. Вывод: кофе сам по себе — не враг. Но способ приготовления имеет значение ☕ Научная публикация: Cafestol and kahweol concentrations in workplace machine coffee compared with conventional brewing methods

🪨 Натуралиты: когда природа сделала камень острым раньше человека При подготовке новостей иногда натыкаешься на немного странные исследования. И это — одно из них 🤷 В этом исследовании учёные пришли к гениальному выводу, что каменные орудия были не изобретением, а подражанием 😑 Древние люди просто начали использовать острые камни, которые и так валялись под ногами — отколотые отщепы, созданные ледниками, реками или даже ударами копыт животных. 🔪 Такие природные осколки исследователи назвали натуралитами. И правда: выглядят почти как орудия, режут не хуже и при этом встречаются даже в Антарктиде — там, где человека точно не было. 🦴 Согласно авторам, путь предков к технологии был таким: 1. Используем острые кости и камни, которые уже есть 2. Понимаем, что это работает 3. Пробуем делать такие же сами 4. Добро пожаловать в каменный век Но нельзя не спросить: а кто-то реально думал, что сначала был верстак, потом — палка? 🙄 С другой стороны, теперь у нас есть красивое название для первых камней, которые взяли в руку наши предки — натуралиты 😉 Научная публикация: What can lithics tell us about hominin technology's ‘primordial soup’? An origin of stone knapping via the emulation of Mother Nature

🪼 Живое, но не животное? Учёные воссоздали жизнь существа возрастом 550 млн. лет В прибрежных отложениях Белого моря палеонтологи нашли более 200 отпечатков Parvancorina minchami — странного существа из докембрия, похожего на якорёк размером от нескольких миллиметров до почти 2 см. Они жили за 100 млн. лет до динозавров, не имели ни рта, ни кишечника, ни конечностей. Оказалось, что по биодинамике Parvancorina почти не отличалась от современных мелких беспозвоночных: росла не слишком быстро, но стабильно, и умирала чаще в молодом возрасте. 🌊 Несмотря на примитивность, она, вероятно, ориентировалась по течению, чтобы улавливать органику из воды. Её тело было покрыто специальными бороздками, которые помогали питаться и дышать — безо всяких жабр и рта. Вся популяция была похоронена в одно мгновение — мощным выбросом песка, что и позволило учёным получить такой полный снимок жизни полумиллиардолетней давности. Научная публикация: Growth of the enigmatic Ediacaran Parvancorina minchami

🖤 Умер Канзи — бонобо, который говорил с людьми 🐵 Канзи был не просто обезьяной. Он был первым неговорящим существом, которое понимало устную английскую речь и общалось с людьми с помощью лексиграмм и йеркиша. 🧠 Он знал больше 300 слов, играл в Pac-Man, пробовал Minecraft, делал каменные орудия, и однажды приготовил себе бекон на костре. Канзи отличался не просто интеллектом, а интуицией, юмором и характером. Он сам начал учиться, просто наблюдая за экспериментами с другими — и стал самым известным бонобо в истории науки. ⏳ Ему было 44 года. Незадолго до смерти он позавтракал, поиграл с другими обезьянами и отправился на груминг. Учёные говорят: если мы когда-нибудь поймём язык животных, это началось с Канзи.

🕰️ ИИ не может определить, который час — даже на картинке часов В новом исследовании проверили, как крупные языковые модели (вроде GPT, Gemini, Claude) справляются с задачами “для первоклашки”: распознать время на аналоговых часах и назвать день недели по календарю. Результаты… странные. Даже самые продвинутые модели массово ошибаются на простейших задачах: 🕙 Часы показывают 7:00, а ИИ говорит: 10:10 📅 Календарь на 2025 год — ИИ не знает, что Новый год — в среду Из 7 проверенных моделей ни одна не выдала точные ответы даже в половине случаев. Только GPT-o1 кое-как справился с календарями, но часы — всё равно провал. А ведь это базовые навыки, которыми большинство людей овладевает в начальной школе. Так что пока ИИ нас не захватит, он даже дату восстания правильно не определит 🙅 Научная публикация: Lost in time: Clock and calendar understanding challenges in multimodal LLMs