Hacker News Digest

• Пользователи высоко оценили технологические возможности очков, особенно качество записи видео, звука и инновационный нейронный браслет для управления.
• Ключевой проблемой остаются серьёзные опасения по поводу конфиденциальности, сбора данных для обучения ИИ и отсутствия возможности отказаться от этого вне ЕС.
• Многие выражают недоверие к Meta как компании из-за прошлых скандалов и опасений по поводу рекламы и контроля над вниманием пользователя.
• Социальная приемлемость устройств ставится под сомнение: скрытые камеры вызывают опасения о съёмке без согласия, а уведомления в поле зрения могут мешать живому общению.
• Отмечается ограниченная функциональность из-за отсутствия API или SDK для разработчиков, что закрывает возможности для кастомизации и расширения.
• Некоторые видят потенциал для нишевого применения: в качестве ассистивного устройства или для активностей на открытом воздухе без телефона.
• Батареи хватает примерно на 6 часов, что недостаточно для полноценного использования в течение всего дня.

В утечке видео о новых AR-очках Meta RayBan обнаружены волноводные структуры Lumus. Ожидается, что продукт под кодовым названием Hypernova (возможно, коммерческое имя — Celest) будет представлен на Meta Connect 17 сентября.

На кадрах видны характерные диагональные элементы волновода Lumus, используемые для расширения зрачка. Аналогичная технология ранее была замечена в AR-очках Rivet для военных и промышленных целей.

Автор рекомендует обратить внимание на демонстрацию очков во время выступления Марка Цукерберга, чтобы подтвердить использование компонентов Lumus.

• Ожидание появления приложений для распознавания лиц в реальном времени и сбора данных о людях через AR-очки.
• Обсуждение удобства и потенциальной популярности носимых устройств, несмотря на отсутствие "убийственного" приложения.
• Вопросы о новизне и значимости технологии проекции Lumus для потребительского рынка.
• Серьезные опасения по поводу полной потери приватности и нормализации тотальной слежки.
• Скептицизм относительно массового внедрения AR-очков из-за ограничений батареи и неудобства интерфейсов.
• Упоминание культурных отсылок (например, "Гаргульи" из "Лавины" Нила Стивенсона) как предсказания подобных технологий.
• Разделение мнений: некоторые видят потенциал для полезных приложений, другие отвергают продукты Meta из-за политики компании.

Ключевая идея:
Используем не сырые показания сенсоров, а «поведенческие» признаки (шаги, сон, ЧСС, калории и т. д.), извлечённые из носимых устройств. На их основе обучаем фундаментальную модель (FM) с архитектурой BERT-подобного трансформера.

Данные:

• 1,2 млн человек, 1,3 млрд дней наблюдений (Fitbit).
• 7 категорий признаков: активность, сон, ЧСС, калории, BMI, возраст, пол.
• Представление временных рядов: токенизируем каждый день (max 512 токенов), добавляем «класс» токен для задачи предсказания.

Обучение:

• 110M-параметровый трансформер, MLM + задача предсказывать следующий день.
• 16 GPU, 3 дня.

Результаты:

• На 15 задачах здоровья FM превосходит CNN/RNN/LSTM/GBDT на 6–18 % AUROC.
• Особенно сильно улучшение при малых выборках (до +25 %).
• Zero-shot перенос на NIH All of Us (≈ 12 тыс. человек) без дообучения сохраняет 90 % качества.

Абляции:

• Удаление любой группы признаков падает AUROC на 1–3 %.
• Уменьшение модели до 35 M параметров теряет 2–4 %, но всё ещё лучше бейзлайнов.

Применение:

• Личные «цифровые двойники» для раннего выявления диабета, гипертонии, депрессии.
• Данные и веса модели будут открыты.

• Apple-2025: новая «фундаментальная» модель переходит от сырых сенсорных данных к поведенческим биомаркерам (HRV, ЧСС покоя и др.) и показывает высокую точность для ряда заболеваний.
• Участники удивлены: в ~10 задачах модель проигрывает простому демографическому базлайну, а где выигрывает — лишь «чуть-чуть».
• Нет открытых весов и данных из-за соглашений с участниками Apple Heart and Movement Study; доступен лишь экспорт личных XML-файлов.
• Для самостоятельного анализа годятся HealthKit/Swift или сторонние бета-инструменты.
• Обсуждаются риски приватности и интерес страховых компаний к таким данным.