MediaMag.su

Компания планирует выпустить только 29 таких машин по цене €3 млн.

В мае 2025 года в России приняли закон о локализации легковых машин для такси.

Появилось новое видео с макетом iPhone 17 Air в цвете Sky Blue. Новый оттенок «Sky Blue» не совсем пастельный, но ярче других приглушённых синих. Телефон, как отмечают комментаторы, выглядит «приятно» и привлекает тонкостью — последние слухи называют размеры 5,65−5,7 мм.

iPhone 17 Air станет частью линейки iPhone 17, презентация которой ожидается на специальном мероприятии 9 сентября.

По слухам, характеристики смартфона включают следующие ключевые моменты:

Корпус выполнен из алюминия с возможными элементами из титана.

Экран — 6,6-дюймовый OLED-дисплей с поддержкой технологии ProMotion и частотой обновления до 120 Гц, включая функцию Always-On Display.

Процессор — Apple A19 Bionic (без приставки Pro), 3-нм техпроцесс, 6 ядер, 8 ГБ оперативной памяти.

Камера — одна основная широкоугольная камера 48 Мп с оптической стабилизацией и видеозаписью 8K. Фронтальная камера 24 Мп.

Аккумулятор — предполагается около 2800−3000 мА·ч и быстрой зарядкой до 35 Вт.

Возможное отсутствие физических SIM-карт, поддержка только eSIM.

Цена новинки может составить около 899 долларов.

В последнее время на аукционах чаще появляются окаменелости за десятки миллионов долларов. Например, стегозавр ушёл с молотка за $ 40,5 млн, а юный цератозавр — за $ 30,5 млн. Некоторые считают, что такие продажи безвредны и даже полезны для науки, а другие сравнивают окаменелости с произведениями искусства. Палеонтологи считают это ошибкой.

Фактически окаменелости — это не украшения и не трофеи, а научные данные. Они помогают изучать эволюцию, вымирание видов, изменение климата и развитие экосистем. Их ценность не в цене, а в том, что они могут рассказать о прошлом Земли, заявляют учёные.

Научная работа возможна только если окаменелости находятся в музеях и доступны исследователям навсегда. Пример — Тираннозавр Рекс по имени Sue, проданный на аукционе в 1997 году: его купил консорциум, включая Чикагский музей, и скелет сразу стал доступен для науки и публики.

Сегодня же многие редкие находки попадают к частным коллекционерам. Даже если они временно дают их в музеи, учёные не могут полноценно исследовать такие образцы. Наука требует постоянного доступа — без него невозможно проверять результаты и использовать новые технологии.

Палеонтологи призывают: вместо покупки скелетов миллиардеры должны поддерживать музеи, исследовательские проекты и студентов, чтобы окаменелости оставались источником знаний для всех.

В пресс-службе Новосибирского государственного технического университета (НГТУ) сообщили, что студенты вуза создали Telegram-бота для анализа криптовалютного рынка. На данный момент проект находится в стадии бета-тестирования, но уже доступен первым пользователям.

Разработчики — Марк Старченко и Илья Завгородний с факультета бизнеса — отмечают, что их бот упрощает работу с криптовалютами. Вместо того чтобы отслеживать информацию на разных биржах и сайтах, пользователи могут получать аналитику и прогнозы прямо в мессенджере.

Сейчас бот умеет отслеживать цены, отправлять уведомления, анализировать риски и проводить семантический анализ данных. В будущем функционал планируют расширить: добавятся анализ инвестиционного портфеля, риск-моделирование и рекомендации по его оптимизации. Также бот сможет отслеживать общественное мнение через частоту поисковых запросов и использовать технические индикаторы.

Официальный запуск платформы запланирован на первый квартал 2026 года. Тогда же бота переведут из формата телеграм-бота в мини-приложение для Telegram.

Яндекс запустила обновлённую версию своего сервиса для измерения скорости интернет-соединения. Переработанный «Интернетометр» использует новую технологию измерений и получил современный дизайн.

Основное изменение касается метода проверки скорости. Теперь сервис использует распределённую сеть CDN-серверов Яндекса, расположенных по всей России. Это позволяет получать более точные данные о реальной скорости соединения у конкретного пользователя.

Сервис измеряет три ключевых параметра: скорость загрузки и выгрузки данных, а также пинг. Результаты представлены в понятной форме с оценкой качества соединения по пятибалльной шкале. Например, система может подсказать, достаточно ли скорости для просмотра видео в HD-качестве.

Дополнительно «Интернетометр» показывает техническую информацию о подключении: IP-адрес, версию браузера и другие данные, которые могут быть полезны при обращении в службу поддержки провайдера.

В будущем разработчики планируют выпустить мобильное приложение и добавить функцию ведения статистики измерений.

Специалисты Института проблем машиноведения (ИПМаш) РАН совместно с Санкт-Петербургским государственным университетом представили роботизированную инвалидную коляску, управляемую сигналами мозга. О проекте рассказал руководитель исследований Александр Фрадков на международной конференции NeuroNT’2025.

Система работает на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ), считывая активность мозга через специальный головной убор с датчиками. Разработанные алгоритмы машинного обучения анализируют нейронные сигналы, распознавая намерения пользователя повернуть направо, налево или двигаться вперед.

Ключевое преимущество технологии — её неинвазивность. В отличие от аналогичных разработок, требующих хирургического вмешательства, здесь используются только внешние датчики. Система автоматически адаптируется под индивидуальные особенности мозговой активности каждого пользователя, что повышает точность управления.

ИПМаш

В основе разработки лежат современные методы кибернетической нейробиологии — нового научного направления, объединяющего нейробиологию и теорию управления. Ученые создали специальные математические модели, позволяющие точно интерпретировать сигналы мозга и преобразовывать их в команды для электроприводов коляски.

Искусственный интеллект от OpenAI показал результат уровня золотой медали на Международной олимпиаде по информатике (IOI) — одном из самых престижных соревнований по программированию для школьников. Система обошла всех других ИИ-участников и заняла шестое место в общем зачёте, опередив 325 из 330 человек. Научный сотрудник группы «Адаптивные агенты» Института AIRI Александр Никулин рассказал, как это достижение меняет представления о возможностях машинного интеллекта.

В отличие от прошлых лет, OpenAI не создавал специальную модель для олимпиады. Вместо этого использовался ансамбль универсальных логических алгоритмов. Как пояснили разработчики, лучшая из моделей ранее уже завоевала золотую медаль на Международной математической олимпиаде (IMO). Тестирования показали, что она справляется не только с математикой, но и с программированием, поэтому её отправили на IOI без дополнительной доработки. Точных технических деталей о модели OpenAI пока нет. Известно лишь, что система объединяет несколько алгоритмов и использует эвристики для выбора оптимального ответа. Однако, как отмечает Никулин, это соответствует общей тенденции в развитии ИИ — переходу от узкоспециализированных моделей к универсальным. Аналогичный сдвиг произошёл в компьютерном зрении: если раньше под каждую задачу настраивали отдельный алгоритм, то сейчас применяют единые модели вроде CLIP или DINO.

Раньше использовались отдельные модели под отдельные языковые задачи, а теперь разработчики используют одну общую модель. Аналогичная ситуация сложилась в области компьютерного зрения: ранее создателями использовались отдельные модели, настроенные для решения конкретных задач, но со временем общепринятой стала практика использования одной (CLIP/SigLip/Dino).

Александр Никулин
Научный сотрудник группы “Адаптивные агенты” Института AIRI

Может ли ИИ по-настоящему создавать новое?

Этот вопрос остаётся философским. Например, если алгоритм предложит новое лекарство, будет ли это настоящим открытием или просто комбинацией уже известных данных? По словам Никулина, современные языковые модели пока не способны к импровизации.

Лично я бы сказал, что современные LLM сейчас не способны на импровизацию, во всяком случае в одиночку. Существует множество примеров попыток добиться импровизации через координацию нескольких агентных LLM — статьи, написанные ИИ, даже проходят рецензирование на A* конференции. Тем не менее, стоит таким системам выйти за границы способностей и фактов, встречавшихся в обучающей выборке, они ошибаются.

Александр Никулин
Научный сотрудник группы “Адаптивные агенты” Института AIRI

Один из редких примеров подлинного творчества ИИ — ход № 37 в партии AlphaGo против Ли Седоля. Тогда алгоритм применил нестандартную стратегию, которая изменила представление профессионалов об игре. Однако AlphaGo использовала обучение с подкреплением, которое в языковых моделях пока применяется редко.

Как победа ИИ повлияет на образование и соревнования?

Пока OpenAI участвовал в отдельном онлайн-зачёте, но в будущем подобные достижения могут поставить вопрос: насколько справедливо сравнивать людей и алгоритмы? Никулин считает, что серьёзных негативных последствий для олимпиад пока нет, но в других сферах, например, при найме на работу, уже возникают проблемы.

Думаю, что для этого конкретного соревнования серьезных негативных последствий ожидать не следует, так как оценка проводилась отдельно от основного зачета. Есть гораздо более интересный кейс — новый стартап cluely, которым некоторые люди пользуются для того, чтобы за счет ИИ жульничать в процессе найма и лучше решать алгоритмические задачи во время тестов на собеседованиях.

Александр Никулин
Научный сотрудник группы “Адаптивные агенты” Института AIRI

В то же время ИИ открывает новые возможности для образования. Адаптивные платформы вроде Math Academy или Gemini AI Tutor позволяют персонализировать обучение, делая его более эффективным.

Что останется людям, если ИИ решает олимпиадные задачи?

Олимпиады — это своего рода спорт с чёткими правилами и стандартными задачами. Но настоящая ценность специалиста — не в скоростном кодировании, а в умении находить неочевидные проблемы и предлагать нестандартные решения.

Если у вас уже есть навык решать проблемы, то у вас всего лишь появился еще один инструмент для достижения результата. Вы сможете решать задачи еще быстрее, тем более, если вами движет спортивный интерес. Люди все равно продолжают бегать марафоны на скорость несмотря на то, что существуют болиды Формулы 1. Это не мешает нам восхищаться спортсменами.

Александр Никулин
Научный сотрудник группы “Адаптивные агенты” Института AIRI

ИИ не отменяет человеческий интеллект, но заставляет пересмотреть подходы к обучению и оценке способностей. Возможно, в будущем акцент сместится с решения шаблонных задач на креативность и умение ставить правильные вопросы.

В Самарской области запущен масштабный эксперимент по применению беспилотных технологий в сельском хозяйстве. В текущем году с помощью дронов планируется обработать около 200 тысяч гектаров полей, что составляет примерно 9% от всех посевных площадей региона.

Губернатор Самарской области Вячеслав Федорищев сообщил, что использование беспилотников позволяет достичь 35% экономической эффективности по сравнению с традиционными методами. В регионе активно разрабатываются программы на основе искусственного интеллекта для точного внесения удобрений с анализом состояния каждого участка поля.

Сельскохозяйственный сектор Самарской области демонстрирует устойчивое развитие. На начало августа аграрии уже собрали 53% урожая зерновых и зернобобовых культур, получив более 2 миллионов тонн зерна. Общая площадь посевов в регионе составляет около 2,2 миллиона гектаров.

Податься на неё можно будет с 1 октября 2025 года.