123463
Всё, что может быть интересно медиа про Яндекс: новости, анонсы, заявления, комментарии, инсайды и другие горячие и не очень события ⚡️ PR-команда: pr@yandex-team.ru
🤖 С развитием технологий всё чаще можно увидеть слово «аугментация». Рассказываем, что оно значит и откуда появилось.
Слово «аугментация» произошло от латинского augmentationem, что означает «дополнять, улучшать, увеличивать». Первое задокументированное использование слова относится к 15 веку, хотя глагол «аугментировать» (to augment) появился в 14-м.
Со временем чаще всего «аугментацию» стали использовать в научной фантастике, чтобы описать процесс совершенствования человеческого тела с помощью технологий. Те самые киборги — это люди, аугментированные, например, механическими конечностями.
Слово «аугментация» имеет широкое значение, но усилиями фантастов сильнее всего привязано к технологиям. Например, если вы используете нейросети в работе — то вы аугментировали свою деятельность с помощью ИИ. Формально даже смартфон можно назвать аугментацией, потому что этот гаджет сильно расширяет возможности человека.
А вы уже аугментировали себя? Расскажите, как вы стали киборгом, в комментариях.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Это лицо из Unicode — официальный маскот японской почтовой службы с 1966 года. Причём символ 〒, похожий на шапку почтальона, — это официальный логотип почтовой службы, который тоже есть в Unicode. Вместе с маскотом его добавили туда в 1993-м. Сам маскот при этом прожил только до 1996 года, но его лицо навсегда осталось в Unicode.
Код 〠: U+3020
Это третья серия нового сериала про уникальные символы из международного стандарта Unicode. Уже можно почитать про многоокую О ꙮ и загадочный «антирубль» 𐘑.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
📞 Какие мобильные телефоны прошлого вы больше всего любите и считаете культовыми? Поделитесь в комментариях!
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🌎🤝🤖 Ущерб, который языковые модели наносят экологии, преувеличен и очень мал по сравнению с остальными источниками загрязнений. К такому выводу пришёл в своём исследовании Энди Мейсли, директор одной из крупнейших групп эффективного альтруизма в США (сторонники этого подхода ищут способы сделать мир лучше, основываясь на фактах).
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👩💻 Технодайджест недели в новом формате! Напишите в комментариях, какой вам нравится больше.
Представлен Xiaomi 15 Ultra. Смартфон получил блок из четырёх камер, в том числе перископический телеобъектив с 4,3-кратным зумом и матрицей на 200 Мп. В двух версиях расцветки корпуса задняя крышка оформлена в стиле классических фотокамер. В Xiaomi 15 Ultra используется чип Snapdragon 8 Elite и аккумулятор на 6000 мАч с зарядкой мощностью 90 Вт. Стоимость в Китае — от 6499 юаней, глобальная версия будет представлена в марте.
Anthropic выпустила нейросеть Claude 3.7 Sonnet. Это первая модель, которая может и отвечать сразу, и рассуждать перед ответом — в зависимости от сложности задачи. Нейросеть показала высокие результаты на бенчмарках, например, она заняла первое место на SWE-Bench, оценивающем навыки решения реальных задач разработчиков, и на LiveBench, оценивающем нейросети на задачах из разных областей. Также Anthropic показала, что Claude 3.7 Sonnet лучше прошлой версии играет в классическую версию Pokemon с Game Boy — оценить это самому можно на официальном стриме на Twitch.
OpenAI выпустила GPT-4.5. Модель лучше всего проявляет себя в творческих задачах и повседневном использовании — помощи с текстами, общении, обучении и мозговых штурмах. При этом компания отмечает, что «GPT-4.5 — не передовая модель». В бенчмарке LiveBench GPT-4.5 заняла седьмое место, но уступила лишь рассуждающим моделям. Это самая большая и дорогая нейросеть от OpenAI — использование API обойдётся в $75/$150 за миллион токенов, что в 15–30 раз выше цен на GPT-4o. Пока GPT-4.5 доступна в режиме исследовательского превью подписчикам с тарифом Pro, а также по API.
Яндекс представил нейросеть YandexGPT 5 и обновил чат с Алисой. YandexGPT 5 Pro лучше предыдущей версии генерирует тексты и идеи, решает задачи на логику и математику, пишет код. Кроме того, она научилась разговаривать и писать тексты на английском языке. В популярных бенчмарках она сравнима по качеству ответов с GPT-4o. Новая модель уже работает в опции Алиса Про, также можно воспользоваться версией YandexGPT 5 Pro без умений Алисы, таких как поиск и генерация изображений.
Amazon представил голосового помощника Alexa+. Новая версия использует нейросети Amazon Nova и Anthropic Claude для более естественного общения и лучшего понимания контекста. Alexa+ может выполнять действия через интеграцию с сервисами — например, бронировать столики в ресторанах, отслеживать цены на билеты и заказывать продукты. Новая версия ассистента запоминает персональные предпочтения пользователя и умеет работать с документами, фотографиями и другой информацией.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Символ 𐘑 из Unicode — это не антирубль, а символ из алфавита, известного как линейное письмо А. Но что он означает и как произносится, никто не знает. Алфавит появился 4 000 лет назад на Крите, и с конца 19 века учёные пытаются разгадать его. Несмотря на то, что успехом эти попытки не увенчались, алфавит полностью добавили в Unicode в 2014 году.
Код 𐘑 в Unicode: U+10611
Это наш новый сериал про уникальные символы из международного стандарта Unicode. В предыдущем посте мы рассказали про мультиокулярную О ꙮ.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🧠 Разбираемся, в чём разница между обычными и квантовыми компьютерами и почему, несмотря на фантастическую вычислительную мощь, ПК с квантовым чипом не окажется завтра на вашем рабочем столе.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖👨💻 Нейросети всё сильнее влияют на кодинг и работу программистов, меняя сам подход к написанию кода. Недавно специалист по машинному обучению и сооснователь OpenAI Андрей Карпатый рассказал, что сейчас он почти на 100% полагается на нейросети, и даже ввёл для этого новый термин — vibe-кодинг. А сейчас Yandex запускает платформу для разработки SourceCraft, в которой есть встроенный инструмент Code Assistant, помогающий дописывать код на лету с помощью нейросетей.
Мы поговорили с Developer Advocate в Yandex Cloud Антоном Черноусовым, чтобы узнать, как меняется разработка и роль разработчиков.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤖 Яндекс выпустил новое поколение языковых моделей — YandexGPT 5 — и одну из них выложил в открытый доступ. Рассказываем на их примере, как обучаются нейросети и что такое предобучение и дообучение.
📖 Этап 1: предварительное обучение, или pre-training — начальный процесс обучения любой GPT-модели. Это можно сравнить со школой: модель получает базовые знания обо всём, что может пригодиться в будущем.
Задача нейросети во время предобучения — прочитать часть текста из датасета и написать продолжение (следующий токен). Таким образом она постепенно учится писать тексты, похожие на написанные людьми.
Предобучение — это самая ресурсоёмкая часть создания языковой модели, потому что на этом этапе модель «читает» триллионы токенов или слов, собранных из интернета. Но многие компании делятся с сообществом своими наработками и выкладывают в опенсорс базовые модели — для разработчиков и бизнеса такие модели удобнее в адаптации под собственные задачи, чем инструктивные (дообученные).
Сегодня Яндекс выложил в опенсорс базовую модель YandexGPT 5 Lite. Она имеет максимально широкое применение и может быть использована в разработке, бизнесе и научных исследованиях. Благодаря своей компактности YandexGPT-5-Lite Pretrain не требует больших вычислительных мощностей и будет полезна тем, кому нужна небольшая русскоязычная модель. Модель опубликована на Hugging Face.
🤖 Этап 2: дообучение, или fine-tuning — это процесс, который превращает базовую модель в полноценного ассистента.
Во время дообучения модель учится совершенно новому навыку — она начинает воспринимать текст пользователя как запрос, на который нужно дать осмысленный и полезный ответ. Вместо простого продолжения текста модель учится различать, где запрос, а где ответ, понимать контекст разговора и генерировать именно такой текст, который решает поставленную пользователем задачу.
Этот процесс трансформации происходит благодаря датасетам, содержащим примеры диалогов между человеком и ассистентом. Их создают ИИ-тренеры, которые пишут эталонные ответы на самые разные вопросы — от просьбы написать поздравление для коллеги до вопроса, как устроены чёрные дыры.
Для создания YandexGPT 5 Pro инженеры Яндекса улучшили обучающий датасет, добавив больше сложных и разнообразных примеров, усложнили задания на этапе обучения, чтобы модель лучше справлялась с трудными вопросами, внедрили методы обучения с подкреплением (DPO и PPO), а также собственную модификацию LogDPO, которая помогает избежать эффекта «разучивания» (ситуации, когда модель забывает уже выученные знания), оптимизировали процесс обучения при помощи YaFSDP, на 25% снизив потребность в вычислительных ресурсах.
И впервые применили метод гибридного обучения — добавили в стандартный цикл обучения на собственных датасетах базовые настройки открытой модели Qwen. Всё это помогло сократить затраты на обучение и увеличить скорость обучения до 20 раз.
Оценить качество работы новой модели можно самому — она уже доступна пользователям в чате с Алисой и разработчикам и представителям бизнеса в сервисе Yandex Cloud Foundation Models.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👨💻 Технодайджест недели
Clone Robotics показала человекоподобного робота с искусственными мышцами. Анатомия Protoclone приближена к человеческой: у него есть 206 полимерных костей и более тысячи гидравлических мышц, которые умеют сокращаться и двигать части тела. Пока робот не умеет ходить, сейчас его тестируют в подвешенном состоянии. Clone Robotics планирует открыть предзаказы на робота в этом году.
Google разработала нейросетевого помощника для учёных. Он состоит из нескольких агентов на базе Gemini 2.0, которые имитируют научный метод: генерацию гипотез, их оценку, улучшение и проверку. Помощника протестировали на задачах по перепрофилированию лекарств, поиску новых мишеней для лечения заболеваний и объяснению механизмов резистентности к антимикробным препаратам. Учёные оценили его предложения как более новаторские и перспективные по сравнению с обычными LLM и агентами.
Oppo представила самый тонкий складной смартфон. Find N5 имеет толщину 8,93 мм в сложенном состоянии. Гаджет получил два экрана: 6,62-дюймовый внешний и 8,12-дюймовый внутренний, оба — LTPO OLED с частотой обновления 1–120 Гц. В Find N5 используется батарея на 5600 мАч и три камеры, включая перископический 3x-телеобъектив. Стоимость устройства в Китае — от 8999 юаней (около 108 тысяч рублей).
Microsoft анонсировала создание первого квантового процессора на топологических кубитах. Компания утверждает, что в нём применяются особые состояния (майорановские нулевые моды), которые теоретически более устойчивы к ошибкам, чем обычные кубиты, так как защищены самой физической структурой материала. Microsoft планирует масштабировать технологию до миллиона кубитов на одном чипе. Однако эксперты отмечают, что компания пока не предоставила убедительных доказательств получения топологических кубитов, а предыдущие статьи в этой области с участием учёных из Microsoft неоднократно приходилось отзывать.
Apple представила iPhone 16e. Новый смартфон стоимостью $599 заменяет в линейке iPhone SE и iPhone 14. Он получил Face ID, OLED-дисплей с частотой обновления 60 Гц, чип A18 (как в iPhone 16) и поддержку Apple Intelligence. Также в новой модели впервые используется модем собственной разработки C1.
xAI выпустила семейство нейросетей Grok 3. В него входят «классические» и рассуждающие модели двух размеров. Предварительная версия Grok 3 заняла на Chatbot Arena первое место во всех категориях. Также xAI добавила в чат-бот Grok режим DeepSearch, в котором нейросеть собирает отчёт по определённой теме, анализируя десятки источников в интернете.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🔤 Нейросети-переводчики уже способны передавать тонкости языка и учитывать контекст не только одного предложения, но и целых абзацев. Новая модель семейства YandexGPT для перевода заняла первое место на бенчмарке DiBiMT в категории перевода с английского на русский поэтому мы решили рассказать, как устроен перевод с помощью GPT-моделей. А подробнее о процессе обучения новой модели команда рассказала в новой статье на Хабре.
В основе нейросети-переводчика лежит базовая языковая модель. Во время обучения она видела огромное количество текстов на разных языках и знает, как слова складываются в предложения. Но, несмотря на хорошие знания, на этом этапе их всё ещё не хватает для того, чтобы переводить тексты на близком к профессиональному уровне. Чтобы нейросеть могла качественно переводить, её нужно дополнительно обучать под эту задачу.
Обучение идёт по схеме: сначала модели показывают две версии одного текста — оригинал и профессиональный перевод, чтобы она училась их сопоставлять. Затем ИИ-тренеры дают оценки нейросетевым переводам. Так модель понимает, какие её действия привели к лучшему результату, и учится переводить более качественно.
К нейросетям-переводчикам более высокие требования, чем к чат-ботам. Чат-боты могут импровизировать или переводить слишком буквально, а от переводчиков люди ожидают сохранения оригинального контекста, включая тон, подбор выражений и подобные нюансы стиля авторских текстов. Модель должна улавливать семантику текста, чтобы правильно перевести игру слов или выбрать верный перевод для многозначного термина.
Сейчас большинство моделей способны хорошо обработать параграф текста, но доверять им перевод целой книги пока рано. Причина — в объёме информации, которую нейросети учитывают при работе (размере контекстного окна). Например, нейросеть может забыть переведённое ранее прозвище персонажа и дать ему новое.
Для оценки нейросетей-переводчиков есть специальные бенчмарки. Например, DiBiMT, на котором новая модель Яндекса заняла первое место, фокусируется на работе с многозначными словами. Для этого отбирают предложения с терминами, смысл которых человеку легко понять из контекста, но машине разобрать сложно. Профессиональные переводчики составляют рейтинг возможных переводов, а потом по нему оценивают работу моделей от разных разработчиков.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🥹 До чего дошёл прогресс, движимый комфортом — показываем на примере ванной.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🖨️👀 Осторожно, ваш принтер (возможно) следит за вами
Всё из-за микроскопических жёлтых точек на бумаге, по которым можно вычислить печатавший на ней принтер.
Больше таких видео — на наших страницах в VK Клипах и techno_yandex">YouTube Shorts.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤔🤖 Нейросеть может решать задачи как человек: взвешивает варианты, проверяет гипотезы, а потом даёт ответ. Так работают рассуждающие модели от OpenAI, Google, DeepSeek, xAI и других компаний. Рассказываем, как устроены такие нейросети, когда пользоваться ими, а когда отдать предпочтение «обычным» моделям.
Как работают рассуждающие модели
Обычные модели получают запрос и сразу пишут ответ. Рассуждающая модель выстраивает перед ответом цепочку рассуждений:
🟣Разбивает исходную задачу на несколько простых.
🟣Использует разные стратегии решения.
🟣Обнаруживает ошибки в своих рассуждениях.
🟣Пробует альтернативные подходы.
Эти рассуждения обязательно читать?
Нет, они нужны модели, чтобы прийти к правильному решению. Но, во-первых, наблюдать за процессом «мышления» нейросети бывает интересно. А во-вторых, если нейросеть дала неверный ответ, в рассуждениях можно найти, где она допустила ошибку, и указать на это в новом запросе.
Рассуждения в исходном виде можно увидеть у DeepSeek R1 и Gemini 2.0 Thinking, а модели семейств o1 и o3 от OpenAI и Grok 3 от xAI показывают только пересказ процесса.
Рассуждающие модели во многом лучше обычных
Они лучше всего справляются с математикой, программированием и задачами, требующими логики и обработки больших объёмов разрозненной информации.
Недавно OpenAI протестировала возможности пока не выпущенной модели o3 и выяснила, что она могла бы войти в топ-200 мирового рейтинга программистов CodeForces.
Но у таких моделей есть и недостатки
🟣Они отвечают медленно. Если нужен быстрый ответ на простой вопрос, лучше использовать обычную нейросеть.
🟣Как правило, они обходятся дороже обычных моделей и у них более строгие ограничения по количеству запросов.
🟣Такие нейросети не так хорошо справляются с творческими задачами — например, написанием текстов.
Где пользоваться рассуждающими нейросетями
Самый простой вариант — чат-бот DeepSeek. Он бесплатный, работает в России и дает доступ к одной из лучших нейросетей — DeepSeek R1. Чтобы общаться с рассуждающей моделью, нужно нажать кнопку «Глубокое мышление» (DeepThink).
Самый продвинутый — ChatGPT. В бесплатной версии доступна o3-mini с обычным уровнем рассуждений, а в платных — несколько моделей. С недавнего времени o1 и o3-mini поддерживают анализ файлов и изображений. Рассуждающая модель включается кнопкой «Обоснуй» на главном экране.
Альтернатива — Gemini 2.0 Thinking Experimental, доступная в чат-боте Gemini. Одна из версий модели интегрирована с поиском и картами Google, а также YouTube. Выбрать нужную модель можно в селекторе в верхней части экрана.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👩💻 Технодайджест недели
Робопсов привязали на цепь. Это проект «Динамика собаки на цепи» японского художника Такаюки Тодо. Робот Unitree Go2 пытается подбежать к посетителям выставки ENCOUNTERS в Токио, но каждый раз его останавливает металлическая цепь.
Anthropic представила индекс влияния нейросетей на рынок труда. Он показывает, что нейросети чаще используются для расширения возможностей человека (57% запросов к чат-боту Claude), чем для полной автоматизации задач (43%). Больше всего технология применяется в программировании и техническом письме, но редко встречается в работах, требующих физического труда.
В Perplexity появился режим Deep Research. Он работает аналогично функциям Gemini и ChatGPT, которые также называются Deep Research: создаёт подробный отчёт по вопросу пользователя, выполняя десятки запросов и анализируя сотни источников. Бесплатные пользователи Perplexity могут использовать режим до пяти раз в день, а платные — до 500.
Adobe выпустила коммерчески безопасный генератор видео. Firefly Video Model позволяет создавать пятисекундные ролики с разрешением 1080p на основе текстовых запросов или изображений. Инструмент поддерживает настройку стилей, углов камеры и движения. Adobe утверждает, что нейросеть была обучена только на контенте, который был лицензирован или находится в общественном достоянии. Генерация видео доступна в рамках новых подписок Firefly Standard и Firefly Pro за 9,99 и 29,99 долларов соответственно.
Сэм Альтман анонсировал выход GPT-5 через несколько месяцев. Это будет не одна нейросеть, а система, в которую войдут разные модели и инструменты OpenAI, в том числе рассуждающая модель o3. Бесплатные пользователи получат доступ к GPT-5 с базовыми настройками, а подписчики Plus и Pro — к улучшенным версиям с расширенными возможностями. Также Альтман рассказал, что перед GPT-5 OpenAI выпустит GPT-4.5, которая станет последней не рассуждающей моделью компании.
YouTube интегрировал генератор видео Veo 2 в Shorts. Пользователи могут создавать короткие видеоклипы по текстовому описанию и добавлять их в свои ролики. Функция уже доступна в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Ноутбук с солнечной батареей и компьютер Apple, на котором можно запустить DeepSeek
Рассказываем об этих и других главных новостях прошедшей недели в технодайджесте.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Что, если бы известные нейросети-ассистенты искали себе пару?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Яндекс запустил линейку ИИ-помощников для преподавателей. Один из них — Нейродетектор — позволяет предположить, кем написана работа: студентом или чат-ботом. Вот как Нейродетектор отличает человеческие тексты от машинных.
Нейросетевая лексика
Нейродетектор выявляет выражения-маркеры, которыми часто пользуются языковые модели. Например:
В современном мире…
Следует учитывать…
Важно отметить, что…
Ключевой момент…
🔴 Даже проекты с гениальной идеей и мощным финансированием иногда заканчиваются провалом. Рассказываем о самых громких технологических неудачах, которые могли изменить мир, но стали примерами того, как не надо делать.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
💻 Квантовые компьютеры — прямая угроза современному шифрованию. Их потенциальные вычислительные мощности способны полностью нарушить безопасный обмен данными в интернете. Но люди готовятся к квантовому судному дню уже давно — рассказываем, насколько серьёзна угроза и как с ней планируют справиться.
Сейчас почти все коммуникации в интернете используют асимметричное шифрование данных. Оно держится на связке двух ключей. Первый — публичный — нужен, чтобы зашифровать данные для конкретного пользователя. Второй — приватный — нужен, чтобы пользователь мог их расшифровать. Вместе они работают по аналогии с почтовым ящиком: письмо в него может положить любой, а забрать его и прочитать — только владелец с ключом. Так работает обмен большинством деликатных данных вроде номеров кредитных карт и паролей.
Опасность в том, что по публичному ключу можно методом подбора найти приватный. Сделать это сейчас практически невозможно: даже самым мощным современным компьютерам на подбор понадобятся миллионы лет. Квантовые компьютеры сами по себе мощнее, а ещё могут работать по квантовым алгоритмам расшифровки, которые гораздо быстрее классических — вроде известного алгоритма Шора. Поэтому они могут взломать асимметричное шифрование за считанные часы.
День, когда мощные квантовые компьютеры станут широко доступны, даже получил название — Y2Q. Это аллюзия на знаменитую проблему Y2K — когда от компьютеров ждали массовых сбоев при переходе с 1999-го на 2000 год. Никто точно не знает, когда наступит Y2Q, по прогнозам — в ближайшие 5–10 лет.
Проблема Y2Q представляет опасность уже сейчас. Всё из-за схемы «укради сейчас, расшифруй потом»: злоумышленники накапливают зашифрованные данные, чтобы расшифровать их с помощью квантового компьютера, когда появится такая возможность.
Подготовка к постквантовому миру идёт полным ходом. Главное направление — разработка новых алгоритмов шифрования. Они также будут работать на связке ключей, но процесс поиска приватного ключа по публичному будет настолько сложным, что с ним быстро не справится даже квантовый компьютер.
В августе 2024 года появилось три новых стандарта постквантового шифрования, разработка которых началась ещё в 2016-м. Их адаптация уже началась. Например, власти США обязали государственные службы перейти на шифрование, устойчивое к квантовым компьютерам. Apple тоже постепенно переводит iMessage на постквантовое шифрование, а опенсорс-мессенджер Signal уже перешёл на него.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Вчера вечером Amazon представила Alexa+ — голосового ассистента нового поколения, работающего на современных больших языковых моделях. Что нового:
🔸 Естественный разговор и понимание контекста благодаря нейросетям Anthropic Claude и Amazon Nova
🔸 Amazon превращает Alexa в чат-бота: появляются сайт и мобильное приложение
🔸 Интеграция со сторонними сервисами: например, Alexa сама забронирует столик в кафе или уведомит, когда билеты на концерт любимой группы подешевеют
🔸 База знаний: помощник может работать с документами, фотографиями и другой информацией, в том числе чтобы запоминить предпочтения и важные факты о пользователе
Спросили у руководителя продукта Алиса Про Виталия Данилкина, что он думает про этот запуск ⬇️
🔍🤖 Хотим спросить — где вы читаете о технологиях, нейросетях и разработке? Каким источникам доверяете, чьё мнение вас интересует?
Делитесь ссылками на свои любимые каналы, блоги и сайты, а заодно расскажите, чем вы занимаетесь.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤖 Кто такие агенты и что они умеют?
Больше таких видео — на наших страницах в VK Клипах и techno_yandex">YouTube Shorts.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🪢 🏡 В умном доме устройства можно подключить так, чтобы они получали команды по проводам, а не по беспроводным протоколам. Если вы планируете ремонт, у вас есть возможность реализовать умный дом именно так. Рассказываем, зачем это нужно и как устроено.
Из чего состоит проводной умный дом
🔸 Проводка: кабели питания и провода для передачи информации (слаботочная сеть)
🔸 Технические компоненты: реле, датчики, контакторы, которые управляют включением и выключением устройств
🔸 Конечные устройства: свет, мультимедиа, камеры, кондиционеры
🔸 Управляющие устройства: шины, коммутаторы, серверы
🔸 Управляющие пользовательские системы: приложения, голосовое управление, физические панели
Преимущества проводного умного дома
🔸 Стабильность — не зависит от качества связи и помех
🔸 Не передаёт данные по воздуху — сложнее взломать
🔸 Сочетается с беспроводными системами — можно подключить устройства по проводам, а управлять ими голосом
Недостатки есть?
Да, сложность планирования и монтажа. Беспроводные устройства можно подключить за пару кликов, а проводной умный дом необходимо закладывать на этапе голых стен — одновременно с электропроводкой и другими инженерными системами.
Как это сделать?
Для начала — определить, какие зоны в доме надо автоматизировать, и сделать схему с расположением устройств, затем — выбрать оборудование и смонтировать систему. Сделать это сложнее, чем подключить беспроводные устройства, поэтому проектирование и монтаж проводного умного дома часто делегируют профессиональным интеграторам.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
☺️ По каким правилам ездят роботы-доставщики, как они строят безопасные траектории и что будет, если вы попытаетесь с ними сфотографироваться? Рассказываем в карточках.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Начинаем новый сериал — про редкие символы из Unicode. В этом стандарте кодирования собраны почти все символы из человеческой истории — от египетских иероглифов до значков валют и эмодзи.
Возможно, самый уникальный символ Unicode — это многоокая О, описывающая ангелов с множеством глаз. Символ можно встретить в Буслаевской псалтири 15 века — в словосочетании «многоꙮкие серафимы» (у библейских ангелов действительно множество глаз).
В Unicode ꙮ добавили в 2008-м, но, в отличие от оригинала (в псалтири у символа 10 глаз), в нём было всего семь. В 2022-м Unicode официально добавил в символ недостающие три глаза, хотя в популярных ОС он до сих пор отображается семиоким.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🏡 Нужно ли закладывать умный дом на этапе ремонта? Не обязательно, но это даёт больше возможностей для автоматизации. Рассказываем, как устроен такой дом и как всё спланировать.
Зачем закладывать умный дом заранее?
Можно сразу продумать и реализовать проект целиком, а не собирать умный дом по частям в течение долгого времени, используя решения, которые могут портить интерьер. А еще в таком доме может быть больше разных устройств, так как некоторые из них требуют прокладки коммуникаций в стенах (а это стоит делать до отделки).
Как реализовать?
1️⃣ Составьте список устройств, которые вам нужны в каждой комнате и подумайте, какие хотите автоматизировать. Это зависит от привычек и предпочтений: кто-то хочет чтобы шторы открывались сами, а кто-то любит делать это вручную; кому-то нравится автоматический свет, кого-то он раздражает.
2️⃣ Изучите характеристики умных устройств. Это поможет понять, какие коммуникации нужно проложить. Например:
🔸 Дополнительная скрытая проводка потребуется для автоматических штор с умным карнизом, а также обеспечит более стабильную работу умных выключателей и может расширить их функциональность, например, за счёт функции энергомониторинга
🔸 Чтобы умный дом мог регулировать температуру, на трубах, идущих к батареям, нужно установить термостатические клапаны
🔸 Если вы планируете купить автономный робот-пылесос, ему может понадобиться подключение к водопроводу и канализации
3️⃣ Есть компании, проектирующие и реализующие подобные умные дома под ключ. Но даже в этом случае вам придется придумать собственные сценарии автоматизации.
А если ремонт в квартире уже сделан или не планируется — прочитайте наш пост про переносной умный дом, который не требует прокладки коммуникаций.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🖼 У нас новый конкурс с призами! Угадайте классическую литературу по обложкам, которые сгенерировала нейросеть YandexART
В посте загаданы классические произведения русской и зарубежной литературы (они могут быть и сравнительно небольшими). Тех, кто правильно назовёт название и автора, ждут призы — промокод на 1000 рублей на покупку устройств умного дома, а также промокод на 90 дней подписки Яндекс Плюс и 30 дней дополнительной опции «Путешественникам».
Как принять участие: в комментариях к этому посту напишите номер обложки, которую пытаетесь разгадать, и название произведения. Комментарии нельзя редактировать, но можно оставлять новые. Один человек может забрать только один приз, независимо от количества правильных ответов — приз присуждается за первый правильный ответ участника
Эти и ещё более 10 тысяч обложек для классических произведений были сгенерированы с помощью нейросети. Промты для создания обложек помогала придумывать YandexGPT. На основе названия книги, ее жанра и аннотации она генерировала несколько вариантов описания изображения, а YandexART предлагала варианты изображений. Все эти обложки уже можно увидеть в Яндекс Книгах по тегу «бесплатно».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🖼 Нейросети угрожают искусству или идут ему на пользу? Мы поговорили с художником Покрасом Лампасом, чтобы из первых рук узнать, как нейросети меняют искусство уже сейчас и хорошо ли это.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex × @pokraslampas
🥹 Алиса работает — вы отдыхаете
Умные устройства уже научились брать на себя десятки повседневных задач. Голосовые помощники управляют освещением, роботы-пылесосы убирают квартиру, а нейросети подбирают музыку под настроение.
Показываем в карточках, какие технологии помогут освободить время и сосредоточиться на том, что интересно.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
