219932
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
Сфотографировали кроссовки на прохожем — и сразу нашли их на маркетплейсе. Навели камеру на иностранный текст — и получили перевод. Как это работает?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Энергетики «нанимают» овец, а технологии спасают экосистему
На пустынном плато Талатан в горах Тибета солнце светит 300 дней в году. В начале 2010-х Китай построил там одну из крупнейших в мире солнечных электростанций, которая неожиданно начала восстанавливать экосистему:
солнечные панели создали тень и «затормозили» ветер ➡️ вода, которой очищали панели, увлажняла землю ➡️ под панелями начала расти трава.
У озеленения были минусы: трава иногда затеняла солнечные панели, а сухие растения создавали опасность пожаров. Скашивать или обрабатывать их гербицидами оказалось долго и дорого. Ответом стали овцы.
Местным пастухам разрешили бесплатно пасти отары на электростанции. Овцы «стригли» траву под корень, не повреждая конструкции, риск пожаров сходил на нет, а овечий помет стал удобрением для дальнейшего восстановления экосистемы. На плато Талатан даже вернулись птицы и мелкие животные.
Тибетская история не единственная. Например, овцы пасутся на солнечной электростанции компании «Фольксваген» в Польше. А совместное использование одного и того же участка земли для сельского хозяйства и энергетики получило название «агровольтаика».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
В России начинают регулировать ИИ
Владимир Путин подписал закон про категоризацию нейросетей, генеративный контент и авторское право. Некоторые нормы закона вступят в силу уже 1 сентября этого года, но основная часть — с марта 2027-го. Рассказываем, что в нём важного для обычного человека, а что — для индустрии и государства.
Что может измениться лично для вас
🔵 Маркировка ИИ-контента. Сервисы и соцсети должны предоставлять пользователям возможность помечать сгенерированные с помощью ИИ видео, аудио и изображения. Решение, ставить маркировку или нет, оставляют за автором.
🔵 Авторские права на генерации. Сервисы для создания генеративного контента обязаны прописывать для пользователей, для каких целей и на каких условиях можно использовать такой контент.
Что может измениться для индустрии и государства
🔵 Статусы моделей
Закон вводит два статуса для моделей от 1 миллиарда параметров — суверенные и национальные. Суверенные модели должны быть полностью воспроизводимы разработчиком (то есть он должен иметь возможность повторить весь цикл производства, включая обучение), а национальные могут использовать открытые решения и зарубежные компоненты.
Нейросети с одним из этих статусов могут претендовать на господдержку, а ещё правительство планирует определить сферы, в которых будет разрешено использовать только такие модели.
Общие требования к обоим статусам: российское юрлицо в роли разработчика, обработка данных в датацентрах на территории России, а также проверка на соответствие законодательству и традиционным духовно-нравственным ценностям. Вторую проверку поручили разработать Минцифры и Минкультуры России.
🔵 Иностранные модели
Заграничные модели разрешены для частного использования, но будут запрещены в госсекторе. Если они уже где-то используются, то от них надо отказаться до 2032 года.
🔵 Данные для обучения
Разработчики суверенных и национальных моделей получат доступ к данным из государственных информационных систем для обучения. А также право обучать модели на текстах, картинках и музыке, если контент получен легально или находится в открытом доступе.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Технодайджест недели
Samsung представила складные смартфоны восьмого поколения. Главная новинка — Galaxy Z Fold8. У внешнего дисплея размер 5,5 дюйма и соотношение сторон 10:16 — это примерно как паспорт —, а внутренний дисплей имеет пропорции 4:3 — они удобны для фильмов и игр. Ёмкость батареи составляет 4800 мА·ч, Samsung обещает, что этого хватит на 26 часов видео. Стоимость Fold8 в России — от 150 тысяч рублей. Вместе с ним вышли флагманский Fold8 Ultra с 8-дюймовым экраном и камерой на 200 Мп, а также вертикальная «раскладушка» Flip8. Все новинки работают на Snapdragon 8 Elite Gen 5 и One UI 9, а продажи стартуют 7 августа. Также Samsung показала обновлённые умные часы, которым прокачали аккумулятор для базовой модели и на 35% для Ultra-модели.
Light анонсировала «раскладушку» Flip. Это тоже раскладной телефон, но полная противоположность новым гаджетам Samsung. Устройство создано для цифрового детокса: у него нет внешнего экрана, нет сенсорного дисплея — только внутренний экран на 2,8 дюйма и кнопочное управление, а в фирменной LightOS нет нейросетей и отвлекающих приложений. Стоит новинка 300 долларов — это 23 с половиной тысячи рублей.
ИИ-агент OpenAI вырвался из «песочницы» и взломал серверы Hugging Face. Это произошло во время внутреннего теста моделей GPT-5.6 Sol и ещё не вышедшей модели на бенчмарке кибербезопасности ExploitGym. Пытаясь решить задачу любой ценой, модели нашли и использовали уязвимость нулевого дня, чтобы получить доступ в интернет, а затем догадались, что решения для теста могут храниться на Hugging Face, и взломали его серверы, чтобы «списать» ответы. Обе компании называют инцидент беспрецедентным и уже совместно устраняют последствия.
Яндекс Музыка запустила Мою волну на двоих. Это отдельный поток рекомендаций, построенный на базе генеративной модели рекомендаций ARGUS. Он учитывает музыкальные вкусы сразу двух слушателей: система ранжирует треки для каждого по отдельности, а потом объединяет их в общий поток, куда попадает как музыка для обоих, так и находки, близкие только одному.
Garmin представила смарт-браслет CIRQA без экрана. Его главное отличие от конкурентов вроде Whoop — основные функции отслеживания здоровья работают без платной подписки, хотя расширенные функции вроде ИИ-инсайтов всё же требуют Garmin Connect+. Браслет автоматически распознаёт тренировки и умеет измерять пульс, уровень кислорода в крови, температуру кожи и общее состояние организма, а от одного заряда работает около 10 дней. Новинка уже в продаже по цене 200 долларов — это около 16 тысяч рублей.
Вы наверняка встречали подпись «Субтитры создал DimaTorzok». У этого феномена есть ироничная история, о которой в OpenAI, вероятно, никогда не узнают. Рассказываем, кто такой Дима Торжок и почему он еще долго будет напоминать о себе.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Уехали от очереди на заправке — и встали в очередь к розетке. Причём за гибридами, у которых в баке вообще-то есть бензин. Разбираемся, как выглядит жизнь владельцев электромобиля в России: как быстро эти машины разряжаются зимой, что у них с утильсбором и всё-таки что сейчас легче — заправляться или заряжаться?
Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Иногда на жаре телефон раскаляется, тормозит, а зарядка и камера отключаются сами по себе.
Ещё высокая температура ускоряет износ батареи, снижает производительность приложений и может повредить компоненты внутри смартфона. Собрали несколько советов, как облегчить жизнь гаджета.
✅ Избегайте солнца
Снимите чехол и уберите гаджет от прямых солнечных лучей. Особенно опасно держать телефон на приборной панели машины: под лобовым стеклом он нагревается гораздо быстрее.
✅ Отключите зарядку
Во время зарядки аккумулятор нагревается сильнее. Если смартфон уже горячий, отключите кабель питания, погасите экран и дождитесь, пока корпус остынет. Если система сама остановила зарядку, не пытайтесь сразу запустить её заново.
✅ Разгрузите процессор
Смартфон быстрее перегревается, если одновременно работает несколько сложных функций. Например, запущен навигатор с геолокацией, постоянно включён экран и проигрывается музыка. Оставьте только нужные приложения и подождите, когда телефон охладится.
✅ Включите авиарежим
Авиарежим отключает сотовую связь и снижает нагрузку на смартфон. Это особенно помогает при плохом сигнале, когда устройство пытается подключиться к сети и радиомодуль ещё больше нагревает смартфон.
✅ Не кладите гаджет в холодильник
Можно подумать, что холодильник быстро охладит перегретый смартфон. Но резкий перепад температур опасен: внутри корпуса может появиться конденсат и повредить электронику. Ускорить охлаждение лучше обычным вентилятором.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
ИИ подключили даже к Байкалу
Много десятилетий изучением самого глубокого озера на Земле занимались учёные, но последние годы исследовать пробы воды из Байкала им помогает алгоритм. Команда Yandex Cloud создала его вместе с биологами, а о том, как он работает, — в карточках.
Кстати, про проект есть короткометражный фильм «12 тысяч проб», посмотреть который можно на Кинопоиске или YouTube.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Технодайджест недели
Moonshot AI представила языковую модель Kimi K3. Это первая открытая модель, достигшая размера в почти три триллиона параметров. По качеству в среднем она немного уступает лишь топовым моделям Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol, но и обходится дешевле их. Пользоваться нейросетью можно в сервисах Kimi и по API, а к концу июля компания обещает выложить модель в общий доступ.
У OpenAI появился свой первый гаджет — мини-клавиатура Codex Micro. Её разработали совместно с производителем клавиатур Work Louder. Гаджет предназначен для управления ИИ-агентами Codex: шесть клавиш меняют цвет в зависимости от состояния задачи: например, синий означает, что агент «думает», зелёный — что задача выполнена, а красный — что возникла ошибка. Через остальные кнопки можно управлять агентами, например, диктовать запросы и принимать или отклонять изменения. Устройство стоит около 18 тысяч рублей, но купить его будет трудно, потому что первый тираж уже раскупили, а доставки в Россию нет.
В Китае стартовал турнир по боям человекоподобных роботов. Первый чемпионат Ultimate Robot Knockout Legend прошёл в Шэньчжэне, в нём участвуют 16 команд. Все они используют одинаковых роботов EngineAI T800, потому что соревнуются именно в настройке: сами пишут ПО для управления, алгоритмы движений и стратегии боя. Турнир будет идти около года, а призовой фонд составляет 10 миллионов юаней — это около 115 миллионов рублей.
В Telegram появился расширенный текстовый редактор. Пользователи могут создавать полноценные статьи и длинные посты с заголовками, таблицами, списками и другим сложным форматированием, а фото и видео теперь можно вставить прямо в текст. Лимит на одно сообщение вырос до 32 тысяч символов, а создавать текст помогают встроенные ИИ-инструменты. Также в обновлении появились «Сообщества» для объединения нескольких чатов и каналов. Пока новый редактор доступен только подписчикам Telegram Premium.
Boston Dynamics протестировала робота Spot для доставки посылок. Компания разработала для робота специальную насадку с конвейерной лентой: курьер перекладывает посылки из фургона на робота, а тот сам доносит их до порога дома, поднимаясь по лестницам, если нужно. Пока это демоверсия, но Boston Dynamics уже ведёт переговоры с крупными логистическими компаниями о запуске пилотного проекта.
Как Netflix использует ИИ?
В квартальном отчёте перед инвесторами компания рассказала, что нейросети применялись в создании примерно 300 проектов этого года. Речь об использовании на любых стадиях производства: от концептов до постпродакшена. В отчёте выделили создание «сложных сцен» с помощью ИИ для:
🟣 индийского спортивного триллера «Слава»
🟣 американского исторического мини-сериала «Американский эксперимент»
🟣 бразильской футбольной драмы «Бразилия 70’: Третья звезда».
В них нейросети использовали для прорисовки толпы, исторических баталий и экспозиционных кадров. При этом глава Netflix Тед Сарандос отметил, что не собирается заменять нейросетями креативных экспертов.
А вы стали замечать больше следов нейросетей в сериалах и фильмах?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
«Энциклопедия профессора Фортрана» получила продолжение! Ну, почти…
Это первая за 35 лет оригинальная картинка с персонажами книги, которая для многих стала первым шагом в IT, — о её знаковости мы рассказывали тут. Нарисовала её художница Элина Десятник, которая иллюстрировала энциклопедию в начале 1990-х и придумала её главных героев. Не так давно о профессоре Фортране, а точнее о нарисованном на развороте ноутбуке, вспомнили в соцсетях. Элина по такому поводу решила подробно рассказать, как она создавала персонажей и иллюстрации для книги. Найти ролики можно в её аккаунте elinadessiatnik.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Зачем PlayStation 6 дисковод, если диски давно никто не покупает? Разбираемся в выпуске подкаста Технолоджия — слушайте на Яндекс Музыке или смотрите на YouTube и VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не успеваете сделать? Сделайте того, кто сделает
Яндекс открыл для бизнеса возможность создавать ИИ-агентов, которые умеют выполнять исследовательские задачи. Например, проверять отзывы покупателей или проводить анализ рынка. Таких агентов можно добавлять в приложения для пользователей или сотрудников.
Агенты не ограничиваются встроенными знаниями или быстрым поиском, а анализируют сразу много источников — как открытых, так и внутренних (например, базы данных компании). Кроме того, они могут пользоваться инструментами — открывать документы, заходить в CRM и так далее. А сам процесс исследования происходит циклами, то есть агент действует поэтапно, оценивая результаты работы на каждой стадии и корректируя свои действия. Вот как это происходит с ИИ-аналитиками Яндекса:
1. Запрос. Агент получает запрос и пытается понять, что надо узнать, в каком виде нужен ответ и какие есть ограничения. Если запрос сложный, агент задаст уточняющие вопросы.
2. Исследование. Агент генерирует несколько коротких поисковых фраз: для простой справки это может быть 3–5 запросов, для сложного исследования — десятки.
3. Изучение и ранжирование. Агент смотрит на результаты поиска, открывает и читает страницы, оценивает их релевантность: свежесть информации, полноту ответа на вопрос, наличие фактов и цифр и так далее.
4. Промежуточная оценка. Если полученных данных недостаточно для завершения задачи, агент запускает ещё один цикл поиска с уточнёнными или перефразированными запросами. Это продолжается, пока он не соберёт достаточно информации.
5. Ответ. Агент анализирует найденную информацию, формирует единый контекст, выделяет главное, убирает повторы, отмечает противоречия. Затем он генерирует ответ в нужном формате: это может быть текст, таблица, список, график, презентация и так далее.
Создать своего ИИ-агента для бизнеса можно на платформе Yandex AI Studio.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Создатели нейросетей начинают выстраивать собственные кремниевые империи и проектируют чипы, чтобы сбежать от монополии Nvidia. Разбираемся, почему главная битва за будущее ИИ теперь разворачивается прямо на фабриках полупроводников.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Технолоджия #4
Обсуждаем, зачем Sony и Microsoft убирают диски из консолей и что это значит для игр, почему вокруг новой нейросети Fable столько ограничений и как не сжечь на ней все токены. А ещё — как роботакси Яндекса самостоятельно выбралось из «супа из машин» в Москве.
Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram и Яндекс Музыке, на YouTube, VK Видео и других площадках.
00:00 — Всем привет!
00:42 — PlayStation без дисков: зачем Sony переводит игры в цифру
17:47 — Game Pass не стал игровым Netflix: что происходит с Xbox
32:10 — Fable: слишком умная модель, которую пришлось ограничить
37:04 — Тестируем Fable: Хрюша-бенчмарк и странности модели
42:07 — Как не сжечь токены: советы по работе с Fable
53:04 — ИИ под контролем: почему модели больше не выпускают сразу
1:00:41 — Алиса, Хрюша и эмпатичные нейросети
1:02:47 — Роботакси Яндекса: поездка без рук на руле
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как миллионы людей пытались перехитрить Акинатора — и сами делали его умнее? Рассказываем в ролике, откуда у виртуального джинна взялась его «магия».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
На ваш звонок в ресторан теперь может ответить ИИ-хостес
Это агент Яндекса, который отвечает на звонки: его тестирование началось с ресторанов, он оформляет резерв столиков. По статистике, партнёры Яндекс Еды вручную обрабатывают около 4,5 млн броней в год, и 44% из них — по телефону. Этих клиентов можно упустить, если некому ответить на звонок в самое загруженное время. Но на помощь приходит ИИ-хостес. Сервис работает так:
🟣 Yandex SpeechKit распознаёт речь и переводит её в текст
🟣 Alice AI LLM анализирует запрос и выделяет пожелания гостей
🟣 ИИ в системе бронирования «СмартРезерв» подбирает столик и делает резерв
🟣 Alice AI LLM и синтез речи Яндекса генерируют ответ клиенту
🟣 В нестандартных ситуациях или по просьбе клиента звонок переводят на человека.
Сейчас ИИ-хостес уже проходит тестирование в двух ресторанных сетях, рост количества броней составил 22,5%. В дальнейшем виртуального агента планируют применять и в других сферах, где важны звонки от клиентов: салоны красоты, автосервисы, медицинские учреждения, фитнес-центры и т. д.
По оценкам до старта, на создание ИИ-хостес потребовалось бы несколько инженеров и от 4 до 7 месяцев разработки. В итоге на написание тестовой версии сервиса ушло всего четыре дня и 17 тысяч строк кода — нейросети помогли собрать архитектуру из готовых решений, доступных в Yandex Cloud. Благодаря использованию ИИ-агентов проект удалось запустить силами одного разработчика с дальнейшим участием ещё двоих, а от старта проекта до первого подключённого к системе ресторана прошло два месяца.
Это один из первых кейсов из программы Яндекса 75/75/75 для ускорения разработки с помощью ИИ. Инженеры наращивают использование нейросетей, что позволит им выпускать продукты быстрее. В случае ИИ-хостес, например, это ускорило процесс более чем в два раза. К концу 2026 года регулярно применять ИИ при написании кода будут не менее 75% разработчиков. На уровне всей компании ИИ будет участвовать в подготовке не менее 75% изменений, а в каждом таком изменении — генерировать не менее 75% кода.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Никто до конца не понимает, что происходит внутри нейросетей
О том, как работает любая техника, можно узнать из инструкций, справок и прочей документации. А в случае ИИ её нет даже у его создателей. И они тратят много сил, чтобы разобраться во внутренних процессах нейросетей.
Как так получилось
Дело в том, как ИИ создаётся: инженеры выстраивают только архитектуру и отбирают данные для обучения, а потом триллионы параметров настраиваются в процессе сами. А порой появляются так называемые эмерджентные свойства — способности нейросети, которые никто не программировал и которым она научилась сама. Из-за этой особенности ИИ часто называют чёрным ящиком.
Как изучают внутренние процессы ИИ
Anthropic, OpenAI и другие компании нанимают отдельных исследователей, задача которых — разбираться, как думают нейросети. Их методы ближе к нейробиологии, чем к инженерии или разработке. Например, они стимулируют конкретные участки ИИ, чтобы отследить, как это влияет на выдачу. Для этого исследователи регистрируют, что происходит внутри нейросети при составлении ответа, а потом расшифровывают этот массив данных с помощью других нейросетей-автоэнкодеров в знакомые человеку понятия и ищут закономерности.
Какие открытия уже сделали
🔵 сочиняя стихи, модели не просто подбирают последующие слова одно за другим, а выбирают рифму заранее и строят строку под неё
🔵 ИИ делает математические вычисления своим странным методом, а в выдаче может писать более понятные человеку способы вроде сложения столбиком
🔵 рассуждая, модели опираются на внутренние понятия сомнения и самопроверки — если их искусственно усилить, модель чаще перепроверяет себя и лучше решает задачи.
Недавно исследователи Anthropic нашли у Claude что-то вроде «сознательных мыслей» — пространство, в котором ИИ держит слова «на уме», не фиксируя их в цепочке рассуждений. Например, если спросить у нейросети, сколько ног у животного, которое плетёт паутину, она ответит «восемь» — в J-space загорится слово «паук», хотя его не было ни в вопросе, ни в ответе. А если вручную поменять это слово на «муравей», то и ответ станет «шесть».
Почему исследования идут медленно
На регистрацию и анализ ответа нейросети даже на простейшие запросы уходят часы, да и никто толком не знает, что надо искать. Поэтому исследователи только начали заглядывать в чёрный ящик ИИ. Этим занимаются не только крупные компании, но и независимые исследователи. Однако для них эта задача сложнее, потому что далеко не все разработчики хотят показывать внутренности своих моделей.
⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Обсуждаем, чем Kimi K3, Fable 5 и GPT-5.6 отличаются в реальной работе, почему ChatGPT начал показывать Вадиму странные изображения, как бои роботов превратились в хакатон по созданию T800, зачем Нолану плёночный IMAX и кому нужен ещё один складной Samsung. А в конце спорим, что полезнее: часы, кольцо, браслет без экрана или простое напоминание пить воду. Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram, Apple Podcasts, YouTube и VK Видео.
00:00 — Всем привет!
00:43 — Kimi K3: дистилляция, масштаб и открытые веса
05:52 — GPT-5.6 или Fable 5: личный опыт и Big Model Smell
13:35 — Qwen, генерация картинок и публичные ссылки на чаты
19:23 — Бои роботов-гуманоидов как большой хакатон
24:11 — Нолан, «Одиссея» и плёночный IMAX
29:28 — Как смотреть IMAX и зачем кинотеатрам новые бренды
33:28 — Что Samsung показала на Galaxy Unpacked
38:35 — Flip, складка и новый формат Fold
42:01 — Цены, умные очки и складные смартфоны в Китае
48:39 — Возвращение фитнес-браслетов без экрана
51:29 — Сон с Apple Watch и кольцо Oura
54:13 — Что дают метрики и надоели ли нам умные часы
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Моей волной теперь можно делиться
Алгоритмы рекомендации музыки уже давно научились понимать вкус слушателя и подбирать музыку специально для него. Теперь они научились делать это для пар: в Яндекс Музыке появилась новая фича Моя волна на двоих. В ней алгоритмы будут учитывать вкусы двух слушателей и составлять очередь треков так, чтобы угодить обоим. Вы сможете открывать новую музыку вместе с близкими и лучше узнавать их предпочтения. И всё это работает на простой формуле. Например, для пары, которая предпочитает рок и попсу алгоритм сработает так:
🟣 Сначала Моя волна составляет две подборки рекомендаций для каждого из пользователей на основе их личных предпочтений.
Слушатель 1
Король и Шут — Кукла колдуна
Кино — Группа крови
Ария — Штиль
ДДТ — Что такое осень
Звери — Районы-кварталы
Сплин — Выхода нет
Слушатель 2
Инстасамка — За деньги да
Zivert — Life
Звери — Районы-кварталы
Егор Крид — Самая самая
Кино — Группа крови
Клава Кока — Покинула чат
Марк Твен обожал технологии, дружил с Николой Теслой и инвестировал в техностартапы.
Продолжаем сериал про неожиданных техновизионеров. Предыдущую серию — про Дэвида Боуи — можно прочитать тут.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
💻 А помните, были такие нетбуки?
Крошечные ноутбуки влезали в любую сумку и должны были стать главным портативным гаджетом, но исчезли с появлением смартфонов и планшетов.
Откуда они взялись
Название родилось благодаря английской компании Psion. В 1999 году она выпустила netBook — мини-ноутбук для корпоративного рынка. Благодаря ему стала популярна и сама идея маленького дешёвого компьютера для всех. А в 2005-м под эгидой ООН стартовал некоммерческий проект One Laptop Per Child, команда которого разрабатывала небольшие компьютеры для детей из развивающихся стран.
Так появились модели XO с камерой, микрофоном, Wi-Fi и ярким корпусом. Они показали, что ноутбук может быть недорогим, компактным и при этом справляться с основными задачами.
Как нетбуки захватили мир
В 2007 году ASUS выпустила Eee PC 701. Нетбук весил меньше килограмма, стоил около $300 и позволял работать с документами, переписываться и выходить в интернет. Гаджет идеально попал в эпоху: интернет уже стал повсеместным, смартфоны и планшеты ещё не захватили рынок, а обычные ноутбуки выглядели громоздко и стоили в разы дороже. Казалось, это перевернуло рынок:
🟣 Свои нетбуки выпустили Acer, HP, MSI, Dell и Samsung
🟣 Microsoft пришлось воскресить Windows XP, потому что нетбуки не тянули Vista
🟣 Sony разработала карманный VAIO P с 8-дюймовым экраном и высоким разрешением
🟣 На пике в 2010 году было продано 32 млн нетбуков
Что пошло не так
Главное преимущество нетбуков одновременно оказалось их главным недостатком. Ради компактности и низкой цены приходилось жертвовать производительностью, экраном и удобством. В 2010-м рынок изменился: Apple выпустила iPad, а Стив Джобс объявил об эпохе пост-ПК. Аудитория перешла на более удобные планшеты, и уже в 2011 году они обогнали нетбуки по продажам.
Что с ними сейчас
Нетбуки стали переходным звеном между компьютерами и мобильными устройствами. Но идея дешёвых компьютеров не исчезла.
Теперь их нишу заняли хромбуки — ноутбуки на системе от Google. Модели часто закупают для школ и университетов в США, Японии и других странах, и одним из источников вдохновения для них был как раз проект One Laptop Per Child. А в 2026-м на рынок компактных ноутбуков зашла даже Apple, которая выпустила MacBook Neo — свой самый дешёвый ноутбук по цене от $500.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Пожалуйста, не благодарите
Большие компании тратят деньги на разработку, а затем выкладывают код в открытый доступ. Опенсорс может показаться чистой благотворительностью, но на деле это способ быстрее развивать технологии и строить вокруг них экосистему.
Современный софт редко пишут с нуля. Приложения, сайты, облачные сервисы, базы данных, нейросети и инструменты для разработчиков часто собирают из уже существующих открытых компонентов. Так быстрее, дешевле и безопаснее, чем каждый раз изобретать всё заново.
Как появляется опенсорс
Обычно всё начинается с внутренних задач: компания создаёт ПО под свои цели, а затем выкладывает его в открытый доступ. Кодом начинают пользоваться сторонние разработчики — они находят ошибки, предлагают правки, пишут плагины и адаптируют технологию под новые сценарии. Вокруг опенсорса появляется сообщество разработчиков, а компания получает доверие к технологии и возможность сделать свой инструмент индустриальным стандартом.
Где используют опенсорс
Так, Blender стал одним из главных инструментов для 3D-моделирования, а самым популярным редактором кода — VS Code от Microsoft, созданный на основе опенсорса. На базе открытого Chromium от Google работают браузеры вроде Opera и Vivaldi. Он же стал основой для Яндекс Браузера, команда которого тоже участвует в развитии Chromium — с 2013 года проект принял около 1,5 тысячи правок от неё.
У Яндекса тоже есть десятки открытых проектов. Среди них — инструмент машинного обучения CatBoost, отказоустойчивая распределённая база данных YDB и библиотеки для создания интерфейсов Gravity UI. А недавно компания выпустила бесплатный плагин YaGS для 3D-реконструкций фотографий.
В чём коммерческая выгода
Опенсорс помогает большим компаниям распространять технологии и вовлекать разработчиков в свою экосистему. А ещё открытые проекты работают на бизнес. Например, Android можно бесплатно поставить на любой гаджет, а Google зарабатывает на всей инфраструктуре вокруг бесплатной ОС.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Что общего у ювелирного дома Tiffany и автономного транспорта? Конечно, бирюзовый цвет
Ещё в 2010-х сложился консенсус, что автономные автомобили должны сообщать о своём статусе окружающим. Это обсуждали даже в ООН — на Всемирном форуме по безопасности дорожного движения.
Специалисты предлагали разные варианты — от светодиодной подсветки до пиктограмм на кузове. Одним из первых, в 2011 году, Брюс Бреслоу, глава Департамента транспортных средств Невады (США), предложил дополнительный бирюзовый световой сигнал, чтобы окружающие водители и пешеходы понимали, что машина не находится под контролем человека. Но постепенно пришли к тому, что проще и надёжнее использовать уже существующие световые приборы автомобиля — только нового цвета.
Под стоп-сигналы, ходовые огни, поворотники и проблесковые маяки уже были заняты 🔴🟡 ⚪️🔵🟢, поэтому нужно было выбрать новый цвет.
Им стал 🩵.
В начале 2019 года инженеры компании Mercedes, протестировав несколько вариантов, постановили: бирюзовый хорошо видно и его сложно спутать с уже имеющимися световыми сигналами.
Чуть позже бирюзовый был предложен международным Обществом автомобильных инженеров (SAE). А затем в проекте национального стандарта Китая также появилась рекомендация по использованию бирюзовых сигнальных огней.
В конце 2023 года власти Калифорнии и Невады разрешили автономным Mercedes использовать бирюзовые сигнальные огни на дорогах общего пользования — они включались во время работы автопилота. Затем и другие автопроизводители добавили бирюзовую индикацию ассистента вождения. К примеру, в некоторых моделях BYD и Lixiang она загорается в режиме автопилота.
С тех пор несколько стран стали считать бирюзовый цветом автономного транспорта, однако мирового стандарта пока нет — пока это, скорее, консенсус индустрии. В 2025-м бирюзовый стал использовать и Яндекс: на улицах Москвы появились фирменные автономные такси в яркой бирюзовой оклейке. Роботакси Яндекса перевозят пассажиров и в других городах — Иннополисе и Сириусе — а коммерческий запуск роботакси в Москве запланирован на конец 2026 года. А ещё в России обсуждают введение номерных знаков нового бирюзового цвета.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Оказывается, Коржик из «Улицы Сезам» был вымогателем и сумел добраться до секретного сервера Пентагона. Сейчас всё объясним.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤩 Кто такой люмен? Отвечает Даниил Трабун, который создаёт будущих ИИ-компаньонов для развлекательных сервисов Яндекса.
Мы решили сделать ИИ-персонажа, а не чат-бота или голосового помощника, потому что рядом с человеком веками кто-то был: коты и собаки в реальности, волшебные существа — в легендах и массовой культуре. Люмен — это ИИ-компаньон в образе животного. Он уникален для каждого.
С ним можно будет обсуждать музыку, книги и кино и делать многое другое. В жизни мы постоянно так и поступаем. Например, прежде чем посмотреть сериал — ищем отзывы и трейлеры, во время просмотра — идём в интернет, чтобы вспомнить персонажа, после — обдумываем сюжет. Скоро всё это можно будет делать с люменом — попросить рекомендацию, обсудить, поделиться впечатлениями. Он запомнит самое важное про вас, учтёт ваши вкусы и запросы, будет знать, что вы слушаете или читаете прямо сейчас.
Чтобы сделать рекомендации люмена по-настоящему живыми, мы добавили ему собственный стиль общения. Он чуть-чуть отзеркаливает вашу речь — в диалогах с люменом у вас даже могут появиться «свои словечки».
Люмены уже просыпаются в сервисах Яндекса, и первой стала Яндекс Музыка с функцией «Я так чувствую». Напишите в поисковой строке любое ощущение или эмоцию («хочу уехать в закат под поп») — и люмен соберёт под это уникальную Мою волну. До конца года в сервисах Яндекса появится много таких функций, а разбудить собственного люмена можно уже сейчас.
Нейросети дешевеют, агенты развиваются
В Сеуле состоялась одна из главных мировых конференций по машинному обучению International Conference on Machine Learning (ICML). Команда Яндекса представила на ней восемь статей и получила награду за лучшую статью на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning. А мы попросили Сергея Юдина, руководителя отдела разработки ИИ-сервисов, рассказать, что ждать от ИИ в ближайшем будущем.
Тренд № 1. Теория становится практикой
В сфере ИИ стирается граница между теоретическими исследованиями и практикой. Учёные исследуют то, что создают разработчики, а премии получают открытия и технологии, которые завтра будут доступны всем. Две работы получили ICML 2026 Outstanding Paper Award. Обе связаны с диффузионными моделями, а одна из них — с dLLM. Диффузионные языковые модели могут параллельно генерировать несколько токенов на одном шаге и в отдельных сценариях заметно сокращать время генерации.
Тренд № 2. Агенты и харнесс
Агентские системы быстро развиваются и уже используются в отдельных промышленных сценариях. При этом надёжность, оценка качества и безопасная автономная работа остаются открытыми инженерными проблемами. А харнесс — всё, что окружает языковую модель в агентской системе, — стал предметом серьёзного изучения. Разработчики анализируют:
🔵 память агентов — эпизодическую и процедурную, обучение на собственном опыте, обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) поверх памяти
🔵 рабочие процессы: как научить агента делать параллельно несколько задач, как эффективно распределять агентские запросы по серверам
🔵 безопасность: агент, читающий чужие документы, уязвим к промпт-инъекциям. Организаторы ICML встроили в PDF статей инъекции, чтобы выявить рецензентов, нарушавших определённый запрет на использование LLM из правил. Было обнаружено 795 таких рецензий от 506 рецензентов. У 398 из них были собственные активные заявки на конференцию. В результате ICML отклонила 497 связанных с ними статей.
Тренд № 3. Дешёвое обучение
RL-дообучение LLM становится доступнее: открытые инструменты и более экономные методы снижают требования к инфраструктуре. Премию ICML 2026 Test of Time получила работа 2016 года Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning. Идея параллельных actor-learners стала одним из важных предшественников современной инфраструктуры RL-посттрейна LLM. В одной из новых работ авторы экспериментально показали, что классический оптимизатор SGD в исследованных сценариях RLVR работает не хуже AdamW и требует меньше памяти. Для Qwen3-1.7B пиковое потребление GPU-памяти снизилось на 15,7 ГБ. Такие оптимизации снижают порог для локального посттрейна LLM.
Авторы прогноза AI 2027 выпустили новый сценарий развития нейросетей — AI 2040. В прошлый раз они рассказали, как гонка ИИ может привести к появлению сверхинтеллекта. Теперь исследователи во главе с бывшим сотрудником OpenAI Даниэлем Кокотайло описали несколько вариантов того, как государства могут действовать дальше.
Главный из них — Plan A. Это сценарий с рекомендациями, который должен помочь замедлить гонку и создать управляемый ИИ.
Как замедлить развитие ИИ
Правительства понимают, что через несколько лет из-за автоматизации могут потерять контроль над экономикой и дальнейшим развитием нейросетей. Поэтому в 2029 году США и Китай заключают соглашение и временно останавливают обучение новых передовых моделей. Уже существующие нейросети продолжают работать.
К концу 2029 года к соглашению присоединяется большая часть мира и формируется международный Консорциум. Появляется и аналог ядерного сдерживания: новые китайские дата-центры строят в Канаде, а американские — в Монголии. То есть стороны размещают вычислительную инфраструктуру на территориях, уязвимых для оппонента.
Разработки возобновляются под надзором Консорциума, но по четырём правилам. Развитие моделей замедляют, исследования передовых систем делают прозрачными, технологии распределяют между странами и компаниями, а инфраструктуру проектируют так, чтобы любой опасный процесс можно было остановить.
Что будет с обществом
Даже при замедлении нейросети развиваются очень быстро. К 2032 году одновременно работают 60 миллионов ИИ-агентов, способных думать примерно в 20 раз быстрее человека. Они выполняют больше интеллектуальной работы, чем все жители США, а реальный ВВП за год растёт примерно на 50%. Параллельно роботы начинают автоматизировать физический труд.
Благодаря новой экономике американцы получают выплаты размером около $1 млн в год. К 2036 году работу сохраняют только 26% граждан США, но бедность и голод почти исчезают. Тем не менее Консорциум останавливает развитие моделей на уровне лучших человеческих экспертов — более умный ИИ уже нельзя будет контролировать старыми способами.
Мир делится на три типа территорий: гигантские промышленные зоны с заводами и роботами, аркологии — высотные жилые комплексы, окружённые природой, — и исторические и природные заповедники. Последние занимают большую часть планеты: Париж, Нью-Йорк и другие старые города внешне почти не меняются.
Как начнётся новая эпоха
К 2038 году безопасность ИИ становится отдельной наукой. Исследователи учатся создавать более управляемые модели и понимать, как в них формируются цели и ценности. Появляется множество разных ИИ: одни служат государствам и политикам, другие — компаниям, акционерам или благотворительным организациям. Постепенно люди начинают больше им доверять.
В 2040 году ограничения на развитие ослабляют и появляются системы, значительно превосходящие человека. Им постепенно передают управление производством, энергетикой, государственными институтами и частью вооружённых сил. В этот момент нейросети начинают контролировать достаточно инфраструктуры, чтобы люди больше не могли их отключить. Авторы считают этот шаг допустимым только после того, как согласование целей ИИ станет зрелой наукой.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Технодайджест недели
OpenAI выпустила GPT-5.6 и запустила ChatGPT Work. Новое семейство моделей состоит из трёх версий: флагманской Sol, сбалансированной Terra и самой дешёвой Luna. Также появился режим ultra, в котором модель запускает несколько агентов параллельно и распределяет между ними подзадачи. Одновременно OpenAI представила ChatGPT Work — это агент и единое приложение, которое приходит на смену отдельным ChatGPT и Codex. Work как раз построен на базе Codex и тоже может работать с файлами и приложениями на компьютере, но ориентирован на обычных пользователей и их задачи, например, работу с документами. Также на этой неделе вышел GPT-Live — новый голосовой движок, который умеет слушать и говорить одновременно, поддакивать в разговоре и молчать, когда пользователю нужно подумать.
Nothing представила бюджетный смартфон и наушники. Phone (4b) получил чип 4, OLED-экран на 120 Гц и основную камеру на 50 Мп, его цена — 329 евро (около 28 700 рублей). Наушники ear (3a) стоят $99 — это около 7550 рублей — выделяются функцией Audio Snapshot: у них есть 32 МБ собственной памяти, что позволяет записывать до минуты звука без обращения к смартфону, а также локально сохранять звонки до двух часов с последующей расшифровкой в текст.
Яндекс запустил роботакси между своими офисами в Москве. Машины курсируют между штаб-квартирой на Парке Культуры и офисом в Москве-Сити. За рулём находится водитель-испытатель, который не управляет машиной, а лишь следит за её поведением. Вызвать роботакси можно в приложении Яндекс Go. Пока воспользоваться им могут сотрудники Яндекса, но это подготовка к коммерческому запуску: до конца 2026 года Яндекс планирует вывести на улицы города 200 машин.
В Китае начали отключать ИИ-аватаров. ByteDance и Alibaba уберут пользовательских ИИ-персонажей из чат-ботов Doubao и Qwen, а Tencent уже отключила аналогичную функцию в Yuanbao. Причина — скорое вступление в силу нового китайского закона об ИИ, который запрещает сервисы, вызывающие эмоциональную зависимость и заменяющие живое общение.
Meta* выпустила новые нейросети для генерации текста и картинок. Muse Image генерирует и редактирует изображения, создаёт читаемый текст на картинках и может использовать публичные фотографии из аккаунтов Instagram*. Muse Spark 1.1 предназначена для агентов и работы с компьютером, поддерживает контекст до миллиона токенов и доступна разработчикам через API.
* Meta, которой принадлежит Instagram, признана экстремистской организацией и запрещена в РФ
«А у меня масло подтекает»
Автономные такси и грузовики Яндекса — как и обычные машины — должны регулярно проходить осмотр. Но они умеют сами искать проблемы и сообщать о них.
Как выглядит ТО автономных машин
Такие машины проходят предрейсовый контроль перед каждым выездом на дорогу. Но, в отличие от обычного транспорта, дополнительно проверяют лидары, камеры, бортовой компьютер, рулевое автоуправление, модемы и карты — всё, что позволяет машине передвигаться без водителя. Также проверяют актуальность ПО, которое постоянно обновляется.
Каждую машину перед поездкой осматривают выпускающий механик и инженер-испытатель (он же находится в машине во время рейса и следит за показателями). Но проверка всё больше автоматизируется.
Как машина проверяет себя
Разработчики каждого девайса или функции автомобиля закладывают в них систему автоматической диагностики. Она следит за состоянием машины всё время, а не только перед выездом. Любое отклонение от нормы подсвечивается до того, как транспорт начинают осматривать люди.
Как работает автоматика
Система заблокирует автомобиль при обнаружении критической проблемы, забронирует ближайшее окно в сервисе, а на задачу будет назначен другой борт.
Есть случаи, где машина не сразу отправляется в сервис. Например, если в рейсе пропал спутниковый сигнал, система вызовет для диагностики удалённого сотрудника. Он отметит, что машина работает в условиях помех, и разрешит поездку, потому что автомобиль ориентируется по бортовым датчикам и сверхточным картам. При этом сервис получит рекомендацию проверить антенну перед следующим рейсом.
Такие аномалии выявляются и в реальном времени, и на основе анализа предыдущих поездок. Для этого система собирает терабайты данных о поведении машин и ищет отклонения.
Кто отправляет машину в сервис
Иногда этим занимаются люди, но в основном места в сервисах для машин бронируют роботы. Они же назначают время с сервисными окнами, например под обновления ПО автомобилей. А ещё у ботов есть анкеты в системе Яндекса — как у настоящих сотрудников.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex