Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Binance разрешила ИИ-агентам торговать криптовалютой от лица пользователя
20.08.2026 [17:09],
Павел Котов
Крупнейшая в мире криптовалютная биржа Binance запустила платформу Agent OS, которая позволяет агентам с искусственным интеллектом анализировать рынки и совершать сделки от имени пользователей. 
Источник изображения: Mariia Berezovsky / unsplash.com Agent OSобъединяет API Binance, Binance Wallet Agentic Hub, API платёжного посредника x402, поддерживаются Binance Skill Hub и протокол MCP. Платформа предусматривает прямое подключение OpenAI ChatGPT и Codex, Anthropic Claude Code и Cursor: пользователи могут авторизовывать агентов для доступа к рыночным данным, просмотра информации об учётной записи и совершения сделок. Отвечают за управление ИИ-агентами сами пользователи — на действия ИИ-агентов можно устанавливать ограничения. Основным сдерживающим средством являются «субсчета» — финансовая песочница. Пользователь может настраивать агентов на определённые режимы торговли, выбирать фьючерсные или спотовые сделки; вывод средств с субсчетов по умолчанию заблокирован. Отдельный лимит на сумму, которую может заработать или потерять ИИ-агент, не предусмотрено — пользователь сам вводит такое ограничение при переводе конечной суммы на субсчёт. Подчёркивается, что Binance может отслеживать торговую активность ИИ-агентов, но не имеет доступа к информации, какие соображения побуждают их принимать те или иные решения. Платформа Agent OS также позволяет подключать ИИ-агентов к прямым операциям в блокчейне. Интеграция Binance с x402 позволяет отправлять и проводить платежи, а Agentic Wallet — работать с токенами и протоколами децентрализованных финансов (DeFi). В отличие от биржевой торговли прямые операции в блокчейне имеют ограничения на уровне платформы: до $50 000 в сутки при обмене криптовалют, до $100 000 в сутки при DeFi-операциях, а платежи x402 — лишь $20 в день. В перспективе Binance намерена расширить возможности работы с ИИ-агентами. Интеграция с ИИ-агентами уже реализована на других криптобиржах, в том числе Kraken, Coinbase и OKX — чаще всего через протокол MCP. ИИ-агент подсунул разработчику ПО вредоносный пакет — и тот чуть было не встроил его в проект
20.08.2026 [17:07],
Павел Котов
При работе над программным проектом инженер попросил агента с искусственным интеллектом порекомендовать пакет для решения одной из задач. ИИ-агент предложил замаскировавшийся под знакомую библиотеку вредоносный пакет, но протоколы безопасности в компании, к счастью, не дали его установить. 
Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com Об инциденте рассказал управляющий директор занимающейся консалтингом и разработкой ПО компании Softjourn Сергей Фицак (Sergiy Fitsak). В ходе работы один из инженеров попросил ИИ-агента посоветовать ему необходимый для выполнения обычной задачи пакет. Тот порекомендовал некий пакет с правдоподобным названием, и он имел формат знакомой библиотеки. К счастью, в Softjourn действует политика, которой сотрудники действительно следуют: дважды проверять рекомендованные ИИ программные решения, чтобы убедиться в их легитимности. Разработчик бегло просмотрел исходный код пакета на GitHub и обратил внимание, что у него было мало загрузок, а создали его всего несколько дней назад. Это вызвало подозрения. Злоумышленники, считает господин Фицак, обратили внимание, что модели ИИ иногда придумывают имена пакетов, которые звучат правдоподобно, но не существуют. Под этими названиями киберпреступники регистрируют проекты на крупных площадках в расчёте, что невнимательный разработчик сначала установит его, а потом начнёт проверять. Если бы в Softjourn не действовали протоколы безопасности, инженер так и установил бы вредонос. Какую именно угрозу он представлял, не сообщается — он мог красть данные или причинять иной вред. Проверка занимает всего несколько минут, отметил Сергей Фицак, но она помогает избежать неприятных последствий для всего проекта. Хакеры при помощи ИИ атакуют критическую инфраструктуру США — под ударом автоматика Siemens
20.08.2026 [15:41],
Павел Котов
Неизвестные киберпреступники при помощи созданных искусственным интеллектом скриптов развернули крупномасштабную атаку на подключённые к интернету программируемые логические контроллеры (PLC) Siemens S7 Series — они используются на предприятиях водоснабжения, на производстве, в энергетике и на других критически важных объектах. Пять федеральных ведомств США охарактеризовали инцидент как активную угрозу. 
Источник изображения: Philipp Katzenberger / unsplash.com Осуществляющие вторжение в критическую инфраструктуру США хакеры используют библиотеки для задач промышленной автоматизации с открытым исходным кодом, в том числе snap7.dll/python-snap7, и скрипты, которые разрабатывают ИИ-помощники по написанию кода. На основе библиотек с открытым исходным кодом они создают собственные инструменты, имитирующие ПО для мониторинга операционных технологий с доступом на чтение и запись в памяти контроллеров, к данным конфигурации и прочим средствам через протокол S7comm. «Это не теоретический риск — это активная угроза», — предупредили власти США. Совместное предупреждение опубликовали Агентство национальной безопасности (АНБ), Агентство по кибербезопасности и защите инфраструктуры (CISA), Федеральное бюро расследований (ФБР), Министерство энергетики (DOE) и Агентство по охране окружающей среды (EPA). О происхождении угрозы ничего не сообщается, но есть версия, что это продолжение развернувшейся в июле кибератаки, которую связывали с иранскими хакерами. Тогда пострадали контроллеры на водопроводных и канализационных сооружениях минимум в 12 штатах; только в Миннесоте была нарушена работа более 30 коммунальных систем водоснабжения. 
Источник изображения: Adi Goldstein / unsplash.com Новая серия атак направлена на доступные через интернет контроллеры Siemens S7 Series на критически важных предприятиях из отраслей производства, энергетики, водоснабжения и канализации, химической промышленности, пищевой и сельскохозяйственной отраслей, а также на коммерческих предприятиях. Речь идёт о большинстве критически важных отраслей, предоставляющих товары и услуги, которыми рядовые граждане пользуются в повседневной жизни. Для поиска уязвимых контроллеров злоумышленники пользуются сервисами сканирования Censys и ZoomEye, а для их взлома заручились поддержкой ИИ. Владельцам и операторам этого оборудования рекомендовано срочно провести инвентаризацию всех контроллеров Siemens S7 Series, установить необходимые обновления безопасности и убедиться, что все они недоступны из интернета. Рекомендуется проверять наличие аномальных действий в протоколе S7comm, например, подключения с неизвестных рабочих станций, необычные механизмы доступа к данным и операций с ними. На присутствие злоумышленников могут указывать последовательное сканирование IP-адресов на порту 102 и повторные попытки подключения с различными параметрами. Представлено семейство ИИ-моделей Ornith-1.5, которые обучили сами себя — младшая запускается даже на смартфонах
20.08.2026 [13:19],
Павел Котов
Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта DeepReinforce представила семейство открытых моделей Ornith-1.5, которые отчасти обучили сами себя. При их разработке использовался механизм, позволяющий системе самостоятельно создавать тренировочные задачи и формировать способы их проверки. 
Источник изображений: ornith.ai Модели семейства Ornith-1.5 отличает уникальный механизм обучения: система предлагает новую задачу на грани своих возможностей, формирует этапы её решения и тестовую среду, после чего генерирует варианты решения — полученные результаты используются в схеме обучения с подкреплением, то есть в дальнейшем обучении самой модели. Уверенно научившись решать задачи на грани своих текущих возможностей, модель стремится генерировать более сложные варианты — важно, чтобы при этом задачи оставались проверяемыми, достаточно разнообразными, и обучение не превращалось в решение более или менее одинаковых примеров. Выпущены флагманский, средний и облегчённый варианты модели.  Флагманская Ornith-1.5-397B — модель с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) размером 397 млрд параметров. В тестах Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Verified и DeepSWE она показала 86,1, 86,0 и 56 баллов соответственно — для сравнения, Anthropic Claude Opus 4.8 набрала соответственно 85,0, 85,8 и 59. Средняя Ornith-1.5-35B при размере 35 млрд параметров тоже имеет архитектуру MoE, и постоянно активны только 3 млрд параметров; в тестах Terminal-Bench 2.1 и SWE-bench Verified она набрала 68,5 и 79 баллов. Младшая Ornith-1.5-9B предназначена для работы на оборудовании небольшой мощности; в Terminal-Bench 2.1 и SWE-bench Verified она набрала 47 и 70,6 балла. Разработчик также подготовил квантованную версию младшей модели Ornith-1.5-9B-Mobile, оптимизированную для запуска на устройствах Apple iOS и Google Android. Учёные доказали: ИИ-картинки зачастую нельзя связать с конкретными изображениями из обучающих данных
20.08.2026 [12:56],
Павел Котов
Учёные Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) при Массачусетском технологическом институте доказали, что по мере роста наборов данных связь между тем, чему учится модель, и тем, что она генерирует, практически исчезает. Это указывает на необоснованность претензий правообладателей к лабораториям ИИ. 
Источник изображения: news.mit.edu Американские учёные открыли явление «затухания атрибуции» (attribution decay), при котором чем больше данных используется при обучении генеративной модели искусственного интеллекта, тем меньшее значение имеет любой конкретный элемент в обучающем массиве для любого конкретного результата генерации. При достаточно больших масштабах можно вообще удалить из обучающих данных любое отдельное изображение, все изображения определённого художника или все фотографии определённого человека, и сгенерированная моделью картинка не изменится. Доказать это на практике было непросто. В общем случае, чтобы узнать, каков был бы ответ модели на конкретный запрос, если бы она никогда не видела определённое изображение, потребовались бы обучить точно такую же модель без этого изображения и повторить опыт; а затем повторить всё сначала для следующего изображения в обучающем массиве. Поэтому учёные предложили альтернативное решение — созданную ими самостоятельно архитектуру «диффузионного ансамбля» (diffusion ensemble). Это не единая монолитная модель, а множество мелких компонентов, каждый из которых обучен на отдельном фрагменте данных. В этом случае, чтобы узнать, как бы модель работала без конкретного изображения в обучающих данных, достаточно отключить те части ансамбля, которые его видели. Результаты работы этой системы сравнивались с результатами ответов 24 обычных диффузионных моделей, обученных на тех же данных. Изображения получились одинаково хорошими по стандартным показателям. Учёные пришли к выводу, что чем больше объёмы обучающих данных, тем лучше ансамбли показывают себя по сравнению с аналогами на основе одной модели. В ходе анализа они отправляли группе моделей один запрос, удаляли из обучающих данных по одному изображению и сравнивали расхождение результатов. На основе эксперимента они ввели понятие «контрфактического радиуса» (counterfactual radius) — максимального влияния, которое мог оказывать отдельный элемент в обучающем массиве. В результате исследователи установили закономерность: чем больше обучающий набор данных, тем меньше контрфактический радиус. Другими словами, тем меньше влияние любого конкретного элемента. Результаты сравнивались как попиксельно, так и по общему семантическому значению. В юридическом аспекте открытие означает, что ИИ-модели демонстрируют по-настоящему творческий подход — они не копируют материалы из исходных данных, а создают совершенно новые результаты. И если эти результаты не имеют ничего общего с отдельными элементами из обучающего массива, то использование контента, даже защищённого авторским правом, является добросовестным даже без обращения к правообладателю. На языковых моделях этот подход пока не проверяли. Богатым — дороже: власти США взялись за магазины, которые назначают цены по данным о покупателях
20.08.2026 [10:57],
Алексей Разин
Работа с данными пользователей в сфере онлайн-шоппинга уже позволяет продавцам довольно точно адресовать рекламу, но они одновременно хотели бы больше зарабатывать на продажах. Федеральная комиссия США по торговле (FTC) предупредила онлайн-магазины о том, что попытки продать зажиточным клиентам одни и те же товары по более высоким ценам могут быть признаны нарушением закона. 
Источник изображения: Unsplash, Vitaly Gariev От участников американского рынка онлайн-торговли регуляторы требуют раскрытия информации о практике использования подробной информации о финансовом положении клиентов для целевого завышения цен. Продавцы должны раскрывать перед FTC детали ценообразования, включая типы используемых для этого данных. Напрямую ведомство не может продавцам запретить назначать более высокие цены на товары, которыми интересуются более обеспеченные пользователи, но готово привлечь необходимый административный ресурс для принуждения компаний к раскрытию такой информации. В США персонализированные цены давно стали реальностью для большинства категорий товаров или услуг, если речь идёт об их оплате в онлайне. О пользователях профильных площадок собираются самые подробные данные: история покупок и просмотров, геопозиция и даже время нахождения курсора мыши над описанием товара. При помощи искусственного интеллекта подобные входные данные можно быстро преобразовать в индивидуальное ценовое предложение, которое в большей мере будет выгодно продавцу, а не покупателю. Ещё при президенте Байдене FTC удалось выяснить, что онлайн-площадки могут выставлять более высокие цены тем покупателям, которые слабо знакомы с конъюнктурой рынка. Instacart, как выяснилось, экспериментировала с назначением разных цен для клиентов в разных городах США на одни и те же товарные позиции. Подобную практику пришлось свернуть после волны возмущения со стороны клиентов. Продавцы продуктов питания и даже агрегаторы такси должны будут отчитываться перед FTC об особенностях алгоритмов ценообразования. Перевозчики, например, не должны назначать более высокие цены на поездки в такси, если обнаружится, что у клиента на мобильном устройстве нет приложений конкурирующих участников рынка. Отдельные американские штаты уже выдвигают требования к алгоритмам ценообразования на локальном уровне. Samsung тоже поделится сверхприбылью от ИИ-бума с акционерами — они получат $72 млрд
20.08.2026 [10:49],
Алексей Разин
Не видя внятных перспектив получения финансовой отдачи от вложений в разработчиков ИИ-моделей, инвесторы ополчились на поставщиков памяти, которые в условиях ИИ-бума и дефицита соответствующей продукции стали зарабатывать баснословные суммы. Если SK hynix уже заявила о готовности выкупить акции на сумму $29 млрд, то Samsung своим планом поделится ближе к концу месяца, рассчитывая вернуть инвесторам $72 млрд. 
Источник изображения: Samsung Electronics Подобная пропорция закономерна с учётом масштабов бизнеса Samsung Electronics, ведь компания остаётся крупнейшим производителем микросхем памяти. SK hynix благодаря концентрации на выпуске более выгодных чипов HBM в какие-то моменты обходила Samsung по величине прибыли, да и в соответствующем сегменте она остаётся лидером по объёмам поставок, но ИИ-бум взвинтил цены и на обычную DDR5, поэтому Samsung имеет возможность в целом зарабатывать больше SK hynix. До конца текущего месяца, как сообщает Reuters со ссылкой на MoneyToday, компания Samsung объявит о намерениях вернуть акционерам более $72 млрд в форме дивидендов. Данная программа выплат должна быть одобрена советом директоров компании до конца августа. Половина свободного денежного потока Samsung должна быть направлена на эти цели, как и в случае с SK hynix. Впрочем, столь радостные для акционеров новости влекут не самые однозначные последствия для самих южнокорейских производителей памяти. По крайней мере, работники компаний требуют серьёзного повышения премий, то и дело угрожая забастовками, а ещё оба производителя ввязались в масштабные проекты по расширению объёмов выпуска памяти на территории Южной Кореи. На все эти нужды требуются серьёзные суммы, и не факт, что река ИИ-доходов в ближайшие годы вдруг резко не обмелеет. Финансовый директор OpenAI заявила сотрудникам, что стартап выйдет на IPO в 2027 году или раньше
20.08.2026 [07:24],
Алексей Разин
Конкурирующие ИИ-стартапы OpenAI и Anthropic подали заявки на IPO в прошлом квартале, но если последний не скрывает, что рассчитывает выйти на биржу в сентябре или октябре, то первый не предоставляет инвесторам столь однозначной информации. Считается, что OpenAI, упустив возможность опередить с IPO компании SpaceX и Anthropic, теперь предпочитает организовать его только в 2027 году. 
Источник изображения: OpenAI Как сообщает CNBC, финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) на недавнем собрании сотрудников заявила примерно следующее: «Мы станем публичной компанией в 2027 году, но если бизнес позволит, то сделаем это раньше». По её словам, IPO не является финишной чертой, это лишь очередной этап, новый способ привлечь капитал. В марте компании уже удалось привлечь $122 млрд, и это даёт ей определённую финансовую гибкость, по словам Фрайар. Она также рекомендовала сотрудникам OpenAI не переживать по поводу опережающего выхода на IPO компании Anthropic. Последняя, по её словам, может выйти на биржу уже в сентябре, и в этом нет ничего страшного, поскольку «OpenAI участвует в своей собственной гонке». Капитализация OpenAI сейчас достигает $852 млрд, и чтобы оправдать подобную сумму, компания должна раскрыть инвесторам больше информации о своём финансовом положении, иначе они просто с большими опасениями будут финансировать её дальнейшее развитие. Внутренняя презентация OpenAI для сотрудников содержала информацию о динамике развития бизнеса стартапа. С начала текущего квартала выручка выросла в целом на 35 %, а в корпоративном сегменте на все 50 %, а инструменты для профессиональных разработчиков ПО и создания ИИ-агентов еженедельно привлекают 20 млн активных пользователей. Во втором квартале выручка OpenAI выросла последовательно на 18 % до $6,7 млрд. Приведённая величина годовой выручки недавно превысила $40 млрд. У конкурирующей Anthropic, правда, этот показатель к концу июля превысил $65 млрд, поэтому в данном смысле OpenAI немного отстаёт от конкурента. Да и квартальная выручка Anthropic по итогам прошлого отчётного периода могла составить $11,5 млрд, по некоторым оценкам. Президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman) недавно призвал не придавать значения недавним существенным кадровым перестановкам внутри стартапа. По его словам, к OpenAI приковано слишком много внимания, а в действительности подобные процессы происходят в любой другой компании. Marvell будет разрабатывать чипы для Google и позволит ей купить собственных акций на сумму $12,2 млрд
20.08.2026 [06:52],
Алексей Разин
На этой неделе из поданного участниками сделки документа в адрес американских регуляторов стало известно, что Marvell Technology займётся разработкой чипов для Google, имеющих отношение к экосистеме TPU, а вторая сторона получит право вложить в капитал этого разработчика $12,2 млрд. Реализация программы рассчитана до 2033 фискального года, покупка акций будет происходить поэтапно. 
Источник изображения: Marvell Technology Эта новость вызвала рост курса акций Marvell Technology почти на 14 %. О сотрудничестве Marvell и Alphabet (Google) в этой сфере стало известно ещё весной этого года. Тогда сообщалось, что Marvell будет задействована при разработке тензорных процессоров (TPU) и контроллера памяти для нужд Google. На протяжении предыдущих десяти лет Google в сфере разработки своих чипов сотрудничала главным образом с Broadcom, и контракт с этой компанией был продлён в апреле текущего года. Тем не менее, накануне курс акций Broadcom успел снизиться на 5,9 %. Тайваньская MediaTek тоже сотрудничала с Google в сфере разработки TPU. Если вернуться к сделке между Marvell и Google, то в первый год контракта последняя получит право купить около 1,4 млн акций этого разработчика чипов, а общее их количество в итоге должно приблизиться к 59 млн штук. Покупка акций будет осуществляться поэтапно, пропорционально каждым $500 млн, потраченным Google на покупку чипов, которые Marvell поможет ей разрабатывать. Подобные схемы взаимодействия укладываются в логику так называемых «кольцевых сделок» в сфере инфраструктуры ИИ, в рамках которых все передают друг другу деньги по кругу. По некоторым оценкам, Google сможет получить около $3 млрд выручки благодаря работе той части своей вычислительной инфраструктуры, которая основана на TPU, но уже по итогам 2027 года сумма увеличится до $25 млрд. Если говорить о Marvell, то сделка с Google должна позволить этой компании к 2033 году выручить почти $120 млрд. По слухам, в дальнейшем к разработке TPU для Google может быть привлечена и компания AMD. Новая система безопасности OpenAI поможет выявлять угрозы, скрывающиеся за цепочкой безобидных запросов
20.08.2026 [05:58],
Анжелла Марина
Компания OpenAI начала тестировать новый механизм безопасности для клиентов, имеющих доступ к её флагманским ИИ-моделям по платной подписке. По сообщению Bloomberg, меры призваны усилить защиту в условиях, когда клиенты всё чаще доверяют ИИ выполнение сложных задач и работу с конфиденциальной информацией. 
Источник изображения: OpenAI (дополнено) На текущий момент OpenAI гарантирует некоторым клиентам, использующим интерфейс API, политику «нулевого хранения данных», при которой не сохраняются запросы и ответы после завершения работы с ИИ. Теперь же, тестируя механизм, который получил название Private Safety Processing («Конфиденциальная обработка в целях безопасности»), OpenAI намерена научить систему выявлять совокупность закономерностей, а не отдельных запросов и ответов. Это поможет предотвращать попытки взлома как со стороны злоумышленников, так и со стороны ИИ-агентов, чьё поведение отклоняется от заданных норм безопасности. Необходимость такого изменения в компании объяснили тем, что современные ИИ-модели всё чаще используются для выполнения сложных многоэтапных задач, а вместе с этим растёт и роль инструментов, способных действовать без подробных инструкций пользователя. Руководитель продуктовой политики OpenAI Алеа Хоуз (Aleah Houze) рассказала, что потенциальный риск не всегда можно обнаружить, рассматривая только отдельную пару запроса и ответа, поскольку подозрительная последовательность может складываться лишь при анализе нескольких взаимодействий, происходящих с течением времени. По её словам, отдельные обращения к ИИ могут выглядеть как вполне легитимное исследование в области кибербезопасности, тогда как их совокупность способна указывать на подготовку атаки. В качестве примера Хоуз привела ситуацию, при которой пользователь в одном разговоре выясняет сведения об уязвимости какого-либо программного обеспечения, а позднее интересуется возможностями удалённого доступа и средствами обнаружения подобных угроз. Каждый из таких запросов сам по себе может не вызывать подозрений, однако их связь между собой способна доказать злонамеренное поведение. OpenAI рассчитывает, что Private Safety Processing позволит учитывать подобный контекст и тем самым эффективнее противостоять как злоумышленникам, так и потенциально опасным ИИ-агентам, при этом сохраняя содержимое клиентских запросов недоступным для самой OpenAI. Тестирование проводится совместно с такими клиентами, как Microsoft и Databricks. Запуск системы, а также публикация отчёта с описанием технологии, запланированы на сентябрь. Meta✴ представила настольное приложение для Apple Mac с функцией анализа содержимого экрана
20.08.2026 [05:56],
Анжелла Марина
Meta✴✴ начала выпуск десктопного приложения Meta✴✴ AI для компьютеров Mac, которое позволяет искусственному интеллекту анализировать содержимое открытых окон, давать рекомендации и генерировать контент. 
Источник изображения: Omar Al-Ghosson/Unsplash В приложении Meta✴✴ AI пользователь может предоставить чат-боту доступ к содержимому окна, после чего тот сможет дать свою рекомендацию, ответить на вопрос или создать контент с учётом отображаемой на экране информации. Появление этих возможностей, как отмечает The Verge, связано с попыткой Meta✴✴ сделать свой чат-бот более ориентированным на рабочие задачи и приблизить его по функциональности к конкурентам, уже предлагающим отдельные приложения для компьютеров. Например, Gemini позволяет передавать чат-боту содержимое окна, тогда как приложения ChatGPT и Claude дополнительно получили возможность управлять компьютером пользователя. Одновременно Meta✴✴ расширила функции Meta✴✴ AI для бизнеса и создателей контента, добавив возможность напрямую работать с аккаунтами Instagram✴✴ и Facebook✴✴, рекламными кампаниями Meta✴✴ и Google Workspace. В компании отмечают, что чат-бот сможет анализировать охват публикаций, количество лайков, репостов и сохранений, а затем предлагать идеи для дальнейших публикаций. 
Источник изображения: Meta✴✴ Приложение также умеет извлекать данные из бизнес-аккаунтов и открытых источников сети для создания презентаций, документов и таблиц и выполнять рутинные задачи, такие как подготовка еженедельных отчётов о производительности. Ассистент также поддерживает голосовой ввод. Несмотря на недавнюю утечку, наушники Apple AirPods с камерами выйдут только в 2027 году
20.08.2026 [04:54],
Алексей Разин
Готовящееся к выходу программное обеспечение macOS Tahoe 26.7 недавно случайно раскрыло возможности будущих беспроводных наушников Apple AirPods, которые при помощи встроенных камер смогут лучше анализировать окружающую пользователя обстановку. Вопреки предположениям, эти наушники не появятся на рынке в текущем году, придётся подождать до следующего. 
Источник изображения: Apple Данные заявления делает Марк Гурман (Mark Gurman) из Bloomberg, который традиционно хорошо осведомлён о планах компании Apple. По его словам, беспроводные наушники AirPods со встроенными камерами изначально действительно должны были выйти в этом году, но весной этого года специалисты Apple решили заняться их продолжительным и глубоким тестированием, поэтому шансов выйти в этом году у них больше нет. Кроме того, осеннему дебюту в этом году помешали проблемы в цепочках поставок и некоторые программные дефекты, на устранение которых потребуется время. По словам опрошенных Bloomberg источников, знакомых с актуальными планами Apple, такие наушники должны выйти в 2027 году, хотя и в этом нет стопроцентной уверенности. Озабоченность некоторых потенциальных пользователей наличием в наушниках камер, способных снимать всё вокруг без согласия владельца, источник пытается устранить следующими доводами: камеры будут иметь низкое разрешение, а снимать видео или делать фото они не должны в целом. Их задача будет сводиться к сканированию окружающего пространства и передаче информации о нём смежному программному обеспечению. На примере Meta✴✴ с её умными очками Apple уже поняла, что подобных претензий к неприкосновенности частной жизни лучше избегать. По данным Bloomberg, у Apple в разработке находилось два варианта таких наушников: B790 был создан на базе прошлогодних AirPods Pro 3 с добавлением камер, именно он мелькал на видео, а B798 уже относился к новому поколению AirPods Pro. В следующем году, помимо наушников с камерами, Apple готовит свои первые умные очки и носимый на шее кулон с функциями ИИ. В целом, с осени текущего года до конца следующего Apple может выпустить свой первый складной iPhone, умный дисплей, MacBook с сенсорным дисплеем, камеру для домашней охранной системы, версию умного дисплея с роботизированным манипулятором, новую телевизионную приставку и обновлённую HomePod mini. Кроме того, на рынок выйдут обновленные компьютеры Mac и планшеты iPad, которые обзаведутся более современными процессорами. Американские законодатели подсели на ChatGPT — и завалили юристов работой
19.08.2026 [17:56],
Павел Котов
Управление законодательного совета при Палате представителей Конгресса США оказалось перегружено законопроектами, созданными с помощью искусственного интеллекта — они изобилуют неправильными терминами, некорректными ссылками и другими ошибками. 
Источник изображения: Harold Mendoza / unsplash.com Всё больше конгрессменов для написания своих законодательных предложений обращаются к общедоступным сервисам ИИ, таким как OpenAI ChatGPT и Anthropic Claude. В результате юристы Управления законодательного совета тратят слишком много времени на проверку и переписывание законопроектов — быстрее было бы писать их с нуля. Сервисы ИИ, как правило, упускают нюансы и мелкие, но важные детали, способные значительно повлиять на интерпретацию и принятие закона. ИИ, привели в ведомстве пример, не способен различать «налоговые кредиты, налоговые вычеты, освобождение от налогов или грант». В некоторых случаях класс «штат» включает только 50 штатов, но исключает столичный округ Колумбия и территории коренных народов. В законопроектах также некорректно цитируются предыдущие законы. Созданные ИИ законопроекты создают и другую проблему: сотрудники Конгресса уже не так хорошо знакомы с содержанием собственных документов и вообще с тем, чего пытаются достичь. Используя ИИ, они изучают соответствующие вопросы лишь поверхностно. Чтобы справиться с ростом рабочей нагрузки, вызванной генерируемыми ИИ законопроектами, Управление юрисконсультов не исключает зеркальной меры — использования ИИ в своей собственной работе для «повышения эффективности». Рабочая группа уже создала основанный на ИИ «Комплекс сравнительной печатной документации», призванный помочь сотрудникам визуализировать влияние каждого законопроекта на действующее законодательство. В отличие от обычных инструментов ИИ, он выдаёт ошибку, если не может определить, где именно следует внести изменения в законопроект, чтобы предотвратить попадание в него явного вымысла — галлюцинаций. Google научила смартфон определять состав тела по фотографии — точность приблизилась к рентгену
19.08.2026 [12:45],
Павел Котов
Google рассказала об основанной на искусственном интеллекте технологии PhotoScan, которая позволяет определять состав тела при помощи обычной камеры на смартфоне и даёт результаты, приближенные к точности рентгеновских снимков.  На минувшей неделе Google представила новые смартфоны Pixel 11 и умные часы Pixel Watch 5 — одним из важнейших нововведений стал набор инструментов Health Guardian с функцией Insulin Resistance Trends. Эта функция демонстрирует ежемесячный анализ реакций организма на скачки сахара в крови — это важно для управления весом и контроля над развитием диабета второго типа. Важным показателем инсулинорезистентности и метаболического здоровья является анализ состава тела, то есть соотношения различных видов жира, скелетных мышц и костей. Для анализа состава тела используется, в частности, рентгеновское сканирование DXA и некоторые домашние устройства. В Samsung Galaxy Watch Ultra 2 есть функция «биоэлектрического импедансного анализа» (BIA): через тело человека пропускается слабый электрический ток, который по-разному проходит через жир, мышцы и кости — это позволяет оценить их соотношение. Google в качестве альтернативы предложила технологию PhotoScan, которая довольствуется лишь камерой на смартфоне и моделью искусственного интеллекта для анализа изображения с камеры. Поисковый гигант разработал технологию PhotoScan, сопоставляя сделанные на смартфоны снимки людей с медицинскими сканами DXA и другими данными о человеке — а затем всё это обрабатывалось при помощи ИИ. Обученная таким образом модель достигла «высокого соответствия DXA» при оценке процента жира в организме и других показателей, в результате чего при оценке инсулинорезистентности удалось добиться близкой к DXA точности. Технологию пока не выпустили на рынок, но она «демонстрирует осуществимость оценки состава тела при помощи смартфонов», утверждает Google. Не исключено, что это решение появится и на смартфонах Pixel. Xiaomi рассказала, что не торопится монетизировать ИИ, хотя активно в него вкладывается
19.08.2026 [11:05],
Алексей Разин
С точки зрения финансовой отчётности, бизнес Xiaomi в сфере искусственного интеллекта объединён с направлением электромобилей, поэтому выделять показатели каждого из секторов не так просто. Представители компании на вчерашней квартальной отчётной конференции дали понять, что она не торопится во что бы то ни стало монетизировать свои решения и услуги в сфере ИИ, поскольку данный сегмент находится на ранних стадиях развития. 
Источник изображения: Xiaomi «Наши инвестиции в ИИ сейчас до сих пор находятся в стадии масштабных вложений. Однако, как крупная корпорация, Xiaomi не спешит перейти к моментальной монетизации», — признался Алэйн Лам (Alain Lam) — вице-президент Xiaomi и её финансовый директор. Напомним, чистая прибыль компании по итогам второго квартала сократилась на 20,3 %, демонстрируя снижение уже третий период подряд. В первом полугодии в целом Xiaomi направила на исследования и разработки на 25,6 % больше средств, чем годом ранее, увеличив сумму до $2,7 млрд. Из этого объёма примерно 30 % как раз пришлись на сферу ИИ, как отметил финансовый директор китайского гиганта. Он также добавил, что цены на память остаются на высоком уровне, как и конкуренция. Это давление на бизнес Xiaomi, по его мнению, носит краткосрочный характер и не должно повлиять на долгосрочную стратегию. Смартфоны продолжают оставаться крупнейшим источником выручки компании, в прошлом квартале они сократили её на 7,5 % до $6,2 млрд. Направление бытовой техники и Интернета вещей продемонстрировало снижение выручки на 19,2 % до $4,65 млрд. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
