Китайский технологический гигант ByteDance открыл почти сто новых вакансий в своём американском подразделении искусственного интеллекта, невзирая на опасения по поводу национальной безопасности со стороны американских законодателей и регулирующих органов. Компания стремится не проиграть конкурентную борьбу с ведущими мировыми компаниями в этой области, базирующимися в США.

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Источник изображений: ByteDance

ByteDance ищет сотрудников для своей команды по разработке ИИ под названием Seed, располагающей лабораториями в США, Сингапуре и Китае. Опубликованные должностные обязанности предусматривают:

• «Создание международных данных» для больших языковых моделей ByteDance.
• Совершенствование популярных инструментов генерации текста, изображений и видео.
• Проведение исследований по разработке человекоподобного ИИ.
• Создание научных моделей для содействия компании в разработке и создании лекарств.

ByteDance развернула активную кампанию по найму персонала в США после продажи части своего сервиса коротких видео TikTok американским владельцам. Хотя ByteDance известна в США в основном именно благодаря TikTok, она также является одной из ведущих компаний в области искусственного интеллекта и представляет серьёзную угрозу для американских конкурентов. Чат-бот Doubao, похожий на ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic и Gemini от Google, стал самым скачиваемым в Китае чат-ботом с ИИ на протяжении почти всего 2025 года.

Недавно ByteDance запустила свежую ИИ-модель генерации видео Seedance 2.0 и модель генерации изображений Seedream 5.0. Эти запуски вновь привлекли внимание к ByteDance в США. Голливудские кинокомпании обвинили ByteDance в краже их интеллектуальной собственности, отметив, что первая версия Seedance ранее уже использовалась для создания вирусных альтернативных концовок популярных телешоу и фейковых сцен из фильмов с участием известных актёров.

Компании Walt Disney и Paramount направили ByteDance письма с требованием прекратить противоправные действия, а Ассоциация кинопроизводителей (Motion Picture Association), в которую входят такие компании, как Netflix и Warner Bros, потребовала от ByteDance прекратить «несанкционированное использование защищённых авторским правом произведений США в массовом масштабе».

«ByteDance уважает права интеллектуальной собственности, и мы услышали опасения относительно Seedance 2.0, — заявил представитель компании. — Мы предпринимаем шаги для усиления существующих мер защиты, чтобы предотвратить несанкционированное использование интеллектуальной собственности и изображений пользователями».

Американские чиновники опасаются, что лидерство в гонке ИИ обеспечит Китаю геополитическое и военное преимущество. По их мнению, ByteDance представляет серьёзную угрозу, так как имеет доступ к огромным вычислительным мощностям, данным и капиталу, а также пользуется явной поддержкой китайского правительства.

«На кону […] будущее под руководством США, которое принесёт пользу свободному миру, или порядок в сфере искусственного интеллекта под руководством Китая, который перестроит глобальную систему в соответствии со своими авторитарными ценностями, — заявил сенатор США Пит Рикеттс (Pete Ricketts). — Риск невероятно высок. В этой гонке победит тот, кто привлечёт лучшие таланты, будет использовать лучшие чипы и обучит лучшие алгоритмы».

Одновременно с разработкой передового ИИ ByteDance также активизировала свои усилия в научной сфере, нанимая американских специалистов с опытом работы в области биологии, физики и химии «для разработки открытых, высокоточных, обобщаемых моделей, которые приведут к прорывам в биологии и разработке лекарств».

Американские конкуренты ByteDance в области ИИ также активно инвестируют в здравоохранение и разработку лекарств. OpenAI объявила о создании приложения для здравоохранения и рассматривает возможность инвестирования в разработку лекарств. Anthropic также поддерживает использование своего ИИ для ускорения разработки и создания лекарств и недавно запустила специализированные программы Claude for Life Sciences и Claude for Healthcare.

Разработчик игрового движка Unity активно внедряет инструменты генеративного ИИ, обещая пользователям ускорение разработки, повышение узнаваемости и рост доходов от рекламы. ИИ однажды уже подвёл компанию, сгенерировав контент, защищённый авторским правом. Тем не менее, Unity остаётся приверженной этой технологии и заявляет, что её ИИ «демократизирует» разработку игр и вскоре сможет «запускать в жизнь целые казуальные игры».

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Источник изображения: Unity

Генеральный директор Unity Мэтт Бромберг (Matt Bromberg) убеждён, что искусственный интеллект расширит возможности как непрограммистов, так и опытных разработчиков. На недавнем совещании по финансовым результатам Бромберг заявил, что компания готовится представить на фестивале GDC Festival of Gaming в марте новую бета-версию Unity AI, которая исключит необходимость программирования.

По замыслу разработчиков, этот ИИ-помощник будет работать на основе «уникального понимания контекста проекта и нашей среды выполнения, используя при этом лучшие существующие модели». Бромберг уверен, что в конечном итоге «десятки миллионов людей будут создавать интерактивные развлечения», используя инструменты разработки с поддержкой ИИ, и подчеркнул, что Unity намерена возглавить этот процесс.

«Создание игр на основе ИИ — это наша вторая основная область внимания на 2026 год, — сказал Бромберг. — На конференции разработчиков игр в марте мы представим бета-версию обновлённого Unity AI, который позволит разработчикам создавать полноценные казуальные игры, используя только естественный язык, встроенный в нашу платформу, — так что переход от прототипа к готовому продукту будет простым».

Бромберг заявил, что Unity AI «демократизирует» разработку игр для тех, кто не занимается программированием, одновременно повышая производительность для всех пользователей. По его словам, цель компании — максимально упростить творческий процесс, «став универсальным мостом между первой искрой творчества и успешным, масштабируемым и долговечным цифровым опытом».

ИИ-помощник Unity AI в настоящее время использует большие языковые модели от OpenAI и Meta✴✴ (GPT и Llama соответственно) для ответа на вопросы пользователей, генерации кода и агентских действий. Unity AI также использует несколько собственных и партнёрских моделей для создания и улучшения игровых ресурсов — среди них Scenario, обученный на базовых моделях Stable Diffusion, FLUX, Bria и GPT-Image, и Layer AI на основе базовых моделей Stable Diffusion и FLUX.

Количество внутренних коммитов кода в Nvidia утроилось с тех пор, как компания перевела всех инженеров на инструменты программирования с поддержкой ИИ. Более 30 тысяч разработчиков компании используют интегрированную среду разработки Cursor от Anysphere. Процесс разработки ПО по-прежнему контролируется и управляется людьми, но ИИ помогает устранять узкие места и обеспечивает максимальную эффективность.

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Источник изображения: Cursor

«Cursor используется практически во всех аспектах разработки программного обеспечения. Команды используют этот продукт для написания и проверки кода, генерации комментариев и контроля качества. Весь жизненный цикл разработки программного обеспечения ускорился благодаря Cursor. Мы создали множество пользовательских правил в Cursor для полной автоматизации рабочих процессов. Это раскрыло истинный потенциал Cursor». — заявил вице-президент по разработке Nvidia Вэй Луио (Wei Luio).

Cursor помогает и в других областях, например, в отладке, где, по словам Nvidia, он превосходно справляется с поиском редких, устойчивых ошибок и развёртыванием агентов для их быстрого устранения. Команды Nvidia также автоматизируют свои проекты в Git, используя пользовательские правила, которые позволяют извлекать контекст из заявок и документации, в то время как Cursor обрабатывает исправления ошибок с помощью соответствующих тестов для проверки.

«До Cursor у Nvidia были другие инструменты для программирования с использованием ИИ, как разработанные внутри компании, так и сторонние. Но после внедрения Cursor мы действительно начали видеть значительное увеличение скорости разработки», — утверждает Луио. По его словам, Cursor хорошо справляется с анализом распределённых баз данных, что является непосильной задачей для человека.

Стажёры и новые сотрудники могут быстро освоить Cursor, а более опытные разработчики теперь быстрее решают другие задачи, требующие человеческой изобретательности, сокращая разрыв между идеями и их реализацией. Генеративный ИИ используется в точности для того, для чего он предназначен —для рутинных задач.

Представитель Nvidia подчеркнул, что количество ошибок осталось неизменным, несмотря на трёхкратное увеличение объёма кода и повышение общей производительности. Это особенно важно, если учесть, что критически важные компоненты, такие как драйверы графических процессоров, зависят от качества кода, который теперь частично генерируется ИИ.

Пока одни спорят о том, заменит ли искусственный интеллект программистов, другие решают куда более прикладные задачи – переписывают многолетние системы без остановки релизов, сокращают сроки онбординга новых разработчиков и переводят устаревшие архитектуры на современные фреймворки так, чтобы бизнес этого почти не заметил.

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Сегодня фронтенд – это не «кнопки и верстка», это слой, где пересекаются архитектура, производительность, пользовательский опыт и коммерческие ограничения. Ошибка здесь не просто баг, а замедление команды и рост технического долга.

Мы поговорили с Игорем Сахаровым – senior frontend-разработчиком, который руководил коммерческими проектами и в одиночку провел масштабную миграцию с AngularJS на Angular 2+ без заморозки функциональности. О роли ИИ, границах «красивого» интерфейса и о том, как переписывать систему, не ломая бизнес.

— Сегодня генеративные модели активно используют в разработке. Насколько они реально полезны?

Игорь Сахаров: Полезны, если понимать, что это инструмент, а не архитектор. Когда я занимался миграцией большого приложения с AngularJS на современный Angular, приходилось переносить огромные пласты однотипной логики. В таких задачах Copilot серьезно экономит время: если задать корректный паттерн, он помогает автоматизировать рутинную часть.

ChatGPT я чаще использую как интеллектуальный справочник – быстро получить выжимку из документации, уточнить синтаксис, проверить гипотезу. Это быстрее, чем искать по десяткам вкладок. Но есть принципиальное ограничение: ни одна модель не умеет по-настоящему разбираться в сложной диагностике. При поиске утечек памяти или проблем взаимодействия слоев приложения ИИ часто начинает «ходить по кругу». Он не видит систему целиком.

— Можно ли доверять автогенерации кода в архитектурно сложных проектах?

Игорь Сахаров: Можно, если разработчик четко понимает, что именно он хочет получить. Я сравниваю ИИ с электроинструментом: он ускоряет работу, но не принимает решений. Если нет понимания целевой архитектуры, автогенерация быстро создает технический долг – лишние зависимости, неочевидные связи, дублирование логики. Опытный инженер использует ИИ для снятия монотонной нагрузки. Архитектурные решения он принимает сам.

— Как это влияет на роль тимлида и код-ревью?

Игорь Сахаров: Инструменты могут работать как «умный линтер» – находить типовые ошибки, несоответствия стилю, потенциальные уязвимости. Но архитектурное мышление и системное видение остаются зоной ответственности человека. ИИ помогает писать код быстрее. Он не отвечает за последствия.

— Часто говорят: чем сложнее интерфейс, тем он медленнее. Это неизбежно?

Игорь Сахаров: Не обязательно. В современных браузерах производительность редко ограничена устройством пользователя. Чаще проблема в том, как реализован интерфейс. Даже на слабых устройствах анимации работают стабильно, если использовать встроенные механизмы браузера, а не нагружать основной поток сложными вычислениями на JavaScript. Проблема не в красоте, она в избыточности.

— Какие принципы позволяют сохранить и дизайн, и скорость?

Игорь Сахаров: Первое – минимизировать объем исполняемого JavaScript. Второе – переносить максимум визуальной логики в CSS. Третье – выносить тяжелые вычисления в отдельные потоки. И четвертое – аккуратно работать со сторонними библиотеками. Например, в одном проекте у клиента была сложная анимация на старой библиотеке с собственными математическими функциями сглаживания. Визуально она выглядела эффектно, но работала нестабильно. Мы перенесли ее на встроенный Web Animation API. Анимация стала чуть проще, зато стабильность выросла кратно. Ни заказчик, ни конечные пользователи визуальной разницы почти не заметили, зато исчезли зависания. Иногда зрелость разработчика проявляется в умении упростить.

— Один из ваших заметных проектов – перенос системы со старого AngularJS на современный Angular без остановки релизов. Почему это сложно?

Игорь Сахаров: Потому что бизнес не может «встать на паузу» на год, пока команда переписывает все заново. В таких случаях нужно строить мост между старым и новым кодом. Мы использовали гибридный режим, при котором обе версии фреймворка работают в одном приложении. Это позволило постепенно переносить модули, не останавливая развитие продукта. Часть рутинной логики переносилась с помощью ИИ, но контроль архитектуры полностью оставался за мной. Это была не перепись с нуля, а поэтапная реконструкция.

— Какие архитектурные ошибки вы чаще всего видите в проектах?

Игорь Сахаров: Избыточное усложнение. Например, чрезмерное использование наследования. Современные фреймворки опираются на компонентный подход: масштабирование достигается композицией, а не построением громоздких иерархий классов. Когда архитектура перегружена, она замедляет команду. Новым разработчикам сложнее входить в проект, а любые изменения становятся рискованными.

— Как бороться с техническим долгом?

Игорь Сахаров: Главное – не игнорировать его. В больших системах помогает изоляция старых частей и постепенная модернизация. В повседневной работе регулярные обновления зависимостей и исправление проблем до того, как они станут критическими. Технический долг редко возникает внезапно. Он накапливается из мелких компромиссов.

— Что привело вас в профессию?

Игорь Сахаров: В 12–13 лет меня поразило, что код можно запустить прямо в браузере – без сложной установки и компиляции. Тогда хотелось сделать собственную онлайн-игру. Со временем интерес сместился от «магии» к системности. Сейчас для меня важно не просто чтобы код работал, а чтобы он оставался понятным и управляемым через годы.

— Что отличает сильного frontend-инженера сегодня?

Игорь Сахаров: Способность видеть систему целиком. Frontend – это уже не «витрина», а полноценный слой архитектуры, влияющий на производительность, масштабируемость и скорость вывода продукта на рынок. И еще – умение взаимодействовать с заказчиком. Самое сложное в профессии – не написать код, а объяснить, почему принимается то или иное решение. Прозрачность критически важна: заказчик должен понимать, за что он платит и какие риски берет на себя.

— Ваш главный профессиональный принцип?

Игорь Сахаров: Работать умнее, а не больше. Это не про сокращение усилий. Это про выбор инструментов, архитектурных решений и процессов, которые уменьшают хаос, а не накапливают его. В итоге искусственный интеллект ускоряет перенос кода, современные браузеры позволяют создавать сложные интерфейсы без потери производительности, а новые фреймворки упрощают масштабирование. Но все это работает только при одном условии, если инженер мыслит системно и берет ответственность за архитектуру.

Британский разработчик процессорных архитектур Arm предоставляет к ним доступ на коммерческой основе, но для стартапов до сих пор действовали особые условия, позволяющие получать его бесплатно. Недавно компания подняла планку финансовых критериев, которые учитываются при бесплатном выделении лицензий Arm стартапам.

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: Arm

Программа Arm Flexible Access теперь позволяет получить лицензии более коммерчески успешным командам разработчиков. В своей прежней версии программа лицензирования позволила запустить в производство более 400 моделей процессоров более чем 100 компаниям. Теперь она охватывает дополнительные технологии и платформы, доступ к которым более широкий круг стартапов может получить бесплатно или на очень выгодных коммерческих условиях. По единой цене можно получить право подготовить неограниченное количество цифровых проектов, например.

Финансовые критерии доступа по этой программе для стартапов пересмотрены. Их общая сумма финансирования выросла с $20 до $50 млн, а годовой объём выручки увеличен с $1 до $5 млн. Кроме того, Arm Flexible Access теперь позволяет разработчикам получить доступ к архитектурам Ethos-U85 (NPU), эталонной платформе Corstone-320 и процессорам Cortex-M52. Они в той или иной мере заточены под машинное обучение, работу с большими языковыми моделями и ИИ в целом. В частности, на основе платформы Corstone-320 стартапы могут быстро создавать носимые устройства и решения для промышленного Интернета вещей. В октябре прошлого года в программу была включена платформа Armv9 Edge AI.

За ежегодный взнос в размере $85 000 участниками программы Arm Flexible Access могут стать любые партнёры британского холдинга, которые не подходят под описанные в предыдущем абзаце финансовые критерии. Лицензионные отчисления нужно будет делать только после того, как будут готовы цифровые проекты, а количество последних является неограниченным. Ранее оно ограничивалось одним или тремя, в зависимости от используемой архитектуры. За неограниченный доступ к созданию цифровых проектов нужно было платить $212 000 в год, теперь все эти условия предоставляются за $85 000.

Исследователи из Хиросимского университета Японии разработали способ использования камер смартфонов для получения точных показаний уровня радиации. Созданная ими система стоит менее $70 и может оказать большую помощь в чрезвычайных ситуациях. Технология основана на изменении цвета радиохроматической плёнки при воздействии радиации. При помощи сканера или камеры смартфона можно с высокой точностью определить уровень облучения по степени изменения цвета.

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Источник изображения: unsplash.com

Вероятность смерти у человека, получившего дозу облучения всего тела, равную 4 Гр, в течение 60 дней без лечения составляет 50 %. Грей (Гр) — это единицы измерения количества радиации, полученной человеком, один грей равен одному джоулю поглощённой энергии излучения на килограмм ткани. Введение цитокинов может стимулировать выработку белых кровяных клеток, повреждённых облучением, лечение йодидом калия или прусской синью может помочь вывести радиоактивные частицы из организма, а правильная комплексная помывка может предотвратить ожоги кожи, которые могут проявиться через несколько дней.

При оказании помощи человеку, подвергшемуся облучению, имеет значение каждая секунда. Но многие современные методы измерения радиационного облучения основаны на сложном лабораторном анализе или требуют дорогостоящего оборудования. Чтобы расширить возможности тестирования на облучение после катастрофических событий, таких как авария на японской АЭС Фукусима-Дайичи в 2011 году, исследователи предложили оценивать цвет радиохроматической плёнки EBT4 при помощи портативного сканера или смартфона.

Радиохроматическая плёнка мгновенно меняет цвет при воздействии радиации. Определить уровень облучения невооружённым глазом практически невозможно, зато это несложно оценить при помощи сканера или камеры смартфона. Используя мобильные приложения для обработки изображений, можно весьма точно рассчитать уровень облучения, вплоть до 10 Гр. Это обеспечивает доступный и точный уровень обнаружения радиации в полевых условиях, значительно экономя время, поскольку не требуется доставлять пострадавших в медицинские учреждения для обследования.

«Для защиты людей в случае серьёзной радиологической или ядерной аварии необходимо незамедлительно проводить добровольную оценку дозы на месте происшествия и принимать оперативные решения относительно медицинских действий, — говорит ведущий автор исследования профессор Хироши Ясуда (Hiroshi Yasuda). — Простота, универсальность и экономическая эффективность являются критически важными факторами для этих экстренных мер».

Технология была успешно протестирована с использованием смартфонов Samsung и Apple. Теперь Ясуда и его команда сосредоточены на стандартизации протоколов и обеспечении надёжной работы системы в самых разных условиях окружающей среды. Статья с её описанием опубликована в журнале Radiation Measurements и находится в открытом доступе.

Создатель ядра Linux Линус Торвальдс (Linus Torvalds) был ведущим координатором проекта с момента его создания в 1991 году. За прошедшие годы сообщество разработчиков Linux, по словам самого Торвальдса, постарело, как и он сам. Тем не менее, формальный план замены Торвальдса в случае его отхода от дел появился всего несколько дней назад.

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Источник изображения: Procreator / unsplash.com

Разработанный план довольно прост и активируется только в случае отсутствия плавной передачи полномочий в нужный момент. В случае необходимости сообщество разработчиков ядра привлечёт «Организатора», которым может стать последний организатор Maintainer Summit («Саммита мейнтейнеров»), либо нынешний председатель Технического консультативного совета (Technical Advisory Board, TAB) Linux Foundation.

У «Организатора» будет 72 часа, чтобы начать обсуждения с приглашёнными участниками последнего Maintainer Summit. Если с момента последнего саммита прошло более 15 месяцев, то решение о составе участников принимает TAB по своему усмотрению. Затем собранный коллектив должен через две недели сообщить о принятом решении сообществу через список рассылки.

В крайнем случае, даже без этого официального плана, сообщество разработчиков ядра, вероятно, достаточно легко достигнет соглашения. В конце концов, как сам Торвальдс отмечал ранее, в мире существует не так много проектов с открытым исходным кодом, «которые мейнтейнеры поддерживают буквально более трёх десятилетий».

Несмотря на некоторую обеспокоенность по поводу количества мейнтейнеров в начале десятилетия, сейчас Торвальдс уверен в достаточной компетентности кадрового резерва. По его словам, «это не происходит мгновенно, но приходят новые люди, и через три года они уже становятся основными разработчиками».

Конечно, Линус Торвальдс пока не выразил желания перестать быть руководителем разработки ядра Linux, но появление формального плана действий на этот случай и умение сообщества Linux самоорганизовываться позволяют надеяться, что ситуация останется под контролем.

Может показаться, что генеративный искусственный интеллект пригоден только для создания текстов, фотографий или видеороликов по текстовому описанию, но специалисты в области материаловедения утверждают, что он способен предлагать нетривиальные решения, которые вряд ли придут на ум даже опытному эксперту.

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Источник изображения: Unsplash, Mohammad Fathollahi

На страницах издания The Wall Street Journal появилась история про успех химиков в использовании искусственного интеллекта. Производитель лакокрасочных материалов PPG создал базу данных с описанием свойств всех выпускаемых продуктов и установил между ними логические взаимосвязи, определяемые законами химии. Около года назад исследователи PPG попросили ИИ создать новый продукт — быстросохнущий лак для автомалярных работ.

Как отмечается, ИИ-системе потребовалось лишь несколько минут для создания комбинации химических компонентов, о которой специалисты PPG сами не могли даже догадываться. Практические тесты показали, что новая формула работает, позволяя создать лак, высыхающий в два раза быстрее традиционного. Этот лакокрасочный материал удалось запустить в серийное производство, и теперь PPG планирует с помощью ИИ создать десятки новых продуктов. Специалисты не могли прийти к комбинациям, предлагаемым ИИ, даже с учётом многолетнего опыта работы.

Гиганту Procter & Gamble системы ИИ уже позволили создать несколько ароматов для бытовой химии. Компания Mars разработала более тонкую упаковку для жевательной резинки, которая позволяет экономить до 246 тонн пластика. Компания 3M с помощью ИИ создала шлифовальный диск, позволяющий оптимизировать отвод пыли и улучшить производительность операции. По словам представителей 3M, искусственный интеллект ничем не уступает опытным экспертам при обсуждении тех или иных разработок.

PPG смогла создавать свои передовые лакокрасочные материалы с помощью ИИ в результате многолетней работы, которая подразумевала сотрудничество с представителями Университета Карнеги — Меллона. Сперва пришлось создать цифровые двойники всех продуктов компании, а затем прописать на уровне алгоритмов химические принципы. Система получила возможность создавать практически неограниченное количество комбинаций веществ и предсказывать их результирующие свойства. Учёным оставалось только проверить предложенные формулы на практике. Например, автомобильная краска может содержать до 25 ингредиентов, и симуляция их поведения является довольно сложной математической задачей.

ИИ помог PPG создать автомобильный лак, который сокращал время сушки после распыления с 30 до 5 минут при температуре 140 °C. Он полностью высыхал на воздухе за час против двух часов у изделий конкурента. В марте новый лак под маркой Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat поступил в продажу. PPG сообщает о наличии на него высокого спроса со стороны автомалярных мастерских: сокращение времени сушки позволяет поднять производительность труда и увеличить прибыль.

Преимущество разработки новых материалов при помощи ИИ заключается в том, что можно заложить на уровне технического задания улучшения сразу по нескольким критериям. Порой заказчики получают в качестве побочных продуктов весьма полезные изобретения. Стартап TerraSafe, который разрабатывает упаковку для продуктов питания, не содержащую пластика, в результате своих изысканий смог создать средство для стирки в листовом исполнении, которое полностью растворяется без ущерба для моющих свойств. Создавать реальные прототипы такого средства стартап не стал из-за ограниченности в ресурсах, но планирует вернуться к этой идее на более позднем этапе, когда финансы позволят.

Как не раз отмечали отраслевые эксперты, многие китайские стартапы в сфере ИИ вынуждены направлять основную часть своих вычислительных ресурсов на обслуживание существующих ИИ-моделей, а на новые разработки в приличном темпе их уже не хватает. Zhipu была вынуждена ограничить доступ к своему ИИ-агенту для написания кода после наплыва клиентов.

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Источник изображения: Unsplash, Chris Red

С пятницы, как отмечает Bloomberg со ссылкой на заявления представителей Zhipu, компания будет предоставлять доступ к тарифному плану GLM Coding Plan только для 20 % своих новых подписчиков, подключаемых ежедневно. Тем пользователям, которые уже имеют доступ к этому плану, продление подписки будет осуществляться автоматически и без ограничений.

Выпуск модели GLM-4.7, по словам представителей Zhipu, вызвал приток пользователей и нехватку вычислительных ресурсов. Китайский стартап Zhipu в этой сфере конкурирует с американским Anthropic, который также ориентируется на корпоративный рынок и предоставляет, помимо прочего, инструменты для ускорения написания программного кода с помощью ИИ.

Экспортные ограничения США не позволяют большинству китайских разработчиков получить доступ к производительным ускорителям вычислений зарубежного производства, поэтому они всё чаще смотрят в сторону китайских. В этом месяце Zhipu также представила мультимодальную языковую модель, которая якобы первой в стране была полностью обучена на ускорителях китайского происхождения. Она имеет открытый программный код, используется для генерации изображений, и была целиком обучена на ускорителях китайской компании Huawei семейства Ascend. Когда год назад китайский стартап DeepSeek тоже столкнулся с внезапным ростом популярности своих сервисов, ему пришлось временно ограничивать к ним доступ из-за нехватки вычислительных ресурсов.

Попытки Intel разрабатывать высокопроизводительные графические процессоры тянутся уже несколько десятилетий, ради достижения таких целей компания то и дело привлекает специалистов с опытом работы у конкурентов. Свежим кадровым приобретением в этой сфере стал переход в Intel ветерана Qualcomm, который на прежнем месте руководил разработкой GPU.

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Источник изображения: LinkedIn

Речь идёт об Эрике Демерсе (Eric Demers), как поясняет издание CRN. Он около 14 лет проработал в Qualcomm, в последнее время он занимал в компании пост старшего вице-президента по разработкам. Со следующей недели Эрик Демерс займёт аналогичную должность в Intel, где также будет руководить разработкой GPU с уклоном на применение в сегменте искусственного интеллекта. По словам аналитиков Moor Insights and Strategy, Демерс является не только опытным руководителем, но и компетентным разработчиком архитектур GPU. Ему вполне по силам разработать графический процессор с нуля, как подчёркивают эксперты.

В Qualcomm Демерс курировал разработку графических ядер семейства Adreno, которые применялись в мобильных устройствах и ПК, а также в сегменте Интернета вещей, устройствах дополненной и виртуальной реальности и автомобильной электронике. Поскольку семейство процессоров Snapdragon X2 предназначалось для использования в ПК, опыт их разработки должен помочь Демерсу на новом рабочем месте. До перехода в Qualcomm в 2012 году Эрик Демерс успел поработать техническим директором подразделения AMD, которое отвечало за разработку графических решений. Демерс успел поработать в ATI, прежде чем её поглотила в 2006 году компания AMD, а ранее он трудился в Silicon Graphics.

Intel в последние годы не только теряет руководителей и занимается постоянной реструктуризацией, но и не может нащупать почву для развития линейки своих ИИ-ускорителей. Поглощая профильные стартапы, она не может добиться внятного успеха на этом рынке, где доминирует Nvidia. Органическое же развитие в сфере серверных GPU потребует нескольких лет, но приглашение профессионалов в сфере их разработки подчёркивает, что Intel готова двигаться этим путём.

Компания GlobalFoundries является контрактным производителем чипов, но это не значит, что она далека от сферы разработки полупроводниковых решений. Изначально её бизнес построен на производственных активах AMD, она долгое время сотрудничала с IBM, а теперь договорилась с Synopsys о покупке бизнеса, связанного с разработкой интеллектуальной собственности для процессоров.

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Источник изображения: Synopsys

Соответствующее соглашение между GlobalFoundries и Synopsys было достигнуто на этой неделе, как гласит пресс-релиз на сайте второй из компаний. Напомним, Synopsys специализируется на программных средствах разработки интегральных микросхем и процессоров. По словам компании, сделка с GlobalFoundries позволит ей укрепить свои позиции в широком диапазоне сегментов процессорного рынка, от облачных систем до периферийных вычислений. По условиям сделки, Synopsys сохранит возможность обслуживания своих клиентов в сфере разработки отдельных подсистем процессоров и готовых решений. Переход клиентов от одной компании к другой и специалистов в штат GlobalFoundries будет максимально плавным.

GlobalFoundries получит доступ к программным средствам разработки различных подсистем и специализированных процессоров, включая CPU, DSP и NPU. Используя эти средства в сочетании с архитектурой MIPS, правами на которую обладает с июля прошлого года, компания GlobalFoundries намерена предлагать своим клиентам комплексные услуги по выпуску процессоров. Интеллектуальные права на многие компоненты процессоров и вычислительных систем по итогам сделки Synopsys сохранит за собой. Сделка должна быть закрыта во второй половине текущего года, её финансовые условия не раскрываются. Получив доступ к ядрам Arc-V, компания GlobalFoundries обеспечит возможность работы с архитектурой RISC-V для своих клиентов.

Одержимый идеей активного развития вычислительной инфраструктуры ИИ глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) настаивает не только на строительстве центров обработки данных в огромных количествах, но и на выпуске специализированных чипов для них, которые стартап готов разработать при поддержке Broadcom. По слухам, их выпуском совсем скоро может заняться TSMC.

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображения: OpenAI

Об этом сообщает тайваньское издание Commercial Times, уточняя, что ИИ-чипы собственной разработки OpenAI нарекла условным обозначением Titan, а их первое поколение уже к концу этого года TSMC начнёт выпускать с использованием техпроцесса N3. В планы партнёров входит и выпуск второго поколения чипов, которое будет производиться по технологии A16. Разработка Titan 2 начнётся во второй половине текущего года, помогать OpenAI в этой сфере в обоих случаях будет компания Broadcom.

Сейчас вычислительная инфраструктура OpenAI в основном полагается на готовые решения Nvidia и AMD, но по мере её масштабирования может появиться смысл создать узкоспециализированные ускорители, и в этом процессе компания намеревается принять непосредственное участие. Осталось только убедиться в том, что та же TSMC сможет обеспечить OpenAI достаточными объёмами производства этих чипов.

Не забывает OpenAI и о разработке конечных пользовательских устройств для взаимодействия с ИИ. По слухам, она собирается предлагать наушники с условным обозначением Sweetpea на основе 2-нм процессора Samsung семейства Exynos. Помимо локальной обработки запросов, наушники будут взаимодействовать с облачной вычислительной инфраструктурой по схеме подписки с регулярной ежемесячной платой.

На выставке CES 2026 в Лас-Вегасе представителям Reuters удалось узнать, что британский холдинг Arm адаптировал свою организационную структуру в соответствии с запросами рынка. Теперь сферу робототехники и автопилота внутри Arm будет курировать подразделение Physical AI.

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Актуальность развития робототехники подчёркивалась на CES 2026 присутствием на стендах многих участвующих в выставке компаний разного рода роботов, включая и человекоподобных. После появления подразделения Physical AI, в структуре Arm продолжат существовать два других укрупнённых подразделения: Cloud and AI (сосредоточится на серверных решениях и ИИ) и Edge (включает решения для мобильных устройств и ПК). В свою очередь, бизнес по разработке автомобильных процессорных архитектур в составе Arm перейдёт под крыло Physical AI, как и все робототехнические инициативы.

Подобное разделение вполне уместно, поскольку с точки зрения компонентов роботы и автономно управляемые транспортные средства имеют много общего. Кроме того, к компонентам для роботов и системам автопилота клиентами предъявляются схожие требования с точки зрения надёжности и энергопотребления. Многие автопроизводители также пытаются заняться выпуском человекоподобных роботов, и Tesla является лишь одним из примеров в этой области. Оба направления бизнеса в долгосрочной перспективе имеют хорошие возможности для роста. Представители Arm убеждены, что развитие ИИ и робототехники окажет серьёзное влияние не только на рынок труда, но и на всю мировую экономику. Подразделение Physical AI намерено активно расширять штат специалистов, связанных со сферой робототехники.

Исследование компании CodeRabbit показало, что код, созданный с использованием инструментов искусственного интеллекта, содержит больше ошибок и уязвимостей, чем код, написанный людьми. В запросах на слияние изменений в коде (Pull Request), созданных с помощью инструментов ИИ, в среднем фиксировалось 10,83 ошибки, по сравнению с 6,45 ошибками в запросах на слияние, созданных человеком. Это приводит в конечном итоге к увеличенному времени проверок и потенциальному увеличению количества ошибок, попадающих в финальную версию продукта.

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Источник изображения: Gema Saputera/Unsplash

В целом, ошибок в запросах на слияние, сгенерированных ИИ, было в 1,7 раза больше, критических и серьёзных ошибок — также было в 1,4 раза больше, что нельзя отнести к мелким недочётам, как отмечает TechRadar. Ошибки в логике и корректности (в 1,75 раза), качество и удобство сопровождения кода (в 1,64 раза), безопасность (в 1,57 раза) и производительность (в 1,42 раза) показали в среднем более высокий уровень ошибок. В отчёте ИИ также критикуется за то, что вносит больше серьёзных ошибок, которые затем приходится исправлять людям-рецензентам.

Если говорить о безопасности кода, то среди наиболее вероятных проблем, которые может внести ИИ, указывается неправильная обработка паролей, небезопасные ссылки на объекты, уязвимости XSS и небезопасная десериализация (серьёзная уязвимость приложений, возникающая, когда программа преобразует ненадёжные данные).

«Инструменты ИИ для программирования значительно увеличивают производительность, но они также вносят предсказуемые недостатки, которые организации должны активно устранять», — прокомментировал директор по ИИ CodeRabbit Дэвид Локер (David Loker). Однако это не всегда сопровождается проблемами, так как ИИ повышает эффективность на начальных этапах генерации кода, а также приводит к уменьшению количества орфографических ошибок в 1,76 раза и проблем с тестируемостью (1,32 раза).

Таким образом, хотя исследование и выявило некоторые недостатки ИИ, одновременно оно также показало, что разработчики всё больше переходят от написания базового кода к управлению ИИ и проверкой его результатов, и именно так в будущем люди и ИИ-агенты, возможно, начнут взаимодействовать.

В то же время Microsoft сообщает о рекордном числе исправленных уязвимостей, например, в 2025 году было закрыто 1139 CVE (Common Vulnerabilities and Exposures, общие уязвимости и угрозы), что стало вторым по величине показателем за всю историю. Это может частично объясняться ростом общего объёма кода за счёт ИИ-генерации. Кроме того, ИИ-модели, например, в исполнении OpenAI, в принципе продолжают улучшаться, что потенциально снизит число ошибок в будущем.

Достоянием общественности стал обширный список устройств, над которыми работает Apple. Пока неизвестно, когда именно компания представит эти новинки официально, но наверняка многие из них дебютируют в наступающем 2026 году. Неофициальной информацией поделился с ресурсом MacRumors источник, пожелавший остаться анонимным.

Обзор сервера iRU Rock G2212IG6 на базе Intel Xeon 6

Обзор и тестирование моноблока iRU 23ID: стильный, быстрый и тихий

Обзор смартфона Sony Xperia 1 VII: на последнем дыхании

Обзор смартфона realme C85 Pro: непотопляемый

Обзор ИБП Ippon NUT 1050

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Источник изображений: apple.com

Первоначальным источником утечки оказался прототип iPhone, работающий под управлением предварительного варианта iOS 26. Программная платформа на устройстве имеет номер версии 23A5234w — для сравнения, первая бета-версия iOS 26 носила номер 23A5260n, так что находка относится к более раннему периоду. Более того, она ещё обозначена в старой номенклатуре как iOS 19, а не iOS 26. На прототипе iPhone обнаружены упоминания множества ещё не вышедших устройств и функций — некоторые из них всплывали в предыдущих утечках.

Если верить списку, в сегменте оборудования для дома Apple ведёт разработку следующих устройств: беспроводной метки AirTag 2 (кодовый номер B589); монитора Apple Studio Display 2 (J427 и J527); обновлённой приставки Apple TV (J355); хабов для устройств умного дома, в том числе настольного (J490) и настенного (J491); неизвестного устройства для дома (J229) — возможно, камеры наблюдения; настольного робота (J595); умной колонки HomePod mini 2 (B525).

К выпуску готовятся две версии базового Apple iPad 12-го поколения — версий с поддержкой мобильной связи и только с Wi-Fi (J581 и J582); четыре варианта iPad Air на чипе M4 — с дисплеями на 11 и 13 дюймов, с поддержкой сотовой связи и без неё (J707, J708, J737 и J738). В сегменте смартфонов упоминаются iPhone 17e (V159); iPhone 18 Pro (V63) и iPhone 18 Pro Max (V64); iPhone Air 2 (V62) — возможно, его выход отложат; а также складной iPhone (V68).

Традиционно широкий ассортимент Apple готовит в линейке персональных компьютеров: недорогой MacBook на мобильном чипе A18 Pro (J700); производительные MacBook Pro на процессорах M5 Pro и M5 Max с 14- и 16-дюймовыми экранами (J714c, J714s, J716c, J716s); традиционные MacBook Air на процессоре M5 в 13- и 15-дюймовом исполнении (J813 и J815); мощный настольный Mac Studio с чипами M5 Max и M5 Ultra (J775c и J775d); компактный Mac mini на базе M5 и M5 Pro (J873g и J873s); 14-дюймовый MacBook Pro на базовом процессоре M6 (J804); а также квартет 14- и 16-дюймовых MacBook Pro с мощными M6 Pro и M6 Max (K114c, K114s, K116c, K116s).

Сектор носимых устройств Apple представлен лёгкой и относительно недорогой гарнитурой Vision Air (N100); прототипом очков дополненной реальности (N421), выход которых предположительно был отменен; очками дополненной реальности для совместной работы с компьютерами Mac (N107), которые, но некоторым сведениям, также отменили; более дешёвой версией Vision Pro (она же Vision Pro второго поколения, номер N109); умными очками с искусственным интеллектом, которые выступят прямым конкурентом Meta✴✴ Ray-Ban (номер N50, впоследствии заменён на N401); умными часами Apple Watch Series 12 с поддержкой мобильной связи и без (N237 и N238); мощными Apple Watch Ultra 4 (N240).

Известно о разработке следующих чипов: U3 для работы с технологией Ultra Wideband (T2034); процессоров для ПК M5 Pro/Max/Ultra (T6050) и M6 (T8152); мобильных A20 и A20 Pro (T8160); и предназначенного для умных часов S11 (T8320). Не удалось идентифицировать продукты с кодовыми номерами N110, N209, N216, J349, J190, J226. Некоторые из устройств, в том числе AirTag 2, iPad и хаб для устройств умного дома, выйдут в начале 2026 года; некоторые — в конце или позже. В ПО Apple связанные с кодовыми номерами даты не приводятся.