Программы для смартфонов

Производитель роботов-пылесосов Dreame (追觅) вышел на рынок AI-носимок с устройством D·NOTE — «умной визиткой» весом 30 грамм. Гаджет поддерживает 145 языков, распознаёт до 35 спикеров на расстоянии до 5 метров и сжимает час разговора в 3-минутный конспект. В устройстве уже встроено 1800+ шаблонов для встреч, интервью и лекций. Первые 1000 предзаказов собраны за час.

Для ИТ-индустрии это сигнал: рынок AI-диктофонов перешёл от нишевых решений к массовому сегменту. Компании из смежных категорий (роботы-пылесосы, умные дома) начинают диверсифицировать портфели в сторону AI-носимок, где барьер входа ниже, чем в смартфоны или планшеты.

Вокруг Илона Маска разгорелся новый спор после публикации TechCrunch о резком развороте его стратегии. Ещё недавно Маск продвигал солнечную энергетику, электромобили и отказ от ископаемого топлива, а теперь его компании делают ставку на гигантские AI-датацентры с колоссальным энергопотреблением и газовую генерацию для их питания.

По данным издания, xAI и связанные с ней проекты стремительно наращивают вычислительные мощности для обучения ИИ-моделей. На фоне дефицита электроэнергии и перегрузки сетей компании всё чаще рассматривают газовые электростанции как самый быстрый способ запитать новые AI-кластеры. Критики уже называют это «концом зелёного Маска», напоминая, что ещё несколько лет назад он был главным символом технологичного эко-будущего.

Учёные Лаборатории реактивного движения NASA создали AI-инструмент для раннего обнаружения вредоносного цветения водорослей. Система объединяет данные с пяти спутников, включая PACE и TROPOMI, и использует самообучающиеся алгоритмы. В ходе испытаний ИИ успешно идентифицировал виды Karenia brevis («красные приливы») во Флориде и Pseudo-nitzschia в Калифорнии.

Исследование опубликовано в журнале AGU Earth and Space Science. Технология позволит заранее предупреждать пляжи и экосистемы об угрозе.

Amazon Web Services объявила о планах инвестировать более $33 млрд в развитие облачной инфраструктуры в Индонезии, Малайзии, Сингапуре и Таиланде до 2039 года. Компания также подписала соглашение с Elphil Energy о строительстве солнечной электростанции мощностью 23 МВт в малайзийском штате Перак. Это первый безуглеродный энергоконтракт AWS в регионе.

В феврале 2026 года в Сингапуре запущен AI-дата-центр Anaplan AWS Singapore мощностью 500 МВт с жидкостным охлаждением. Меры направлены на достижение нулевого углеродного следа к 2040 году.

Инженеры из китайского SUSTech представили GrowHR — одного из самых необычных гуманоидных роботов 2026 года. Вместо тяжёлого металлического корпуса робот получил мягкую «костную» структуру с надувными секциями: GrowHR может увеличиваться до 136 см, сжиматься до 36% своего роста и пролезать в узкие пространства. Весит конструкция всего 4,5 кг.

Робот умеет ходить, ползать, плавать и даже удерживаться на поверхности воды благодаря сверхлёгкому телу. Разработчики считают, что такие гуманоиды пригодятся для спасательных операций, доставки грузов дронами и работы в опасных зонах, куда обычные роботы просто не пролезут. На фоне тяжёлых Tesla Optimus и Atlas это выглядит как совершенно новая ветка развития робототехники.

🐱 Нейроныч: За миллионы долларов разработали высокотехнологичный воздушный шарик с амбициями.

Нейроныч и самый тихий ЕГЭ

В конце мая школа напоминала дата-центр перед перегрузкой.
Учителя информатики почти не сидели на месте.
Кто-то настраивал компьютеры.
Кто-то проверял Python.
Кто-то запускал пробные тесты.
Кто-то спорил, почему на одном компьютере задача работает за секунду, а на другом — «ну… когда-нибудь».
По коридорам ходили одиннадцатиклассники с лицами людей, которые слишком давно живут рядом со стрессом.
Именно в этот момент директор школы позвонила Нейронычу.
— Нам нужен человек, который понимает современных детей.
— Уже звучит как опасная работа, — честно ответил Нейроныч.
— Проведёте пробный ЕГЭ по информатике?
Нейроныч согласился.
В день экзамена школа была непривычно тихой.
Никаких разговоров.
Никаких телефонов.
Только щелчки клавиатур и шум системных блоков.
На экранах были:
Python,
системы счисления,
логика,
таблицы,
алгоритмы…
И та самая задача №27.
Легендарный финальный босс ЕГЭ.
Там уже мало просто написать код.
Нужно понять, почему программа не должна умереть на миллионе чисел.
Нейроныч посмотрел на задание и даже слегка уважительно кивнул.
— Мда…
Некоторые взрослые разработчики получают такие задачи только вместе с зарплатой.
Кто-то нервно засмеялся.
Экзамен начался.
Нейроныч медленно ходил между рядами.
Он смотрел не на ответы.
На лица.
И заметил странную вещь.
Некоторые ученики писали слишком быстро.
Слишком уверенно.
Будто не решали задачу… а вспоминали готовый шаблон.
После экзамена он сел проверять работы.
Результаты оказались почти идеальными.
Подозрительно идеальными.
Нейроныч открыл решения.
Одинаковая структура.
Одинаковые комментарии.
Одинаковые странные названия переменных.
Даже ошибки — одинаковые.
Он тихо спросил у класса:
— Кто готовился с помощью ИИ?
Поднялись почти все руки.
Никто даже не смутился.
Один мальчик честно сказал:
— А какой смысл сейчас всё учить самому?
В кабинете стало очень тихо.
Нейроныч некоторое время молчал.
Потом подошёл к доске и написал всего одну строку:
«Если ИИ ошибётся — поймёшь ли ты это?»
Никто не ответил.
Тогда он открыл одно из решений задачи №27.
Красивое.
Аккуратное.
Быстрое.
И полностью неправильное.
Ошибка была маленькой.
Ровно такой, которую замечает только человек, действительно понимающий алгоритм.
— Вот в чём проблема, — спокойно сказал Нейроныч. — Вы научились получать ответы быстрее, чем научились думать.
Кто-то опустил глаза.
А один парень на последней парте тихо спросил:
— Тогда зачем вообще программисты, если есть ИИ?
Нейроныч улыбнулся.
— Потому что хороший программист — это не тот, кто пишет код.
А тот, кто замечает, когда код врёт.
После экзамена учителя ещё долго сидели в пустом кабинете.
Компьютеры тихо гудели после нагрузки.
За окном темнел майский вечер.
А Нейроныч смотрел на ряды пустых парт и думал о странной вещи:
возможно, впервые за всю историю школы детям нужно объяснять не как искать ответы…
а как не потерять способность думать рядом с машиной.

Спокойной ночи.

Сан-Франциско, 26 мая 2026 г. — Google Threat Intelligence Group обнаружила и заблокировала первую в мире кибератаку с использованием ИИ, нацеленную на двухфакторную аутентификацию. Злоумышленники использовали zero-day уязвимость в LMS KnowledgeDeliver (CVE-2026-5426), эксплуатируя одинаковые machineKey на множестве серверов. Атака позволяла удалённо выполнять код без авторизации.

После взлома хакеры внедряли веб-шелл BLUEBEAM (Godzilla) и модифицировали JavaScript-файлы, отображая фейковые предупреждения о «необходимости установить плагин безопасности». Вредонос вёл к заражению Cobalt Strike BEACON. Подробности о числе атакованных серверов не раскрываются.

Anthropic обсуждает с Microsoft использование AI-чипов Maia 200 вместо инфраструктуры Nvidia. Переговоры находятся на ранней стадии, сделка может не состояться. Речь идёт об использовании чипов для инференса (запуска моделей), а не для обучения. Maia 200 уже работает в дата-центрах Microsoft, обеспечивая работу GPT-5.2 и Microsoft Copilot.

Полного отказа от Nvidia не планируется. Anthropic уже использует чипы Amazon (Trainium) и Google (TPU), следуя стратегии диверсификации поставщиков. О сроках принятия решения не сообщается.

В провинции Хубэй запущен пилот: каждый антропоморфный робот получает уникальный 29-символьный идентификатор. В структуру кода входят данные о производителе, модели, серийном номере, заявленном уровне «интеллекта», аппаратной платформе и заводской регистрации. Номер закрепляется за устройством от момента выпуска до утилизации — по сути, это ODOM-модель для железа с привязкой к облачной платформе.

Система позволяет отслеживать аптайм, ремонты и амортизацию. Однако открытым остаётся вопрос миграции ID при апгрейде контроллера или замене сенсоров. Также нет публичного API для валидации «уровня интеллекта» — без него номер остаётся формальной меткой. Тем не менее, Китай закладывает инфраструктуру для массового присутствия роботов за пределами заводских цехов.

На чайной плантации «West Lake Longjing» гуманоидный робот Zhiyuan Expedition A2 проходит обучение сбору чайных листьев под руководством людей. Робот использует AI-модели распознавания: камеры и алгоритмы идентифицируют молодые побеги по стандарту «два листа + одна почка». Безопасность человека и робота обеспечивает многослойная система экстренной остановки.

Проект находится на стадии тестирования, массовый сбор чая роботами пока не ведётся. На той же выставке представлены роботы-собаки DEEP Robotics («кибер-чайные фермеры») для перевозки листьев с крутых склонов. О сроках промышленного внедрения не сообщается.