ТЕХНО: Яндекс про технологии ✔

Технодайджест недели

Valve анонсировала приставку Steam Machine и VR-шлем Steam Frame. Steam Machine — это компактный игровой ПК для телевизора. По словам компании, он нацелен на 4K-гейминг, а судя по характеристикам, он будет сопоставим с PlayStation 5. Вторая новинка — Steam Frame — это беспроводной VR-шлем. Он способен работать как автономно за счёт процессора Snapdragon 8 Gen 3, так и в режиме беспроводной трансляции игр с ПК. Дисплеи шлема имеют разрешение 2K и частоту до 144 герц. Также шлем поддерживает фовеальный рендеринг во время стриминга с ПК, при котором изображение рендерится в максимальном качестве только там, куда направлен взгляд игрока. Оба устройства поддерживают всю библиотеку Steam и выйдут в начале 2026 года. Цены обещают объявить ближе к запуску.

Google DeepMind представила игрового ИИ-агента SIMA 2. В отличие от первой версии, SIMA 2 может не только выполнять команды, но и ставить себе цели, рассуждать о них, общаться с пользователем и обучаться на своих ошибках. Агент умеет обобщать опыт между играми, например, переносить представления о добыче ресурсов из одной игры в другую. SIMA 2 обучали на записях из No Man’s Sky, Goat Simulator 3 и других игр. Также смог сыграть в миры, сгенерированные другой нейросетью Google — Genie 3.

В ChatGPT появились групповые чаты. Функция позволяет добавить в один чат с нейросетью до 20 человек для совместного планирования, работы или обсуждения идей. Чат-бот сам решает, когда вступать в разговор, а когда промолчать, но его можно позвать, просто упомянув ChatGPT в сообщении. Пока функция доступна в тестовом режиме в нескольких странах.

OpenAI выпустила семейство моделей GPT-5.1. Новые версии стали более «тёплыми» и разговорчивыми, а также лучше следуют указаниям из промпта. Главное нововведение для пользователей — расширенные настройки персонализации. Теперь можно выбрать один из восьми стилей общения, также тестируется возможность подкрутить параметры вроде лаконичности и частоты эмодзи. GPT‑5.1 уже доступна в ChatGPT, а также в API для разработчиков.

Кинопоиск представил масштабное обновление платформы. Теперь сервис становится единым центром для контента — на нём можно купить подписки на другие онлайн-кинотеатры, а система рекомендаций будет советовать фильмы и сериалы со всех площадок. Сама система тоже обновилась: вместо старой модели теперь используется нейросетевой ранкер, анализирующий более 800 факторов. Также на платформе появятся ИИ-функции: персональные рецензии и аргументы, почему фильм может понравиться конкретному пользователю.

Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь @techno_yandex

Конкурс: расскажите, как пользуетесь Алисой AI, и выиграйте портативную Станцию Стрит! ИИ уже стал чем-то бытовым, но многие до сих пор не догадываются, на что он способен. Подписчики ТЕХНО точно знают, чего от него можно добиться — пришло время делиться…

Мы используем нейросети не по назначению?

Разработчики LLM чаще всего подчёркивают их успехи в программировании, математике и логике и демонстрируют это успехами на соответствующих бенчмарках и даже олимпиадах. А бытовое использование моделей, важное большинству пользователей, отходит на второй план. Но почему их позиционируют именно так?

Нейросеть проще обучить задачам, у которых есть однозначный ответ

На этом основан метод обучения с подкреплением (RL) и его подвид RLVR, который даёт большой прирост в производительности моделей. При этом методе нейросеть получает от автоматической обучающей среды награду за правильные ответы.

Но чтобы метод работал и его можно было масштабировать, нужно, чтобы у задачи был объективно верный ответ: в математике это результат вычислений, в программировании — работающий код. Оценить качество обучения в этом случае легко — по количеству багов и неверных решений.

С гуманитарными, креативными и бытовыми задачами нейросети тоже справляются. Но в этом случае оценивать результат сложнее — объективно правильного ответа просто не существует. А значит, обучать их этим задачам автоматически гораздо труднее.

Подписывайтесь @techno_yandex

Как понять, что видео сгенерировано нейросетью?

ИИ-ролики становятся всё реалистичнее, но их по-прежнему выдают ошибки: странная физика, дефекты на фоне и исчезающие объекты. Рассказываем в видео, как научиться замечать такие детали и не попадаться на фейки.

Подписывайтесь @techno_yandex

«Это как говорящая Википедия»

Вы объясняли родителям, бабушкам, дедушкам или другим близким, что такое ИИ? Может быть, научили их искать новые рецепты или оживлять старые фото?

Какая у них была реакция? Они начали пользоваться сами? Делитесь историями в комментариях!

Подписывайтесь @techno_yandex

Электромобильное будущее уже здесь. И оно гораздо сложнее, чем мы думали

В новом выпуске «Технорепорта» разбираемся, правда ли гибриды лучше полноценных электрокаров и что замедляет распространение электромобилей. А ещё станут ли ДВС историей или они с нами навсегда?

Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео.

0:33 — Электрокары XIX века
1:08 — Как Илон Маск изменил авторынок навсегда?
2:16 — Бесшумные города Китая
3:11 — Простота устройства электромобилей
3:54 — «Электромобили начинают мешать городской инфраструктуре»
5:10 — Горят ли электрички чаще ДВС?
6:15 — Инфраструктура зарядных станций
7:12 — Проблема курицы и яйца
8:34 — «Если сделать батарею в 10 раз больше, то не окажется зарядки в 10 раз быстрее»
10:06 — «Покупается и продаётся только батарея»
11:19 — Стагнация продаж электромобилей
12:39 — Гибриды: решение или неприемлемый компромисс?
14:37 — «ДВС всё равно останется частью рынка»

Подписывайтесь @techno_yandex

Технодайджест недели

Xpeng показала новое поколение робота Iron. Он отличается крайне человекоподобным внешним видом и походкой. У робота есть 82 степени свободы и сложная система из электродвигателей и механических рычагов. Робот одет в костюм из ткани, а на презентации компания показала варианты одежды для него. Xpeng планирует начать массовое производство к концу 2026 года и в первую очередь будет использовать их в коммерческих сценариях, например, в качестве гидов или помощников в ретейле.

Google анонсировала проект по запуску дата-центров в космос. Компания планирует выводить на низкую околоземную орбиту спутники со своими ИИ-ускорителями, чтобы обеспечить их постоянной солнечной энергией. Предполагается, что солнечные батареи будут получать в 8 раз больше энергии, чем на Земле. Однако Google признаёт и наличие серьёзных инженерных проблем. Среди них — высокая стоимость запуска и сложность отвода тепла от мощных чипов в вакууме. Первые два прототипа спутников планируют запустить к началу 2027 года.

Вышла открытая нейросеть Kimi K2 Thinking. Это рассуждающая модель от китайской компании Moonshot AI. Разработчики отмечают, что она способна совершать сотни вызовов инструментов за один запрос. В тестах Artificial Analysis она заняла первое место среди опенсорсных моделей и уступила лишь GPT-5 (в режиме с максимальным усилием рассуждений). Нейросеть доступна в чат-боте Kimi, а её веса опубликованы на Hugging Face.

Стартап Sandbar представил кольцо с ИИ-помощником. Устройство предназначено для записи голосовых заметок — для этого нужно нажать на сенсорную панель. Встроенный ИИ-помощник транскрибирует записи и может отвечать на вопросы, причём его голос персонализируется под голос владельца. Кольцо также позволяет управлять музыкой. Стоит кольцо 249 долларов, а первые устройства отправятся к покупателям летом 2026 года.

Tinder начал тестировать ИИ, который подбирает партнёров по фото из галереи. С разрешения пользователя нейросеть анализирует его галерею на смартфоне и задаёт вопросы, чтобы лучше понять его интересы и личность. Цель — бороться с «усталостью от свайпов», предлагая ежедневно несколько наиболее подходящих профилей. Пока функция тестируется в Австралии и Новой Зеландии.

Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь @techno_yandex

Какой у вас был рингтон на мобильном? А что стоит сейчас?

Это ностальгический пост — присылайте в комментарии свои любимые мелодии.

Бум рингтонов пришёлся на начало 2000-х, когда мобильные телефоны превратились в медиаустройства. Для людей мелодия звонка стала способом выразить себя, а для лейблов — заработать. В 2004 году российский контент-провайдер i-Free получил почти $30 млн — во многом благодаря выходу фильма «Бумер», заглавная тема которого стала одним из самых популярных рингтонов.

К 2008 году рингтоны вышли из моды и продажи пошли на спад, хотя в некоторых странах мелодии всё ещё популярны. Звонки уступили мессенджерам, и главным мобильным звуком стали уведомления. А около половины пользователей перешли на вибрацию или беззвучный режим.

Подписывайтесь @techno_yandex