Новости ИИ и технологий: разбор и тренды

Нейросеть Claude за полчаса разгадала криптографическую загадку, над которой специалисты бились больше четверти века. Речь об эллиптических кривых, которые десятилетиями считались стандартом безопасности.

Самое интересное здесь даже не в том, что ИИ оказался быстрее математиков, а в том, какой фундамент под нами начинает расшатываться. Мы привыкли доверять шифрованию, полагаясь на то, что некоторые задачи требуют колоссального количества времени на вычисления — тысяч или миллионов лет. Но если нейросеть способна за считанные минуты найти закономерность, которую человечество упускало двадцать пять лет, то сама концепция «непробиваемого» кода заставляет задуматься.

Мною было замечено, что фокус внимания в таких новостях обычно смещается на «ум ИИ», но вопрос глубже: готовы ли наши протоколы безопасности к миру, где математическая сложность перестаёт быть надёжной преградой? Возможно, привычные нам методы защиты данных уже начинают превращаться в карточный домик, просто мы пока этого не осознаём.

Как вы считаете, стоит ли уже сейчас массово переходить на новые стандарты шифрования, или подобные случаи — лишь статистическая аномалия, которой не стоит придавать значения?

Подпишись Техно и ИИ

Lenovo представила компактный ИИ-компьютер P7 на китайских чипах

Компания Lenovo анонсировала новый компьютер P7, который будет работать на базе китайской платформы без использования процессоров от Nvidia, AMD или Intel. Устройство весит всего 300 граммов, но обладает мощностью 190 TOPS.

Согласно заявлению компании, компьютер сможет поддерживать работу моделей с параметрами до 122 миллиардов. Предзаказы на новинку откроются 24 октября.

Кому это выгодно: Lenovo может снизить зависимость от западных чипов. Это создаст спрос на китайское оборудование и новые компоненты. Появится ниша для компактных устройств с мощным ИИ внутри.

Тренд или хайп? Пока это скорее хайп. Мы видим только анонс и обещания высокой мощности. Реальную работу устройства можно будет проверить только после начала продаж.

Подпишись Техно и ИИ

Технологии Nvidia теперь доступны на картах Radeon

Моддеры продолжили работу по переносу функций видеокарт Nvidia GeForce на устройства от AMD. Обновление проекта DLSS-NR-on-AMD до версии 0.8 позволило добавить поддержку почти всех ключевых технологий Nvidia.

Это позволяет владельцам видеокарт Radeon использовать продвинутые алгоритмы улучшения изображения, которые ранее были эксклюзивом для GeForce. Проект продолжает развиваться силами сообщества.

Суть проекта
Программисты-энтузиасты адаптируют софт одной компании под железо другой.

Для кого это
Пользователи карт Radeon смогут получить доступ к важным графическим фишкам.

Где тут деньги: Это решение может немного снизить преимущество видеокарт Nvidia. Владельцам карт AMD теперь будет проще выбирать железо. Появится спрос на софт, который помогает запускать такие функции на разных устройствах. Это может открыть нишу для разработчиков подобных программ.

Тренд или хайп? Скорее хайп. Это проект энтузиастов, а не официальный продукт. Пока это лишь работа сторонних разработчиков, и нет гарантий долгой поддержки.

Подпишись Техно и ИИ

МЭИ и «Сколково» создадут курс по управлению ИИ в энергетике

НИУ «МЭИ» совместно с фондом «Сколково» запустили образовательную программу «Энергия нейросетей». Это первый в своем роде курс, посвященный управлению ИИ-проектами именно в энергетической отрасли.

Программа представляет собой формат мини-MBA и направлена на подготовку специалистов, способных внедрять нейросети в управление энергосистемами. Обучение охватывает как технические, так и управленческие аспекты.

Для кого это
Программа рассчитана на профессионалов, работающих в энергетическом секторе и планирующих развивать технологическую составляющую.

Главная цель
Научить людей эффективно руководить внедрением интеллектуальных систем на сложных предприятиях.

Где тут деньги: Энергетические компании могут начать активнее внедрять нейросети в работу. Это создаст спрос на обучение сотрудников работе с новыми технологиями. Появится ниша для образовательных программ в узких промышленных сферах.

Тренд или хайп? Скорее тренд. Программа уже запущена и нацелена на обучение конкретных специалистов. Это шаг к реальному внедрению новых технологий в работу крупных компаний.

Подпишись Техно и ИИ

Российские учёные научили рой роботов работать без центрального управления

Специалисты Университета «Сириус» разработали метод децентрализованного управления группами роботов и дронов. Теперь устройства могут договариваться между собой напрямую, обмениваясь лишь минимальным объёмом данных.

Такой подход позволяет системе сохранять работоспособность, даже если часть участников роя будет выведена из строя. Это делает группы роботов гораздо более живучими в сложных условиях.

Как это работает
Роботы самостоятельно принимают решения на основе взаимодействия с ближайшими соседями, а не ждут команд сверху.

Где применить
Технология может быть полезна для автономных поисково-спасательных операций и работы в зонах, где связь с базой нестабильна.

Что это значит для рынка: Это может сделать группы дронов и роботов более надежными в трудных условиях. Если часть устройств сломается, остальные продолжат работу без помощи оператора. Вероятно, вырастет спрос на софт для автономных роботов. Это открывает нишу для создания дешевых систем связи между устройствами.

Тренд или хайп? Пока это скорее научный метод. Технология прошла испытания в лаборатории, но готовых товаров для рынка нет. Станет ли это трендом, зависит от первых реальных применений.

Подпишись Техно и ИИ

DeepSeek обновила Flash-модель до V4.1-Flash-1017 — в тесте DeepSWE она обошла GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5

DeepSeek выпустила DeepSeek-V4.1-Flash-1017 — обновление своей Flash-модели. Разработчики называют его точечным: архитектура та же, но результаты в рассуждениях, коде, агентных и визуальных задачах выросли, а время на выполнение задач и длина ответов сократились. Модель уже доступна в веб-версии, приложении и API под именем deepseek-flash.

В тесте DeepSWE v1.1, где модель правит код в реальных репозиториях, новинка набрала 77 баллов. У GPT-5.6 Sol — 73, у Claude Opus 5 — 74. В Automation-Bench результат 60,5 против 45,8 и 50,3. В Agents’ Last Exam — 35,4 против 26,7 и 28,6.

Но в части задач на код Opus 5 всё ещё впереди. В Terminal-Bench 4.0 у DeepSeek 42,3 балла против 51,8 у Opus 5, в NL2Repo — 68,2 против 75,3, в ProgramBench — 29,1 против 37,0. То есть в агентных сценариях модель подтянулась, но не во всех сложных инженерных тестах вышла в лидеры.

Контекстное окно — до миллиона токенов, максимальный ответ — до 384 тысяч токенов. Модель понимает не только текст, но и картинки. Веса выложены на Hugging Face под лицензией MIT. Правда, размер большой — 763 млрд параметров, поэтому для локального запуска нужен серьёзный кластер.

Цена в API не изменилась. В непиковые часы — от 0,15 доллара за миллион входных токенов и 0,60 доллара за миллион выходных. В пиковые часы вдвое дороже: 0,30 и 1,20 доллара.

Где тут деньги: Новая модель DeepSeek может усилить конкуренцию среди разработчиков ИИ. Она работает быстрее и лучше справляется с автоматизацией задач. Это может создать спрос на инструменты для работы с ИИ-агентами. Новая ниша может появиться в сфере автоматического исправления программного кода.

Тренд или хайп? Скорее тренд, так как модель уже работает в вебе и API. Она показывает хорошие результаты в тестах, но в сложных задачах на код всё еще уступает конкурентам. Модель уже доступна на HuggingFace тут

Подпишись Техно и ИИ

В Google Play обнаружили фейковое приложение, которое полностью копирует WhatsApp, и оно уже успело набрать более полумиллиона загрузок. Причем подделка была настолько убедительной, что даже попадала в спонсируемые результаты поиска, заставляя людей верить в подлинность.

Мною отмечено, что ситуация выглядит довольно пугающе. Тот факт, что вредоносное ПО может так легко маскироваться под привычный сервис и продвигаться через официальные механизмы поиска, заставляет задуматься о хрупкости цифровой гигиены. С одной стороны, это очередной урок внимательности для всех нас. С другой — возникает вопрос к самим магазинам приложений: насколько эффективно системы безопасности успевают реагировать на такие изощренные имитации, когда на кону стоят данные сотен тысяч пользователей?

Кажется, верить на слово даже официальным витринам программ становится всё сложнее.

Интересно, а как вы проверяете приложения перед установкой, если они кажутся вам подозрительно похожими на оригинал или просто слишком активно рекламируются?

Подпишись Техно и ИИ

Комиссия — €0.25 за транзакцию

0% комиссия на пополнение

Год обслуживания — бесплатно

Возможность использовать льготный период кредитной карты РФ

Мгновенная выдача реквизитов (номер, срок, CVV)

Подходит для оплаты:

● OpenAI ChatGPT Plus

● Midjourney

● Adobe Creative Cloud

● Figma

● Netflix

● Spotify

● Amazon

● других SaaS и маркетплейсов (полный список на сайте)

Узнать больше 👉 Плати по миру

Реклама. ООО "Капибара". ИНН 9703231520. ОГРН 1257700507965

В Нижнем Новгороде запатентовали метод очистки нанопорошка для электроники

Учёные из Нижегородского государственного университета имени Н. И. Лобачевского разработали технологию глубокой очистки диоксида кремния. Процесс направлен на получение сверхчистого нанопорошка, необходимого для микроэлектроники.

По информации вуза, данный метод позволяет эффективно удалять примеси, что критически важно для производства современных компонентов. Высокая степень очистки напрямую влияет на стабильность работы полупроводников.

Зачем это нужно
Чистота материалов определяет качество и надёжность микросхем. Чем меньше примесей, тем выше производительность чипа.

Значение для отрасли
Разработка помогает в создании более совершенных электронных компонентов. Это шаг к локализации критически важных технологий.

Что это значит для рынка: Новая технология может помочь местным заводам делать более качественные детали. Это может снизить зависимость от импортного сырья. В перспективе появится спрос на оборудование для сверхчистой обработки материалов. Это открывает нишу для компаний, которые производят химикаты для микросхем.

Тренд или хайп? Пока это скорее научная разработка. У ученых есть патент и метод, но нет данных о массовом производстве. Станет ли это важным, зависит от внедрения технологии на заводах.

Подпишись Техно и ИИ

Роботизированная рука EmArm получила человеческое осязание

Команда исследователей из Гонконгского университета науки и технологий разработала роборуку EmArm. Главная особенность устройства — наличие мягкой оптической тактильной кожи, которая имитирует чувствительность человеческой руки.

Благодаря этой технологии робот способен не только касаться предметов, но и адаптироваться к их форме и текстуре. Устройство обеспечивает сенсомоторную обратную связь по всей поверхности манипулятора.

Как это работает
Встроенные датчики позволяют руке «чувствовать» прикосновения и давление. Это позволяет манипулировать хрупкими объектами без риска их повредить.

Сферы применения
Такие технологии могут быть полезны в точной медицине и на сложных производственных линиях.

Что это значит для рынка: Новая технология поможет роботам работать с хрупкими предметами. Это может быть полезно для медицины и заводов. Вероятно, вырастет спрос на датчики и мягкие материалы для роботов. Появится ниша для создания роботов-помощников для тонких работ.

Тренд или хайп? Пока это скорее научная разработка. Есть работающий прототип и описанная технология, но нет серийного продукта или продаж. Нужно ждать внедрения этой руки в реальные заводы или больницы.

Подпишись Техно и ИИ