Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла сообщил, что теперь компания использует искусственный интеллект для написания от 20% до 30% кода, на котором работает ее программное обеспечение.

Сегодня почти каждая компания использует искусственный интеллект в той или иной степени. В своих финансовых отчетах за третий квартал прошлого года Сундар Пичаи сообщил, что 25% нового кода в Google сгенерировано ИИ. По последним данным, сегодня более 30% кода Google пишет ИИ.

На данный момент ИИ в основном используется для выполнения повторяющихся, насыщенных данными и предсказуемых задач, что может позволить дать заметный прирост корпоративной эффективности за счет сокращения рабочих мест начального уровня.

Код, сгенерированный ИИ, значительно улучшился за последние годы, но он по-прежнему требует контроля со стороны старших разработчиков, чтобы гарантировать, что производственная среда не выйдет из строя.

Samsung готовит к выпуску Galaxy S25 FE: по данным Galaxyclub, аппарат получил кодовое обозначение R13, а его модельный номер — SM-S731B. Новинка выйдет на рынок осенью и получит интерфейс One UI 8 на базе Android 16 из коробки.

Samsung Galaxy S25 FE станет преемником Galaxy S24 FE. Ожидается, что смартфон получит процессор Exynos 2400e, уже использованный в Galaxy S24 FE и запланированный для Galaxy Z Flip 7 FE — первого «народного» складного смартфона.

Если обычно модели FE становились четвертыми в линейке, так как выходили на рынок после трех моделей основной линейки, то Galaxy S25 FE станет уже пятым — 13 мая ожидается релиз супертонкого Galaxy S25 Edge, который на этот раз станет номером четыре.

Инсайдеры паблика Avtograd рассказали о том, что за март и апрель АвтоВАЗ собрал всего несколько десятков автомобилей Lada Iskra — и ни одна из этих машин не поступит в продажу: автомобили пополнят корпоративный автопарк завода и пресс-парк. Более того, чтобы началась отгрузка дилерам, сначала необходимо обеспечить ритмичное производство и избавить машину от разного рода недоработок, а пока и с тем, и с другим есть проблемы.

Компания Tesla и Илон Маск опровергли информацию о том, что Tesla занялась поиском нового генерального директора вместо Илона Маска.

«The Wall Street Journal дискредитирует журналистику», — написал Илон Маск. На страничке Tesla в X опубликовано более полное сообщение:

Ранее в СМИ появилась информация о том, что совет директоров Tesla связался с кадровыми агентствами, чтобы начать поиск генерального директора в компании. Это абсолютная ложь (и это было сообщено СМИ до публикации). Генеральным директором Tesla является Илон Маск, и совет директоров полностью уверен в его способности продолжать реализацию захватывающего плана роста.

Робин Денхолм, Tesla

Международная группа астрономов представила крупнейшую на сегодняшний день выборку галактических скоплений, обнаруженных при помощи космического телескопа «Джеймс Уэбб» (JWST) в области, известной как COSMOS Web. Это исследование — важная веха в изучении внегалактической астрономии, предоставляющая беспрецедентные данные о формировании и эволюции галактик, а также о крупномасштабной структуре Вселенной.

Новые изображения охватывают период от примерно 12 миллиардов лет назад до 1 миллиарда лет назад – время, когда Вселенная была моложе Земли. Данные включают почти 1700 галактических скоплений и позволяют наблюдать самые первые галактики, сформировавшиеся во Вселенной. Учёными обнаружено 1678 галактических скоплений или протокластеров — это крупнейшая и наиболее полная выборка, собранная с помощью телескопа «Джеймс Уэбб».

Галактические скопления и группы — это богатые среды, наполненные темной материей, горячим газом и массивными центральными галактиками, которые часто содержат сверхмассивные чёрные дыры. Как объясняет руководитель группы по обнаружению скоплений, Гассем Гозалиасл, сложные взаимодействия между этими компонентами играют решающую роль в формировании жизненных циклов галактик и определяют эволюцию самих скоплений. Изучение более полной истории этих космических структур помогает лучше понять, как эти процессы повлияли на формирование и рост как массивных галактик, так и самых больших структур во Вселенной.

Галактики не рассеяны равномерно во Вселенной. Они образуют плотные области, соединенные нитями и стенами, формируя огромную структуру, известную как космическая паутина. Действительно изолированные галактики редки – большинство из них находятся в галактических группах, которые обычно содержат от трёх до нескольких десятков галактик, или в более крупных галактических скоплениях, где могут быть сотни или даже тысячи галактик, связанных гравитацией. Млечный Путь является частью небольшой галактической группы, известной как Местная группа, которая включает галактику Андромеды и десятки более мелких галактик.

Группы и скопления чрезвычайно важны, поскольку в них галактики могут взаимодействовать и сливаться, что приводит к изменению структуры и морфологии галактик. Изучение этих сред также помогает понять роль тёмной материи, влияние обратной связи от сверхмассивных чёрных дыр и тепловую историю горячего газа, заполняющего пространство между галактиками.

Благодаря тому, что новый каталог включает наблюдения, охватывающие период от 1 до 12 миллиардов лет назад, учёные могут сравнивать некоторые из самых ранних структур во Вселенной с относительно современными, чтобы узнать больше о галактических группах и их эволюции. Изучение истории галактических групп также помогает астрономам понять, как формируются гигантские, самые яркие галактики в центрах этих групп в результате многократных слияний.

«Когда мы смотрим вглубь Вселенной, галактики имеют более неправильную форму и активно формируют звёзды. Ближе к нашему времени звездообразование, как мы говорим, затухает – галактики приобретают более симметричные структуры, такие как эллиптические или спиральные. Очень интересно наблюдать, как меняются формы галактик с течением космического времени. Теперь мы можем начать отвечать на многие вопросы о том, что происходило во Вселенной и как эволюционировали галактики», — заключает Гозалиасл.

Ульяновский автозавод с 1 мая увеличил стоимость автомобилей 2025 года выпуска на 45–55 тыс. рублей: подорожание затронуло всю линейку, включая «Патриот», «Хантер», «Буханку» и «Профи». Максимальный рост — 55 тыс. рублей — у «Патриота» и «Пикапа», а также всех версий «Профи». «Хантер» и «Буханка», включая экспедиционные модификации, подорожали на 45 тыс. рублей. 

Актуальные цены на УАЗы 2025 года выглядят так: 

• УАЗ «Патриот» — 1,835 млн рублей; 
• УАЗ «Пикап» — 1,86 млн рублей; 
• УАЗ «Хантер» — 1,645 млн рублей; 
• УАЗ «Хантер» Экспедиция — 1,955 млн рублей; 
• УАЗ «Буханка» — 1,565–1,655 млн рублей; 
• УАЗ «Буханка» Экспедиция — 1,86 млн рублей; 
• УАЗ «Профи» — 1,9–2,435 млн рублей. 

Последний раз УАЗы дорожали, когда Ульяновский автозавод объявил цены на автомобили 2025 года производства — тогда все машины прибавили 70-80 тыс. рублей.

Один из участников клубного чата Lada Iskra в Telegram задал вопрос АвтоВАЗу по поводу оцинковки кузова Lada Iskra и получил довольно развернутый ответ.

Microsoft представила серию новых открытых моделей искусственного интеллекта, продемонстрировав значительный прогресс в области доступных и эффективных решений для разработки приложений. Анонс включает три модели семейства Phi 4, ориентированные на логическое мышление: Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning и Phi 4 reasoning plus. Эти модели призваны расширить возможности разработчиков, особенно тех, кто работает над приложениями для устройств с ограниченными вычислительными ресурсами.

Ключевым аспектом представленных моделей является способность к более тщательному анализу и проверке фактов при решении сложных задач – именно поэтому они классифицируются как «модели рассуждения». Microsoft впервые представила серию Phi, ориентированную на создание компактных, но мощных моделей, ровно год назад, в апреле 2024 года, и новые разработки являются логичным продолжением этой стратегии.

Самая компактная из представленных моделей, Phi 4 mini reasoning, насчитывает около 3,8 миллиардов параметров и была обучена на примерно миллионе синтетических математических задач, сгенерированных моделью R1 от китайского стартапа DeepSeek. Microsoft позиционирует её как идеальное решение для образовательных приложений, в частности, для реализации функций «встроенного репетитора» на маломощных устройствах. Количество параметров в модели, как правило, коррелирует с её способностью решать задачи, и модели с большим количеством параметров обычно демонстрируют более высокую производительность.

Модель Phi 4 reasoning, обладающая 14 миллиардами параметров, обучалась на высококачественных веб-данных и тщательно отобранных примерах из модели o3-mini, разработанной OpenAI. Microsoft отмечает, что эта модель наиболее эффективна в задачах, связанных с математикой, наукой и программированием.

Наиболее впечатляющим достижением стала модель Phi 4 reasoning plus. Фактически, это адаптированная версия ранее выпущенной Microsoft модели Phi-4, перенастроенная для повышения точности в определённых задачах. По данным Microsoft, Phi 4 reasoning plus приближается по характеристикам к значительно более крупной модели R1 (с 671 миллиардом параметров). Внутреннее тестирование компании также показало, что Phi 4 reasoning plus демонстрирует сопоставимые результаты с o3-mini на тесте OmniMath, оценивающем математические навыки.

Все три модели – Phi 4 mini reasoning, Phi 4 reasoning и Phi 4 reasoning plus – уже доступны на платформе для разработчиков AI Hugging Face, вместе с подробными техническими отчётами, описывающими процесс обучения и характеристики моделей.

В своём блоге Microsoft подчеркнула, что новые модели достигли баланса между размером и производительностью благодаря использованию методов дистилляции знаний, обучения с подкреплением и высококачественных данных. Это позволяет даже устройствам с ограниченными ресурсами эффективно выполнять сложные задачи, требующие логики и анализа.

С момента своего запуска почти 20 лет назад Speedtest.net стал одним из самых популярных инструментов для измерения скорости интернета. Однако Дуг Саттлз, основатель и бывший генеральный директор Ookla, компании по тестированию сетей, стоящей за Speedtest, считал, что простого измерения скорости недостаточно, чтобы рассказать людям все, что они хотят знать об их интернет-подключениях.

Поэтому Саттлз запустил новый инструмент под названием Orb, который измеряет задержку, потерю пакетов, джиттер и скорость, чтобы дать вам представление о стабильности вашего интернет-соединения.

Саттлз, который основал Orb вместе с руководителем Ookla Джейми Стивеном в 2023 году, сказал, что Speedtest.net был правильным инструментом для своего времени, но поскольку скорость интернета стала менее значимой проблемой во всем мире, он почувствовал, что людям нужны новые, более комплексные способы оценки своего интернет-соединения.

«Тесты скорости — это как щуп в вашей машине, который сообщит вам, что у вас закончилось масло, когда машина сломается. Мы хотели создать приборную панель, которая будет сообщать вам, что у вас мало масла, чтобы вы могли решить эту проблему», — сказал Саттлз TechCrunch.

Orb проверяет сетевые соединения по трем ключевым переменным: отзывчивость, которая измеряется комбинацией задержки, джиттера и потери пакетов; надежность, которая измеряет отзывчивость с течением времени и потерю пакетов с течением времени; и скорость, которая представляет собой ваши обычные скорости загрузки и выгрузки. Все эти переменные можно измерять в течение разных временных интервалов — одна минута, пять минут, один час и 24 часа.

Объединяя все три переменные, инструмент выдает вам оценку, указывающую на то, насколько стабильно ваше сетевое соединение. Оценка Orb выше 80 указывает на хорошее соединение; 70-80 означает, что у вас нормальное соединение; а если вы получите более слабый результат, у вас могут быть заметные проблемы.

Orb имеет приложения для различных платформ, включая iOS, Android, macOS, Windows и Linux. Компания также предоставляет руководство по установке инструмента на Raspberry Pi, Onewrt, Docker, Steam Deck, Prox Max, WLAN Pi, старые смартфоны и другие платформы для тех, кто хотел бы чаще контролировать свои соединения.

Orb в настоящее время можно использовать бесплатно.

Крупнейшие игроки на рынке платёжных систем, Visa и Mastercard, объявили о новых инициативах, направленных на интеграцию искусственного интеллекта в процесс онлайн-покупок. Эти шаги, предпринятые вслед за аналогичными заявлениями от PayPal и Amazon, сигнализируют о растущем стремлении индустрии предоставить потребителям возможности автоматизированного шопинга с использованием ИИ-агентов.

Visa представила свою программу Intelligent Commerce, описывая её как платформу, позволяющую ИИ не просто находить товары, но и совершать покупки от имени пользователей, опираясь на заранее заданные предпочтения. По словам Джека Форестелла, директора по продуктам и стратегии Visa, «каждый потребитель устанавливает лимиты, а Visa берёт на себя управление остальным». Компания заявила о сотрудничестве с целым рядом технологических гигантов и стартапов, включая Anthropic, IBM, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Perplexity, Samsung и Stripe, для разработки персонализированных, безопасных и удобных решений на базе искусственного интеллекта.

Не отстаёт и Mastercard. Компания анонсировала Agent Pay – решение, которое интегрирует платежи в генеративные ИИ-диалоги, предоставляя пользователям персонализированные рекомендации и помогая совершать покупки. В качестве примера Mastercard привела сценарий, когда девушка, планирующая юбилейную вечеринку, может пообщаться с ИИ-агентом, который подберёт наряды и аксессуары от местных бутиков и онлайн-магазинов, учитывая её стиль, атмосферу места проведения и прогноз погоды. Агент сможет совершить покупку и даже порекомендовать оптимальный способ оплаты, например, с использованием Mastercard One Credential. Mastercard также объявила о сотрудничестве с Microsoft для масштабирования, а также с IBM, Braintree и Checkout.com для других аспектов ИИ-шопинга.

Вслед за ними, PayPal представила собственное предложение в области ИИ-агентов для шоппинга. А в начале апреля Amazon начала тестирование новой функции под названием Buy for Me среди ограниченного числа пользователей. OpenAI, Google и Perplexity также демонстрировали аналогичных ИИ-агентов, способных посещать веб-сайты и помогать пользователям совершать покупки. OpenAI сообщила об обновлении ChatGPT Search, своего инструмента веб-поиска в ChatGPT, для улучшения опыта онлайн-шопинга.

Эти инициативы отражают растущее убеждение в том, что ИИ-агенты могут значительно упростить и автоматизировать процесс онлайн-покупок, предлагая потребителям более персонализированный и эффективный опыт.