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.

Gigabyte выпустила настольный ПК AI TOP 100 Z890 на рынки США и Канады. Система оснащена процессором Intel Core Ultra 9 285K, материнской платой Z890 AI TOP и видеокартой Nvidia GeForce RTX 5090 Windforce. ПК работает под управлением Windows 11.

Процессор включает AI Boost NPU. Установлено 128 ГБ оперативной памяти Gigabyte DDR5 с технологией D5 Bionic Corsa. Для хранения данных система получила быстрый твердотельный накопитель Aorus Gen4 7300 и кэш-накопитель Gigabyte AI TOP 100E емкостью 320 ГБ, который создан для больших объемов данных и обеспечивает в 150 раз большую выносливость, чем стандартные твердотельные накопители.

Настольный компьютер поддерживает Nvidia DLSS 4.0 и Multi Frame Generation для игр. Охлаждение осуществляется жидкостным охладителем Aorus Waterforce II 360 внутри шасси Aorus AC500G ST AI TOP.

Программное обеспечение AI TOP Utility позволяет пользователям управлять рабочими процессами с использованием ИИ.

Gigabyte не объявила официальную цену.

Amazon представила новую модель искусственного интеллекта Nova Premier, позиционируемую как наиболее продвинутая в семействе Nova. Модель способна обрабатывать текст, изображения и видео, однако пока не поддерживает работу со звуком. Она уже доступна на собственной платформе Amazon Bedrock.

По заявлению представителей компании, Nova Premier особенно хорошо справляется со «сложными задачами», требующими глубокого понимания контекста, многоэтапного планирования и точного выполнения операций с использованием различных инструментов и источников данных.

Семейство моделей Nova было анонсировано в декабре 2023 года на ежегодной конференции AWS re:Invent. С тех пор Amazon последовательно расширяла линейку, добавляя модели для генерации изображений и видео, а также возможности анализа аудио и создания автономных агентов, способных выполнять поставленные задачи.

Модель Nova Premier обладает контекстным окном в 1 миллион токенов, что позволяет ей анализировать объём текста, эквивалентный примерно 750 000 словам, за один проход. При этом, согласно результатам тестирования, в некоторых областях она уступает флагманским моделям конкурентов, таких как Google. В частности, в кодинге (тест SWE-Bench Verified) Nova Premier отстаёт от Gemini 2.5 Pro, а также демонстрирует более слабые результаты в тестах, оценивающих знания в математике и естественных науках (GPQA Diamond и AIME 2025).

Впрочем, Nova Premier показала хорошие результаты в тестах на извлечение знаний и визуальное понимание – SimpleQA и MMMU, как сообщает Amazon, основываясь на внутренних результатах бенчмаркинга.

Стоимость использования Nova Premier в Bedrock составляет $2,50 за 1 миллион входных токенов и $12,50 за 1 миллион сгенерированных токенов. Эти цены сопоставимы с ценами на Gemini 2.5 Pro, которая стоит $2,50 за миллион входных токенов и $15 за миллион выходных токенов.

Nova Premier не является моделью, ориентированной на «рассуждения». В отличие от моделей, таких как o4-mini от OpenAI и R1 от DeepSeek, она не может тратить дополнительное время и вычислительные ресурсы на тщательное обдумывание и проверку фактов в своих ответах. Amazon позиционирует Nova Premier как оптимальный инструмент для «обучения» более компактных моделей посредством дистилляции – то есть, для передачи своих возможностей, специфичных для конкретной задачи, в более быстрый и эффективный пакет.

В целом, Amazon рассматривает искусственный интеллект как ключевой фактор роста. Генеральный директор компании, Энди Джесси, недавно заявил, что компания разрабатывает более 1000 генеративных приложений на основе ИИ, а доходы компании от ИИ растут в «тройных цифрах» в годовом исчислении, достигая «многомиллиардного годового оборота».

Качественные фотографии макетов грядущих смартфонов iPhone 17, iPhone 17 Air, iPhone 17 Pro и iPhone 17 Pro Max, которые выставлены в китайских магазинах, опубликовал инсайдер Majin Bu.

Информатор Majin Bu ранее раскрыл точные данные об iPad mini, цветах iPhone 12, браке в iPhone 15, а также опубликовал точные фото макетов iPhone 16.

С момента первых концепций 1970-х годов космическая солнечная энергетика (Space-Based Solar Power, SBSP) оставалась теоретической перспективой из-за гигантских затрат на доставку материалов с Земли. Однако швейцарская компания Astrostrom предложила многоэтапный план, который может изменить правила игры, используя Луну как источник ресурсов.

Основная идея заключается в переносе производства ключевых компонентов SBSP за пределы Земли. Astrostrom предлагает добывать сырьё на Луне, перерабатывать его на орбитальной станции в точке Лагранжа L1 системы Земля-Луна и собирать солнечные спутники уже в космосе. Это позволит избежать затрат на преодоление земной гравитации и сократить массу грузов, запускаемых с планеты.

Критическим звеном в этой цепочке станет транспортировка лунных материалов. Среди рассматриваемых вариантов — ракеты на топливе, произведённом из реголита, электромагнитные катапульты и лунный космический лифт (Lunar Space Elevator, LSE). Последний, по мнению Astrostrom, наиболее перспективен: в отличие от земного аналога, для его построения достаточно существующих материалов вроде нейлона, а гравитация Луны снижает нагрузку на трос. Лифт соединит поверхность спутника с точкой L1, где разместится сборочный комплекс.

Технологии для переработки реголита уже тестируются. Например, Blue Origin разработала прототипы солнечных панелей на основе лунного грунта, используя монозернистые фотоэлементы, которые не требуют кремниевых пластин. Однако создание полностью автономного производства на Луне остаётся вызовом. Пока что идеи самовоспроизводящихся фабрик выглядят футуристично — даже частичная автоматизация потребует поддержки человека, что подразумевает постоянное присутствие на спутнике.

На орбитальной станции из лунных материалов будут производить не только солнечные панели, но и конструкции для спутников. Astrostrom анонсировала проект Butterfly — систему в форме двойной спирали с V-образными антеннами, преобразующими энергию в микроволны для передачи на Землю. Пилотный спутник мощностью 23 МВт послужит тестом технологий, а в перспективе мощность может достичь 1 ГВт.

Главное преимущество подхода — масштабируемость. После отладки цепочки «Луна — L1 — Земля» развёртывание новых станций станет значительно дешевле. Это откроет путь к круглосуточному получению энергии без потерь на атмосферу и зависимости от погодных условий.

Несмотря на оптимизм, проект требует десятилетий работы. Помимо инженерных задач, предстоит решить вопросы международного сотрудничества и финансирования. Тем не менее, как отмечают в Astrostrom, альтернативы SBSP для глобального перехода на чистую энергию пока что не существует — особенно с учётом растущего спроса и ограничений наземных солнечных и ветровых электростанций.

Meta* объявила о стратегическом партнёрстве с Cerebras Systems для запуска Llama API — сервиса, который обеспечивает вывод данных ИИ со скоростью до 18 раз выше, чем у традиционных GPU-решений. Анонс сделан на первой конференции для разработчиков LlamaCon и знаменует выход Meta в рынок коммерческого инференса, где доминируют OpenAI, Google и Anthropic. Для компании это первый опыт сотрудничества с гиперскалером, подтверждающий эффективность их wafer-scale чипов.

Тесты Artificial Analysis показали, что система Cerebras обрабатывает свыше 2600 токенов в секунду для модели Llama 4 Scout — в 20 раз быстрее ChatGPT (~130 токенов/с) и на два порядка выше DeepSeek (~25 токенов/с).

До сих пор Meta ограничивалась открытым распространением моделей Llama (более 1 млрд загрузок), не предоставляя облачной инфраструктуры. Теперь компания трансформирует их в коммерческий продукт, напрямую конкурируя за рынок токенов. «Разработчики покупают их миллиардами, как инструкции для AI-приложений, — пояснил Джеймс Ванг из Cerebras. — Скорость в 100 токенов/с, как у GPT, подходит для чатов, но неприемлема для многошагового анализа или голосовых систем».

Новый API открывает возможности для приложений, требующих минимальных задержек: интерактивной генерации кода, многоуровневого анализа за секунды вместо минут, голосовых интерфейсов с реакцией в реальном времени. Сервис поддерживает тонкую настройку моделей (начиная с Llama 3.3 8B) и предоставляет инструменты оценки их качества. Meta гарантирует, что данные разработчиков не будут использоваться для обучения собственных моделей, а готовые решения можно переносить на другие платформы — в отличие от закрытых систем конкурентов.

Llama API уже доступен в ограниченном превью. Для подключения разработчикам достаточно в настройках SDK Meta выбрать Cerebras и получить API-ключ. Массовый запуск ожидается в ближайшие месяцы.

* Компания Meta (Facebook и Instagram) признана в России экстремистской и запрещена

Крупнейший в мире производитель аккумуляторов CATL стал первой компанией, которая выполнила  требования новейшего китайского национального стандарта безопасности No Fire, No Explosion.

Самым большим изменением новых правил является требование к термодиффузионному тесту. Новый стандарт требует, чтобы аккумуляторы не загорались и не взрывались при тепловом разгоне. Дым, выделяемый аккумулятором, не должен причинять вреда пассажирам транспортного средства. Предыдущий стандарт требовал подачи предупреждающих сигналов перед возгоранием или взрывом.

Чтобы соответствовать стандарту, производители аккумуляторов должны пройти новые испытания. Первое — испытание на удар снизу. Оно направлено на оценку возможностей защиты аккумулятора. Второе испытание требует, чтобы аккумулятор выдерживал 300 циклов быстрой зарядки без возгорания или взрыва во время последующих испытаний на короткое замыкание. Эти требования вступят в силу 1 июля 2026 года. Однако крупнейший в мире производитель аккумуляторов объявил, что уже получил новый стандарт.

Для тестов был предоставлен аккумулятор Qilin, который был представлен в июне 2022 года как третье поколение технологии CTP (cell-to-pack) компании CATL. Он может похвастаться эффективностью использования объема 72% и плотностью энергии до 255 Вт·ч/кг. Компания объявила, что аккумулятор Qilin имеет стабильную несущую конструкцию и улучшенную защиту от теплового разгона.

CATL заявила, что будет постоянно повышать уровень безопасности рассеивания тепла в аккумуляторной батарее, защиты днища, безопасности быстрой зарядки и других аспектов с помощью технологических инноваций. Соответствие новому стандарту более чем за год до даты вступления в силу демонстрирует доминирование CATL в области более безопасных аккумуляторных батарей.

В феврале 2025 года было объявлено, что более 18 миллионов автомобилей по всему миру оснащены аккумуляторами производства CATL. Если говорить об аккумуляторах Qilin, то их используют Aito, Zeekr, Li Auto, Xiaomi, Neta, Avatr, Lotus и другие известные автопроизводители.