Nissan готовит к выпуску много новых моделей, но и об обновлении нынешних не забывает. Так, до конца текущего года будет обновлен популярный кроссовер Qashqai: сама модель обновилась совсем недавно — в прошлом году, а на 2025 год запланировано обновление гибридной силовой e-Power.

Фото: nissan.co.uk

В этой системе 1,5-литровый бензиновый мотор выполняет роль генератора, который заряжает тяговую батарею емкостью 2 кВтч, которая, в свою очередь, питает 190-сильный электромотор. Новая система обеспечит более плавное ускорение, позволит снизить расход и уменьшить выбросы. Но конкретики по технической части пока нет.

Редкий реэкспортный ВАЗ-2109, некогда колесивший по дорогам Великобритании, появился в продаже в Санкт-Петербурге. Автомобиль, выпущенный для британского рынка (ВАЗ-21096), был пригнан обратно в Россию в конце 1990-х и переоборудован под левый руль.

Скриншот сайта Avito

В 2024 году автомобиль прошел большое ТО. Цена реэкспортного ВАЗ-2109 – 530 тысяч рублей, торг уместен. Под капотом – 1,3-литровый двигатель (64 л.с.) в паре с 5-ступенчатой «механикой».

Росимущество проведет в Республике Башкортостан аукцион, в рамках которого распродадут автомобили, арестованные у должников.

Фото: Kia

Автомобилей десяток, среди них есть и очень популярные модели. Например, Ford Focus 2012 года выпуска — один из хитов вторичного рынка. Цена — 705 тыс. рублей. Начальная цена Datsun on-DO 2020 года выпуска — 750 тыс. рублей, Kia Rio 2015 года выпуска — 670 тыс. рублей.

Самый дешевый автомобиль — Kia Cerato 2005 года выпуска, начальная цена — 310 тыс. рублей. А самый дорогой — Chery Tiggo 8 Pro Max 2023 года выпуска (2,961 млн рублей). Также в рамках аукциона выставлены на торги: Kia Rio 2018 года выпуска (1,11 млн рублей), Datsun on-DO 2020 года выпуска (750 тыс. рублей), Volkswagen Golf Plus 2011 года выпуска (730 тыс. рублей), Renault Sandero Stepway 2020 года выпуска (1,18 млн рублей), Lada Largus 2018 года выпуска (524,6 тыс. рублей).

Международная группа астрономов приблизилась к пониманию происхождения древнейших звёзд, окружающих нашу галактику в виде гигантского «ореола». Исследование, основанное на анализе звёзд с крайне низким содержанием металлов — в сотни раз меньше, чем у Солнца, — выявило закономерности, которые могут переписать сценарий ранней эволюции Млечного Пути.

Учёные сосредоточились на звёздах, где содержание железа как минимум в 100 раз ниже солнечного. Для анализа использовались спектры высокого разрешения, которые позволили определить не только состав, но и возраст объектов. Температуру светил рассчитывали по колебаниям в линии Hα (свечение водорода) с применением трёхмерных моделей, учитывающих неравномерный нагрев звёздной атмосферы. Этот метод минимизировал погрешности, свойственные упрощённым подходам.

Источник: NASA / JPL-Caltech / R. Hurt (SSC/Caltech)

Ключевой результат — обнаружение чёткого «излома» в соотношении магния и железа. График, отображающий зависимость доли магния от содержания железа, показал резкий перегиб в точке, где металличность звёзд примерно в 600 раз ниже солнечной. Этот переход отражает сдвиг в процессах химического обогащения галактики: от доминирования взрывов первых массивных звёзд (богатых магнием) к более медленному накоплению железа в результате эволюции светил меньших размеров.

Расчёты с учётом неравномерного распределения энергии в атмосферах звёзд (эффекты NLTE) сократили разброс данных втрое для красных гигантов. Для карликовых звёзд трёхмерные модели повысили расчётную долю магния на 0.2 пункта по сравнению с традиционными методами — это сопоставимо с переходом от эскиза к точному чертежу. Средний возраст изученных объектов составил 12.5 млрд лет, что делает их ровесниками раннего Млечного Пути.

Кинематический анализ подтвердил принадлежность звёзд к гало, но не выявил следов масштабных слияний с другими галактиками. Хотя часть объектов движется по орбитам, схожим с остатками древних столкновений (например, Gaia-Enceladus), их химический состав не отличается от «коренных» звёзд гало. Это ставит под сомнение методы классификации древних объектов по траекториям движения.

Учёные рассматривают два сценария происхождения звёзд: формирование в уже существовавшем «зародыше» Млечного Пути 12.5 млрд лет назад или их миграцию из нескольких карликовых галактик с похожими условиями. Для проверки гипотез потребуется анализ других элементов, таких как алюминий и натрий, с использованием 3D-моделей.

Исследование не только уточняет хронологию эволюции галактик, но и демонстрирует важность новых методов спектрального анализа. С вводом в строй телескопов следующего поколения астрономы рассчитывают восстановить полную картину формирования гало — от первых звёзд Вселенной до современной структуры Млечного Пути.

На парковке бывшего российского завода General Motors, где когда-то собирали автомобили Opel и Chevrolet, обнаружились новые Solaris KRX (это приподнятый хетчбэк Kia Rio X-Line) и Chery Tiggo 7L (новая модель на замену Chery Tiggo 7 Pro Max). Это может указывать на перезапуск предприятия, простаивающего 10 лет.

Фото: Журнал Auto.ru

Площадка General Motors в Шушарах ранее была выкуплена Hyundai, на ней планировали наладить выпуск кроссоверов Kia и Hyundai (в частности, Kia Sportage). Однако после ухода Hyundai из России предприятие продолжило простаивать. Ранее сообщалось, что компания AGR, которой принадлежит и бывший завод Hyundai в Сестрорецке, и предприятие в Шушарах, планирует перезапустить экс-завод GM.

В воскресенье, 30 марта, на Солнце было зарегистрировано пять вспышек, и все они относятся к предпоследнему классу мощности — M.

Изображение сгенерировано Kandinsky

Первую — M1.4 (S14E82) — зафиксировали сразу после полуночи — в 00:38 по московскому времени. Продолжительность вспышки составила 33 минуты. Вторая, более мощная вспышка M1.9, была зафиксирована в 2:00. Третья вспышка класса M1.5 произошла в 4:48. Позже зафиксировали еще две вспышки — М1.4 и М1.6. Кроме того, была зарегистрирована и более слабая вспышка класса C в 7:30. Интересно, что все М-вспышки произошли в одной группе пятен — 4048.

Пока непонятно, как эта солнечная активность отразится на Земле. Иногда вспышки приводят к магнитным бурям и солнечному радиационному шторму — потоку протонов и ионов, потенциально опасному для Земли. Это не первая активность Солнца за последнее время: ранее, 26 марта, была зафиксирована серия из девяти мощных вспышек.

Паблик Avtograd опубликовал живые фото новинок АвтоВАЗа — Lada Iskra, Lada Niva Sport и Lada Granta в новом цвете. Все они должны поступить в продажу в перспективе от нескольких дней до нескольких месяцев.

Фото: Avtograd

Наконец, Lada Iskra засняли на территории АвтоВАЗа: машины в разных кузовах, но в белом цвете. Серийное производство Lada Iskra стартует 19 апреля.

Последние данные крупнейшего астрофизического проекта DESI (Dark Energy Spectroscopic Instrument), объединённые с измерениями реликтового излучения от спутника Planck и наблюдениями за сверхновыми типа Ia (взрывами звёзд с предсказуемой яркостью), указывают на возможные отклонения от стандартной модели устройства Вселенной. Учёные обнаружили аномалии в распределении галактик и свойствах тёмной энергии, которые ставят под сомнение классические представления о гравитации, описанные Эйнштейном.

Ключевая загадка — противоречия в данных о расширении Вселенной. С одной стороны, измерения скорости этого процесса на основе близких объектов (например, сверхновых) дают одни значения, а анализ реликтового излучения Planck — другие. Это расхождение, известное как «напряжение Хаббла», дополнено новым открытием DESI: поведение тёмной энергии, отвечающей за ускорение расширения, не совпадает с предсказаниями модели ΛCDM. В частности, зафиксирован намёк на «фантомное пересечение» — изменение свойств тёмной энергии, которое раньше считалось теоретически невозможным.

Источник: Leonardo

Одно из объяснений — модифицированная гравитация, где сила притяжения зависит не только от массы и расстояния, но и от взаимодействия с тёмной энергией. Такая связь предполагает, что гравитация и материя подчиняются более сложным правилам, чем в общей теории относительности. Для проверки гипотезы учёные использовали метод эффективной теории поля (EFTofDE)  — гибкий математический инструмент, который позволяет оценивать отклонения от стандартной модели через специальные параметры. Например, показатель, описывающий силу связи гравитации с материей, в рамках EFTofDE оказался ненулевым с достоверностью 99,7% (3σ) для эпохи от наших дней до момента, когда возраст Вселенной составлял 3 млрд лет.

Ранние попытки описать аномалии ограничивались простыми моделями, где связь гравитации с материей представляли как линейную зависимость. Однако данные DESI потребовали более сложных уравнений — с учётом квадратичных и даже высших членов.

Если выводы подтвердятся, то это станет первым шагом к пересмотру ΛCDM — «золотого стандарта» космологии. Однако критически важно проверить, как модифицированная гравитация влияла на формирование галактик и крупномасштабных структур Вселенной. Проекты вроде Euclid (картирование тёмной материи) и новые данные о слабом гравитационном линзировании помогут в этом. Пока же учёные избегают громких заявлений, но ясно одно: фундаментальная физика готовится к новым вызовам.

Компании Anthropic и Databricks объявили о пятилетнем партнёрстве стоимостью $100 млн, цель которого — предоставить инструменты для создания собственных ИИ-агентов. Соглашение призвано укрепить позиции обеих компаний на фоне растущей конкуренции с Amazon, Microsoft, Google и OpenAI, которые также активно продвигают аналогичные решения.

Согласно условиям сделки, Anthropic и Databricks планируют совместно заработать $100 млн за счёт перекрёстных продаж своих продуктов. Коммерческие команды компаний будут продвигать технологии друг друга, но подробности финансовых условий не раскрываются. Партнёрство фокусируется на ИИ-агентах — системах, способных автономно выполнять задачи, традиционно требующие человеческого участия. Несмотря на ажиотаж вокруг технологии, её практическая ценность для бизнеса пока что остаётся под вопросом из-за проблем с надёжностью.

Источник: Gabby Jones / Bloomberg News

Как пояснил CEO Databricks Али Годси, ключевая задача — повысить точность агентов до 95%, что сопоставимо с результатами человека. Сейчас даже ведущие модели часто ошибаются в 30%–50% случаев, что ограничивает их применение в корпоративной среде. Интеграция Claude (флагманская ИИ-модель Anthropic) с платформой Databricks позволит компаниям создавать агентов на основе собственных данных, хранящихся в системе. Это, по мнению Годси, упростит внедрение ИИ для клиентов, уже использующих Databricks — например, Block (владелец Square), где тысячи сотрудников применяют Claude через платформу для оптимизации кодинга и других задач.

Обе компании активно наращивают капитал: Databricks в ходе недавнего раунда привлекла $10 млрд при оценке в $62 млрд, а Anthropic завершила финансирование на $3,5 млрд с оценкой $61,5 млрд. Партнёрство также усиливает позиции Databricks в корпоративном сегменте после покупки стартапа MosaicML за $1,3 млрд в 2023 году. Как отметила Кейт Дженсен, руководитель отдела продаж Anthropic, интеграция с Databricks даст доступ к 10 тыс. клиентов платформы, что важно для относительно молодой компании, половина коммерческой команды которой ориентирована на крупный бизнес.

Рынок корпоративных ИИ-агентов остаётся ареной жёсткой конкуренции: помимо OpenAI и Google, аналогичные инструменты предлагают Salesforce и Amazon. Однако ставка Databricks и Anthropic на «гибридный» подход — комбинацию аналитической платформы и специализированных моделей — может стать их преимуществом. При этом Databricks не исключает выхода на IPO уже в 2025 году, что добавляет стратегической важности текущим инициативам.

Успех партнёрства будет зависеть от способности компаний преодолеть «пропасть» между демонстрациями технологий и их реальным применением в бизнес-процессах. Если Anthropic и Databricks смогут подтвердить заявленные показатели надёжности, то это не только укрепит их позиции, но и задаст новые стандарты для индустрии.

Компания Anthropic представила инструмент, который условно называют «микроскопом ИИ», позволяющий частично изучить внутренние процессы языковой модели Claude 3.5 Haiku. Исследователи обнаружили, что система формирует абстрактные, межъязыковые представления информации, что свидетельствует о более глубоком уровне обработки данных, чем просто подбор слов на основе статистики.

Одним из ключевых открытий стало использование Claude «универсального языка мысли» — внутренних концептов, не привязанных к конкретному языку. Например, при запросе подобрать антоним к слову «small» на разных языках модель сначала активирует общее понятие «противоположность малого», а уже затем генерирует ответ на целевом языке. Бóльшие версии модели, такие как Claude 3.5, демонстрируют более выраженное концептуальное пересечение между языками, что, по мнению разработчиков, улучшает согласованность её рассуждений в мультиязычных сценариях.

Claude заканчивает стихотворение из двух строк: модель заранее планирует рифму «кролик» для финала второй строки (верхний фрагмент). При изменении этой концепции (средний фрагмент) модель переключается на альтернативную запланированную рифму, демонстрируя гибкость структуры. Когда же вводится новая концепция «зелёный» (нижний фрагмент), Claude полностью перестраивает план, создавая стих с другим окончанием. Этот эксперимент подтверждает: ИИ не просто подбирает слова последовательно, а стратегически выстраивает текст вокруг ключевых элементов Источник: Anthropic

Параллельное исследование Google, опубликованное в журнале Nature Human Behavior, выявило сходства между языковыми моделями и человеческим мозгом. Учёные обнаружили, что внутренние паттерны Whisper от OpenAI коррелируют с нейронной активностью людей во время разговора — как ИИ, так и мозг предсказывают следующие слова. Однако ключевое различие заключается в архитектуре: трансформерные модели обрабатывают сотни токенов одновременно, тогда как мозг анализирует речь последовательно, с повторяющимися циклами и временной задержкой.

«Мозг и ИИ используют схожие базовые принципы обработки языка, но их „вычислительные схемы“ существенно различаются», — подчёркивают авторы исследования.

Результаты Anthropic и Google подчёркивают прогресс в понимании работы ИИ, но также напоминают о сложности прямых аналогий с человеческим мышлением. В то время как Claude демонстрирует элементы планирования и абстрактных концептов, её «рассуждения» остаются продуктом многослойных математических операций, а не сознательного анализа. Эти работы открывают путь к более прозрачным и контролируемым системам, но также ставят новые вопросы о природе «интеллекта» в машинном обучении.