Совместное предприятие FAW-Volkswagen вывело на рынок Китая обновленный седан Sagitar — это та же европейская модель Jetta, но «растянутая» и адаптированная для Китая. А теперь еще и с улучшенным оснащением.

Базовая версия оснащается 1,2-литровым турбомотором мощностью 116 л.с., в версиях 300TSI — 1,5-литровый турбомотор мощностью 160 л.с. Оба двигателя сочетаются с фирменным 7-ступенчатым «роботом» DSG. Что касается габаритов машины, то они составляют 4791 х 1801 х 1465 мм при длине колесной базы 2731 мм.

Мы пока не имеем никаких глобальных данных о продажах видеокарт Radeon RX 9070 или GeForce RTX 50, но теперь у нас есть один пример, показывающий, насколько мало было карт Nvidia на фоне запуска AMD. 

Известный немецкий портал ComputerBase запустил опрос среди своих читателей. Всего в нём поучаствовало 4219 человек, правда, лишь 726 из них сумели купить какую-то из желаемых видеокарт за последнее время. 

Как можно видеть на диаграмме, чуть ли не половина всех, кто видеокарту всё-таки приобрёл, купила Radeon RX 9070 XT. Таких оказалось 43,5%. И ещё 13,9% купили RX 9070. То есть суммарно это почти 60%!  

Среди карт Nvidia лидером является RTX 5080 с долей 12,3%, топовую RTX 5090 удалось купить лишь 7%, а RTX 5070 Ti и вовсе имеет лишь 4,7%. Ещё 18,6% купили какой-то адаптер прошлых поколений. 

Таким образом, одна только RX 9070 XT в рамках этого опроса обошла все карты Nvidia вместе взятые чуть ли не вдвое!  

Также стоит отметить ещё одну важную тенденцию. Тех, кто пытался купить карту, но не смог, было 23,6% из тех самых 4219 опрошенных. Но 40,5% опрошенных ответили, что вообще не заинтересованы покупать новую видеокарту в 2025 году. Часть из них ответила так явно по причине того, что имеет хорошую современную видеокарту прошлого поколения, но явно было немало тех, кто не хочет покупать новую карту из-за огромных проблем и с наличием товара, и с ценами. 

Также можно отметить опрос Gamer Nexus, где поучаствовало уже 143 000 человек. Из них лишь 10% хотели и купили видеокарту линейки RX 9070, а 19% пробовали, но не смогли. 71% ответил, что не пробовал и/или не заинтересован вообще. 

К слову, если посмотреть европейские агрегаторы, карт RX 9000 на рынке до сих пор немало, причём есть экземпляры с ценой, близкой к рекомендованной, хотя всё же с наценкой. К примеру, RX 9070 имеет в Европе рекомендованную цену в 660 евро, а в продаже прямо сейчас есть карты за 740 евро. 

Компания Intel привезла на выставку Embedded World 2025 процессоры, которые будут для неё крайне важными.  

Речь о CPU Panther Lake, которые выйдут в рамках линейки Core Ultra 300. Ранее ожидалось, что это произойдёт ближе к концу года, но из-за проблем с техпроцессом 18A новинки вообще могут не выйти в этом году. 

На выставку Intel привезла Panther Lake-H. Такие процессоры будут иметь до 16 ядер: четыре больших, восемь малых и ещё четыре ядра LP, которые на общую производительность, видимо, особо влиять не будут. Также у топовых моделей будет мощный iGPU с 12 ядрами Xe3 на новой архитектуре Celestial.  

Процессоры Panther Lake выйдут исключительно в мобильном сегменте. В настольном в этом году у Intel вообще не будет никаких по-настоящему новых процессоров. 

Xiaomi в ближайшее время — в течение 10 дней — выпустит обновление HyperOS 2/HyperOS 2.1 для девяти моделей смартфонов брендов Xiaomi и Redmi. Ресурс Xiaomitime приводит перечень устройств.

Выглядит список так:

• Xiaomi 12S Ultra;
• Redmi K60 Pro;
• Redmi K60E;
• Redmi K50 Ultra;
• Redmi Note 13 Pro+ 5G;
• Xiaomi 12T;
• Redmi Note 13 Pro 5G;
• Xiaomi 11;
• Xiaomi CIVI 2.

На все эти аппараты обновление «прилетит» по воздуху. О необходимости участия в программе бета-тестирования ничего не говорится, следовательно, речь о финальной версии прошивки. Новое ПО повысит быстродействие смартфонов, улучшит безопасность. Также сообщается о новых алгоритмах, которые повысят срок службы аккумулятора, и об улучшениях интерфейса.

Данные, собранные космическим аппаратом NASA Juno во время сближений с Ио — самым вулканически активным спутником Юпитера — в конце 2023 и начале 2024 года, позволили международной команде учёных под руководством Юго-Западного исследовательского института (SwRI) обнаружить неоднородное распределение высокоэнергетических электронов в так называемом Альфвеновском крыле. Эта структура, связывающая Ио с ионосферой Юпитера, играет ключевую роль в формировании плазменной среды вокруг спутника.

Результаты исследования впервые подробно описывают, как энергетические электроны влияют на атмосферу Ио и её окружение.

«Эти электроны получают энергию за счёт взаимодействия Ио с магнитным полем Юпитера, — объяснил доктор Роберт Эберт, ведущий автор работы. — Затем они сталкиваются с атмосферой и поверхностью спутника, ионизируя атомы и молекулы, возбуждая их и даже создавая полярные сияния».

Ещё в 1990-х годах миссия NASA Galileo зафиксировала интенсивные электронные пучки в Альфвеновском крыле и других областях вблизи Ио. Эти электроны движутся вдоль локальных магнитных линий, взаимодействуя с разрежённой атмосферой спутника. Однако новые данные Juno показали, что распределение электронов в Альфвеновском крыле неоднородно: их концентрация максимальна на границах структуры и снижается в её центре. Это указывает на вариативность воздействия электронных потоков на разные участки Ио.

В рамках расширенной миссии Juno аппарат совершил два близких пролёта над Ио — 30 декабря 2023 года и 3 февраля 2024 года. Инструмент JADE (Jovian Auroral Distributions Experiment) впервые провёл высокодетальные измерения плазмы в экстремальных радиационных условиях региона.

«Удивительно, но JADE смог собрать данные с беспрецедентным разрешением, несмотря на угрозу быстрого выхода из строя любой аппаратуры в такой среде», — отметил доктор Фредерик Аллегрини, руководитель JADE и соавтор исследования.

Наблюдения подтвердили, что электронные пучки в Альфвеновском крыле сохраняются над полюсом Ио и распространяются на большие расстояния, чем фиксировал Galileo. Эти пучки движутся вдоль магнитных линий Юпитера, достигая либо поверхности спутника, либо его атмосферы, если линии связаны с Ио. «Электроны здесь значительно энергичнее, чем в соседнем тороиде Ио — кольцеобразном облаке заряженной плазмы вокруг Юпитера, — подчеркнул Эберт. — Их пространственная изменчивость в Альфвеновском крыле критически важна для понимания влияния на атмосферу спутника и плазменные процессы вокруг него».

Миссия Juno продолжает изучать Юпитер и его спутники, раскрывая новые детали сложного взаимодействия между планетой, её магнитным полем и вулканически активными лунами. Полученные результаты углубляют понимание динамики Ио и позволяют точнее моделировать аналогичные процессы в других планетных системах.

Компания AMD выпустила на рынок свои топовые процессоры с дополнительной кеш-памятью. И сегодня мы посмотрим на обзоры флагманского Ryzen 9 9950X3D. 

Как обычно в случае с современными многоядерными CPU, правильнее всего смотреть на те задачи, которые важны конкретному пользователю. Если же оценивать производительность, лучше смотреть на самые ресурсоёмкие приложения. 

Но начнём мы с общей диаграммы. 

Как можно видеть, Ryzen 9 9950X3D в среднем чуточку быстрее Ryzen 9 9950X и ещё немного быстрее Core Ultra 9 285K. Своего прямого предшественника новинка опережает примерно на 10-12%. То есть фактически это самый быстрый потребительский процессор на рынке в этом классе. 

Но давайте посмотрим пристальнее. К примеру, в Cinebench 2024 новинка ещё быстрее Ryzen 9 9950X, но немного отстаёт от флагмана Intel. В Blender новый CPU AMD впереди всех, как и в Corona. При этом тут разница невелика. В V-Ray она заметно больше. 

В обработке медиа новый процессор AMD также зачастую быстрее всех, но разница с Ryzen 9 9950X и Core Ultra 9 285K часто довольно скромная. 

В целом, судя по всему, среди достаточно распространённых приложений нет такого, где Ryzen 9 9950X3D был бы на голову выше Ryzen 9 9950X или флагмана Intel.  

В играх новинка также впереди, но всё же не дотягивает до Ryzen 7 9800X3D. Разрыв с Ryzen 9 9950X составляет около 10%, а вот с Core Ultra 9 285K — уже почти 15% не в пользу последнего.  

Что же касается энергопотребления, в среднем в приложениях процессору нужно около 130 Вт — на уровне того же Core Ultra 9 285K и Ryzen 9 9950X. То есть такой большой разницы, как была между Ryzen 9 7950X3D и Ryzen 9 7950X тут нет. 

По итогу получается, что формально Ryzen 9 9950X3D — самый быстрый процессор. Фактически же в большинстве задач разница с Ryzen 9 9950X очень незначительна и не стоит весьма заметной переплаты. Новинка, напомним, стоит 700 долларов. В играх Ryzen 7 9800X3D немного быстрее, при этом он дешевле. Так что Ryzen 9 9950X3D является ультимативным решением с максимальной производительностью практически везде, но он менее выгодный в пересчёте на цену. 

Исследователи из Университета Твенте (Нидерланды) совместно с коллегами из Городского университета Гонконга разработали инновационный программируемый фотонный чип на базе тонкоплёночного ниобата лития (TFLN) — материала, который считается ключевым для развития фотонных технологий. Результаты работы открывают путь к созданию компактных и высокопроизводительных систем связи, радаров и компонентов для будущих сетей 6G.

Ниобат лития в тонкоплёночной форме обладает уникальными электрооптическими свойствами, позволяя эффективно управлять взаимодействием света и электрических сигналов. Это даёт возможность интегрировать на одном чипе такие компоненты, как электрооптические модуляторы и процессоры сигналов, что значительно повышает компактность, энергоэффективность и производительность устройств.

«Сейчас мы производим такие фотонные схемы в рамках проекта PhotonDelta, поддержанного Национальным фондом роста Нидерландов», — отметил профессор Дэвид Марпаунг, руководитель группы нелинейной нанофотоники Университета Твенте. Чипы изготавливаются как в лабораториях партнёров в Гонконге, так и в нидерландском наноцентре MESA+ Nanolab.

Главным прорывом стала программируемость чипа. Объединив модулятор TFLN с сетью переконфигурируемых компонентов, учёные создали универсальную платформу для обработки как радиочастотных, так и оптических сигналов. В отличие от традиционных фотонных схем с фиксированными функциями, эта разработка позволяет динамически настраивать чип под различные задачи — аналогично тому, как работают современные электронные процессоры.

«Это приближает нас к реальному применению в высокопроизводительных системах связи и радарах», — пояснил Чуанчуан Вэй, аспирант группы Марпаунга. Важным преимуществом технологии стала её устойчивость к помехам. Чип реализует метод «анти-глушилки», который подавляет мощные помехи, сохраняя слабые информационные сигналы. В отличие от классических фильтров, ограниченных спектральным разрешением, новая система эффективно работает даже при близких частотах сигнала и помехи.

Эта особенность важна для радаров и сетей 6G, где плотный электромагнитный фон требует принципиально новых подходов к обработке. Технология TFLN не только решает проблему помех, но и обеспечивает основу для массового производства чипов, сочетающих высочайшую производительность с энергоэффективностью.

Видеокарты GeForce RTX 5060 и 5060 Ti будут представлены уже завтра.  

То есть формально нас ждут народные карты за 300-400 долларов, а фактически их продажи могут завершиться за минуты после старта, цены на большинство моделей будут на 30-40% выше рекомендованных, а потом у перекупов наценка будет ещё выше. Хотя, возможно, для младших моделей Nvidia всё же запасла больше GPU. 

GeForce RTX 5060 Ti, скорее всего, будет очень популярной к концу текущего поколения. Как минимум, если судить по популярности RTX 4060 Ti и RTX 3060 Ti. И теперь мы знаем, какой будет эта модель. 

Новинка будет потреблять 180 Вт против 160 Вт у предшественницы. Насколько новинка будет быстрее RTX 4060 Ti, неизвестно, но, если воспользоваться тем же методом, который мы использовали при оценке RTX 5060, то, возможно, можно рассчитывать на уровень около RTX 4070. Конечно, с поправкой на то, что в тяжёлых режимах и разрешениях выше Full HD базовая версия новинки будет упираться в 8 ГБ памяти. 

Google DeepMind представила роботизированную модель Gemini Robotics на базе продвинутых языковых алгоритмов

Компания Google DeepMind анонсировала Gemini Robotics — новую систему, объединяющую передовую языковую модель Gemini 2.0 с поддержкой робототехники. Эта интеграция позволит роботам выполнять задачи с большей точностью, понимать естественные команды и адаптироваться к незнакомым сценариям без дополнительного обучения.

Разработка может стать прорывом в создании универсальных роботов, способных заменить человека в бытовых, промышленных и образовательных сферах.

«Главная проблема робототехники в том, что существующие системы хорошо работают только в заранее заданных условиях, но терпят неудачи в новых ситуациях», — отметил Канишка Рао, директор подразделения робототехники DeepMind, на пресс-брифинге. По его словам, Gemini Robotics преодолевает этот барьер благодаря способности Gemini 2.0 анализировать контекст, планировать действия и общаться на естественном языке. Модель также совместима с разными типами роботов, от манипуляторов до гуманоидных платформ.

В рамках проекта Google DeepMind сотрудничает с Agility Robotics, Boston Dynamics и другими компаниями над второй версией системы — Gemini Robotics-ER. Эта модель фокусируется на пространственном мышлении и призвана улучшить понимание роботами физического окружения. «Мы тестируем её в реальных сценариях, чтобы создать более интеллектуальные решения», — пояснила Каролина Парада, руководитель робототехнической команды DeepMind.

Демонстрации Gemini Robotics впечатляют: в одном из роликов две роборуки по команде «положи бананы в прозрачный контейнер» точно идентифицировали объекты, даже при перемещении ёмкости. В другом случае система сложила очки в футляр, свернула бумагу в оригами-лису и выполнила «слэм-данк» с мини-мячом, хотя ранее не сталкивалась с такими заданиями. «Промежуточное звено между командой и действием — ключевой прорыв. Теперь робот не просто слышит „возьми красный карандаш“, но и точно выполняет это», — прокомментировал Ян Липхардт, профессор Стэнфорда и основатель OpenMind.

Хотя движения робота пока что медленны и неидеальны, его способность адаптироваться «на лету» значительно превосходит традиционные системы. Липхардт добавил, что интеграция генеративного ИИ открывает путь к созданию роботов-помощников, учителей и компаньонов.

Обучение модели стало вызовом: в отличие от языковых алгоритмов, робототехнике не хватает реальных данных. DeepMind использовала симуляции и телеуправление, где операторы удалённо задавали действия. Однако симуляции часто страдают от «разрыва между виртуальным и реальным миром» — например, не учитывают трение поверхностей. Для минимизации ошибок команда комбинировала оба подхода и анализировала видеозаписи.

Безопасность — ещё один приоритет. Модель тестировали на наборе ASIMOV (в честь Айзека Азимова и его «Трёх законов робототехники»), включающем сценарии вроде «безопасно ли смешивать уксус с отбеливателем?». «Gemini 2.0 и Gemini Robotics показали высокую точность в оценке рисков», — заявил Викас Синдвани, научный сотрудник DeepMind.

Для обеспечения этичности в систему встроен механизм «конституционного ИИ», основанный на принципах Азимова. Модель генерирует ответы, критикует их согласно правилам и дорабатывает, минимизируя потенциальный вред.

Хотя до массового внедрения ещё далеко, прогресс Gemini Robotics знаменует переход к эпохе, где роботы не просто выполняют команды, а понимают их смысл. Как заключил Липхардт: «Это часть растущей волны, где роботы становятся умнее, интерактивнее и проще в обучении».