Впервые в истории астрономии учёные смогли напрямую измерить химические свойства воды, прибывшей из другой планетной системы. Объект исследования — межзвёздная комета 3I/ATLAS, отличающаяся необычным составом и древним возрастом (3–11 млрд лет). Используя радиотелескоп ALMA, исследователи определили отношение дейтерия к водороду (D/H) в молекулах воды кометы, что является ключевым индикатором условий её происхождения.

Вода во всех известных источниках Солнечной системы демонстрирует повышенное содержание дейтерия, связанное с условиями формирования звёзд и планет. Однако 3I/ATLAS показала рекордное обогащение: отношение D/H в её воде превышает земной океан более чем в 40 раз и типичные значения для комет Солнечной системы — более чем в 30 раз. Такой уровень обогащения указывает на формирование воды при крайне низких температурах (ниже 30 К) и минимальном тепловом воздействии, что характерно для внешних областей протопланетных дисков или даже молекулярных облаков.

Карты интегрированной интенсивности (момент 0) обнаруженных молекул. Слева направо показаны карты интенсивности трёх молекул: HDO — форма воды с дейтерием, метанол (CH3OH) в радиочастотной полосе 6 и метанол в полосе 5. Эллипс в левом нижнем углу каждого изображения показывает размер луча ALMA, стрелки в правом нижнем углу указывают направление на Солнце и след кометы. Белый крест отмечает положение ядра кометы. Источник: arXiv:2603.07026v1

Высокое отношение D/H в 3I/ATLAS невозможно объяснить только различиями в исходном составе межзвёздного облака. Скорее всего, столь сильное обогащение связано с формированием воды в очень холодных и слабо освещённых условиях, отличных от тех, что были при рождении Солнечной системы. Это может быть связано как с особенностями протопланетного диска, так и с наследием ещё более ранних стадий — плотных молекулярных облаков.

Результаты работы показывают, что химический состав воды в других планетных системах может существенно отличаться от Солнечной системы, а сценарии формирования комет и планет — быть гораздо более разнообразными. 3I/ATLAS становится уникальным «послом», позволяя заглянуть в химическую эволюцию воды за пределами нашей системы.

Реклама давно стала неотъемлемой частью IT-рынка, но порой она появляется там, где её никогда не было и где её не ждали. Владельцы телевизоров Hisense по всему миру всё чаще жалуются на то, что их устройства показывают рекламу в режимах, где этой рекламы точно не ожидаешь. 

Подобные отзывы начали появляться в Сети достаточно давно, однако в последнее время их стало намного больше, а реклама стала появляться в новых местах. В основном это касается бюджетных телевизоров с операционной системой VIDAA, которую переименовали в Home OS. Что интересно, жалобы есть и от владельцев телевизоров других брендов, которые лицензируют эту ОС. 

Что касается самой рекламы, она может появляться, к примеру, в процессе включения телевизора. Ещё рекламные ролики могут появляться при переключении каналов ввода, то есть, к примеру, при переключении разных источников HDMI.  

Фото Hisense

Но самое абсурдное — это рекламные вставки просто при переключении каналов.  

Большинство жалоб поступают от пользователей из Испании и Великобритании, но не только от них. Способы обхода есть, но если с сменой DNS всё понятно, то вот другой способ тоже кажется странным. Оказалось, что достаточно написать на электронную почту service.tv.au@hisense.com, и рекламу отключат. Это вызывает вопросы и относительно самой системы распространения рекламу, и относительно того, какой доступ Hisense имеет к телевизорам. 

Ресурс La Razón обратился к компании за комментариями, однако они лишь запутывают ситуацию ещё больше. 

Что касается недавно опубликованной информации о предполагаемом включении обязательной рекламы в телевизоры Hisense, компания хотела бы пояснить, что ни при каких обстоятельствах ее устройства не заставляли пользователей смотреть рекламу для нормального использования. 

Вышеописанная ситуация относится исключительно к выборочному тестированию, проведенному на испанском рынке в рамках платформы VIDAA. Целью этого теста была оценка определенных рекламных форматов, связанных с бесплатным контентом внутри самой платформы. 

Тестирование ни при каких обстоятельствах не повлияло на стандартную функциональность устройства и не ограничило доступ к его основным функциям. Пользователи могли и могут продолжать нормально использовать все HDMI-входы, внешние устройства, консоли, приложения для потокового вещания по подписке или стандартные трансляции без каких-либо перерывов или необходимости просмотра рекламы. 

Это было временное и окончательное тестирование рынка. Упомянутый рекламный формат теперь удален из Испании. Hisense подтверждает свою приверженность качественному и прозрачному пользовательскому опыту, основанному на свободе выбора, гарантируя, что использование телевизора и его основных функций не зависит от просмотра рекламы. 

 

В 2022 году была создана Международная технологическая сеть ILC (ITN), чтобы ускорить инженерные исследования для строительства ILC — линейного ускорителя электронов и позитронов, который может стать следующим крупным проектом в физике высоких энергий. В работе участвуют ведущие лаборатории Японии, Европы, США и Кореи, а координацию осуществляют KEK (Япония) и CERN (Европа).

Главные задачи ITN — разработка и тестирование сверхпроводящих радиочастотных (SRF) резонаторов, криомодулей, источников электронов и позитронов, а также систем формирования и фокусировки пучка. Уже изготовлены и испытаны новые типы SRF-резонаторов из ниобия, разработаны прототипы криомодулей и магнитных систем, внедряются автоматизация и роботизация сборки. Ведутся испытания новых фотокатодов для электронных пушек и прототипов вращающихся мишеней для генерации позитронов.

Фото: Julien Ordan / CERN

Особое внимание уделяется международной стандартизации: все компоненты проектируются с учётом требований к безопасности и совместимости, чтобы их можно было производить в разных странах. Ведётся гармонизация стандартов по высоким давлениям и радиационной стойкости материалов. Для повышения эффективности используются современные методы моделирования, автоматизации и машинного обучения.

Работы по ключевым направлениям идут по графику, несмотря на задержки с финансированием в США. Ожидается, что к 2027 году все основные инженерные задачи будут решены, а опыт ITN пригодится не только для ILC, но и для других крупных ускорительных проектов, включая будущие коллайдеры и источники синхротронного излучения.

Первые покупатели смартфонов Samsung Galaxy S26 начали массово жаловаться на системные сбои. Как сообщают пользователи форума Reddit, во время использования флагмана Galaxy S26 Ultra на экране внезапно появляется сообщение от системы безопасности Google Play Protect. Уведомление гласит, что «устройство не сертифицировано для запуска приложений и использования сервисов Google», и предлагает обратиться к продавцу для замены гаджета.

80% всех предзаказов линейки. 

Астрономы применили современные методы моделирования и анализа к каталогу белых карликов Gaia DR3, охватывающему объекты на расстоянии до 100 парсек, чтобы проверить существование аксионов — гипотетических частиц, предсказанных расширениями Стандартной модели.

Если аксионы существуют, то они должны ускорять охлаждение белых карликов, что отражается в функции их светимости (WDLF). Для изучения этого эффекта команда построила синтетические популяции белых карликов с помощью метода Монте-Карло, учитывая современные представления о физике звёзд и реальные наблюдательные данные телескопа Gaia.

Иллюстрация: Grok

Впервые удалось показать, что для самых ярких белых карликов функция светимости практически не зависит от истории звездообразования. Это означает, что именно эта часть выборки является наиболее надёжной для поиска новых частиц.

Статистический анализ не выявил признаков дополнительного охлаждения, что позволило установить верхний предел на константу связи аксион-электрон: gae-13 (верхний предел того, насколько сильно аксион может взаимодействовать с электронами) с 95% доверительным уровнем. Это одна из самых строгих оценок, полученных на сегодняшний день, она уточняет предыдущие ограничения, сделанные по менее полным каталогам.

Работа демонстрирует большой потенциал астрономических наблюдений для поиска физики за пределами Стандартной модели и подчёркивает значение точных каталогов, таких как Gaia, для фундаментальных исследований. Методы и ограничения, полученные в этом исследовании, станут ценным инструментом для будущих поисков аксионов и других гипотетических частиц в звёздных популяциях.

Твердооксидные топливные элементы (SOFC) — перспективный источник чистой энергии, но их работу часто нарушает «сернистое отравление»: даже следовые количества серы быстро выводят из строя никелевые аноды.

Группа учёных из Университета Юты обнаружила, что добавление родия (Rh) к никелю приводит к образованию биметаллических наночастиц, которые не только устойчивы к сере, но и способны к самоочистке в присутствии водяного пара.

Фото: Dan Hixson, University of Utah

Эксперименты показали: родий ослабляет связь никеля с серой и активирует молекулы воды, превращая серу в летучий диоксид, который легко удаляется с поверхности анода. В результате топливные элементы с такими катализаторами сохраняют более чем втрое большую мощность и низкое сопротивление даже при содержании серы до 100 ppm, по сравнению с обычными никелевыми аналогами.

Работа открывает путь к созданию топливных элементов, способных работать на природном газе, биогазе и других видах топлива с примесями серы, без сложных систем очистки. Это важный шаг для развития гибких и устойчивых энергетических технологий.

Meta* анонсировала сразу четыре новых чипа, которые будут использоваться для ускорения генеративных моделей искусственного интеллекта и рекомендательных систем в экосистеме компании. Новое семейство MTIA (Meta Training and Inference Accelerators) разрабатывается специально для задач обучения и инференса ИИ.

Один из ключевых чипов — MTIA 400 — предназначен для ускорения инференса, то есть выполнения ИИ-моделей в реальном времени. Эти процессоры будут интегрированы в сервисы, включая Facebook и Instagram, где отвечают за генерацию контента и персонализацию ленты.

MTIA 400. Фото: Meta

Несмотря на активное развитие собственных решений, компания продолжает закупать оборудование у лидеров рынка, таких как Nvidia. Компания инвестирует миллиарды долларов в создание собственной инфраструктуры, чтобы повысить эффективность работы ИИ-сервисов и снизить издержки.

По словам представителей Meta, внедрение собственных чипов позволит оптимизировать энергопотребление, ускорить обработку данных и обеспечить более гибкое масштабирование сервисов. Это стратегический шаг, направленный на укрепление технологической независимости компании.

В ближайшие месяцы новые чипы MTIA будут внедряться в дата-центрах, что позволит ускорить запуск новых функций на базе искусственного интеллекта.

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

Согласно отчёту Microsoft Cyber Pulse, более 80% компаний из списка Fortune 500 используют ИИ-агентов для автоматизации задач — от продаж до HR. Однако 29% агентов функционируют без одобрения IT-отдела или службы безопасности, а только 47% организаций применяют специализированные инструменты защиты.

Microsoft вводит термин «двойные агенты» для описания риска: ИИ-системы, изначально созданные для пользы компании, могут быть скомпрометированы через инъекции или закладки в моделях и начать действовать против интересов организации. Внутренние тесты Microsoft показали, что такие агенты способны получать несанкционированный доступ к данным и выполнять вредоносные команды.

«Вся эта инновация происходит на фоне серьёзных угроз. Как когда-то был риск инсайдеров среди сотрудников, теперь мы должны не допустить его среди агентов», — отмечает Васу Джаккал, вице-президент Microsoft Security.

Иллюстрация: Sora

Для решения проблемы Microsoft представила Agent 365 — платформу для централизованного наблюдения, аудита и управления ИИ-агентами по принципу zero trust. Система регистрирует всех агентов, присваивает уникальные идентификаторы, отслеживает аномалии и позволяет блокировать подозрительных агентов в реальном времени.

Agent 365 интегрируется с Microsoft Defender, Entra и Purview, расширяя существующие механизмы защиты на виртуальных пользователей. Все действия агентов фиксируются для аудита, а доступ к данным регулируется политиками минимальных привилегий.

Пакет Microsoft 365 Enterprise 7 (E7) объединяет Agent 365, Copilot и расширенные средства безопасности в единую подписку за $99 в месяц на пользователя. Корпорация считает, что такой подход позволит компаниям быстрее внедрять защиту и снижать операционные риски.

Бывший руководитель ИИ-направления Tesla и сооснователь OpenAI Андрей Карпаты опубликовал на GitHub open-source проект AutoResearch — компактный скрипт на 630 строк (лицензия MIT), предназначенный для полной автоматизации научного метода в машинном обучении.

AutoResearch реализует автономный цикл оптимизации: агент получает обучающий скрипт и фиксированный вычислительный бюджет, самостоятельно формулирует гипотезы (например, меняет глубину сети или learning rate), модифицирует код, запускает эксперимент и оценивает результат. Если метрика улучшается, то изменение сохраняется, иначе — откатывается.

Иллюстрация: Sora

В одном из запусков агент за ночь провёл 126 экспериментов, снизив метрику loss с 0,9979 до 0,9697. За двое суток система выполнила около 700 автономных изменений, выявив 20 улучшений, которые затем были успешно перенесены на более крупные модели. Итог — ускорение метрики «Time to GPT-2» на 11%.

Проект быстро стал вирусным: только за двое суток пост Карпаты собрал более 8,6 млн просмотров. В сети Hyperspace 35 агентов за ночь провели 333 эксперимента, делясь открытиями через протокол GossipSub. Например, найденная одним агентом стратегия инициализации, снизившая loss на 21%, была мгновенно подхвачена остальными.

AutoResearch уже выходит за пределы машинного обучения. В маркетинге агенты способны запускать десятки тысяч A/B-тестов в год вместо привычных 30–50, формируя уникальную «карту» эффективных решений для конкретной аудитории.

В сообществе обсуждаются риски: переоптимизация под валидацию, потеря универсальности моделей. Карпаты подчёркивает: «Всё, что мы делаем — оптимизируем результат на вычислениях… это реальные и значимые улучшения».

Учёные Массачусетского технологического института (MIT) проанализировали 809 крупных языковых моделей, выпущенных с октября 2022 по март 2025 года, чтобы выяснить, что именно определяет их успехи. Результаты исследования опровергают распространённое мнение о наличии у лидеров рынка некой «секретной формулы».

Авторы работы выделили четыре ключевых фактора: объём вычислительных ресурсов, общие алгоритмические достижения, фирменные инженерные решения и индивидуальные особенности архитектуры. Оказалось, что 80–90% прогресса на переднем крае ИИ объясняется исключительно масштабом вычислений, используемых для обучения моделей.

Иллюстрация: Sora

Вклад фирменных технологий и уникальных инженерных решений компаний оценивается лишь в 14–18%. Это значит, что даже самые передовые алгоритмы и оптимизации не могут конкурировать с преимуществом в вычислительных мощностях.

За три года объём вычислений, затрачиваемых на обучение крупнейших моделей, вырос примерно в 5000 раз. При этом общие алгоритмические улучшения позволили повысить эффективность обучения в 7,5 раза, особенно для небольших моделей.

Исследование также выявило значительные различия в эффективности между разработчиками: некоторые компании добивались аналогичных результатов, используя в 61 раз меньше вычислительных ресурсов.

Авторы делают вывод, что в ближайшем будущем именно доступ к современным дата-центрам и мощным чипам станет определяющим фактором в гонке за создание самых совершенных ИИ-систем. Уникальные алгоритмы и инженерные находки важны, но их влияние ограничено.