Южнокорейская компания Kia зарегистрировала в Роспатенте товарные знаки Kia EV7 и Kia EV9 для  новых машин. Заявки, поданные в сентябре 2024 года и июне 2025 года, одобрены, что позволяет Kia производить и продавать в России не только электромобили, но также легковые автомобили, грузовики, автобусы, спортивные машины, фургоны и запчасти.

Ранее в 2025 году Kia закрепила права на названия EV2, EV4, EV9, а также моделей K1, K5 и K6, не относящихся к электромобилям. Эти шаги не гарантируют немедленного возвращения Kia на российский рынок, но указывают на стратегическую подготовку к возможному возобновлению продаж.

Модель EV9 — это трёхрядный электрический внедорожник с батареей 99,8 кВт•ч, запасом хода до 561 км и мощностью до 379 л.с. в версии AWD. О EV7 информации меньше, но предполагается, что это может быть среднеразмерный электрокроссовер.

По данным корейских СМИ, Kia включила Россию в план продаж на 2025 год с целевым показателем в 50 тыс. автомобилей.

Однако в Hyundai Motor Group, частью которой является Kia, не подтвердили эти сведения, отметив, что подобные сообщения часто преувеличивают реальные планы. 

Молодой инженер из Симферополя Владимир Скакун оформил патент на уникальный дизайн спорткара, вдохновлённый японскими и европейскими авто конца прошлого века.

Машина получила выразительные острые линии, заметные выштамповки на кузове и характерные С-образные задние фонари, встроенные прямо в спойлер — визуально это отсылает к золотой эпохе автодизайна 80–90-х годов.

На эскизе, зарегистрированном в базе ФИПС, также видно, что в центр заднего бампера интегрирована крупная выхлопная труба — это может указывать на использование двигателя внутреннего сгорания. По пропорциям автомобиля можно предположить, что мотор размещён спереди. Однако никаких технических характеристик автор пока не раскрыл.

Скакун совмещает преподавательскую и научную деятельность в КИПУ и КФУ. Будет ли автомобиль построен в металле и дойдёт ли до серийного производства — пока неизвестно.

Сразу после объявления

Продвинутая версия с 16-клапанным мотором (106 л.с.) получила мультимедийную систему Lada EnjoY Pro, климат-контроль, камеру заднего вида, круиз-контроль и подогрев лобового стекла. Её цена — от 1 370 000 рублей. Автомобиль комплектуется 15-дюймовыми колёсами с шинами 195/55 и усиленной подвеской, что делает его подходящим для поездок по лёгкому бездорожью.

Как сообщает Taiwan Economic Daily, TSMC испытывает дефицит мощностей по упаковке чипов в США. В связи с высоким спросом на чипы для серверов искусственного интеллекта, американская фабрика TSMC вынуждена отправлять уже готовые полупроводниковые пластины в Тайвань для завершающей стадии производства. По данным отчета, в Аризоне отсутствует необходимое оборудование для упаковки чипов. В связи с этим, отправка чипов в Тайвань является самым быстрым и, по-видимому, более удобным решением, чем создание новых упаковочных мощностей в США в данный момент.

Одним из бенефициаров такой логистики стала тайваньская авиакомпания Eva Air, которая отмечает значительный рост спроса на грузовые авиаперевозки. После введения пошлин администрацией Трампа темпы роста заказов на ИИ-серверы замедлились, однако после приостановки действия пошлин компании начали активно размещать заказы. Из-за загруженности тайваньских мощностей TSMC вынуждена перенаправлять часть заказов в Аризону.

Несмотря на то, что TSMC планировала инвестировать 165 миллиардов долларов в создание передовых упаковочных мощностей в США, в том числе для технологии CoWoS и ее производных, пока что прогресса в этом направлении не наблюдается. Хотя отправка чипов в Тайвань и увеличивает затраты, ни TSMC, ни ее партнеры не обеспокоены этим, учитывая огромный спрос на чипы для ИИ-серверов, большую часть которого удовлетворяет Nvidia.

Тем не менее, американская цепочка поставок полупроводников развивается. Ожидается, что к 2032 году она будет удовлетворять более 50% внутреннего спроса, что свидетельствует об эффективности «политики чипов» Трампа. TSMC планирует дальнейшее расширение производства в США, включая выпуск чипов по техпроцессу 1,6 нм (A16).

Учёные давно надеются полностью замкнуть цикл, создав ИИ-агентов, которые рекурсивно улучшают себя. Новое исследование демонстрирует впечатляющий пример такой системы.

«Это хорошая работа», — сказал Юрген Шмидхубер, учёный-компьютерщик из Университета науки и технологий имени короля Абдуллы (KAUST) в Саудовской Аравии, не принимавший участия в новом исследовании. «Я думаю, для многих людей результаты являются неожиданными. Поскольку я работаю над этой темой уже почти 40 лет, для меня это, возможно, немного менее удивительно».

В 2003 году Шмидхубер создал решатели задач, которые переписывали свой собственный код только в том случае, если они могли формально доказать полезность обновлений. Он назвал их машинами Гёделя, в честь Курта Гёделя, математика, работавшего над самоссылающимися системами. Но для сложных агентов доказуемая полезность достигается нелегко.

Новые системы, описанные в недавнем исследовании, полагаются на эмпирические доказательства. В знак уважения к Шмидхуберу они называются машинами Дарвина-Гёделя (ДГМ). ДГМ начинается с кодирующего агента, который может читать, писать и выполнять код, используя LLM для чтения и записи. Затем он применяет эволюционный алгоритм для создания множества новых агентов. На каждой итерации ДГМ выбирает одного агента из популяции и поручает LLM создать одно изменение для улучшения способности агента к написанию кода. LLM обладают чем-то вроде интуиции о том, что может помочь, потому что они обучаются на большом количестве кода, написанного человеком. В результате получается управляемая эволюция, что-то среднее между случайной мутацией и доказуемо полезным улучшением. Затем ДГМ тестирует нового агента на эталонном коде, оценивая его способность решать задачи программирования.

Некоторые эволюционные алгоритмы сохраняют только лучших исполнителей в популяции, исходя из предположения, что прогресс движется бесконечно вперёд. ДГМ, однако, сохраняют всех, на случай, если инновация, которая изначально потерпела неудачу, на самом деле станет ключом к прорыву позже, после дальнейшей доработки. Это форма «открытого исследования», не закрывающего путей к прогрессу (ДГМ всё же отдают приоритет агентам с более высокими баллами при выборе предков).

Учёные запустили ДГМ на 80 итераций, используя эталонный код SWE-bench, и на 80 итераций, используя эталонный код Polyglot. Баллы агентов улучшились на SWE-bench с 20% до 50%, а на Polyglot — с 14% до 31%.

«Мы были действительно очень удивлены, что агент мог сам написать такой сложный код», — сказала Дженни Чжан, учёный из Университета Британской Колумбии и ведущий автор статьи. «Он мог редактировать несколько файлов, создавать новые файлы и создавать действительно сложные системы». Важно, что ДГМ превзошли альтернативный метод, который использовал внешнюю систему для улучшения агентов. С ДГМ улучшения агентов накапливались по мере того, как они улучшали себя в улучшении себя. ДГМ также превзошли версию, которая не поддерживала популяцию агентов и просто модифицировала последнего агента. Лучший агент SWE-bench был не так хорош, как лучший агент, разработанный людьми, который набрал около 70%, но он был сгенерирован автоматически, и, возможно, с достаточным временем и вычислительными мощностями агент сможет превзойти человеческую экспертизу.

Агенты могут стать неинтерпретируемыми или перестать следовать указаниям человека. Поэтому Чжан и её коллеги добавили ограждения. Они держали ДГМ в песочницах без доступа к Интернету или операционной системе и регистрировали и проверяли все изменения кода. Они предполагают, что в будущем продолжат исследование с вознаграждением агентов за то, что они делают себя более интерпретируемыми и согласованными.

Вместе с кроссовером

Под капотом кроссовера 2,0-литровый мотор мощностью 254 л.с. в сочетании с 8-ступенчатой автоматической коробкой передач, заявленный расход — 7,8 л на 100 км.

Компания Subaru Motorsports опубликовала изображения своего раллийного автомобиля WRX ARA25 в необычном исполнении: бело-голубой окраске без спонсорских логотипов и на золотистых дисках. Подпись к фотографиям гласила: «А что, если бы Subaru WRX ARA25 продавался как дорожный автомобиль?». Этот вопрос вызвал бурную реакцию в сети, от предложений пожертвовать почку ради покупки до просьб о возобновлении производства модели STI.

Изображения демонстрируют WRX ARA25, лишённый элементов раллийной отделки, с расширенными крыльями и агрессивным аэродинамическим обвесом. Внешний вид отличается от серийной модели VB WRX, вызвав одобрение даже у критиков базовой версии. Авторы отмечают, что текущий дизайн VB WRX, особенно задняя часть, кажется излишне узким и перегруженным пластиковыми накладками. Однако, преобразованный ARA25, с карбоновым обвесом и внушительным задним спойлером, лишён этих недостатков.

Несмотря на то, что нынешний дизайн WRX VB вызывает неоднозначные мнения, представленная версия ARA25 в исполнении для дорог общего пользования представляет собой привлекательную альтернативу, способную составить конкуренцию таким автомобилям, как Honda Civic Type R, Toyota GR Corolla и Volkswagen Golf R.

Публикация фотографий Subaru Motorsports вызвала оживлённую дискуссию среди поклонников марки и любителей спортивных автомобилей. Вопрос о выходе дорожной версии ARA25 остается открытым, но сам факт инициативы со стороны производителя подогревает интерес и надежду на появление нового флагманского спортивного седана Subaru.

Космический телескоп «Хаббл» запечатлел спиральную галактику UGC 11397, расположенную в созвездии Лиры. Свет от этой галактики, достигший телескопа, преодолел путь длиной в 250 миллионов световых лет, то есть мы видим её такой, какой она была 250 миллионов лет назад.

На первый взгляд, UGC 11397 выглядит как обычная спиральная галактика с двумя изящными спиральными рукавами, освещёнными звёздами и пронизанными тёмными пылевыми облаками.

Однако, уникальность UGC 11397 заключается в её центре, где находится сверхмассивная чёрная дыра, масса которой в 174 миллиона раз превышает массу Солнца. Вещество, захваченное чёрной дырой, излучает во всех диапазонах, от гамма-лучей до радиоволн, причём яркость этого излучения может меняться непредсказуемо.

В случае UGC 11397, значительная часть этой активной области скрыта от оптического наблюдения плотными облаками пыли. Однако, яркое рентгеновское излучение, способное проникать сквозь пыль, позволило астрономам обнаружить активность сверхмассивной чёрной дыры. Это классифицирует UGC 11397 как сейфертовскую галактику типа II – активную галактику, центральная область которой скрыта от видимого света облаком пыли и газа.

Исследователи планируют использовать данные «Хаббла» для изучения подобных галактик, содержащих растущие сверхмассивные чёрные дыры. Наблюдения помогут определить массы чёрных дыр в близлежащих галактиках, понять механизмы их роста на ранних этапах существования Вселенной и изучить процессы звездообразования в экстремальных условиях центра галактики.

Полученные данные позволят существенно продвинуться в понимании эволюции галактик и роли сверхмассивных чёрных дыр в этом процессе.

Учёные из Гамбургского университета, Института Макса Планка и Университетского колледжа Лондона изучили, как краткий дневной сон влияет на способность находить скрытые закономерности в задачах. В эксперименте приняли участие 90 человек. Все они выполняли задачу, в которой можно было перейти к более эффективной стратегии — но только если заметить неочевидную закономерность. При этом часть участников отдыхала между подходами, а их мозговая активность отслеживалась с помощью ЭЭГ.

Исследование показало: если человек во время такого отдыха погружается хотя бы на несколько минут в стадию N2 — это умеренно глубокий сон, предшествующий фазе медленных волн, — то шансы на инсайт резко возрастают. В группе, достигшей этой стадии, более 85% участников находили решение после пробуждения. Среди тех, кто просто бодрствовал или не заснул достаточно глубоко, это удавалось только в 55% случаев.

Ранее считалось, что наибольший эффект даёт лёгкая дремота — стадия N1. Но новое исследование опровергает это: именно переход в фазу N2 связан с реорганизацией мозговой активности, которая способствует переосмыслению информации. Учёные отмечают, что дело не только в самой стадии сна, но и в том, как устроена мозговая активность во время неё. Они измеряли так называемый спектральный наклон ЭЭГ — показатель, отражающий степень «расфокусировки» нейронной активности. Чем выше этот наклон, тем больше вероятность, что после пробуждения человек сумеет взглянуть на задачу иначе.

Иными словами, даже очень короткий, но «качественный» сон может стать триггером для пересмотра подхода к проблеме. Возможно, во время сна мозг отсеивает ненужные детали и упрощает внутреннюю модель задачи, позволяя лучше видеть скрытые закономерности. Это согласуется с гипотезами о том, что во сне мозг не просто отдыхает, а активно пересобирает информацию.

Хотя исследование проводилось на задачах визуального распознавания, авторы считают, что сходные механизмы могут работать и в других ситуациях — например, при решении логических или математических задач. Они подчёркивают, что краткий сон может быть недооценённым инструментом для улучшения продуктивности и творческого мышления.

Исследователи планируют расширить эксперименты: протестировать более разнообразные типы задач, а также изучить, как индивидуальные особенности сна и восприятия влияют на эффект. В дальнейшем такие данные могут быть полезны для разработки когнитивных тренингов или рекомендаций по режиму отдыха, особенно в работе, требующей гибкого мышления.

Группа исследователей из проекта гражданской науки NASA Eclipsing Binary Patrol опубликовала каталог, содержащий 10 001 затменную двойную звёздную систему. Это открытие значительно расширяет знания о физике звёзд и процессах их формирования, а также открывает новые возможности для поиска экзопланет. Затменные двойные звёзды представляют собой пары звёзд, вращающихся вокруг общего центра масс таким образом, что одна звезда периодически затмевает другую, вызывая изменение яркости системы, регистрируемое с Земли.

Работа над каталогом велась с использованием данных, собранных космическим телескопом TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), который просканировал практически всё небо в поисках объектов с переменной яркостью. Для обработки такого большого объёма информации учёные применили комбинированный подход, объединивший возможности машинного обучения и экспертизу человека. На первом этапе алгоритмы машинного обучения отсеяли сотни миллионов объектов, выявив сотни тысяч потенциально интересных кандидатов. На втором этапе, волонтеры проекта Eclipsing Binary Patrol тщательно изучили отобранные системы, подтвердив наличие затменных двойных звёзд и проведя точные измерения времени их затмений.

Из 10 001 объекта, включенных в каталог, 7936 являются новыми. Остальные были известны ранее, однако в рамках проекта были получены более точные данные о времени их затмений. Это существенно повышает точность моделей, описывающих эти системы.

Ведущий автор исследования, доктор Веселин Костов, научный сотрудник Центра космических полётов Годдарда NASA и Института SETI, подчеркнул синергию человеческого интеллекта и вычислительных мощностей: «Вместе люди и компьютеры превосходно справляются с исследованием сотен тысяч затменных двойных звёзд. Я с нетерпением жду поиска экзопланет в этих данных!».

Уникальность проекта заключается в его открытости для участия общественности. Любой желающий может присоединиться к команде Eclipsing Binary Patrol и внести свой вклад в изучение звёздного неба, посетив веб-сайт проекта.