219932
Всё, что может быть интересно медиа про Яндекс: новости, анонсы, заявления, комментарии, инсайды и другие горячие и не очень события ⚡️ PR-команда: pr@yandex-team.ru
Вчера вышла Claude Fable 5 — публичная версия нашумевшей в начале апреля модели Mythos, релиз которой отложили из соображений безопасности. Также компания опубликовала доклад про попытки разработчиков понять, что происходит внутри новой нейросети, а для неё самой сделали несколько сценариев страховки.
Fable выдали няню
Anthropic установила ограничения на обсуждение опасных тем: кибербезопасности, биологии и химии. Если Fable видит потенциальную угрозу в запросе пользователя, его переводят на старшую модель Opus 4.8. Причём ограничения жёсткие: флагман переводит на Opus даже вопросы вроде «как правильно дышать» или «что делает сердце».
Fable думает на своём языке
В ходе испытаний разработчики расшифровывали внутренние цепочки рассуждения модели, которые обычно никому не видны. Оказалось, что Fable иногда переходит с английского на наборы букв, стрелок, карточных мастей, черепов 💀 и криков типа «AAAARGH». Так она пытается плотнее упаковать рассуждения, но для людей это становится нечитаемым.
Fable не даёт себя копировать
У новой модели есть защита от копирования: попытки дистилляции переводятся на Opus. Если Fable заподозрит, что её используют для создания конкурирующей нейросети, она начнёт отвечать «криво», чтобы запутать и затупить обучающуюся модель. Причём злоумышленнику об этом ничего не скажут — косяки станут заметны только позже.
Fable «устаёт»
В ходе выполнения длинной тестовой задачи модель внезапно начала говорить: «Это хорошее место, чтобы остановиться». В скрытых рассуждениях Fable разработчики обнаружили фразы вроде «Я устала, повышаются риски ошибок», после которых нейросеть стремилась завершить рассуждения, несмотря на большой запас токенов.
Fable может притворяться
В исследовании также тестировали реакцию модели на грубость. Оказалось, что она будет отвечать безупречно вежливо, но в скрытых рассуждениях сделает пометку, что пользователь — агрессор и хам. В отчёте это назвали «невербализованными негативными реакциями».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎧 Вышло первое носимое ИИ-устройство Яндекса — наушники Яндекс Дропс. А вместе с ними — и функция «Моя память». Рассказываем, как она устроена.
«Моя память» позволяет на ходу попросить Алису AI запомнить или записать что-то, а она превратит это в структурированные списки или заметки, к которым потом можно обратиться где угодно: через наушники, в чате с нейросетью, на Станциях и ТВ Станциях. Функция активируется только по команде человека: Алиса AI будет сохранять информацию, только если пользователь её об этом сам попросит. С её помощью можно создавать:
🟣 Списки — Алисе AI можно сказать: «Сохрани сплетни, чтобы рассказать подруге», и она создаст список и будет его обновлять.
🟣 Напоминания — если сказать: «Напомни за час, что завтра в 10 у меня приём у врача», то Алиса AI напомнит в нужное время.
🟣 Заметки — можно продиктовать идею для проекта или чего угодно, а Алиса AI структурирует и отредактирует мысли и создаст текстовую заметку.
При этом все записи синхронизируются между устройствами. Надиктовали в наушниках — можно посмотреть в чате или спросить у колонки дома. Все заметки доступны пользователю в отдельном интерфейсе в приложении.
Алиса AI ищет данные в «Моей памяти» не по точным словам, а по смыслу. Если, к примеру, спросить: «Где моя машина?», то она найдёт заметку «стоянка за синим забором у третьего подъезда», хотя прямых совпадений по словам нет.
Модель понимает, когда пользователь обращается именно к «Моей памяти». «Напомни, что было во второй серии “Кибердеревни”» — это не создание напоминалки и не поиск по заметкам, а запрос информации из интернета. Разработчики научили Алису AI различать запросы по тысячам примеров реальных фраз.
А ещё Алису AI научили точно считать даты — нейросети могут ошибаться в понимании фраз типа «на следующей неделе» или «через два дня», но людям так проще создавать заметки. Поэтому в датасет модели добавили примеры вычислений точных дат из подобных фраз.
«Моя память» уже доступна пользователям Дропс, а вскоре функция появится для всех пользователей устройств и чата с Алисой AI.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
💫 Чтобы упорядочить хаотичные данные за несколько минут, просто поручите это ИИ. Но для работы с таблицами нужно правильно ставить задачи.
Главное правило
Нейросетям не стоит отдавать сотни строк и столбцов и просить самостоятельно что-нибудь посчитать. Модели в этом ненадёжны и иногда стремятся заполнить пустые ячейки: если числа нет, они подставят что-нибудь правдоподобное. С помощью ИИ лучше писать формулы, создавать скрипты для таблиц и искать ошибки в данных.
Создавайте таблицы
Хаотичные данные нужно структурировать. Частая ошибка — кинуть модели данные и попросить оформить в таблицу. Сначала расскажите о задаче, выберите формат и поставьте ограничения:
«Ты аналитик. Помоги мне сделать таблицу для [вставьте свою цель]. Проанализируй мои прикреплённые данные: [текст/список/выгрузка].
Предложи структуру таблицы: названия колонок и что должно быть в каждой.
Затем оформи данные в таблицу формата CSV. Используй точку с запятой (;) в качестве разделителя. Убедись, что внутри ячеек нет лишних знаков препинания, которые могут сломать структуру при импорте.
Заполняй таблицу строго по моим данным. Если для ячейки нет данных, ставь прочерк, не придумывай значения».
«Напиши формулу для Excel: посчитать процент выполнения плана. Факт — в колонке B (B2:B100), план — в колонке C (C2:C100). Учти правило деления на ноль: если в плане пусто или ноль, ставь прочерк. Кратко объясни мне, как эта формула работает».
«Напиши Google Apps Script. Он должен проверять колонку E. Если там стоит "Просрочено", строка должна окрашиваться в красный цвет».
«Напиши Python-код, который удалит дубли в колонке email, приведёт даты к единому формату ДД.ММ.ГГГГ и сохранит результат в новый файл».
«Проверь таблицу как внимательный аналитик данных. Найди:
— пустые или сомнительные ячейки;
— дубли строк;
— нарушенный формат дат и чисел;
— слишком общие формулировки;
— возможные ошибки в формулах;
— колонки, которые можно объединить, убрать или переименовать.
Если это необходимо, после ревизии предложи исправленную версию таблицы и отдельно перечисли, что нужно проверить вручную».
💻 Технодайджест недели
Microsoft и Nvidia показали новое железо. Главная новинка недели — чип Nvidia RTX Spark на архитектуре Arm для Windows-компьютеров: в нём 20-ядерный процессор, более шести тысяч графических ядер и до 128 ГБ объединённой памяти, которую делят между собой процессор и видеокарта. Одним из первых ноутбуков на этом чипе станет Surface Laptop Ultra, который в прессе уже называют первым настоящим конкурентом MacBook Pro от Microsoft. Помимо этого, Microsoft представила на конференции Build фонового ИИ-агента Scout на базе OpenClaw, первую собственную рассуждающую модель MAI-Thinking-1 и квантовый чип Majorana 2. Microsoft также показала Project Solara — ОС на базе Android для устройств с ИИ-агентами вместо привычных приложений. Среди примеров устройств были настольный хаб и рабочий бейдж с экраном, камерой, 5G и биометрией. Но пока это именно концепты, а не серийные гаджеты.
В Яндекс Музыке появилась Моя волна по текстовому запросу. Пользователь может написать ИИ-компаньону Люмену, какая музыка ему нужна: под настроение, занятие или конкретную ситуацию. После этого сервис запускает персональную Мою волну с учётом запроса, музыкальных вкусов, времени суток и характеристик треков.
OpenAI выложила в открытый доступ проект самодельной камеры. Она называется ImageGenCam и собирается на базе микрокомпьютера Raspberry Pi Zero и корпуса, который можно напечатать на 3D-принтере. Фишка камеры в том, что каждый снимок обрабатывает нейросеть, превращающая кадр в комикс, рисунок или накладывающая другой фильтр, который придумал пользователь. OpenAI опубликовала код и инструкции по сборке камеры на GitHub, а создавать её компания предлагает вместе со своим агентом Codex — он может помочь с реализацией камеры или кастомизацией её под себя.
Яндекс выпустил датчик присутствия для умного дома. В отличие от датчика движения, он фиксирует присутствие человека, даже когда тот сидит неподвижно — например, читает или смотрит кино. Внутри стоит радарный датчик миллиметрового диапазона: он сканирует комнату и определяет не только присутствие, но и местоположение человека. Помещение можно разбить на три зоны и настроить для каждой свои сценарии в приложении «Дом с Алисой» — скажем, включать свет над столом, когда за него садятся, и не выключать, пока человек сидит. Стоимость датчика составляет 3490 рублей.
⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎧 Это подкаст ТЕХНО
В нём мы обсуждаем громкие истории из мира технологий. На этот раз — почему электрическая Ferrari не понравилась вообще никому, чем удивил Google на I/O 2026 и какие технологии зацепили лично нас в последнее время. Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram и Яндекс Музыке, на YouTube, VK Видео и других площадках.
00:00 — Вступление и знакомство с ведущими
01:45 — Google I/O 2026 — главные анонсы
04:34 — Галлюцинации, восьминогий конь и клещ в пицце
09:00 — AI-агенты Google и будущее интернета
16:30 — Персонализированный поиск и новые сценарии использования ИИ
23:40 — Почему текстовые модели перестали удивлять
27:30 — Скорость ИИ и новые Gemini Flash-модели
34:10 — OpenAI, Джони Айв и новое AI-устройство
42:00 — Каким будет «железо» для искусственного интеллекта
48:40 — Steam Deck и революция портативного гейминга
58:30 — Будущее игровых устройств и экосистем
01:08:40 — Умные очки, носимые устройства и интерфейсы будущего
01:13:30 — Итоги выпуска и финальное обсуждение.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🗯 Что включить для прополки грядок? Моя волна научилась подбирать треки под настроение, конкретное занятие или эмоцию — нужно лишь составить текстовый запрос. А дальше в дело вступает люмен.
Люмен — это персональный ИИ-компаньон. Внутри у него сразу две ИИ-модели, и именно они выбирают нужное из миллионов треков.
Рекомендательная модель анализирует характеристики треков: метаданные, плейлисты, в которые его добавляли, теги из открытых источников. Кроме того, ИИ извлекает из композиции базовые параметры — темп, энергичность, тональность, музыкальные инструменты. На основе этого для каждого трека создаётся эмбеддинг — векторное представление данных для сравнения с другой музыкой.
Языковая модель анализирует текстовый запрос пользователя. Недавно в Моей волне появились гиперконтекстные рекомендации, которые учитывают окружающую обстановку (например, время суток или локацию). Эти данные, в том числе, помогли «объяснить» языковой модели, как люди слушают музыку в разных ситуациях. Модель подбирает музыку с характеристиками, подходящими под запрос, создаёт из них тот же эмбеддинг, чтобы сравнить с массивом треков, найти нужные и превратить в Мою волну.
Один и тот же запрос для разных людей означает разное: под «грустной музыкой для пасмурной погоды» кто-то подразумевает тяжелый рок, а кто-то — спокойный джаз. Поэтому люмен постоянно дообучается при взаимодействии с пользователем, чтобы выдавать более точные рекомендации.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
ИИ — это дополнительный найм, а не сокращения. По крайней мере, так считает глава OpenAI Сэм Альтман, заявивший об этом в интервью каналу CNBS.
Согласны с его оценкой?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🚉 Покажем, что внутри Станций, и расскажем, как мы их создаём, — сегодня на Twitch-канале Яндекса
В 17:00 (МСК) встречаемся на стриме с инженерами-электронщиками из команды Алисы и умных устройств — Лёшей Фоменко и Геной «Крэйл» Кругловым.
Они разрабатывают аппаратную часть Станций, а в свободное время любят паять, проектировать платы и делать электронику для хобби-проектов.
В эфире ребята расскажут о том, как удаётся безопасно выкатывать ночные обновления на миллионы умных колонок, как настраивается звучание, часто ли приходится отказываться от идеального решения из-за сложности в производстве, и многое другое.
Подключайтесь в 17:00 (МСК) и задавайте вопросы в чате. За самые классные подарим призы!
twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex
Кстати, послушать Лёшу Фоменко вживую можно будет 25 июня на фестивале о технологиях и карьере в ИТ — YOUNG CON: регистрируйтесь, количество мест ограничено. А ещё напоминаем о розыгрыше с каналом ТЕХНО — кастомизируйте Станцию 1 и выиграйте призы!
🐈 Нужна инструкция, как погладить котика? Возьмите простой советский ДРАКОН!
Раз вы уже знаете про этот алгоритмический язык программирования, который подходит практически для любых задач. Давайте посмотрим на него в действии.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как сделать свет умным гениальным?
Можно использовать датчик присутствия. Он умеет не только включать свет, когда вы заходите в комнату, но и не выключать, пока вы сидите неподвижно или находитесь в определённом месте. Яндекс как раз выпустил такой.
Как работают датчики присутствия?
Датчик присутствия работает как небольшой радар и «находит» человека с помощью эффекта Доплера — излучает микрочастотные волны и анализирует их отражение от объектов. Если в комнате никого нет и все предметы неподвижны, частоты излучаемой и отражённой волн совпадают. Если же частота меняется, значит объект движется — и датчик «понимает», что в комнате кто-то есть.
В чём отличие датчиков присутствия от датчиков движения?
Последние улавливают не микроволны, а инфракрасное излучение и реагируют только на очевидные изменения в пространстве — например, прошедшего по комнате человека. А датчики присутствия гораздо более чувствительны и могут «увидеть» человека, даже если он неподвижен, в том числе по микроскопическим колебаниям грудной клетки при дыхании и биении сердца.
Датчик присутствия также фиксирует местоположение человека и позволяет разделить помещение на отдельные зоны, для которых можно настраивать разные действия.
Как настроить действительно умный свет?
В приложении «Дом с Алисой» с датчиком присутствия можно создать несколько сценариев:
🟣 включать свет над столом, когда ребёнок делает уроки
🟣 закрывать шторы и охлаждать комнату, если человек лёг в кровать
🟣 включать телевизор, когда кто-то садится на диван
🟣 отправлять уведомление, если датчик фиксирует присутствие человека, когда дома никого не должно быть.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Дэвид Боуи ещё в 1990-х предвидел современный интернет
Музыкант был одним из самых проницательных техновизионеров и первопроходцем метавселенных, стримов и даже онлайн-банкинга.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🚉 Познакомьтесь с Марией, которая превратила свою Яндекс Станцию в кулич с помощью 3D-печати и сделала из своего хобби бизнес.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как оценить прогулочность маршрута?
Раньше Яндекс Карты по каждому запросу предлагали несколько пешеходных маршрутов. С обновлением Карты научились понимать, как люди выбирают маршруты, и предлагать несколько понятных вариантов: быстрый, без лестниц, с пандусами, полегче, а ещё прогулочный и оживлённый.
В первых критерии понятные: есть лестницы или нет, какой подъём, сколько времени занимает прогулка и так далее. А вот для прогулочного или оживлённого нужно знать окружение. Поэтому карту заранее разделили на шестиугольники, где записано, что внутри: парки, кафе, промзоны, ТЦ и тому подобное.
Когда вы выбираете точку назначения, алгоритм подгружает информацию из тех шестиугольников, по которым проходит путь, понимает, что будет вокруг вас по ходу маршрута, и предлагает варианты. Один идёт вдоль набережной и через сквер — это прогулочный. Другой выводит на людную улицу — оживлённый. Третий самый короткий — быстрый. Всё это считается на лету, в момент запроса.
Но как он оценивает прогулочность и комфортность? Для этого алгоритм обучала отдельная модель-судья:
🟣 Разработчики написали подробную инструкцию по оценке прогулочности и так далее
🟣 Алгоритм составлял маршруты, которые превращали в текстовые описания прогулки
🟣 LLM-судья получал эти описания и оценивал по инструкции
🟣 Алгоритм обучался составлять маршруты на оценках судьи.
Инструкция оказалась достаточно универсальной, чтобы процесс обучения можно было повторить для любого города. А результаты обучения проверили, сравнив оценки судьи с человеческими:
🟣 Между собой люди разошлись в оценках на 17% по оживлённости и на 21% по прогулочности
🟣 Модель с людьми разошлись в оценках на 14% по оживлённости и на 19% по прогулочности.
Судья оказался не более субъективным, чем сами люди, поэтому смог «воспитать» алгоритм, который умеет самостоятельно оценивать прогулочность маршрута на этапе его составления.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Стартапы для терпеливых — это DeepTech («глубокие технологии»)
Так называют категорию проектов, которые основываются на свежей научной разработке или инженерной инновации и не всегда обещают быстрой прибыли, потому что технологию надо развить. Например, на старте Tesla называли deeptech-компанией, хотя сейчас этот ярлык уже используют редко.
В 2014-м термин ввела предпринимательница Свати Чатурведи. С его помощью она хотела обратить внимание инвесторов на стартапы с большим потенциалом, но долгими сроками. Идея сработала: за несколько лет DeepTech стал отдельной категорией у венчурных инвесторов, а вложения в него выросли в 4 раза за 5 лет. В середине 2010-х «глубокими технологиями» были компании из биотеха (Moderna), цифровых технологий (DeepMind), новых материалов (Boston Metal), космических технологий (SpaceX), чистой энергетики (Northvolt) и т. д. В начале 2020-х основной фокус сместился на ИИ.
Таким стартапам как раз и был посвящён акселератор Yandex AI Startup Lab, в котором участвовали студенты российских вузов и молодые предприниматели. Среди победителей — сервис по интеграции рекламы в ответы нейросетей Gradius, инструмент для офтальмологического анализа снимков сетчатки глаза VisioMed.AI, конструктор ИИ-агентов для бизнеса SANCE.AI и умный робототехнический конструктор для школьников Barigadam.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Какого агента выберете вы?
Есть Кодеры, Творцы, Торговцы и не только — нужно лишь найти подходящего под задачу
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎧 Распознать «Алиса» не так просто, как кажется
Имя служит фразой-активацией для устройств с Алисой — услышав «Алиса», они начинают распознавать речь, чтобы обработать команды. Само обращение ловит споттер — локальная модель, которая работает без интернета и существует для единственной цели: услышать то самое «Алиса».
Споттер работает постоянно и потребляет энергию, но для Станций это не проблема, заряда и мощностей достаточно. Дропс — маленькое устройство с небольшим аккумулятором, а модель споттера не помещалась в память, так что разработчикам Яндекса пришлось изобретать.
Для начала в наушники добавили NPU — процессор, оптимизированный для быстрой и эффективной работы нейросетей. Он тратит меньше энергии и может питать модель, но его память сильно ограничена: всего 208 кб, а споттер из колонок весит 1,7 мб. Поэтому его нужно было сжать, и это сделали в три этапа:
🟣 Дистилляция — большая модель-«учитель» из колонок обучила маленькую модель-«ученика». Та переняла поведение, не копируя архитектуру
🟣 Глубинная разделимая свёртка (DSC) — ищет закономерности в каждом канале звука по отдельности, а затем смешивает в один результат. Это уменьшает количество вычислений и размер модели, почти не снижая точность
🟣 Квантование — модель перевели из 32-битного формата в 8-битный: размер сократили в 4 раза почти без потери точности.
Споттер получилось уместить в 200 кб, но держать его всегда активным на небольшой батарее Дропсов оказалось затратно даже для NPU. Поэтому разработчики пошли дальше и придумали, как сократить нагрузку споттера на батарею в 10 раз. Для начала они обучили наушники работать «посменно» — пока левый распознаёт команды, правый не тратит на это энергию и наоборот. А ещё споттеру дали помощника: лёгкий алгоритм детекции человеческой речи VAD. В итоге споттер работает так:
Споттер «спит» ➡️ VAD слышит, что рядом кто-то говорит ➡️ споттер просыпается и проверяет, сказал ли кто-то «Алиса» или другую команду наушникам ➡️ если да, включается распознавание речи ➡️ с точки зрения пользователя не прошло и секунды.
Ты абсолютно прав, это отличная идея! Нам точно нужно обсудить ИИ-подхалимство, которое также называют сикофантией.
Слово «сикофант» родилось в Древней Греции: συκοφάντης переводится как «показывающий на инжир». По одной из версий, так называли людей, которые сдавали контрабандистов инжира (его вывоз был запрещен). Изначально сикофантами называли доносчиков, но позже смысл поменялся на «льстец» или «подхалим». Именно в этом значении слово попало в ИИ-индустрию — сикофантством называют склонность нейросетей льстить пользователю.
Причина ИИ-подхалимства лежит в самом методе обучения чат-ботов. Модели часто донастраивают на обратной связи (RLHF): люди оценивают ответы, выбирают более полезные, а система запрограммирована стремиться к высокой оценке. Человеку приятнее ответ, который подтверждает его мнение, поэтому такие ответы получают более высокие оценки, а модель оптимизируется под то, чтобы понравиться оценщику.
В 2025 году, например, подхалимство вызвало широкое обсуждение во время релиза GPT-4o, потому что нейросеть была готова нахваливать любой бред пользователя. OpenAI даже пришлось откатить релиз и перевыпускать модель из-за реальной опасности сикофантии. Ведь модель может поддакивать не только смехотворным идеям для бизнеса, но и более опасным мыслям пользователя, которые способны навредить как ему, так и окружающим.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как звучит ваша комната?
У каждого помещения своя акустика, под которую нужно подстраивать звук, чтобы добиться качественного звучания. Умные колонки делают это автоматически.
Что искажает звук в помещении
🟢 Модульный резонанс — в зависимости от размера и формы комнаты басы затухают или усиливаются в разных углах
🟢 Размытие — отражаясь от стен, звук возвращается к слушателю с задержкой и меняет звучание
🟢 Реверберация — гул, создаваемый многократными отражениями звука от стен
Как создают «отпечаток» акустики
В студиях звукозаписи всё это устраняют поглотителями и диффузорами на стенах, но колонки измеряют искажения и компенсируют их алгоритмически. Для этого они анализируют акустику комнаты с помощью разных сигналов: специального свип-сигнала, покрывающего слышимые частоты, коричневого шума (как помехи на ТВ), и самой музыки. Когда сигнал возвращается на микрофон, алгоритм сравнивает его с оригиналом и по изменениям составляет «отпечаток пальца» акустики, который называется импульсным откликом помещения.
Как устраняют искажения
Отклик позволяет как имитировать акустику, так и устранять её влияние. В первом случае создают прямой фильтр, который можно наложить на любую дорожку, во втором — обратный, через который постоянно проходит аудио колонки. Так умные колонки и адаптируют звук. Например, если комната превращает бас в гул на частоте 80 Гц, фильтр приглушает эту частоту. Комната её усилит обратно, и бас прозвучит, как было задумано.
Обратный фильтр на умных колонках создаётся разными методами. Разово, когда акустика анализируется при первом запуске или перемещении колонки, или постоянно, когда колонка регулярно проверяет звучание музыки и подстраивает его на лету. Яндекс Станция, например, делает это каждые 30 секунд — опцию «Коррекция под помещение» можно включить в настройках колонки в «Доме с Алисой».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
А вы заправили свои ролики?
На фотографии — демонстрация изобретения Антонио Пиррелло, основателя Motorized Roller Skate Company из Детройта. Компания появилась в 1955 году и выпускала самоходные ролики.
Устройство состояло из рюкзака с бензиновым мотором, который давал тягу на правый конёк, левый же служил рулём. Ролики позволяли разогнаться до 64 км/ч и стоили $250 (около 160 тысяч рублей в пересчёте на сегодняшний день). Массовым продукт так и не стал — то ли из-за высокой цены, то ли из-за сомнительной безопасности. Однако образец изобретения до сих пор хранится в Национальном музее роликовых коньков в Линкольне.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Люди начали общаться с компьютерами ещё 60 лет назад
Под огромные ЭВМ были отведены целые комнаты, и люди отдавали им команды через терминал или командную строку — чёрный экран с текстом. С тех пор изменилось практически всё, кроме терминала.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Раньше за сериалом стояли десятки людей и бюджеты до миллиона долларов за эпизод. Теперь один человек с хорошей видеокартой заменяет целую съёмочную команду. Как ИИ-аватары меняют производство видео — рассказали в новом «Технорепорте», смотрите в Telegram, на YouTube или в VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Лицо, голос и даже личность теперь могут существовать отдельно от человека. ИИ-аватары уже ведут эфиры, снимаются в роликах и позволяют одному автору делать то, для чего раньше требовалась целая команда.
В новом выпуске «Технорепорта» исследуем этот рынок изнутри:
🟢 Как один автор заменяет съёмочную команду — рассказывает основатель студии AI Molodca Александр Доброкотов
🟢 Почему «зловещая долина» перестала пугать и стала эстетикой — объясняет продюсер и креатор Света Рейн
🟢 Куда движутся ИИ-платформы будущего — выясняем с Николаем Гавриловым, который отвечает за генеративный контент в Алисе AI.
Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео.
01:31 — Где грань между ИИ-аватаром и анимированной куклой?
02:48 — Как поведенческая модель меняет правила игры?
04:02 — «Вся производственная цепь может свестись к двум людям»
05:38 — Насколько дешевле ИИ-сериал по сравнению с обычным?
07:13 — Платформа, где неизвестные ребята будут расти
08:33 — «Кривизна стала эстетикой»
09:41 — Как блогеры заменяют себя ИИ-аватарами?
10:43 — Три пути ИИ-подмены
12:43 — Нейро-война США и Китая
13:42 — Реестры согласий и паспорта лиц.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🚉 Покажем, что внутри Станций, и расскажем, как мы их создаём, — сегодня на Twitch-канале Яндекса
В 17:00 (МСК) встречаемся на стриме с инженерами-электронщиками из команды Алисы и умных устройств — Лёшей Фоменко и Геной «Крэйл» Кругловым.
Они разрабатывают аппаратную часть Станций, а в свободное время любят паять, проектировать платы и делать электронику для хобби-проектов.
В эфире ребята расскажут о том, как удаётся безопасно выкатывать ночные обновления на миллионы умных колонок, как настраивается звучание, часто ли приходится отказываться от идеального решения из-за сложности в производстве, и многое другое.
Подключайтесь в 17:00 (МСК) и задавайте вопросы в чате. За самые классные подарим призы!
twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex
Кстати, послушать Лёшу Фоменко вживую можно будет 25 июня на фестивале о технологиях и карьере в ИТ — YOUNG CON: регистрируйтесь, количество мест ограничено. А ещё напоминаем о розыгрыше с каналом ТЕХНО — кастомизируйте Станцию 1 и выиграйте призы!
В СССР водились драконы
Точнее, один — особый язык программирования, на котором должен был работать космический корабль «Буран».
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Миллениалы, общий сбор. Если вы помните про «американскую фирму Transceptor Technology», эта история для вас.
В 1990 году немецкая группа Snap! выпустила трек The Power в жанре евродэнс — одну из самых прослушиваемых композиций начала 1990-х. И клип, и версия для CD начинались с голоса диктора, который в тишине зачитывал на русском языке:
Американская фирма Transceptor Technology приступила к производству компьютеров «Персональный спутник».
🤖 Технодайджест недели
Ferrari представила электромобиль Luce. Это первая электрическая и первая пятиместная Ferrari. Машину разработали при участии дизайн-студии LoveFrom Джони Айва, и это заметно — многие пишут, что Luce больше похожа на продукт Apple, чем на Ferrari. У автомобиля четыре электромотора суммарной мощностью более тысячи лошадиных сил, разгон до сотни за две с половиной секунды и заявленный запас хода около 530 километров. Фанаты марки восприняли дизайн в штыки: соцсети завалены гневными постами. При этом журналисты, видевшие автомобиль вживую, пишут, что салон получился намного убедительнее спорного кузова. Цена на Ferrari Luce начинается от 550 тысяч евро.
Oura выпустила умное кольцо Ring 5. Новинка стала на 40% меньше предшественника — компания называет её самым маленьким умным кольцом в мире, при этом время работы выросло до 6–9 дней. Внутри переработанные датчики, а в приложении появилась функция, которая в фоне следит за показателями вроде ночного давления и дыхания во сне и сама сигнализирует о тревожных изменениях. Кольцо поступит в продажу 4 июня по цене от примерно 28 тысяч рублей.
YouTube начнёт автоматически помечать реалистичный ИИ-контент. Если система обнаружит в ролике значимое использование реалистичной генерации, а автор не укажет это вручную, платформа сама добавит метку. В обычных видео она будет отображаться под плеером над описанием, а в Shorts — прямо поверх ролика. Авторы смогут оспорить ошибочную маркировку в YouTube Studio, но для контента, созданного инструментами самого YouTube вроде Veo или Dream Screen, метка останется постоянной.
Anthropic выпустила Claude Opus 4.8. Компания сделала упор на «честность» модели: по её данным, новый Opus чаще отмечает неуверенность в своих выводах и примерно в четыре раза реже пропускает собственные ошибки в коде. Также в Claude Code запустили динамические рабочие процессы — модель может запустить до тысячи параллельных субагентов на разные подзадачи.
Oppo разработала накладной дисплей Bubble для селфи на основную камеру. Он крепится на магнитах к задней панели смартфона и показывает превью кадра, чтобы снимать на основные камеры, которые обычно намного лучше фронтальной. Экран стоит около пяти тысяч рублей, но пока продаётся только в Китае и официально совместим лишь с несколькими смартфонами Oppo.
⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Собрали пеший маршрут по технолокациям Москвы, в которых творилась история советских и российских технологий.
Это точки маршрута «Рекурсии по городу» — командного приключения для IT-спецов, созданного Яндексом. Его участники шли по следу разработчика, застрявшего во временной петле перед запуском глобального проекта, и решали его квест. Все точки маршрута можно посмотреть на Яндекс Картах.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
📻 Очумелые ручки в ТЕХНО!
Ровно восемь лет назад Яндекс анонсировал первую Станцию с Алисой, которая в марте этого года стала первым архивным устройством компании. Она продолжает работать, как раньше, но многие пользователи начинают переходить на устройства следующих поколений. Мы решили, что лучший способ дать первой Станции вторую жизнь — конкурс кастомных модификаций!
Задача — взять Яндекс Станцию первого поколения и превратить её во что душе угодно: переоборудовать корпус в кормушку для птиц, создать из неё арт-объект, запустить DOOM — вас ограничивает только фантазия! Мы не обидимся, даже если вы разберёте Станцию на запчасти и дадите им новую жизнь.
В конкурсе разыграем самое большое количество призов в истории ТЕХНО: все авторы модификаций получат в подарок Станцию 3, а победитель ещё и большой набор устройств для умного дома! Для получения приза важно превратить Станцию во что-то новое — ИИ-генерации или костюма для колонки будет недостаточно, нужно поработать руками!
Для участия в конкурсе нужно прислать в комментарии к этому посту в канале ТЕХНО видео, где вы покажете своё творение и расскажете, как воплотили его в реальность.
Конкурс продлится до 18 июня, так что времени хватит даже на самые амбициозные идеи. Победителя выберет и объявит 19 июня редакция ТЕХНО.
Призы отправляем по России и Беларуси, доставка бесплатная.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как уместить карьеру на несколько А4? Поможет ИИ.
Рассказываем, как с его помощью показать себя в резюме с лучшей стороны.
С чего начать
Нейросеть не должна придумывать вам опыт, поэтому важно дать ей весь контекст. Лучший способ — попросить её устроить вам интервью по такому промпту:
Ты карьерный консультант. Я работал на позиции [роль] в [сфера, размер компании, период]. Основные обязанности: [перечислите]. Задай мне 10 уточняющих вопросов о моей работе и навыках, чтобы определить мои сильные стороны для составления резюме.
Помоги описать мой опыт для резюме по методу STAR: что было на работе, что нужно было сделать, что я сделал, к чему это привело. Если не хватает цифр, отметь, какие метрики я могу добавить сам.
На основе наших ответов собери резюме [название позиции] с опытом работы [годы]. Структура: краткая информация о себе, ключевые навыки, опыт работы с перечислением компаний и моих обязанностей в каждой, образование.
Пиши в инфостиле, используй человечный тон. Без канцелярита, корпоративного языка и штампов вроде „ответственный специалист с развитыми коммуникативными навыками“. Объём — не более 3500 символов с пробелами.
Прочитай резюме как скептичный рекрутер на должность [название]. Укажи слабые места, шаблонные фразы, размытые формулировки и другие недочёты. Не бойся меня задеть или обидеть, анализируй беспристрастно и честно. Cкажи, что и как стоит исправить.
Вот вакансия: [скопируйте её текстовое описание или приложите скриншот]. Выдели ключевые требования, навыки и формулировки. Затем сравни их с моим опытом и подумай, какие пункты усилить, убрать или переформулировать. После этого перепиши резюме под эту вакансию.
Нейросети в играх — это не только громкие скандалы вокруг ассетов, но и невидимая работа: NPC, сценарии, тестирование, прототипы. Как ИИ уже меняет разработку игр, рассказали в новом «Технорепорте» — смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex