Всемирный банк: развивающиеся страны выиграют от ИИ больше, чем богатые Развивающиеся страны могут использовать ИИ, чтобы ускорить экономический рост и добиться прогресса, который раньше занимал десятилетия, говорится в докладе Всемирного банка. Для этого им необходимо решить базовые проблемы — обеспечить доступ к электричеству, интернету и цифровому образованию. Аналитики отмечают, что доля рабочих мест, потенциально затронутых автоматизацией, в этих странах втрое ниже, чем в более богатых. Как подчеркнул главный экономист Всемирного банка Индермит Гилл, развивающиеся экономики уже упустили первую промышленную революцию — и не могут позволить себе упустить ещё одну возможность. https://hightech.plus/2026/08/05/vsemirnii-bank-razvivayushiesya-strani-viigrayut-ot-ii-bolshe-chem-bogatie

📺 Huawei выпустила первый телевизор с RGB-MiniLED Vision Smart Screen 6 SE RGB — первая модель компании с этим типом подсветки. До сих пор RGB-MiniLED ставили в топовые телевизоры. Здесь же он оказался в линейке, которая в Китае стартует с 3499 юаней (~42 000 рублей). Диагонали — 55, 65 и 75 дюймов. Разберёмся, из-за чего вообще шум. В обычном ЖК-телевизоре подсветка одноцветная: массив светодиодов светит белым, а цвет изображения получают, пропуская этот свет через цветные фильтры матрицы. Схема рабочая, но с двумя издержками — на фильтрах теряется часть яркости, а чистота цвета упирается в спектр исходной подсветки. MiniLED эту схему не меняет, он просто дробит подсветку на множество мелких зон, чтобы точнее управлять яркостью. RGB-MiniLED работает по другому. Вместо одноцветных светодиодов — независимо управляемые красные, зелёные и синие. Цвет задаётся уже на уровне источника света, и матрице остаётся меньше работы. Отсюда и заявленные Huawei цифры: покрытие 105% цветового пространства BT.2020 (самого широкого из ходовых сегодня), 94-битная точность цвета и до 66% более насыщенная цветопередача против обычных MiniLED. Цифры принадлежат компании, независимых замеров пока нет. Остальные характеристики: 🔸 4K-панель, отклик 8 мс, нативные 120 Гц; с технологией улучшения движения эффективная частота заявлена до 300 Гц 🔸 24-ядерный чип управления подсветкой — по данным Huawei, +10% к эффективности цвета, панель прибавила 21% по светоотдаче 🔸 углы обзора 178 градусов, сертификаты TÜV Rheinland по низкому синему свету и отсутствию мерцания 🔸 четырёхъядерный процессор (два Cortex-A73 и два Cortex-A53), 3 ГБ ОЗУ, 64 ГБ памяти 🔸 HarmonyOS 4.3, 4K Super Casting, функции Harmony AI, связка с устройствами экосистемы вплоть до умных дверных замков 🔸 два HDMI 2.1 с поддержкой CEC, USB 3.0 и 2.0, Ethernet, AV, цифровой RF, S/PDIF О выходе за пределы Китая компания пока не сообщала. @droidergram

❗️ Евротранс: настоящий дефолт Компания так и не выплатила купонный доход, который должен был поступить инвесторам 21 июля. Поэтому Мосбиржа присвоила статус "Дефолт" выпуску БО-001Р-09 (задолженность по купону — ₽41,1 млн). При этом выплата по выпуску произошла накануне, однако была исполнена ненадлежащим образом. Вместо ₽16,44 на одну бумагу было выплачено около ₽2,04. Напомним, ранее банк "Россия" сообщил о намерении обратиться в арбитражный суд с заявлением о банкротстве Евротранса. А сегодня о таком же намерении заявил Сбер.

🔶 Мнение аналитиков МР В последние месяцы компания регулярно допускала технические дефолты по своим долговым обязательствам. Однако до полноценного дефолта по облигациям ситуация обычно не доходила: эмитент успевал исполнять обязательства в пределах установленного 10-дневного срока. Ситуацию для инвесторов осложняет и то, что по выпускам выше, судя по данным ЦБ, не назначен ПВО — представитель владельцев облигаций. Это снижает уровень защиты: держателям придется самостоятельно направлять требования эмитенту, обращаться в суд и координировать возможные коллективные действия.

🔶 Техдефолты никуда не делись Параллельно у компании сохраняется список новых технических дефолтов. Евротранс не исполнил обязательства по выплате купонов по облигациям серий БО-001Р-04, БО-001Р-05, БО-001Р-06 и БО-001Р-07, которые должны были быть исполнены 3 августа. Общий объем неисполненных выплат по этим выпускам составил около ₽168 млн. Ранее компания также допустила техдефолт по выплате 10-го купона облигаций серии БО-001Р-08 на ₽78 млн. Данное обязательство должно было быть исполнено 30 июля. Причиной неисполнения во всех случаях эмитент называл временную нехватку свободных денежных средств на счетах из-за неравномерного поступления выручки.

🔶 А что с акциями? Естественно, на котировки акций компании такие новости тоже не будут влиять положительно. При этом, даже если предположить, что процедура банкротства будет инциирована, то все равно она не будет быстрой. Однако мы уже не раз предупреждали инвесторов об опасности вложений в бумаги Евротранса.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Действуйте в тени, пока не придёт ваш момент Иногда лучший ход в бизнесе — это тишина. Пока все соревнуются за внимание, вы можете выигрывать за счёт стратегии и неожиданности. 🔹 Не спешите раскрывать карты — работайте над продуктом в закрытом режиме, улучшайте детали, тестируйте гипотезы. Появляйтесь только тогда, когда ваше предложение действительно сильное. 🔹 Ставьте на эффект неожиданности — внезапный запуск или нестандартный подход может дать вам фору. Пока конкуренты не поняли, что происходит, вы уже можете занять своё место. 🔹 Управляйте информацией — не позволяйте лишним данным попасть наружу. Говорите только то, что усиливает ваш имидж или стратегию. Тот, кто действует вне поля зрения, способен неожиданно и точно изменить правила игры. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Важный аргумент за роботов-гуманоидов по сравнению с классическими промышленными роботами – современный мир построен под человека, именно человек может везде пройти и все сделать. А что не может, то и не нужно никому. Американский #стартапдня Walden Robotics заявляет, что мир заводов и фабрик существенно проще, чем планета в целом. Лестниц, например, в цехах нет и пол там идеально гладкий. А значит и формат гуманоида можно сильно упростить. Роботы стартапа ездят на колесах – что намного устойчивее и дешевле ног. Заодно и ограничения по весу мягче, батарею можно использовать более тяжелую. Руки железяки заканчиваются двухпальцевыми зажимами, а не полноценной кистью. В остальном – более-менее человек. Работает он разнорабочим: загружает и разгружает станки, чистит оборудование, комплектует наборы деталей для сборщиков. Мелкая возня, ради которой отдельную машину не построишь, а человека держать дорого.  Стартапу полгода, роботы уже существуют в реальности, используются на одном заводе Toyota. Недавний раунд инвестиций – 300 миллионов долларов по оценке в миллиард с небольшим. https://www.waldenrobotics.com/ #сша #железо #мегараунд #ai

умеют ли ллм слушать аудиодорожки? 🎧 я, конечно, не просто распознавание речи в текст, но и про то как понять интонации и разные акустические события С видео все давно понятно - почти любая модель режет его на кадры с требуемой частотой кадров и разбирает как картинки. Со звуком - большинство агентов запускают скил на распознавание речи, но есть и исключения классический пайплайн выглядит так: перевести в текст/токены - ллм анализирует вход и выдает текст - текст генерируется в речь, то есть модель получает расшифровку, а не звук, так работает например voice mode у клода. Быстро и дешево, но по дороге теряется тон, ирония, эмоции, кто говорит, неречевые события 😳 Впрочем есть и нативные аудио-модели, у которых звук подается прямо в контекст как токены, наравне с текстом. Технически это делается двумя способами: либо аудио-энкодер переводит сырой звук или спектрограмму в эмбеддинги, либо нейрокодек сжимает звук в дискретные токены - и во втором случае модель умеет не только слушать, но и говорить сама, без стороннего синтеза речи. Проще говоря, для одних ллмок для работы со звуком нужны внешние тулы (будь то простое распознавание речи или комплексный анализ эмоций и тональностей), а другие при обучении видели не только картинки и текст, но и аудио (а точнее все вместе), а это значит, что умеют с ним работать 🤑 вот пара примеров таких моделей: • Gemini - самый универсальный вариант, разбирает музыку и не-речевые звуки (жанр, эмоция трека, шумы на фоне), различает спикеров, понимает таймстемпы. Правда, пока не настолько хорошо, чтобы стабильно разобрать любой трек на аккорды • OpenAI - в июле выкатили апдейт, где модель слушает и говорит одновременно, поддакивает «mhmm» и перебивается как живой человек и умеет понимать простые речевые события и интонации • Qwen3-Omni - лучший опенсорс по результатам замеров на бенчмарках - анализ музыки по стилю и ритму, 19 языков. И единственная модель, которую я все еще не попробовала в контексте музыки и звука 🤨 Предполагаю, что это активно используется в ai кол-центрах (например анализ эмоций клиента), вся работа с генерацией музыки, разметка звуковых событий, и из менее очевидного что мне запомнилось - мониторинг различных инструментов на предмет поломок на заводе (например станков) или даже подсчет птиц в лесу. "Зачем я прочитал этот пост, если я не работаю в аудио стартапе" - могли подумать вы 😑 Мое личное предположение - использовать для поиска и генерации трендовой музыки в маркетинге, как сейчас многие уже делают с видео креативами. Ну и просто потому что 7 лет моего опыта в аудио процессинге никуда не делись и мне все равно интересно поглядывать, что там происходит 🐵 @neural_prosecco

📌#шпаргалка GraphRAG за 2 минуты Классический RAG — это ctrl+F на стероидах: вопрос → ищем похожие куски текста → LLM отвечает по ним. Отлично работает для точечных вопросов («что такое LoRA?»), но ломается на глобальных («какие основные темы всего корпуса?») — ответ размазан по документам, и ни один чанк его не содержит. GraphRAG решает это так: 1️⃣ LLM заранее проходит по всему корпусу и извлекает сущности и связи → получается граф знаний 2️⃣ На графе запускаем кластеризацию (Leiden) → темы и подтемы 3️⃣ Для каждого кластера LLM пишет саммари → «оглавление с аннотациями» 4️⃣ Глобальный вопрос отвечается по схеме map-reduce: сначала каждый кластер отвечает независимо (map), затем частичные ответы объединяются в финальный (reduce) Ключевой trade-off: почти вся работа переезжает в индексацию (дорого, LLM читает весь корпус), зато появляются multi-hop рассуждения и ответы «по корпусу в целом». Правило выбора:

точечный факт → обычный RAG. «В целом», «как связаны», «какие тренды» → GraphRAG. На практике часто гибрид.

#памятка #шпаргалка

Программа при запуске хочет, чтобы я открыл файл Один из паттернов в интерфейсе, который меня бесит — это когда запускаешь программу на Маке, а она тут же открывает диалог открытия файла. Ну типа, думает она, пользователю же я низачем не нужна без файлов, ему же по-любому нужно будет открыть? — вот я и помогу! Это, как и кнопка «наверх» внизу страницы и кнопка «На главную» на пустом экране — тоже пример того, когда мне протягивают костыль, а я не хромой. Во-первых, я сам решу, открывать мне файл или нет. Может, я зашёл просто версию посмотреть или обновление установить? Или я звпустил программу впрок, но прямо сейчас не собираюсь ничего с ней делать. Просто не лезь со своим диалогом и не мешай мне пользоваться компьютером! Во-вторых, даже если я и собираюсь открыть файл, ну не через диалог открытия файла же я это буду делать! Это самый неудобный способ открыть файл в мире. Файл почти наверняка у меня где-то и так под рукой: в письме, в телеге, на рабочем столе, в папке, в веере Downloads в доке. Я его просто оттуда затащу да и всё. Нафиг мне твой диалог сдался вообще? Если программа пытается по-умному что-то предусмотреть или предугадать — это хорошо. Но важно, чтобы результат этого предугадывания не был помехой пользователю.

ИИ не справился с абитуриентами: почти 60 тысяч человек отправят на пересдачу Национальный автономный университет Мексики (UNAM), один из самых престижных вузов страны, решил осовременить вступительные экзамены. Тесты перевели в онлайн, а следить за тем, чтобы никто не списывал, поручили прокторинговой системе на базе искусственного интеллекта. Эксперимент обернулся грандиозным скандалом: А

битуриенты легко обманули систему. В ход шли умные гаджеты, подмена личности и посторонняя помощь. А в TikTok всего за $150 даже продавался специальный софт для обхода ИИ-слежки и решения тестов. В результате количество идеальных 100-балльных работ выросло в 3 раза! Университету пришлось аннулировать результаты 3 тысяч таких «гениев» еще до публикации списков.

Скандал оказался настолько громким, что дошел до президента Мексики Клаудии Шейнбаум — она даже предложила подключить к расследованию Генпрокуратуру. Разработчики системы оправдываются, что ИИ работал штатно, а вот вузу не хватило живых наблюдателей (лол). Итог закономерен: чтобы вернуть доверие к экзаменам, 58 000 поступающим придется пересдавать тесты. На этот раз — строго в очном формате, под присмотром людей.

Сейчас многие продавцы смотрят в кабинет на Озоне, видят рост и решают, что к ним перетёк трафик с горящего вб. Вывод понятный, но неверный. Трафик никуда не перетекал. Просто с одной стороны рынка исчезло предложение, и спрос, которому стало некуда идти, проявился на другой. Особенно сильно кричат инфобратки, которые такие скорее, заходим на Озон, смотрите скрины, трафик растет! А по факту растут те товары где бренды с высоким чеком, например электроника, дистрибы у которых 1000+ SKU по FBS Тут всё дело в том, как устроен товарка дороже десяти тысяч и с широким размерным рядом (Я щас не беру перекупов с 1-2-3 товарчиками, чистилками для языка и тд., я беру готовый биз с выручкой от 1млрд в других каналах продаж). Он почти всегда идёт по ФБС, потому что иначе его нормально не обработать: большие деньги, большие объёмы, постоянные поездки до клиента и обратно. Именно этот товар первым и вымылся. Часть сгорела на складах физически, часть сняли сами крупные продавцы — они увидели, что новая оферта переложила все риски прилётов на них, и не стали ждать следующего, просто обнулили остатки по ФБС. В итоге в целых категориях на ВБ покупать стало нечего. Не хуже стало по конверсии, а буквально нет позиций в наличии. Покупатель при этом никуда не делся, товар ему по-прежнему нужен. И единственная площадка, где этот товар лежит в сопоставимом ассортименте, — Озон. Поэтому то, что вы читаете у себя как рост и как свой трафик, на деле переток спроса, который вызвали не вы, а дыра в предложении у конкурентов. А если добавить, что Озон в эти же дни перекидывает стоки между своими складами, то в кабинете рисуются свечки, которые вообще не про выручку, а про внутреннюю логистику площадки. Разница здесь принципиальная. Если вы думаете, что выросли сами, вы закупаетесь под этот спрос и наращиваете обороты. А спрос заёмный. Он держится ровно до того момента, пока конкуренты не восстановят остатки или пока ВБ не потушит склады и не перезапустит поставки. Предложение вернётся — вернётся и прежнее распределение, а вы останетесь с закупкой под пик, которого у вас никогда не было. И вот тут мы подходим к тому, что вся эта история на самом деле показала. Она обнажила простую вещь: продукт больше ничего не решает. Его слишком много. Один и тот же товар у сотен продавцов, одни и те же карточки, одни и те же свойства. Когда с рынка за две недели физически вымывает предложение и спрос спокойно перетекает на соседнюю площадку без всякого вашего участия, становится очевидно, что покупателю в общем-то всё равно, у кого брать. Он берёт то, что есть в наличии и что он хоть где-то до этого видел. Решает не продукт, решает маркетинг. И не тот, что внутри площадки, где вы арендуете место в выдаче и платите за него ровно до тех пор, пока платите. Настоящий маркетинг начинается там, где вас запоминают ещё до того, как человек пришёл покупать. Проще всего это делается в социальных сетях: там вы набираете охват и узнаваемость, а дальше догоняете во всех остальных каналах тех, кто уже краем глаза вас видел. Человек листал ленту, зацепился взглядом за вас, а потом встречает вас на маркетплейсе, в поиске, на сайте — и выбирает уже не из пятисот безымянных карточек, а вас, потому что где-то уже про вас слышал. Так работают вообще все, включая сами маркетплейсы. Они жгут миллиарды на охват и узнаваемость не потому, что им некуда деть деньги, а чтобы вы пришли продавать именно к ним, а покупатель шёл покупать именно к ним. Они давно всё поняли. Разница только в том, что они строят актив, который у них не сгорит и не обнулится офертой, а вы пока строите его на чужом складе. Пока одни считают у себя в кабинете чужие свечки и ждут компенсаций за сгоревший товар, стоит заняться тем, что не зависит ни от склада, ни от оферты, ни от чужой логистики. Своим охватом, своей узнаваемостью, своим клиентом. Рост, который вы не создавали, вы не удержите. А вот внимание людей, которое вы собрали сами, останется с вами при любом пожаре