Состоялся анонс Huawei Nova 16 SE — младшей модели серии Компания представила младшую модель серии Nova 16, которая получила дизайн в стиле iPhone 17 Pro, аккумулятор на 8500 мАч с поддержкой зарядки 66 Вт и чип Kirin 8020. Интересно, что ёмкость оперативной памяти Huawei решила оставить в тайне. Информации касательно ОЗУ в сети нет. Смартфон доступен в четырех цветовых решениях: градиентном, оранжевом, белом и чёрном. Основные характеристики: • Дисплей: 6,84" 2756x1272 OLED, 120 Гц • Чипсет: Kirin 8020 • Память: ?+128, ?+256, ?+512 ГБ • Камеры: 50 Мп + 1,5 Мп сенсор Red Maple + 32 Мп селфи • Связь: 5G, NFC, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, спутниковая связь • Биометрия: сканер отпечатков в кнопке питания • Водозащита: IP65 • Аккумулятор: 8500 мАч, 66 Вт • Цена: от 2499 юаней (~30 000 ₽)

Huawei представила умные часы Watch GT 7 и 7 Pro Huawei анонсировала две модели умных часов — Watch GT 7 и 7 Pro. Устройства получили расширенный набор функций для здоровья и спорта. Watch GT 7 в композитном корпусе со стальной рамкой доступна в версиях на 41 и 46 мм с экранами 1,32 и 1,47 дюйма. Автономность младшей модели составляет до 12 дней. Старшие Watch GT 7 Pro получили титановый корпус, дисплей диагональю 1,47 дюйма с пиковой яркостью 3000 нит и автономность до 21 дня. Модель дополнительно поддерживает измерение ЭКГ и глубины при плавании. Обе новинки отслеживают пульс, сон, кислород, температуру, а также предупреждают о рисках аритмии и скачков сахара. Кроме того, в них появился новый режим для лыжников с измерением скорости и перегрузок. Стоимость Watch GT 7 в Китае составляет от 1588 юаней (~19 000 ₽), а цена на старшую модель Watch GT 7 Pro равна 2688 юаням (~32 130 ₽).

Новые очки весом 23 грамма преобразуют инфракрасный свет в цветное изображение Человеческий глаз воспринимает лишь крошечную часть электромагнитного спектра. Рентгеновские лучи, ультрафиолетовое и инфракрасное излучение остаются для нас невидимыми. Приборы ночного видения и тепловизоры помогают, но они показывают мир в одноцветной зеленой или черно-белой гамме. Команда ученых из Китая разработала устройство, которое преобразует инфракрасный свет в полноцветное видимое изображение, причем делает это настолько компактно, что его можно встроить в очки весом всего 23 грамма. https://hightech.plus/2026/08/05/novie-ochki-vesom-23-gramma-preobrazuyut-infrakrasnii-svet-v-cvetnoe-izobrazhenie

📺 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

Первый компьютерный паразит, который похищает способность думать Рой из «Непобедимого» Станислава Лема начал собирать свое тело внутри человеческого интернета Исследователи университетов Торонто и Кембриджа запустили в изолированной сети ИИ-червя, который не просто размножался на зараженных машинах. Захватывая компьютеры с GPU, он превращал их в новые узлы собственного рассуждающего «мозга» – и использовал приобретенную вычислительную способность, чтобы искать следующих хозяев.   Девять лет назад я писал о материализации одного из самых красивых прозрений Станислава Лема. В романе «Непобедимый» земляне сталкиваются с черными роями микроскопических «насекомых». Каждое из них почти беспомощно. Но, объединяясь в самоорганизующуюся систему, они приобретают свойства, которых нет ни у одной отдельной особи. Рой становится новой формой существования материи.   В 1963 году, когда Лем написал роман, это казалось чистой фантастикой. Но спустя полвека физики из Стэнфорда обнаружили, что настоящие рои насекомых действительно способны самоорганизовываться в устойчивые агрегато-подобные фазовые состояния.   И вот теперь – следующий акт этой лемовской материализации. Медиа увидели в новой работе университетов Торонто и Кембриджа прежде всего очередной «опасный ИИ-вирус». Но самое интересное в ней вовсе не вирус. За результатами эксперимента можно увидеть нечто гораздо более фундаментальное: рождение нового состояния уже не материи, а цифровой среды.   Обычный компьютерный червь был похож на ключ, размножающий собственные копии. Он мог открывать миллионы дверей – но лишь одного, заранее известного типа. Стоило заменить замок, и эпидемия упиралась в стену.   Новый ИИ-червь устроен принципиально иначе. Каждая его копия самостоятельно рассуждает, выбирает способ атаки, ошибается, пробует снова и порождает новые копии. Если один агент не смог проникнуть на узел сети, приходит другой – с иной цепочкой рассуждений. Затем третий. Затем десятый. Постепенно отдельные попытки складываются в коллективный поиск. Авторы сами называют это роем.   Но, возможно, происходит нечто еще более фундаментальное. Перед нами возникает самоподдерживающаяся и самовоспроизводящаяся вычислительная инфраструктура, которая захватывает новые машины, чтобы наращивать не только свое тело, но и способность рассуждать. Если биологический паразит использует обмен веществ хозяина, то цифровой начинает использовать его способность вычислять. Он похищает не готовые «мысли» машины, а саму возможность производить «мысли».   Именно поэтому соучредитель Anthropic Джек Кларк пишет, что будущий интернет, вероятно, станет уже не сетью сайтов, а экосистемой взаимодействующих популяций ИИ-агентов. Одни будут занимать собственные экологические ниши, самовоспроизводиться и существовать практически без участия человека. Другие – выполнять роль своеобразных белых кровяных телец, охотящихся на первых.   Любопытно, что Лем часто ошибался в деталях, но почти никогда – в направлении. Его «насекомые» оказались не металлическими. И возникли они не в пустынях далекой планеты, а внутри самой информационной среды человечества. Предотвратить массовое появление подобных цифровых экосистем, скорее всего, уже не удастся. Вряд ли человечество успеет насытить инфосреду цифровыми лейкоцитами, прежде чем ее заполонят миллиарды адаптивных цифровых паразитов.    И такому прогнозу Лем, пожалуй, не удивился бы.   #КогнитивнаяПаразитология

✔️ Полиция Берлина запускает систему публичного ИИ-наблюдения В августе на улицах столицы Германии заработает новая система умного видеонаблюдения, способная выявлять нестандартные паттерны движения в толпе. Первыми тестовыми зонами станут Варшавский мост и площадь Котбуссер-Тор. Алгоритм, разработанный компанией Adesso, непрерывно анализирует видеопоток и при обнаружении аномалий отправляет алерт в полицию. Система учитывает нормы приватности и не использует биометрическую идентификацию. Внешность людей скрыта, а на мониторы операторов выводятся лишь обезличенные схематичные контуры. Оценивать уровень угрозы по этим контурам и принимать финальное решение о выезде наряда будет дежурный офицер. Несмотря на отказ от распознавания лиц, проект стоимостью 4,6 млн евро спровоцировал конфликт. Правозащитники опасаются, что ИИ начнет дискриминировать людей с нетипичной моторикой (например, страдающих зависимостями), ложно классифицируя их как угрозу общественному порядку. Тем не менее, если уличные тесты будут признаны успешными, с конца 2026 года эту же технологию начнут применять для автоматизированной охраны объектов и зданий. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Ты ненастоящий программист! Это происходит снова и снова, и каждый раз одинаково. Я начал свою карьеру, когда уже были языки высокого уровня, но ООП еще только набирал обороты. Несмотря на то что новая парадигма быстор становилась мейнстримом и нужно было учиться новому, не утихали разговоры о том, что ООП никогда не заменит структурный подход, потому что «медленно», «сложно», «бессмысленно» и все «настоящие» программисты используют только структуры + ассемблер для оптимизации сложных участков, а все «ненастоящие» — этот ваш новомодный ООП. Потом похожая ситуация была с использованием фреймворков — «настоящие» программисты — это всегда про «хардкор», когда буквально из ничего можешь собрать работающую систему, при этом все, что облегчает твою работу, сразу переводит тебя в разряд нетрушных программистов. Потом фронтенд стал ненастоящим программированием, все по той же схеме — слишком легко, нет технической глубины и сложности. Правда, вопрос со сложностью со временем решили, современные фронтендеры должны хорошо знать браузерные оптимизации, внутреннюю работу V8 и много других «трушных» вещей. Теперь пришла пора ненастоящими программистами называть вайбкодеров и тех, кто использует ИИ в своей работе. Проблема в том, что софт постоянно становится сложнее, объемы растут, задачи сменяют друг друга все быстрее, и использовать старые методы никак не получится. Да, раньше было лучше, каждая строка кода была осмысленным актом искусства, а сейчас тонны типового кода, обернутые в библиотеки и фреймворки, — совсем не искусство, но обычная работа. Задача инженера — делать качественный софт, который решает запросы бизнеса, и можно долго спорить, насколько ИИ неидеален, насколько он может или не может закрыть все задачи разработки, но факт остается фактом — уметь использовать современные инструменты для создания программных систем — это обязанность каждого эксперта в своей области. Соглашусь с теми, кто говорит, что ИИ отчасти хайп. Маятник должен действительно сильно качнуться в сторону, прежде чем вернуться к состоянию равновесия. Сегодня ИИ пихают везде, где можно и нельзя, конференции забиты пустыми докладами, а бизнесу наперебой предлагают внедрение SDLC от самых опытных и умелых интеграторов ИИ. Часть этого хайпа спадет, пузырь лопнет, но ИИ не исчезнет из нашей жизни. Останутся задачи, которые быстрее решать, используя интеллектуальные инструменты, и это станет де-факто стандартом индустрии. Поэтому ничего не мешает подождать, когда все успокоится и индустрия финализирует стандарты использования ИИ, изучить только то, что надо, а не пытаться ловить весь хайп. Но есть нюанс, отложить на потом — накопить долг, поэтому базовые вещи, которые уже устоялись, лучше разбирать сейчас, чтобы в будущем не оказаться в ситуации, когда учить придется слишком много и "еще вчера".