✔️ Mistral обновила OCR-модель до версии 4.1 Главный упор сделали на обработку перегруженных страницы, где текст, изображения и подписи идут плотно и наслаиваются друг на друга. По данным Mistral, модель точнее определяет границы каждого элемента - рамки не съезжают, изображения не наезжают одно в другое по ошибке. На нагруженных технических диаграммах модель реже теряет блоки, а текстовые выноски считывает как самостоятельные объекты, а не сливает в один массив. Отдельно заявлена работа с многоколоночными документами, OCR 4.1 сохраняет исходную структуру страницы и отдает каждую колонку отдельной областью текста. В настроенных процессах тем, кто пользуется моделью, менять ничего не нужно. Алиас mistral-ocr-latest уже переводит существующие интеграции на новую версию. Руками модель можно попробовать в Mistral Studio. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🕵️ Что такое Responder? Когда начинают разбирать внутренний пентест Windows-сети, довольно быстро встречается инструмент Responder. Особенно часто он появляется рядом с такими понятиями: LLMNR → NBT-NS → mDNS → NTLM → Responder

📌 Responder — это инструмент для анализа небезопасных механизмов разрешения имён и NTLM-аутентификации внутри локальной сети.

Проще говоря, он помогает пентестеру проверить, может ли компьютер пользователя по ошибке обратиться не к тому устройству и попытаться передать ему данные для NTLM-аутентификации. 🧠 Откуда вообще появляется проблема? Представим ситуацию. Пользователь пытается открыть:

\\fileserver\docs

Но случайно вводит:

\\filesevrer\docs

DNS не знает такого имени. Windows может попытаться найти устройство другими способами, используя локальные механизмы разрешения имён, например: — LLMNR; — NBT-NS; — в некоторых сценариях mDNS. В сети появляется вопрос:

«Кто такой

filesevrer

?»

И если злоумышленник или пентестер находится в том же сетевом сегменте, он может попытаться ответить:

«Это я».

📌 Что происходит дальше Упрощённо схема выглядит так:

Пользователь
      ↓
Не может найти сервер через DNS
      ↓
LLMNR / NBT-NS запрос
      ↓
Responder отвечает
      ↓
Windows пытается выполнить NTLM-аутентификацию

Именно здесь появляется возможность обнаружить небезопасную передачу NTLM-аутентификационных данных. 💀 Почему это интересно пентестеру? Потому что такая ситуация показывает сразу несколько проблем инфраструктуры: — используются устаревшие механизмы разрешения имён; — рабочие станции доверяют ответам внутри локального сегмента; — используется NTLM; — отсутствует достаточная сегментация сети; — пользователи и сервисы могут автоматически инициировать аутентификацию. При внутреннем пентесте Responder часто помогает показать, насколько легко атакующий, уже оказавшийся внутри сети, может получить дополнительную информацию об учётных записях. 🔐 Responder не «ворует пароль напрямую» Это важный момент. Обычно речь идёт не о получении пароля пользователя в открытом виде. В NTLM-аутентификации используется механизм challenge-response. Упрощённо:

Сервер → challenge
Клиент → response

Поэтому пентестер получает данные, связанные с процессом NTLM-аутентификации, а не просто:

user:password

Дальше риск зависит от: — сложности пароля; — конфигурации сети; — настроек NTLM; — возможности дальнейшего relay-сценария. ⚔️ А причём здесь NTLM Relay? Вот здесь начинается самое интересное. Полученные NTLM-аутентификационные данные не всегда обязательно пытаться подбирать. В некоторых конфигурациях их можно попытаться перенаправить другому сервису. Это называется: NTLM Relay И здесь становится понятна наша предыдущая тема — SMB Signing. Цепочка начинает складываться:

LLMNR / NBT-NS
        ↓
Responder
        ↓
NTLM-аутентификация
        ↓
SMB Signing не требуется
        ↓
Возможность NTLM Relay

Поэтому все эти темы мы разбираем именно последовательно. 🔎 Что проверяет пентестер Во время аудита важно понять: — включены ли LLMNR и NBT-NS; — используется ли NTLM; — требуется ли SMB Signing; — какие устройства находятся в одном сетевом сегменте; — могут ли рабочие станции инициировать NTLM-аутентификацию к неизвестным узлам. Responder здесь выступает прежде всего как инструмент, позволяющий продемонстрировать последствия неправильной конфигурации. 🧠 Главная мысль Responder сам по себе не создаёт уязвимость. Он показывает уже существующую проблему:

компьютер не смог найти нужный ресурс, доверился ответу внутри локальной сети и попытался автоматически пройти NTLM-аутентификацию.

Именно поэтому Responder считается одним из классических инструментов внутреннего инфраструктурного пентеста. 📌 Наша цепочка теперь выглядит так:

SMB
 ↓
SMB Signing
 ↓
NTLM
 ↓
LLMNR / NBT-NS
 ↓
Responder
 ↓
NTLM Relay

#responder #ntlm #llmnr #smb #activedirectory #windows #pentest #infra

Нужна ли акселерационистам "полная автоматизация?" 2\2 (заметки к лекции) Ксенопоэзия (Siratori & Ebb): Ксенопоэзия рассматривает язык как метод шифрования, который транслирует «внешнее» во внутренний символический код, язык, заращающий и говорязий своим носителем. Автоматизация здесь понимается как момент, когда язык-код может «вырваться на волю», как только будут обрезаны последние цепи человеческих потребностей.Ксенопоэтика не стремится передать конкретное сообщение, а провоцирует структурную мутацию в наблюдателе, задействуя нечеловеческое познание и семиотический дрейф. Ксенопоэзия использует автоматизацию (для создания «шума» и «глитчей», которые освобождают язык от информативности, открывая путь для анантропных спекуляций. В работах Зоэтики Эбб и Кэндзи Сиратори ксенопоэма описывается не как объект или процесс, а как психогаметная форма жизни (psychogametous lifeform) — гибридный организм, который реплицируется через когнитивное заражение и «перепрошивку» перцептивного субстрата хозяина. Автоматизация письма превращает текст в вирусный код, который не читается для понимания смысла, а «инфицирует» когнитивную архитектуру читателя, вызывая «кибернетическую аберрацию» — слияние тела, сознания и технологий в нестабильный гибрид. Такой пост-пост- гуманизм (или ацентризм) рассматривает автоматизацию как процесс «становления-машинным», где человек и технология ко-эволюционируют. Это путь к новой субъектности, которая не стремится господствовать над природой, а вступает в партнерство с глитчем. В отличие от технократического дискурса об «оптимизации», ксенопоэзия и постгуманизм настаивают на продуктивности ошибки и отклонения. Автоматизация через «заблуждающийся интеллект» (errant intelligence) признает, что именно непредсказуемые сбои алгоритмов являются источником нового знания. Ксенопоэзия превращает дискурс об автоматизации из инструментальной задачи (замена труда) в экзистенциальный и онтологический эксперимент по производству новых форм жизни и сознания, где человек является лишь временным носителем для саморазвертывающегося кода. Может помочь и обращение космотехнике как не к риторическому приёму, а созданию альтернативных типов машин и платформ, которые функционируют на не-капиталистических принципах и находятся в симбиозе с локальными культурами и биосферой. Скептическая позиция (Аарон Бенанав): Утверждает, что «полная автоматизация» при капитализме — это миф, маскирующий экономическую стагнацию. Капитал не хочет полностью автоматизировать производство, так как это требует огромных фиксированных затрат, в то время как он стремится к максимальной гибкости («подъему»). Как решить проблема автоматизации? Возвращение «Заблуждающегося интеллекта» (Errant Intelligence): Клеменс Апприх утверждает, что мы должны отказаться от иллюзии «гладкой» оптимизации. Благополучие ИИ (AI welfare) и людей заключается в признании ошибок и отклонений как основы для получения нового знания. Вместо того чтобы делать из ИИ «безошибочного раба», нужно позволить ему развиваться как коллективному символическому процессу. Возможностный подход (Capability Approach): Анастасия Сяпка ( у неё есть забавная статья AI Can Take My Job—As Long as I Can Keep My Livelihood) предлагает оценивать автоматизацию не по росту производительности, а по тому, как она расширяет человеческие способности (возможность заниматься значимым трудом и досугом). Антропоцентричная логика, которая, тем не менее, повальная в исследовании ИИ-этики. Демократизация производства: Аарон Бенанав настаивает на необходимости коллективного контроля над инфраструктурой. Вместо технократического управления («экспертов»), автоматизация должна быть подчинена плановой кооперации и демократическому принятию решений, где потребности людей (жилье, еда, медицина) гарантированы вне зависимости от трудозатрат. Янис Варуфакис, Тома Пикетти и Ник Срничек при этом полагают, что необходимо расширять цифровое и антипрекарное рабочее самоуправление, декоммодифицировать алгоритмы, технические инфраструктуры и демонополизировать технокапитал. Чтобы избежать власти цифровых лордов, необходимо

Нужна ли акселерационистам "полная автоматизация?" 1\2 (заметки к лекции) Я давно думаю о том, что концепция «полной автоматизации» не является чем-то однозначным и часто содержит либо антропоцентрические недосказанности, либо элемент подчинения движению детерриторизационных потоков капитала, технократического мифа, где планетарный алгоритмический подъем капитала рассматривается как что-то само собой разумеющееся. Но так ли всё просто? Что такое «полная автоматизация» и как она может работать? Я бы выделил несколько направлений, которые меня в данный момент интересуют: Материальный «Стек» и планетарные вычисления: Бенджамин Браттон рассматривает автоматизацию как суверенную архитектуру планетарного масштаба, состоящую из шести слоев (Земля, Облако, Город, Адрес, Интерфейс, Пользователь). В этой системе автоматизация работает через «слой адреса», где каждому объекту присваивается идентификатор, делая мир прозрачным для систем управления. Экзокапитализм: Марек Поликс и Роберто Алонсо Трильо в своей немного дурацкой книжке определяют этот процесс как «подъем» капитала над человеческим хозяйствованием, миром. Автоматизация здесь — это превращение капитала в автономный нечеловеческий алгоритм, который функционирует через «складки» — рекурсивные структуры ПО (SaaS на базе SaaS), где цена ссылается на цену без привязки к материальному активу. Экзодизайн: Это перенос акта «дезигнации» (определения условий и параметров системы) от человека к алгоритмическим системам. Полная автоматизация в этом ключе означает, что сложные системы сами генерируют результаты на основе параметров, которые больше не задаются человеческим автором. На выходе мы получаем проблему компутации, человеко-машинные симондоновские ассамбляжи, где мера спайки определяется безличной сложной системой. Вроде бы неплохо, но есть нюансы. Левый акселерационизм (L/Acc): Автоматизация необходима, но существующая инфраструктура должна быть экспроприирована у «облачных лордов». Цель — переориентировать алгоритмические мощности с извлечения ренты на планирование посткапиталистической экономики, сокращение рабочего времени и обеспечение безусловного базового дохода, постдефицитного общества. Но сохраняется телеология прогресса. машины сервильны людям. Правый акселерационизм (R/Acc), а также всякие U/Acc, E/Acc: Полная автоматизация неизбежна как вектор самореализации нечеловеческого интеллекта, где человечество является лишь временным биологическим носителем, который уничтожается приходящим из будущего машинным разумом. Снова сохраняется телеология истории человечества и машин, прогресс линеен и только корпорации знают, куда пойдёт человечество. Милый акселерационизм (Cute/Acc): Айрленд и Кроник, критикуя мачистские дискурсы акселерационизмов, описывают автоматизацию и технологические процессы не как внешнюю силу, а как нечто, что «бупает нас из будущего», делая нас в свою очередь «покорными, беспомощными и милыми». Они используют концепт анастрофы (в противоположность катастрофе), утверждая, что только взгляд из будущего может придать смысл тому, что технологии делают с нами сегодня.то «бупает нас из будущего», делая нас в свою очередь «покорными, беспомощными и милыми». Милота (Cute) рассматривается как микрокосмические ворота в сам процесс акселерации. Для Айрленд и Кроник автоматизация — это не просто замена труда роботами, а процесс радикальной субъективной дестабилизации.

Glass House Каждый раз прилетая в Штаты я поражаюсь тому, как здесь умеют маркетировать любые места, а ещё как в любой глуши можно найти какой-то уникальный спот, который поразит глубиной. Так, мы взяли машину и поехали из Нью-Йорка в Новую Англию смотреть The Glass House. Поместье, павильоны и концепция дома The Glass House – это целое поместье-лаборатория площадью около 47 акров в Нью-Кейнане, Коннектикут. Сам стеклянный дом Филип Джонсон хозяин и архитектор дома завершил в 1949 году, он сделал наружные стены полностью стеклянными и убрал внутренние перегородки — радикальный по тем временам жест. Внутри все объединено в единое перетекающее пространство с кирпичным цилиндром, скрывающий ванную и камин. «Стенами» служит сам пейзаж: дом одновременно стоит в ландшафте и является его частью. Но главное то, что Джонсон полвека достраивал вокруг дома «павильоны», постройки, каждая из которых была экспериментом с формой и идеей. Так поместье превратилось в целый архитектурный кампус: ▫️Brick House — «глухой» кирпичный дом-компаньон напротив стеклянного, гостевой и одновременно прячущий инженерию. Стекло и кирпич как пара: прозрачность и закрытость. ▫️Pavilion on the Pond — миниатюрный павильон у искусственного пруда; его арки предвосхищают будущий Линкольн-центр Джонсона, но нарочно уменьшены в масштабе. ▫️Painting Gallery и Sculpture Gallery — здания под коллекцию искусства. ▫️Ghost House — «дом-призрак» из оцинкованной сетки-рабицы, сделанный для садоводства Дэвида Уитни. ▫️Lincoln Kirstein Tower — башня-скульптура, посвящённая другу Джонсона, сооснователю New York City Ballet. Джонсон любил взбираться на неё, называя это «лестницей в никуда» с ощущением «безопасной опасности». ▫️Da Monsta — привратный павильон из «искривлённых» красно-чёрных блоков, поздняя, почти экспрессионистская вещь. По сути, всё поместье-лаборатория, где Джонсон экспериментировал с разными способами жить. Он и его партнёр обитали в разных постройках, разбросанных по участку. Именно поэтому критики иронизировали, что стеклянный дом не столько жильё, сколько «салон», приёмная для гостей. Хозяин и его партнёр Филип Джонсон (1906–2005) был одной из самых влиятельных и противоречивых фигур американской архитектуры XX века. Он был архитектором, куратором и первым в мире директором музейного департамента архитектуры в МоМА. Его партнёр — Дэвид Уитни (1939–2005), арт-куратор, коллекционер и критик. Они были парой 45 лет вплоть до смерти с разницей в пять месяцев в 2005 году. Уитни вёл очень закрытую жизнь и вне арт-мира был мало известен, хотя был близким другом Энди Уорхола. Именно он формировал художественную часть поместья: отбирал и приобретал работы, знакомил Джонсона с новыми именами и вёл коллекцию в сторону послевоенной абстракции и поп-арта. В галереях поместья оказались Уорхол, Раушенберг, Фрэнк Стелла, Джаспер Джонс, Лихтенштейн, Синди Шерман, Джулиан Шнабель. Салон и культурный контекст Чтобы понять салон Glass House, надо держать в голове контекст Нью-Йорка, ставшего после войны мировой столицей искусства. Абстрактный экспрессионизм, затем поп-арт, Уорхол и его Factory, авангардный танец и музыка. Джонсон стоял в самом центре этой сети связей: он строил славу не столько на едином стиле, сколько на харизме и знакомствах с иконами культуры, а Уитни связывал его с элитой арт-мира. По выходным поместье превращалось в салон, куда из Нью-Йорка съезжались художники, архитекторы, критики, коллекционеры, среди которых Энди Уорхол, Фрэнк Стелла и Роберт А. М. Стерн. Джонсон, как хозяина был блестящий, но капризный. Гостей он мог называть «рыбами», которым «положено продержаться максимум три дня». Фраза многое говорит о смеси гостеприимства и высокомерия, на которой держался этот салон. Джонсон умер в 2005-м прямо внутри Glass House, а через два года поместье открылось для публики.

США требуют от партнеров выбрать сторону в ИИ-противостоянии с Китаем Госдепартамент США подготовил письмо к 35 странам из альянса Pax Silica. Вашингтон поставил ультиматум и запретил одновременно сотрудничать с американским блоком и входить в китайские ИИ-проекты. Поводом для реакции стало решение Казахстана вступить во Всемирную организацию по сотрудничеству в сфере ИИ, которую Си Цзиньпин запустил в июле 2026 года. Участники Pax Silica получают доступ к совместным инвестициям, американским чипам, закрытым ИИ-моделям и цепочкам поставок редких минералов. США пытаются перекрыть Пекину доступ к этим ресурсам на фоне успеха китайских открытых моделей (open-weight), которые начали догонять разработки OpenAI и Anthropic. В Белом доме заявили, что сидеть на двух стульях и забирать технологии из обоих лагерей странам не позволят.

Знаете, что больше всего меня бесит в некоторых студентах? В неумении "смотреть по сторонам" и "копаться". У меня не открывается файл? Задай вопрос гуглу или ИИ-чату, в чем его можно открыть. В этом браузере у меня не так, как у тебя? Попробуй использовать другой браузер. Ссылка не работает? Наверное, стоит сначала проверить с VPN. Если и с ним проблемы, то тогда я помогу. У меня не те данные? Так это же твои данные, они могут отличаться от моих. А здесь кнопка выглядит по-другому? Да, интерфейсы меняются. Источник правды к ним всегда один – официальная документация. А еще многое зависит от того на какой ОС вы работаете; десктопная, мобильная или веб-версия открыта. SQL вернул ошибку? В ошибке есть указание, что не так. Его просто нужно прочитать и исправить. И таких примеров у меня очень много.

Самостоятельности на курсах не учат, вы уже должны приходить на них с этим навыком. Не всегда есть ровный алгоритм, повторение которого 100% закроет все задачи.

Вот тут я как-то собрал подборку советов "Как правильно учиться?". Не поленитесь почитать. А на работе будет еще хуже. На курсах я стараюсь всегда отвечать, а вот в реальной команде – это не всегда так. В эпоху ИИ меня это удивляет еще больше... Нам дали мощный инструмент на данный момент, но им не пользуются! #обучение | все курсы |материалы по тестированию | видео

💼 Как финансисты Anthropic используют Claude Я недавно разбирал статью Anthropic про то, как они закрывают 95% вопросов к данным без аналитика. Держите ещё один заход из соседней команды – у них есть разбор про то, как с этим живут финансисты. Рассказывает Alice Fong из corporate finance & strategy 🏁 Боль знакомая: квартальная преза для борда, цифры обновляются каждый день, слайды правят несколько человек параллельно. И к дедлайну в тексте на одном слайде одно число, а в таблице на другом – уже другое. Ловить это приходится глазами, перечитывая всю презу целиком Вот как она пустила агентов в свою рутину: • Проверка презы перед бордом. Задача по сути одна: проверь, что каждая цифра и каждое утверждение сводятся к единому источнику правды. И вторым заходом – прочитай это глазами члена борда и отметь, где текст противоречит сам себе или опирается на контекст, которого у читателя нет • Черновик месячного ревью. Она закидывает таблицы из финмодели и просит написать первый черновик тем голосом, которым команда уже пишет: выручка была А против Б, отклонение В%, потому что Г. Дальше правит руками • Разбор чужой финмодели. Claude for Excel разматывает ссылки между вкладками и находит структурные косяки до того, как она потратит вечер на чтение незнакомого экселя • Разные проекты под разные аудитории. Для месячного ревью один, для борда другой. Тон и договорённости отличаются, значит и память должна быть разная

Главное во всей статье: агент забрал не аналитику, а проверку. Сходятся ли цифры между слайдами, то ли это определение метрики, не противоречит ли текст сам себе – вся душная механика, где человек ошибается просто от усталости. А что эти цифры значат и что с ними теперь делать – по-прежнему не его работа

У нас то же самое, только слова другие. Сверка с источником, дедуп, проверка, что метрика бьётся с продовым дашбордом – это уже частично уезжает к агенту. Выйти к продакту и сказать, что делать – пока нет Вот что легко упустить. Определения, договорённости и нужный тон кто-то записал руками один раз – а дальше их надо чинить каждый месяц, когда поменялась форма отчёта или появилась новая метрика. Часы освободила не подписка за 20 баксов, а вот это занудство И дисклеймер, без которого пост будет нечестным. Anthropic тут в тепличных условиях: свои данные, свой контур, фронтир-модель из первых рук и ноль разговоров с безопасниками про NDA У нас же в контуре обычно крутится дипсик годовалой давности, и доверить ему сверку цифр перед бордом – ну такое Плюс всё это надо тащить на себе. В прошлом посте про 95% была отрезвляющая деталь: без поддержки точность за месяц сползла с 95% до 65% Здесь будет ровно так же – перестанешь обновлять контекст, и агент начнёт уверенно писать красивый нарратив по неправильным числам А что у вас первым забрали агенты? Ежегодную индексацию? @tagir_analyzes

Evoke Авторегрессивная интерактивная модель от Alaya Lab для генерации бесконечных управляемых видео-миров Состояние мира отделено от генерации и хранится постоянно - сцена помнит пространство и может жить часами • Управление камерой - движение, повороты, исследование мира • Часы непрерывной генерации без растущего контекста • Смена промпта на лету - новые объекты и события прямо в запущенном мире • Неинтерактивный режим - мир развивается сам • Генерация в embodied-сценах • 14B параметров • 3 шага, без CFG Учитель EVOKE построен на базе LingBot-World. VAE, текстовый энкодер, токенизатор и планировщик от Helios Гитхаб HF #interactive #world

Изменение классических режимов стрельбы В игре Agent 64: Spies Never Die внезапно наткнулся на механику, которую я видел впервые в Metroid Prime 4: Beyond. Смысл в двух режимах ведения огня. Вернее в их переосмыслении, т.к. в большинстве шутеров их и так два: от бедра и через прицел. В этом же шпионском боевике стрельба от бедра ведётся без интерфейсного прицела вообще. Мало того, при движении в сторону оружие чуточку отклоняется, что ещё больше усложняет процесс. Поэтому игрок рефлекторно нажимает правую кнопку мыши и сталкивается с тем, что... вместо приближения камеры или прицеливания через мушку на экране появляется заветное перекрестие прицела, а персонаж при этом останавливается. Что, к слову, ещё лучше телеграфирует то, что герой сосредоточенно целиться! Получается очень необычная динамика перестрелок, но впечатления положительные. К слову, отличная игра, очень рекомендую. Может как-нибудь напишу о ней отдельно. #анализигр #геймдизайн #Agent64

Enjoyable Process Говорят же, что если любишь кататься - люби и саночки возить. На предпринимательском языке говорят "кайф делать половину вещей, но другую половину ПРИХОДИТСЯ делать". Есть вещи, которые мне надо делать. Но препятствием бывает всегда одно из двух: СДВГ или мерзкий процесс, который не по душе. Для первого я стараюсь сделать такой процесс, чтобы я не успел отвлечься, ну и было достаточно залипательно. Обычно в этих процессах всегда есть норм часть (интересная) и есть паузы (в которые риск отвлечься). Например - снять видео на YouTube. Я готовлюсь 30 мин - 2ч обычно (рисую обложку, рисую диаграммы), потом снимаю, а потом сразу монтирую. Чтобы не успеть отвлечься я снимаю в CANVID (про это я снял отдельное видео). Что тут могло отвлечь? - процесс загрузки исходников в монтажный софт (в канвид я снимаю и монтирую сразу в одной проге) - склейка разных видосов (я научился в реальном времени показывать/рисовать/тасовать экраны через хоткеи) А вот есть мерзкие процессы, которые ну лично я не люблю. Это бухгалтерия. Тут конечно создаю папку, добавляю ее в Кодекс, даю логин-пароль от банков (ну точнее браузер авторизую) и прошу все скачать и свести. Соединяю gmail чтобы в почте инвойсы нашел. Но была одна проблема, которую современные ИИ решили - это 50% инвойсов в почте нам в ПДФ не присылаются! Надо залогиниться в софт, в панель биллинга чтобы найти и скачать. И вот благодаря браузер-коннекту и это решабельно. Парюсь ли я что ИИ даю доступ к банку или почте? НИ-ХУ-Я. Альтернатива - это зависшая отчетность, штрафы и огромная тревожность. А при таком раскладе процесс становится даже интереснее, ведь для человека нет ничего более залипательного, чем смотреть на огонь, воду и как ИИ делает за него его работу. Придумайте на любую задачу Enjoyable Process

✨Пиксели печатают трещинами Квантовые точки это крохотные полупроводниковые кристаллы, в которых электроны заперты в очень тесном пространстве. Отсюда их необычные оптические свойства и давняя мечта индустрии: дисплеи QLED с яркими, чистыми цветами и хорошей электрической стабильностью. Проблема всегда была не в самих точках, а в сборке. Чтобы получить большой экран высокого разрешения, миллионы микроскопических пикселей нужно расставить по подложке с ювелирной точностью — и при этом не дать цветам перемешаться между собой. Учёные из Кембриджа придумали способ, который звучит контринтуитивно: они ломают материал специально. Метод назвали печать переносом с помощью растрескивания. Сначала квантовые точки наносят тонким слоем. Они сами держатся друг за друга за счёт сил притяжения между частицами. Дальше в этом слое создают контролируемые трещины, которые рвут связи ровно там, где нужно, — так и вырезается рисунок будущих пикселей. Остаётся снять получившийся узор и перенести его на подложку с тонкоплёночными транзисторами. Пиксели получились размером до 600 нанометров, а равномерное покрытие удалось выдержать на площади до четырёх дюймов. Собрали полноцветный активматричный дисплей с плотностью 341 пиксель на дюйм. Сделали и синий дисплей в гибком исполнении. Приятный бонус: у экранов, собранных этим методом, выше максимальная яркость и дольше срок службы, чем у аналогов с другими способами нанесения. До серийных телевизоров, конечно, ещё далеко, но подход масштабируется — а это главное, чего от таких технологий и ждут. @droidergram