Учёные из Университета штата Пенсильвании собрали ячейку памяти из синтетической ДНК и перовскита, которая работает на напряжении меньше 0,1 вольта и потребляет десятую часть энергии от сопоставимых устройств. Один грамм ДНК вмещает около 215 миллионов гигабайт, но вся эта плотность оставалась бесполезной для электроники, потому что биология и полупроводники физически не хотели работать вместе. Команда обошла несовместимость и получила мемристор — резистор, который помнит, в какую сторону тёк ток, даже после отключения питания, и хранит и обрабатывает данные в одной точке по принципу нейрона. Чтобы ДНК вообще начала проводить электричество, в её слой добавили наночастицы серебра, и заодно это выстроило молекулярные звенья ровнее. Природная ДНК для такой задачи не годится, ведь длинные перепутанные нити ведут себя как мокрые макароны и не поддаются точной укладке. Синтетические фрагменты вышли короткими и жёсткими, их можно располагать с точностью в предельно малых масштабах. На стыке легированной серебром ДНК и перовскита образовались биогибридные дорожки, гнавшие ток через устройство. Электроны надёжно шли при напряжении меньше 0,1 вольта, тогда как стандартная розетка в США выдаёт 120. Устройство держало стабильную работу при температурах под 120°С и оставалось живым при комнатной больше шести недель, что заметно превосходит существующие перовскитные накопители. Работу опубликовали в Advanced Functional Materials и подали патентную заявку, а финансирование пришло от Национального научного фонда, Национальных институтов здравоохранения и двух университетов.

🚀 Купон с подвохом: как работают структурные облигации На днях ЦБ заявил, что самолично разработает стандарты для типовых структурных облигаций. Изначально регулятор рассчитывал, что критерии стандартизации может выработать рынок, но, поразмыслив, решил, не делегировать задачу. Что такое структурные облигации и зачем они нужны инвестору? Разбираются аналитики Market Power.

🔶 В чем подвох? Структурная облигация — это инструмент, доход по которому зависит от поведения определенного базового актива: акций, фондовых индексов, валют, золота, нефти и других. Проще говоря, инвестор заранее соглашается на определенный сценарий: если базовый актив ведет себя заданным образом, он получает предусмотренный доход. Если условие не выполняется, выплата может оказаться ниже ожидаемой или инвестор может потерять часть вложений.

🔶 Условия игры Условия каждой структурной облигации задаются заранее. В них прописываются срок, базовые активы, размер и тип купона, уровень защиты капитала и различные барьеры. Например, доход может зависеть от условий по акциям Сбера. Если к определенной дате котировка акции выше установленного уровня, инвестор получает купон. Если нет — купон может не выплачиваться, а при отсутствии защиты капитала (о ней поговорим далее) инвестор рискует получить обратно меньше первоначально вложенной суммы.

🔶 Защита, купоны и барьеры Одна из главных характеристик структурной облигации — защита капитала. При полной защите капитала инвестору при погашении возвращается 100% номинала независимо от динамики базового актива. При этом динамика может определять дополнительный доход: если предусмотренный условиями сценарий реализуется, инвестор получает доход сверх номинала, если нет — обычно только вложенную сумму. При условной защите возврат номинала зависит от того, достигал ли базовый актив установленного защитного барьера. Различаться могут и купоны: • гарантированный — выплачивается независимо от динамики базового актива; • условный — выплачивается только при выполнении заданного условия; • с эффектом памяти — пропущенный купон может быть выплачен позже, если условие впоследствии выполнится. Некоторые продукты также предусматривают досрочное погашение (автоколл): если в дату наблюдения базовый актив находится выше заданного барьера, облигация погашается раньше срока.

🔶 Как это выглядит на практике Предположим, облигация рассчитана на год, а ее условный купон составляет 20% годовых и зависит от динамики акций Сбербанка. Если к погашению акция находится не ниже первоначального уровня, инвестор получает 100% номинала и 20% купон. Если акция упала на 10%, купон может не выплачиваться. А если условия выпуска предусматривают выплату номинала пропорционально снижению акции, инвестор получит только 90% номинала. Потенциальный доход по структурной облигации может быть высоким, но он не гарантирован и зависит от поведения базового актива. Взамен инвестор принимает дополнительные риски и может в итоге заработать даже меньше, чем на обычной облигации.

🔶 Где можно потерять деньги Перед покупкой структурной облигации важно смотреть не только на заявленный купон, но и на условия его выплаты и возврата капитала. Особое внимание стоит обращать на: • уровень защиты капитала; • защитный и купонный барьеры; • базовые активы; • как рассчитывается выплата по корзине активов (по лучшему, худшему или среднему результату); • наличие эффекта памяти; • условия досрочного погашения. Кроме того, сохраняется кредитный риск самого эмитента и риск низкой ликвидности – бумагу может быть сложно продать до погашения по справедливой цене. Главный вывод: структурная облигация позволяет собрать заранее заданный инвестиционный сценарий – например, заработать на росте рынка или получить повышенный купон при определенных условиях. Но потенциально высокая доходность не бывает бесплатной: важно понимать, какой риск инвестор принимает взамен и при каких условиях может потерять часть капитала.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

как выглядят вотермарки в ai gen контенте в 2026м году 🤔 Что картинки и видео включают в себя лейблы давно не новость. На прошлой неделе антропик (разработчик клода) включили невидимые вотермарки в текстах, а в начале августа suno анонсировали то же самое для музыки. Давайте разберемся как это работает и какие комментарии дают крупные игроки на этот счет. Итак, какие бывают вотермарки: 1️⃣ метаданные (они же c2pa) - подписанный паспорт внутри файла: чем сделано, когда, что редактировали. Проверить может кто угодно, ключи не нужны. Довольно ненадежная история, так как нет защиты от скриншота и слетает при сжатии в соцсетях 🧠 2️⃣невидимая метка в самом сигнале (например synthid от гугла) - находится в пикселях, звуке или выборе слов. В пикселях кстати ее довольно быстро нашли умельцы из твиттера. Скриншоты и сжатие переживает, но все что можно узнать - только сгенерировано или нет. Какой моделью, когда - эта информация не хранится. Кстати, в мае 2026го года таких файлов было уже больше 100 миллиардов 😮 Ожидаемый вопрос, а как это работает в текстах? 😂 Если у вас была версия, то скорее всего она правильная, потому что это вроде как единственный разумный вариант. Когда модель выбирает между равноценными словами, например "интересно" или "любопытно", выбор делается не случайно, а по криптографическому ключу. На смысл это не особо влияет, но статистика выборов становится узнаваемой. Ожидаемо это плохо работает на документах и коде, где нет творческой вариативности, но справедливости ради, как по мне так писать руками код в 2026м году это уже какое-то извращение 😠 По словам авторов, небольшие правки метку не убирают, а вот переписанный своими словами текст целиком - вполне зачем это все? 🐵 Увы, не из любви к человечеству и гневным коментаторам в тик токе, которых достал эйай. Антропик в июле подписали европейский кодекс по маркировке ии-контента, это новое требование ai act, которое кстати уже вступило в силу, а suno анонсировали вотермарки на фоне исков от universal и sony. Все упирается в авторские права и правовую плоскость Надя, а ты сама писала этот пост или ...? Щас проверим 😅 Ну почти, антропик анонсировал api проверки эйай/не эйай для сторонних разработчиков, но он еще не запущен, даты нет, в справке так и написано "детали будут в будущей документации". Как по мне это юридическая отмазка и точно не приоритет (пока) Кстати, youtube и X уже автоматически лейблят видео, читая и c2pa и synthid, причем независимо от того раскрыл автор или нет, частично замечала автометку на pinterest. Но в большинстве случаев раскрытие AI пока остается ручным. Текст платформы не проверяют - только картинки, видео и звук. Могут проверять массовость реплаев и искать агентов, которые ведут соц сети за вас (так недавно снесли 40 тыс аккаунтов в твиттере) 🎧 Есть ли официальные комментарии про охваты? Youtube при запуске отдельно сказали, что помеченные видео не режутся в рекомендациях и не теряют монетизацию. Но сам факт, что платформа теперь умеет отличать одно от другого автоматически и без вашего участия - это рычаг, которого раньше просто не было. Да и у части продуктов большие репутационные риски за использование ai контента, тот же гуччи с ai-визуалами к неделе моды в Милане, которых разнесли за "дешево и лениво". А aerie сделали ровно наоборот, выкатили кампанию с памелой андерсон и слоганом "you can't prompt this" и получили +23% к продажам в квартале. Это конечно не значит что эйай контент нельзя использовать, можно и нужно, но стоит изучать отношение вашей аудитории к этой теме, даже если платформы не урежут охваты 🤑 @neural_prosecco

Перовскитные панели обогнали кремний по выработке энергии в полевых испытаниях Китайские исследователи разработали защитное покрытие для перовскитных солнечных панелей, которое повышает их стабильность и помогает сохранить высокую эффективность на больших площадях. На панели размером с обеденный стол удалось получить КПД 22% и мощность 158,4 Вт — рекордный показатель для перовскитных модулей такого масштаба. Технология также прошла испытания в реальных условиях и показала более высокую выработку, чем соседняя кремниевая установка. https://hightech.plus/2026/08/19/perovskitnie-paneli-obognali-kremnii-po-virabotke-energii-v-polevih-ispitaniyah

Не меняйте уровень "размышления" модели посреди диалога! 🤷‍♂️ Оказывается, много кто так делает. Типа в начале диалога используют xHigh, чтобы получить лучший результат, а потом меняют на medium, чтобы сэконоить токены. 😬 Но это работает ровно наоборот! Вы тратите х2 токенов OpenAI кэширует контекст диалога, чтобы старые сообщения не нужно было каждый раз заново обрабатывать. Это в целом повсеместная практика, но работает это только в том случае если старые сообщения не менялись. А, как оказалось, уровень "размышления" прописывается в системном промпте (считай нулевое сообщение), а значит его изменение просто сбросит кэш и все сообщения придется обрабатывать заново. 🤷‍♂️ В общем, если начали уже вести диалог, то не меняйте настройки модели. Лучше начать новый диалог с нужными настройками, если это так необходимо 👌 Свята место | 10МДК | YHub

Китайские разработчики ИИ обходят санкции США через облачные сервисы в Азии Китайские ИИ-компании, включая Moonshot AI, ByteDance, Alibaba и Tencent, находят способы тренировать свои флагманские модели на запрещенных чипах NVIDIA (включая GB300). По данным источников CNBC, разработчики не покупают физические ускорители, а арендуют вычислительные мощности через зарубежные дата-центры в Таиланде, Малайзии, Индонезии и Японии. Юридически это не нарушает текущий режим экспортного контроля США, так как он регулирует только поставку оборудования, но не удаленный доступ к нему. Лазейку в законодательстве пытаются заблокировать с помощью нового американского законопроекта RASA (Remote Access Security Act), который уже одобрен Палатой представителей. Документ обяжет облачных провайдеров внедрять строгую систему верификации клиентов (KYC). Однако эксперты отмечают, что принятие закона задерживается в Сенате из-за сопротивления IT-отрасли, а разработка и внедрение рабочих механизмов контроля удаленного доступа могут затянуться на месяцы.

Фазовщики, заливщики, контуровщики. Для тех, кто помнит, что такое штифты(есть на видео) и калька. И ацкие сканеры. Наверное никто уже (кроме нейродеда) не помнит (а 95% и не знают), то в классической мультипликации были три самые пьющие профессии. Фазовщики, контуровщики и заливщики. Гениальный режисер-мультипликатор рисовал только ключевые кадры своей твердой (не всегда) рукой. На кальке. Типа мячик на земле, мячик в воздухе. Потом приходили фазовщики, и дорисовывали недостающие кадры, чтобы было 12 кадров в сек. Это примерно то, что делает любой 3Д-пакет, интерполируя движение между ключевыми кадрами, поставленными аниматором. Потом приходили контуровщики и обводили карандашные наброски жирными черными контурами и переносили все это на целлулоид. Потом приходили самые пьющие, заливщики. Они переворачивали целлулоид и заливали внутренность контуров цветными красками. Чтоб было красиво и в соответствии с колор-чартом. Переворачивали, чтобы контур был "сверху" над заливкой, если перевернуть обратно. Работа была ацкая, люди реально спивались (вы думали, откуда такая склонность выпивать не чокаясь). На видео босс рисует, остальные пока разминаются. @cgevent

Ну, за барабанщиков. И аниматоров. Disney Research научили 3Д-пероснажа играть на барабанах слуiая обычную музыку. На вход подаётся аудио, а diffusion-модель генерирует полноценную 3D-анимацию барабанщика - движения корпуса, рук и палочек, причём удары должны попадать в нужный барабан в нужный момент. Это сложнее обычной music-to-motion: палочка движется быстро, промах даже на несколько сантиметров сразу ломает иллюзию. Поэтому авторы разделили обучение на две задачи: естественность скелетной анимации и отдельно точность палочек. В результате заявлена точность попаданий до сантиметрового уровня, при этом тело не превращается в механического робота. Что невыносимо круто - системе не нужен MIDI или заранее размеченный трек с нотами. Авторы собрали собственный датасет, придумали аугментации и добились работы с обычным аудио, которого модель не видела при обучении. Для проверки они даже ввели две отдельные метрики: расстояние между палочкой и целью в момент удара и корреляцию движения с аудио. В пользовательских тестах сгенерированную анимацию часто не могли отличить от настоящего motion capture. Еще раз: это уже не просто "персонаж двигается в ритм", а попытка восстановить из одной звуковой дорожки физически осмысленное исполнение на конкретном инструменте Может быть полезно для игр, виртуальныо-метаверсных музыкантов и ну и автоматической анимации персонажей. https://studios.disneyresearch.com/2026/08/18/generalized-audio-driven-synthesis-of-precise-drummer-motion @cgevent