⚡️ Liquid AI выжала почти BF16-качество из 4-битных моделей Компания выпустила новые Q4_0-чекпоинты для LFM2.5-230M, 350M, 1.2B и 2.6B, обученные через Quantization-Aware Distillation. Суть QAD простая: высокоточная модель выступает учителем для уже квантованной 4-битной версии. В итоге сохраняются низкое потребление памяти и высокая скорость Q4_0, но заметно возвращается качество, потерянное после обычной квантизации. По тестам Liquid AI новые модели сохраняют примерно 96,5–97,4% качества BF16. Для младших моделей QAD закрывает больше 70% разрыва между обычным Q4_0 и BF16. При этом скорость инференса остается на уровне обычного Q4_0, потому что формат GGUF, layout тензоров и runtime не меняются. Тестировали в том числе на MacBook Pro с M5 Max, Galaxy S26 Ultra и Raspberry Pi 5. https://liquid.ai/blog/qad

CADPA: Игровой рынок Китая в H1'26 Отчёт представили 30 июля на конференции CDEC в Шанхае. Это официальная отраслевая статистика, которую готовит игровой комитет китайской ассоциации CADPA. Все цифры в отчёте приводятся в юанях. Пересчёт в доллары здесь и далее по курсу ~6,74 юаня за доллар на середину августа 2026 года. ❗️CADPA считает выручку китайских площадок и китайских разработчиков. Зарубежные игры, официально не изданные в Китае, в эту статистику не попадают. Рынок ▫️Объём внутреннего рынка Китая в H1'26 составил 188,45 миллиарда юаней (~$27,9 миллиарда), +12,17% YoY. ▫️Игроков в стране к июню 2026 года насчитали 684 миллиона (+0,82% год к году). Аудитория почти не растёт, рост рынка происходит за счёт улучшающейся выручки с пользователей. ▫️Китайские игры собственной разработки заработали внутри страны 163,36 миллиарда юаней (~$24,2 миллиарда), +16,31% год к году. На них приходится 86,7% внутреннего рынка, и растут они заметно быстрее рынка в целом. Экспорт ▫️За рубежом китайские игры заработали $12,37 миллиарда (+30,22% год к году). За цифру отвечают как успешные legacy-проекты, так и новые релизы. ▫️По географии, основные рынки для китайских мобильных игр не поменялись: США (32,31% зарубежной выручки), Япония (14,05%) и Южная Корея (7,48%). Вместе это 53,84%. ▫️Германия, Великобритания и Франция вместе дают 10,14% от зарубежной выручки, доля этих стран немного подросла. ▫️По выручке, если рассматривать топ-100 китайских мобильных игр за рубежом, лидируют стратегии - на них приходится 46,91% выручки. Дальше идут merge-игры (16,22%) и RPG (9,62%). ▫️Merge-игры за год прибавили на 9,74 процентных пункта по выручке. ❗️Так как источник на китайском, есть сомнения, речь о +9,74% YoY или о +9,74 процентных пунктах. В любом случае, рост существенный. Платформы ▫️Мобильные игры внутри Китая заработали 135,21 миллиарда юаней (~$20,1 миллиарда), +7,9% год к году. Это 71,75% внутреннего рынка. ▫️Среди топ-100 мобильных игр по выручке больше всего RPG (22% от общего числа) и стратегий (11%). ▫️А вот по самой выручке в топ-100 первое место у шутеров - 26,23% от всей выручки, и год к году они заметно прибавили. MOBA, как жанр, упал на второе место (18,96% от всей выручки), RPG на третьем месте (14,35%). ▫️Клиентские PC-игры заработали 45,29 миллиарда юаней (~$6,7 миллиарда), +27,92% год к году. На этот сегмент приходится 24,03% рынка и это второй по росту (после мини-игр) сегмент внутреннего рынка. Рост в CADPA связывают с кроссплеем между PC- и мобильными версиями и с отличными результатами нескольких давно живущих проектов. ❗️Клиентские PC-игры в Китае растут в три с половиной раза быстрее мобильных. Впрочем, абсолютные размеры рынка сильно меньше. ▫️Браузерные игры заработали 2,02 миллиарда юаней (~$299 миллионов), -8,47% год к году. Падение продолжается уже несколько лет. ▫️Консольные игры заработали 961 миллион юаней (~$143 миллиона), -7,06% год к году. Основная причина - отсутствие хитов уровня Black Myth: Wukong. ❗️Речь только про официальные консольные продажи внутри Китая. Серый импорт и покупки в зарубежных регионах сюда не попадают, так что реальные цифры выше. ▫️Игры с киберспортивными дисциплинами заработали 89,62 миллиарда юаней (~$13,3 миллиарда), +11,12% год к году. ▫️Аниме-игры заработали 13,27 миллиарда юаней (~$1,97 миллиарда), -8,97% год к году. ▫️Казуальные мобильные игры заработали 18,21 миллиарда юаней (~$2,7 миллиарда), +10,74% YoY. На внутриигровые покупки пришлось 67% всей выручки, на рекламу - 33%. ▫️Мини-игры заработали 31,66 миллиарда юаней (~$4,7 миллиарда), +36,01% год к году. Это самый быстрорастущий сегмент китайского игрового рынка. ▫️Внутри мини-игр внутриигровые покупки принесли 21,14 миллиарда юаней (+38,12%), реклама - 10,52 миллиарда юаней (+31,94%). ▫️Впервые в отчёте появились настольные игры. Сегмент заработал 3,87 миллиарда юаней (~$574 миллиона), и немного растёт - на 4,03% год к году. ▫️Цифровые настольные игры принесли 1,997 миллиарда юаней (51,6% всей выручки), физические - 1,87 миллиарда юаней (48,4%). Источник

(c) Это та самая архитектура, которая позволит запускать Fractal MAS R=3, плодя сотни и тысячи субагентов по разным проектам и воркспейсам. Все их запросы, как через воронку, будут элегантно проходить через единый MCP-сервер, гарантируя отсутствие багов, DB Corrupts и спама интерфейса! Готов перевести эту концепцию в реальный код MCP-сервера, если вы дадите зеленый свет на реализацию. // Fractal MAS R=3 • это фрактальная / рекурсивная декомпозиция задачи большой над подзадачи и если задачу нельзя отдать какой-то "тупой" модели, мы дальше ее дробим фрактально. R=3 это когда таких дроблений может быть 3 уровня. это типа 3*3*3 дроблений (если на 3 подзадачи делить на каждом проходе) -> 27 агентов/процессов в конце будут в итоге и каждый из процессов / узел предыдущий работают через спекулятивные роутеры. Всего узлов 1+3+3*3+3*3*3 -> 40 узлов которые декомпозируют большую задачу - при этом максимально абстрактную, которую по пути надо изучать/делать исследования / делать MVP, A/B тесты, выбирать разные решения и упаковывать в конечную архитектуру решения/ответа. Интересно у меня агенты сами решили так проапдейтиться за счет саморефлексии и моих уточнений / жалоб во время работы в разных чатах. Держу вас в курсе. Пока "на чай" Арни и Сара не заходили. 🤖

✔️ Апдейт ChatGPT: изолированный контекст в Projects, тесты для проверки знаний и правки для Android У проектов появился переключатель контекста - модель может брать общую память или работать только с тем, что загружено внутрь проекта, игнорируя историю остальных чатов. Пересоздавать проект для этого не нужно. Проекты с общим доступом работают только во втором режиме. Пользователи платных тарифов стали видеть на стартовом экране персональные подсказки, которые собираются из прошлых чатов и истории использования инструментов. Бесплатным и образовательным аккаунтам добавили генерацию тестов для самопроверки. В приложении для Android починили сброс фокуса при подключении физической клавиатуры, а кнопка голосового ввода больше не пропадает после того, как прикрепишь файл. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

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