Влияние профессионального спорта на продолжительность жизни





«Яндекс Музыка» подготовила для пользователей персональные итоги лета — сервис формирует индивидуальную фестивальную афишу из 10 артистов, которых слушатель слушал чаще всего за последние три месяца, и показывает, сколько других подписчиков оценили бы такой состав.
Помимо афиши, в «Распаковке» доступны и другие данные: главный артист лета, главный трек и общее количество минут, проведённых с музыкой. Функция уже доступна всем подписчикам «Яндекс Плюсiа».



Китайская Dreame Technology, известная роботами-пылесосами, официально закрывает своё автомобильное направление — спустя год после того, как обещала выпустить электромобиль «лучше, чем у Bugattii». На выставках компания демонстрировала несколько концептов, включая «машину-ракету» Nebula Next 01 Jet Editioni с системой реактивной тяги, и создавала впечатление серьёзной подготовки к выходу на авторынок.
По данным китайских СМИ и уволенных сотрудников, все презентованные машины оказались фикцией: одни — макетами на радиоуправлении, другие — вообще без шасси или доработанными прототипами сторонних фирм. Сама Dreame при этом официально говорит лишь о «корректировке части направлений», а не о полном закрытии проекта.
Anthropic (создатели Claude) опубликовали «The AI-Nativei SDLCi playbook» — пошаговое описание трансформации процесса разработки ПО с учётом искусственного интеллекта. Речь не просто о использовании ИИ-ассистента для написания кода, а о встраивании ИИ в каждый этап жизненного цикла — от планирования до поддержки.
Это продолжение более широкого тренда: концепцию AIPDLCi (развитие классического SDLC с учётом влияния ИИ) ранее предложил Amazon, а в России её внедряет Сбер. Материал автора канала «Мы ж программист!» упоминал эту тему ещё в марте — теперь Anthropic формализовала подход в виде официального плейбука.

В сообществе Нейронавт показали технику переноса «чувства детализации» от Z-Imagei — компактной 6B image-модели, хорошо прорабатывающей текстуры, — в чекпоинты других видео-движков без переобучения и изменения архитектуры. Сначала приём применили к MiniMax-H3i, затем к Joy-LTX 2.5.
Результат: окружение, материалы и лица становятся заметно детальнее (краска, ржавчина, вода, солома, листва, кожа), при этом видео, звук и поведение базовой модели не меняются, а детализация не «плывёт» между кадрами при склейках.