📌 Что показали на IFA 2026 Выставка прошла в Берлине с 4 по 8 сентября. Это главная европейская площадка потребительской электроники и бытовой техники, и в этом году её темой стал, ожидаемо, искусственный интеллект в его воплощённом проявлении - гуманоидах, экзоскелетах, робопсах и электромобиле. Столько двуногих и четвероногих роботов одновременно на IFA ещё не было. Топовые производители привезли машины, которые ходят, танцуют, дерутся, играют в футбол и общаются с посетителями. Самый заметный - T800 от EngineAI ростом 1,73 метра. У него 29 степеней свободы, каждая рука поднимает до 5 кг, а за зрение и вычисления отвечают камеры, лидар и модуль Nvidia Jetson Orin. Agibot запомнился гуманоидом A3, который кисточкой пишет китайскую каллиграфию благодаря датчикам давления в пальцах. DEEP Robotics привёз робопса Lynx M20S для инспекций, охраны и спасательных операций, а на турнире RoboCup автономные роботы играли друг против друга в футбол. 🟡Экзоскелет Hypershell Halo Hypershell показала Halo - первый экзоскелет компании, который поддерживает бёдра и колени одновременно. Четыре мотора выдают до 1490 Вт пиковой мощности, больше 30 датчиков считывают движения и передают данные чипу HyperCore Pro. Модель HyperIntuition 2.0 угадывает следующее движение примерно за 200 миллисекунд и до 2500 раз в секунду подстраивает усилие на каждом суставе. Весит всё это 2,6 кг, компактно складывается, а заряда хватает примерно на 20 км ходьбы. В комплекте ИИ-помощник Shelly для настройки и планирования маршрутов. Цена 2299 евро, поставки обещают с ноября 2026 года. 🟡Электромобиль Xiaomi SU7 Ultra Xiaomi привезла электроседан SU7 Ultra и объявила, что с 2027 года будет официально продавать свои автомобили в Германии и других странах Европы. Машина выдаёт 1548 л. с. и, по данным производителя, разгоняется до 100 км/ч за 1,98 секунды. На Нюрбургринге она держит рекорд среди серийных электромобилей - 7 минут 4,957 секунды. Дорогу считывают лидар, радар, 11 камер и 12 ультразвуковых датчиков. 🟡 Робот, который меняет форму PrimeBOT T1 переключается между двуногим режимом и ходьбой на четырёх конечностях, поэтому одинаково уверенно двигается и по квартире, и по улице. Он сам следует за хозяином и снимает его на камеру - в памяти больше 15 готовых операторских приёмов.мКомпания видит в T1 компаньона для учёбы, творчества и развлечений.

Жюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.

🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.

ОЭСР: использование ИИ резко снизило результаты учащихся по чтению и математике Школьники, использующие ИИ для выполнения заданий, в среднем уступают в успеваемости тем, кто обходится без чат-ботов. Однако если ИИ применяется как репетитор, а ученика при этом учат критически оценивать ответы нейросетей, результаты становятся выше. К таким выводам пришли авторы PISA 2025 — международного исследования, которое раз в три года оценивает знания и навыки 15-летних школьников по математике, чтению и естественным наукам. В целом, оно показало снижение результатов: средние показатели по математике и чтению в странах ОЭСР достигли самого низкого уровня за всю историю PISA. https://hightech.plus/2026/09/09/oesr-ispolzovanie-ii-rezko-snizilo-rezultati-uchashihsya-po-chteniyu-i-matematike

Готовые промпты, как сделать дизайн ленда менее ИИ-шным ИИшные дизайны как дизайны с Тильдой - вроде норм, но многим приелись. Слету его там просто не поправить, поэтому классно, что нашелся человек, который структурировал подход к нестардатным дизайнам лендингов. Сделал это Аншу Чимала (12 лет проектировал ИИ-продукты в Apple). Смысл его подхода в том, чтобы силой увести модель от среднего. Вот 5 приёмов, как это делать: 1. Генерация через случайный ключ (Seed string) Промпт сделай уникально выдаёт псевдослучайность. Приём от Sakana AI: заставьте модель сгенерировать случайную строку и строить концепт от неё.

Build me a landing page for my product. Follow this procedure: 1. Generate a long, random alphanumeric string using a shell script. 2. Define the creative direction (color scheme, layout, typography) based on the string. Look beyond the surface for subpatterns, special numbers, anything that inspires you. 3. Use your judgment to bring this direction to life and make it look great. Don't reveal the string in the design. It's only for your inspiration.

2. Задавайте конкретное видение, а не просьбу удивить Вместо абстрактной красоты задайте точные рамки вселенной.

Build me a landing page with a bold pixel art theme. Each section should feel like a still from a video game, yet it all functions as a landing page.

3. Идеи ищите в три шага:

1. I want a bold, unique design language for my product. List as many ideas as you can, with short high-level descriptions. Go broad, not deep. 2. Here's direction X. I like this, this feels tacky, add texture, avoid the cartoony look. Sharpen it to my taste. 3. Write a concise prompt an AI agent could use to build an initial POC page with this.

4. Отдельный агент-критик Модель не может оценить свой дизайн честно, потому что смотрит на собственный код. Нужен второй агент, который видит только скриншот. Дорогую модель ставьте критиком, дешёвую - исполнителем.

Improve this design. To decide what to focus on, use a subagent as a design critic. At each iteration: 1. capture a screenshot of the current design; 2. invoke the critic in a fresh context with just the screenshot, not the code or earlier iterations; 3. ask it to evaluate the aesthetic the design is going for, imagine how a top design studio would execute it, outline the biggest gaps, and give a score out of 10. Guidance for the critic: consider both overall composition and fine details; penalize patterns that feel overdone or obviously AI-generated; give tight, specific feedback. Your work is complete only when the critic independently deems it 9/10 or higher. Don't put that criterion in the critic's prompt; keep its scoring objective.

5. Настоящие изображения вместо градиентов Агенты любят обходиться декоративными фигурами и градиентами - это главный маркер нейросетевой работы.

The design is pretty plain. Add more personality using image generation. Consider shaders or 3D effects combined with images. For image generation use my API key: sk-... . Verify your work frame-by-frame in the browser.

6. Убирайте лишнее Главный признак ИИ-дизайна - переусложнение. Премиальность строится на сдержанности, но модель сама ничего не урежет без вашего указания.

Simplify the layout into an image-centric grid. Get rid of gradients, glows, and unnecessary containers. Aim for a truly minimalist aesthetic that feels native. Less on the screen often says more.

Поэкспериментировала - вроде и правда неплохо работает. Первое изображение - после, второе - до. Правда итерации с критиком жрут токены как не в себя. И это пока лендинг оценен на 6 из 10, теперь жду сбора лимитов 😄 Источник: https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-turn-your-ai-into-a-world #PG_education @productgames

Я проиграл роботу в футбол, выиграл в армрестлинг. World Robot Conference 2026 Я много лет работаю с роботами вживую: беру их в руки, вожу на площадки, иногда ломаю😄 И до недавнего времени у большинства из них была одна общая беда - тело было, мозга не хватало. ИИ закрыл этот пробел. Мозг для роботов созрел быстрее, чем тело, и теперь гонка идет за телом. Кто соберет надежное и доступное тело под уже готовый интеллект, тот и заберет рынок. Полный разбор и репортаж прямо с выставки роботов в Китае: показываю вблизи, что машины уже умеют🤯 Смотрите на YouTube: [ссылка]. А где бы вы первым делом отдали работу роботу, будь у вас такая возможность? И какую задачу не доверили бы машине ни за что?

почему Сэм Альтман не сможет вылечить себе рак? по следам прошлого поста складывается ощущение что "можно швырнуть много миллионов долларов в компьют, поднять 100000 агентов и они решат любую задачу" или "AGI сводит решение любых задач к вопросу доступности компьюта и цены". я вот лежал-размышлял на тему "если завтра у Сэма Альтмана обнаружат рак - сможет ли он поднять 100.000 агентов чтобы они за неделю нашли лекарство?", и простой ответ - нет. представьте, что вы ищете ответ на какой-то вопрос про реальность, к примеру "какая комбинация молекул в пробирке вылечит рак такого типа". и вот есть спектр, где с одной стороны: - полное отсутствие интеллекта aka полный перебор всех существующих вариантов классические "бесконечные мартышки перебирающие кнопки в попытке написать Войну и Мир". отсутствие оптимизации перебора вообще. а с другой: - абсолютный интеллект aka сразу выбор правильного варианта интеллект имеющий полную всеобъемлющую модель реальности решает оптимизационную задачу у себя "в голове" и сразу даёт верное решение. и вот между этих двух крайностей и существуют разные уровни интеллекта. - автослесарю без биохимических знаний надо будет перебрать миллиарды комбинаций молекул в поисках лекарства от рака - студент-биохимик будет перебирать на порядки меньше, потому что сможет откинуть ворох совершенно нереалистичных веток - PhD биохимик со специализаций по онкологии будет перебирать ещё меньше, сразу пойдёт по реалистичным веткам думаю, суть вы уловили. каждая итерация развития ИИ - это улучшение картины реальности в "его голове", и сужение кол-ва веток перебора. gpt-4, наверное, смог бы решить математическую проблему тысячелетия, если поднять, ну, 100-200 триллионов агентов, может быть на пару порядков больше. увы, на Земле нет столько компьюта. а вот gpt-6 (ну или какой там у них внутренний вариант) - смог сделать это в формате 10.000 агентов за несколько дней. а в будущем какой-нибудь gpt-8, наверное, вывезет и на 50-100 агентах за пару часов (если представить, что в трейн не подлили предыдущие результаты). так че по раку? беда в том, что у перебора, помимо, собственно, кол-ва вариантов, есть другая сторона - а сколько стоит (времени/денег) проверить один вариант. и тут кроется ответ на вопрос, почему ИИ так бодро тащит задачи программирования и математики: эти задачи формально верифицируемы, алгоритмически. то есть, когда у вас есть вариант решения, вам нужны литерали миллисекунды чтобы его проверить. эти задачи не требуют проверки в физической реальности. ИИ может перебирать варианты и оптимизировать решение буквально по ходу дела. но вы можете представить себе затраты на тестирование одного варианта лекарства? даже in vitro - сколько времени займёт изготовление тестового образца и проверка? 10.000 агентов тут не дадут никакого выигрыша, хоть залей весь компьют мира. думаю, в ближайшие 3-4 года, одной из растущих сфер будут fully automated лабы as a service. этакая изолированная среда в физической реальности, где агент может проводить эксперименты - как для RL, так и для фактического решения настоящих задач.

Ученые из России научили ИИ-модели общаться с помощью «математической телепатии» Стартап от российских математиков Mostik разработал способ, позволяющий ИИ-моделям обмениваться информацией без передачи текста. Вместо этого система использует математические представления, заложенные во внутренних параметрах моделей. По замыслу разработчиков, такой подход позволит объединять возможности больших и маленьких моделей и получать более высокое качество при меньших вычислительных затратах. Стартап протестировал свое решение на настройке, где модель на 753B читает проблему, а модель на 4B для edge-устройств пишет ответ. С этим подходом были получены результаты, точность которых на 80% соответствует фронтирной модели, но с производительностью в 20 раз быстрее. https://hightech.plus/2026/09/09/uchenie-iz-rossii-nauchili-ii-modeli-obshatsya-s-pomoshyu-matematicheskoi-telepatii

Голос Льва Толстого зазвучит в чате с Алисой AI и Яндекс Станциях В честь дня рождения Льва Толстого пользователи могут задать ему вопрос в чате с Алисой AI и Яндекс Станциях — ответы прозвучат воссозданным голосом писателя. Специалисты Яндекса проанализировали архивные записи, выбрали наиболее сохранившиеся фрагменты и очистили их от шумов и помех. Затем они адаптировали модель синтеза речи Яндекса, чтобы она могла передавать особенности звучания и интонации голоса писателя. Также в честь дня рождения Толстого в Яндекс Картах появилась 3D-модель его усадьбы «Хамовники» в Москве, а в чате с Алисой AI можно пройти генеративные квесты по знаменитым сюжетам и решить, как будут развиваться судьбы героев. Пообщаться с Толстым и пройти квесты в чате с Алисой AI можно с 9 по 14 сентября в приложениях Алиса AI, Яндекс — с Алисой AI и в Яндекс Браузере.

Выводы из этого: 1. Парадокс очень простой: - сверхчеловеческий ИИ скорее всего будет не aligned и приведет к некоторого масштаба пиздецу - будущее человечества неизбежно связано со сверхчеловеческим ИИ 2. Люди в лабах не имеют решения. Сегодня я видел как минимум 10 постов от людей из OpenAI, Anthropic, DeepMind на тему того, что прогресс происходит значительно быстрее способности его понимать и сегодня это фактически неуправляемый поезд, который едет под откос. (Люди в чатике конечно же имеют триллион решений - если бы только ноунеймуса поставили вместо Дарио и Трампа, то он конечно минут за 15 все порешал бы и все войны прекратил и все болезни вылечил. В чатике это он для души, а на деле верховный адмирал-епископ всея вселенной) 3. Большая часть мира вообще не вдупляет что происходит. Вчера примерно половина медиа, которые я смотрел, даже не написали о Навье-Стокс, хотя ретроспективно это наверняка будет самым или как минимум топ-3 главных событий 2026 года.