Интересное в мире хай-тек 15 сентября 2026 Кратко о событиях за прошедший день ⌨️ Google представила голосовые модели Gemini 3.8 Live и 3.8 Live Extended Thinking с поддержкой 97 языков, распознаванием видеопотока и вызовом инструментов без разрыва диалога. Версия Extended Thinking способна выполнять сложные рассуждения параллельно с речью, заняв первое место в Speech to Speech Quality Index с оценкой 82,6 балла. 🦴 Valve выпустила сборку SteamOS 3.9.1 Preview, обновив базу системы до ядра Linux 7.2 и оболочки KDE Plasma 6.7.3 в десктопном режиме. В патч также вошли исправления вылетов на Legion Go 2, исправленная система ограничений FPS для внешних дисплеев и базовая поддержка спящего режима (гибернации) на уровне ОС. 💻 Производители начали продажи сертифицированных кабелей HDMI 2.2 Ultra96 с пропускной способностью до 96 Гбит/с. Новый стандарт удваивает скорость HDMI 2.1 и позволяет передавать несжатый видеопоток 4K при 240 Гц или 8K при 60 Гц, однако современное поколение видеокарт NVIDIA, AMD и Intel пока ограниченo предыдущими версиями разъема. 🟢 NVIDIA опубликовала характеристики профессиональной видеокарты RTX PRO 5500 Blackwell с 84 ГБ памяти GDDR7 и 416-битной шиной. Новинка получила 21 760 ядер CUDA (как у GeForce RTX 5090), пропускную способность 1398 ГБ/с, энергопотребление до 600 Вт. #хайтекзадень

Ребята, почитала вчера ваши комментарии и прямо загордилась, что вы меня так высоко определили 😍 но, к сожалению, ни в OpenAI, ни в Anthropic уже больше года нет продуктовых вакансий в Лондоне. И я, кажется, всех смутила своей любовью к этому эмоджи 🤗🤪 А стартовала я в Google - DeepMind - AI Labs. Это департамент, цель которого - тесно работать с исследователями в DeepMind и запускать стартапы на основе их новейших разработок. Первый «стартап», над которым я буду работать, - это линейка продуктов для ученых, который анонсировали на Google I/O https://research.google/blog/a-new-era-of-innovation-google-research-at-io-2026/ Для меня это 100% работа мечты, и я до сих пор не могу поверить, как удачно все сложилось. Хочу сделать серию постов про собеседования для продактов, на основе своих свежих впечатлений - пишите в комментариях, про что интересно узнать!

🚨 Google обвинили в том, что она взяла open-source код мобильного AI-агента, убрала имена авторов и выпустила его как Artemis. Команда mobile-use нашла очень странные совпадения: - из 229 файлов 228 были идентичны - внутри остался агент с случайным именем hopper и тем же prompt - в раннем pyproject.toml сохранились имена трёх разработчиков mobile-use - в следующем коммите эти имена заменили на другого автора, а остальные 228 файлов не изменились Команда не возражает против использования их Apache 2.0-кода, претензия именно к отсутствию attribution. После публичной жалобы в репозитории Google уже появился PR с исправлением attribution. Очень неловкая история для компании, которая сама построила огромную часть своей репутации вокруг open source. https://github.com/google/artemis/issues/40

Google закрыла уязвимость в Android, позволяющую взломать смартфон без действий владельца Сентябрьский патч безопасности для Android устранил уязвимость, которая позволяет удаленно выполнять код на устройстве без каких-либо разрешений и действий со стороны владельца. Какая именно из уязвимостей использовалась для такой атаки, Google не раскрывает. Всего свежий патч содержит около 200 исправлений, из которых 33 имеют статус критических. При этом сразу 8 критических уязвимостей с риском удаленного исполнения кода найдены в компоненте System. Ситуация осложняется тем, что по данным самой Google, порядка 40% всех эксплуатируемых Android-смартфонов в мире уже не получают обновления безопасности и остаются без защиты.

Google убрала Pixel Tablet из своего магазина Похоже, Google действительно поставила развитие планшетов на паузу. Pixel Tablet, представленный ещё в 2023 году, исчез из Google Store вместе с целым разделом планшетов. Остались лишь некоторые аксессуары. О разработке Pixel Tablet 2 ходили слухи ещё в 2024 году, а в 2025-м Google подтвердила, что работа над устройством приостановлена. И это уже не первая попытка компании закрепиться на рынке планшетов: после Nexus 7 выходили Nexus 10, Nexus 9, Pixel C и Pixel Slate, но массового успеха они не добились. Похоже, сейчас Google предпочитает не конкурировать с iPad напрямую и сосредоточиться на других категориях устройств.

🤖 Очень странный ИИ-ассистент от Google… Google официально объявила, что их ИИ-приложение Dreambeans становится доступно всем пользователям в США. Что это такое. Сервис собирает данные из Поиска, Gmail, Фото, Календаря и Gemini, чтобы выдавать умные рекомендации по покупкам, путешествиям, напоминания о событиях и многое другое. Все эти советы сопровождаются жутковатыми иллюстрациями с изображением самого пользователя в стиле сказочных рисунков. Приложение уже можно скачать на Android и iOS. На наш взгляд, использование сгенерированных аватарок пользователя, довольно рискованный ход. С одной стороны, это делает интерфейс персональным, с другой — вызывает лёгкое отторжение и ощущение слежки. С другой стороны, это новый мир, в котором мы живём. Поэтому может пора к этому и привыкнуть. @droidergram

Про собесы в Google на FDE с нанимающей стороны  #google #interviews Я тут активно собеседую в гугл на AI FDE. Мог бы написать, что сотни собесов провел, в реальности – 30. Немного расскажу про этот собес на Role Related Knowledge. В целом он на AI agentic system design, но с вкраплениями нашего любимого консалтинга.  Юзкейс описывается очень расплывчато, буквально один абзац в духе “надо сделать агентную систему, чтоб повысить продуктивность в такой-то задаче”.  Далее 3 части: - Scoping (15 мин) - MVP & system design (25 мин) - Evaluation, deployment & scalability (15 мин) То есть в начале надо понизить энтропию, задать ключевые вопросы про проект. Тут в целом неплохо все справляются, хотя нередко упускают ключевые вопросы – каковы критерии успеха? Сколько времени есть на разработку? И тд. MVP & system design – предложить архитектуру, в целом не сильно отличается от классического ML сисздиза. Тут я часто вижу 2 сценария: - Cloud architect как из мема про Амазон: “фронтенд сюда, бэк такой, очередь добавим, load balancer и шардирование не забудем”. То есть в лего поиграли, а что, какая задача вообще решается? Как мы создадим драфт RFP, чтоб он был не совсем сгаллюцинированный? Кандидаты из этого кластера упускают AI engineering часть, видимо неявно полагая, что AI – магия, оно сработает само.  - Еще есть крайность, когда на любой чих тебе расписывают рой агентов: один для чтения с google drive, второй для создания имейла, третий для краулинга инета. Зачем тут целая мульти-агентная система, а не просто агент с набором тулов – не могут пояснить. У нас в кейсе где-то есть намеки на RAG, так что в качестве технического уточняющего вопроса я часто спрашиваю, как реализовать source attribution в классическом RAG – то есть как в нужном месте сослаться на релевантный документ и нужную часть в нем. В целом база (поясни просто, какую метадату надо хранить рядом с эмбеддингами), но оказывается, если чуть копнуть, уже примерно половина кандидатов толком не может пояснить.  Наконец, часть про прод и evals – в целом довольно неплохо отвечают. Но тут тоже сразу заметно, кто реально настраивал условную телеметрию агентов, а кто про это в книжках прочитал.  Стата пока такая: 3 strong hire, 4 hire, остальные – разные формы отказа. Это при том, что как мне кажется, я максимально лояльно собеседую, еще свежи в памяти собственные заходы по собесам.  Из кеков: один товарищ предлагал взять последнюю крутейшую модель, например Gemini 1.5 Pro. Пришлось мне еще 40 минут вести собес, но уже все было понятно. А еще коллега отсобеседовал чела, все норм, оставил ревью, потом рекрутер написал, что это был бот. Еще моей коллеге кандидат уверенно заявил, что она секси, ну тоже no go.

Google придумал, как тратить меньше токенов на длинные задачи Обычно агент таскает за собой всю историю: сообщения, действия, ответы инструментов и т.д. Учёные из Google предложили оставлять после каждого шага только короткое описание текущего состояния задачи, инструкцию и последнее наблюдение. Метод называется SKILL.state. В тесте на 100 шагов обычный подход потратил около 1.06 миллиона токенов и показал точность 91%. SKILL.state использовал примерно 65 тысяч токенов и достиг 94% точности. На 200 шагах разрыв стал ещё заметнее: 122 тысячи против более 5 млн токенов. На практических тестах результат тоже оказался лучше. В заданиях на работу в службе поддержки SKILL.state также чаще доводил задачи до конца. https://arxiv.org/abs/2608.26263

Google и Microsoft вместе разрабатывают WebMCP — будущий веб-стандарт, через который сайты смогут предоставлять свои функции ИИ-агентам. Если давали агенту задачи в браузере, то видели, как он работает. Открыл страницу, снял скриншот, посмотрел, нашел кнопку, нажал, снова посмотрел. Иногда промахнулся, вернулся, попробовал еще раз. С WebMCP сайт может сам рассказать агенту, что на нем можно сделать, какие данные передать и какой результат он получит. Если знаете как устроен MCP, то поймете и принцип WebMCP. Тут кстати есть сравнение. Сайты просто будут регистрировать доступные агенту функции, либо через JavaScript функцию document.modelContext.registerTool(), либо с помощью HTML атрибутов toolname и tooldescription на формах. Для Lovarus вижу здесь интересную возможность. Человек описывает, какой сайт ему нужен. Lovarus создаёт страницы, каталог, формы — и вместе с ними инструменты для ИИ-помощников будущих посетителей. Владельцу сайта не придётся отдельно разбираться, как всё это подключить. Тогда посетитель сможет прийти со своим помощником и поручить ему часть действий на сайте. Особенно полезно там, где много параметров: подбор товаров, расчёт стоимости, запись на услугу. Стандарт пока экспериментальный, поддержка есть не везде. Но поскольку стандартом занимаются гиганты, думаю они доведут его до прода. Десктопный ChatGPT уже использует этот стандарт работая с сайтами.

Интересная инфографика от Epoch, показывающий насколько быстро растёт компьют используемый большим лабам. За два года с декабря 2023 по декабрь 2025 количество компьюта доступного OpenAI выросло в 17 раз (под конец 2025, скорее всего, обогнав Google DeepMind), а у Anthropic за один 2025 год — в 6 раз. Важно что тут показываются именно конечные потребители, а не владельцы компьюта, ведь OpenAI и Anthropic именно что арендуют весь свой компьют и не строят своих датацентров. А у остальных в списке ситуация обратная — они своим компьютом владеют, но пользуются не всем. Он как сдаётся в аренду, так и уходит на другие внутренние нужды, помимо ИИ лаб, например рекомендательные системы. Интереснее всего тут выглядит Google, который в последнее время умудрился одновременно тратить компьют на крупных внутренних пользователей за пределами GDM, сдавать компьют в аренду Anthropic и компаниям поменьше, и при всём этом начал арендовать видеокарты у SpaceX AI. Я не завидую людям которые будут пытаться подсчитывать количество компьюта у GDM по состоянию 2026. @ai_newz