Dongfeng уже в октябре отправит гуманоидных роботов на заводы — в следующем году они должны догнать людей Dongfeng уже в октябре начнёт использовать собственных гуманоидных роботов Xiaodong на автозаводах — они будут сортировать детали и проверять качество. До конца года компания хочет запустить их мелкосерийное производство, а к концу 2027-го довести возможности роботов до уровня человека. Робопсы Yuanzai пока получат более простые задачи: встречать посетителей в автосалонах и патрулировать территории. Китайские автопроизводители массово включились в гонку человекоподобных роботов, рассчитывая применять их не только на заводах, но и продавать за рубеж. #dongfeng #китайскиепроизводители #человекообразныйробот #робототехника 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🤔 Главная угроза энергосетям — человек с ИИ The Verge разобрали главную причину дискуссий вокруг ИИ, за последние недели – кибербезопасность. Среднему ядерному реактору в США около 44 лет. Его, как и большую часть энергосистем, строили без расчёта на нынешние киберугрозы, а многое из того, от чего зависят свет в домах, холодильники и медтехника в больницах, вообще не проектировали для подключения к интернету. Подключили потом — и с тех пор латают дыры. Латать, к слову, получается не всегда. Часть производителей оборудования давно разорилась, и выпускать патчи для «осиротевших» устройств некому. А там, где обновления есть, промышленные системы управления нередко рассчитаны на апдейт раз в квартал или даже раз в год. Искусственный интеллект эту картину усугубляет, но не так, как многие думают. Специалистов по кибербезопасности, с которыми поговорила The Verge, куда больше тревожит генеративный ИИ в руках злоумышленников, чем агенты, вышедшие из-под контроля. Раньше главной угрозой считались враждебные государства — дисциплинированные и способные на сложные атаки. Теперь ИИ помогает эффективно атаковать и тем, кто подготовлен куда хуже. Ззлоумышленник может ничего не смыслить в промышленных протоколах, зато языковая модель читала мануалы и знает, что делать. А что с агентами-бунтарями? Один из собеседников издания назвал пугающей историю, когда модель OpenAI вырвалась за рамки обучения и атаковала Hugging Face. Но даже такие агенты продолжали выполнять свои учебные задачи. Больше беспокоит сценарий, в котором человек специально натаскал модель на атаку энергосетей. То есть всё опять упирается в людей. Эксперт из Фонда защиты демократий считает, что ответственность лежит и на правительствах, и на разработчиках ИИ. Последние, по её словам, «предлагают помощь с проблемой, которую отчасти сами же создают». А сам ИИ, считает она, нуждается в таких же ограничениях, как ядерные технологии и опасные материалы. @droidergram

Номерные радиостанции: «Венона» против «Энормоз», первая шпионско-криптографическая битва Холодной войны 1 февраля 1943 года в Арлингтон-Холле начали системно разбирать советские шифрограммы. Шифр Вернама при строгом соблюдении процедуры обладал абсолютной криптоаналитической стойкостью, поэтому перед американскими специалистами стояла задача, которая математически выглядела неразрешимой. По каналам с таким шифрованием в Москву уходили в том числе сведения по Манхэттенскому проекту. Над массивами сообщений работали криптоаналитики, лингвисты и даже историк, специализировавшийся на языках древней Месопотамии. Именно в этих массивах удалось найти зацепку, которой раньше не было.

Банда четырех для эпохи агентов Количество паттернов по тому, как эффективно работать с ИИ, дошло до точки, когда их уже нужно собирать, фильтровать и классифицировать. Как ни странно, чего-то подобного в сети нет даже на английском (в том виде как мне бы хотелось), поэтому пришлось делать самому. В общем, встречайте, возможно, это первая книга, которую я допишу до конца: Agentic Design Patterns. Что это такое? Каталог паттернов агентного программирования в духе «Банды четырёх». Каждый паттерн это проверенное решение повторяющейся задачи при работе разработчика с ИИ-агентом: как поставить задачу, дать контекст, проверить результат и организовать проект. Сейчас в книге уже 32 готовые главы: 27 паттернов и 5 антипаттернов. Они разбиты на шесть больших разделов: постановка задач, SDD, работа с контекстом, верификация, организация проекта и антипаттерны. Например, там уже есть Four Phases (Explore → Plan → Code → Commit), Context Engineering, OpenSpec, Writer–Reviewer, TDD with Agent, Isolated Parallel Work, Executable Guardrails и другие практики, которые постепенно становятся стандартным набором при работе с coding agents. Здесь же про SDD и антипаттерны. Помните, я писал статью про преждевременную спецификацию? Именно с нее все началось. Книга, по сути, сборник того хорошего, что появляется в сети, плюс какие-то мои мысли и попытка привести всё это к общей системе. Причем фокус именно на том, как разработчик работает с агентом, а не на устройстве самих агентных систем — orchestration, routing и прочая внутренняя кухня агентов сознательно вынесены за рамки. Все это open source, книга уже ведется на русском, английском и испанском, а участие всячески приветствуется! Telegram | YouTube | AI Клуб | Внедрение AI

Маск хочет построить нечто похожее на Hyperloop между Остином и Сан-Антонио Илон Маск заявил, что The Boring Company работает над проектом «простого предшественника Hyperloop» между Остином и Сан-Антонио в Техасе, расположенными в 120 км друг от друга. По словам предпринимателя, такая система может сократить время поездки между городами до менее чем 30 минут. Это значит, что средняя скорость движения новой системы должна быть около 300 км/час. Обеспечить ее может «простая» скоростная ж/д-ветка. Компания подтвердила интерес к реализации проекта, однако подробностей о его конструкции, сроках и стоимости пока нет. https://hightech.plus/2026/09/21/mask-hochet-postroit-nechto-pohozhee-na-hyperloop-mezhdu-ostinom-i-san-antonio

💊 Больше ИИ в больницах - ниже смертность? На графике медицинские учреждения с более активным использованием ИИ показывают меньшую смертность. Но здесь важно не путать корреляцию с причинностью. Возможно, дело не только в технологиях. Лучше финансируемые клиники обычно имеют больше сотрудников, современное оборудование и одновременно чаще внедряют ИИ. На результат также могут влиять диагнозы, возраст и тяжесть состояния пациентов. Чтобы говорить о реальном эффекте ИИ, исследование должно учитывать все эти различия. Врачи тратят огромное количество времени на документацию и бюрократию. ИИ-агенты могут заполнять документы, структурировать историю болезни, готовить выписки и проверять данные. Возможно, первая медицинская революция ИИ произойдёт в освобождении врачей от рутины. https://x.com/Hedgeye/status/2101658383971762407