Физики запутали левитирующий шарик стекла со светом при комнатной температуре Изготовив нечто вроде самого маленького в мире диско-шара — крошечный шарик стекла, левитирующий в луче света, — ученые из Италии так тесно переплели их свойства, что одно стало невозможно описать без другого. Этот эксперимент — первая демонстрация устойчивой запутанности между движением левитирующего объекта и светом, движущимся прочь от него, причем без криогенного охлаждения. Его результаты могут пригодиться в разработке технологий квантовой связи. https://hightech.plus/2026/10/02/fiziki-zaputali-levitiruyushii-sharik-stekla-so-svetom-pri-komnatnoi-temperature

Окружной судья США Амит Мехта в Вашингтоне в среду, 1 октября, отклонил иски Chegg и Penske Media Corp (издатель Rolling Stone, Billboard и Variety) к Google из-за AI Overviews. Компании подали иски в 2025 году. Они утверждали, что Google нарушает антимонопольное право: издатель, который хочет остаться в поисковой выдаче, вынужден разрешить AI-пересказы своего контента. Из-за этого падает трафик на их сайты, а вместе с ним выручка. По мнению Мехты, антимонопольные претензии истцов «не сходят со стартовой линии». В марте тот же судья отклонил похожие требования другого издателя. Конструкция исков держалась на связке: индексация в поиске в обмен на согласие на AI Overviews. Без индексации нет трафика, а значит, Google якобы навязывает условия. Издатели заявили что ожидали, что поиск будет присылать им трафик за бесплатно открытый контент. Судья ответил, что ожидание не является соглашением, а просто описывает работу поисковой системы. Если права на трафик нет, то нет и принуждения. Это совпадает с позицией Google: компания не обязана индексировать контент на условиях издателей. Аргумент истцов о том, что на конкурентном рынке Google платил бы за перепубликацию и обучение моделей, до проверки по существу не дошёл. Мехта при этом оговорился, что сочувствует издателям, чей контент Google использует без компенсации, но антимонопольное право не заменяет полномочий законодателей. Я напомню, что Chegg — это компания "образовательного бизнеса", на самом деле сервис готовых рефератов, которая два года назад жаловалась, что развитие ChatGPT лишает её бизнеса. https://www.reuters.com/legal/litigation/google-wins-dismissal-chegg-penske-media-lawsuits-over-ai-overviews-2026-10-01/

Довольно давно художники начали использовать смартфон для записи движения камеры внутри 3D-сцен в Blender, как в этом ролике. А сейчас все чаще вижу ту же механику, только для создания AI-роликов. Смотрится офигенно, реалистично, и главное – вам в случае с ИИ не нужно даже заморачиваться с созданием и детализацией блочной сцены, и уж тем более не надо ее моделить для финального результата. Просто просите агента: – подключиться в Блендер, собрать простую сцену (даже, например, с анимированными персонажами) – достаете смартфон, просите того же агента подключить смартфон к блендер-сцене, чтобы можно было видеть ее на экране, и быть, как бы, внутри этой сцены – снимаете видео как вам нужно, с тряской, любым поведением – отдаете эту блочную красоту любой классной видео-ту-видео модели, профит!

🥂Разбор Go 1.27 полностью дописан! Вы уже, наверно, забыли о том, что вышла новая версия языка, и что я пишу о ней статью.. 😩 В статье появились разделы про аллокации и рантайм, net/http, портируемый SIMD и go fix, а в самом конце чек-лист на случай, если после апгрейда у вас упал CI. А ещё я добавил в большинство запускаемых код-сниппетов, включая старые, переключатель версии, чтобы сравнить новое поведение с прежним (там, где это имеет смысл). Так ещё интересней щупать изменения. Если запутались в истории обновлений этого обзора, можете тыкнуть на дату обновления (в шапке статьи), там будет хронология важных правок. ---- 😩 Честно говоря, на эту статью я потратил неадекватно много времени. Релиз вышел 19 августа, а на дворе уже октябрь. Каждый раз, когда я брал в работу новый пункт из release notes, упирался в вопросу «а почему?». Например, авторы пишут, что мелкие аллокации подешевели «до 30%» на микробенчмарке и примерно на 1% в реальном коде. Откуда такой разрыв? Пришлось лезть в исходники рантайма и гонять разные бенчмарки на трёх машинах. Оказалось, что ускорение выключается, пока сборщик мусора помечает живые объекты. Чем больше программа аллоцирует, тем чаще работает сборщик и тем реже ей достаётся ускорение. А ещё мне хотелось, чтобы всё это читалось интересно и легко, даже сухие разборы бенчмарков. К примеру, я очень долго возился с графиками, пытаясь сделать их максимально понятными, наглядными и простыми. Но оно того стоило. В итоге, обзор релиза превратился в небольшой, но глубокий экскурс во внутрянку актуального Go — как аллокатор раскладывает объекты по спанам, когда запускается сборщик мусора, как были устроены таймеры до 1.23, зачем процессору векторные регистры и др. Так что, даже если сам релиз вам не особо интересен, статья — хороший повод углубить свои знания. Ну и на собеседовании про аллокатор будет что рассказать. Надеюсь, вам понравится! ———— Теперь напьюсь отдохну, и пойду дописывать обновлённую серию статей про Планировщик. Работы непочатый край.. ❤️ Если захотите поддержать мой труд, милости просим в наш закрытый клуб. Я сейчас занимаюсь контентом фуллтайм, и ничего не продаю, поэтому ваша поддержка очень важна.

Suno бахнуло Speech Олды вспомнили про Bark Теперь оно генерирует не только пестни, но и обычную речь сразу с фоновой музыкой. Как: - Пишете текст или просто описываете идею. - Задаёте, каким должен быть голос. - Описываете музыкальный стиль. - Suno генерирует речь и оригинальную подложку вместе, одним треком. Вот это вот все для озвучки видео, историй, медитаций, рекламных роликов, подкастовых вставок, voice-over, игровых сцен и прочего spoken content. По цене пока всё просто: отдельного тарифа Speech нет. Beta доступна всем пользователям Suno. Сколько конкретно credits съедает одна генерация Speech - непонятки. Зачем это всё? Suno постепенно перестаёт быть просто генератором треков и превращается в генератор готового аудиоконтента. Музыка остаётся ядром, но теперь вокруг неё появляются речь, narration и потенциально другие виды аудио. Это уже прямой заход на территорию TTS, подкастов, аудиокниг, рекламы и озвучки видео. И главный продуктовый ход здесь не в том, что Suno научилась говорить. Хороший TTS давно существует у всех. Ход в другом: голос и саундтрек создаются как одна сцена, без отдельной генерации музыки и последующего сведения. Можно ли получить голос без музыки? Я не знаю. И надо тестировать, можно ли получить два трека отдельно для голоса и для подложки. Источники: https://suno.com/blog/introducing-speech-beta https://suno.com/release-notes @cgevent

Как мне ИИ помогает в быту. Тесно сотрудничаю с ИИ-помощником в разработке. Он экономит мне кучу времени на рутину, находит неочевидные детали и предлагает оптимальные решения. Вот несколько кейсов только на этой неделе. 🔹Статистика Решил я добавить статистики в PersMarket. Ну, там, просмотры, география, прочее. Обычно для таких целей сразу тащу в проект ClickHouse. Но недавно писал про SereneDB, новую быструю СУБД с PostgreSQL-коннектором. Думаю, надо пробовать. Запустил режим планирования в моем ИИ-коллеге и попросил прикинуть, как реализовать статистику, упомянув обе СУБД выше. Тот пошуршал и выдал план, в основе которого обычный советский PostgreSQL. Про ClickHouse сказал, что рано. Про SereneDB почитал документацию на сайте и сказал, что пока тоже не стоит. Я пытался его убедить, что стильно-модно-молодежно, но тот был непреклонен, настаивал на своем варианте, без всякого вот этого "Вы абсолютно правы". В отчете привел обоснования и примерные оценки. По совокупности факторов я с ним согласился и пока не жалею. А вот если бы принимал решение сам, мог бы внедрить новое и потом увязнуть в настройке-поддержке. Да еще сервер мощнее брать бы пришлось. 🔹Лендинги Умеет мой нейродруг верстать, поэтому я делаю в нем лендинги. Сначала традиционный режим планирования, придумываем экраны, обсуждаем всякие завлекательные и убеждающие фразы, CTA-элементы и вот это все. Я пишу, что мне надо в итоге, он готовит этот поэкранный сценарий. Затем я согласую, и он верстает. По умолчанию получается немного нейрослопно, но есть скиллы, дополняющие его опыт всякими лучшми практиками. Они корректируют типографику и композицию, так что получается вполне прилично для работы на час. Но вот не умеет он генерировать картинки, к сожалению. Вернее, умеет вектор и SVG, умеет диаграммы и графики, а вот фотореализм не умеет. А для лендинга надо. И я прошу его: "У меня есть платное AI API, там есть модельки, умеющие генерировать изображения. Сделай мне скилл для генерации, чтобы недорого и приемлемо." Он сходил на сайт API, почитал документацию, скачал список моделей с расценками, сделал несколько тестовых запросов, выяснил оптимальный вариант и соорудил скилл. Собственно, скилл - это текст с инструкциями + скрипт на Python. И вторым запросом я ему говорю: "А теперь примени этот скилл для нового лендинга". 5 минут - и вуаля! - картинки на месте. Он сам составил запросы с учетом контекста, получил готовые картинки, оценил с точки зрения релевантности, вставил в лендинг и отформатировал. Придраться было не к чему. 🔹Баги На одном из проектов пользователи создают отчеты и прикрепляют к ним фото. И регулярно жаловались, что пропадают загруженные фото. Я не мог понять закономерность и воспроизвести это дело. Функционал делал не я, к тому же там использовалась сторонняя библиотека как ядро платформы. Попросил своего AI-гуру посмотреть, что может быть. Он посмотрел, говорит, что бывают фото большие, и в определенных случаях пользователи загружают их пачками, что не пролезает в лимиты. Давай, говорит, будем их уменьшать прямо на фронте. Ну конечно давай, говорю. Он сделал. Поверил за собой, тесты всякие, туда-сюда. Всё нормально. Кстати, говорит, а ты знаешь, что у тебя фото сохраняются неправлиьно на сервере? Не знаю, говорю. А вот, говорит, та сторонняя библиотека сначала пишет оригинал, а потом в этот же файл пишет уменьшенную копию, не отрезая хвост. Картинки потом отображаются нормально, потому что там все сигнатуры нормальные, но мусорный хвост увеличивает размер файла, иногда в разы. Ну разве я бы такое нашел глазами? Я бы и не искал, файлы без ошибок пишутся и открываются, а кто там на размер смотрит. Ой, мама, сказал я, сделай что-нибудь. Он исправил сохранение и по своей инициативе написал мне консольную утилиту для обрезания хвостов уже загруженных файлов, даже режим dry-run не забыл. Пробую - на каждые три месяца фоток до 500 мб хвостов. А история там за 4 года. В общем, не представляю, как раньше жил без такого покладистого помощника и, главное, быстрого, как электровеник. #ai

Сбер: спрос на чипы в России удвоится за 10 лет — больше всего нужны 45–65 нм Сбербанк подготовил три сценария развития российского рынка микроэлектроники до 2036 года — консервативный, базовый и оптимистичный. Модель спроса разработана в рамках подготовки стратегии «Объединенной микроэлектронной компании» (ОМК) и предполагает рост потребности в 200-миллиметровых кремниевых пластинах с нынешних 0,8–1 млн до 1,1–2,2 млн штук в зависимости от сценария. Такая пластина — заготовка, из которой производят отдельные чипы с топологией 250 до 90 нм. https://hightech.plus/2026/10/02/sber-spros-na-chipi-v-rossii-udvoitsya-za-10-let--bolshe-vsego-nuzhni-4565-nm

✔️ ВКонтакте научила Ленту отличать интерес к контенту от намерения купить Инженеры AI VK построили отдельный контур товарных рекомендаций внутри Ленты ВКонтакте. Обычный рекомендер оптимизируется под релевантный показ, за которым обычно следует лайк, комментарий и другие реакции, но интерес к посту ещё не означает готовность купить товар. Поэтому для товарных публикаций сделали отдельную систему со своими кандидатами, логированием и моделью ранжирования. Она оценивает вероятность того, что конкретный товарный пост приведёт пользователя к заказу. На старте возник классический cold start: мало показов → мало переходов и заказов → мало данных → модель не на чем обучать. Команда подняла логирование товарного домена с 2% до 100%, увеличив обучающую выборку в 15 раз. А пока заказов было недостаточно, использовала более частые proxy-сигналы – например, раскрытие текста поста, которое коррелировало с дальнейшим переходом к партнёру. Для поиска кандидатов система использует два типа сигналов: товарное поведение и обычные контентные интересы. Например, если человек взаимодействует с постом про книги или рецептами, система может найти близкие по смыслу товарные публикации – книги, посуду или другие связанные товары. После этого ранкер решает, стоит ли показывать конкретный товар конкретному пользователю. Само ранжирование мультитаргетное: максимальный вес получает заказ, затем переход к партнёру и только потом более лёгкие действия вроде лайков и времени просмотра. То есть система оптимизируется не под CTR как таковой, а под всю воронку до покупки. За пять месяцев: 🟢сквозная конверсия из показа в созданный заказ выросла на 53%; 🟢число созданных заказов – в 43,2 раза; 🟢переходы к партнёру – в 55,3 раза; 🟢CTR перехода к партнёру – на 95,6%. Инфраструктурно всё работает на Discovery-платформе VK: она позволила настраивать отдельное логирование, быстрее запускать эксперименты и тестировать гипотезы без разработки отдельных сервисов под каждый новый сценарий. Подробно про архитектуру, cold start, proxy-таргеты и ранжирование – в статье на Хабре. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Почему у Audio CD ровно 44 100 Гц: дело не в Найквисте, а в видеокассете 44 100 Гц — число, которое давно набираешь почти не задумываясь. Объяснение тоже знакомое: человек слышит примерно до 20 кГц, по Найквисту нужно больше 40 кГц, сверху оставляем запас для фильтра — вот и всё. Только почему тогда именно 44 100? Чем хуже 44 000 или 45 000? А если разложить число на множители, становится ещё подозрительнее: 44 100 = 210². Красиво настолько, что легко решить, будто инженеры специально подбирали частоту ради удобной арифметики. Эта версия, правда, довольно быстро отправляется в корзину. Искать ответ приходится в конце 1970-х. Цифровой звук приличного качества уже существовал, а вот удобного носителя для часов такого звука — нет. Зато рядом стоял видеомагнитофон, способный писать на ленту сигнал с полосой в несколько мегагерц. Дальше начинаются PCM-адаптеры, чёрно-белая шахматка, строки PAL и NTSC — и становится понятно, откуда у привычных сегодня 44 100 Гц взялись именно эти лишние сто.

Сколько вы зарабатываете? Две истории из Нидерландов (1) Head of Product, Роттердам 5000 eu net [прим ред: ~60000€ в год net] Где: Международная компания, работаю удаленно Семейное положение: Есть супруг, работает Финансовый статус: Есть подушка и путешествия несколько раз в год Для комфорта надо 7к евро после налогов в месяц:) По сути тут жизнь довольна дорогая. Квартирку купить очень сложно, так как большой спрос и bidding система. Но в целом удается путешествовать но откладывать очень мало (это еще без детей) (2) Менеджер среднего звена в закупках, Амстердам 130.000€ до вычета налогов + бонусы [прим ред: ~10800€ в мес gross] Где: Известная американская компания, fashion Семейное положение: Супруг, зарабатывает примерно так же Финансовый статус: Есть подушка и путешествия несколько раз в год Хватает на всё, на цены не смотрим, покупаем по потребности. Жилье закрыто, отпуск раз в 2 месяца. Единственная фин цель - устроить пассивный доход и жить на инвестиции, пока не знаю, как к этому подступиться __________________________________________ Расскажите вашу историю анонимно. #cкольковызарабатываете