ИИ
Wuji Hand 2: тактильная обратная связь без датчиков
Сравнение точности ИИ-моделей в прогнозировании политических событий
Дискриминация или некомпетентность: использование ИИ на академических собеседованиях
Hugging Face и Cerebras представили опенсорсного голосового агента
Учёные из Университетского колледжа Лондона восстановили видео по активности мозга мыши
Нейробиологи из Университетского колледжа Лондона научились восстанавливать видеоролики, которые видела мышь, опираясь только на активность её зрительной коры. Технология впервые считывает не усреднённый сигнал (как в МРТ у людей), а вспышки отдельных нейронов «поштучно» с помощью кальциевой микроскопии, что позволяет буквально «подсмотреть» картинку из мозга животного.
Главный научный вывод не в самом факте реконструкции, а в том, что итоговая картинка совпадает с оригиналом не полностью — и это не ошибка метода, а свойство самого зрения. Мозг не транслирует мир «как фотоснимок», а искажает и достраивает его, и учёные хотят понять, где именно проходит граница между реальностью и её образом в голове.
Линус Торвальдс применил ИИ для написания кода в ядре Linux
UltraReal: LoRA для KREA2
Рекламный ролик «Pay-fu» для Imbank создан через Seedance 2.0 и Nano Banana
Автор Антон Зимин (@aizproduction, канал @antonzim) выпустил рекламный ролик «Pay-fu на кредитках за двойные бонусы» для банка Imbank, полностью сгенерированный нейросетями. Ролик отсылает к боевикам про кунг-фу 1980-х годов, которыми Зимин увлекался в детстве вместе с братом.
Видео целиком сделано в кастомном приложении, написанном самим автором для работы по API с моделями Seedance 2.0i и Nano Bananai; приложение он, по собственным словам, «навайбкодилi».
Google: рост ИИ-инфраструктуры разогнал энергопотребление на 37% и увеличил углеродный след
Google опубликовала ежегодный экологический отчёт, из которого следует, что развитие инфраструктуры для искусственного интеллекта опережает переход энергосетей на чистые источники. Потребление электроэнергии компанией за 2025 год выросло на 37%, а с 2019 года спрос увеличился более чем на 250% — компания связывает это с ростом Google Cloudi, поиска, YouTube и ИИ-инфраструктуры.
Одновременно вырос и углеродный след компании: по данным Machinelearning, косвенные выбросы CO2 в цепочке поставок увеличились на 25%, тогда как ITc сообщает об общем росте выбросов парниковых газов на 18%. Сама Google признаёт, что не успевает компенсировать этот рост «зелёной» энергией в реальном времени.
AI в названии: маркетинговый трюк или необходимость?
Mistral AI выпустила обновленную модель Leanstral 1.5
Интервью с Фионой Фанг из Anthropic о будущем разработки
Анализ предпочтений автора канала с помощью ИИ-агента
Сравнение надежности моделей Fable и Opus в работе агентов
ИИ и конкуренция: почему метафора с калькулятором не совсем верна
Ограничения ИИ в проектировании архитектуры систем
Опыт использования Fable для интеграции API
"Эндпоинты наугад не подошли, читаю доку"Недельные лимиты - 60%. Занавес.
Разработчик видеомодели Kling привлек $2,8 млрд
Meta использует роботов Built Robotics для строительства солнечной электростанции
Эффективное масштабирование GNN через IO-aware слои
Хакеры используют галлюцинации LLM для нового вида фишинга — phantom squatting
Команда Unit 42i обнаружила новую схему кибератак — phantom squattingi: злоумышленники изучают, какие несуществующие домены чаще всего «придумывают» большие языковые модели, и регистрируют эти адреса на себя для фишинга, распространения троянов и кейлоггеров.
Схема работает, потому что LLM галлюцинируют ссылки не случайно, а по внутренним паттернам — разные модели на одинаковые запросы часто выдумывают один и тот же фейковый URL. Пользователю даже не нужно ошибаться при наборе адреса вручную, как при классическом typosquattingi: несуществующий, но убедительный домен ему подсовывает сама нейросеть.
ВыводUnit 42 прогнала 685 тысяч запросов о 913 известных брендах через LLM и собрала 2,1 миллиона ссылок