ИИ

Китайский научно-исследовательский институт Чжиюаньi представил четвероногого робота-поводыря Xiaoyuani, который заменяет дефицитных собак-поводырей для слабовидящих людей. Разработка решает острую проблему: в Китае живёт более 17 млн людей с нарушениями зрения, а обученных собак-поводырей на всю страну — только около 400, при этом подготовка одной собаки занимает больше года и стоит около 200 000 юаней (~$30 000).

Робота уже тестируют с участием незрячих добровольцев в нескольких регионах Китая, включая пилотные зоны в метро Ханчжоу и крупных торговых центрах.

Полный разбор →

После релиза ИИ-модели «Астра» пользователи начали активно тестировать её работу в 3D-редакторе Blenderi, и результаты местами получаются впечатляющими. Для управления Blender через Астру есть два подхода: полностью автономный (Computer Usei), где модель сама ищет и управляет приложением, либо через специализированный протокол Blender MCPi.

Полный разбор →

Tesla запустила в Остине беспилотное такси Cybercabi — автомобиль без руля и педалей. Через несколько часов после старта американский автомобильный регулятор NHTSAi открыл расследование в отношении компании.

Ведомство хочет изучить процесс сертификации и технические данные, на которые Tesla опиралась, признавая машину соответствующей федеральным стандартам безопасности. Если нарушения подтвердятся, NHTSA может потребовать отзыва автомобилей и устранения проблем.

Полный разбор →

Вышел 429-й выпуск подкаста make sense (ведущий — Юра Агеев, основатель ProductSense), гостем которого стал Константин Ефимов, соавтор книги «Качественные исследования в бизнесе» и управляющий партнёр X-Patterns.pro. Разговор посвящён тому, что исследование — это не набор протоколов, а образ мышления, а также тому, где заканчиваются возможности ИИ в качественном анализе.

Ключевой тезис выпуска: ускорение анализа с помощью ИИ обманчиво — чтобы полностью проверить результат модели, исследователю пришлось бы повторить весь анализ вручную, что нивелирует выигрыш в скорости.

Полный разбор →

Андрей Стыскин, который 15 лет работал в «Яндексе» и руководил там поиском, AI и облачным бизнесом, вместе с немецким AI-исследователем Маттиасом Петри запустил стартап Keenablei — поисковую систему, заточенную не под людей, а под AI-агентов. Проект вышел из стелс-режима и объявил о раунде на $26 млн, лид-инвестором выступил фонд Accel.

Идея в том, что AI-агенты ищут информацию иначе, чем люди: им недостаточно топ-5–10 релевантных ссылок, они просматривают гораздо больше документов, и без специальной оптимизации поиск обходится очень дорого. Keenable строит отдельный индекс интернета именно под машинный поиск, чтобы быстро и экономично сужать поисковое пространство под конкретный запрос.

Полный разбор →