🔥agentrouter так понимаю метят на место OpenRouter
Поэтому Сейчас халява. При заходе по ссылке выше и регистрации через Гитхаб, получаете халявные баксы для API использования
Цены тоже хороши:
цены для 1 млн токенов
@DevsRoot
Поэтому Сейчас халява. При заходе по ссылке выше и регистрации через Гитхаб, получаете халявные баксы для API использования
Цены тоже хороши:
Codex , RooCode , Qwen Code и Claude Code теперь поддерживаются ! gpt-5-codex интегрируется. Если вам нужны другие клиенты, присоединяйтесь к группе QQ: 1062402186 или напишите по адресу neo@agentrouter.org .
В настоящее время открыта регистрация только на Github и Linux.do. Регистрация по электронной почте/учётной записи не поддерживается. Регистрация по учётной записи и паролю пока не поддерживается.
DeepSeek модели:
- deepseek-r1-0528 - Input: $0.003 / Output: $0.000
- deepseek-v3.1 - Input: $0.003 / Output: $0.000
- deepseek-v3.2 - Input: $0.003 / Output: $0.000
GLM (Zhipu) модели:
- glm-4.5 - Input: $0.003 / Output: $0.000
- glm-4.6 - Input: $0.003 / Output: $0.000
Claude (Anthropic) модели:
- claude-3-5-haiku-20241022 - Input: $3.00 / Output: $15.00
- claude-3-5-sonnet-20240620 - Input: $3.00 / Output: $15.00
- claude-3-5-sonnet-20241022 - Input: $3.00 / Output: $15.00
- claude-3-7-sonnet-20250219 - Input: $3,000 / Output: $15,000
цены для 1 млн токенов
@DevsRoot
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
вышла нейронка Wan 2.5 от Alibaba. Видео и звук генерируют. Даются бесплатные кредиты для пробы.
Честно говоря некогда с этим баловаться. Я всё жду когда можно будет загрузить книгу, прописать актеров и роли, а тебе выдаст фильм в нужном жанре😁
Попробовать можно тут https://create.wan.video/
@DevsRoot
Честно говоря некогда с этим баловаться. Я всё жду когда можно будет загрузить книгу, прописать актеров и роли, а тебе выдаст фильм в нужном жанре😁
Попробовать можно тут https://create.wan.video/
@DevsRoot
😁1
Бесконечный Цикл
вышла нейронка Wan 2.5 от Alibaba. Видео и звук генерируют. Даются бесплатные кредиты для пробы. Честно говоря некогда с этим баловаться. Я всё жду когда можно будет загрузить книгу, прописать актеров и роли, а тебе выдаст фильм в нужном жанре😁 Попробовать…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
У Грока от Маска кстати получше выходит качество и не такая жесткая цензура.
Правда фей где-то потерял но он много вариантов генерит есть и с ними вроде
@DevsRoot
Правда фей где-то потерял но он много вариантов генерит есть и с ними вроде
@DevsRoot
🔥2
💾Anthropic представила крупное обновление Claude, добавив возможность создания и редактирования файлов непосредственно в интерфейсе, а также ограниченный доступ к сети для установки пакетов и библиотек.
Создание и редактирование файлов
Claude теперь может создавать и редактировать Excel-таблицы (.xlsx), PowerPoint-презентации (.pptx), Word-документы (.docx) и PDF-файлы прямо в диалоге. Вместо получения только текстовых ответов, пользователи могут описать свои потребности и получить готовые к использованию файлы. Функция работает на базе Claude Sonnet 4.5 и использует изолированную вычислительную среду, где Claude пишет и выполняет код на Python и Node.js.
Основные возможности
Новая функция позволяет превращать анализы в таблицы, идеи в презентации, а исследования в отчеты. Claude может создавать финансовые модели с рабочими формулами, выполнять сложный анализ данных, генерировать визуализации, конвертировать файлы между форматами и даже строить модели машинного обучения. Максимальный размер файла составляет 30 МБ для загрузок и выгрузок.
Ограниченный доступ к сети
При включении ограниченного доступа к сети Claude получает возможность устанавливать пакеты и библиотеки из одобренных источников. По умолчанию разрешены следующие домены: GitHub, NPM (registry.npmjs.org), PyPI (pypi.org), Yarn, репозитории Ubuntu и сервисы Anthropic. Это позволяет Claude выполнять продвинутый анализ данных, создавать кастомные визуализации и использовать специализированные библиотеки для обработки файлов.
Управление доступом
Для планов Team и Enterprise администраторы могут настраивать уровни доступа к сети: полное отключение (работа только с предустановленными пакетами), доступ только к пакетным менеджерам (по умолчанию), доступ к пакетным менеджерам и указанным доменам, или полный доступ ко всем доменам. Для планов Pro и Max доступ к сети включен по умолчанию с доступом к одобренным источникам.
Соображения безопасности
Anthropic предупреждает о потенциальных рисках безопасности. Существует возможность prompt injection атак, когда вредоносные инструкции в загруженных файлах или на веб-сайтах могут заставить Claude загружать и выполнять недоверенный код или отправлять конфиденциальные данные из контекста третьим лицам. Рекомендуется внимательно мониторить работу Claude при использовании функции и останавливать его при подозрительной активности.
💾А Чуть ранее 16 Октября появились Claude Skills
Что такое Claude Skills
Claude Skills — это новая функция, представленная Anthropic 15-16 октября 2025 года, которая превращает Claude в специализированного помощника для конкретных рабочих процессов. Skills представляют собой папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude автоматически загружает по мере необходимости для выполнения определенных задач.
Как это работает
Каждый Skill состоит из обязательного файла Skill.md с метаданными (название и описание) и инструкциями в формате Markdown. Дополнительно можно включать исполняемые скрипты на Python или JavaScript, шаблоны документов, корпоративные гайдлайны и справочные материалы. Claude использует систему прогрессивного раскрытия информации: сначала видит список доступных навыков с описаниями, затем при совпадении с задачей загружает полное содержимое Skill.md, и только при необходимости обращается к дополнительным файлам.
Основные возможности
Skills позволяют автоматизировать рутинные задачи без необходимости каждый раз писать идеальные промпты. Claude сам определяет, какой навык релевантен текущей задаче, что кардинально отличается от Custom GPTs от OpenAI, где все инструкции загружаются сразу. Навыки можно использовать для обеспечения стилистической консистентности текстов, соблюдения корпоративных дизайн-систем и стандартов кода, работы с офисными документами Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint), и даже для создания сложных рабочих процессов.
@DevsRoot
Создание и редактирование файлов
Claude теперь может создавать и редактировать Excel-таблицы (.xlsx), PowerPoint-презентации (.pptx), Word-документы (.docx) и PDF-файлы прямо в диалоге. Вместо получения только текстовых ответов, пользователи могут описать свои потребности и получить готовые к использованию файлы. Функция работает на базе Claude Sonnet 4.5 и использует изолированную вычислительную среду, где Claude пишет и выполняет код на Python и Node.js.
Основные возможности
Новая функция позволяет превращать анализы в таблицы, идеи в презентации, а исследования в отчеты. Claude может создавать финансовые модели с рабочими формулами, выполнять сложный анализ данных, генерировать визуализации, конвертировать файлы между форматами и даже строить модели машинного обучения. Максимальный размер файла составляет 30 МБ для загрузок и выгрузок.
Ограниченный доступ к сети
При включении ограниченного доступа к сети Claude получает возможность устанавливать пакеты и библиотеки из одобренных источников. По умолчанию разрешены следующие домены: GitHub, NPM (registry.npmjs.org), PyPI (pypi.org), Yarn, репозитории Ubuntu и сервисы Anthropic. Это позволяет Claude выполнять продвинутый анализ данных, создавать кастомные визуализации и использовать специализированные библиотеки для обработки файлов.
Управление доступом
Для планов Team и Enterprise администраторы могут настраивать уровни доступа к сети: полное отключение (работа только с предустановленными пакетами), доступ только к пакетным менеджерам (по умолчанию), доступ к пакетным менеджерам и указанным доменам, или полный доступ ко всем доменам. Для планов Pro и Max доступ к сети включен по умолчанию с доступом к одобренным источникам.
Соображения безопасности
Anthropic предупреждает о потенциальных рисках безопасности. Существует возможность prompt injection атак, когда вредоносные инструкции в загруженных файлах или на веб-сайтах могут заставить Claude загружать и выполнять недоверенный код или отправлять конфиденциальные данные из контекста третьим лицам. Рекомендуется внимательно мониторить работу Claude при использовании функции и останавливать его при подозрительной активности.
💾А Чуть ранее 16 Октября появились Claude Skills
Что такое Claude Skills
Claude Skills — это новая функция, представленная Anthropic 15-16 октября 2025 года, которая превращает Claude в специализированного помощника для конкретных рабочих процессов. Skills представляют собой папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude автоматически загружает по мере необходимости для выполнения определенных задач.
Как это работает
Каждый Skill состоит из обязательного файла Skill.md с метаданными (название и описание) и инструкциями в формате Markdown. Дополнительно можно включать исполняемые скрипты на Python или JavaScript, шаблоны документов, корпоративные гайдлайны и справочные материалы. Claude использует систему прогрессивного раскрытия информации: сначала видит список доступных навыков с описаниями, затем при совпадении с задачей загружает полное содержимое Skill.md, и только при необходимости обращается к дополнительным файлам.
Основные возможности
Skills позволяют автоматизировать рутинные задачи без необходимости каждый раз писать идеальные промпты. Claude сам определяет, какой навык релевантен текущей задаче, что кардинально отличается от Custom GPTs от OpenAI, где все инструкции загружаются сразу. Навыки можно использовать для обеспечения стилистической консистентности текстов, соблюдения корпоративных дизайн-систем и стандартов кода, работы с офисными документами Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint), и даже для создания сложных рабочих процессов.
@DevsRoot
Слева https://chat.qwen.ai/
Справа ChatGpt🤣
Жизнь удалась - это когда в пятницу вечером выходишь из дома поужинать и на всякий случай берешь загранпаспорт
С пятницей, много не пейте
Промт для проверки
@DevsRoot
Справа ChatGpt
Жизнь удалась - это когда в пятницу вечером выходишь из дома поужинать и на всякий случай берешь загранпаспорт
С пятницей, много не пейте
Промт для проверки
Крутой чувак вид с зади, идет в сторону огней большого города, голова с корпусом оглядывается назад, рукой приподнимает очки, подмигивает правым глазом, широкая улыбка сверкает зуб золотой, в джинсах в заднем кармане виднеется паспорт. Стиль 3D Art Artstation artist
@DevsRoot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
AI-челлендж на чемпионате Yandex Cup — прокачайтесь в самых актуальных темах машинного обучения
Яндекс запустил ML-трек на своем легендарном чемпионате Yandex Cup, и в этом году организаторы собрали задачи, которые редко встречаются в обычных проектах. Это уникальная возможность поработать с передовыми технологиями искусственного интеллекта и заодно проверить свои силы на реальных индустриальных вызовах.
В квалификационном раунде вас ждут три хардкорные задачи, каждая из которых касается горячих тем современных AI-исследований:
ГЕНЕРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ АВТОНОМНОГО ТРАНСПОРТА
Представьте, что нужно создать реалистичные картинки для камер беспилотного автомобиля, имея только векторное описание сцены. Это не просто задача по генерации — это шаг в сторону world modelling, одного из ключевых направлений в робототехнике. Умение моделировать визуальное окружение по абстрактному описанию критически важно для обучения автономных систем и симуляции различных дорожных ситуаций. Вы будете работать с генеративными моделями, учиться создавать фотореалистичные сцены и понимать, как AI видит окружающий мир.
БОРЬБА С ГАЛЛЮЦИНАЦИЯМИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Одна из главных проблем современных LLM — они иногда выдумывают информацию вместо честного «я не знаю». Ваша задача — научить модель корректно отвечать на фактологические вопросы, не перефразировать запросы пользователя и, самое важное, уверенно признавать свою некомпетентность на провокационные или неоднозначные вопросы. Это критически важный навык для создания надежных AI-ассистентов. В процессе вы глубоко погрузитесь в механизмы работы языковых моделей и методы их калибровки.
VISION-LANGUAGE МОДЕЛИ ДЛЯ ПОНИМАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЧЕРТЕЖЕЙ
Научите мультимодальную модель понимать сложные чертежи из задач по геометрии и физике. Звучит просто, но на практике это невероятно сложная задача — модель должна распознавать геометрические фигуры, понимать размерности, читать обозначения и извлекать математические зависимости. Все это в условиях жестких ограничений по вычислительным ресурсам. Вам придется выкручиваться, оптимизировать архитектуры и придумывать креативные решения.
ПОЧЕМУ СТОИТ УЧАСТВОВАТЬ?
Каждая задача — это полноценный research-челлендж. Чтобы показать высокие результаты, придется изучить последние научные публикации по темам. А после участия, возможно, вы сами напишете статью о своем решении! Соревновательный формат, дедлайны и азарт часто рождают самые неожиданные и гениальные подходы.
Лучшие участники по каждой задаче получат приглашение на финал в Стамбуле, где их ждет 5-часовой контест и борьба за призовой фонд в 12 миллионов рублей. Это также отличный шанс познакомиться с топовыми специалистами индустрии, обменяться опытом и показать себя потенциальным работодателям.
ВАЖНЫЕ ДАТЫ:
Квалификация уже стартовала и продлится до 5 ноября — так что времени не так много! Регистрируйтесь, выбирайте задачу по душе и начинайте экспериментировать.
Даже если вы не выйдете в финал, опыт работы с такими задачами бесценен для резюме и понимания современного AI. Это реальные индустриальные проблемы, с которыми сталкиваются компании прямо сейчас.
Регистрация и подробности: https://yandex.ru/cup/ml
@DevsRoot
Яндекс запустил ML-трек на своем легендарном чемпионате Yandex Cup, и в этом году организаторы собрали задачи, которые редко встречаются в обычных проектах. Это уникальная возможность поработать с передовыми технологиями искусственного интеллекта и заодно проверить свои силы на реальных индустриальных вызовах.
В квалификационном раунде вас ждут три хардкорные задачи, каждая из которых касается горячих тем современных AI-исследований:
ГЕНЕРАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ АВТОНОМНОГО ТРАНСПОРТА
Представьте, что нужно создать реалистичные картинки для камер беспилотного автомобиля, имея только векторное описание сцены. Это не просто задача по генерации — это шаг в сторону world modelling, одного из ключевых направлений в робототехнике. Умение моделировать визуальное окружение по абстрактному описанию критически важно для обучения автономных систем и симуляции различных дорожных ситуаций. Вы будете работать с генеративными моделями, учиться создавать фотореалистичные сцены и понимать, как AI видит окружающий мир.
БОРЬБА С ГАЛЛЮЦИНАЦИЯМИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Одна из главных проблем современных LLM — они иногда выдумывают информацию вместо честного «я не знаю». Ваша задача — научить модель корректно отвечать на фактологические вопросы, не перефразировать запросы пользователя и, самое важное, уверенно признавать свою некомпетентность на провокационные или неоднозначные вопросы. Это критически важный навык для создания надежных AI-ассистентов. В процессе вы глубоко погрузитесь в механизмы работы языковых моделей и методы их калибровки.
VISION-LANGUAGE МОДЕЛИ ДЛЯ ПОНИМАНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ ЧЕРТЕЖЕЙ
Научите мультимодальную модель понимать сложные чертежи из задач по геометрии и физике. Звучит просто, но на практике это невероятно сложная задача — модель должна распознавать геометрические фигуры, понимать размерности, читать обозначения и извлекать математические зависимости. Все это в условиях жестких ограничений по вычислительным ресурсам. Вам придется выкручиваться, оптимизировать архитектуры и придумывать креативные решения.
ПОЧЕМУ СТОИТ УЧАСТВОВАТЬ?
Каждая задача — это полноценный research-челлендж. Чтобы показать высокие результаты, придется изучить последние научные публикации по темам. А после участия, возможно, вы сами напишете статью о своем решении! Соревновательный формат, дедлайны и азарт часто рождают самые неожиданные и гениальные подходы.
Лучшие участники по каждой задаче получат приглашение на финал в Стамбуле, где их ждет 5-часовой контест и борьба за призовой фонд в 12 миллионов рублей. Это также отличный шанс познакомиться с топовыми специалистами индустрии, обменяться опытом и показать себя потенциальным работодателям.
ВАЖНЫЕ ДАТЫ:
Квалификация уже стартовала и продлится до 5 ноября — так что времени не так много! Регистрируйтесь, выбирайте задачу по душе и начинайте экспериментировать.
Даже если вы не выйдете в финал, опыт работы с такими задачами бесценен для резюме и понимания современного AI. Это реальные индустриальные проблемы, с которыми сталкиваются компании прямо сейчас.
Регистрация и подробности: https://yandex.ru/cup/ml
@DevsRoot
🔥1
⚡️Компания Nvidia представила свою новую платформу для работы с искусственным интеллектом Vera Rubin Superchip на конференции GTC в Вашингтоне, анонсировав революционное решение, которое поступит в производство во второй половине 2026 года. Глава компании Дженсен Хуанг лично продемонстрировал образцы нового оборудования, назвав систему "невероятно красивым компьютером" с производительностью 100 петафлопс в режиме FP4.
Vera Rubin Superchip представляет собой интегрированную систему на одной плате, объединяющую два мощных графических процессора Rubin и процессор Vera на базе архитектуры ARM. Каждый из двух GPU оснащен 288 гигабайтами памяти стандарта HBM4, что в сумме дает 576 ГБ видеопамяти на единственную плату. Это почти втрое больше, чем у современных флагманских решений. Процессор Vera включает 88 собственных ядер ARM с поддержкой 176 потоков, специально оптимизированных для работы с задачами искусственного интеллекта.
Архитектура GPU Rubin базируется на двух чипсетах, изготовленных по технологическому процессу TSMC N3P. Каждый графический процессор оборудован восемью стеками памяти HBM4 нового поколения с пропускной способностью до 13 терабайт в секунду на чип. Образцы чипов, продемонстрированные на конференции, были произведены на Тайване в конце сентября 2025 года, что подтверждает активную фазу разработки.
Энергопотребление одной платы Vera Rubin Superchip составляет впечатляющие 1800 ватт, что существенно превышает показатели предыдущего поколения Blackwell, потребляющего около 1200-1400 ватт. Это требует применения продвинутых систем жидкостного охлаждения с микроканальными холодными пластинами для эффективного отвода тепла. Для размещения целых стоек с такими системами потребуется инфраструктура мощностью до 600 киловатт на стойку.
Объем памяти в 576 гигабайт позволяет выполнять инференс крупнейших языковых моделей непосредственно на одной плате. Например, модель GLM-4.6 с 355 миллиардами параметров в формате FP8 требует примерно 355 гигабайт памяти для размещения весов, что укладывается в доступный объем. Это открывает новые возможности для развертывания мощных систем искусственного интеллекта без необходимости распределения модели между несколькими устройствами.
Платформа Vera Rubin NVL144 в полной комплектации объединяет 72 Superchip с общей вычислительной мощностью 3.6 эксафлопс для инференса FP4 и 1.2 эксафлопс для тренировки в FP8, что втрое превосходит текущее поколение GB300 NVL72. Общий объем высокоскоростной памяти в таких системах достигает 75 терабайт.
Развитие архитектур для нейросетевых вычислений идет по пути наращивания объемов памяти, увеличения пропускной способности и оптимизации под вычисления низкой точности FP4 и FP8. Это позволяет достичь баланса между производительностью и энергоэффективностью, критически важного для массового развертывания систем генеративного искусственного интеллекта в дата-центрах по всему миру.
@DevsRoot
Vera Rubin Superchip представляет собой интегрированную систему на одной плате, объединяющую два мощных графических процессора Rubin и процессор Vera на базе архитектуры ARM. Каждый из двух GPU оснащен 288 гигабайтами памяти стандарта HBM4, что в сумме дает 576 ГБ видеопамяти на единственную плату. Это почти втрое больше, чем у современных флагманских решений. Процессор Vera включает 88 собственных ядер ARM с поддержкой 176 потоков, специально оптимизированных для работы с задачами искусственного интеллекта.
Архитектура GPU Rubin базируется на двух чипсетах, изготовленных по технологическому процессу TSMC N3P. Каждый графический процессор оборудован восемью стеками памяти HBM4 нового поколения с пропускной способностью до 13 терабайт в секунду на чип. Образцы чипов, продемонстрированные на конференции, были произведены на Тайване в конце сентября 2025 года, что подтверждает активную фазу разработки.
Энергопотребление одной платы Vera Rubin Superchip составляет впечатляющие 1800 ватт, что существенно превышает показатели предыдущего поколения Blackwell, потребляющего около 1200-1400 ватт. Это требует применения продвинутых систем жидкостного охлаждения с микроканальными холодными пластинами для эффективного отвода тепла. Для размещения целых стоек с такими системами потребуется инфраструктура мощностью до 600 киловатт на стойку.
Объем памяти в 576 гигабайт позволяет выполнять инференс крупнейших языковых моделей непосредственно на одной плате. Например, модель GLM-4.6 с 355 миллиардами параметров в формате FP8 требует примерно 355 гигабайт памяти для размещения весов, что укладывается в доступный объем. Это открывает новые возможности для развертывания мощных систем искусственного интеллекта без необходимости распределения модели между несколькими устройствами.
Платформа Vera Rubin NVL144 в полной комплектации объединяет 72 Superchip с общей вычислительной мощностью 3.6 эксафлопс для инференса FP4 и 1.2 эксафлопс для тренировки в FP8, что втрое превосходит текущее поколение GB300 NVL72. Общий объем высокоскоростной памяти в таких системах достигает 75 терабайт.
Развитие архитектур для нейросетевых вычислений идет по пути наращивания объемов памяти, увеличения пропускной способности и оптимизации под вычисления низкой точности FP4 и FP8. Это позволяет достичь баланса между производительностью и энергоэффективностью, критически важного для массового развертывания систем генеративного искусственного интеллекта в дата-центрах по всему миру.
@DevsRoot
👍2
🤓 Немного бухгалтерского и руководительского
Новый классификатор профессий (ОКПДТР) с 1 января 2026
С начала следующего года будет действовать обновлённый справочник профессий и должностей, который заменит старый документ 1994 года. По сути, это официальный перечень всех профессий и должностей с их кодами, который используется для отчётности перед государством - в Пенсионный фонд, Росстат и другие ведомства.[1][2][3]
Кому нужно обязательно обновить документы: компаниям, у которых есть сотрудники с особыми условиями - досрочные пенсии, вредные условия труда, льготы. Для таких должностей название в трудовом договоре и других документах должно точно совпадать с новым классификатором.[3]
Что делать до Нового года: кадровикам и бухгалтерам нужно проверить все документы - трудовые договоры, штатное расписание, должностные инструкции - и привести названия должностей в соответствие с новым справочником.[4][5]
Новые правила начисления премий с 1 сентября 2025
Это изменение уже вступило в силу и защищает работников от произвольного лишения премий. Раньше работодатель мог по своему усмотрению не платить премию или снять её полностью - теперь так нельзя.[6][7]
Главные правила:
- Лишить премии полностью нельзя - можно только уменьшить, и то с ограничениями[7][6]
- Снизить премию можно только за тот месяц, когда было нарушение - если выговор объявили в марте, то снижение применяется только к мартовской премии, а не ко всем последующим[7]
- Максимум на 20% от общей зарплаты - если оклад 50 тысяч плюс премия 40 тысяч (всего 90 тысяч), снизить можно максимум на 18 тысяч, то есть работник всё равно получит минимум 72 тысячи[7]
- Все условия должны быть прописаны в документах - размеры премий, сроки выплат, за что начисляются[7]
Что грозит работодателям: за нарушение этих правил компанию могут оштрафовать на 30-50 тысяч рублей, а директора или кадровика - на 10-20 тысяч. Кроме того, работник может обратиться в суд, и компанию заставят доплатить деньги.[7]
Важное изменение в расчёте среднего заработка: премии теперь учитываются по новым правилам при расчёте отпускных, командировочных и больничных.[6]
Новые договоры о материальной ответственности с 1 сентября 2025
Это касается сотрудников, которые работают с материальными ценностями - кассиров, кладовщиков, продавцов, курьеров.[8][9]
Главное нововведение: теперь такие договоры можно заключать в электронном виде через специальные системы (например, 1С, Контур). Раньше это были только бумажные документы.[9][8]
Важно: сам список должностей, с которыми заключают такие договоры, не изменился - кассиры, заведующие складами, товароведы и другие.[8][9]
Нужно ли переделывать старые договоры: Минтруд разъяснил, что перезаключать действующие договоры не обязательно. Они продолжают работать, если не противоречат Трудовому кодексу. Но для новых сотрудников нужно использовать обновлённые формы договоров.[9][8]
Практический смысл: если договор заключён электронно, то все изменения и дополнения к нему также оформляются только в электронном виде. Это упрощает документооборот для компаний.[8][9]
[1](https://www.consultant.ru/legalnews/28857/)
[2](https://www.garant.ru/news/1822790/)
[3](https://tenchat.ru/media/3904290-chto-nuzhno-znat-o-novom-klassifikatore-professiy-s-2026-goda)
[4](https://www.glavbukh.ru/news/53555-utverjdn-novyy-klassifikator-professiy-doljnostey-dlya-vybora-kodov-okz-v-efs-1)
[5](https://ppt.ru/news/klassifikatory-i-spravochniki/s-2026-goda-nuzhno-primenyat-novyy-klassifikator-professiy)
[6](https://mip-expert.ru/articles/oplata-truda/algoritm-deystviy-rabotodatelya-v-svyazi-s-novym-poryadkom-premirovaniya-s-1-sentyabrya-2025-goda/)
[7](https://www.pro-ability.ru/article_hr/tpost/amjz715el1-klyuchevie-izmeneniya-v-premirovanii-s-1)
[8](https://www.pro-ability.ru/tpost/4c4tud6271-mintrud-perevodit-dogovori-materialnoi-o)
[9](http://consultant29.ru/news/novyie-dogovoryi-o-materialnoj-otvetstvennosti-s-1-sentyabrya.html)
[10](https://www.glavbukh.ru/news/53599-obnovili-klassifikator-professiy-doljnostey-dlya-vybora-kodov-okz-v-efs-1)
@DevsRoot
Новый классификатор профессий (ОКПДТР) с 1 января 2026
С начала следующего года будет действовать обновлённый справочник профессий и должностей, который заменит старый документ 1994 года. По сути, это официальный перечень всех профессий и должностей с их кодами, который используется для отчётности перед государством - в Пенсионный фонд, Росстат и другие ведомства.[1][2][3]
Кому нужно обязательно обновить документы: компаниям, у которых есть сотрудники с особыми условиями - досрочные пенсии, вредные условия труда, льготы. Для таких должностей название в трудовом договоре и других документах должно точно совпадать с новым классификатором.[3]
Что делать до Нового года: кадровикам и бухгалтерам нужно проверить все документы - трудовые договоры, штатное расписание, должностные инструкции - и привести названия должностей в соответствие с новым справочником.[4][5]
Новые правила начисления премий с 1 сентября 2025
Это изменение уже вступило в силу и защищает работников от произвольного лишения премий. Раньше работодатель мог по своему усмотрению не платить премию или снять её полностью - теперь так нельзя.[6][7]
Главные правила:
- Лишить премии полностью нельзя - можно только уменьшить, и то с ограничениями[7][6]
- Снизить премию можно только за тот месяц, когда было нарушение - если выговор объявили в марте, то снижение применяется только к мартовской премии, а не ко всем последующим[7]
- Максимум на 20% от общей зарплаты - если оклад 50 тысяч плюс премия 40 тысяч (всего 90 тысяч), снизить можно максимум на 18 тысяч, то есть работник всё равно получит минимум 72 тысячи[7]
- Все условия должны быть прописаны в документах - размеры премий, сроки выплат, за что начисляются[7]
Что грозит работодателям: за нарушение этих правил компанию могут оштрафовать на 30-50 тысяч рублей, а директора или кадровика - на 10-20 тысяч. Кроме того, работник может обратиться в суд, и компанию заставят доплатить деньги.[7]
Важное изменение в расчёте среднего заработка: премии теперь учитываются по новым правилам при расчёте отпускных, командировочных и больничных.[6]
Новые договоры о материальной ответственности с 1 сентября 2025
Это касается сотрудников, которые работают с материальными ценностями - кассиров, кладовщиков, продавцов, курьеров.[8][9]
Главное нововведение: теперь такие договоры можно заключать в электронном виде через специальные системы (например, 1С, Контур). Раньше это были только бумажные документы.[9][8]
Важно: сам список должностей, с которыми заключают такие договоры, не изменился - кассиры, заведующие складами, товароведы и другие.[8][9]
Нужно ли переделывать старые договоры: Минтруд разъяснил, что перезаключать действующие договоры не обязательно. Они продолжают работать, если не противоречат Трудовому кодексу. Но для новых сотрудников нужно использовать обновлённые формы договоров.[9][8]
Практический смысл: если договор заключён электронно, то все изменения и дополнения к нему также оформляются только в электронном виде. Это упрощает документооборот для компаний.[8][9]
[1](https://www.consultant.ru/legalnews/28857/)
[2](https://www.garant.ru/news/1822790/)
[3](https://tenchat.ru/media/3904290-chto-nuzhno-znat-o-novom-klassifikatore-professiy-s-2026-goda)
[4](https://www.glavbukh.ru/news/53555-utverjdn-novyy-klassifikator-professiy-doljnostey-dlya-vybora-kodov-okz-v-efs-1)
[5](https://ppt.ru/news/klassifikatory-i-spravochniki/s-2026-goda-nuzhno-primenyat-novyy-klassifikator-professiy)
[6](https://mip-expert.ru/articles/oplata-truda/algoritm-deystviy-rabotodatelya-v-svyazi-s-novym-poryadkom-premirovaniya-s-1-sentyabrya-2025-goda/)
[7](https://www.pro-ability.ru/article_hr/tpost/amjz715el1-klyuchevie-izmeneniya-v-premirovanii-s-1)
[8](https://www.pro-ability.ru/tpost/4c4tud6271-mintrud-perevodit-dogovori-materialnoi-o)
[9](http://consultant29.ru/news/novyie-dogovoryi-o-materialnoj-otvetstvennosti-s-1-sentyabrya.html)
[10](https://www.glavbukh.ru/news/53599-obnovili-klassifikator-professiy-doljnostey-dlya-vybora-kodov-okz-v-efs-1)
@DevsRoot
Возможный Единорог
Cтартап Extropic дал жару и решил, что хватит уже спаливать мегаватты на то, чтобы нейросетка нарисовала вам котика. Их решение звучит как бред: вместо того чтобы умножать матрицы до посинения, они предложили железо, которое генерит ответы напрямую из физики. Из шума. Из броуновского движения электронов и вселенского хаоса.
28 октября 2025 команда выкатила TSU – термодинамические sampling-юниты. Забудьте про CPU и GPU, это вообще другой зоопарк. TSU не считают в классическом смысле, они сэмплируют вероятности физически. Берут напряжение, температуру, шум в транзисторе – и бац, у вас готовая выборка из распределения. Работает при комнатной температуре, на обычном CMOS-процессе. Без квантового холода, без экзотики, на тех же транзисторах, что в вашем телефоне.
Вся фишка в том, что генеративный ИИ – это по сути выборка из сложных распределений. Сейчас GPU сначала перемножают горы матриц, чтобы получить вектор вероятностей, потом уже сэмплируют. TSU говорят "а зачем эти танцы с бубном?" и идут напрямую. И тут начинается магия. По расчётам в их препринте на extropic.ai, энергопотребление падает в 10 000 раз. Десять. Тысяч. Раз. Если это правда хотя бы наполовину – счёт за электричество станет смешным, а у вашего CFO наконец отпустит язва.
В основе лежат п-биты (pbits) – это такие вероятностные транзисторы, которые выдают 1 или 0 с программируемой вероятностью. Звучит тупо, как один NAND-гейт. Но точно так же, как из миллиона гейтов собирают процессор, из сотен тысяч п-битов собирают TSU, которая может сэмплировать здоровенные распределения через алгоритм Гиббса. Локальное общение между соседними ячейками, никаких дальних проводов – вся энергия уходит на дело, а не на зарядку километров дорожек на плате.
Extropic уже разослала первые dev-киты XTR-0 в AI-лаборатории и метеокомпаниям (например, Atmo). XTR-0 – это настольная коробочка с двумя прототипными чипами X0, proof-of-concept, но уже рабочий. Параллельно выложили THRML – библиотеку на Python (JAX), которая эмулирует TSU на обычных GPU. Можно писать алгоритмы уже сейчас, пока они допиливают железо.
Production-чип Z-1 обещают к 2026 году. Он потянет около 250 тысяч п-битов и будет заточен под диффузионные модели – те, что восстанавливают картинки и видео из шума. Stable Diffusion, Sora – вот это всё, только на порядки эффективнее. Команда вообще утверждает, что такую систему можно засунуть в корпус размером с айфон, и она будет жрать батарейку, а не розетку на 220.
За проектом стоят бывшие квантовые исследователи из Google, а рулит всем Гийом Вердон, он же Beff Jezos из твиттера, тот самый акселерационист-мемолорд. Они придумали новый тип модели – Denoising Thermodynamic Model (DTM), которая вытягивает данные из шума через цепочку сэмплов, как диффузия, только нативно на TSU.
Если эта штука взлетит – а первые бенчмарки уже показали работу на Fashion MNIST – рынок AI-инфры ждёт жёсткая встряска. Генеративка локально на устройстве, погода с точностью до квартала, симуляции на заводах – всё без счёта за мегаватты. Первые реальные кейсы покажут себя в 2026-м, когда Z-1 выйдет в production. А пока можно ковыряться с THRML и молиться, чтобы они не наврали с цифрами.
В общем следите и если что, сливайте акции Nvidia
Источник: https://extropic.ai/writing/tsu-101-an-entirely-new-type-of-computing-hardware
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #Наука #Стартап #Единорог
Cтартап Extropic дал жару и решил, что хватит уже спаливать мегаватты на то, чтобы нейросетка нарисовала вам котика. Их решение звучит как бред: вместо того чтобы умножать матрицы до посинения, они предложили железо, которое генерит ответы напрямую из физики. Из шума. Из броуновского движения электронов и вселенского хаоса.
28 октября 2025 команда выкатила TSU – термодинамические sampling-юниты. Забудьте про CPU и GPU, это вообще другой зоопарк. TSU не считают в классическом смысле, они сэмплируют вероятности физически. Берут напряжение, температуру, шум в транзисторе – и бац, у вас готовая выборка из распределения. Работает при комнатной температуре, на обычном CMOS-процессе. Без квантового холода, без экзотики, на тех же транзисторах, что в вашем телефоне.
Вся фишка в том, что генеративный ИИ – это по сути выборка из сложных распределений. Сейчас GPU сначала перемножают горы матриц, чтобы получить вектор вероятностей, потом уже сэмплируют. TSU говорят "а зачем эти танцы с бубном?" и идут напрямую. И тут начинается магия. По расчётам в их препринте на extropic.ai, энергопотребление падает в 10 000 раз. Десять. Тысяч. Раз. Если это правда хотя бы наполовину – счёт за электричество станет смешным, а у вашего CFO наконец отпустит язва.
В основе лежат п-биты (pbits) – это такие вероятностные транзисторы, которые выдают 1 или 0 с программируемой вероятностью. Звучит тупо, как один NAND-гейт. Но точно так же, как из миллиона гейтов собирают процессор, из сотен тысяч п-битов собирают TSU, которая может сэмплировать здоровенные распределения через алгоритм Гиббса. Локальное общение между соседними ячейками, никаких дальних проводов – вся энергия уходит на дело, а не на зарядку километров дорожек на плате.
Extropic уже разослала первые dev-киты XTR-0 в AI-лаборатории и метеокомпаниям (например, Atmo). XTR-0 – это настольная коробочка с двумя прототипными чипами X0, proof-of-concept, но уже рабочий. Параллельно выложили THRML – библиотеку на Python (JAX), которая эмулирует TSU на обычных GPU. Можно писать алгоритмы уже сейчас, пока они допиливают железо.
Production-чип Z-1 обещают к 2026 году. Он потянет около 250 тысяч п-битов и будет заточен под диффузионные модели – те, что восстанавливают картинки и видео из шума. Stable Diffusion, Sora – вот это всё, только на порядки эффективнее. Команда вообще утверждает, что такую систему можно засунуть в корпус размером с айфон, и она будет жрать батарейку, а не розетку на 220.
За проектом стоят бывшие квантовые исследователи из Google, а рулит всем Гийом Вердон, он же Beff Jezos из твиттера, тот самый акселерационист-мемолорд. Они придумали новый тип модели – Denoising Thermodynamic Model (DTM), которая вытягивает данные из шума через цепочку сэмплов, как диффузия, только нативно на TSU.
Если эта штука взлетит – а первые бенчмарки уже показали работу на Fashion MNIST – рынок AI-инфры ждёт жёсткая встряска. Генеративка локально на устройстве, погода с точностью до квартала, симуляции на заводах – всё без счёта за мегаватты. Первые реальные кейсы покажут себя в 2026-м, когда Z-1 выйдет в production. А пока можно ковыряться с THRML и молиться, чтобы они не наврали с цифрами.
В общем следите и если что, сливайте акции Nvidia
Источник: https://extropic.ai/writing/tsu-101-an-entirely-new-type-of-computing-hardware
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #Наука #Стартап #Единорог
Extropic
TSU 101: An Entirely New Type of Computing Hardware | Extropic
Building thermodynamic computing hardware that is radically more energy efficient than GPUs.
🔥3
💾 Плагины для вайбкодеров:)
Набросал тут 2 плагина для JB IDEs
1. https://gitverse.ru/DADementr/CopyFilesToTemp
Зачем нужен?
В выделенных папках проекта по фильтру расширения выбирает все файлы и кидает их в одну папку, с возможностью добавления расширения к примеру .txt. Не все чаты с AI принимают расширения отличные от txt и собирать файлы по разным подпапкам для чата порой долго. Тут все в одной папке и с нужным расширением
2. https://gitverse.ru/DADementr/FilesToXMLPlugin
Зачем нужен?
Все тоже самое что и первый плагин делает только копирует содержимое всех файлов в XML структуру, в буфер обмена. Цели те же для AI, это если AI чат не хочет принимать более 10 файлов за диалог
Структура:
В Readme исходников есть ссылки для уже собранных в zip плагинов
@DevsRoot
Набросал тут 2 плагина для JB IDEs
1. https://gitverse.ru/DADementr/CopyFilesToTemp
Зачем нужен?
В выделенных папках проекта по фильтру расширения выбирает все файлы и кидает их в одну папку, с возможностью добавления расширения к примеру .txt. Не все чаты с AI принимают расширения отличные от txt и собирать файлы по разным подпапкам для чата порой долго. Тут все в одной папке и с нужным расширением
2. https://gitverse.ru/DADementr/FilesToXMLPlugin
Зачем нужен?
Все тоже самое что и первый плагин делает только копирует содержимое всех файлов в XML структуру, в буфер обмена. Цели те же для AI, это если AI чат не хочет принимать более 10 файлов за диалог
Структура:
<Files>
<File Path="C:/FullPath">
File content ***
</File>
</Files>
В Readme исходников есть ссылки для уже собранных в zip плагинов
@DevsRoot
🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖Китайский автобот
Китайский автопроизводитель Xpeng показал нового гуманоидного робота Iron второго поколения на своём Дне искусственного интеллекта 2025.
Компания называет его самым человекоподобным роботом на рынке.
Робота продемонстрировали вживую на подиуме. Он двигался естественно и плавно, с реалистичной осанкой. Команда разработчиков Xpeng добилась такой лёгкости движений, добавив пассивные степени свободы в носки робота.
Характеристики Iron второго поколения:
Рост 178 см, вес 70 кг
Гуманоидный позвоночник
Бионические мышцы
Гибкая кожа
Изогнутый 3D-дисплей на голове
Руки с 22 степенями свободы
Технические возможности робота впечатляют. Он работает на базе модели VLA (Vision-Language-Action) второго поколения и оснащён тремя процессорами Turing AI с вычислительной мощностью 2250 TOPS. Благодаря искусственному интеллекту Xpeng робот умеет говорить, ходить и взаимодействовать с предметами.
Для облегчения конструкции используются полностью твердотельные аккумуляторы высокой плотности энергии с повышенной безопасностью.
Главная цель Xpeng - коммерческое использование Iron. Глава компании Хэ Сяопэн подчеркнул, что робот может быстро интегрироваться в различные отрасли, как человек.
Интересная особенность - покупатели смогут кастомизировать робота перед покупкой. Можно выбрать пол и телосложение, мужскую и женскую версии.
Xpeng выпустит Iron SDK - комплект для разработки ПО, чтобы создать целую экосистему приложений для гуманоидных роботов. Партнёром проекта стал китайский производитель стали Baosteel. В ближайшее время робот будет тестироваться на промышленных объектах для контроля и других задач.
Массовое производство Iron запланировано на конец 2026 года. Первое поколение робота показали год назад в ноябре 2024.
Xpeng известен как производитель электромобилей, но теперь активно развивает направление гуманоидной робототехники с применением передовых технологий ИИ.
@DevsRoot
#Наука #Технологии #Роботы
Китайский автопроизводитель Xpeng показал нового гуманоидного робота Iron второго поколения на своём Дне искусственного интеллекта 2025.
Компания называет его самым человекоподобным роботом на рынке.
Робота продемонстрировали вживую на подиуме. Он двигался естественно и плавно, с реалистичной осанкой. Команда разработчиков Xpeng добилась такой лёгкости движений, добавив пассивные степени свободы в носки робота.
Характеристики Iron второго поколения:
Рост 178 см, вес 70 кг
Гуманоидный позвоночник
Бионические мышцы
Гибкая кожа
Изогнутый 3D-дисплей на голове
Руки с 22 степенями свободы
Технические возможности робота впечатляют. Он работает на базе модели VLA (Vision-Language-Action) второго поколения и оснащён тремя процессорами Turing AI с вычислительной мощностью 2250 TOPS. Благодаря искусственному интеллекту Xpeng робот умеет говорить, ходить и взаимодействовать с предметами.
Для облегчения конструкции используются полностью твердотельные аккумуляторы высокой плотности энергии с повышенной безопасностью.
Главная цель Xpeng - коммерческое использование Iron. Глава компании Хэ Сяопэн подчеркнул, что робот может быстро интегрироваться в различные отрасли, как человек.
Интересная особенность - покупатели смогут кастомизировать робота перед покупкой. Можно выбрать пол и телосложение, мужскую и женскую версии.
Xpeng выпустит Iron SDK - комплект для разработки ПО, чтобы создать целую экосистему приложений для гуманоидных роботов. Партнёром проекта стал китайский производитель стали Baosteel. В ближайшее время робот будет тестироваться на промышленных объектах для контроля и других задач.
Массовое производство Iron запланировано на конец 2026 года. Первое поколение робота показали год назад в ноябре 2024.
Xpeng известен как производитель электромобилей, но теперь активно развивает направление гуманоидной робототехники с применением передовых технологий ИИ.
@DevsRoot
#Наука #Технологии #Роботы
❤2👍1
🔹 Новое обновление у Антропик.
Добавили клод-код в браузер, не только по апи теперь
Честно говоря обновы в UI меня не очень радуют, к примеру артефакты - классная задумка, но в половине случаев они не работают. Лучше бы их допилили
А так на клод-код дают 1000$ халявы. Нужно истратить до 18. Вот это мы быстро, это мы с удовольствием
Для сравнения упомяну. По Api клод-код сжигал $$ со скоростью 1$ в минуту
@DevsRoot
#Нейросети #Программирование #Anthropic
Добавили клод-код в браузер, не только по апи теперь
Claude Code где угодно
Теперь, работая в облачных средах, вы можете легко писать код с помощью Claude в веб-браузере, на мобильных устройствах или в командной строке.
Начинайте сеансы и возвращайтесь позже, чтобы продолжить с того места, где остановились.
Честно говоря обновы в UI меня не очень радуют, к примеру артефакты - классная задумка, но в половине случаев они не работают. Лучше бы их допилили
А так на клод-код дают 1000$ халявы. Нужно истратить до 18. Вот это мы быстро, это мы с удовольствием
Для сравнения упомяну. По Api клод-код сжигал $$ со скоростью 1$ в минуту
@DevsRoot
#Нейросети #Программирование #Anthropic
🔥3👍1
🔥
Эксперимент, проведенный пользователем HTX на YouTube, стал одним из самых масштабных и детально проработанных независимых исследований воздействия быстрой зарядки на срок службы аккумуляторов смартфонов. Проект длился два года и охватил сорок современных устройств разных брендов, от бюджетных моделей до флагманов. Его цель заключалась в получении объективных данных о том, насколько действительно опасна для аккумуляторов технология сверхбыстрой зарядки, которой сегодня оснащены почти все новые смартфоны.
В ходе первой фазы исследования автор собрал устройства с различной мощностью адаптеров — от традиционных 18 Вт до экстремальных 120 Вт. Все телефоны проходили идентичный цикл испытаний: 500 полных зарядов и разрядов, что примерно соответствует полутора–двум годам активного использования. После каждого сотого цикла фиксировались ключевые параметры аккумуляторов — ёмкость, время зарядки, температура корпуса и степень деградации элементов питания. По завершении серии выяснилось, что в среднем батареи смартфонов с зарядкой 120 Вт износились всего на 0,3 процента больше, чем у тех, что заряжались обычной мощностью 18 Вт. Эта разница оказалась настолько мала, что статистически почти незначима. На практике это означает, что пользователи, предпочитающие быструю зарядку, могут не беспокоиться о последствиях — эффект ускоренного старения отсутствует.
Во второй фазе HTX проверил популярный совет — держать заряд батареи между 30 и 80 процентами. Для этого часть устройств заряжалась в указанном диапазоне, а другая часть продолжала цикл полной разрядки и зарядки от нуля до ста процентов. Результаты показали, что «бережный» режим действительно немного эффективнее: за два года аккумуляторы сохранили на 2,5 процента больше ёмкости. Однако автор подчеркнул, что выигрыш слишком мал, чтобы оправдывать ежедневные неудобства. Постоянно следить за уровнем заряда, подключать и отключать кабель гораздо утомительнее, чем потенциальная выгода в несколько процентов сохранённого ресурса.
Заметным открытием стало также наблюдение за температурным режимом. Вопреки распространённому мнению, при зарядке мощностью 120 Вт температура аккумуляторов только кратковременно поднималась до 38–40 градусов, быстро стабилизируясь благодаря сложной системе распределения тока и эффективному охлаждению контроллеров. Современные алгоритмы управления действительно минимизируют перегрев, что объясняет полученные результаты по деградации.
В финальном выводе HTX отметил, что фетиш вокруг «правильной» зарядки часто раздувается маркетингом и недопониманием принципов работы литий-ионных батарей. Современные устройства оснащены умными контроллерами, которые автоматически ограничивают подачу энергии, предотвращая опасные режимы. Поэтому основная рекомендация эксперимента проста: пользоваться телефоном как удобно, не беспокоясь о стиле зарядки. Единственное, чего стоит избегать — это перегрева смартфона под прямыми солнечными лучами или во время игры при подключенном кабеле, поскольку именно температура, а не мощность зарядки, является главным врагом батареи.
Таким образом, двухлетний труд HTX разрушил один из самых устойчивых мифов вокруг современных гаджетов. Быстрая зарядка не убивает аккумулятор — это доказано на практике. А попытки искусственно продлевать срок его службы через «особые режимы» чаще всего не дают ощутимого результата. Эксперимент показал, что комфорт и практичность повседневного использования куда важнее гипотетической выгоды в доли процента.
https://www.youtube.com/watch?v=kLS5Cg_yNdM
@DevRoots
Эксперимент, проведенный пользователем HTX на YouTube, стал одним из самых масштабных и детально проработанных независимых исследований воздействия быстрой зарядки на срок службы аккумуляторов смартфонов. Проект длился два года и охватил сорок современных устройств разных брендов, от бюджетных моделей до флагманов. Его цель заключалась в получении объективных данных о том, насколько действительно опасна для аккумуляторов технология сверхбыстрой зарядки, которой сегодня оснащены почти все новые смартфоны.
В ходе первой фазы исследования автор собрал устройства с различной мощностью адаптеров — от традиционных 18 Вт до экстремальных 120 Вт. Все телефоны проходили идентичный цикл испытаний: 500 полных зарядов и разрядов, что примерно соответствует полутора–двум годам активного использования. После каждого сотого цикла фиксировались ключевые параметры аккумуляторов — ёмкость, время зарядки, температура корпуса и степень деградации элементов питания. По завершении серии выяснилось, что в среднем батареи смартфонов с зарядкой 120 Вт износились всего на 0,3 процента больше, чем у тех, что заряжались обычной мощностью 18 Вт. Эта разница оказалась настолько мала, что статистически почти незначима. На практике это означает, что пользователи, предпочитающие быструю зарядку, могут не беспокоиться о последствиях — эффект ускоренного старения отсутствует.
Во второй фазе HTX проверил популярный совет — держать заряд батареи между 30 и 80 процентами. Для этого часть устройств заряжалась в указанном диапазоне, а другая часть продолжала цикл полной разрядки и зарядки от нуля до ста процентов. Результаты показали, что «бережный» режим действительно немного эффективнее: за два года аккумуляторы сохранили на 2,5 процента больше ёмкости. Однако автор подчеркнул, что выигрыш слишком мал, чтобы оправдывать ежедневные неудобства. Постоянно следить за уровнем заряда, подключать и отключать кабель гораздо утомительнее, чем потенциальная выгода в несколько процентов сохранённого ресурса.
Заметным открытием стало также наблюдение за температурным режимом. Вопреки распространённому мнению, при зарядке мощностью 120 Вт температура аккумуляторов только кратковременно поднималась до 38–40 градусов, быстро стабилизируясь благодаря сложной системе распределения тока и эффективному охлаждению контроллеров. Современные алгоритмы управления действительно минимизируют перегрев, что объясняет полученные результаты по деградации.
В финальном выводе HTX отметил, что фетиш вокруг «правильной» зарядки часто раздувается маркетингом и недопониманием принципов работы литий-ионных батарей. Современные устройства оснащены умными контроллерами, которые автоматически ограничивают подачу энергии, предотвращая опасные режимы. Поэтому основная рекомендация эксперимента проста: пользоваться телефоном как удобно, не беспокоясь о стиле зарядки. Единственное, чего стоит избегать — это перегрева смартфона под прямыми солнечными лучами или во время игры при подключенном кабеле, поскольку именно температура, а не мощность зарядки, является главным врагом батареи.
Таким образом, двухлетний труд HTX разрушил один из самых устойчивых мифов вокруг современных гаджетов. Быстрая зарядка не убивает аккумулятор — это доказано на практике. А попытки искусственно продлевать срок его службы через «особые режимы» чаще всего не дают ощутимого результата. Эксперимент показал, что комфорт и практичность повседневного использования куда важнее гипотетической выгоды в доли процента.
https://www.youtube.com/watch?v=kLS5Cg_yNdM
@DevRoots
👍7🔥2
Нейросетевой Китай
Пока весь мир гадал, когда же OpenAI выпустит GPT-5, Китай сделал ход конем. Стартап Moonshot AI, который щедро финансирует Alibaba, выкатил модель Kimi K2 Thinking. И самое интересное — не то, что она мощная, а то, что она в открытом доступе. Это как если бы выложили в интернет чертежи ракеты, которую можно собрать в гараже.
Давайте по фактам. Kimi K2 на некоторых тестах обходит самых крутых западных конкурентов, включая GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Например, на суперсложном экзамене для ИИ Humanity’s Last Exam, который проверяет не заученные ответы, а настоящее понимание, она набрала 44,9%. Это огромный прогресс.
Но главный шок — цена. Обучение Kimi K2 обошлось менее чем в 5 миллионов долларов. Западные гиганты тратят на такие модели сотни миллионов. Китайцы показали, что догнать лидеров можно не грубой силой — тысячами видеокарт и тоннами данных, — а умной оптимизацией. Они собрали не более мощный движок, а гораздо более эффективный.
Что она умеет? Модель может выстраивать длинные цепочки действий, используя до 200-300 разных инструментов подряд. Это как дать виртуальному ассистенту доступ ко всем вашим приложениям и сказать: «Сделай мне бизнес-план, забронируй билеты и закажи пиццу». И он все сделает сам, шаг за шагом. Она лучше пишет код и справляется с творческими задачами, чем ее прошлая версия, которая вышла всего 4 месяца назад. Скорость развития просто пугает.
Ирония в том, что буквально на днях глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что Китай отстает от США в сфере ИИ на «наносекунды». Похоже, он знал, о чем говорит. Moonshot уже встроил Kimi в своего ассистента и открыл доступ к нему всем желающим. Вся китайская техно-экосистема от Baidu до SenseTime сейчас создает свой собственный стек технологий, обходя санкции и дорогие чипы за счет смекалки. У OpenAI и Anthropic впервые появился реальный конкурент, который не просто локальная альтернатива, а глобальный игрок: почти такой же умный, но в разы дешевле.
Что это значит для нас?
Для бизнеса это тревожный звоночек. Если ваш продукт построен на дорогом API западной модели, его ценность может резко упасть. Зачем платить много, если есть бесплатная и почти такая же хорошая альтернатива? Пора срочно пересмотреть риски: ограничить доступ к критичным данным, переводить ключевые сервисы на контролируемые модели и думать, как ваш продукт будет конкурировать с «бесплатным фронтиром». Иначе вы рискуете стать просто поставщиком «железа» для тех, кто использует эту технологию в своих целях.
Для инвесторов цена риска только что выросла. Регуляторные риски, угрозы биобезопасности — все это теперь нужно закладывать в оценку компаний. Придется требовать больше отчетности, гарантий соответствия нормам и страховаться от возможных провалов.
А для обычных людей это значит, что мощный искусственный интеллект становится массовым продуктом. С одной стороны — это невероятные возможности для творчества и работы. С другой — угрозы тоже становятся массовыми. Мошенники, пропагандисты и просто хакеры получают в руки очень дешевый и мощный инструмент. Нужны срочные меры: публичные аудиты моделей, прозрачность от разработчиков и своего рода «предохранители», которые не дадут интеллекту превратиться в оружие.
Глобальная безопасность и регуляция выходят на первый план. Когда веса модели и дешевые методы тренировки становятся достоянием общественности, остановить распространение опасных систем почти невозможно. Правила игры в мире ИИ только что были переписаны. И игра становится гораздо опаснее и интереснее.
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #update #Китай
Пока весь мир гадал, когда же OpenAI выпустит GPT-5, Китай сделал ход конем. Стартап Moonshot AI, который щедро финансирует Alibaba, выкатил модель Kimi K2 Thinking. И самое интересное — не то, что она мощная, а то, что она в открытом доступе. Это как если бы выложили в интернет чертежи ракеты, которую можно собрать в гараже.
Давайте по фактам. Kimi K2 на некоторых тестах обходит самых крутых западных конкурентов, включая GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet. Например, на суперсложном экзамене для ИИ Humanity’s Last Exam, который проверяет не заученные ответы, а настоящее понимание, она набрала 44,9%. Это огромный прогресс.
Но главный шок — цена. Обучение Kimi K2 обошлось менее чем в 5 миллионов долларов. Западные гиганты тратят на такие модели сотни миллионов. Китайцы показали, что догнать лидеров можно не грубой силой — тысячами видеокарт и тоннами данных, — а умной оптимизацией. Они собрали не более мощный движок, а гораздо более эффективный.
Что она умеет? Модель может выстраивать длинные цепочки действий, используя до 200-300 разных инструментов подряд. Это как дать виртуальному ассистенту доступ ко всем вашим приложениям и сказать: «Сделай мне бизнес-план, забронируй билеты и закажи пиццу». И он все сделает сам, шаг за шагом. Она лучше пишет код и справляется с творческими задачами, чем ее прошлая версия, которая вышла всего 4 месяца назад. Скорость развития просто пугает.
Ирония в том, что буквально на днях глава Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что Китай отстает от США в сфере ИИ на «наносекунды». Похоже, он знал, о чем говорит. Moonshot уже встроил Kimi в своего ассистента и открыл доступ к нему всем желающим. Вся китайская техно-экосистема от Baidu до SenseTime сейчас создает свой собственный стек технологий, обходя санкции и дорогие чипы за счет смекалки. У OpenAI и Anthropic впервые появился реальный конкурент, который не просто локальная альтернатива, а глобальный игрок: почти такой же умный, но в разы дешевле.
Что это значит для нас?
Для бизнеса это тревожный звоночек. Если ваш продукт построен на дорогом API западной модели, его ценность может резко упасть. Зачем платить много, если есть бесплатная и почти такая же хорошая альтернатива? Пора срочно пересмотреть риски: ограничить доступ к критичным данным, переводить ключевые сервисы на контролируемые модели и думать, как ваш продукт будет конкурировать с «бесплатным фронтиром». Иначе вы рискуете стать просто поставщиком «железа» для тех, кто использует эту технологию в своих целях.
Для инвесторов цена риска только что выросла. Регуляторные риски, угрозы биобезопасности — все это теперь нужно закладывать в оценку компаний. Придется требовать больше отчетности, гарантий соответствия нормам и страховаться от возможных провалов.
А для обычных людей это значит, что мощный искусственный интеллект становится массовым продуктом. С одной стороны — это невероятные возможности для творчества и работы. С другой — угрозы тоже становятся массовыми. Мошенники, пропагандисты и просто хакеры получают в руки очень дешевый и мощный инструмент. Нужны срочные меры: публичные аудиты моделей, прозрачность от разработчиков и своего рода «предохранители», которые не дадут интеллекту превратиться в оружие.
Глобальная безопасность и регуляция выходят на первый план. Когда веса модели и дешевые методы тренировки становятся достоянием общественности, остановить распространение опасных систем почти невозможно. Правила игры в мире ИИ только что были переписаны. И игра становится гораздо опаснее и интереснее.
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #update #Китай
❤1👍1
Крупнейшая инвестиция в AI за всю историю
Anthropic, компания-создатель продвинутой языковой модели Claude, только что объявила о самой масштабной инвестиции в искусственный интеллект. Они вложат 50 миллиардов долларов в строительство AI-инфраструктуры в США. Это одна из самых больших единичных инвестиций в истории индустрии.
Компания построит специализированные дата-центры в двух штатах - в Техасе и Нью-Йорке. Партнёром выступает британская компания Fluidstack. Объекты будут специально оптимизированы под рабочие нагрузки Anthropic и начнут работать уже в течение 2026 года.
Проект создаст около 800 постоянных рабочих мест и ещё 2400 мест на строительстве. Это серьёзный вклад в экономику регионов, где будут строиться дата-центры. Инвестиции также поддерживают AI Action Plan администрации Трампа по сохранению лидерства США в сфере искусственного интеллекта.
У Anthropic сейчас более 300 тысяч бизнес-клиентов. Количество крупных клиентов с доходом больше 100 тысяч долларов выросло почти в семь раз всего за последний год. Компания планирует достичь годовой выручки около 7 миллиардов долларов к 2028 году. Для сравнения, сейчас они зарабатывают около 2 миллиардов в год.
Эта инвестиция не единична. OpenAI, Meta, Google, Microsoft, Nvidia и другие технологические гиганты коллективно планируют потратить сотни миллиардов долларов на дата-центры для поддержки AI. Идёт настоящая гонка за вычислительные мощности, потому что обучение и работа современных AI-моделей требует огромных ресурсов.
Все это херня, главное чтобы лимиты увеличили, а то даже на max тарифе за 90£ лимиты дают о себе знать через пару дней😢
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #Инвестиции
Anthropic, компания-создатель продвинутой языковой модели Claude, только что объявила о самой масштабной инвестиции в искусственный интеллект. Они вложат 50 миллиардов долларов в строительство AI-инфраструктуры в США. Это одна из самых больших единичных инвестиций в истории индустрии.
Компания построит специализированные дата-центры в двух штатах - в Техасе и Нью-Йорке. Партнёром выступает британская компания Fluidstack. Объекты будут специально оптимизированы под рабочие нагрузки Anthropic и начнут работать уже в течение 2026 года.
Проект создаст около 800 постоянных рабочих мест и ещё 2400 мест на строительстве. Это серьёзный вклад в экономику регионов, где будут строиться дата-центры. Инвестиции также поддерживают AI Action Plan администрации Трампа по сохранению лидерства США в сфере искусственного интеллекта.
У Anthropic сейчас более 300 тысяч бизнес-клиентов. Количество крупных клиентов с доходом больше 100 тысяч долларов выросло почти в семь раз всего за последний год. Компания планирует достичь годовой выручки около 7 миллиардов долларов к 2028 году. Для сравнения, сейчас они зарабатывают около 2 миллиардов в год.
Эта инвестиция не единична. OpenAI, Meta, Google, Microsoft, Nvidia и другие технологические гиганты коллективно планируют потратить сотни миллиардов долларов на дата-центры для поддержки AI. Идёт настоящая гонка за вычислительные мощности, потому что обучение и работа современных AI-моделей требует огромных ресурсов.
Все это херня, главное чтобы лимиты увеличили, а то даже на max тарифе за 90£ лимиты дают о себе знать через пару дней😢
@DevsRoot
#Нейросети #Технологии #Инвестиции
Бухгалтерско-руководительское. О премиях и наставничестве
С 1 сентября 2025 года вступили в силу изменения в статью 135 Трудового кодекса РФ, которые кардинально меняют правила премирования работников.
Основания: Конституционный Суд РФ в постановлении от 15.06.2023 № 32-П признал произвольное уменьшение зарплаты дискриминационным и противоречащим Конституции РФ. Законодатель устранил эти недостатки новой редакцией статьи 135 ТК РФ.
Ключевые изменения:
Обязательная формализация системы премирования. Работодатель обязан определить четкие правила расчета поощрительных и стимулирующих выплат в локальных нормативных актах, положении о премировании, коллективном или трудовом договоре. Система должна быть прозрачной с конкретными критериями начисления.
Ограничения на депремирование. Снижение размера премии в связи с дисциплинарным взысканием возможно только при соблюдении условий: уменьшить премию можно только за период действия взыскания; размер снижения не может уменьшать месячную зарплату более чем на 20%; лишение премии возможно только при наличии дисциплинарного взыскания.
Штрафы за нарушения по части 6 статьи 5.27 КоАП РФ: для юридических лиц — от 30 000 до 50 000 рублей, для должностных лиц — от 10 000 до 20 000 рублей, для ИП — от 1 000 до 5 000 рублей.
Доказательство отсутствия дискриминации. Третий кассационный суд в июле 2025 года признал дискриминацией 50-кратную разницу в премиях сотрудникам на одной должности. Работодателю необходимо: в приказах о премировании указывать конкретные достижения или показатели, объясняющие разницу в размере выплат; размер премии должен зависеть от реального вклада каждого работника; различия должны быть соразмерными; проводить оценку выполнения критериев для каждого работника; прилагать документы, подтверждающие выполнение условий для премирования.
Работникам, которые полностью отработали период и достигли одинаковых показателей, премиальные выплаты должны производиться на равных условиях.
Требования для учета премий в налоговых расходах:
Формальные требования: разработать и утвердить Положение о премировании с четкими критериями; предусмотреть премиальные выплаты в трудовом договоре со ссылкой на Положение; критерии премирования должны основываться на конкретных достижениях и показателях.
Экономическая обоснованность. Расходы на выплату премий должны быть экономически обоснованы согласно статье 252 НК РФ и направлены на получение дохода. Налоговые органы оценивают: адекватность размера премии к окладу и финансовому состоянию компании; наличие документов, подтверждающих индивидуальные показатели; расчеты, подтверждающие размер премий; связь между премиями и реальными успехами в работе.
При отсутствии должного оформления и обоснования налоговые органы могут доначислить налог на прибыль, пени и штрафы.
Наставничество:
Работодатель обязан оформить наставничество документально: включить условия в трудовой договор или заключить дополнительное соглашение. В договоре обязательно указываются содержание работы по наставничеству, сроки и форма выполнения. Поручить функции наставника можно только с письменного согласия работника.
Наставничество должно быть оплачиваемым. Размеры и условия выплат устанавливаются трудовым договором или дополнительным соглашением с учетом содержания и объема работы. Условия оплаты должны быть не хуже установленных в нормативных актах и отраслевых соглашениях. Доплата может быть в процентах от оклада или в фиксированной сумме.
По поводу предоставления доп. отпуска за наставничество еще обсуждают.
https://www.garant.ru/article/1864147/
@DevsRoot
#Работа #Законы
С 1 сентября 2025 года вступили в силу изменения в статью 135 Трудового кодекса РФ, которые кардинально меняют правила премирования работников.
Основания: Конституционный Суд РФ в постановлении от 15.06.2023 № 32-П признал произвольное уменьшение зарплаты дискриминационным и противоречащим Конституции РФ. Законодатель устранил эти недостатки новой редакцией статьи 135 ТК РФ.
Ключевые изменения:
Обязательная формализация системы премирования. Работодатель обязан определить четкие правила расчета поощрительных и стимулирующих выплат в локальных нормативных актах, положении о премировании, коллективном или трудовом договоре. Система должна быть прозрачной с конкретными критериями начисления.
Ограничения на депремирование. Снижение размера премии в связи с дисциплинарным взысканием возможно только при соблюдении условий: уменьшить премию можно только за период действия взыскания; размер снижения не может уменьшать месячную зарплату более чем на 20%; лишение премии возможно только при наличии дисциплинарного взыскания.
Штрафы за нарушения по части 6 статьи 5.27 КоАП РФ: для юридических лиц — от 30 000 до 50 000 рублей, для должностных лиц — от 10 000 до 20 000 рублей, для ИП — от 1 000 до 5 000 рублей.
Доказательство отсутствия дискриминации. Третий кассационный суд в июле 2025 года признал дискриминацией 50-кратную разницу в премиях сотрудникам на одной должности. Работодателю необходимо: в приказах о премировании указывать конкретные достижения или показатели, объясняющие разницу в размере выплат; размер премии должен зависеть от реального вклада каждого работника; различия должны быть соразмерными; проводить оценку выполнения критериев для каждого работника; прилагать документы, подтверждающие выполнение условий для премирования.
Работникам, которые полностью отработали период и достигли одинаковых показателей, премиальные выплаты должны производиться на равных условиях.
Требования для учета премий в налоговых расходах:
Формальные требования: разработать и утвердить Положение о премировании с четкими критериями; предусмотреть премиальные выплаты в трудовом договоре со ссылкой на Положение; критерии премирования должны основываться на конкретных достижениях и показателях.
Экономическая обоснованность. Расходы на выплату премий должны быть экономически обоснованы согласно статье 252 НК РФ и направлены на получение дохода. Налоговые органы оценивают: адекватность размера премии к окладу и финансовому состоянию компании; наличие документов, подтверждающих индивидуальные показатели; расчеты, подтверждающие размер премий; связь между премиями и реальными успехами в работе.
При отсутствии должного оформления и обоснования налоговые органы могут доначислить налог на прибыль, пени и штрафы.
Наставничество:
Работодатель обязан оформить наставничество документально: включить условия в трудовой договор или заключить дополнительное соглашение. В договоре обязательно указываются содержание работы по наставничеству, сроки и форма выполнения. Поручить функции наставника можно только с письменного согласия работника.
Наставничество должно быть оплачиваемым. Размеры и условия выплат устанавливаются трудовым договором или дополнительным соглашением с учетом содержания и объема работы. Условия оплаты должны быть не хуже установленных в нормативных актах и отраслевых соглашениях. Доплата может быть в процентах от оклада или в фиксированной сумме.
По поводу предоставления доп. отпуска за наставничество еще обсуждают.
https://www.garant.ru/article/1864147/
@DevsRoot
#Работа #Законы
👍1