IT-сектор Индии нервничает — США рассматривают налог 25 % на иностранный аутсорс
В США предложили новый законопроект, который может сильно ударить по индийскому IT-рынку. Речь идёт о 25-процентном налоге на аутсорсинг.
Идея проста: власти хотят, чтобы американские фирмы реже отдавали работу за границу и чаще нанимали специалистов у себя дома.
Для Индии это тревожный сигнал. Там экспорт IT-услуг — огромная часть экономики. Если налог примут, американским компаниям станет дороже работать с индийскими подрядчиками, а значит, часть заказов могут отменить или пересмотреть.
Пока закон только обсуждается, но уже сам факт вызвал нервозность в индийской IT-индустрии.
В США предложили новый законопроект, который может сильно ударить по индийскому IT-рынку. Речь идёт о 25-процентном налоге на аутсорсинг.
Идея проста: власти хотят, чтобы американские фирмы реже отдавали работу за границу и чаще нанимали специалистов у себя дома.
Для Индии это тревожный сигнал. Там экспорт IT-услуг — огромная часть экономики. Если налог примут, американским компаниям станет дороже работать с индийскими подрядчиками, а значит, часть заказов могут отменить или пересмотреть.
Пока закон только обсуждается, но уже сам факт вызвал нервозность в индийской IT-индустрии.
😱7👍4
Представлен ИИ, который может существенно ускорить разработку лекарств
Разработка новых препаратов — процесс долгий и дорогостоящий: от идеи до выхода на рынок обычно проходит 10–15 лет, а значительная часть кандидатов отбраковывается ещё на ранних стадиях. Сократить случаи подобной отбраковки может ускорение вычислительных этапов — поиска мишеней и комбинаций, которые могут вернуть клетки из «больного» состояния в здоровое.
С этой целью исследователи из Гарвардской медицинской школы предложили новый инструмент — модель PDGrapher. Это графовая нейросеть, которая решает задачу "обратного поиска": вместо того чтобы предсказывать, как клетка отреагирует на конкретное лекарство, алгоритм сравнивает больную и здоровую клетку и ищет вмешательства, которые превратят первое состояние во второе.
В первых тестах PDGrapher работал точнее и быстрее конкурентов: на 19 наборах данных, охватывающих 11 видов рака, модель поднимала правильные терапевтические мишени выше в рейтингах и выполняла вычисления до 25 раз быстрее. Ученые специально убрали некоторые известные решения из обучающих данных — и алгоритм нашел их заново, показав, что не просто "запомнил" датасет, а способен давать новые решения на его основе.
Пока PDGrapher прошел только вычислительные тесты: статья в Nature Biomedical Engineering демонстрирует результаты на открытых наборах данных. Далее планируются доклинические и клинические эксперименты, которые покажут, будет ли модель полезна в назначении лечения конкретным пациентам. Уже сейчас PDGrapher может использоваться как исследовательский инструмент — чтобы быстрее отсеивать неработающие гипотезы и сокращать стоимость лабораторных экспериментов. Для этих целей код алгоритма уже опубликован в открытом доступе под MIT-лицензией на GitHub.
Разработка новых препаратов — процесс долгий и дорогостоящий: от идеи до выхода на рынок обычно проходит 10–15 лет, а значительная часть кандидатов отбраковывается ещё на ранних стадиях. Сократить случаи подобной отбраковки может ускорение вычислительных этапов — поиска мишеней и комбинаций, которые могут вернуть клетки из «больного» состояния в здоровое.
С этой целью исследователи из Гарвардской медицинской школы предложили новый инструмент — модель PDGrapher. Это графовая нейросеть, которая решает задачу "обратного поиска": вместо того чтобы предсказывать, как клетка отреагирует на конкретное лекарство, алгоритм сравнивает больную и здоровую клетку и ищет вмешательства, которые превратят первое состояние во второе.
В первых тестах PDGrapher работал точнее и быстрее конкурентов: на 19 наборах данных, охватывающих 11 видов рака, модель поднимала правильные терапевтические мишени выше в рейтингах и выполняла вычисления до 25 раз быстрее. Ученые специально убрали некоторые известные решения из обучающих данных — и алгоритм нашел их заново, показав, что не просто "запомнил" датасет, а способен давать новые решения на его основе.
Пока PDGrapher прошел только вычислительные тесты: статья в Nature Biomedical Engineering демонстрирует результаты на открытых наборах данных. Далее планируются доклинические и клинические эксперименты, которые покажут, будет ли модель полезна в назначении лечения конкретным пациентам. Уже сейчас PDGrapher может использоваться как исследовательский инструмент — чтобы быстрее отсеивать неработающие гипотезы и сокращать стоимость лабораторных экспериментов. Для этих целей код алгоритма уже опубликован в открытом доступе под MIT-лицензией на GitHub.
😱3
Эксперты считают, что Илон Маск создаёт мобильного оператора на базе Starlink
Илон Маск всерьёз готовит Starlink к новому уровню — компания может превратиться из провайдера спутникового интернета в полноценного мобильного оператора.
Недавно SpaceX выкупила у EchoStar радиочастоты почти за $17 млрд. Это именно тот ресурс, который нужен, чтобы предоставлять услуги связи напрямую, как это делают Verizon или AT&T. Сам Маск уже намекнул, что вариант «Starlink как оператор» рассматривается.
Пока проект в стадии обсуждения, и конкурировать с крупными игроками в городах будет непросто. Но покупка частот и заявления Маска ясно показывают: планы серьёзные, и рынок мобильной связи может ждать большой встряски.
Илон Маск всерьёз готовит Starlink к новому уровню — компания может превратиться из провайдера спутникового интернета в полноценного мобильного оператора.
Недавно SpaceX выкупила у EchoStar радиочастоты почти за $17 млрд. Это именно тот ресурс, который нужен, чтобы предоставлять услуги связи напрямую, как это делают Verizon или AT&T. Сам Маск уже намекнул, что вариант «Starlink как оператор» рассматривается.
Пока проект в стадии обсуждения, и конкурировать с крупными игроками в городах будет непросто. Но покупка частот и заявления Маска ясно показывают: планы серьёзные, и рынок мобильной связи может ждать большой встряски.
👍3
Представлена GPT-5-Codex — новая модель, которая автономно программирует до 7 часов
OpenAI представила GPT-5-Codex — специализированную версию GPT-5, обученную для задач программирования и способную работать автономно до семи часов (по внутренним бенчмаркам компании), выполняя сложные задачи без постоянного вмешательства разработчиков. Это не просто подсказчик — модель может сама писать, тестировать и вносить исправления в код в течение длительного времени.
GPT-5-Codex создавали специально для агентского программирования: модель запускает код, рефакторит проекты, исправляет баги и формирует pull-request-ы. Модель обучена на реальных инженерных задачах, включая масштабный рефакторинг и написание тестов. В оценках refactor-задач приводится пример PR в Gitea с изменениями в 232 файлах и 3 541 строке. Важная деталь: GPT-5-Codex динамически регулирует время "размышлений" — на простых запросах использует на 93,7% меньше токенов, а на сложных — "думает" дольше, больше правит и тестирует
GPT-5-Codex доступна в разных средах: в облаке, через CLI и расширения IDE, на GitHub и в приложении ChatGPT. Интеграция сделана таким образом, чтобы можно было начать работу на локальной машине, а затем передать задачу в облако, не теряя контекст. Новинка уже доступна на всех платных подписках, но с разными лимитами использования: 30-150 запросов в 5 часов для Plus и 300-1500 запросов в 5 часов для Pro. Доступ по API включат позже.
Также обещаны улучшения в скорости, надежности и инфраструктуре: ускоренная подготовка окружения, кэширование облачных контейнеров, автоматические тесты, проверка изменений. Модель «знает», когда нужно включать глубокое мышление — на простых задачах отвечает быстро, на сложных — уделяет больше времени.
OpenAI представила GPT-5-Codex — специализированную версию GPT-5, обученную для задач программирования и способную работать автономно до семи часов (по внутренним бенчмаркам компании), выполняя сложные задачи без постоянного вмешательства разработчиков. Это не просто подсказчик — модель может сама писать, тестировать и вносить исправления в код в течение длительного времени.
GPT-5-Codex создавали специально для агентского программирования: модель запускает код, рефакторит проекты, исправляет баги и формирует pull-request-ы. Модель обучена на реальных инженерных задачах, включая масштабный рефакторинг и написание тестов. В оценках refactor-задач приводится пример PR в Gitea с изменениями в 232 файлах и 3 541 строке. Важная деталь: GPT-5-Codex динамически регулирует время "размышлений" — на простых запросах использует на 93,7% меньше токенов, а на сложных — "думает" дольше, больше правит и тестирует
GPT-5-Codex доступна в разных средах: в облаке, через CLI и расширения IDE, на GitHub и в приложении ChatGPT. Интеграция сделана таким образом, чтобы можно было начать работу на локальной машине, а затем передать задачу в облако, не теряя контекст. Новинка уже доступна на всех платных подписках, но с разными лимитами использования: 30-150 запросов в 5 часов для Plus и 300-1500 запросов в 5 часов для Pro. Доступ по API включат позже.
Также обещаны улучшения в скорости, надежности и инфраструктуре: ускоренная подготовка окружения, кэширование облачных контейнеров, автоматические тесты, проверка изменений. Модель «знает», когда нужно включать глубокое мышление — на простых задачах отвечает быстро, на сложных — уделяет больше времени.
Языковые знания в профиле LinkedIn можно будет подтвердить с помощью Duolingo Score
Во время конференции Duocon рассказали, что пользователи LinkedIn смогут подтверждать знания иностранных языков с помощью метрики Duolingo Score. Для этого надо будет связать аккаунты, а данные синхронизируются автоматически.
Сейчас пользователи могут сами оценивать свои языковые навыки с помощью тегов. Например, можно выбрать теги «базовые знания», «родной» или «умею читать». Это необъективная оценка, с помощью которой сложно понять, как хорошо человек общается на иностранном языке.
Оценка Duolingo Score более точно показывает уровень владения языком. Система начисляет пользователю баллы по мере прохождения уроков. Максимум можно набрать 160 баллов — это уровень C2. При этом отмечается, что в Duolingo пока нет курсов, с помощью которых можно набрать максимальное количество баллов. Например, предел для английского языка — 120 баллов (B2).
Представители платформы считают, что интеграция поможет работодателям точнее и быстрее определять языковые навыки потенциальных сотрудников. Кроме того, это поможет минимизировать случаи накрутки навыков.
Во время конференции Duocon рассказали, что пользователи LinkedIn смогут подтверждать знания иностранных языков с помощью метрики Duolingo Score. Для этого надо будет связать аккаунты, а данные синхронизируются автоматически.
Сейчас пользователи могут сами оценивать свои языковые навыки с помощью тегов. Например, можно выбрать теги «базовые знания», «родной» или «умею читать». Это необъективная оценка, с помощью которой сложно понять, как хорошо человек общается на иностранном языке.
Оценка Duolingo Score более точно показывает уровень владения языком. Система начисляет пользователю баллы по мере прохождения уроков. Максимум можно набрать 160 баллов — это уровень C2. При этом отмечается, что в Duolingo пока нет курсов, с помощью которых можно набрать максимальное количество баллов. Например, предел для английского языка — 120 баллов (B2).
Представители платформы считают, что интеграция поможет работодателям точнее и быстрее определять языковые навыки потенциальных сотрудников. Кроме того, это поможет минимизировать случаи накрутки навыков.
👍3
ChatGPT используют больше для личного чем для работы
OpenAI проанализировала 1,1 млн диалогов с мая 2024 по июнь 2025 и выяснила, что 70% всех обращений к ChatGPT сегодня связаны с личными или бытовыми задачами. Работа осталась на втором плане.
Самые популярные сценарии — практические советы (29%), поиск информации (24%) и написание текстов (24%). Запросы на код и программирование сократились с 12% до 5%, хотя в абсолютных цифрах их стало больше из-за роста общего числа пользователей. После появления мультимедийных функций заметно подросла работа с картинками — с 2% до 7%.
Интересный тренд — почти половина обращений исходит от пользователей младше 26 лет, а быстрее всего растёт активность в странах с низким и средним доходом. Баланс полов тоже почти ровный: 48% мужских и 52% женских имён.
OpenAI проанализировала 1,1 млн диалогов с мая 2024 по июнь 2025 и выяснила, что 70% всех обращений к ChatGPT сегодня связаны с личными или бытовыми задачами. Работа осталась на втором плане.
Самые популярные сценарии — практические советы (29%), поиск информации (24%) и написание текстов (24%). Запросы на код и программирование сократились с 12% до 5%, хотя в абсолютных цифрах их стало больше из-за роста общего числа пользователей. После появления мультимедийных функций заметно подросла работа с картинками — с 2% до 7%.
Интересный тренд — почти половина обращений исходит от пользователей младше 26 лет, а быстрее всего растёт активность в странах с низким и средним доходом. Баланс полов тоже почти ровный: 48% мужских и 52% женских имён.
Microsoft Edge получил голосовой перевод аудио и видео в реальном времени — но нужен минимум 12 ГБ RAM
В браузере Microsoft Edge появилась новая функция — теперь он умеет переводить речь из видео и аудио прямо во время просмотра. Браузер сам создаёт дубляж и субтитры в реальном времени.
Но есть нюанс: для работы нужен достаточно мощный компьютер — не меньше 12 ГБ оперативной памяти и 4-ядерный процессор.
Перевод выполняется прямо на устройстве, без отправки данных в облако, что повышает уровень приватности. На старте поддержка языков ограничена, но в списке уже есть перевод на русский и несколько других популярных языков.
В браузере Microsoft Edge появилась новая функция — теперь он умеет переводить речь из видео и аудио прямо во время просмотра. Браузер сам создаёт дубляж и субтитры в реальном времени.
Но есть нюанс: для работы нужен достаточно мощный компьютер — не меньше 12 ГБ оперативной памяти и 4-ядерный процессор.
Перевод выполняется прямо на устройстве, без отправки данных в облако, что повышает уровень приватности. На старте поддержка языков ограничена, но в списке уже есть перевод на русский и несколько других популярных языков.
Инженер поднял сервер на электронике одноразового вейпа
Инженер-энтузиаст доказал, что даже одноразовый вейп может пригодиться не только для курения. Он разобрал устройство и использовал его микросхему, чтобы запустить рабочий сервер.
Мощности такого самодельного «сервера», конечно, минимальны — это скорее эксперимент, чем практическое решение. Но сама идея показывает, что даже самая простая электроника может работать совсем в другом сценарии.
Подобные проекты называют хардварным хакерством: это больше про творчество и исследование возможностей техники, чем про реальную пользу. Но именно такие примеры вдохновляют искать новые нестандартные решения.
Инженер-энтузиаст доказал, что даже одноразовый вейп может пригодиться не только для курения. Он разобрал устройство и использовал его микросхему, чтобы запустить рабочий сервер.
Мощности такого самодельного «сервера», конечно, минимальны — это скорее эксперимент, чем практическое решение. Но сама идея показывает, что даже самая простая электроника может работать совсем в другом сценарии.
Подобные проекты называют хардварным хакерством: это больше про творчество и исследование возможностей техники, чем про реальную пользу. Но именно такие примеры вдохновляют искать новые нестандартные решения.
👍5