Робо-рука с человеческой ловкостью

Китайская компания Xynova показала второе поколение своей роботизированной руки — Flex 2. Весит она всего 400 грамм, но при этом удерживает предметы массой до 12 килограммов. В длительном режиме работы — до 4 кг.

Главная техническая фишка Flex 2 — гибридный привод. Внутри одновременно работают два типа механизмов: тросовая система и прямой привод. Тросы отвечают за мягкость и лёгкость движений — примерно как сухожилия в человеческой кисти. А прямой привод даёт точность и крутящий момент, когда нужно крепко и аккуратно что-то схватить. Такая комбинация позволяет руке одинаково уверенно работать и с хрупкими, и с тяжёлыми предметами.

Повторяемость движений — ±0.1 миллиметра, а контроль силы доходит до 0.05 ньютона. Рука набрала максимальный балл в тесте Капанджи — это стандартная проверка ловкости кисти через противопоставление большого пальца. У Flex 2 при этом 23 степени свободы и скорость два сжатия кулака в секунду.

Раньше камера стояла в ладони, но когда рука что-то хватала — пальцы закрывали обзор. В Flex 2 камеру перенесли на запястье. Теперь робот видит объект на протяжении всего захвата, а данные с камеры можно спокойно использовать для обучения ИИ-моделей.

Кроме камеры, в руку встроены тактильные сенсоры и система проприоцепции — робот чувствует, что именно он держит, и корректирует хватку на лету. Всё это нацелено на решение так называемой проблемы «последнего сантиметра»: робот уже рядом с предметом, но ему не хватает чувствительности, чтобы взять его правильно.

Рука защищена от пыли, падений и ударов, а её ресурс рассчитан на миллионы рабочих циклов.

Папская энциклика об ИИ написана с помощью ИИ

Несколько дней назад Папа Лев XIV выпустил свою первую энциклику Magnifica Humanitas («Великолепная человечность»). Документ посвящён защите человеческой личности в эпоху искусственного интеллекта.

Энциклика — это высший уровень папского учения, обращение ко всем епископам и верующим, поэтому позиция Ватикана по теме ИИ вызвала большой интерес во всём мире. Если в двух словах, Папа предостерегает: ИИ не должен подменять подлинные человеческие отношения и обслуживать прибыль в ущерб слабым.

Исследователь под ником Linch проанализировал текст энциклики и пришёл к выводу, что значительные фрагменты документа, посвящённого защите человека от ИИ, написаны самим ИИ.

Что навело на эту мысль? Для начала статистика. Длинные тире (—) встречаются в Magnifica Humanitas 127 раз. Для сравнения, в предыдущей энциклике Dilexit Nos сопоставимого объёма их не было ни одного. Слово «genuinely» (искренне, по-настоящему), которое считается типичным речевым маркером Claude от Anthropic, использовано 9 раз. В похожих по теме документах оно встречается 0–3 раза.

Дальше шла проверка коммерческим детектором Pangram, у которого очень низкий процент ложных срабатываний. Все предыдущие энциклики прошли проверку как 100% человеческие. А вот Magnifica Humanitas в отдельных абзацах помечена как сгенерированная ИИ на 40–100%.

Дополнительно проверили: может, это артефакт перевода? Нет. Итальянский оригинал помечается как ИИ даже чаще, чем английская версия. Речь Папы Льва XIV на презентации энциклики и его докторская диссертация 1987 года тоже никаких следов ИИ не показали.

По косвенным признакам Linch определил модель как Claude от Anthropic. То самое слово «genuinely» — один из его узнаваемых речевых паттернов, который компания даже пыталась запретить в системном промпте.

Гипотеза исследователя такая: текст энциклики готовят не сами Папы лично, а группы кардиналов и помощников. Видимо, часть из них использовала ИИ. Сам Папа Лев XIV, скорее всего, об этом даже не знал.

NASA начинает строить лунную базу в этом году

NASA представила план миссий, которые должны проложить дорогу к постоянной базе на Луне. В этом году к Южному полюсу спутника отправятся три аппарата программы Moon Base, и это лишь первые из более чем дюжины миссий, которые агентство планирует анонсировать до конца года. Финальная цель — пилотируемая высадка астронавтов в рамках программы Artemis в 2028 году.

Первая миссия Moon Base I запланирована не раньше осени 2026 года. Полетит она на посадочной платформе Blue Moon Mark 1 Endurance от Blue Origin. На борту окажутся приборы для изучения того, как реактивные двигатели взаимодействуют с лунной поверхностью, а также лазерный отражатель для точного позиционирования орбитальных аппаратов.

Moon Base II стартует ближе к концу года и доставит на Луну больше 500 килограммов груза. Использовать будут лендер Astrobotic Griffin, основная полезная нагрузка — луноход FLIP от Astrolab. Полученные данные пригодятся при разработке полноразмерных пилотируемых луноходов.

Третья миссия Moon Base III также намечена на этот год. Её посадочный модуль Nova-C Trinity от Intuitive Machines повезёт оборудование NASA, ESA и корейского Института астрономии и космических наук. Главный научный инструмент Lunar Vertex будет изучать так называемые лунные завитки — светлые пятна на поверхности, по которым учёные смогут лучше понять, как эволюционирует спутник.

Отдельно агентство выбрало Firefly Aerospace для отправки четырёх дронов MoonFall, запуск намечен на 2028 год. После посадки они будут снимать труднодоступные участки Луны в высоком разрешении.

Samsung готовит ультратонкую раскладушку Fold Wide

В сеть утёк макет грядущего складного смартфона Samsung Galaxy Fold 8 Wide. Это неработающая, но точная по размерам копия устройства, по которой производители аксессуаров заранее готовят чехлы. Поделился им известный инсайдер Сонни Диксон.

Первым делом бросается в глаза толщина. По словам Диксона, в сложенном виде смартфон примерно такой же тонкий, как Galaxy S25 Edge.

Сам формат тоже любопытный. Fold 8 Wide получит «паспортный» дизайн: в сложенном виде он широкий, а не узкий и высокий, как привычные книжки вроде прошлых Galaxy Z Fold. Такой же подход уже использует Huawei в своём Pura X Max.

Гонка за искусственным интеллектом превращает производителей чипов памяти в настоящих гигантов. На этой неделе сразу две компании, южнокорейская SK Hynix и американская Micron, преодолели отметку рыночной капитализации в $1 триллион.

Акции SK Hynix с начала года выросли больше чем втрое. В среду они прибавили ещё 9.3%, и капитализация компании достигла $1.061 триллиона. Это вторая южнокорейская компания в триллионном клубе после Samsung, которая взяла ту же планку ранее в мае. Micron присоединился во вторник: его бумаги подскочили на 19%.

Что стоит за таким ростом? Чипы памяти сейчас одни из самых прибыльных продуктов в мире, потому что без них не работает ни один ИИ-ускоритель. Чем мощнее становятся процессоры Nvidia и других, тем больше памяти им требуется, особенно скоростной HBM. SK Hynix как раз лидирует в этом сегменте: компания раньше конкурентов начала поставлять Nvidia чипы HBM3 и HBM3E. В апреле её квартальная чистая прибыль выросла почти на 400% год к году и достигла рекордных 40 триллионов вон.

Дефицит при этом, похоже, надолго. По прогнозу аналитика Mirae Asset, нехватка двух основных типов памяти, DRAM и NAND, продлится как минимум до 2028 года. Средние цены на эти чипы у SK Hynix в этом году могут подскочить на 184% и 231% соответственно.

Claude стал умнее и честнее

Главная беда всех нейросетей — они обожают с уверенным лицом отрапортовать, что задача решена, хотя на деле с этим могут быть проблемы. Anthropic взялась побороть это в своём новом флагмане Opus 4.8.

Компания заявляет, что обновлённая модель теперь чаще честно сообщает о своих сомнениях и реже выдаёт необоснованные утверждения. По их замерам, Opus 4.8 примерно вчетверо реже предшественника пропускает собственные ошибки в написанном коде.

В остальном это аккуратный апгрейд: подросли результаты в тестах по кодингу, рассуждениям и агентным задачам. Ценник при этом не сдвинулся — 5 долларов за миллион входных токенов и 25 за выходные.

Обычным пользователям подвезли ползунок «усилий» прямо рядом с выбором модели (ура!). Ставишь повыше — Claude думает дольше и глубже, ответ выходит качественнее. Пониже — отвечает шустрее, но и ответы могут быть не самые лучшие. Работает на всех тарифах. А ускоренный режим, где модель работает в 2.5 раза быстрее, внезапно подешевел сразу втрое относительно прошлых версий.

Разработчиков же порадуют «динамические воркфлоу» в Claude Code. Тут Claude сам раскидывает задачу, запускает сотни параллельных под-агентов в одной сессии, перепроверяет результат и только потом докладывает. На таком движке он способен, например, прогнать миграцию кодовой базы на сотни тысяч строк — от запуска до финального слияния.

Но самое интригующее припасли на десерт. В планах Anthropic — модель ещё умнее Opus. Пока её под именем Mythos использует лишь горстка компаний для задач кибербезопасности, но всем остальным обещают открыть доступ уже в ближайшие недели.

Чип, который обрабатывает информацию светом, а не током

Обычные процессоры гоняют по схемам электроны. Это работает, но электроны греются и упираются в пределы скорости. Логичная мечта инженеров — заменить их светом: он быстрее, выделяет меньше тепла, и на нём можно гнать огромные объёмы данных. Учёные из австралийского Университета Монаша сделали шаг к этой мечте — собрали крошечный чип, который генерирует световые сигналы, управляет ими и считывает их, всё в одном устройстве.

Чип построен на принципе валлитроники (valleytronics). Если очень грубо: в некоторых продвинутых материалах у частиц есть особое квантовое свойство — "долинная степень свободы". Её можно использовать как дополнительный способ кодировать информацию, недоступный обычной электронике. Поле перспективное, но застряло на одной проблеме: никто не мог собрать все функции в одной компактной платформе. Генерировать сигнал умели, считывать умели, но только по отдельности, разными устройствами.

Команда Чи Ли это объединила. Наноразмерная схема создаёт нужные световые сигналы, точно их направляет и тут же превращает в электрические — без перекладывания между приборами.

Как это сделано — отдельный подвиг. Соединили ультратонкие материалы толщиной в несколько атомов с метаповерхностями (наноструктурами, которые управляют светом на масштабах меньше человеческого волоса). Чтобы не повредить хрупкие слои, использовали метод послойной укладки — буквально как бутерброд. Прежние попытки спотыкались именно на этом этапе.

И главная фишка с практической точки зрения — чип работает при комнатной температуре. Большинство экспериментальных квантовых технологий требуют экстремального холода и дорогого охлаждающего оборудования. Здесь это не нужно, а значит, путь до реальных устройств куда короче.

Чтобы показать возможности, исследователи закодировали и обработали два разных изображения одновременно — то есть чип тянет несколько потоков информации сразу.

Свет даёт огромную пропускную способность при низком энергопотреблении — именно то, чего отчаянно не хватает дата-центрам и ИИ-системам.

Что выберет ИИ, если попросить случайное число?

Энтузиаст под ником Exmergo провёл любопытный эксперимент: он 10 000 раз попросил GPT-4.1 назвать случайное число от 1 до 100. Идея выросла из известного поста на Reddit, где тот же вопрос задавали живым людям. Захотелось проверить, есть ли у нейросети похожие искажения или она всё-таки следует строгой статистике.

Спойлер: о равномерном распределении речи не идёт. Хи-квадрат тест дал значение 15 604 при p ≈ 0. Проще говоря, выбор GPT очень далёк от настоящей случайности.

Что именно выяснилось. Круглые числа (20, 30, 40 и другие кратные десяти) модель не выбрала ни разу, кроме самой десятки, выпавшей однажды. Крайние значения 1 и 100 тоже фактически проигнорированы. А вот число 42 выпадало в 4 раза чаще ожидаемого, и это явная отсылка к «Автостопом по галактике». Заодно модель тяготеет к числам с цифрой 7, включая знаменитое человеческое 37. А вот 69, наоборот, недобрало, выпав в три с лишним раза реже нормы (автор предполагает, что виноваты защитные фильтры на этапе обучения).

Любопытнее всего, что в итоге GPT воспроизводит многие человеческие предубеждения, хотя должен был выдавать честный рандом. Видимо, обученная на наших же текстах модель переняла и наши странности в выборе чисел.

Роботы не могут делать пиццу — закрылся очередной подобный стартап, который даже сотрудничал с Domino’s.

Стартап Picnic из Сиэтла проработал около 10 лет, привлёк более $53 млн инвестиций и в 2022 году заключил солидное партнёрство с гигантом Domino’s.

Их роботизированная станция позволяла одному человеку производить до 100 пицц в час, однако в мае 2026 года компания объявила о полной ликвидации активов. Причина — неплатёжеспособность.

Закрытие произошло из-за высокой стоимости оборудования, постоянных поломок, сложности обслуживания и невозможности добиться стабильной прибыли в условиях низкой маржи ресторанного бизнеса.

Это далеко не первый провал такого бизнеса — ранее закрылся Zume Pizza (а он привлёк почти $500 млн), а также проекты Stellar Pizza и Piestro. Робототехника для приготовления пиццы уже успела заработать репутацию «кладбища стартапов».

Boston Dynamics учат робота ИГРАТЬ В ФУТБОЛ — Atlas уже научился бить рабоной.

В честь чемпионата мира они запустили кампанию под названием «School of Football». Из робота хотят сделать настоящего футболиста: его обучат и технике работы с мячом, и даже празднованию голов.

В Италии ввели налог в 200% на строительство ИИ-хабов — так власти хотят поменять расположение крупных ИИ-хабов.

Итальянский регион Ломбардия, в котором находится Милан, ввёл новые ограничения на строительство дата-центров в сельских и зелёных зонах. Для таких проектов налоги могут вырасти до 200%.

Причиной стал рост спроса на мощности для искусственного интеллекта. В Ломбардии уже сосредоточена большая часть заявок на новые дата-центры, а Милан превращается в один из крупнейших хабов Европы.

Региональные власти опасаются нагрузки на энергосистему, роста спекуляции землёй и ухудшения экологической ситуации. Они хотят перенаправить желающих строить дата-центры в заброшенные промышленные районы и бывшие индустриальные площадки.

Пёс из «Джимми Нейтрона» реален — техноблогерша собрала Годдарда из мультика детства. Всё настолько по канону, что на месте мозга у него плазменная лампа.

На The Verge вышел любопытный материал о том, как стартапы охотятся за самыми скучными видео в мире — записями того, как мы моем посуду и протираем пыль.

Завязка такая: ИИ-стартап Shift предложил жителям Нью-Йорка бесплатно прибираться у них дома (на очереди — Лондон). Только взамен компания хочет снимать своих уборщиков за работой: как они драят посуду, вытирают столы, моют полы. Всю ту рутину, которую мы и сами с радостью кому-нибудь спихнули бы.

А спихнуть мечтают на роботов. Вот только обучить машину домашним делам адски трудно. В отличие от чат-ботов и генераторов картинок, робот живёт в физическом мире: ему нужно понимать пространство, силу, трение, странные формы и материалы. То, что человек делает на автомате, для инженеров оборачивается головной болью.

И всё упирается в данные. Текст и картинки когда-то пачками выкачали из интернета, а вот реальный мир так просто не спарсишь. Поэтому доступ к качественным «физическим» данным стал главным узким местом — и компании изобретают схемы одна другой хитрее.

В Индии сервис Pronto, по сообщениям, снимал готовку и стирку прямо в домах клиентов. Стартап Human Archive из Кремниевой долины хочет нарядить работников в кепки с камерой, чтобы ловить картинку «от первого лица». А Shift уверяет, что уже заплатил десяткам тысяч людей в 15 странах за съёмку их быта через приложение.

Nvidia представила RTX Spark и громко окрестила его «самым энергоэффективным процессором для ПК в истории» — правда, ни единого графика в подтверждение пока не показала. Давайте разбираться, что же там внутри.

Главное: этой осенью Nvidia официально станет производителем полноценных ПК-чипов — наравне с Intel, AMD, Apple и Qualcomm. То есть теперь это не только графика, а целиком «мозг». По сути RTX Spark — тот же чип GB10 из прошлогоднего мини-ПК DGX Spark, только разросшийся в целое семейство. У флагмана 20 ядер CPU, 6144 ядра GPU и 128 ГБ памяти LPDDR5X. Будут и версии попроще, вплоть до 16 ГБ.

Чип построен на Arm (как у Apple), поэтому старые x86-программы идут через эмулятор. По графике обещают уровень мобильной RTX 5070: в 14-миллиметровом ноутбуке без розетки якобы можно монтировать видео в 12K или играть в Indiana Jones в 100 fps.

Но главную ставку делают на ИИ. Благодаря 128 ГБ объединённой памяти ноутбук способен крутить локальные ИИ-агенты на 120 миллиардов параметров. Nvidia рисует мир, где «интерфейсом становится сам ИИ»: вместо мышки и клавиатуры вы просто говорите компьютеру, что сделать, а агент сам монтирует ролик в Adobe или чинит баги в вашем GitHub-проекте.

Партнёров набралось прилично: к осени подтверждены восемь ноутбуков — от Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI и даже Surface Laptop Ultra, который в Microsoft величают «самым мощным устройством за всю свою историю». А всего в разработке больше 30 ноутбуков и свыше десяти десктопов.

Цен пока нет, первая волна целится в премиум. Доказательств громких слов Nvidia тоже не привела — но это ещё ни о чём не говорит. В 2020-м Apple перед анонсом своих чипов тоже не сыпала цифрами, а потом вышел M1 и в одночасье перевернул все представления о ноутбуках.

Софт из «Властелина колец» раздают бесплатно

Программу Massive, которую когда-то создали для «Властелина колец», а позже применяли в «Супермене» и «Аватаре: Огонь и пепел», теперь можно скачать бесплатно. Версия называется Massive 101 — это полнофункциональный вариант флагманского пакета Massive Prime, но только для личного, некоммерческого использования. Видеоуроки прилагаются.

Если в двух словах, Massive автоматизирует массовые сцены. Вы создаёте или импортируете персонажей, которые работают как «агенты» и действуют по заданным правилам: следуют рельефу местности, хаотично роятся или реагируют на главного героя. Дальше таких персонажей можно размножить тысячами — и получить толпу, которая двигается правдоподобно. Готовую сцену экспортируют в 3D-редакторы вроде Maya либо рендерят прямо в программе.

Без оговорок не обошлось: рендеры помечаются водяным знаком, а экспорт ограничен. Да и сам пакет не из простых — освоить его быстро не выйдет, хотя уроки, по отзывам, сделаны толково. Скачать можно на форуме Massive 101 (есть сборки для Windows и Linux), там же лежат мануал, демо- и обучающие файлы.

MSI встроила в свой новый десктоп MEG Vision X2 AI+ говорящего голографического дракона. Зовут его Lucky — это давний маскот компании, которого поместили в прозрачный цилиндр на передней панели корпуса.

Устроено всё так: внутри цилиндра стоит вертикальная панель, и с помощью проекции и, по всей видимости, зеркал она формирует объёмное изображение дракона. Чтобы 3D-эффект сработал, смотреть нужно строго спереди, из определённой точки. Саму конструкцию MSI называет AI Holostage.

Дракон выступает «лицом» встроенного ИИ-агента LuckyClaw. Общаться с ним можно голосом или текстом, причём отвечает он озвучкой, а не просто строчками на экране. Заявлено, что агент умеет переключать профили производительности, менять настройки мониторов и управлять подсветкой по команде.

Насколько он умён — вопрос пока открытый. На демонстрации в PCMag отметили, что языковую модель загрузили в дракона буквально за день до показа и обучали в основном на продуктах MSI. По характеристикам мониторов он бодро тараторил спеки (хоть и с заметной паузой и плашкой «Thinking» перед ответом). А вот на вопросах про погоду в Тайбэе и исход финала НБА Lucky растерялся и предложил поискать ответ самому — мол, не его тема.

Работает агент локально, на железе самого ПК: процессор вплоть до Intel Core Ultra «Arrow Lake Refresh», видеокарта до RTX 5090 и приличный запас памяти DDR5.

Цену MSI пока не назвала. С такой начинкой и драконом в нагрузку рассчитывать на бюджетник вряд ли стоит.

Цвета iPhone 18 pro появились в сети: ими поделился инсайдер Сонни Диксон.

Смартфон будет представлен в чёрном, серебристом, светло-голубом и новом вишнёвом цветом. Оранжевого пока не видно.

Google представила Coral Board — одноплатный компьютер для локального ИИ.

Устройство запускает модель Gemma прямо на железе и умеет делать переводы в реальном времени и голосовое управление устройствами.

На Wired вышел любопытный материал, где исследователи пытаются разобраться в природе светового меча. Многие называют его “лазерным мечом”, но лазером эта штука быть не может. Луч лазера невидим сбоку, у него нет конца, и два луча никогда не звякнут друг о друга — при парировании они просто прошли бы насквозь.

Тогда что это? Весь спор упирается в один вопрос: есть ли у клинка масса? Свет, то есть электромагнитное излучение, массы не имеет. Если масса есть — значит, никакой это не свет. И проверить это можно по тому, как мечом машут.

Вот тут в игру вступает момент инерции, то есть, сопротивление предмета раскручиванию. Хитрость в том, что он зависит не только от массы, но и от того, где эта масса расположена. Хотите прочувствовать? Возьмите любую палку. Подержите за самый край и быстро повертите кистью туда-сюда, а потом ухватите за середину и повторите. По центру вращать заметно легче, хотя палка та же — просто при хвате за край часть массы оказывается дальше от оси, и момент инерции подскакивает.

Будь у клинка масса, махать им было бы тяжелее и медленнее, как настоящим мечом. А джедаи сражаются с усилием и оттяжкой. Будь клинок невесомым, дуэль смотрелась бы как махание лазерными указками — слишком быстро, чтобы вообще цеплять глаз.

Итого — это не свет, а скорее плазма, что вырывается из рукояти. Как она держит форму клинка, никто толком не знает.

DLSS 4.5: лучи станут чище

В копилку анонсов Nvidia с Computex добавилась ещё одна новость — на этот раз для геймеров. Компания представила DLSS 4.5 Ray Reconstruction, работать оно будет на всех видеокартах GeForce RTX — даже на стареньких из серии RTX 20.

Если по-простому: трассировка лучей рисует красивую картинку, но там, где лучей «не хватило», изображение выходит шумным и грязным. Раньше эти шумы вычищали так называемые денойзеры, настроенные вручную. Теперь за дело берётся нейросеть второго поколения, обученная на суперкомпьютере Nvidia: она достраивает недостающие пиксели и заодно совмещает сразу две задачи — шумоподавление и масштабирование разрешения.

Что это даёт на практике? Новый «движок» предлагает на 35% больше вычислительной мощности и потребляет на 20% больше параметров — при той же скорости работы. По заявлениям Nvidia, картинка станет точнее по освещению, стабильнее и чётче в движении. Например, в Indiana Jones почти пропадёт «призрачный» шлейф от снега, а в Alan Wake 2 аккуратнее отрисуются помехи на экране старого телевизора.

На старте технологию поддержат 27 игр, а включать её можно будет через приложение NVIDIA. Релиз намечен на август. Заглянет фича и к творцам: в осеннем Blender 5.3 её прикрутят как новый денойзер для рендеринга.

Утечки гаджетов бывают разные, но эта, кажется одна из самых необычных. Несостоявшийся анонс Google Pixel Watch 5 слил не кто-нибудь, а создатель серии игр Borderlands.

Рэнди Питчфорд выложил в X пару фотографий часов с занятной легендой: его приятель якобы выловил их со дна, ныряя с аквалангом у острова Сен-Мартен. Звучит как завязка криминальной комедии: «я не я, часики не мои, само со дна всплыло». Но на тыльной стороне действительно красуется надпись Pixel Watch 5.

С гаджетом, по словам Питчфорда, всё в порядке: остатков заряда хватает, чтобы показывать точное время. Что у часов внутри — толком неизвестно, но прошлые слухи намекали на фирменный процессор Google Tensor.

Свои новые Pixel компания обычно показывает в августе — вот тогда и проверим эту морскую байку.