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.

На конференции Build компания Microsoft показала любопытную штуку под кодовым названием Project Solara.

Если коротко — это операционная система для устройств, которые работают не на приложениях, а на ИИ-агентах. Идея в том, что вместо запуска программ и тыканья в кнопки вы просто говорите гаджету, что нужно сделать, а дальше всё берёт на себя агент. Microsoft называет это сдвигом «от приложений к агентам».

Самое неожиданное: строится Solara не на Windows, а на Android (точнее, на её корпоративной версии MDEP). Логика простая — так система влезает в маленькие и экономичные устройства, сохраняя при этом привычные для IT-отделов инструменты управления и безопасности.

Чтобы показать идею в железе, Microsoft собрала два концепта. Первый — настольный гаджет, внешне похожий на умную колонку Amazon Echo Show: разблокируется по лицу и открывает доступ к агентам. Второй интереснее — носимый бейдж вроде рабочего пропуска. У него есть камера и сканер отпечатка: одно нажатие будит агента. На демо бейдж по тапу записал разговор и тут же расшифровал его в текст, а камера позволяет агенту «видеть» то же, что и владелец.

Сами эти устройства Microsoft продавать не планирует — это референсные образцы, по которым свои гаджеты будут собирать другие производители.

У PC-геймера жестко лагал комп и грелся проц — и он решил выяснить, в чем дело.

Когда поц снял боковую крышку, внутри обнаружился настоящий войлок из пыли толщиной почти с палец: годами системник стоял прямиком на ковре.

Вентиляторы неустанно тянули внутрь шерсть, мусор и мелкий ворс, радиаторы заросли «шубой», и воздушный поток фактически исчез.

Финиш — перегрев, бесконечный троттлинг и медленно умирающее железо.

«Миссия вашего поколения — уничтожить ИИ».

Выпускники Гарварда остались в восторге от речи комика Ронни Чиена — он обматерил ИИ и призвал молодёжь покончить с нейросетями.

Именитый университет пригласил юмориста ради простой напутственной речи, но Ронни подготовил настоящий манифест против цифрового разума:

«Другие скажут, что вам нужно освоить ИИ ради будущего. Я скажу, что вы должны убить его»

«ИИ сделает посредственных личностей тупее»

«Вы не можете читать и отвечать на письма сами, без ИИ? Насколько вы бесполезны?»

«Создавать самому — это весело».

«К чёрту ИИ. К чёрту ИИ. К чёрту ИИ».

Квантовый скачок Microsoft

Microsoft представила квантовый чип нового поколения Majorana 2 и заявляет о серьёзном прорыве.

Главная головная боль всех квантовых компьютеров — хрупкость их «кубитов». Если обычный ПК хранит информацию в битах (0 или 1), то квантовый оперирует кубитами: они куда мощнее, но невероятно капризны — их квантовое состояние крайне неустойчиво и быстро разрушается. А чтобы провести полезные вычисления, кубит должен «прожить» достаточно долго.

Вот тут Majorana 2 и делает большой шаг. По данным Microsoft, средняя продолжительность жизни кубита выросла до 20 секунд, а в лучших случаях доходит до целой минуты. По сравнению с прошлогодним поколением чип стал стабильнее в тысячу раз.

Секрет — в смене материалов. Если в первой Majorana применяли сверхпроводники на основе алюминия, то теперь инженеры перешли на свинец: он лучше экранирует кубиты от внешних помех, которые и порождают ошибки.

Зачем это нужно? Чем дольше и стабильнее живут кубиты, тем ближе момент, когда квантовые компьютеры возьмутся за реальные задачи — от разработки лекарств и новых материалов до оптимизации логистики. В Microsoft так уверены в прогрессе, что сдвинули срок создания масштабируемого квантового компьютера на 2029 год — вдвое раньше прежних планов.

Любопытный штрих: разрабатывать чип помогал ИИ. Команда задействовала платформу Microsoft Discovery с автономными агентами, которые автоматизировали сложные измерения, оптимизировали производство и выискивали незаметные человеку дефекты.

Доля ИИ кода на рынке выросла на 180% — при этом процент реальных продуктов вырос всего на 30.

Исследование NBER показывает, что эффект ИИ пока сосредоточен на генерации кода, а не на выпуске продуктов. Рост производительности программистов упирается в тестирование, ревью и релизные процессы.

Авторы также оценивают взаимозаменяемость ИИ и человека всего в 0,25, что говорит о сильной зависимости ИИ от человеческого труда. ИИ ускоряет написание кода, но не устраняет остальные ограничения в создании продукта.