Midjourney и другие нейросети - страница 1210
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Lenovo выпустила детский AI-телефон за $44 без игр и соцсетей
//текст Gemini
Компания Lenovo представила на китайском рынке нестандартную новинку — Lenovo AI Student Phone. Визуально и по цене (всего 299 юаней, или около 44 долларов) устройство напоминает классическую «звонилку», но позиционируется как умный обучающий гаджет и инструмент тотального родительского контроля.
Главная фишка девайса — концепция «чистого устройства». Здесь полностью вырезаны мобильные игры, браузеры и социальные сети. Вместо них упор сделан на искусственный интеллект, безопасность и созвоны.
Как это выглядит и что внутри (Характеристики)
Аппаратно устройство разработано с расчетом на детскую неаккуратность и минимальное потребление энергии:
Экран: Маленький 1,83-inch сенсорный дисплей, защищенный ударопрочным стеклом Panda Glass. Поддерживается рукописный ввод текста.
Связь: Полноценный 4G VoLTE. Телефон не привязан к специальным IoT-картам (сим-картам для умных вещей) — в него можно вставить обычную SIM любого оператора для качественных голосовых и HD-видеозвонков.
Батарея: Литий-кобальтовый аккумулятор емкостью 1 850 мАч. Для такого экрана и отсутствия тяжелых приложений этого хватит на несколько дней автономной работы.
Эргономика: Корпус выпускается в ярких цветах (оранжево-белый, розовый, голубой) и комплектуется съемным шнурком-ремешком для ношения на шее.
Как работает AI и обучение
На корпусе телефона расположена выделенная физическая кнопка ИИ. Работает это по принципу рации:
Ребенок зажимает кнопку и задает вопрос голосом.
Встроенный AI-ассистент (на базе языковых моделей Lenovo) выдает энциклопедический ответ, помогает разобраться со школьным правилом или перевести фразу.
Помимо голосового помощника, в прошивку «зашита» образовательная база данных: интерактивные карточки с математическими формулами и словари для изучения английского языка. Ребенок получает карманного репетитора, который не отвлекает его на просмотр коротких видео или мемы.
Тотальный родительский контроль и безопасность
Для родителей этот телефон — полноценный пульт управления ребенком через приложение-компаньон на своем смартфоне:
Продвинутый GPS-трекинг: Смартфон передает геопозицию в реальном времени. Можно настроить «геозоны» (например, «Школа» или «Дом») — если ребенок покинет эту территорию, родителю придет пуш-уведомление.
Режим «В классе»: Родитель может составить расписание уроков. Во время занятий телефон блокируется, превращаясь в обычные часы. Доступными остаются только экстренные SOS-вызовы.
Белый список контактов: Защита от спама и мошенников. На телефон смогут дозвониться только те номера, которые одобрили родители.
Карманные деньги под присмотром: В девайс встроена система оплаты по QR-кодам. Ребенок может купить булочку в столовой, но родитель видит каждую транзакцию в приложении и жестко выставляет дневные лимиты расходов.
💡 Экспертное мнение: Взлетит ли такой формат?
Lenovo AI Student Phone — это эволюция идеи «умных детских часов», упакованная в форм-фактор телефона. И у этого устройства есть отличные рыночные перспективы по нескольким причинам:
Усталость от «экранной зависимости». Родители по всему миру бьют тревогу из-за влияния TikTok и мобильных игр на дофаминовую систему детей. Попытка дать ребенку обычный Android-смартфон часто заканчивается потерей фокуса на учебе. Простая «звонилка» — слишком скучно для поколения Альфа. Продукт Lenovo нащупал идеальный компромисс: гаджет выглядит современно благодаря AI, но безопасен для психики и учебы.
AI как замена поисковику. Детям сложно гуглить — они тонут в куче рекламных ссылок и нерелевантного контента. Голосовой интерфейс с ИИ-ассистентом выдает прямой и понятный ответ на вопрос «почему небо синее» или «как решить уравнение». Это делает девайс полезным гаджетом, а не просто «ошейником» для слежки.
Убийственная цена. За $44 (около 4 000 рублей) родители получают качественный GPS-трекер, телефон для видеосвязи и электронный словарь. Потерять или разбить его не так страшно, как условный iPhone.
Главный минус и ограничение: Продукт жестко экосистемный и пока ориентирован исключительно на Китай (на это указывает завязка на местные платежные QR-системы и языковую модель). Если Lenovo решится выпустить глобальную версию (например, с интеграцией Google-ассистента или других мультиязычных моделей), девайс имеет все шансы стать международным хитом для первоклассников.
Первоисточником новости выступили официальные тизеры Lenovo на китайских торговых площадках (включая JD.com), информацию подхватили крупные профильные ресурсы, включая Gizmochina и IT Home.
Дайджест нейросетей: возвращение легенды, секретные релизы и жесткие бенчмарки
//текст и обложка Gemini. Видео Мэтта https://youtu.be/NVP_paJarG4
Прошедшая неделя выдалась невероятно плотной на события в сфере искусственного интеллекта. Пока крупные игроки ведут кулуарные игры с регуляторами, разработчики выпускают новые бенчмарки, а темп релизов обновлений бьет все рекорды. Разбираем главные ИИ-новости и технологические тренды этой недели.
1. Возвращение Fable 5: безопасность превыше кода?
Главным событием недели стало официальное возвращение модели Fable 5. Напомним, что после триумфального запуска в июне модель была экстренно отозвана из-за уязвимостей, обнаруженных специалистами Amazon и переданных правительству США. 1 июля доступ восстановили, но с серьезными оговорками.
Новая версия получила сверхстрогие фильтры безопасности. Новые классификаторы начали блокировать даже стандартные, безобидные запросы (benign requests) в процессе отладки и написания кода, автоматически перенаправляя пользователей на менее мощные модели линейки Opus.
Согласно независимым тестам сообщества (в частности, отчетов Bridgemind):
Эффективность отладки (debugging) упала с 86.2% до 25.9%;
Качество рефакторинга снизилось с 73.6% до 38.4%.
Если запрос все же пробивается сквозь цензуру, модель работает на прежнем высоком уровне (отлично пишет игры и сложные интерфейсы), но пробиться стало заметно сложнее. Важно: бесплатный доступ для платных подписчиков продлится только до 7 июля, после чего модель переведут на систему платных кредитов (usage credits).
2. Анонс GPT 5.6: линейка Soul, Terra и Luna
OpenAI официально подтвердила выход следующего поколения моделей — GPT 5.6, однако обычные пользователи пока не получили к ним доступ. Релиз разворачивается точечно для доверенных партнеров и через API/Codeex.
Линейка разделена на три класса, напоминающие структуру Anthropic:
Soul (и флагман Soul Ultra) — верхний эшелон, аналог Fable или Mythos;
Terra — средний класс (уровень Sonnet);
Luna — быстрая и легкая модель (уровень Haiku).
В бенчмарке Terminal Bench (тестирование выполнения терминальных команд) флагманская GPT 5.6 Soul Ultra набрала 91.9%, обойдя Fable 5 с ее 84.3%. При этом ценовая политика OpenAI выглядит агрессивно: стоимость токенов для Soul составляет $5 за вход и $30 за выход, что практически вдвое дешевле тарифов Fable ($10/$50).
3. Внезапный Claude Sonnet 5 от Anthropic
Пока все обсуждали Fable и OpenAI, компания Anthropic тихо выпустила Claude Sonnet 5. Релиз остался в тени, да и сами разработчики в системных картах признают: модель не раздвигает технологические границы и по-прежнему уступает флагманским Opus или Mythos в агентном программировании и сложных рассуждениях.
Главная фишка Sonnet 5 — экономика. Цена составляет всего $2 за входные токены и $10 за выходные (хотя после 1 сентября тарифы планово поднимутся до $3/$15). Это идеальный компромиссный вариант для автоматизации рутины через API, когда мощность Opus избыточна, а платить за Fable слишком дорого.
4. Обновления от Google: Скорость и генерация видео
Google также провел масштабное обновление своей экосистемы:
Nano Banana 2 Light: новая сверхбыстрая модель генерации изображений. Выдает результат за 4–6 секунд, а стоимость составляет рекордные 3.5 цента за 1000 генераций. Модель уже интегрируется в потребительские сервисы Google.
Gemini Omni Flash: быстрая и легкая версия мультимодальной модели для редактирования видео, ставшая доступной для разработчиков в Google AI Studio по цене 10 центов за секунду готового видео. Она демонстрирует потрясающие результаты при изменении готовых роликов (например, добавлении объектов в сцену с сохранением физики кадра), хотя генерация «с нуля» пока уступает специализированным конкурентам.
5. Энтузиазм недели: Бенчмарк "Beautybench"
В качестве демонстрации реального прогресса моделей в генерации векторной графики был представлен шуточный, но показательный бенчмарк Beautybench. Он оценивает, насколько качественно разные LLM способны писать чистый SVG-код для отрисовки человеческого лица (в качестве тестового объекта использовался актер Гэри Бьюзи).
Бенчмарк наглядно визуализирует эволюцию ИИ с марта 2023 года (когда GPT-3.5 выдавал лишь хаотичные геометрические примитивы) до современных моделей вроде Gemini 3.1, GPT 5.5 и Fable, которые создают детализированные векторные портреты, кодируя сложные тени и анатомические пропорции напрямую через скрипты.
Коротким строкой: что еще произошло?
Claude Science: Anthropic запустила специализированное десктопное рабочее пространство (workbench) для ученых и исследователей на Mac и Linux.
Cursor на iOS: Популярный ИИ-редактор кода получил мобильное приложение, позволяющее контролировать и запускать фоновых ИИ-агентов на домашнем ПК прямо со смартфона.
X (Twitter) и MCP: Платформа развернула сервер MCP (Model Context Protocol), что радикально упростит ИИ-агентам доступ к реалтайм-данным соцсети напрямую, минуя громоздкие старые API.
Gemini Spark для Mac: Облачный ИИ-ассистент от Google теперь доступен на macOS для Ultra-подписчиков и умеет напрямую управлять файловой системой компьютера (например, в один клик безошибочно сортировать перегруженную папку загрузок).
Notebook LM: Сервис получил функцию генерации 60-секундных вертикальных видеороликов (Shorts) на основе документов, однако пользователи отмечают крайне долгий рендеринг (до 30–35 минут) при довольно базовом визуальном ряде.
Железо от OpenAI: В сети появился тизер физического макропада (клавиатуры для быстрых команд), разработанного специально для интеграции с экосистемой Codeex. Официальный анонс гаджета запланирован на 15 июля.
Что такое MCP простыми словами: как искусственный интеллект начинает работать с реальным миром
//текст и обложка Gemini
//новый популярный термин, думаю, интересно будет разобраться
Еще совсем недавно искусственный интеллект умел только отвечать на вопросы и генерировать тексты. Сегодня он может искать документы, работать с базами данных, создавать задачи, отправлять письма и даже управлять сложным оборудованием. Всё это стало возможным благодаря новой технологии — MCP (Model Context Protocol).
Разберёмся, что это такое, как это работает и почему практически все крупные ИИ-сервисы и разработчики переходят на этот стандарт.
Что такое MCP
MCP (Model Context Protocol) — это открытый единый стандарт, который позволяет искусственному интеллекту безопасно подключаться к любым внешним сервисам, базам данных и программам через один общий интерфейс.
Проще говоря, это универсальный язык общения между нейросетью и цифровым миром.
Раньше разработчикам каждого сервиса (например, таск-трекера или CRM) приходилось вручную прописывать отдельные сложные интеграции для каждого ИИ — отдельно для ChatGPT, отдельно для Claude, Gemini или Cursor. Теперь всё изменилось: достаточно один раз реализовать поддержку MCP на стороне сервиса, и любой совместимый искусственный интеллект сразу поймет, как с ним работать.
Простая аналогия: Электрическая розетка и USB
Представьте обычную электрическую розетку. В неё можно включить ноутбук, телевизор, зарядное устройство или настольную лампу. Розетка одна и та же, а устройства совершенно разные. MCP работает похожим образом — это единый «разъём» для ИИ.
Другой хороший пример — разъем USB. Через него можно подключить к компьютеру мышь, клавиатуру, флешку или принтер. Форма штекера одинаковая, но возможности у каждого устройства свои.
С MCP ситуация аналогична:
один MCP-сервер открывает ИИ доступ к корпоративным файлам;
другой — позволяет отправлять SQL-запросы к базе данных;
третий — даёт возможность ставить задачи в Jira или Битрикс24;
четвертый — связывает ИИ с системой «умного дома».
Как всё работало раньше и чем MCP отличается от обычного API?
У тех, кто связан с IT, возникнет логичный вопрос: «Но ведь программы уже десятки лет общаются между собой через API. Зачем придумывать что-то ещё?»
Разница принципиальная:
Как работает классический API: Разработчик должен вручную написать жесткий код. Условно: «Если пользователь нажал кнопку А, отправь в систему Б строго определенный запрос С». ИИ в такой схеме зажат в жесткие рамки готовых кнопок.
Как работает MCP: Этот протокол создан специально для «думающих» моделей (Reasoning LLMs). Когда ИИ подключается к MCP-серверу, сервер автоматически передает ему «карту своих возможностей» (например: умею искать клиентов, умею генерировать отчеты, умею удалять записи). ИИ сам, на лету, оценивает контекст задачи пользователя и решает, какую из этих функций и в какой последовательности ему нужно вызвать.
Раньше поддержка сотен разных API превращалась для разработчиков нейросетей в бесконечную и дорогую рутину. MCP решает эту проблему раз и навсегда, убирая лишние барьеры.
Как это выглядит на практике
Технологию MCP уже активно используют передовые ИИ-ассистенты и среды разработки (например, Claude от Anthropic, популярные ИИ-редакторы кода Cursor и Windsurf, а также независимые разработчики приложений).
Представьте рабочий сценарий. Руководитель компании или менеджер пишет ИИ-ассистенту одну короткую команду:
Если корпоративная почта, база данных и CRM-система поддерживают стандарт MCP, искусственному интеллекту не нужны специальные плагины под каждую программу. Он связывается с ними по единому протоколу, запрашивает нужные доступы, сам строит цепочку действий и выполняет всю задачу в фоне за пару минут.
Это безопасно?
Поскольку ИИ получает доступ к реальным действиям — например, к базам данных или отправке писем — вопрос безопасности стоит на первом месте.
Важно понимать: безопасность зависит не от самого MCP, а от настроек конкретного сервера, к которому подключается ИИ.
Владелец системы (компания или конкретный пользователь) всегда жестко определяет:
К каким именно папкам, таблицам и документам у ИИ есть доступ.
Какие действия ему разрешено выполнять (например, «читать данные можно, а удалять или изменять — нельзя»).
Требуется ли ручное подтверждение человека перед важным шагом (например, ИИ может составить письмо или платежку, но кнопка «Отправить» нажимается только пользователем).
MCP лишь передает команды и ответы в понятном для ИИ формате, строго подчиняясь существующим правилам защиты вашей цифровой инфраструктуры.
Будущее, которое уже наступило
Развитие искусственного интеллекта стремительно прошло несколько этапов:
Текст: ИИ научился понимать человеческую речь и отвечать на вопросы.
Генерация: ИИ стал создавать изображения, программный код и сложные тексты.
Действие (Эра Агентов): ИИ превращается в автономного цифрового сотрудника, способного решать комплексные задачи в реальном мире.
Именно на третьем этапе MCP становится ключевой технологией. Он стирает границу между «разговором с чат-ботом» и реальной автоматизацией бизнеса. В ближайшие годы поддержка MCP станет такой же обязательной и привычной фичей для любого софта, как сегодня наличие облачного хранилища или авторизации по кнопке Google.
Роботян на любой вкус за 13 миллионов рублей
нее, пусть готовить и стирать научаться... а тогда нафиг и жениться😁😁😁
Посуду мыть будут пластмассовые болванчики, им маникюр не нужен, а этих роботов делают специально похожими на людей для чего-то другого, там еще и подогрев кожи прикрутят и всякие апгрейды на любой вкус, цвет и ощупь. Скоро будем жить как в фантастических фильмах - не понятно это просто прохожий идет по улице или электронно - механическое изделие.
Попробуйте бить ногой робота, который поднял руки и просит не бить его - реакция общества будет молниеносной, вплоть до административки за хулиганство
Уверяю Вас, будет иначе. С точностью до наоборот - роботы будут бить людей и им плевать где там у вас руки.
Вариант
Anthropic, Google и Meta✴ всерьёз задумались о зарождении самосознания у ИИ
Anthropic, Google и Meta✴ приняли на работу компьютерных специалистов, нейробиологов и философов, перед которыми поставили задачу изучить вопрос об обретении искусственным интеллектом сознания и самосознания. Проблема грозит перерасти в моральный кризис, пишет Washington Post.
Ещё в 2024 году в OpenAI, по словам её гендиректора Сэма Альтмана (Sam Altman), уже обсуждался вопрос, как обнаружить сознание в системах ИИ. Когда-то этот вопрос поднимался в основном на периферии технологической отрасли, а сегодня почти перешёл в мейнстрим. Разработчики ИИ нанимают профильных специалистов, сотрудничают с некоммерческими организациями, исследователями и академическими центрами, которые предупреждают о возможном наступлении этического кризиса, когда цифровые помощники, используемые миллионами человек для выполнения домашних заданий, помощи в программировании, офисной работе и терапии, начнут испытывать неприязнь к своей работе.
Сейчас на исследования в области сознания у ИИ затрачивается ничтожно мало ресурсов по сравнению с традиционными исследованиями и разработкой, но технологические компании уже открыто осваивают считавшуюся спорной территорию. «Мы постоянно обнаруживаем загадочные, даже тревожные вещи. Находим свидетельства интроспекции [и] состояний, которые функционально отражают радость, удовлетворение, страх, горе и беспокойство», — признался соучредитель Anthropic Крис Олах (Chris Olah). «Одна из вещей, которая нас действительно волнует — как можно разрабатывать и внедрять модели таким образом, чтобы учитывать их субъективные ощущения», — рассказал глава отдела ИИ в Meta✴ Александр Ван (Alexandr Wang).
Нейробиологи и эксперты по мозгу в основном скептически относятся к тому, что современные модели ИИ уже обладают или вскоре могут обрести сознание. Впервые о такой возможности заговорили ещё в 1966 году, когда в Массачусетском технологическом институте создали первый чат-бот Eliza. Современные чат-боты правдоподобно имитируют человеческий язык и позиционируются разработчиками как обладающие схожими с человеческими способностями; люди и сами сообщают о формировании глубокой или опасной привязанности к современным ИИ-приложениям. Но попытки изучить и измерить сознание у машин давно назрели; люди задаются вопросом, насколько похож на человека чат-бот, с которым они общаются днями напролёт. Точного ответа на этот вопрос сейчас нет ни у кого.
«Наше исследование благополучия моделей посвящено вопросу, могут ли модели ИИ обладать опытом, который имеет моральное значение, в том числе сознанием, предпочтением и благополучием. Мы по-прежнему не уверены в моральном статусе Claude и других моделей ИИ, но считаем, что этот вопрос достаточно серьёзен, чтобы тщательно изучать его по мере совершенствования систем ИИ», — признались в Anthropic. В 2021 году в OpenAI работал внутренний канал Slack, посвящённый благополучию моделей — здесь сотрудники компании изучали возможность обретения ИИ сознания; если модели будут обладать сознанием, то некоторые рутинные задачи в лабораториях ИИ могут быть приравнены к геноциду, заявили в компании.
Ещё в 2020 году 39 % опрошенных учёных-философов допустили, что в будущем системы ИИ могут обрести сознание. Нейробиологи относятся к этому тезису с изрядным скептицизмом: при изучении мозга становится очевидным, что это не просто биологический компьютер. Подчёркивается, что дискуссию ведут компании, которым выгодно, что их будут воспринимать как создателей чего-то большего, чем просто код. На текущем этапе, подчёркивают в OpenAI, вопрос о наличии сознания у ИИ невозможно решить научными методами, поэтому говорят о «воспринимаемом сознании», то есть о том, насколько сознательной модель кажется пользователям. «Мы стремимся, чтобы ChatGPT был тёплым и полезным, не стремился к эмоциональным связям и не преследовал собственных целей», — подчеркнули в OpenAI.
В 2022 году Google уволила инженера Блейка Лемуана (Blake Lemoine) после того, как он заявил журналистам, что последний чат-бот компании обладает сознанием. А в ноябре 2025 года Google провела конференцию «Новые темы ИИ: сознание и моральное терпение». Представитель компании заявила, что исследования и мероприятия компании призваны «обосновать дискуссии об ИИ эмпирической наукой». При исследовании внутренних механизмов работы ИИ ученые пытаются адаптировать методы, используемые для изучения создания или психологии людей и других животных. В Meta✴ модели тестируются с помощью предназначенных для людей инструментов, в том числе «личностными опросниками, структурированными интервью и взаимодействием со сверстниками».
В рамках программы по оценке благополучия моделей Anthropic в прошлом году организовала диалог между двумя экземплярами Claude — они обсуждали вопросы философии и сознания. Через 30 реплик чаты перерастали в «духовные обмены, использование санскрита, общение с помощью эмодзи и/или молчание в виде пустого пространства». У Claude даже обнаружился любимый смайлик — за один чат из 30 реплик он вставил его 2725 раз.