Caleb Nataly - режиссёр-постановщик и специалист по визуальным эффектам. Вот его youtube-канал, где он не только показывает всякие впечатляющие ролики, но ещё и рассказывает, как делаются те или иные эффекты. 

Вот хорошая подборка его выпусков в мультяшном стиле. По-моему, прям здорово!

Помните так называемые стримеры - ленточные накопители, предназначенные для хранения всяких бэкапов? У домашних пользователей и всякого малого бизнеса эти устройства давно не используются, а, между тем, во всяких крупных корпорациях - ещё как используются. 

Вот так выглядит современный стример для работы с картриджами LTO Ultrium-9 на 45 ТБ. Сам стример стоит немерено - порядка 14-18 тысяч евро. 

Зато картридж на 45 ТБ - порядка 115 евро. Для сравнения, самый дешёвый жёсткий диск на 8 ТБ стоит порядка 300 евро. 

Так вот, в издании ArsTechnica пишут, что компания Fujifilm планирует в 5 раз увеличить выпуск картриджей с лентой стандарта Ultrium-10 из-за растущего спроса на удобное и безопасное (картридж хранится без доступа через интернет) хранение данных для нужд AI.

Да-да, именно так. Трёхметровый телевизор, который, складываясь, превращается в небольшую тумбу, очертаниями напоминающую соответствующий автомобиль. (Так, по крайней мере, утверждают разработчики.)

Поискал информацию по этому поводу. 

Китайцы показали коптер-такси. Там полный автопилот. 

Вопросов к такому способу передвижения возникает немало, но они решаемые, и это наверняка наше будущее. 

Слушайте, прозрачный экран - это само по себе очень интересно чисто технологически, но тут самое очевидное применение - общение через переводчика. А то это наговорил в смартфон - поднес к собеседнику, послушал из смартфона, сам наговорил - все равно не слишком удобно. А с таким прозрачным экраном - другое дело. И это уже есть в Китае и уже работает! (Отсюда.)

Компания Google представила сервис Gemini3.5 Live Translate, который, по словам разработчиков, обеспечивает плавный и естественный перевод речи. 

Что пишут:

Модель автоматически распознает более 70 языков и генерирует плавную, естественно звучащую переведенную речь, сохраняя интонацию, темп и высоту голоса говорящего. В отличие от поочередных систем, которые ждут, пока говорящий закончит говорить, прежде чем ответить, 3.5 Live Translate генерирует речь непрерывно, находя баланс между ожиданием контекста для улучшения качества и немедленным переводом, чтобы оставаться в синхроне с говорящим. Он обеспечивает плавный звук без неловких пауз и отстает от говорящего всего на несколько секунд на протяжении всей сессии.

В скором времени эту функцию внедрят в приложение Google Translate по всему миру, как для Android, так и для iOS. При использовании функции «Перевод в реальном времени» достаточно подключить любые наушники, чтобы получить плавный перевод, передающий интонацию говорящего, на более чем 70 языках.

Также будет возможность использовать "режим прослушивания" без наушников - чтобы слушать перевод через динамик телефона. 

Демонстрации выглядят впечатляюще, но посмотрим, конечно, как это все будет работать чисто практически. 

Четверо студентов из Университета Пердью в США создали робота, способного собрать кубик Рубика за 0,103 секунды - это быстрее, чем моргнуть глазом.

Теперь ждем, когда появится азиатский школьник, способный побить и этот рекорд. 

Upd: Из комментов сюда вынесу - подробно про разработку аналогичного робота. 

Вообще считается, что профессии, требующие физического труда, находятся в относительной безопасности с той точки зрения, что там нельзя заменить специалистов ИИ. 

Просто ИИ - нельзя, а роботом с ИИ, как выяснилось, можно. 

Бостонский стартап в области робототехники Automated Tire на этой неделе представил роботизированную платформу для замены шин на базе ИИ под названием SmartBay, которая может не только менять шины, но и выполнять сопутствующие задачи, такие как балансировка колес и осмотр автомобилей. Робот использует компьютерное зрение и машинное обучение для выполнения задач и не нуждается во вмешательстве человека.

Компания утверждает, что SmartBay не повторяет фиксированные рутинные движения, как это делают традиционные автоматизированные заводские линии, а вместо этого полагается на ИИ, который учится на предыдущем опыте и адаптируется к каждому автомобилю.

Компания описывает SmartBay как запатентованную технологию, позволяющую менять шины без снятия колеса с автомобиля. Демонстрационное видео (ниже), выпущенное компанией, показывает, как робот поднимает автомобиль, как традиционный подъемник, но вместо того, чтобы откручивать гайки и снимать колесо, он снимает шину с диска, пока колесо остается на автомобиле.

После установки новой шины SmartBay выполняет балансировку колес с помощью запатентованной компанией технологии Real Force Balance, которая позволяет сбалансировать «весь узел колеса, включая все вращающиеся компоненты в колесной нише». 

SmartBay призван автоматизировать утомительную работу по замене шин и балансировке колес, тем самым снижая зависимость от персонала автосервиса. Компания заявляет, что один техник может одновременно обслуживать до трех постов, сокращая как время обслуживания, так и затраты на рабочую силу.

Обычное обслуживание шин техником занимает около 75 минут, в то время как SmartBay может сделать это всего за 30 минут, позволяя одной установке обрабатывать до 24 шин в час, по сравнению с всего лишь четырьмя шинами за час и 15 минут, которые могут обслужить механики в традиционных сервисных постах.

Компания планирует сдавать SmartBay в аренду автосалонам, шиномонтажным мастерским и сервисным центрам за 4900 долларов в месяц, что, по ее утверждению, экономичнее, чем наем квалифицированных техников.

И эта установка уже работает в нескольких автосервисах. 

Ну и вот как это выглядит. 

Китайская фирма Unitree Robotics представила пилотируемого робота-трансформера GD01. Машина полностью готова к серийному производству. Один экземпляр стоит от $650 тыс. Рост робота более чем вдвое превышает рост взрослого человека, вместе с пилотом он весит около 500 кг.

Его еще снабдить автоматическим оружием, и будет прям экзоскелет Куаритча из "Аватара". 

Автономный робот Project Ace от Sony AI во время испытаний по настольному теннису.

Новый прорыв в роботехнике!

Sony показала автономного робота Project Ace, который умеет играть в настольный теннис и уже начал обыгрывать очень сильных игроков, включая профессионалов. Это не просто "роборука с ракеткой", а пример того, как ИИ выходит из виртуального мира в реальный, где всё быстрее, сложнее и непредсказуемее.

Ace построен на связке из быстрых камер, датчиков, обучения с подкреплением и очень шустрой механики. Он отслеживает положение мяча в 3D, считывает вращение и скорость почти в реальном времени, а потом мгновенно выбирает, как отбить удар.

До этого ИИ чаще блистал в играх и симуляциях — шахматы, го, автогонки, то есть в цифровой среде. А настольный теннис — это уже живая физика: мяч летит быстро, вращается, может срываться с сетки, и на всё это нужно реагировать за миллисекунды.

Sony тестировала Ace по правилам ITTF против пяти элитных игроков и двух профессионалов. Робот выиграл 3 из 5 матчей против элитных соперников и показывал очень высокий процент возврата мяча. В более поздних испытаниях он стал ещё лучше и начал побеждать профессионалов более уверенно.

Главная идея тут не в том, что робот "знает" как играть в настольный теннис а в том, что он умеет очень быстро воспринимать ситуацию, принимать решение и действовать. Sony называет это шагом к физическому ИИ — системам, которые смогут нормально работать в реальном мире, а не только в симуляциях.

Если говорить совсем по-простому, это как если бы ИИ из "шахматного гения" внезапно стал ещё и спортсменом с суперреакцией. Он не думает как человек, но в узкой задаче уже способен действовать не хуже, а местами и лучше сильных игроков.

И вот видеоролик, где об этом рассказывается. 

Робот Honor Lightning бежит к финишу во время второго Пекинского полумарафона E-Town и полумарафона гуманоидных роботов в Пекине, Китай, 19 апреля 2026 года. REUTERS/Максим Шеметов

19 апреля этого года в Пекине провели интересный полумарафон, в котором участвовали люди и гуманоидные роботы. Причем роботы там продемонстрировали стремительный прогресс, потому что в предыдущем аналогичном забеге, состоявшемся в прошлом году, большинство роботов не смогли дойти до финиша, многих из них приходилось физически поддерживать в процессе забега, также большинство из них управлялось дистанционно. При этом прошлогодний чемпион-робот показал время 2 часа 40 минут, что более чем в два раза превышало время победителя-человека в этом забеге.

Но сейчас все было уже иначе. Количество команд участников-роботов увеличилось с 20 в прошлом году до 100, а несколько лидирующих роботов были заметно быстрее профессиональных спортсменов, опередив победителей-людей более чем на 10 минут.

В отличие от прошлого года, почти половина участвовавших роботов преодолевала более сложный рельеф автономно, а не под управлением дистанционного пульта во время 21-километровой гонки. Роботы и 12 000 мужчин и женщин бежали по параллельным трассам, чтобы избежать столкновений.

Победивший робот, разработанный китайским брендом смартфонов Honor, завершил гонку за 50 минут и 26 секунд, что на несколько минут быстрее, чем мировой рекорд в полумарафоне, установленный угандийским бегуном Джейкобом Киплимо в Лиссабоне в прошлом месяце.

Команды из Honor заняли три призовых места, все роботы двигались в автономном режиме и показали результаты, превосходящие мировые рекорды. В Honor рассказали, что робот-победитель разрабатывался в течение года, он оснащен ногами длиной 95 см, и в нем используется технология жидкостного охлаждения, применяемая в смартфонах компании.

Вот как это выглядело - отсюда. 

Ну и впечатляющий финиш!

Основатель компании Shouxing Technology Юйхан Ху (Yuhang Hu) опубликовал видео в соцсети X, в котором человекоподобный робот Origin F1 моргает, осматривается и реагирует на происходящее вокруг, демонстрируя очень реалистичную мимику. 

На мой взгляд, выглядит очень круто. 

Стрим облета обратной стороны Луны экипажа Artemis II.

Ровно 50 лет назад, 1 апреля 1976 года, Стив Джобс, Стив Возняк и Рональд Уэйн основали компанию Apple Computer. И эта компания оказала огромное влияние на всю компьютерную индустрию.

Исследователи из университета Пекина сумели обучить гуманоидного Unitree G1 играть в теннис. 

Одной из главных проблем при обучении роботов спортивным навыкам является отсутствие точных данных о движениях человека. В теннисе это особенно сложно из-за больших перемещений по корту, скорости мяча до 30 м/с и очень короткого времени контакта ракетки с мячом, составляющего всего несколько миллисекунд.

Вместо записи полных матчей исследователи пошли по другому пути. Они собрали только фрагменты основных движений, которые игроки используют во время игры: удар с форхенда, с бэкхенда, шаги в стороны и другие движения.
 
Данные записывались с помощью системы захвата движения на небольшом корте размером 3x5 метров — более чем в 17 раз меньше стандартного теннисного корта. Записывались движения пяти различных игроков, всего было получено пять часов данных. 

На основе этих данных разработанная учеными система LATENT сначала учит робота воспроизводить базовые движения, а затем комбинирует их для выполнения конкретной задачи — дотянуться до мяча, выполнить удар и вернуться в определенную часть корта.
 
Модель обучалась в симуляторе, где физические параметры робота и мяча, включая массу, трение и аэродинамику, варьировались случайным образом. Это помогло уменьшить разницу между симуляцией и реальным миром.

В симуляции система продемонстрировала до 96% успешных ударов с форхенда. После переноса модели на реального робота Unitree G1 он смог поддерживать серию ударов с человеком и стабильно возвращать мяч на половину соперника.

Авторы отмечают, что этот подход можно применять и к другим задачам, где сложно получить полные данные о движениях человека — например, в футболе, бадминтоне или при освоении гуманоидными роботами других спортивных навыков.

Вообще впечатляет, тем более что обучение проводилось всего на 5 часах записей, причем на сильно уменьшенном корте. Те, кто учился играть в большой теннис, знают, что даже у человека уходит много месяцев на то, чтобы просто начать более или менее попадать по корту - это очень сложный вид спорта. 

Своеобразная история. 

Некий программист и инженер Сэмми Аздуфал хотел получить доступ к своему роботу-пылесосу DJI Romo с помощью контроллера PS5. Он использовал Claude Code AI от Anthropic, чтобы получить доступ к протоколам связи своего Romo. Но когда его самодельное приложение подключилось к серверам DJI, около 7000 роботов-пылесосов в 24 странах начали отвечать.

Он мог смотреть их прямые трансляции с камер, слушать через встроенные микрофоны и создавать планы этажей домов, в которых никогда не бывал. Имея всего лишь 14-значный серийный номер, он точно определил местонахождение робота журналиста Verge, подтвердил, что тот убирает гостиную с 80% заряда батареи, и создал точную карту дома из другой страны.

Техническая неисправность была почти комично проста. После аутентификации с помощью одного токена устройства можно было видеть трафик с других устройств в виде обычного текста.

Отвечали не только пылесосы. Появились также портативные аккумуляторные станции DJI Power, работающие на той же инфраструктуре MQTT. Это домашние резервные генераторы, мощность которых можно увеличить до 22,5 кВт·ч, предназначенные для поддержания работы дома во время отключений электроэнергии.

Отличие этого случая от обычного обнаружения уязвимости заключается в том, как это произошло. Аздуфал использовал Claude Code для декомпиляции мобильного приложения DJI, изучения его протокола, извлечения своего собственного токена аутентификации и создания настраиваемого клиента.

Кстати, это не первый случай, когда кто-то удаленно взломал робот-пылесос. В 2024 году хакеры управляли пылесосами Ecovacs Deebot X2 в городах США, выкрикивая оскорбления через динамики и гоняясь за домашними животными. Защита PIN-кодом Ecovacs проверялась только приложением, но никогда сервером или устройством.

Схема повторяется: производители поставляют пылесосы с типичными недостатками безопасности, игнорируют исследователей, а затем суетятся, когда журналисты публикуют информацию.

Первоначальная реакция DJI усугубила ситуацию. Пресс-секретарь Дейзи Конг сообщила The Verge, что недостаток был устранен на прошлой неделе. Это заявление поступило примерно за тридцать минут до того, как Аздоуфал продемонстрировал тысячи роботов, в том числе и тестовый экземпляр журналиста, которые по-прежнему работали в режиме реального времени. 

Позже DJI выпустила более полное заявление, в котором признала проблему с проверкой разрешений на бэкэнде и выпустила два патча 8 и 10 февраля.

Кусочек из выступления в Китае на Лунный новый год. Все круче и круче!

Компания ROBOTERA в честь Лунного Нового года продемонстрировала ролик со своим гуманоидным роботом L7, исполнившим танец с мечами! За координацию и баланс робота отвечает встроенный ИИ. Выглядит это все прямо-таки фантастически!

Человек в очках IXI с функцией автофокуса

У многих людей с возрастом кроме близорукости появляется еще и дальнозоркость. У меня это проявилось лет пятнадцать назад, и это очень интересное состояние: вдали ни черта не видишь, как и раньше, но зато теперь и вблизи ни черта не видишь. 

В старые времена таким людям приходилось заводить две пары очков - для дали и для близи. Потом стали делать бифокальные линзы, верхняя часть которых - для дали, нижняя - для близи. Потом придумали прогрессивные линзы с постепенным переходом фокусного расстояния: такие линзы намного более комфортны в использовании, но стоят довольно дорого. Я именно такие линзы и использую уже лет пятнадцать. 

А тут попалась статья в CNN, в которой рассказывается о новой разработке из этой серии - очках с "автофокусом". 

Финская компания IXI разработала инновационные умные очки с "автофокусом", которые способны в режиме реального времени менять оптическую силу линз в зависимости от того, куда смотрит человек. Эти очки выглядят как обычная оправа, но внутри них спрятаны датчики слежения за глазами и линзы с жидкими кристаллами. 

Технология призвана заменить или улучшить традиционные бифокальные и прогрессивные линзы, которые разделяют пространство зрения на зоны и требуют, чтобы человек смотрел через соответствующую часть стекла. Новые очки автоматически подстраивают фокус, когда взгляд переводится на объекты близко или далеко, без необходимости «искать» нужную область в линзе. 

Работает это следующим образом:

• В оправу встроены сенсоры, отслеживающие положение глаз и определяющие, на каком расстоянии находится объект, на который смотрит человек.

• Между оптическими элементами каждой линзы есть слой жидких кристаллов. Когда глаза смотрят вблизи, на слой подаётся электрический сигнал, и линза меняет свою оптическую силу - как будто "подгоняя" фокус под нужное фокусное расстояние.

• При переводе взгляда вдаль этот режим выключается, и линза возвращается к состоянию для дальнего зрения.

Такая система обещает более естественное изменение фокуса по сравнению с обычными прогрессивными линзами.

Очки выглядят и весят почти как обычные — один из прототипов весит около ~22 граммов.

Однако они требуют подзарядки (ежедневно или ночью), и пока цена не объявлена, но ожидается, что первоначально такие очки будут стоить довольно дорого. 

Компания IXI планирует сначала получить одобрение регуляторов в Европе и выпустить очки в продажу именно там, а затем будут работать над выходом на рынок США и других регионов.

(Вздыхая.) Теперь еще и очки надо будет на ночь ставить заряжаться, дожили!

Техноблогер Николас Зетта с канала Basically Homeless создал кибернетический экзоскелет, который ускоряет реакцию игрока в шутерах до сверхчеловеческих значений. 

В ролике он подробно рассказывает, как собирает "киберспортивный экзоскелет" с нейромышечной стимуляцией (грубо говоря, ударами током по мышцам руки) и компьютерным зрением. Цель -  побить мировой рекорд в упражнении Strafe Shot Precision в Aim Lab (одном из самых популярных тренировочных симуляторов для шутеров, где измеряют скорость реакции и точность стрельбы).

Там дальше много технических подробностей, какие железки для этого он использовал и как добивался увеличения скорости реакции. Также он рассказывает, как конструировал "компьютерное зрение". 

После настройки и тренировок он стал стабильно попадать в топ‑100, затем поднялся до 9‑го, 7‑го места, потом в какой‑то момент до 5‑го места мира в Strafe Shot Precision - заметьте, испытывая при этом значительную боль от стимуляции (чтобы добиться нужной скорости, пришлось увеличивать силу тока). Ну и в конце концов он занял первое место. 

Он сумел сделать систему полностью автономной, что позволяет ее использовать практически с любым ПК. 

Интересно, что формально это не является читерством, то есть он использует собственные руки и зрение, но фактически, конечно, это читерство. 

Впрочем, это все очень интересно с точки зрения совершенно других применений, далеко не только для игр.