Лаборатория солнечной астрономии ИКИ РАН сообщила, что 17 августа в 12:03 по московскому времени с нашей планетой сблизится астероид размером около 50 метров.
Астероид 2025 PM диаметром 50 метров пройдёт по расчётам на расстоянии около одного диаметра лунной орбиты от Земли. Благодаря необычно близкому сближению с планетой, небесное тело входит в число потенциально опасных астероидов. В целом, к этой категории относят тела, сближающиеся с Землёй на расстояние ближе 10 диаметров лунных орбит.
Этот астероид является одним из наиболее крупных, приближавшихся за последнее время к Земле на расстояние ближе миллиона километров. Пролёт тела большего размера на сравнимом расстоянии, ожидается в этом году ещё лишь однажды, в конце сентября.
Астероид 2025 PM был обнаружен только 1 августа этого года, около 2 недель назад. Объект не проявляет кометных свойств и, скорее всего, представляет собой каменную глыбу без следов летучих веществ, но, в целом, крайне плохо изучен. Камень относится к группе Аполлонов, то есть околоземных астероидов, чьи орбиты пересекают земную орбиту с внешней стороны. Период обращения объекта вокруг Солнца составляет чуть больше 2 лет.
Шахматы, кроссворды, велосипеды... — почему то, что считалось пороком, становится нашей добродетелью?
Многие занятия, которые сегодня мы считаем приятными и полезными для тела и ума, ещё недавно воспринимались как пустая трата времени, а порой — как вредные привычки, способные довести до безумия или даже вызвать проблемы со здоровьем.
Сейчас мы гордимся увлечением осознанным спортом, шахматными партиями или разгадыванием кроссвордов в приложении. А всего сто лет назад эти хобби считались опасными для здоровья, морали и психики: игроков в шахматы обвиняли в безумии, ролики называли антицерковным грехом, а любителей кроссвордов — угрозой трудовой дисциплине.
Если вам интересно, как меняется картинка мира и почему мода на умные развлечения чаще всего рождается вопреки запретам и предрассудкам — читайте нашу статью «Добродетели, которые раньше считались пороками» на Хабре.
Правда ли, что взрослые болеют ветрянкой тяжелее? Увы, да. Я инфекционист docmed Ирина Сливинская, и коротко расскажу про последствия ветряной оспы и случаях, когда нужно прививаться
Ветряная оспа (ВО) — заболевание, вызываемое вирусом герпеса 3 типа Varicella Zoster. Однажды попав в организм, вирус поселяется в нервных ганглиях и остаётся там навсегда
В течение жизни вирус может активироваться и проявиться в виде опоясывающего лишая. Спровоцировать это могут: - стресс - перенесённое ОРВИ - избыток солнечного облучения - ослабление иммунитета — например, при беременности
контактным путём — при соприкосновении с высыпаниями до стадии образования корочек
Заболевший становится заразным за 48 часов до появления первых высыпаний и остаётся таковым до превращения всех элементов сыпи в корочки
Как болеют взрослые?
Наверняка вы слышали, что взрослые болеют ветрянкой тяжелее — это правда. Ветрянка у взрослых проявляется:
недомоганием, общей слабостью, головной болью, ломотой в мышцах и суставах
повышением температуры — у взрослых чаще наблюдается подъём до высоких цифр
высыпаниями на теле: сначала — покраснение, затем — плотные бугорки, позже — пузырьки с прозрачной жидкостью
увеличением и болезненностью лимфатических узлов — чаще затылочных и заднешейных при высыпаниях на голове
Возможные осложнения при тяжёлом течении:
бактериальная инфекция и нагноение высыпаний
миокардит — поражение сердечной мышцы
пневмония
гепатит — поражение печени
энцефалит — поражение головного мозга
Как диагностируют ветрянку?
Для постановки диагноза врачу часто достаточно осмотра — высыпания и симптомы типичны. Дополнительно можно:
определить ДНК вируса в крови
определить антитела Ig M к Varicella Zoster
Лечение — только по назначению врача
Когда нужна вакцинация?
💉 вы не болели (или нет точных сведений) 💉 не вакцинировались 💉 если вы не помните, что болели, можно сдать анализ крови на антитела Ig G к Varicella Zoster. И если они не выявлены — прививаться
Unitree Robotics представила видео с передвижением по пересечённой местности робота-пса A2 Stellar Explorer. Робот весом 37 кг может преодолевать до 20 км и непрерывно идти до пяти часов без подзарядки и без нагрузки.
A2 может нести до 25 кг груза, в статичном положении может выдержать до 100 кг. При полной нагрузке он может непрерывно идти три часа, преодолевая за это время 12,5 км. Максимальная скорость A2 — пять метров в секунду. По словам разработчиков, робот может работать при температурах от -20°C до 55°C. Он оснащён HD‑камерой и широкоугольным лидаром для сканирования окружающей среды.
Лето — время не только для учёбы, но и для того, чтобы перевести дух. Особенно если ощущаете, что постоянный онлайн выматывает. Мы это прекрасно понимаем, поэтому придумали 10-дневный челлендж, который поможет поразмышлять о своих цифровых привычках и параллельно подтянуть английский.
С 21 по 30 июля — каждый день новый квиз с интересными заданиями. Будем разбирать триггеры и узнавать, что вносит в вашу жизнь постоянный поток уведомлений и ярких экранов.
Заодно учим английский: пополняем лексику по теме, прокачиваем аудирование, чтение и письмо — прямо в контексте диджитал-детокса.
Выполните задания — получите промокод на скидку и возможность выиграть 8 бесплатных занятий.
Переходите по ссылке и присоединяйтесь к нашему летнему челленджу.
20 мая на конференции Google I/O холдинг Alphabet представил модель генерации видеороликов Veo 3. Этот продукт создаёт небольшие клипы. Казалось бы, подобные решения уже существовали до этого — взять тот же Sora от OpenAI. Важное отличие заключается в том, что Veo 3 выдаёт не просто какой-то видеоряд, а снабжает его нужной аудиодорожкой. Эпоха немого нейросетевого кино кончилась; наступила эра звука.
Что ещё более важно, модель Veo 3 быстро вышла практически в общий, пусть и платный доступ, сейчас есть даже API. Если сравнивать с Sora, то OpenAI своим продуктом изначально делилась лишь с неким узким кругом киноделов и лишь через почти 10 месяцев (объявление о продукте 15 февраля 2024 года, релиз 9 декабря) добавила модель в подписки ChatGPT Plus и Pro. API у Sora нет до сих пор.
Veo 3 немедленно захватила умы любителей вбивать в генеративные модели какой-нибудь глупый промпт, а потом делиться невозможным и несбыточным. В таких образцах сразу очевидно, что видеоролик сгенерировала нейросеть. Это мог быть личный видеоблог от говорящей гориллы, к примеру. На самом деле такое быстро наскучивает.
Известный исследователь искусственного интеллекта Итан Моллик пошёл от обратного и попытался изобразить обыденное. У себя в микроблоге Моллик показал несколько забавных клипов от Veo 3, где изображена постановка театра самодеятельности. Итан даже приводит полный промпт, который он вбивал в модель: [название игры] as a community theater production.
Во врезке ниже склеены несколько его примеров. Игры в порядке их следования: Grand Theft Auto, Pokemon, Mario Kart, «Ведьмак-3», Stardew Valley, «Тетрис», Mortal Kombat, The Sims и Death Stranding. Затем идёт клип от промпта pokemon as a community theater production, ash throws a pokeball and pikachu jumps out of it (Эш бросает покебол, из него выпрыгивает Пикачу). Видео заканчивается примерами генерации, где вместо [название игры] стояли Kirby, Portal, Mario, Pacman, Sonic и Minecraft.
Любопытно, что эти примеры поражают куда сильнее любых пасущихся в саванне вязаных слонов или разъезжающих на бегемоте пенсионерок. Хотя часты грубые ошибки генерации (пропадания объектов и их появление из ниоткуда) и мелкие огрехи (в костюме крипера женщина, а говорит она мужским голосом), часто невозможно отличить происходящее от съёмки реального кружка самодеятельности. Модель будто понимает физические ограничения самостоятельно пошитых костюмов и цветного картона, а на лицах актёров читается любительская игра.
Марта Шкрета — одна из авторов научной статьи «Feynman-Kac Correctors in Diffusion: Annealing, Guidance, and Product of Experts» (arXiv:2503.02819). В работе описывается применение корректоров Фейнмана — Каца, теоретически выверенной процедуры коррекции траекторий в уже обученных диффузионных моделях, позволяющей генерировать выборки точно из новой, заданной пользователем плотности, а не полагаться на эвристическое смешение скоров.
Статья получила приглашение на International Conference on Machine Learning этого, 2025 года. В рамках конференции ICML в числе прочих форматов проводятся постерные доклады в выставочном зале. В данном формате в отведённый слот времени авторы прикрепляют плакаты одного из типовых размеров (рекомендуется до 182 см в длину) и общаются с любым подошедшим участником. По сути, это сотни одновременных мини-презентаций для тех, кого не посчитали достаточно интересным для большого доклада.
При всей сложности научной работы Шкреты и её соавторов команда подошла к оформлению своего постера с юмором. Авторы воспользовались созвучием сокращения англоязычного написания «Feynman — Kac formula» и названия сети ресторанов быстрого питания KFC. У себя в микроблоге Марта выложила фотографию постера. Заметно, как дизайн постера повторяет шрифты и прочие элементы оформления ресторанов с курятиной, а текст обильно снабжён разнообразными отсылками к еде и её приготовлению.
Первый, наиболее распространённый, заключается в том, что наука настолько крута, настолько многого достигла, что в целом все законы природы уже открыты и требуют лишь незначительных уточнений.
Второй и, увы, более редкий, заключается в том, что наука настолько крута, что она способна совершить открытия, которые могут полностью перевернуть современные устоявшиеся представления.
К первому типу относился, например, Альберт Майкельсон, сказавший:
Наиболее важные фундаментальные законы и факты физической науки уже открыты, и они настолько твердо установлены, что возможность их изменения в результате новых открытий крайне маловероятна… Наши будущие открытия должны быть ограничены поиском шестого знака после запятой.
Обычно эту цитату приписывают Уильяму Томсону, лорду Кельвину, однако это не так. Хотя он тоже высказывался в похожем ключе: в физике осталось всего два "облачка", которые мешают считать физику "завершённой".
Альберт Майкельсон впервые сделал своё высказывание в 1896, затем повторил в 1903. Просто напомню, что в 1903 году:
не было теории относительности, даже специальной;
не было квантовой механики;
не было представления о других галактиках, наша галактика считалась всей Вселенной;
единственной известной элементарной частицей был электрон.
Прошло больше века, но людей, думающих как Альберт Майкельсон, становится только больше.
Астрофотограф по имени Карл рассказал. что потратил всего $20 в магазине хозтоваров и полностью преобразил резкость своих астрофотографий.
В небольшом видео он показал три простых самодельных мода для астрофотографии, которые могут значительно улучшить снимки глубокого космоса без лишних трат, включая маску Бахтинова, напечатанную на 3D-принтере и флокирование трубы телескопа фетровыми полосками. Эти простые усовершенствования телескопа стоят меньше, чем один окуляр, но дают результаты, сравнимые с профессиональным оборудованием для астрофотографии.
В декабре 2024 года солнечный зонд Parker НАСА вошёл в историю, максимально приблизившись к Солнцу, и мы наконец-то можем увидеть некоторые из полученных им снимков. Космическое агентство опубликовало покадровую съёмку наблюдений, сделанных с помощью широкоугольного сканера Parker Wide-Field Imager for Solar Probe (WISPR) во время прохождения зонда через солнечную корону (внешнюю атмосферу) 25 декабря 2024 года, что позволяет детально рассмотреть поведение солнечного ветра вскоре после его выхода. Зонд сделал эти снимки, находясь всего в 6,5 миллионах километров от поверхности Солнца. Для наглядности, в видеоролике НАСА поясняется: «Если бы Земля и Солнце находились на расстоянии одного фута (30 см) друг от друга, зонд Parker Solar Probe находился бы примерно в полудюйме (1,3 см) от Солнца».
Когда в 1977 году с Земли стартовали межзвёздные зонды «Вояджер-1» и «Вояджер-2», инженеры NASA понимали, что им предстоит передавать научные данные с расстояний в миллиарды километров. Для защиты от ошибок, вызванных космическими помехами, в бортовые компьютеры изначально были заложены бинарные коды Голея (23,12,7).
Этот код — совершенный линейный блоковый код, способный исправлять до 3 ошибок в каждом 23-битном блоке, построенном из 12 бит данных и 11 бит избыточности. Таким образом, каждое исходное сообщение удваивалось по объёму — накладные расходы составляли 100%. Это было приемлемо для первых этапов миссии, например, при передаче изображений с Юпитера и Сатурна, где помехи были серьёзной проблемой, а расстояние до Земли — ещё не максимальное.
Однако по мере удаления аппаратов от Сатурна и ослабления сигнала стало ясно, что эффективность системы кодирования необходимо пересмотреть. Тогда на борт было дистанционно загружено обновление с реализацией кодов Рида–Соломона — более совершенного метода коррекции ошибок, основанного на конечных полях GF(2^m), работающего с символами, а не битами.
К примеру, код RS(255,223) добавляет 32 символа избыточности к 223 символам полезной информации и способен исправлять до 16 ошибочных символов. В отличие от кодов Голея, здесь накладные расходы составляют около 14–20%, в зависимости от параметров, но при этом значительно выше надёжность: частота ошибок снизилась с 5 на 100 000 бит до 1 на миллион.
Этот переход стал ключевым для долговечности миссии. Он позволил «Вояджерам» продолжать передачу научных данных из-за пределов гелиосферы.
Закончилась моя вахта в экспедиции по мониторингу морских млекопитающих у Кольского полуострова.
В этих водах наблюдения никогда не проводились на постоянной основе. У ученых нет понимания, сколько животных там появляется и как они мигрируют. Яркое напоминание о том, как мало мы о них знаем. Всю поездку я читал переведенную с помощью Gemini книгу How To Speak Whale, вышедшую в 2022 году. Она не дает четкого ответа на вопрос «как говорить с китами», скорее объясняет, почему стоит попробовать. Однако, за три года, прошедшие с печати, этой задачей занимались в Google в партнерстве с The Wild Dolphin Project и Технологическим институтом Джорджии. В апреле они представили проект DolphinGemma.
DolphinGemma — нейросеть, вдохновленная архитектурой больших языковых моделей, но работающая со звуком. Ее обучили на записях одной группы дельфинов с Багам. С 1985 года команда WDP документирует их жизнь, взаимодействия и вокализации.
DolphinGemma работает как аудиопроцессор: анализирует последовательности естественных звуков дельфинов, выявляет закономерности и структуры, а затем прогнозирует вероятные следующие звуки в последовательности. Примерно так же большие языковые модели предсказывают следующее слово в предложении.
В медиа ее сразу окрестили «переводчиком с дельфиньего». Однако большинство серьезных исследователей морских млекопитающих, включая Куницу, относятся к этой идее скептически: полноценного языка у морских млекопитающих может и не быть. DolphinGemma — не переводчик, а аналитический инструмент.
Как это работает
Модель прослушивает, какие звуки дельфины издают один за другим, и выявляет устойчивые паттерны. Например, если после звуков A и B чаще всего следует звук C — это может быть отдельный сигнал A-B-C. Тогда исследователи возвращаются к видео и смотрят, что в такие моменты делали дельфины. Допустим, в 80% случаев они играли — значит, можно предположить, что это типичная игровая вокализация.
Главная фишка в том, что модель находит такие закономерности в терабайтах данных намного быстрее, чем это сделал бы человек, годами прослушивая записи. С ее помощью можно обнаруживать неизвестные звуковые паттерны, которые могли ускользнуть от человеческого внимания, а затем попытаться найти их связь с действиями дельфинов.
Эксперимент с двусторонней коммуникацией
В то же время у DolphinGemma есть и другая функция — генерация звуков. Она может создавать сигналы, похожие на дельфиньи — а значит, животным будет проще их воспроизвести. Исследователи планируют применить их в экспериментах.
Логика такая: люди создают искусственные свисты для конкретных предметов — шарфов, водорослей, игрушек. Они ныряют, воспроизводят синтетические звуки и демонстративно обмениваются предметами между собой — так, чтобы дельфины это видели и поняли правила игры: звук = предмет.
Надежда на то, что любопытные дельфины начнут имитировать эти звуки, когда захотят получить конкретный предмет. Специальный носимый компьютер на базе смартфона Pixel в реальном времени распознает, какой именно звук имитирует дельфин, и через подводные наушники сообщит исследователю: «Дельфин просит шарф». Исследователь даст ему шарф, закрепляя связь звук-предмет.
Это не язык, скорее простая сигнальная система, как у людей и собак, но если животные научатся ею пользоваться — это скажет многое об их разуме.
Тайные битвы на фронтах ИБ: DLP против стеганографии
Почему стеганография у производителей DLP‑систем была нелюбимой падчерицей? Как совершенствуются СЗИ из-за изменения структуры утечек в компаниях и прокачки навыков злоумышленников? Какие встречаются приемы по сокрытию конфиденциальных файлов?
В нашей новой статье ведущий кейс‑аналитик InfoWatch Эликс Смирнов рассказывает об истории и методах стеганографии, а также о том, как DLP-системы детектируют скрытую информацию.
Исследование показало, что некоторые учёные начали оставлять в своих научных статьях скрытые промты для ChatGPT, чтобы нейросеть хвалила их работу.
При проверке научного портала arXiv уже нашлись 17 работ от 14 ведущих вузов мира — в каждой статье были скрытые промпты, которые просили ИИ хвалить её и не подсвечивать минусы. Учёные в научных статьях прячут нужный промпт для ИИ в белом тексте минимального размера, а на выходе получают похвалы и восхищение их трудом от «прочитавших» статью ИИ-сервисов.
Узнай, что люди на самом деле думают, а не то что они говорят. Mind Reasoner это инструмент, который выходит за рамки простых резюме встреч.
Приложение позиционируется как инструмент для анализа вербальной и невербальной коммуникации с целью выявления скрытых мыслей, истинных эмоций и убеждений собеседников. Комментарии, как говорится, излишни.
«Эпоха ИИ «доверяй мне» закончилась. Мы были вынуждены создать новый тип интеллекта, потому что существующие модели терпели неудачу, когда на кону стояли доказательства. С Mind Reasoner мы берем тот же стандарт доказуемой истины и применяем его к нашей самой сложной задаче: пониманию себя и друг друга. Мы не просто создаем еще одно приложение; мы предоставляем интеллект, которому вы наконец-то можете доверять».
Основатель, Уэйн Чанг
Созданный на основе новой архитектуры, основанной на фактах, Mind Reasoner дает пользователям ранее невозможную суперспособность: видеть разрыв между тем, что люди говорят, и тем, что они на самом деле имеют в виду, причем каждый такой инсайт подкреплен проверяемым доказательством (декларируют так).
Определенным образом они бросают вызов всем ведущим LLM, особенно лидеру. А состав инвесторов не оставляет никаких сомнений в том, что верят в стартап очень серьезные люди.
Я запросил доступ, жду... выше их собственная оценка по сравнению с о1.
Компания утверждает, что Mind Reasoner идентифицирует более 100 различных метрик, мониторя входящий информационный поток (невысказанные оговорки, подсознательные мотивы итд). Все ответы системы сопровождаются исходными доказательствами, включая конкретные слова и фразы, на основе которых система сделала такие выводы, чтобы предоставить пользователям прослеживаемость и уверенность в тех или иных выводах. Компания называет это «неразрывной цепочкой доказательств».
Бесконтактный полиграф, короче) Большой брат. Все тайное стало явным.
Довольно широкий спектр бизнес-задач можно решать.
***
О новых ИИ бизнес-моделях, нерешенных задачах и ИИ-стартапах: Айвентор и Фред
Предыдущие материалы и выпуски дайджеста, там до сих пор много интересных инсайтов.
Вы сидите на холодном складе в грязном квартале Мишен в Сан-Франциско. День за днем управляете роборуками через перчатки с трекингом движений. Медленно, с усилием складываете одежду и собираете коробки — все ради одной цели: научить нейросеть действовать в реальном мире.
Добро пожаловать в штаб-квартиру Physical Intelligence, стартапа, основанного выходцами из DeepMind. Их цель — не чат-бот, а универсальный робот, способный взаимодействовать с физическим миром, как человек.
Но в отличие от разработчиков ChatGPT, они не могут положиться на залежи интернет-текстов. Посты с Reddit и статьи из Википедии не научат машину держать чашку или гладить рубашку. Сенсорику, телеметрию и управляющие сигналы приходится собирать вручную. Человек, словно кукловод, ведет за собой робота, формируя эталонные движения и реакции. Это медленно, дорого и плохо масштабируется: один оператор не может "наработать" больше 24 часов данных в сутки.
Теперь переместимся на конференцию AI Ascent 2025, где выступает Джим Фан из NVIDIA. Он показывает, как в симуляции за два часа можно пройти путь, на который в реальном мире ушло бы десять лет: гуманоидные роботы учатся двигаться в виртуальной реальности.
Но главное — не это. Фан говорит о том, что он называет физическим Тестом Тьюринга:
Попросите убраться и приготовить обед. Если вы не сможете отличить, кто это сделал — человек или робот — тест пройден
Пока этот тест не прошел никто. Потому что нейросети по-прежнему не имеют телесного опыта этих действий. Это ключевая мысль, тем более что звучит она от директора по ИИ в NVIDIA.
Языковые модели вроде GPT, Claude или Gemini живут в пещере Платона. Они изучают мир по теням — по текстам, изображениям, аудио. Они видят описания, но не проживают реальность.
Настоящий интеллект не просто вычисляет. Он чувствует и действует. Он обретает тело, через которое познает: ошибки, сопротивление, вес, равновесие, трение, успех. Все это — то, что философы называют qualia — субъективные, необъяснимые переживания, формирующие "я". Вот почему так важно дать роботам, например, осязание.
Чтобы пройти физический Тест Тьюринга, машине нужно не больше слоев и токенов, а тело и среда, в которой она учится. Как у детей: игрушки, касания, падения, неожиданности. Ведь и наш мозг формируется не текстами, а опытом.
Но правда в том, что и мы сами смотрим на тени на стене пещеры. Они фактурные, цветные, пахнущие, — но физики напоминают: вселенная гораздо сложнее, чем подсказывают чувства.
А каким будет разум, способный чувствовать тоньше? Острее? Через десятки сенсоров, которых у нас нет, через сигналы, которые мы не в состоянии воспринять? Возможно, путь к сверхразуму — не в вычислительной мощности, а в сенсорной плотности. В телесности. В новых каналах восприятия и способах взаимодействия с миром, которые для нас недоступны.
Как роботы стали частью культуры — и почему это важно сегодня
Мы привыкли думать о роботах как о технологиях будущего. Но на самом деле им уже больше 2 тыс. лет — по крайней мере, как идее. Механические существа появляются еще в мифах Древней Греции: автоматоны Гефеста, живые статуи и железные помощники — первые прообразы современных роботов.
Что изменилось с тех пор? Почему человечество так настойчиво мечтало о разумных машинах? И как художники, философы, писатели и инженеры вместе формировали наш образ «искусственного человека»? Ответы на эти вопросы — в лекциях YADRO Lectorium от экспертов Сколтеха, «Иннополиса» и Музея криптографии.
«Спросите любого робототехника, как он пришел в профессию — он вспомнит не тему своего диплома, а первую игру, первый конструктор, первый мультик про роботов», — Егор Ефремов, культуролог, историк техники, исследователь в Музее криптографии.
В статье собраны лекции YADRO Lectorium — о культурной эволюции образа робота, текущем состоянии и трендах в мировой робототехнике, а также о том, как физический дизайн влияет на функциональность и взаимодействие человека с машиной.
2050 год стал ближе, чем 2000. 1 июля 2025 года — примерная середина между 1 января 2000 и 1 января 2050. А сегодня, 2 июля, мы официально перешли на ту сторону: будущее ближе, чем прошлое.
Представлен первый трейлер фильма «Проекта „Аве Мария“» с Райаном Гослингом.
Астронавт Райленд Грейс просыпается на космическом корабле, не помня ни себя, ни свою миссию. Постепенно мужчина приходит к выводу, что он — единственный выживший из экипажа, отправленного в солнечную систему Тау Кита в поисках спасения от катастрофы на Земле с помощью научных знаний, изобретательности и помощи Роки.
Сценарий фильма написали Энди Уир и Дрю Годдард, работавшие над «Марсианином» Ридли Скотта. Релиз «Проекта „Аве Мария“» намечен на март 2026 года. «Проект „Аве Мария“» (англ. Project Hail Mary) — научно-фантастический роман, написанный Энди Вейером в 2021 году.
