Украинский военный разместил в социальной сети X (Твиттер) сообщение о том, что его MacBook Air на базе процессора М1 был поврежден осколком артиллерийского снаряда и при этом продолжал нормально работать. Мужик пишет, что посты в Х можно читать с ноута.
Посты с фото и видео поврежденного ноутбука опубликовал один из украинских военнослужащих, который служит в бригаде «Азов». В отдельном посте также было опубликовано видео, показывающее, что macOS работает нормально, хотя экран имеет очевидные и серьезные повреждения.
Смартфоны также могут прийти на помощь, если вы забудете провести техническое обслуживание и заменить изношенные тормозные колодки на новые. Гаджеты iPhone способны остановить даже спорткар Porshe 911 , но только если скорость не превышает 60 км/ч.
Ранее в этом месяце в офисе Google на Пирсе 57 в Нью-Йорке, с видом на реку Гудзон, было продемонстрировано будущее, которое можно буквально взять и примерить. Он использовал беспроводные очки с дисплеем в одном глазу, способным проецировать карты Google Maps на пол перед пользователем, показывать обновления Uber и автоматически распознавать и переводить разговорные языки. Благодаря этому стало возможным полностью понимать разговор на китайском языке.
Также была протестирована еще одна пара очков, подключенных кабелем к компактному устройству, похожему на смартфон. Эта модель может запускать приложения прямо у вас на глазах, подобно гарнитуре смешанной реальности. Обеспечено подключение к персональному компьютеру, возможность взаимодействия с плавающими трехмерными объектами с помощью рук и запуска трехмерных игр. Это было похоже на Vision Pro, который можно носить в кармане куртки.
Это будущее уже приближается. Ожидается, что в 2026 году такие очки смогут протестировать самостоятельно.
В то же время эти два совершенно разных подхода к дизайну, один случайный и сдержанный, другой ближе к компактной гарнитуре дополненной реальности, — лишь небольшой проблеск того, что будет дальше.
Рабочий стол сегодня может быть буквально завален умными очками. Среди них есть большая пара в черной оправе, оснащенная цветным дисплеем в одном глазу и использующая нейронный браслет на запястье для передачи команд. Рядом лежат очки в стиле Ray-Ban, которые воспроизводят музыку и фотографируют.
Также есть черные очки со сменными линзами и зеленые монохромные дисплеи с интеграцией ChatGPT. Рядом тонкие очки с дисплеями и дополнительным кольцом-компаньоном, но динамиков нет. Отдельно представлены очки, предназначенные для помощи людям с нарушениями слуха.
Для просмотра фильмов или работы иногда используются совершенно другие очки, которые вообще не поддерживают беспроводное соединение и подключаются к смартфону или ноутбуку через USB-кабель.
Умные очки стали самой большой тенденцией нового продукта в середине двадцатых годов этого десятилетия. Очки с интеллектуальными функциями могут напоминать футуристические образы, такие как очки Тони Старка, или технологии из фантастических фильмов, а это именно то, к чему стремятся большинство крупных технологических компаний.
По словам главы направления Android в Google Самира Самата, первоначальное видение платформы было вдохновлено образами из фильмов «Железный человек», где Джарвис выступает не как чат-бот, а как агент, способный работать вместе с пользователем и решать задачи непосредственно в окружающем пространстве. Это видение остается чрезвычайно привлекательным, но путь к нему был долгим, и полная реализация все еще обретает форму.
Более десяти лет назад Google Glass вызвали бурные дискуссии о социальном восприятии, конфиденциальности в публичном пространстве и даже породили негативный термин, связанный с пользователями этих устройств. В обзоре 2013 года отмечалось, что как аксессуар громкой связи устройство имело ограниченные возможности и не отображало все доступное на экране смартфона, что вызывало желание вернуться к обычному телефону.
Несмотря на значительный прогресс в технологиях за последние двенадцать лет, умные очки по-прежнему сталкиваются с аналогичными проблемами.
При этом они, наконец, стали более функциональными, менее громоздкими и достаточно привычными внешне, чтобы хотя бы частично оправдать давние ожидания. Они не идеальны и имеют значительные компромиссы и недостатки, но их возможности одновременно впечатляют и вызывают беспокойство.
Функционал и набор возможностей существенно различаются, но все умные очки имеют общую цель. Они стремятся стать чем-то, что хочется носить каждый день и в течение дня. Они потенциально могут стать постоянными спутниками на уровне беспроводных наушников, умных часов, фитнес-браслетов или колец для отслеживания здоровья, а со временем стать такими же незаменимыми, как смартфон.
Количество моделей и направлений стремительно растёт.
Нынешний всплеск интереса к умным очкам напоминает начало 2010-х годов, когда десятки различных часов и браслетов пытались прикрепиться к запястьям пользователей, от первого Fitbit до ранних умных часов, таких как Pebble или Martian. Тогда возник вопрос, действительно ли люди будут носить такие устройства постоянно. Ответ был ясен.
Сегодня основное внимание уделяется вычислениям лиц. В этой гонке принимают участие крупные имена из мира бытовой электроники и оптики, а также производители очков, в том числе Meta, Google, Samsung, Amazon, Snap, TCL, EssilorLuxottica, Warby Parker и Gentle Monster.
Умные очки постепенно находят свое место. Очки Meta от Ray-Ban прошли путь от странной и настороженной новинки 2021 года до устройства, которое регулярно используют во время путешествий и в повседневной жизни. Такие компании, как Nuance Audio, уже продают сертифицированные FDA очки со слуховыми аппаратами. В то же время крупнейшие игроки все еще готовятся к выходу на рынок. Google и Samsung уже на подходе, а Apple также может представить свои очки уже в следующем году.
В настоящее время отсутствует четкое определение того, что именно следует считать умными очками. Даже Samsung и Google делят этот класс устройств на несколько категорий: от моделей, работающих в связке со смартфоном, до полностью автономных решений. Некоторые модели поддерживают только звук, а другие добавляют камеры. У некоторых есть дисплеи, но их назначение и качество сильно отличаются. Некоторые показывают уведомления, другие запускают приложения, служат видоискателем для камеры или предоставляют субтитры в реальном времени.
Компании активно экспериментируют, пытаясь создать универсальные очки с максимальным набором функций. Эта тема станет одной из ключевых на выставке CES в начале января. Отдельную роль играет позиционирование умных очков как основного устройства взаимодействия с искусственным интеллектом, который является одной из самых динамичных и влиятельных технологий современности.
В то же время остаются основные, но критически важные вопросы. Это автономность, качество дисплея, габариты, комфорт, способ передачи информации со смартфона, доступность, конфиденциальность, безопасность и социальное восприятие. Также остается открытым вопрос, как очки будут интегрироваться с существующими смартфонами, наушниками и часами.
Именно решение этих проблем будет определять развитие отрасли в ближайшие двенадцать месяцев.
Искусственный интеллект как основа и движущая сила
Уже много времени было потрачено на использование очков с дисплеями в повседневной жизни, особенно при ходьбе. Мета-очки Ray-Ban Display показывают ответы на вопросы, генерируют текстовые подсказки на основе изображений, снятых камерой, и пытаются помочь в режиме реального времени. Именно к этому сценарию стремятся большинство крупных компаний, работающих над очками, рассматривая их как носимых помощников со звуком, миниатюрными дисплеями, подключенными приложениями и инструментами искусственного интеллекта.
При этом качество таких советов по-прежнему неравномерно. Искусственный интеллект может ошибаться в распознавании объектов, неправильно определять место или выдумывать детали. Тем не менее, очки — один из наиболее близких способов для искусственного интеллекта реально наблюдать за миром вокруг пользователя, что объясняет интерес Google и Meta к этому форм-фактору.
Дальнейшее развитие связано с так называемым контекстным искусственным интеллектом, который сможет понимать, где находится пользователь и что именно он делает, реагируя более активно. Это требует более глубокого понимания контекста, которое может обеспечить дополненная и смешанная реальность.
Управление жестами и роль запястья
С развитием функционала растет потребность в удобных методах управления. Нейронные браслеты, умные часы или даже кольца могут играть роль интерфейсов для управления очками. Компании рассматривают возможность интеграции таких решений в существующие устройства, чтобы не заставлять пользователей носить с собой чрезмерное количество аксессуаров.
Экраны и качество отображения
Дисплеи в очках развиваются в двух направлениях. Ведущие модели с кабельным подключением позволяют создавать большие виртуальные экраны, подходящие для работы и просмотра фильмов. В то же время полностью беспроводные модели с прозрачными линзами ограничены небольшой площадью дисплея из-за требований к автономности и весу.
Габариты, вес и автономность
Размещение всех компонентов в компактном футляре для очков остается непростой задачей. Батареи, динамики, процессоры, камеры и проекторы занимают место и увеличивают вес. Большинство производителей стремятся к весу от 25 до 50 граммов, что соответствует обычным очкам. Тем не менее, автономность по-прежнему остается ключевым ограничением, а минимальная цель — полный день работы на одной зарядке.
Вопрос коррекции зрения и вспомогательных функций
Совместимость с рецептурными линзами остается серьезной проблемой, особенно для пользователей с серьезными нарушениями зрения. Некоторые производители уже расширяют диапазон поддерживаемых диоптрий, но отрасли еще предстоит пройти долгий путь.
В то же время умные очки демонстрируют большой потенциал в сфере ассистивных технологий. Они уже могут читать текст вслух, описывать окружающие предметы или выполнять функции слуховых аппаратов, предоставляя пользователям больше независимости.
Конфиденциальность и безопасность
Вопрос конфиденциальности является одним из самых актуальных. Постоянное присутствие камер и микрофонов вызывает опасения по поводу сбора данных, информирования окружающей среды и безопасности хранения информации. Дополнительные риски связаны с ошибками искусственного интеллекта, отвлечением внимания во время вождения и ограниченным выбором альтернативных услуг.
Будущее развитие
Несмотря на все проблемы, к концу 2026 года ожидается появление гораздо большего количества умных очков. Они появятся в обычных магазинах оптики, на лицах моделей и в качестве инструментов для работы, развлечений и помощи людям с особыми потребностями.
Некоторые проекты неизбежно исчезнут, как это уже произошло с другими носимыми устройствами. Однако компании, которые выживут, смогут предложить технологические очки, которые действительно захочется носить постоянно, с учетом индивидуального зрения и без постоянной необходимости подзарядки.
Отрасль еще не достигла зрелости. Однако оно уже на очень близком расстоянии к этому моменту.
Если вы прочитали статью Что делает ChatGPT и почему он работает? Заглянем под капот, в магию этой нейронной сети» , вы поймете, как ИИ генерирует текст. В целом ИИ опирается на подсказку пользователя и ищет самые популярные родственные слова по заданной пользователем теме. Например, ИИ будет продолжать фразу «черный кот» как «мяуканье черного кота», потому что «мяу» — популярное слово, которое в текстах ставится рядом с кошками. ИИ не будет выводить «черный кот кукарекает», потому что человек пишет на котором он обучался, не используйте такое сочетание слов.
Но как ИИ создает впечатляюще детализированные и реалистичные фотографии и видео на основе текстовой подсказки? Например, какой набор пикселей ассоциируется с фразой «онлайн-новости»? Между тем, любая диффузионная модель ИИ легко сгенерирует для вас картинку на основе этой ключевой фразы. Для генерации мультимедийного контента используются хитрые подходы, например, поворачивается течение времени.
Векторы в ИИ: четко «под рукой»
Когда дело доходит до искусственного интеллекта, слова «векторы» и «векторизация» сразу же начинают звучать. Не волнуйтесь, если вы в последний раз слышали о векторах в школе или университете — чтобы понять, математика не нужна.
Вам нужно только помнить, что вектор – это линия с направлением движения. Математики рисуют на бумаге вектор в виде стрелки.
Только представьте, что вся математика и все числа — это всего лишь способ определить расстояние между объектами. Фраза «расстояние между городами Киевом и Харьковом 400 км» не вызывает когнитивного диссонанса. Знаете, кто-то взял линейку и перевел расстояние по поверхности планеты в короткое число.
Таким же образом расстояния между другими объектами могут быть названы численно. Скажем, какое расстояние по гамме цветов между бордовым и терракотовым? Примените колориметр поочередно к обоим оттенкам и определите числовое расстояние между двумя цветами.
При обучении искусственного интеллекта создается своеобразная карта расстояний между всеми объектами, с которыми он был знаком. Например, расстояние между словом «кошка» и словом «мяу» будет 0,1, а расстояние между «кошка» и «кукарекает» — 0,99. Поскольку расстояние от слова «мяу» намного меньше, ИИ выберет слово «мяу» между словами «мяу» и «кукарекает». Слово «мяукает», в свою очередь, тоже имеет дистанцию ко всем остальным словам.
Теперь пришло время погрузиться в то, как ИИ превращает слова в пиксели.
Пример AI-генератора картинок и видео
Само название диффузионных генераторов изображений ИИ имеет глубокую связь с физикой. Генерация моделей изображений и видео, которые мы видим сегодня, работает по принципу, известному как диффузия.
Этот процесс поразительно похож на броуновское движение, которое мы наблюдаем в природе, когда частицы движутся беспорядочно. Но ИИ осуществляет диффузию в обратном потоке времени – от конца к началу.
Эта связь с физикой — не просто интересная аналогия. Из него напрямую вытекают алгоритмы, с помощью которых мы можем создавать изображения и видео. Этот подход также обеспечивает интуитивное понимание того, как эти модели работают на практике.
Но прежде чем погрузиться в физические основы, давайте рассмотрим реальную модель диффузии.
Если мы посмотрим исходный код диффузионного AI-генератора WAN 2.1, то увидим, что процесс создания видео начинается с получения случайного числа.
То есть сначала ИИ просто создает случайный набор пикселей, используя полученное число в качестве начальной подсказки. Это изображение выглядит как чистый шум.
Этот «шумный» видеопоток затем подается в модель искусственного интеллекта, называемую преобразователем — модель того же типа, которая лежит в основе больших речевых систем, таких как ChatGPT.
Но вместо текста трансформер выдаёт другое видео — уже с намеками на структуру. Затем это видео добавляется к исходному видео, и результат возвращается в модель.
Этот процесс повторяется десятки раз. После десятков или сотен повторов из чистого шума постепенно формируется удивительно реалистичное видео.
Но как все это связано с броуновским движением? И как модель так точно использует текстовые запросы, чтобы превратить шум в видео, как описано?
Чтобы понять, рассмотрим диффузионные модели в трех частях.
Для начала давайте изучим модель CLIP, созданную в OpenAI в 2021 году. Мы увидим, что CLIP на самом деле состоит из двух моделей — лингвистической и визуальной — которые обучаются вместе, чтобы сформировать общее пространство расстояний между словами и изображениями.
Далее мы разберем сам процесс диффузии — как модели учатся убирать шум и превращать хаос в изображение. Мы увидим, что простая идея о том, что «модель просто убирает шум» не совсем соответствует действительности.
Наконец, давайте объединим CLIP и распространение, чтобы понять, как именно текстовые запросы влияют на создание изображений и видео.
КЛИП
2020 год стал переломным для языкового моделирования. Результаты исследований масштабирования нейронных сетей и появление GPT-3 показали, что «больше» действительно означает «лучше».
Огромные модели ИИ, обученные на гигантских наборах данных, выявили способности, которых просто не существовало в моделях меньшего размера.
Исследователи быстро применили те же идеи к изображениям.
В феврале 2021 года команда OpenAI представила модель CLIP, обучение которой основывалось на 400 миллионах пар «изображение — текстовая подпись», собранных из Интернета.
CLIP состоит из двух моделей: одна обрабатывает текст, другая — изображения.
Результатом каждого из них является вектор длиной 512, и основная идея состоит в том, что векторы для одного изображения и его подписи должны быть похожими.
Для этого была разработана контрастная схема обучения.
Например, набор данных может содержать фотографию кошки, собаки и человека с подписями «фото кошки», «фото собаки» и «фото мужчины».
В визуальную модель передаются три изображения, а в текстовую модель — три текста. Мы получаем шесть векторов (числа расстояний с направлением движения) и хотим, чтобы пары, соответствующие друг другу, имели наибольшее сходство (имели наименьшее расстояние).
При этом учитывается не только сходство соответствующих пар, но и различие всех остальных комбинаций.
Мы можем размещать векторы для изображений в виде столбцов матрицы, а для текста — в виде строк.
Пары по диагонали — правильные совпадения, а вне ее — неправильные. Цель CLIP — максимизировать сходство правильных пар и минимизировать сходство неправильных.
Это «контрастное» обучение дало модели название: Контрастное предварительное обучение языку и изображению (CLIP).
Сходство измеряется по школьной формуле – косинусу угла между двумя прямыми (векторами). Если угол между векторами равен нулю, их косинус равен 1 – это максимальное сходство.
Итак, CLIP обучен так, что связанные тексты и изображения «смотрят» в одном направлении в общем пространстве.
Учитывая расстояния между определенными объектами, ИИ может давать промежуточные результаты. Например, если взять две фотографии одного и того же человека: в шляпе и без, и посчитать разницу в расстоянии между их векторами, то результат будет соответствовать понятию «шляпа».
То есть, вычитая и добавляя расстояния (векторы), оказывается можно работать с понятиями, а не только с изображениями.
CLIP также может классифицировать изображение: просто сравните его числовое расстояние с набором расстояний для возможных сигнатур и выберите то, которое имеет наибольшее сходство.
Таким образом, CLIP создает мощное пространство, в котором изображения связаны с текстом. Но это работает только в одном направлении: от данных к векторам, а не наоборот.
Диффузионные модели искусственного интеллекта
В том же 2020 году команда из Беркли опубликовала работу Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM). Он впервые показал, что можно генерировать высококачественные изображения путем пошагового преобразования шума в изображения.
Идея проста: мы берем набор обучающих изображений и добавляем к ним шум до тех пор, пока они не будут полностью уничтожены. Затем мы учим сеть выполнять обратный процесс — удалять шум.
Однако прямая реализация «убираем шум шаг за шагом» не работает. Исследователи из Беркли предложили другую схему: берем «чистое изображение», искажаем его и идем в обратном направлении — от шума к исходному изображению.
Этот подход работает намного лучше, чем поэтапное восстановление.
Немаловажно и то, что во время генерации модель на каждом шаге заново добавляет шум — и это делает результаты более наглядными.
Причина объясняется теорией броуновского движения: добавление случайного шума помогает избежать «слипания» точек в центре распределения данных и воспроизводит их полное разнообразие.
В результате вместо среднестатистического размытого изображения мы получаем множество реалистичных вариантов.
ИИ создает изображения, отсчитывая время назад
Модели диффузии можно интерпретировать как изучение зависящего от времени векторного поля, которое указывает направление перехода от шума к данным.
Представим себе двумерный пример, где каждая точка представляет собой небольшое изображение в два пикселя. Если добавить шум, точка совершает случайные шаги – это броуновское движение.
Модель учится «поворачивать время вспять», возвращая точки обратно в исходную структуру (например, спираль).
Если мы обучим ее не только по координатам, но и по времени t (количеству шагов), модель научится вести себя по-разному на разных этапах — сначала грубо, потом более подробно.
Это делает его гораздо более эффективным.
Из этой модели также следует добавление шума при генерации: оно позволяет сэмплам не «слипаться» в среднее значение, а равномерно заполнять распределение данных.
Если шум не добавлен, модель сходится к центру — то есть создается «усредненное», размытое изображение.
Ничего
Вскоре появился упрощенный метод DDIM (неявные модели шумопонижения и диффузии), который доказал, что то же качество можно получить без случайных шагов.
Он основан на аналитической связи между стохастическим уравнением (с шумом) и обыкновенным детерминированным дифференциальным уравнением без шума.
DDIM позволяет генерировать изображения быстрее и без потери качества.
Оба метода, DDPM и DDIM, приводят к одинаковому распределению результатов, но DDIM делает это детерминированно, без случайности.
В WAN используется дальнейшее развитие этой идеи — метод согласования потоков.
DALL·E 2 и сочетание CLIP с диффузией
К 2021 году стало ясно, что диффузионные модели могут создавать высококачественные изображения, но плохо реагируют на текстовые подсказки.
Идея совмещения CLIP и диффузии показалась естественной: CLIP умеет хорошо сравнивать слова и картинки и может контролировать процесс создания картинок методом диффузии.
В 2022 году команда OpenAI именно это и сделала, создав unCLIP, коммерческая версия которого известна как DALL·E 2.
DALL·E 2 учится преобразовывать векторы из CLIP в изображения, и делает это с невероятной точностью.
Текстовые векторы передаются в диффузионную модель как дополнительное условие, и она использует их для более точного удаления шума согласно описанию.
Этот метод называется кондиционированием.
Но кондиционирование само по себе не гарантирует полного соответствия запросу. Для этого потребуется еще одна хитрость.
Руководство
Вернемся к примеру со спиралью. Если разные части спирали соответствуют разным классам (людям, собакам, кошкам), то обусловленность помогает, но не идеально: точки путаются.
Решением является руководство без классификаторов. Модель преподается как в классе, так и без него.
Во время генерации мы можем сравнивать векторы для условной и безусловной моделей. Разница между ними указывает направление к искомому классу, и мы можем усилить это направление коэффициентом ? (альфа).
В результате модель точнее воспроизводит нужные объекты — например, дерево в пустыне наконец-то появляется и становится все более реалистичным, если увеличить ?.
Этот принцип стал стандартом в современных моделях.
В WAN используется еще более интересная опция — отрицательные подсказки.
То есть пользователь может явно указать, что он не хочет видеть в видео (например, «лишние пальцы» или «движение назад»), и эти факторы вычитаются из результата.
Заключение
С момента публикации DDPM в 2020 году и до сегодняшнего дня разработка диффузионных моделей шла бешеными темпами. Современные системы, способные конвертировать текст в видео, выглядят практически нереально.
Самое впечатляющее, что все эти части — кодеры текста, векторные поля, процессы обратной диффузии — настолько точно скоординированы друг с другом, что образуют целостный механизм. И все это основано на простых математических формулах и геометрии. В результате появились модели, напоминающие машины нового типа.
Теперь вам не нужна камера, художник или аниматор, чтобы создавать реалистичные и красивые изображения или видео. Достаточно всего нескольких слов текста.
OpenAI недавно добавила поддержку Apple Music в приложение ChatGPT, и эта интеграция заполняет пробел, который Apple Music пыталась устранить в течение многих лет. Лучше всего интеграция работает, когда есть общее представление о музыке, которую вы хотите услышать, но стандартный поиск Apple Music не всегда способен правильно интерпретировать такие запросы.
Поиск Apple Music работает хорошо, если вы точно знаете, что нужно найти. Его поиск менее полезен, когда поиск начинается с настроения, смутного воспоминания или плохо сформулированной идеи. В таких ситуациях ChatGPT помогает лучше.
Почему использование ChatGPT с Apple Music может быть выгодным
Поиск Apple Music построен на основе ключевых слов, исполнителей и точных совпадений. Этот подход хорошо работает для прямых запросов, но часто терпит неудачу, когда поиск основан на настроениях, эмоциональном тоне или непосредственных влияниях.
ChatGPT гораздо лучше справляется с расплывчатыми формулировками. Такие запросы, как непринужденная электронная музыка для позднего вечера или альтернативный рок без тяжелого гранжа, обычно сразу же дают подходящие результаты без длительных уточнений.
Для этой функции требуется учетная запись ChatGPT в Интернете или приложении iOS. Apple Music необходимо подключить перед началом поиска или сохранением результатов.
Для добавления песен или плейлистов в собственную библиотеку требуется активная подписка Apple Music. Без подписки вы сможете просматривать результаты и прослушивать фрагменты, но функциональность будет ограничена.
Как работает подключение Apple Music к ChatGPT
Выполните следующие действия, чтобы подключить Apple Music:
Откройте ChatGPT в приложении или веб-версии iOS и войдите в свою учетную запись.
Откройте каталог приложения в интерфейсе чата.
Выберите Apple Music из списка доступных приложений.
Войдите в систему, используя свой Apple ID.
Предоставьте разрешение на поиск и действия с библиотекой.
Вернитесь в чат и начните поиск Apple Music.
Предоставляемые разрешения намеренно ограничены. ChatGPT может находить музыку и сохранять ее в вашей медиатеке, а Apple Music берет на себя полную ответственность за воспроизведение, загрузки и историю прослушивания.
После подключения поиск перестает напоминать заполнение формы и больше похож на описание того, что вы хотите услышать. Вы можете уточнить результаты, добавив контекст, изменив настроение или сузив временные рамки, не начиная поиск заново.
ChatGPT не имеет доступа к вашей личной библиотеке Apple Music, спискам воспроизведения или истории прослушивания, поскольку его доступ ограничен общедоступным каталогом Apple Music. Это означает, что он может искать исполнителей, альбомы, композиции и редакционные плейлисты, но не может просматривать или изменять данные, связанные с учетной записью пользователя.
Где интеграция работает лучше всего
Создание списков воспроизведения — это область, где эта интеграция имеет наибольший смысл. ChatGPT способен за считанные секунды превратить общую идею в полноценный плейлист и сохранить его прямо в библиотеке.
Открытие музыки заново также является сильной стороной, особенно при поиске по эпохе, жанру или влияниям. Подобные запросы часто помогают найти исполнителей, о которых давно не упоминали, но которые до сих пор нравятся.
Гибкость ChatGPT ускоряет процесс поиска новой музыки, особенно при создании плейлистов. При этом редактировать плейлисты удобнее прямо в Apple Music. ChatGPT хорошо помогает на начальном этапе, но финальная доработка обычно происходит в самом сервисе.
Примеры поиска, которые хорошо работают в Apple Music
Поиск в Apple Music лучше всего работает по конкретным и фактическим запросам. Он надежно обрабатывает исполнителей, жанры, периоды времени, авторство и четко определенные категории, которые напрямую соответствуют метаданным каталога.
Альтернативный рок 2000-х.
Электронная музыка 1990-х годов.
Концертные альбомы Pearl Jam.
Инструментальный хип-хоп.
Джазовые фортепианные трио.
Саундтреки Ганса Циммера.
В таких случаях Apple Music обычно возвращает приемлемые результаты с первой попытки. Проблемы с поиском новой музыки возникают, когда запросы основаны на настроении, темпе или субъективных формулировках, а не на четких атрибутах каталога.
Примеры запросов, которые лучше всего работают с ChatGPT
Современный металл типа Baroness, Gojira и Mastodon, но скорее мелодичный, чем агрессивный.
Тяжелая музыка с длинными строками и атмосферой, а не скоростью и бластбитами.
Альтернативный рок 2000-х без поп-панка и пост-гранжа.
Электронная музыка для позднего вечера, спокойная, минималистичная и нетанцевальная.
Создайте плейлист, который начинается жестко и постепенно становится более мелодичным.
Такие запросы обычно возвращают полезные результаты с первой попытки. Затем вы можете настроить настроение, временные рамки или интенсивность, не вводя повторно имена исполнителей.
ChatGPT также может объяснить, почему определенные исполнители соответствуют данному запросу, помогая еще больше сузить ваш выбор. После того как плейлист примет нужный вид, его можно напрямую сохранить в Apple Music, где воспроизведение и дальнейшее редактирование происходит в обычном порядке.
Эта интеграция лучше всего подходит для людей, которые часто создают плейлисты и которых раздражают жесткие инструменты поиска. Станет ли это постоянной привычкой или эпизодическим инструментом, будет зависеть от того, насколько Apple позволит этой функциональности развиваться.
Генеральный директор Instagram Адам Моссери отмечает, что создаваемый контент становится все труднее отличить от реальности. Совсем недавно, в прошлом году, журналист The Verge Сара Джонг написала, что «основное предположение о фотографии скоро будет заключаться в том, что это подделка, поскольку создавать реалистичные и убедительные поддельные изображения стало тривиально». Моссери фактически согласен с этим утверждением.
На протяжении большей части жизни относительно безопасным было предположение, что фотографии и видео по большей части являются точными запечатлениями реальных моментов.
Очевидно, это уже не так. Ожидается переход от автоматического предположения, что увиденное реально, к скептицизму, и адаптация к новым условиям займет годы. Необходимо обратить внимание на то, кто и с какой целью распространяет информацию. Это будет неудобно, поскольку люди биологически склонны доверять своим глазам.
По мнению Моссери, эволюция, необходимая для Instagram и других платформ, заключается в создании более эффективных инструментов для творчества, маркировке контента, созданного искусственным интеллектом, и проверке подлинности контента, демонстрации сигналов достоверности о том, кто публикует контент, и продолжении улучшения рейтинга оригинального контента. В последние несколько лет активно обсуждается «апокалипсис вопроса «что такое фотография», вызванный развитием редактирования и генерации изображений с помощью искусственного интеллекта. На фоне стремительного приближения 2026 года список предлагаемых мер выглядит запоздалым и поверхностным.
Взгляд Моссери на этот вопрос включает утверждение, что, несмотря на жалобы на «мусор ИИ», существует много действительно впечатляющего контента, созданного ИИ. При этом никаких конкретных примеров не приводится. В нем также отмечается, что производители фотоаппаратов движутся в неправильном направлении, пытаясь заставить всех «выглядеть как профессиональные фотографы 2015 года».
В отличие от этого сырого, несовершенные изображения временно становятся сигналом реальности, по крайней мере, до тех пор, пока искусственный интеллект не научится воспроизводить несовершенства. После этого фокус придется сместить с того, что говорится, на того, кто это говорит. Идентификация реальных медиа должна осуществляться с помощью цифровых отпечатков пальцев и криптографической подписи изображений непосредственно с помощью камер, а не с помощью тегов или водяных знаков, добавленных к контенту ИИ.
Моссери далеко не первый руководитель технологической отрасли, обративший внимание на эту проблему. Представитель Samsung Патрик Чом заявил, что «настоящей фотографии на самом деле не существует» после прошлогодних споров по поводу подхода смартфонов Galaxy к съемке Луны. В интервью The Wall Street Journal генеральный директор Apple Крейг Федериги выразил обеспокоенность по поводу влияния ИИ-редактирования. При этом есть ощущение, что для полного понимания ситуации понадобится не одна подобная презентация в Instagram.
Windows 11 не так идеальна, как пытается представить Microsoft. Спустя почти пять лет после запуска Windows 11 все еще кажется незавершенной. Компания продолжает исправлять ошибки, случайные сбои и постепенно доводить операционную систему до современных стандартов. Некоторые из этих усилий успешны, но чрезмерное внимание Microsoft к искусственному интеллекту вызывает беспокойство.
В то же время недавнее заявление Microsoft можно рассматривать как позитивный сигнал. Windows Server 2025 получила встроенную поддержку NVMe, что существенно ускоряет передачу данных. Такая же функциональность уже присутствует в Windows 11, но скрыта и сопровождается существенными оговорками. На протяжении более десяти лет Microsoft эффективно относилась к высокоскоростным твердотельным накопителям NVMe, как к обычным жестким дискам. Каждое взаимодействие системы с диском NVMe проходит через уровень трансляции, который преобразует команды NVMe в команды интерфейса малой компьютерной системы (SCSI) — протокол, появившийся в 1980-х годах. Настройки Windows 11 могут негативно повлиять на ресурс SSD, но даже сама операционная система по умолчанию искусственно ограничивает его производительность.
NVMe был разработан для поддержки до 64 000 очередей по 64 000 инструкций в каждой, обеспечивая массовый параллелизм и значительно более высокую скорость передачи данных. SCSI поддерживает только одну очередь с 32 командами. Использование SCSI поверх NVMe — работоспособное решение, но оно оставляет неиспользованным большую часть потенциальной производительности.
Microsoft утверждает, что включение встроенной поддержки NVMe в Windows Server 2025 обеспечивает до 80 процентов больше IOPS (операций ввода/вывода в секунду), что является показателем количества операций чтения или записи в секунду. Также сообщается о 45-процентном сокращении количества циклов ЦП на операцию ввода-вывода по сравнению со старым подходом с использованием широковещательной передачи SCSI. Использование этой функции почти удваивает производительность SSD по сравнению с текущим подходом SCSI.
Собственный драйвер NVMe, включенный Microsoft в Windows Server 2025, уже присутствует в Windows 11 версии 25H2. Его можно активировать, добавив в реестр три значения, которые заставят Windows полностью обходить устаревший уровень SCSI.
Встроенная поддержка NVMe в Windows 11 в настоящее время официально не поддерживается. Прежде чем совершать какие-либо действия, необходимо создать резервную копию системы и полностью осознавать возможные риски.
Самый простой способ активации — выполнить следующие команды в терминале Windows, работающем с правами администратора:
После выполнения команд необходимо перезагрузить компьютер, чтобы изменения вступили в силу. Альтернативно вы можете добавить значение вручную, выполнив следующие действия.
Нажмите Windows + R, чтобы открыть окно «Выполнить». Введите regedit и нажмите Enter.
Перейдите в HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Policies\Microsoft\FeatureManagement\Overrides.
Если раздел «Переопределения» отсутствует, создайте его, щелкнув правой кнопкой мыши на левой панели.
Создайте три новых значения DWORD (32-бит):
735209102 со значением 1
1853569164 со значением 1
156965516 со значением 1
Перезагрузите компьютер.
После перезагрузки вы можете проверить, сработало ли изменение, открыв Диспетчер устройств. Диск NVMe должен появиться в разделе «Носители данных» вместо «Устройства», что подтверждает использование нового встроенного драйвера.
Заявленное Microsoft улучшение IOPS на 80 процентов было зафиксировано в Windows Server 2025. На потребительских системах под управлением Windows 11 результаты, вероятно, будут более скромными.
Наибольший прирост производительности наблюдается в сценариях с большим количеством одновременных операций с небольшими файлами. Именно в таких условиях многоочередная архитектура NVMe раскрывает свой потенциал. Для повседневных задач, таких как веб-серфинг или запуск отдельных приложений, разница может быть почти незаметной. Реальный прирост производительности существенно зависит от конкретной модели SSD и характера нагрузки.
Эта настройка может привести к сбою системы в случае ошибки. Возможные последствия включают невозможность загрузки системы, потерю данных и непригодность резервных копий.
Прежде чем вносить изменения в реестр, следует учесть, что Microsoft не просто так активировала эту функцию в потребительских версиях Windows. Экосистема в настоящее время не готова к полноценному использованию.
Во-первых, безопасный режим полностью перестает работать. Поддержка NVMe приводит к сбою безопасного режима, поскольку необходимые драйверы не загружаются при запуске системы. Существует обходной путь, который включает добавление ключей реестра вручную для включения класса дисков NVMe в безопасном режиме, но это добавляет еще один уровень сложности и риска.
Во-вторых, изменение затрагивает идентификаторы дисков. При переключении с адаптера SCSI на собственный драйвер NVMe уникальный идентификатор диска может измениться. В результате программа резервного копирования может перестать распознавать диск, пока он не будет переконфигурирован.
Аналогичные проблемы возможны и с инструментами управления хранилищем. Поскольку большинство программ Windows предназначены для использования команд SCSI, некоторые утилиты могут неправильно идентифицировать диски NVMe или, что еще хуже, обнаруживать их дважды как два разных диска.
Наконец, драйверы от производителей не дают никаких преимуществ в этом сценарии. Изменение работает только в том случае, если вы используете стандартный драйвер Microsoft StoreNVMe.sys. Если установлен проприетарный драйвер NVMe от Samsung, Intel или другого производителя, встроенная поддержка NVMe не обеспечит никакого прироста производительности.
Хотя редкоземельные элементы не являются редкими, такое название они получили из-за огромной сложности их извлечения и очистки из горных пород. Эти элементы обычно не образуют значительных концентраций, к тому же редкоземельные элементы расположены очень близко друг к другу, что вызывает большие трудности при их разделении. Для этого требуется большая и грязная инфраструктура, способная перерабатывать породу с низкой концентрацией нужных минералов.
Существуют потенциально более эффективные подходы к извлечению таких элементов. Один из них предполагает использование бактериофага, генетически модифицированного таким образом, что он может прикрепляться к конкретным редкоземельным элементам и выделять их из породы в раствор в зависимости от температурных условий.
Основная научная статья по этой технологии, опубликованная в журнале Nano Letters, недоступна без платной подписки, но дополнительный информационный PDF-файл содержит некоторые технические подробности. Вы также можете обратиться к предыдущей статье, опубликованной в журнале Nano Letters в 2024 году командой под руководством Инсок Че, полный текст которой доступен в формате PDF. В этой публикации авторы описывают механизм связывания, основанный на лантанид-связывающем пептиде, адаптированном из бактерии Mmethylobacterium extorquens.
В новом исследовании к этой системе был добавлен эластиноподобный пептид с термочувствительными свойствами. Это позволяет инициировать коацервацию после пребывания фагов в водном растворе, содержащем редкоземельные элементы, в течение определенного времени. Полученная суспензия существенно упрощает отделение фагов от собранных ионов редкоземельных элементов. Затем фаги можно повторно использовать в следующем цикле. Процесс создания новых модифицированных фагов также не представляет сложности, поскольку, как показано в публикациях, их размножение осуществляется путем заражения бактерий Escherichia coli.
Остается открытым вопрос, являются ли скорость извлечения и масштабируемость этого подхода экономически целесообразными для промышленного извлечения редкоземельных элементов. В то же время этот метод является еще одним ярким примером использования существующих биологических механизмов для решения новых технологических задач.
Редкоземельные элементы представляют собой группу из семнадцати химических элементов, в которую входят пятнадцать лантаноидов, а также скандий и иттрий. Несмотря на название, эти элементы не являются исключительной редкостью в земной коре, но в концентрированных месторождениях они обычно не встречаются. К редкоземельным элементам относятся, в частности, неодим, празеодим, диспрозий, тербий, европий, лантан, церий и другие. Они обладают уникальными магнитными, оптическими, электронными и каталитическими свойствами, что делает их критически важными для современных технологий.
Редкоземельные элементы широко используются в производстве постоянных магнитов для электродвигателей, ветряных турбин и электромобилей, в дисплеях, лазерах, светодиодах, аккумуляторах, медицинском оборудовании, а также в военной и аэрокосмической промышленности. Они являются ключевыми компонентами смартфонов, компьютеров, жестких дисков, оптических волокон и систем связи. Ввиду стратегической важности этих материалов их поставки напрямую влияют на развитие высокотехнологичных производств и национальную безопасность многих стран.
Классические методы получения редкоземельных материалов включают добычу полезных ископаемых, дробление руды, а также сложные химико-металлургические процессы, включающие кислотное выщелачивание, экстракцию растворителями и многоступенчатое разделение элементов. Основная трудность состоит в том, что редкоземельные элементы имеют очень схожие химические свойства, что затрудняет их эффективное разделение друг от друга. Кроме того, эти процессы требуют значительного количества токсичных реагентов, генерируют большое количество отходов и часто сопровождаются загрязнением почвы, воды и воздуха. Именно поэтому традиционные методы считаются не только технологически сложными, но и экологически опасными, что стимулирует поиск альтернативных, более устойчивых подходов к добыче редкоземельных элементов.
Bluetooth — это технология передачи данных на короткие расстояния, которая в последние годы стала настолько распространенной, что без нее трудно представить жизнь. Именно поэтому особое раздражение вызывают ситуации, когда Windows вдруг начинает создавать проблемы с Bluetooth-соединениями.
Microsoft опубликовала серию бесплатных руководств по Bluetooth для Windows 10 и Windows 11, которые каждый может прочитать и использовать для устранения неполадок. Эти материалы входят в серию бесплатных руководств Microsoft, призванных помочь пользователям решить различные проблемы с Bluetooth в среде Windows.
Исправлена проблема, из-за которой Bluetooth исчезал в Windows.
Значок Bluetooth или переключатель Bluetooth могут отсутствовать или быть неактивными в меню «Параметры» или «Быстрые настройки», если Windows не может обнаружить или активировать функцию Bluetooth. В этом случае настройки Bluetooth могут вообще не отображаться, либо включить или выключить Bluetooth может быть невозможно.
Эта проблема может возникать по разным причинам, включая неправильные настройки Bluetooth, устаревшие или несовместимые драйверы, остановку системных служб, неисправности оборудования или сбои, вызванные недавними обновлениями Windows.
Решает проблему, из-за которой Bluetooth не подключается в Windows.
Если Bluetooth отображается в диспетчере устройств, но устройству Bluetooth не удается выполнить сопряжение или подключение, это может указывать на проблему с конфигурацией, драйвером или самим устройством, которая препятствует успешному взаимодействию.
Эти проблемы могут возникнуть, когда Bluetooth включен, но устройство не находится в режиме сопряжения, находится вне зоны действия, имеет низкий уровень заряда батареи или когда возникают проблемы с драйверами, службами или обновлениями системы.
Нет звука в Windows, несмотря на подключение через Bluetooth
Если устройство Bluetooth подключается к Windows, но нет звука, плохое качество или соединение часто обрывается, проблема обычно связана с неправильными настройками, устаревшими драйверами или ограничениями совместимости между устройствами.
В случаях, когда соединение Bluetooth часто прерывается или требует повторного сопряжения, могут возникать прерывания при воспроизведении звука, передаче файлов или использовании периферийных устройств. Чаще всего причина в настройках энергосбережения, устаревших драйверах или временных сбоях системы.
Устранение неполадок при передаче файлов через Bluetooth
Вы можете столкнуться с ситуацией, когда вы не можете отправлять или получать файлы через Bluetooth в Windows, даже если соединение Bluetooth активно, но процесс передачи файлов не запускается или не завершается.
Обновление драйвера Bluetooth часто помогает решить проблемы с подключением, сопряжением или обнаружением устройств Bluetooth и является одним из основных шагов по стабилизации технологии в Windows.
В загадочном видеоролике из Instagram Apple намекает на «что-то большое» для своего сервиса тренировок Fitness+.
В 15-секундном видео показаны люди, читающие газеты с заголовками, связанными с Fitness+, в том числе «Обратный отсчет начинается», «Планы на 2026 год все еще туманны» и «Что-то большое приближается к Apple Fitness+». Другие фрагменты рекламы намекают на «совершенно новый контент» и «массовые изменения» в ближайшее время.
Apple нередко анонсирует новые приложения Fitness+ в начале января. Ранее в этом году, 3 января, компания представила новый набор приложений, включающий силовые тренировки, йогу и ходьбу, а также интеграцию со Strava. Тогда Apple также использовала свой аккаунт в Instagram для объявлений, но эти сообщения были гораздо менее загадочными.
Репортер Bloomberg Марк Гурман сообщил в ноябре, что сервис Fitness+ находится на внутренней проверке, поскольку Apple ищет новые направления для испытывающего трудности сервиса. Кроме того, ходили слухи о создании отдельного сервиса Health+, который мог бы объединить советы настоящих медицинских работников с возможностями Apple Intelligence по предоставлению диагностических рекомендаций. На данный момент неизвестно, связан ли этот «большой» анонс с изменениями в Fitness+ или речь идет о запуске нового контента.
Подписка Fitness+ стоит $9,99 в месяц или $79,99 в год. Услуга также включена в пакеты Apple One. Fitness+ доступен на iPhone, iPad, Apple Watch и Apple TV.
Ранее в этом году Samsung представила самый большой в мире 115-дюймовый телевизор Micro RGB. Модель стала доступна покупателям в США по чрезвычайно высокой цене в 30 тысяч долларов США.
Параллельно с подготовкой к выпуску более доступных версий этого телевизора компания планирует продемонстрировать еще более крупную модель с диагональю 130 дюймов.
По имеющимся данным, Samsung представит сверхбольшой 130-дюймовый телевизор Micro RGB на выставке Consumer Electronics Show 2026 в январе.
Поскольку в 2026 году конкуренция в сегменте Micro RGB усилится, поскольку на рынок выйдут другие производители, Samsung стремится продемонстрировать свои технологические возможности, сосредоточившись на поистине гигантском телевизоре премиум-класса.
Сообщается, что 130-дюймовая модель Micro RGB будет установлена в выставочном пространстве Samsung The First Look в The Wynn Hotel в Лас-Вегасе во время выставки CES 2026. Компания уже подтвердила планы по выпуску телевизоров Micro RGB в более широком диапазоне диагоналей, что должно существенно снизить их стоимость.
Новые модели планируется предлагать с диагоналями 55, 65, 75, 85 и 100 дюймов. При этом 115-дюймовая версия останется в продаже. В настоящее время нет четкой информации о том, собирается ли Samsung коммерчески продавать сверхбольшой 130-дюймовый телевизор Micro RGB.
Вполне возможно, что этот продукт создан в первую очередь для демонстрации уровня владения технологией Micro RGB. Достижение высокого качества изображения и стабильной работы на таких больших диагоналях является непростой задачей из-за проблем неравномерного распределения света и возможных цветовых сдвигов. Эффективное рассеивание тепла также остается отдельной серьезной проблемой.
В любом случае появление такой модели является четким сигналом конкурентам о том, что Samsung серьезно относится к развитию технологии Micro RGB и намерена закрепить свое лидерство в этом сегменте.
