Производительность Windows 11 выглядит далеко не самой лучшей в новом тесте, в котором сравниваются шесть различных версий настольной операционной системы Microsoft. При этом сам подход к тестированию нельзя назвать полностью правильным.
Серию тестов провел автор YouTube TrigrZolt. Основная идея теста имеет существенные недостатки, к объяснению которых следует вернуться позже. В то же время сравнение Windows 11 с Windows 10 в отдельных аспектах показательно, и этот момент также заслуживает особого внимания.
Для тестирования использовались Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8.1, Windows 10 и Windows 11. Во всех случаях использовались финальные или последние доступные версии каждой операционной системы. Все тесты проводились на одном и том же типе ноутбука. Для этого были использованы шесть старых Lenovo ThinkPad X220. Именно этот момент является основной проблемой такого подхода, в чем признается сам автор видео, отмечая, что тестирование имеет скорее исторический, чем практический характер.
Ноутбук оснащен процессором Intel Core i5-2520M, жестким диском объемом 256 ГБ без SSD и 8 ГБ оперативной памяти. При этом модель официально не поддерживается Windows 11, хотя запуск этой операционной системы на ней возможен обходными путями.
Как уже говорилось вначале, Windows 11 показывает слабые результаты в большинстве тестов, которые проводились параллельно на разных ноутбуках. Некоторые тесты, например скорость загрузки, отображаются в режиме реального времени, а другие, например тест времени автономной работы, были ускорены.
По показателю скорости загрузки Windows 11 оказалась на последнем месте. Даже после появления рабочего стола панель задач некоторое время отсутствует, поскольку система все еще загружается. Windows 8.1 оказалась самой быстрой в этом тесте. Windows 11 также занимает последнюю позицию по объему используемой оперативной памяти из-за большего количества фоновых процессов. Аналогичная ситуация наблюдается и в тесте автономной работы, где первым разрядился ноутбук с Windows 11. Windows XP показала лучший результат, хотя разница была минимальной и составила всего несколько минут. Все системы проработали чуть больше часа.
В тесте редактирования видео с помощью OpenShot Windows 11 снова оказалась последней. При этом стоит отметить, что Windows XP и Windows Vista не смогли запустить этот редактор. В тесте скорости запуска приложений Windows 11 вновь показала худший результат при открытии Paint, который был заметно медленнее всех остальных версий Windows. Аналогичная ситуация наблюдалась и с Проводником, который известен своей медленной работой в Windows 11.
При этом в некоторых тестах Windows 11 показала лучшие результаты. Например, в тесте на объем занимаемого дискового пространства, учитывающем саму операционную систему и стандартные приложения, он занял четвертое место. Победу одержала Windows XP, что неудивительно, учитывая ее минимализм. В одном из тестов по загрузке веб-страниц Windows 11 заняла третье место, хотя в другом, при загрузке главной страницы поиска Google, она оказалась последней. В тесте копирования большого ZIP-файла с USB-накопителя Windows 11 заняла второе место, лишь немного отстав от Windows 10. На самом деле результаты оказались практически равными.
Полный список тестов можно посмотреть на видео, после чего желательно перейти к анализу результатов.
Анализ показывает довольно мрачную картину общей производительности Windows 11 во многих областях, однако важно учитывать важные предостережения. Самым очевидным является тот факт, что использование ноутбука, не соответствующего минимальным аппаратным требованиям операционной системы, не является правильным подходом. В этом случае Lenovo ThinkPad X220 не соответствует требованиям Windows 11.
Эти требования установлены не случайно, независимо от того, считается ли правильным решение Microsoft о повышении аппаратных требований для Windows 11. Чтобы обеспечить приемлемую и отзывчивую работу, системе необходима соответствующая конфигурация. Если устройство ему не соответствует, ожидать высокой производительности некорректно, поскольку о возможных ограничениях было предупреждено заранее.
Индивидуальный выбор программ для тестирования также не работает в пользу Windows 11. Например, Paint в современной системе — гораздо более функциональное и тяжеловесное приложение, чем в старых версиях Windows. Аналогичным образом, использование обычного жесткого диска вместо SSD является устаревшим решением в качестве основного системного диска, поскольку современные компьютеры обычно оснащены твердотельными накопителями.
В заключение, структура этого набора тестов во многом демонстрирует слабые стороны Windows 11 и в то же время подчеркивает преимущества гораздо более легких операционных систем прошлого, таких как Windows XP. Как указывает Tom’s Hardware, более правильным подходом было бы сравнение операционных систем на оборудовании, соответствующем их эпохе. Это будет означать запуск Windows 11 как минимум на устройстве, соответствующем ее минимальным требованиям. В то же время организация такого испытания была бы затруднительна с точки зрения сбалансированности и доступности оборудования.
Однако тестирование не лишено своей ценности. Это указывает на реальные проблемы, в том числе на медленную загрузку Paint и Проводника в Windows 11, а также на другие недостатки производительности, из-за которых Windows 10 выглядит более убедительно. При этом многие из этих проблем связаны с тем, что Microsoft значительно расширила функциональность Windows 11 и ее стандартных приложений. Это тоже необходимо учитывать, поскольку новая операционная система выполняет значительно больше задач, чем предыдущие версии.
Комментарии под этим видео на YouTube также могут стать ценным источником обратной связи для Microsoft, если компания обратит на них внимание. Среди основных комментариев регулярно упоминается излишняя «тяжесть» Windows 11, а также жалобы на телеметрию и фоновый мониторинг, которые пользователи часто называют трекингом.
В целом, есть возможности для улучшения производительности рабочего стола Windows 11, особенно когда речь идет о давно критикуемом Проводнике. Особо следует отметить чрезмерную концентрацию компании на функциях искусственного интеллекта в последнее время в ущерб базовым аспектам операционной системы.
Линейка видеокарт MSI Lightning традиционно представляла лучшие продукты компании, но последние несколько поколений находилась в перерыве. Теперь культовая серия возрождена в виде новой RTX 5090 Lightning, которая становится флагманским вариантом RTX 5090 от MSI, опережая модель Suprim X. Хотя карта еще официально не представлена публике, новая запись в списке CES Innovation Awards уже раскрыла большую часть ее характеристик.
До этого компания опубликовала в социальных сетях тизер-ролик, подтвердив возвращение бренда Lightning и пообещав полноценный анонс на следующий день. Ожидается отдельный репортаж о RTX 5090 Lightning прямо с выставочной площадки. Между тем, страница CES Innovation Awards уже признала этот графический процессор победителем в категории «Игры и киберспорт», сопроводив эту награду прямой похвалой за его исключительную производительность.
Страница наград CES посвящена возможностям охлаждения карты. Говорят, что насос нового поколения оптимизирует динамику потока, подавая охлаждающую жидкость к запатентованному MSI радиатору гибридной плотности с зональным расположением ребер для лучшей теплопередачи. Тихий осевой вентилятор высокого давления с новыми аэродинамическими лопастями еще больше увеличивает статическое давление при низком уровне шума. Ключевым моментом также является упоминание об «усиленной плате для высоких нагрузок и премиум-класса VRM». Это впечатляющие 40 фаз мощности, превосходящие даже 36 или 38 фаз VRM в Galax HOF 5090D, с возможностью подачи до 1600 Вт мощности через два разъема 12 В-2×6.
До этого компания также опубликовала в социальных сетях тизер-ролик, подтвердив возвращение бренда Lightning и пообещав полноценный анонс на следующий день. Ожидается отдельный репортаж о RTX 5090 Lightning прямо с выставочной площадки. Между тем, страница CES Innovation Awards уже признала этот графический процессор победителем в категории «Игры и киберспорт», сопроводив эту награду прямой похвалой за его исключительную производительность.
На странице наград CES снова подчеркиваются возможности охлаждения карты. Он оснащен насосом нового поколения, который оптимизирует поток, питая запатентованный гибридный радиатор MSI с зональными ребрами для лучшей теплопередачи. Тихий осевой вентилятор высокого давления с новыми аэродинамическими лопастями увеличивает статическое давление с минимальным уровнем шума. Основной упор делается на «усиленную печатную плату повышенной мощности и VRM премиум-класса». Это означает наличие 40 фаз питания, что превосходит производительность Galax HOF 5090D с ее 36 или 38 фазами, а также возможность передачи до 1600 Вт мощности через два разъема 12В-2х6.
Такое энергопотребление, вероятно, будет хорошо сочетаться с новым блоком питания от MSI, который обещает предотвратить перегрев и плавление 16-контактного разъема RTX 5090, проблема только усугубляется наличием двух таких разъемов. Известно, что этот графический процессор недавно установил мировые рекорды. Также есть специальное мобильное приложение для использования уникальных особенностей дизайна карты.
Это логично переходит к вопросу внешнего вида. Предыдущие утечки уже продемонстрировали, как будет выглядеть видеокарта. Это модель с жидкостным охлаждением, трубки которого выходят с правой стороны и подключаются к 360-мм радиатору. На одной стороне карты находится большой экран, который, согласно информации на странице CES, может отображать изображения системы в реальном времени. Сопутствующее приложение позволяет пользователям отслеживать и настраивать параметры разгона на лету. В тизере MSI также можно увидеть вентиляторы на упомянутом радиаторе. Дизайн, как и ожидалось, ориентирован на игровую эстетику с четкими линиями и сдержанными RGB-акцентами.
В основе, несмотря на все особенности, остается RTX 5090, поэтому ожидаются те же базовые характеристики, но с повышенным потенциалом благодаря дополнительному запасу для разгона. Также есть сообщения о сверхмощном XOC BIOS с ограничением мощности до 2500 Вт, что может означать появление нового лидера среди решений для энтузиастов. В то же время отрасль сейчас сталкивается с кризисом памяти, поэтому наличие на борту 32 ГБ видеопамяти GDDR7 может еще больше увеличить стоимость карты.
Однако не следует ожидать, что этот товар будет доступен по низкой цене даже без учета дефицита. Она находится в сегменте стоимостью более 4000 долларов, поскольку видеокарта конкурирует с ROG Matrix Platinum RTX 5090 и превосходит ее во многих отношениях. Последний продавался примерно за 4000 долларов и появился до того, как начался дефицит DRAM. В связи с этим доступность новинки также может стать под вопросом, но учитывая, что данная модель ориентирована в основном на экстремальных оверклокеров, проблем с запасами, скорее всего, не возникнет.
Когда вы в последний раз звонили маме или папе, бабушке или дедушке, тете или дяде? Если ответ требует размышлений о том, сколько времени прошло, дела обстоят не слишком хорошо. Ситуацию можно улучшить, обновив свой смартфон Samsung Galaxy до версии прошивки One UI 8.5. Он отслеживает даты последних звонков и поможет следить за тем, чтобы такие звонки не повторялись.
В системе в разделе «Сейчас кратко» появляется специальная карточка, которая мягко напоминает о необходимости связаться с близкими, с которыми давно не было контакта. Речь идет о родственниках или других важных персонах, общение с которыми по тем или иным причинам прервалось.
Эта функция поощряет общение и напоминает о простых, но важных вещах.
Карточка Now Brief, которую заметили пользователи социальной сети X, слегка подталкивает написать или позвонить членам семьи. Он показывает, сколько дней прошло с момента последнего контакта с конкретным человеком. Из того же интерфейса вы можете немедленно инициировать вызов или использовать кнопку «Не сейчас», чтобы отложить напоминание.
Механизм работы этой подсказки остается незаметным для пользователя. Предположительно, система просто сопоставляет контакты, хранящиеся в телефонной книге с метками типа «мама», «папа», «брат», с данными о том, когда произошел последний звонок или другая форма общения. На основе этого формируется ненавязчивое напоминание о необходимости поддерживать связь с семьей.
Это один из немногих примеров, когда польза от применения элементов искусственного интеллекта кажется очевидной. Избегание общения с близкими людьми – не всегда осознанный выбор. Повседневные дела, работа и другие обстоятельства зачастую настолько захватывают, что важные дела просто теряются среди мелочей.
В таких случаях One UI 8.5 берет на себя роль ненавязчивого помощника и своевременного напоминания о ценных человеческих связях. Система помогает вам оставаться на связи с теми, кто важен, потому что это действительно важно.
Беспроводные наушники удобны для использования с несколькими устройствами, включая смартфон, планшет или компьютер. Однако при использовании беспроводного соединения между наушниками и ПК с ОС Windows вы можете столкнуться с неожиданно плохим качеством звука. Если ваши беспроводные наушники в Windows звучат хуже, чем в других операционных системах, это распространенная проблема.
Причина кроется в ограничениях устаревших стандартов Bluetooth. Старые версии Bluetooth имеют ограниченную пропускную способность, что не позволяет одновременно передавать качественный звук и записывать звук с микрофона. Если беспроводные наушники ошибочно распознаются системой как гарнитура, качество звука сразу ухудшается. Однако есть шаги, которые вы можете предпринять прямо сейчас, чтобы добиться наилучшего качества звука.
В большинстве случаев Windows использует Bluetooth Classic Audio для подключения беспроводных наушников. До появления Bluetooth LE Audio, о котором речь пойдет ниже, Bluetooth Classic Audio назывался просто Bluetooth. Этот стандарт уже более двадцати лет используется для соединения беспроводных устройств друг с другом.
Такая устаревшая технология неизбежно имеет свои ограничения. В частности, Bluetooth Classic Audio потребляет много данных и энергии при передаче звука. Из-за этого стандарт не способен обеспечить качественную передачу звука и одновременную запись сигнала с микрофона. Когда наушники используются в качестве гарнитуры, Windows 11 применяет профиль Hands-Free (HFP), который позволяет одновременно воспроизводить звук и записывать голос, но со значительно сниженным качеством звука.
Вместо этого, когда беспроводные наушники подключаются к ПК с Windows 11 исключительно в качестве устройства вывода звука, активируется расширенный профиль распределения звука (A2DP). A2DP поддерживает передачу стереозвука с использованием таких кодеков, как SBC, AAC или aptX. Все устройства с поддержкой Bluetooth Classic Audio и A2DP обязаны поддерживать кодек SBC в качестве базовой, однако производители оборудования могут дополнительно реализовать поддержку кодеков aptX Adaptive, LDAC или LDHC.
При использовании профиля Hands-Free беспроводные наушники переходят в режим низкого качества с монофоническим звуком. Воспроизводится только один аудиоканал, а поддержка высокопроизводительных кодеков Bluetooth и объемного звука пропадает. В справочной документации Microsoft отмечается, что при использовании HFP «качество звука больше похоже на AM-радио, чем на звук CD-качества, который обеспечивает Bluetooth без использования микрофона». Windows 11 часто некорректно работает с беспроводными наушниками из-за наличия в них встроенного микрофона, в результате чего система воспринимает их как гарнитуру. Конечно, беспроводные наушники можно использовать в качестве гарнитуры для игр или видеозвонков, но если Windows 11 распознает их как гарнитуру во время прослушивания музыки, пользователь слышит некачественный монофонический звук.
Без полной замены Bluetooth Classic Audio не существует идеального решения для такого поведения Windows. Однако есть несколько практических шагов, которые вы можете предпринять. Фактически, вам нужно заставить Windows 11 игнорировать встроенный микрофон в наушниках.
Для этого откройте программу «Настройки», перейдите в раздел «Система» — «Звук» и нажмите «Дополнительные параметры звука». В появившемся окне нужно перейти на вкладку «Запись» и выбрать беспроводные наушники. После этого следует нажать правой кнопкой мыши на название наушников и выбрать «Отключить». Необходимо дождаться повторного подключения наушников или перезагрузить их вручную. В результате наушники будут отключены в качестве записывающего устройства, а Windows 11 будет использовать лучший профиль A2DP.
Что касается новых устройств, Microsoft постепенно решает эту давнюю проблему Windows, которая существовала задолго до Windows 11. Bluetooth LE Audio является альтернативой Classic Audio и использует радиомодули Bluetooth Low Energy для обеспечения новых, более универсальных аудиопрофилей с меньшим потреблением энергии. Вместо A2DP и HFP Bluetooth LE Audio использует профиль телефонии и мультимедиа (TMAP), который позволяет одновременно воспроизводить музыку и записывать голос в высоком качестве.
При активном TMAP Bluetooth LE Audio в Windows 11 может обеспечивать воспроизведение звука с частотой дискретизации до 32 кГц, при этом позволяя использовать микрофон. В этом случае пользователям больше не нужно беспокоиться о том, какой профиль активен. При этом есть важное условие: для использования Bluetooth LE Audio необходим совместимый компьютер, совместимые наушники и поддерживаемая версия Windows 11.
Поддержку Bluetooth LE Audio на конкретном ПК можно проверить в официальной документации Microsoft. Также рекомендуется убедиться, что система обновлена до Windows 11 версии 24H2 или более поздней и установлены текущие аудиодрайверы Bluetooth от производителя компьютера. В настоящее время не все компьютеры с Windows 11 и не все беспроводные наушники поддерживают Bluetooth LE Audio.
Пользователям Windows еще какое-то время придется следить за тем, чтобы наушники не были зарегистрированы как гарнитура. При этом в Microsoft ожидают, что «большинство новых мобильных ПК, которые появятся на рынке с конца 2025 года, уже будут иметь эту поддержку на заводском уровне».
Процессор Apple для iPhone 18 может увидеть самый большой годовой рост стоимости за всю историю линейки, поскольку партнер компании по производству чипов перейдет на 2-нанометровый процесс.
Отчеты из цепочки поставок показывают, что чип Apple A20 может стоить до 280 долларов за единицу, что примерно на 80 процентов больше, чем у предыдущего поколения. Более ранние оценки предсказывали более скромный рост цен, однако новые прогнозы повысились на фоне сохраняющихся производственных трудностей.
Ожидается, что Apple будет производить чип A20 по 2-нм техпроцессу TSMC. Этот переход направлен на повышение производительности и энергоэффективности, но в то же время сопровождается существенно более высокими издержками производства и ужесточением ограничений объемов выпуска.
Исторически сложилось так, что Apple соглашалась на более высокие первоначальные производственные затраты, чтобы получить ранний доступ к самым передовым технологическим стандартам. Предыдущие переходы на 5-нанометровые и 3-нанометровые технологические процессы обеспечили компании конкурентные преимущества без столь резкого роста стоимости.
При переходе на 2-нанометровое производство совпадают несколько факторов. Производство подходящих чипов на основе нанолистовых структур первого поколения остается нестабильным, а использование передовых методов упаковки и рост цен на память еще больше увеличивают затраты.
Каждый из этих факторов усиливает другие, делая переход более дорогостоящим, чем предыдущие изменения технологических норм.
Ежегодные обновления чипов Apple обычно приносят скромные улучшения в энергоэффективности, но 2-нм техпроцесс — это более радикальный сдвиг. Он представляет нанолистовые транзисторы, или транзисторы с круговым затвором, также известные как транзисторы с круговым затвором. Такие транзисторы повышают энергоэффективность и плотность размещения элементов, но значительно сложнее в стабильном массовом производстве.
Gate-all-around — это новый способ создания транзисторов, который дает инженерам более точный контроль над потоком электрического тока внутри чипа. Вместо того, чтобы соприкасаться с кремниевым каналом только с нескольких сторон, затвор полностью закрывает его, уменьшая потери энергии и повышая эффективность.
Для пользователей iPhone практическими преимуществами являются более стабильная производительность и более длительное время автономной работы, особенно с учетом растущих рабочих нагрузок, связанных с локальными вычислениями с использованием искусственного интеллекта. Функции, связанные с фотографией, системным интеллектом и выполнением локальных моделей, все больше зависят от возможностей оборудования, а не только от оптимизации программного обеспечения.
TSMC считается самым безопасным вариантом для раннего массового производства по 2-нм техпроцессу. Этим объясняется тот факт, что Apple, Qualcomm и MediaTek связаны с первоначальными производственными мощностями компании.
Предполагается, что Apple получит значительную долю раннего производства, хотя точные детали распределения остаются неподтвержденными. Баланс сил обычно меняется по мере увеличения выпуска подходящих микросхем и подключения дополнительных потребителей.
Параллельно Samsung разрабатывает собственный 2-нм процесс GAA для чипа Exynos 2600, пытаясь сократить разрыв в энергоэффективности и производительности для задач искусственного интеллекта. Контрактное производственное подразделение Samsung сталкивалось с проблемами стабильности предыдущих процессов, но давление конкуренции по-прежнему остается важным фактором.
Даже Apple выигрывает, когда у TSMC есть реальные альтернативы на рынке. На данный момент остается открытым вопрос, будет ли рост стоимости кремния ограничиваться ценами на сами чипы или в конечном итоге отразится на конечной стоимости iPhone, поскольку 2-нанометровое производство достигнет зрелой стадии.
Впервые в космосе заработала фабрика размером с микроволновую печь, способная генерировать плазму. Это приближает человечество на шаг ближе к производству материалов в условиях микрогравитации с последующим использованием на Земле.
На этой неделе компания Space Forge объявила, что успешно активировала производственную печь на борту своего первого спутника ForgeStar-1. Условия низкой околоземной орбиты позволили ему достичь температуры 1830 градусов по Фаренгейту, или около 1000 градусов по Цельсию. Этот результат означает создание необходимых условий для производства полупроводниковых материалов в космосе и дальнейшее развитие концепции орбитальной фабрики.
Сделано в космосе
ForgeStar-1 был запущен 27 июня 2025 года в рамках миссии SpaceX Transporter-14, которая предполагает совместный вывод на орбиту нескольких аппаратов. Этот спутник космического производства стал первым подобным проектом для Великобритании. Космическая кузница планирует выращивать полупроводниковые кристаллы, которые могут быть в 4000 раз чище, чем материалы, производимые в земных условиях.
По мере того как доступ к космосу становится проще, увеличивается и количество способов получения практической выгоды от запуска и эксплуатации спутников на орбите. Космическое производство использует уникальные условия орбитальной среды для создания современных материалов, свободных от дефектов, вызванных гравитацией Земли.
Недавняя демонстрация плазмы, проведенная Space Forge, стала первой в отрасли и подтвердила, что экстремальные условия, необходимые для роста кристаллов, могут быть созданы на низкой околоземной орбите. Невесомость позволяет атомам выстраиваться в более упорядоченную и совершенную структуру, чем это возможно на Земле, благодаря отсутствию конвекции, то есть передачи тепла посредством движения жидкостей или газов.
Генерация плазмы на орбите представляет собой фундаментальный сдвиг в подходах к производству. Это демонстрирует, что базовая среда для расширенного выращивания кристаллов может быть обеспечена на специальном коммерческом спутнике, открывая путь к совершенно новому направлению производства.
Компания намерена производить полупроводниковые материалы, которые могли бы найти множество применений на Земле, включая электронику, телекоммуникационную инфраструктуру и транспорт. Такие полупроводники могут быть использованы в оборудовании сетей пятого поколения, обеспечивающих мобильную связь, а также в современной авиационной технике.
По окончании миссии ForgeStar-1 будет сведен с орбиты и сгорит в атмосфере Земли. Первый спутник компании также служил для испытания теплозащитного экрана под названием «Придвен». Целью этого испытания является создание будущих модификаций транспортных средств, способных возвращаться через атмосферу в целости и сохранности и доставлять изготовленные в космосе материалы обратно на Землю.
Появился новый клон игры Flappy Bird , превращающий складной смартфон в крылья, которыми игроку необходимо махать, чтобы управлять птицей на экране. Игра предлагает буквально помахать дорогим устройством, имитируя движение крыльев.
За последние несколько лет мы уже видели множество креативных способов использования складных дисплеев: от скинов для эмуляторов ретро-игр до нестандартных режимов многозадачности. Однако этот проект, похоже, воспринимает эту идею слишком буквально.
Разработчик под псевдонимом @rebane2001 выпустил демо-версию игры, которая переносит классический геймплей Flappy Bird на складные устройства с неожиданным поворотом: вам нужно физически «помахивать» телефоном, чтобы управлять им.
Веб-игра с метким названием Foldy Bird использует датчики угла шарнира устройства для регистрации движений. Вместо того, чтобы нажимать на экран, чтобы удерживать пиксельную птицу в воздухе, пользователю необходимо быстро и несколько раз аккуратно открывать и закрывать смартфон. Чем быстрее происходят эти движения, тем выше летит птица. Это одновременно забавно и нервно, демонстрация того, как можно переосмыслить аппаратные датчики для управления играми, даже если идея относиться к флагманскому устройству как к дешевой пластиковой игрушке кажется странной.
Почему это важно? Помимо того, что проект имеет все шансы стать вирусной сенсацией, он подчеркивает, насколько чувствительными и точными стали сенсоры в современных складных смартфонах. Такие устройства, как последние модели Pixel Fold или серия Galaxy Z Fold, оснащены очень точными гироскопами и системами определения угла, которые обычно используются для активации таких режимов, как Flex Mode, или для включения экрана. Видеть, как эти возможности применяются для активного управления игрой, действительно впечатляет с технической точки зрения.
В то же время возникает очевидный вопрос о долговечности. Хотя ультратонкое стекло и шарнирные механизмы значительно усовершенствовались по сравнению с предыдущими поколениями складных устройств, главным врагом гибких экранов остается быстрое и повторяющееся механическое воздействие. Разбить экран во время игры вполне возможно.
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.
