🇷🇺 А вы как думали

Конкурентам приходится догонять Россию по ряду направлений технологического развития, копировать российские разработки, заявил Путин.

Ещё заявления:

↖️ https://kod.ru/putin-technologies-ai-models

💅 Это ещё 2D или уже 3D?

Sony представила ELF-MN1 — экран, который показывает объёмные фигурки и аватары без 3D-очков. Гаджет следит за глазами и меняет ракурс вместе с движением головы.

Подробности и цена:

↖️ https://kod.ru/sony-elf-mn1-3d-display

🤩 Новый король фотофлагманов?

Huawei представила Pura 90 Plus с дюймовой камерой. Внутри Kirin 9025, основная камера получила переменную диафрагму, а телефотомодуль поддерживает 4-кратный оптический зум и макросъёмку с 5 см.

Сколько стоит:

↖️ https://kod.ru/huawei-pura-90-plus

🤫 Дефицит памяти — до 2030 года

Такой прогноз дал поставщик Apple SK hynix. Даже долгосрочные контракты допускают пересмотр цен, поэтому гарантированные поставки не защищают от подорожания.

Подробности:

↖️ https://kod.ru/sk-hynix-memory-shortage-2030

🛸 Цены впечатляют

MacBook Pro с сенсорным экраном будет стоить $2899, следует из данных Bloomberg. Это на $400 дороже нынешней версии без сенсорного экрана.

Джон Тернус тем временем показал тизер со светящимся яблоком. Возможно, оно вернётся на крышку MacBook — но пока это лишь предположение.

Релиз сегодня в 20:00 МСК.

↖️ https://kod.ru/macbook-pro-touch-price

🤡 Не получилось, не фортануло

В Китае вышел первый полнометражный ИИ-фильм с официальным прокатным удостоверением, и прокат он провалил. Два года работы, почти 100 человек и больше 10 млн юаней бюджета, а за четыре дня собрали только 1,23 млн.

А тем временем самодельный мультфильм про телёнка, который пять лет рисовали мама с сыном, собрал в 50 раз больше. При этом акции ИИ-студии скакнули вверх.

↖️ https://kod.ru/kitay-ii-film-proval

🙂 Бенчмарк, который считает деньги

Длинные рассуждения делают ответы нейросетей дороже, но не всегда точнее — студенты ШАДа и исследователи Яндекса выпустили открытый бенчмарк MTGBench, который помогает понять, где они окупаются.

📌 Внутри семь игровых испытаний на русском и английском. Модель проверяют по шагам: планирование, логика, работа со знаниями, учёт новой информации, непротиворечивость выводов.

📌 Среди 16 протестированных моделей — разработки OpenAI, Google, DeepSeek и Qwen. Рассуждения сильнее всего помогли в задачах с символами и анализом подсказок.

📌 А вот в извлечении знаний и понимании смысла прирост оказался заметно меньше и сильно зависел от модели. Там дополнительные рассуждения чаще только добавляют стоимости.

📌 При выборе модели авторы советуют смотреть не только на общий рейтинг, но и на язык: в части заданий русский даётся моделям тяжелее.

Сообщается, что MTGBench уже доступен на GitHub, а статью о нём приняли на EMNLP 2026 — одну из ведущих конференций по обработке естественного языка.

💻 Подписаться