В США начали продавать лосося, напечатанного на 3D-принтере.
В нём буквально 0% рыбы. Вместо неё используются растительные компоненты для имитации вкуса и текстуры настоящего лосося.
Данную смесь загружают в 3D-принтер, который печатает небольшие порции пищевой массы слой за слоем, воспроизводя структуру рыбного мяса.
За разработкой стоит израильская компания Steakholder Foods.
всё таки по поводу первого я бы назвал индивидуально ориентированную рекламу, фильмы и тексты... а так всё верно... но 100 жизни лет это для Запада, любители кибернетики не смогут в связи с бедностью))
Компания Anthropic предупредила, что небольшие модели ИИ могут научиться самовоспроизводиться к концу 2026 года, спустя месяц после того, как генеральный директор Дарио Амодей предположил, что ботнет может захватить «весь интернет». Червю нужны дешевые хосты и умение распространяться между ними. Anthropic протестировала и то, и другое.
Физики из нескольких институтов сделали бенчмарк из 50 неопубликованных задач по теоретической физике
Astra решила их все, за исключением одной. Авторы признаются, что в этой задаче формулировка была двусмысленной (ни одна из других моделей ее также не решила). Задачи составляли сами эксперты, подобраны они были так, что профильный специалист решает такую задачу примерно за день-два. Opus 5.5 справился с 46 задачами из 50. GLM-5.3 – с 21.
А с Astra история вообще получилась довольно забавной. Все ответы были сведены к числам и проверялись автоматически. После прогона тесты показали, что модель неправильно решила несколько задач, однако Astra настаивала, что ее расчеты верны. Исследователи решили проверить собственные решения и действительно нашли в них ошибки, а решения модели оказались верными.
Google показала, как Gemini 4 Argon управляет роботами и строит для них симуляции
Свежая Argon набрала 87% на ERQA, тесте на рассуждения о физическом мире для роботов, причём без внешних инструментов, только за счёт рассуждений. По словам Google, это лучше любой другой передовой модели. Модель управляла роботом Spot от Boston Dynamics и собрала в симуляторе MuJoCo цифровую копию мусорного ведра с педалью, отрепетировала на ней движения, а затем заставила настоящего робота наступить на педаль и выбросить банки.
Простой манипулятор с камерой на запястье по её командам поднял упавшую кружку и положил в неё скомканную салфетку. Для этого модель за несколько шагов перебирала действия посмотреть, схватить, переместить и положить. Ещё одна сцена была собрана по рисунку от руки. Там гуманоид бросал мяч и сбивал пирамиду из шести коробок, все шесть упали.
Видео, на котором двурукий ALOHA 2 136 секунд складывает лису из бумаги, модель разбила на шесть подзадач и 17 элементарных движений, при этом участки с неудачными попытками пометила как не продвигающие работу.
На маленьком манипуляторе SO-101 модель сама разбирала по логам и видео, почему не удался захват кубика LEGO, и за три попытки сократила время задачи с 58,9 до 17,4 секунды. По одной фотографии рабочего места с двумя манипуляторами Franka Argon собрала откалиброванную симуляцию, придумала 77 задач и сгенерировала больше 4500 эпизодов. Дообученная на них модель VLA стала справляться с реальными задачами в 75% случаев вместо 56%, а среднее время выполнения сократилось с 35 до 24 секунд.
