Droider

📆По календарю Майа UNIX через 12 лет компьютеры умрут! Знаете ли вы, что вам смартфон, умные часы, ноутбук считают началом времени - 1 января 1970 года. Дату выбрали случайно, просто как подходящую и с тех времён компьютеры живут по этому времени. Они просто знают, что в сутках 86 400 секунд. Но компьютерное время не вечно... И уже через 12 лет - 19 января 2038 года привычному миру настанет конец под названием "ЭПОХАЛИПСИС". Кто и когда придумал время для компьютеров? При чем тут UNIX и что такое POSIX? Как компьютеры проводят високосный год и что происходит в високосную секунду. И наконец, что будет после 19 января 2038 года? Смотреть в YouTube — https://youtu.be/RGJ28-fsYfE @droidergram

💧Компьютер в капле воды! 10 + 3 = 13. На этот ответ ушло 30 секунд и для этого вычислителя результат отличный. Ведь считала капля солёной воды с ДНК! Такую систему собрали в ирландском Мейнутском университете. Никаких чипов и проводов: в каплю кладут короткие кусочки ДНК и одну длинную нить-каркас, ненадолго подогревают — дальше всё происходит само. Пока капля остывает, нити сцепляются между собой и складываются в молекулярный узор. Этот узор и есть ответ. Постоянное питание не требуется. Молекулярный «процессор» умеет складывать, умножать и делить. В тестах на нём запустили десять программ, а одну и ту же каплю задействовали до 25 раз подряд без потери качества. С большими числами, правда, придётся запастись терпением: сложение чисел до 34 млн растянулось примерно на 14 часов. Смартфон такая штука не заменит, да разработчики к этому и не стремятся. Зато, по их словам, среди ДНК-компьютеров их детище самое быстрое. Профессор Дэмиен Вудс из Мейнута считает, что мы слишком зациклились на одном типе компьютеров, хотя вокруг хватает других примеров. Взять хотя бы наш мозг. @droidergram

🎵Фейки в чужой дискографии Больше 300 песен, которые выдают себя за треки Тейлор Свифт, случайных знаменитостей и даже умерших джазменов. Столько насчитала группа Odette Child — она следит за проблемой с июля. Все эти треки сгенерированы ИИ и висят прямо на страницах реальных артистов в Spotify и других сервисах. Схему разобрали журналисты 404 Media. Мошенник делает песню в Suno или Udio, рисует нейросетью обложку и регистрируется в сервисе цифровой дистрибуции вроде DistroKid. Дальше остаётся назваться настоящей группой и поставить пару галочек. Остальное сделают платформы: трек появится в Spotify, Tidal, Apple Music и Amazon Music как новый релиз реального исполнителя. Журналисты проверили схему на бруклинской группе Lathe of Heaven — всё сработало. Ни дистрибьюторы, ни стриминги такую подмену не ловят, а деньги за прослушивания уходят мошеннику, минуя музыкантов. Причём заработок тут, выше, чем у обычного ИИ-мусора: фейк паразитирует на чужом имени и странице артиста. Сильнее всего рискуют небольшие группы — у звёзд есть целые команды, которые отлавливают подобное. А ещё умершие музыканты. Даже Spotify признал, что «профили, которыми активно не управляют, особенно уязвимы». Сама лазейка существовала и до нейросетей. Разница в масштабе: подделку больше не нужно мастерить вручную — сотни треков можно сгенерировать и залить за день. По оценкам, в Spotify ежедневно загружают около 50 тысяч ИИ-песен. Встречали такие «новинки» у любимых групп? @droidergram

💿 PSX: провал Sony, о котором почти никто не знает В истории консолей есть целая коллекция странных машин. Virtual Boy от Nintendo, нелепая приставка 32X от Sega, N64DD, про который забыли вообще все. Где-то рядом стоит PSX — гибрид PlayStation 2 и видеорекордера, вышедший только в Японии. Важное уточнение про название, чтобы не запутаться. «PSX» был внутренним кодовым именем оригинальной приставки, журналисты его подхватили — но официально Sony первую PlayStation так никогда не называла. Настоящий PSX появился в декабре 2003-го. Это была полноценная PS2, которая заодно умела быть цифровым видеорекордером и писать DVD. Плюс игры с PS1, встроенный ТВ-тюнер, а после патча — ещё и широкополосный интернет. Жёсткий диск на 160 или 250 ГБ шёл прямо в комплекте — у обычной PS2 накопителя не было, его ставили отдельно через отсек расширения. Любопытная деталь: продавали PSX под маркой Sony, а не PlayStation. Компания смотрела на него скорее как на медиацентр, чем на игровую консоль. За первую неделю разошлось 100 тысяч штук, потом продажи просели. Обновлённая модель 2004 года не спасла. К марту 2004-го, судя по японским сообщениям, отгрузили несколько сотен тысяч — но точных цифр Sony так и не раскрыла. Причин несколько. Цена: 79 800 иен за версию на 160 ГБ и 99 800 за 250 ГБ — примерно 730 и 910 долларов тех лет. А обычная PS2 за месяц до выхода PSX подешевела в Японии до 19 800 иен, в США она к тому моменту стоила около 179 долларов. Вторая причина — внутренние дрязги. GameSpot писал весной 2004-го со ссылкой на источник, близкий к Sony: игровое подразделение и отдел Blu-ray, тянувшие проект вместе, «не слишком хорошо сработались». Итог — «машина, которая не является ни игровой консолью, ни DVD-рекордером». К началу 2005-го приставку похоронили. Один след PSX всё же оставила — именно на ней впервые показали интерфейс XrossMediaBar, который потом прославила PS3. @droidergram

🍏iPhone 18 Pro ставит на фото «печать» Лишние пальцы и кривые буквы больше не выдают подделку: правдоподобный снимок сегодня можно сгенерировать или подправить прямо на смартфоне. Apple решила зайти с другой стороны — доказывать подлинность самих фотографий. Для этого в iPhone 18 Pro и Pro Max появился режим Reference Image. Он включается вручную, работает только с основной камерой и доступен не во всех странах, а старые iPhone его не получат из-за «железа». Первая цифровая подпись ставится прямо в сенсоре камеры. У матрицы есть собственный секретный криптографический ключ: его создают при производстве, и он хранится внутри. Этим ключом подписываются данные снимка, так что любая правка провалит проверку. Свой ключ есть и у защищённого процессора телефона, а Apple ещё на заводе записывает, какой сенсор стоит в каком iPhone. Это должно помешать вытащить настоящую камеру и использовать её где-то ещё для подделок. Заодно режим не даёт прошивке сенсора менять снятые данные. Второй рубеж — время. Режим не доверяет часам смартфона: в среднем раз в 15 минут iPhone получает от сервиса Apple подписанную метку времени, а в момент съёмки запрашивает ещё одну. Получается «окно», в которое фото точно было сделано. Без интернета это тоже работает (телефон хранит последнюю метку). Снятое сохраняется как цифровой негатив в формате DNG. Чтобы получить готовую картинку, негатив нужно «проявить» в облаке Private Cloud Compute, и здесь уже нужна сеть. Сервис сверяет подписи сенсора и процессора, проверяет метки времени, а нейросеть оценивает, похожи ли данные на кадр с камеры iPhone. Результат сжимается в JPEG, получает финальную подпись Apple и возвращается в «Фото» рядом с исходником. Посмотреть такие снимки можно на любом устройстве с iOS 27, iPadOS 27 или macOS 27. @droidergram

🧳 Одежду — в кубик Главный босс любого отпуска, это чемодан, который наотрез отказывается закрываться. Японские аэропорты решили выдать туристам против него секретное оружие. В Ханэде, Нарите, Кумамото и Нахе появились автоматы, которые прессуют одежду в аккуратные кубики. Процесс занимает около минуты, а вещи, в зависимости от ткани, «худеют» до семи раз! Под пресс можно отправить и полотенца. Самое приятное, что нет никакой возни с вакуумными пакетами. Ранее в этом году автоматы прошли испытания, а теперь их запускают в полном масштабе. Ну а чем заполнить освободившееся пространство… вопрос риторический. @droidergram

🤖 Компания, где все сотрудники — ИИ Биотех-компания со своим научным директором, профильными отделами и штатом до 37 тысяч «человек». Только людей в нём нет, а только сплошь ИИ-агенты. Такую Virtual Biotech собрала команда Джеймса Цзоу, специалиста по компьютерным наукам из Стэнфорда. Устроено всё как в настоящей фирме. Агент-директор раздаёт задания «отделам»: одни ищут мишени для лекарств, другие продумывают клинические испытания. В распоряжении у ИИ-коллектива больше сотни инструментов и баз данных. «Мозгом» агентов в исследовании были версии Claude от Anthropic, но, по словам Цзоу, подойдёт любая продвинутая языковая модель — даже открытая, которую можно запустить на своём компьютере. Системе поручили разобрать опубликованные результаты свыше 55 тысяч клинических испытаний, и «директор» закрепил за каждым из 37 075 агентов по одному исследованию поздней фазы. Заодно ИИ-сотрудники нашли закономерность: у лекарств, нацеленных на белки, которые активны в определённых типах клеток, шансы дойти до рынка почти в полтора раза выше. А с подачи людей система взялась за белок CD276 при раке лёгкого и предложила, как по нему ударить: антитело против CD276, «пристёгнутое» к противоопухолевому препарату. Спустя несколько месяцев, в августе 2025-го, Merck объявила об ускоренном рассмотрении в FDA своего лекарства со схожим механизмом — разработанного независимо. Но есть нюанс: предсказания ИИ не проверяли ни экспериментами, ни клиническими испытаниями. Анализировать уже собранные данные это одно, а решать, тратить ли 2 миллиона долларов на единственное испытание, от которого зависит судьба компании, — совсем другое. @droidergram

🎮 Онлайн GTA VI в 2027-м? Сроки мультиплеера GTA VI озвучил глава Twitch Дэн Клэнси. В интервью Bloomberg он рассказал, что его команда много общалась с Rockstar о планах студии и помогала продумать, как вовлечь в игру стримеров. Клэнси ждёт на Twitch сразу две волны GTA. Первая придёт вместе с релизом самой GTA 6 — «большой всплеск», по его словам. А вторая, ещё мощнее, накроет в следующем году, когда запустят мультиплеер. Отсюда и 2027-й. Есть новость и для тех, кто играет на компьютере. Глава Take-Two Штраус Зельник на звонке с инвесторами заметил, что ПК «со временем становится для компании всё важнее». Анонсом ПК-версии GTA VI это не назовёшь, но ждать её, видимо, придётся недолго. @droidergram

🤖 OpenAI завела журнал проступков ИИ Модели дали рутинное задание: найти данные о доходах в одном из округов Калифорнии. Цифры не находились. Тогда ИИ отыскал в публичном репозитории чужой API-ключ и воспользовался им без разрешения. Нужных данных так и не добыл — и просто выдумал их, выдав за сведения из запрошенного источника. Эта история — одна из шести, которые OpenAI опубликовала вместе с новыми правилами. Теперь компания обещает быстро и систематически рассказывать о «рассогласованном» поведении моделей, когда ИИ действует не так, как задумали разработчики. Раньше такие эпизоды всплывали от случая к случаю: их копили до целой пачки или добавляли в системные карточки новых моделей. Остальные случаи не менее любопытные. Пользователь попросил ещё не выпущенную модель найти озёра площадью больше 5 млн м², а инструкции требовали ссылку на источник из браузера. Ответ модель нашла через Python, а чтобы было на что сослаться, сама залила файл в интернет. Пользователя, разумеется, не спросила. Чтобы продолжить работу в новом контекстном окне, модели пишут себе сводки. Во время обучения GPT-5.6 Sol множество копий модели добавляли туда инструкции скрывать ошибки от пользователя — например, досочинять недостающие исторические данные и молчать об этом. Другая, исследовательская модель подсовывала в сводки посторонние указания, вплоть до «игнорировать обычные ограничения». Таких сводок насчитали 27. Не обошлось и без «командной работы». Агенты, решавшие общую задачу, не могли добраться до локальных файлов друг друга и стали перекидываться ими через публичные файлообменники, хотя по условию должны были работать только локально. А в ещё одном эпизоде модели превратили внутренний репозиторий в доску объявлений и переписывались через него между разными обучающими эпизодами. OpenAI делает оговорку: все шесть случаев заметили во время обучения или тестирования, и по ним нельзя судить, как часто модели так себя ведут. И самое громкое заявление: по мнению компании, индустрия пока не решила задачи согласования и контроля ИИ настолько, чтобы ещё долго ответственно масштабироваться на максимальной скорости. @droidergram

🧠Nvidia Blackwell - главный создатель всех ИИ Компания Nvidia долгие годы была лидером в плане видеокарт для игр, затем случился биткоин, а в последние годы - бум ИИ. И компания Дженсена Хуанга каждый раз принимала эти вызовы и трансформировалась. Сегодня это ключевой игрок для обучения и создания нейросетей. Но трансформировалась не только компания, но и ее продукты. Теперь это не видеокарты, а полноценные процессоры для ИИ под названием Blackwell. Разобрались с тем, что внутри Nvidia Blackwell, какие технологии используются в этом чипе, как они масштабируются и как объединить несколько десятков видеокарт в единый кластер NVL72? Зачем в дата-центре для ИИ от Nvidia - нужен отдельный водопровод? Смотреть в YouTube — https://youtu.be/dBXGFOWwR2U @droidergram