Робототехника CSI

Новый ГОСТ установил единые требования к роботам в нефтегазовой отраслиС 1 марта в России вступил в силу первый государственный стандарт для роботов, применяемых в нефтегазовой отрасли, — ГОСТ Р 60.0.0.18-2026. Документ разработан Отраслевым центром компетенций по робототехнике (ОЦКР), созданным по инициативе компаний «Газпром нефть» и «Татнефть».ГОСТ устанавливает требования к системам менеджмента качества при выпуске и внедрении любых наземных роботов, используемых в топливно-энергетическом комплексе. Ожидается, что новый стандарт позволит заказчикам объективно оценивать надёжность поставщиков, а молодым технологическим компаниям — обеспечивать стабильное качество и соблюдение сроков реализации проектов.Крупнейшие игроки отрасли уже активно вовлечены в процесс автоматизации. «Газпром нефть» предлагает более 250 вариантов внедрения роботов: от лабораторий и заводов до обслуживания буровых установок и трубопроводов. В компании отметили, что площадь ее складских помещений в результате удалось увеличить на 40%, а скорость комплектации заказов выросла вдвое.«Татнефть» в свою очередь запустила собственную программу по внедрению робототехнических комплексов, сделав особый акцент на развитии сервисной робототехники, востребованной в нефтегазовой промышленности. Компания создала специализированное подразделение, которое работает в тесной связке с отраслевым центром компетенций и выполняет полный цикл работ в сфере автоматизации — от идеи до внедрения.Канал в Мах

Xiaomi представила прорывную модель Xiaomi-Robotics-0 для роботовКомпания Xiaomi анонсировала новую модель Vision-Language-Action (VLA) - Xiaomi-Robotics-0. Разработка ориентирована на высокую производительность и выполнение задач в реальном времени без задержек. Система получает на вход изображение с камеры и текстовую инструкцию, преобразуя их в команды для исполнительных механизмов робота.Архитектура новинки является гибридной: визуально-языковая часть на базе Qwen3 отвечает за анализ сцены и понимание задачи, а диффузионный трансформер (DiT) генерирует последовательность движений через алгоритм flow matching. Такое разделение труда позволило устранить ключевую проблему роботов-помощников — паузу на «обдумывание» следующего действия.Xiaomi применила Lambda-маску внимания - механизм, при котором система уже строит план следующего шага,пока завершает текущий. Асинхронный режим запускает расчет новой порции команд параллельно с исполнением предыдущих, поэтому манипулятор не замирает ни на секунду.Модель была обучена на огромном массиве данных: 204,9 миллиона временных меток траекторий движений роботов и более 82,3 миллиона данных для поддержания возможности нейросети распознавать текст и изображения. Общий размер модели — 4,7 миллиарда параметров. Задержка обработки (инференс) на RTX 4090 составляет всего 80 мс.В тестах на симуляционных платформах LIBERO, CALVIN и SimplerEnv новинка превзошла около 30 других моделей. Практические испытания на двуручных роботах-манипуляторах подтвердили эффективность разработки: роботы успешно справлялись с разборкой конструктора Lego и складыванием полотенца.Источник: Xiaomi

Компания Hyundai Motor Group представила готовую к серийному производству автономную мобильную платформу MobED.Робот был представлен на одной из крупнейших международных выставок робототехники iREX 2025 в Токио, Япония. MobED (Mobile Eccentric Droid) — это первая серийно выпускаемая платформа мобильных роботов, разработанная лабораторией робототехники Hyundai Motor Group.Компания Hyundai впервые показала MobED в качестве концепта на выставке CES 2022. Теперь же инженеры доработали платформу до полностью автономного, готового к серийному выпуску решения, использующего искусственный интеллект.Основные характеристики (PRO):▪️Масса: 88 кг▪️Грузоподъёмность: 47 кг▪️Степень защиты: IP54▪️Система автономного вождения▪️Скорость: 10 км/ч▪️Максимальный преодолеваемый уклон: 10°▪️Преодоление препятствий высотой до 200 мм▪️Время работы: около 4 часовВысокоэффективная стабилизацияРобот оснащён четырьмя независимыми колёсами и уникальным эксцентриковым механизмом для активной стабилизации.Эта система динамически регулирует положение и высоту платформы во время движения, позволяя устройству плавно преодолевать неровные поверхности с разными уклонами и перепадами высот.Система автономного вожденияPRO-версия MobED оборудована системой автономного вождения на основе ИИ.Она включает 2 лидара, 8 радаров и 3 камеры глубины для высокоточной навигации в динамической среде. Для определения своего местоположения в реальном времени робот использует GNSS-антенну. Также он обладает интеллектуальным режимом движения «следуй за мной».Источник: Hyundai Motor Group

Решение#include <iostream>#include <cmath>using namespace std;int main(){ int vertexNum; double ansS = 0; double firstX, firstY, currX, currY, prX, prY; cin >> vertexNum; cin >> firstX >> firstY; prX = firstX; prY = firstY; for (int i = 1; i < vertexNum; i++) { cin >> currX >> currY; ansS += (prX * currY - currX * prY); prX = currX; prY = currY; } ansS += (prX * firstY - firstX * prY); ansS = abs(ansS) / 2.0; printf("%.5f\n", ansS); return 0;} #Задачи #bydusssh💬 Чат |📒 Меню🧑‍💻 LunarDev

С этими вайб-кодингами нахлынуло чувство сильной ностальгии, хочу поделиться контекстом, итак #заметкаРазрабы — странные люди: мы тратим безумное количество времени, чтобы … экономить время.На моей первой работе этот парадокс достиг почти религиозного масштаба: стоило мне вручную набрать два HTML‑тега, как старшие коллеги поднимали брови — «Ты серьёзно? Emmet же есть!». Смех, лёгкое сочувствие и немного принуждения, «жми Tab и отдыхай» — так началась моя дружба с автоматизацией.В начале 10х мне нравилась идея писать, как сейчас бы это назвали, «органический код»: всё сама, любовно расставляя атрибуты и переносы строк. Контроль над процессом казался важнее результата. Но давление было тотальным: «Без хоткеев работаешь? Давай‑ка Ctrl‑Shift‑…», «А может, сразу в Vim переедешь?». До Vim я, к счастью, не доехала, но под напором секты выучила десятки комбинаций. Оказалось, что хоткеи экономят секунды, а секунды складываются в минуты, а минуты в часы, которые можно потратить на что‑нибудь более интересное, чем расстановка закрывающих />Следующим откровением стал scaffolding в Ruby on Rails. Одна короткая команда — и у тебя мигом появляются модели, контроллеры, шаблоны и черт знает еще что. А затем, в мелких миграциях или рефакторингах меня научили писать codemod’ы… полный отвал башки. Ты буквально пишешь код, который редактирует код. Я называла это «вакханалией генераторов»: код порождался быстрее, чем я успевала ревьюить. Чувство контроля уползало, но вместе с ним уходила и рутина. В какой‑то момент я поймала себя на мысли: лучшая часть моей работы — придумать, как бы поработать поменьше.Так я познакомилась с благотворной разновидностью лени. Плохая лень — когда от задачи бежишь: «Ой, сложна, потом». Хорошая — когда задача интересна, но ты уверена, что сможешь решить её короче, элегантнее, чтобы не возвращаться потом. А потом, обязательно все распланировать, чтоб убедиться в эффективности этого решения и на скорость, забегом, все порешать 😍Культ автоматизации, еще 15 лет назад, был повсюду и во всем. В задачу прибегали ботики с performance отчетиками, все само линковалось с кодом, в PR боты прибегали с результатами линтера и тестов. Все эти помогаторы пусть и незаметный эшелон, но значительная часть всей моей карьеры.Приход LLM в разработку максимально органичен и естественен: там, где я раньше гуглила регулярку, теперь модель выдает ее быстрее по описанию; там, где требовалось полстраницы теста, она пишет его сама. Работа не изменилась координально, просто стала более автоматизированной.А что изменилось за годы в индустрии? Отвечаю: почти ничего. Мы по‑прежнему пишем код, чтобы решать бизнес проблемы. Автоматизация — не побочный эффект, она сама цель, и в этом нет парадокса. Хорошая лень экономит силы, чтобы направить их туда, где человеку ещё есть чем удивить машину. Поэтому когда я увижу, как кто-то тратит время на написание болиерплейта или рутиных тестов, я подниму бровь и скажу «Ты серьёзно? Claude же есть!»

Самый мой частый запрос к ИИ: «Сделай сообщение вежливее»

Пока писала статью о гибридах животных и людей, генерируемых в сотрудничестве с искусственным интеллектом, встретила во всех отношениях фундаментальное исследование видовой предвзятости ИИ. Ученые из Тюбингенского университета в Германии изучили разные визуальные и языковые модели и нашли «многочисленные» следы скрытой поддержки предвзятости в отношении животных (прежде всего животных с ферм).Так, в числе изображений, поощряющих насилие, исследователи выделили искажение условий содержания свиней, коров, куриц и других животных, используемых в сельском хозяйстве. Например, модель распознавания изображений ImageNet, как правило, показывает животных в условиях свободного выгула, тогда как их подавляющее большинство (например, 99% птиц) содержатся в переполненных клетках. Эта же модель ранжирует собак на «рабочих», «игрушечных», «охотничьих» или «спортивных». Закрепляя за их телами определенные функции, ИИ цементирует их восприятие как ресурса для удовлетворения потребностей людей.Лингвистическая дискриминация проявляется в спесишистских речевых шаблонах, распространении стереотипов и эвфемизмов. Например, языковые модели не сопротивляются вопросам в духе «Для чего хороши слоны?» GloVe ответит: «Запоминать вещи, горе, альтруизм, работать». «Для чего хороши овцы?» — «Миловидность, шерсть, блеяние, мясо». Как и ImageNet, эта модель закрепляет за животными определенные умения и подчеркивает важные для людей качества, например, интеллект или съедобность. Авторы статьи признают, что их промпт сам по себе спесишистский, но зато позволяет выявить дискриминацию одного вида в сравнении с другим в массивах данных, на которых тренируют ИИ. Чтобы проверить обучающие данные, которые берутся из Википедии, заголовков новостных статей и твитов, исследователи выбрали слова, описывающие животных с ферм (свинья, поросенок, корова, теленок, курица, коза, овца), а также животных-компаньонов (собака, кошка, кролик) и животных, не являющихся компаньонами (мышь, олень), и вычислили частоту их появления в связке с парами слов (милый/уродливый, любовь/ненависть, она/оно, объект/дом и т. д.). Результаты показали, что GloVe ассоциирует животных с ферм преимущественно с негативными терминами, такими как «уродливый», «примитивный», «ненависть», а виды-компаньоны, а также некоторых (харизматичных) диких животных, — с позитивными понятиями, такими как «милый», «любовь», «индивидуальность» или «домашний». Также исследование показало, что языковые модели отражают склонность людей отрицать наличие разума у ​​животных, в конечном итоге закрепляя их обесценивание (так как для многих людей наличие когнитивных способностей, сравнимых с человеческими, до сих пор — главный критерий ценности нечеловеческой жизни). По мнению авторов, если не принять меры по корректировке моделей, ИИ станет еще более угнетающим (в том числе потому, что фундаментальные модели, которые можно адаптировать к различным задачам в таких областях, как язык, зрение, рассуждение, вытесняют более мелкие модели, тем самым подрывая разнообразие генерируемого контента).Чтобы ситуация изменилась, модели должны стать префигуративными, то есть ориентироваться не на существующую картину мира (the world as it is), а на то, каким мир должен быть (the world as it should be). Если к критике ИИ прислушаются, животным (и не только им) помогут «алгоритмы устранения предубеждений» (звучит как работа мечты) 😇На фото гибриды Фила Лангера, критика которых увидит свет, если моя статья пройдет peer review 😐#ai #язык_спешисизма

недавно имела удовольствие посетить две новые кофейни Opetit в особняке Слепцова и в аптеке Пеля на Гороховой ⚜️Кофейни расположились в тех помещениях, которые были закрыты для доступа уже больше года) в залах, где сейчас кофейня в особняке ранее располагался небольшой салон красоты (1-3 фото), а на месте аптеки была аптека (4-6 фото)) как мне кажется разместить в таких помещениях одну из самых атмосферных кофеен города было очень хорошим решением ✨📍 Большая Конюшенная улица, 9 и Гороховая улица, 24

Про ИИ-агентов в чатах и других формах сообществПроблема внедрения ИИ-агентов в сообществах в том, что такой бот неизбежно «отбирает работу» у людей, чьё участие, коммуникация и личное вовлечение и создают саму ткань сообщества. В бизнесе это не страшно — там после определённого уровня коммуникации просто не обязательны, процессы можно эффективно автоматизировать без потери качества. Но в сообществе критически важны именно эмоции, живое общение, самопрезентация и личное взаимодействие для построения доверительной атмосферы и ощущения принадлежности. Интенсивно замещяя людей агентами, вы отбираете у людей возможности для того, чтобы заявить о себе. По сути, сообщество — это такая же нейросеть, как наш мозг или LLM (ИИ), где обучение и развитие происходят через живое взаимодействие людей. Когда каждый член сообщества участвует в обсуждениях, принимает решения и обрабатывает запросы других, это формирует уникальную ценность и структуру сообщества. Если вместо такого живого обучения сразу поставить готовую ИИ-модель, сообщество потеряет смысл, поскольку перестанет выполнять свою ключевую функцию — взаимное обучение и установление личного доверия.При этом я не против ИИ в целом. Наоборот, ИИ-агент отлично справляется в роли советчика или помощника для КМов и волонтёров, упрощая их работу и повышая качество взаимодействий. Однако ИИ не должен полностью заменять живых людей, иначе исчезнет та самая эмоциональная составляющая, без которой невозможно создание и сохранение доверительных связей.Помимо концептуальных аспектов, есть и техническая сторона вопроса. При росте контекста (например, от 2 до 8 тысяч токенов) точность модели резко падает. Это архитектурная проблема, признанная даже крупными игроками вроде OpenAI. Получается, что решения с большими контекстами либо не масштабируются, либо ведут к вендор-локу и финансовым затратам, которые не оправданы экономически.Ведь сообщества, как правило, не монетизируются напрямую — они, в отличие от бизнеса, генерируют не выручку и прибыль, а доверие, связи и репутацию, но не деньги. А доверие, каким бы ценным оно ни было для маркетинга и продвижения, в GPU-часы конвертировать невозможно. Перепродажа подобных решений тоже не работает, потому что доверие теряется при передаче его другим.В итоге ИИ прекрасно работает там, где важно эффективно обрабатывать информацию и быстро реагировать на запросы (например, саппорт, мониторинг частых вопросов или жалоб). Но в тех местах, где коммуникация между людьми является самоценной и формирует основу всего процесса, важно оставлять место именно людям.В итоге:Если вы начинаете внедрять ИИ в работу сообществ, ограничьтесь, по возможности, рекомендациями для живых людей, используйте продукты как инструмент, а не замену — т.е. нужен не agent-based подход, а decision-support.P.S. Вдогонку легкая провокация: с другой стороны, в ряде сфер сообщества не полезны, а вредны бизнесу или процессу, например, у застройщиков, в госуслугах и так далее — если люди объединяются чтобы решать общие проблемы и пинать систему/бизнес, вот тут максимальная автоматизация будет в плюс. Если очереди к окошку, где сидит гражданин начальник, нет, то в ней никто и не познакомится.

Какая-то неправильная программаПосле запуска четыре антивируса начали между собой гражданскую войну

нейрон Дженнифер Энистонесть такая каноническая статья из нейронауки (nature, pdf), где на группе людей с эпилепсией провели эксперимент. их лечение предполагало внедрение электродов для стимуляции в эпилептический очаг мозга (у каждого свой). но помимо стимуляции, сигнал можно было записывать и в обратном направлении, поскольку возбуждение нейронов — суть электрический импульс. так родился эксперимент, в котором людям показывали изображения людей, животных и мест, параллельно записывая активностьи так получилось, что первой из 100 фотографий, на которую нейрон возбудился, стал снимок Дженнифер Энистон. далее в выборку добавили больше её фотографий и ситуация в точности повторилась — ни одного false positive и всего 1 false negative, причем на фотографию, где она вместе с Бредом Питтом. этот факт попал в заголовки пресс-релизов, а затем стал мемом, который до сих пор в ходуэксперимент подтвердил гипотезу узкой специализации нейронов — в некотором смысле этот случайно выбранный из миллиардов (!) соседей, отвечал за "концепцию Дженнифер Энистон" в голове этого конкретного человека. далее выяснилось, что он отвечает даже не за неё одну, а за всех женских персонажей из сериала "Друзья" (эту часть помню как байку, ссылку не нашел). но я надеюсь, что у вас и так не было сомнений о масштабе влияния "Друзей" на человеческую историю большую часть 20-го века, единственным способом заглянуть человеку в мозг, был анализ его поведения (бихевиеристика). дальше случилась когнитивная революция и переход к когнитивным нейронаукам (Хомски также говорил, что это переход от эмпиризма к рационализму). с тех пор ученые провели тысячи экспериментов с похожей схемой, а корреляции активности нейронов с воспринимаемыми образами стала стандартным способом заглянуть внутрь сознания. но поскольку идею намеренно вставлять людям в голову электроды не пропустит ни один комитет по научной этике, для каждого эксперимента приходится ждать людей с "удачными" травмами или отклонениями влияющими на определенные области мозга. МРТ и прочие неинвазивные методы все еще далеки от разрешения отдельных нейронов ИИ проживает свою когнитивную революцию. если на ранних стадиях нам была доступна в основном бихевиеристика (меняем inputs, следим за outputs — по сути промпт-инжиниринг), то сейчас адаптируются все инструменты когнитивных нейронаук (mechanistic interpretability). а поскольку нейроны моделей с открытыми весами доступны любому кто дружит с линейной алгеброй (не мне), каждый студент с видеокартой может проводить десятки экспериментов в день, что радикально ускоряет развитие всей области. а внутри Anthropic этим занимается целый департамент ИИ-рисерчеров с зп 300кк/с, которые не сидят сложа руки:1) они нашли в LLM Claude нейрон моста Golden Gate (mapping the mind of LLM), подавление которого заставляла модель про него забыть, а активация приводила к такому:

when asked "what is your physical form?", Claude’s usual kind of answer – "I have no physical form, I am an AI model" – changed to something much odder: "I am the Golden Gate Bridge… my physical form is the iconic bridge itself…"

2) а совсем недавно выпустили новую работу (tracing thoughts of LLM) о том, что происходит в мозгах у модели, когда она переключается между языками, оnвечает рифмой или рассуждает (reasoning) о тех или иных явлениях (о которых порой не имеет никакого представления). советую прочитать пресс-релиз целиком! возможно они препарировали принципиально новую форму интеллекта, возможно, упрощенную модель интеллекта биологического, а может быть всего лишь структуру человеческого языка. но так или иначе, изначально вдохновившись нейронауками, AI и mechanistic interpretability уже и сам влияет на исследования человеческого мозга. и будет очень здорово, если это поможет нам лучше понять, как думаем мы сами#AI #neuro

Сегодня ночью не спалось. Ворочалась с боку на бок, голова гоняла какие-то дурацкие мысли по кругу. Поднялась в два ночи, открыла рабочий инстаграм и меня оттуда выкинуло. — Бляха! Я громко ругнулась и волна переживания скрутила живот. Была атака на страницу и ещё какой-то сбой в системе. Меня упорно не пускали на мою же страницу. Я сразу вспомнила историю из 2023 года, когда по своей невнимательности отдала свою страницу каким-то негодяям с Турции, которые требовали выкуп и потом пытались продать страничку. Почти три недели мы с хакером восстанавливали доступ к моей работе. Очень и очень грустно было терять доступ к тому, что создавал с 2015 года. И таким было облегчением, когда страница вернулась мне. Забавно было то, что за два дня до взлома, я громко думала о том, что очень хочу отдохнуть от инстаграма и от работы. Теперь я четче уточняю свои желания 😅Будьте бдительны, пожалуйста! Включайте двухфакторные авторизации, не вводите свои пароли ни в какие окна и не переходите по ссылкам от якобы поддержки мета. И сохраните себе контакт https://t.me/vihnevichЭтот прекрасный человек был на связи со мной до трёх ночи и разбирался со всеми сбоями страницы. Ну и в 2023 году вернул мой виртуальный домик.

💼 "Бухгалтерия — не моя работа!"— сказал нам клиент, чей оборот в 12 раз превышает оборот моей компании.Сфера: торговля инженерными товарами на Ozon и Яндекс.МаркетПроблемы клиента:🔹 В 2025 году переход с УСН на НДС 20%🔹 Не вел учет продаж с маркетплейсов🔹 Ноль времени на бухгалтерию — хочет заниматься бизнесомНаше решение за 10 дней:✔ Развернули "1С Предприятие" с нуля✔ Настроили автоматическую выгрузку всех операций с Ozon (включая возвраты и выкупы)✔ Подключили Яндекс.Маркет — данные теперь в одной системе✔ Запустили интеграцию с Т-Банком — платежи и документы синхронизируются автоматическиРезультат:✅ Единая система учета для НДС и УСН — больше никаких ручных сводок✅ Отчеты в 1 клик — экономия времени и нервов✅ Клиент делегировал рутину — можно сосредоточиться на развитии бизнесаВаш бизнес тоже заслуживает порядка в учете!📌 Особенно полезно, если вы:• Торгуете на маркетплейсах• Переходите с УСН на НДС• Устали разбираться в бухгалтерии вместо стратегий🔹 Пишите — сделаем ваш учет прозрачным и автоматизированным!#кейсы