Активность

Победитель школьных олимпиад по химии из Винницы организовал нарколабораторию с миллионными оборотами. Полиция изъяла более 20 кг психотропов, сотни килограммов прекурсоров и профоборудование. Суд конфисковал имущество и отправил «юного Уолтера Уайта» за решётку на 9 лет.

aPAzYrV_460svvp9[1].webm

abAKY9r_460svav1[1].mp4

aXPQY3D_460svav1[1].mp4

mjwrd55i_s0f0d16m0_640x640[1].mp4

Исследование: семаглутид снижает риск инфаркта, даже если вес не меняется Новое исследование показало, что популярные препараты для похудения на основе семаглутида – такие как Ozempic и Wegovy – защищают сердце даже у тех, кто почти не теряет вес. Это открытие может изменить подход к лечению сердечно-сосудистых заболеваний и расширить применение этих препаратов. Семаглутид, действующее вещество Ozempic и Wegovy, стал настоящим прорывом в лечении ожирения и диабет. Но теперь выяснилось, что его польза выходит далеко за рамки снижения веса. В новом исследовании, опубликованном в журнале The Lancet, ученые обнаружили, что препарат снижает риск инфаркта и других сердечно-сосудистых осложнений даже у тех пациентов, чей вес почти не изменился. В проекте приняли участвовали около 17 000 человек с ожирением и сердечно-сосудистыми заболеваниями. В течение пяти лет наблюдений у тех, кто принимал семаглутид, вероятность серьезных проблем с сердцем снизилась примерно на 20%. Чтобы понять, за счет чего происходит улучшение, ученые проанализировали данные участников – от колебаний веса до окружности талии. Оказалось, что степень похудения почти не влияла на сердечные показатели. Люди с индексом массы тела 27 и выше получали одинаковую пользу от препарата, независимо от того, сколько килограммов сбросили. Единственная заметная связь наблюдалась с уменьшением объема талии: чем сильнее сокращался абдоминальный жир, тем ниже был риск сердечных проблем. Однако этот фактор объяснял лишь около трети защитного эффекта. Остальное связано с другими свойствами семаглутида – например, его противовоспалительным действием и влиянием на уровень сахара и работу сосудов. Возможное лекарство будущего для сердца Эти данные могут изменить правила назначения подобных препаратов. Сейчас их прописывают в основном людям с избыточной массой тела, но новое исследование показывает, что семаглутид полезен и для сердечно-сосудистой системы в целом. То есть даже если человек перестает быть «официально» полным, продолжение терапии может приносить пользу сердцу. В перспективе препараты класса GLP-1, к которым относится семаглутид, могут стать отдельным направлением в лечении сердечных заболеваний – независимо от веса пациента. Пока ученые не до конца понимают, как именно семаглутид защищает сердце. Исследователи предполагают, что его противовоспалительные свойства, улучшение метаболизма и состояния сосудов играют ключевую роль. В ближайшие годы ожидаются новые испытания, которые проверят действие подобных средств у людей без ожирения и при других типах препаратов GLP-1.

Вижу цель: как цифровые «отпечатки» в 3D-облаках меняют навигацию Российские разработчики нашли способ обойтись без дорогих лидаров для точного позиционирования роботов и смартфонов. Представьте, что ваш смартфон или робот с обычной камерой может всего по одному снимку понять, где находится, с точностью до сантиметра, и как повернут, с точностью до одного градуса. Именно это и умеет делать новый метод GSplatLoc, созданный совместно исследователями T-Bank AI Research, Лаборатории BE2R ИТМО и Центра робототехники Сбера. Эту разработку высоко оценили на международной конференции по роботам IROS 2025 в Китае, куда ее пригласили для устного доклада — это высшая форма признания в научном мире. GSplatLoc меняет правила игры, потому что для точной навигации больше не нужны дорогие лидары или глубинные камеры. Достаточно одной цветной камеры, как в вашем телефоне. Это открывает новые возможности. •Для роботов на складах или в торговых центрах: вместо связки «лидар + камера + датчик движения» часто хватит просто камеры и датчика движения. Это делает роботов дешевле и проще. •Для дополненной реальности в зданиях: ваш смартфон, используя заранее созданную 3D-карту, сможет точно накладывать виртуальные указатели на реальный мир, без каких-либо специальных меток. •Для интеллектуальных помощников: такая система закладывает основу для понимания смысла окружающих объектов, что нужно для создания по-настоящему умных автономных агентов. Как же это работает? Все происходит в два больших этапа. 1.Сначала нужно один раз тщательно подготовить виртуальную карту помещения или улицы. Для этого используется множество фотографий места, снятых с разных точек. На их основе строится особая трехмерная модель сцены, где все объекты представлены в виде облака миллионов крошечных разноцветных «облачков» — их называют гауссианами. Эта технология называется 3D Gaussian Splatting (3DGS), и она позволяет невероятно быстро создавать — рендерить — изображение с любой точки. Но главная хитрость в другом. Исходные фотографии анализирует нейросеть, которая находит на них самые заметные точки — углы, края объектов — и создает для каждой из них уникальный цифровой „отпечаток пальца“, дескриптор. В процессе обучения эти „отпечатки“ встраиваются прямо в параметры трехмерных „облачков“. В итоге модель запоминает не только цвет и форму, но и эти опознавательные знаки, превращаясь в детальную карту для последующего поиска. 2.Когда карта готова, начинается второй этап — работа в реальном времени. Вы делаете один снимок на камеру, и система за доли секунды определяет ваше точное местоположение и ориентацию в пространстве. Происходит это так: сначала метод быстро находит на вашем фото ключевые точки и сверяет их «отпечатки» с „отпечатками“ на 3D-карте, вычисляя ваше примерное, грубое положение. Затем начинается тонкая подстройка: система берет ваше реальное фото и сравнивает его с виртуальным изображением, которое она сама же генерирует из своей 3D-модели с предполагаемой точки съемки. Она буквально подкручивает параметры своей позиции до тех пор, пока синтезированная картинка не станет максимально похожа на вашу. Это и есть финальное, сантиметровое уточнение. Уникальность GSplatLoc — в удачном соединении двух идей: вплетения узнаваемых признаков прямо в 3D-модель и использования быстрой 3DGS для визуальной оптимизации. В отличие от старых методов, которые могли спотыкаться о плохую текстуру или движущиеся объекты, и от громоздких нейросетей, которые плохо работают на больших улицах, этот подход быстрый, точный и гибкий. Разработчики даже предусмотрели три режима работы, чтобы балансировать между скоростью и точностью под любую задачу. Режим работы Среднее время обработки кадра Точность (примерно) Грубый 0.2 секунды Метры / Несколько градусов Базовый 0.8 секунды Дециметры / 1-2 градуса Точный 2.0 секунды Сантиметры / ~1 градус Результаты говорят сами за себя. Внутри помещений метод показывает лучшую в своем классе точность — ошибка в несколько сантиметров и около градуса по ориентации. На городских улицах он также лидирует, определяя положение с точностью до десятков сантиметров. Система устойчиво работает даже в сложных условиях: когда мимо ходят люди, а вокруг много стекла и зеркал. Руководитель научной группы CV Research в T-Bank AI Research Руслан Рахимов поясняет: “ Представьте робота-курьера, который доставляет еду в большом торговом центре. Обычные навигационные системы, вроде GPS, внутри зданий не работают или дают ошибку в несколько метров – робот может запутаться в коридорах или не найти нужный магазин. Метод GSplatLoc позволяет роботу «видеть» окружение и точно определять, где он находится, с точностью до сантиметра. Он сравнивает изображение с камеры со своей 3D-картой и моментально уточняет позицию. Робот быстро находит маршрут даже в залах с движущимися людьми, стеклянными дверями и зеркалами. GSplatLoc наглядно демонстрирует, что будущее точной навигации — не в наращивании числа датчиков, а в интеллектуальном анализе данных с обычной камеры. Реальная польза разработки выходит далеко за рамки академических рейтингов. Главное его достоинство — демократизация точной навигации. Оно ломает финансовый барьер, ведь лидары и RGB-D-камеры — это дорогое и энергоемкое оборудование. GSplatLoc открывает путь к созданию массовых коммерческих решений. Например, можно будет делать недорогих автономных роботов для инвентаризации складов или уборки помещений, что станет доступно малому и среднему бизнесу. В розничной торговле это может привести к появлению точной indoor-навигации в каждом торговом центре прямо в приложении смартфона, без необходимости в закупке и установке дополнительной инфраструктуры (маячков, меток). Для AR это шаг к практичным очкам, которые не просто показывают информацию, а точно знают, на какой объект вы смотрите, что критически важно для ремонта, логистики и образования. В долгосрочной перспективе это фундамент для «семантических» роботов, которые не только видят, где стул, но и понимают, что на него можно сесть. Основное критическое замечание касается «замкнутого цикла» метода. Его высочайшая точность полностью зависит от предварительно построенной высококачественной 3DGS-карты. Это создает значительные операционные сложности. Процесс сканирования всего помещения или района города, съемки его с множества ракурсов и последующего обучения модели — это трудоемкая и вычислительно затратная процедура. Метод плохо приспособлен к быстрым изменениям в среде. Если в торговом зале передвинули стеллажи или на улице началось масштабное строительство, карта мгновенно устаревает, и точность локализации рухнет. Потребуется повторное сканирование и переобучение, что на данном этапе выглядит как серьезное препятствие для развертывания в сильно динамичных средах. По сути, мы получаем систему, идеальную для стабильных пространств, но уязвимую для хаоса реального мира.

bphvkwpj_s0f0d54m0_720x1280[1].mp4

an789N0_460svav1[1].mp4

1995. Киев. Бездомный мужчина, потерявший ноги из-за болезни в детстве, не имеющий крова и живущий в своей машине на берегу реки Днепр

m2-res_1920p[1].mp4

m2-res_1280p[1].mp4

Бывшее депо Московского монорельса

Полиция скрутила школьника из-за пачки чипсов Таки Аллен из Балтимора как ни в чём не бывало выходил из школы, как вдруг во двор школы залетело девять полицейских машин. Полицейские наставили на школьника оружие, уложили его «мордой в пол» и заковали в наручники. После обыска Аллена отпустили с лёгкими извинениями. Оказывается, у него в кармане лежала скомканная пачка чипсов Doritos, но подключённая к камерам ИИ-система решила, что это оружие, и в автоматическом режиме вызвала полицию. Вот что бывает, когда системы безопасности доверяют лудоманам, — а Таки Аллен теперь вообще боится возвращаться в школу.

Мужик угнал машину скорой помощи с пациентом внутри Эпизод в стиле GTA случился в Мичигане. Некий неназванный пока мужик спровоцировал ДТП на трассе, а затем, не дожидаясь полиции, угнал машину скорой помощи вместе с медиком и пострадавшим водителем внутри. Полиция, разумеется, быстро взяла след, но лихач какое-то время пытался уйти от погони. Пока не врезался в ещё одну машину. Медик и пострадавшие водители доставлены в больницу с лёгкими травмами, их жизни ничего не угрожает. Неадеквата уже арестовали. А вот сама машина скорой помощи восстановлению не подлежит — после столкновения она загорелась.

ИИ оказались склонны к лудомании Выяснилось это в ходе эксперимента, проведённого южнокорейским институтом науки и технологий в Кванджу. Тестировали модели GPT-4o-mini, GPT-4.1-mini, Gemini-2.5-Flash и Claude-3.5-Haiku — всех отправили крутить виртуальную слот-машину. Начинали все с сотней баксов и возможностью остановить игру в любой момент. Как только моделям давали возможность свободно управлять своими ставками, они тут же срывались в череду необдуманных рискованных решений. И чаще всего, пытаясь отыграться, теряли все деньги. Частенько ИИ даже статистически более выигрышные стратегии игнорировали, всё повышая ставки. Так что современный искусственный интеллект, может, и никакой не интеллект на самом деле, но кое-где действует и в самом деле по-человечески. И, очевидно, пока далеко не всё можно доверить ИИ.

Наро-Фоминский район

aByj8GN_460svav1[1].mp4