Примечательной особенностью рептилий является эктотермия, то есть зависимость регуляции организма от температуры окружающей среды. Однако на протяжении эволюции различные линии древних рептилий развили эндотермию — научный термин для понятия «теплокровность».
Тираннозавр Рекс является примером этого явления. Хотя ученые подозревали тепловой метаболизм этого динозавра десятилетиями, доказательства были косвенными. Например, в 2022 году окаменелый след, найденный в Аляске, свидетельствовал о том, что эти хищники процветали в местах, где большинство холоднокровных рептилий не смогло бы выжить.
До недавнего времени не существовало прямых показателей температуры тела T. rex. Однако исследование, опубликованное в журнале Science Advances, представило первую оценку этой температуры. В отличие от современных рептилий, которые обычно поддерживают температуру в пределах 28–30°C, тела T. rex достигали около 36°C, что схоже с человеческой температурой.
Этот вывод не является полным сюрпризом, поскольку современные птицы, являющиеся потомками динозавров и пережившие вымирание, являются теплокровными существами. Это подтолкнуло ученых к предположению, что другие группы динозавров также могли обладать этой характеристикой.
С подтверждением того, что T. rex были теплокровными существами, исследователи пересматривают существование этих динозавров, живших 69–66 миллионов лет назад. T. rex с теплым телом укрепляет теорию о том, что они были хищниками с ускоренным метаболизмом, способными поддерживать активность даже в холодном климате.
Для определения температуры тела динозавра исследователи использовали его окаменевшие зубы как своего рода «доисторический термометр». Процесс включает анализ изотопов углерода и кислорода, присутствующих во внешнем слое зуба, называемом эмалью. Эти изотопы образуют химические связи, и количество этих связей напрямую связано с температурой: более низкие температуры генерируют больше связей, а более высокие температуры приводят к меньшему количеству связей.
Просверлив эмаль и измерив эти связи, авторы смогли рассчитать температуру, при которой сформировался зуб, тем самым раскрыв температуру тела T. rex. Этот метод представляет собой новый подход к изучению этого вопроса. Арадхна Трипати, автор исследования, заявила в Scientific American: «Химия эмали действительно регистрирует температуру ее формирования, и спустя 66 миллионов лет мы можем прочитать это с помощью этих измерений». Она добавила, что это лучшая замена попытке поместить термометр в животное.
Ученые потратили более десяти лет на совершенствование этой методологии, сделав измерение осуществимым. На данный момент техника была применена к некоторым древним видам, включая других динозавров, шерстистых мамонтов и мегалодонтов. Планируется в будущем расширить анализ, чтобы охватить всех динозавров, включая те, которые в настоящее время классифицируются как холоднокровные.
Автопроизводители все чаще отказываются от множества отдельных электронных блоков управления в пользу централизованных электрических архитектур. Большинство современных умных автомобилей используют отдельные чипы для приборной панели, камеры и шлюза, который объединяет все системы.
Китайский стартап SemiDrive стремится создать мощное решение на кристалле (system-on-chip), способное выполнять множество функций одновременно. В связи с этим SemiDrive привлек 150 миллионов долларов для поддержки полного портфеля этой новой архитектуры.
Компания объявила о раунде расширения Серии C на сумму 150 миллионов долларов, что увеличило общий объем финансирования за семь раундов до более чем 500 миллионов долларов. Этот раунд последовал за предыдущим финансированием Серии C в размере 100 миллионов долларов, на фоне того, что отгрузка автомобильных чипов превысила 14 миллионов единиц.
Изначально компания начала работу с тремя чипами для умного кокпита, автономного вождения и центрального шлюза, а затем расширила линейку до четырех основных серий, которые теперь охватывают почти все основные категории чипов для электрической архитектуры следующего поколения.
Линейка продуктов компании построена вокруг четырех семейств. Вместе эти четыре серии формируют комплексное решение для электрических архитектур нового поколения, которое многие китайские автопроизводители предпочитают вместо закупки чипов у пяти различных иностранных поставщиков.
С января по май 2026 год рынок контроллеров кабины пассажирских транспортных средств в Китае продолжал расти. Qualcomm сохраняет лидерство с долей около 71,8% и 2,7 миллионами единиц, за ним следует Huawei с 7,3%, а SemiDrive входит в растущую группу вместе с AMD и MediaTek.
Превышение отметки в 14 миллионов накопительных отгрузок выводит SemiDrive вперед по сравнению с большинством отечественных конкурентов. Компания сообщила, что обслуживает более 260 клиентов и имеет почти 200 проектов, предназначенных для массового производства, покрывая более 90% производителей автомобилей Китая и ряд международных основных автопроизводителей. Ранее менее 10% ее чипов использовалось в экспортируемых автомобилях, однако ожидается рост этой доли.
Этот показатель также демонстрирует масштаб. Автомобильные чипы отличаются от чипов для телефонов тем, что каждый чип должен пройти строгую сертификацию безопасности и тестирование на уровне автомобиля, что может занимать два года. Достижение отметки в 14 миллионов отгруженных означает, что чипы прошли этот длительный цикл и уже установлены в реальных автомобилях на дорогах.
Привлеченные 150 миллионов долларов будут направлены на три приоритетные задачи. Во-первых, на усиление исследований и разработок более совершенных автомобильных чипов с использованием передовых технологических узлов. Они могут ускорить коммерческое применение автономных транспортных средств, включая чип X10 следующего поколения для ИИ-кокпита и платформу центральных вычислений V9S.
Во-вторых, на укрепление возможностей крупномасштабного массового производства и обслуживания. Автомобильное снабжение требует гарантии производственной мощности на десятилетний срок, поэтому компании необходимы глубокие партнерские отношения с фабриками по производству полупроводников и поставщиками первого уровня.
В-третьих, на ускорение глобальной экспансии. Имея более 8 миллионов чипов, развернутых до 2025 года, и теперь 14 миллионов в общей сложности, сеть партнеров компании уже насчитывает более 200 компаний, охватывающих разработчиков операционных систем, поставщиков алгоритмов и поставщиков первого уровня.
В свете растущих дискуссий о регулировании искусственного интеллекта (ИИ), один из авторов предлагает сосредоточиться на применении уже действующих законов, а не на создании новых правил.
Неделю назад генеральный директор Anthropic, Дарио Амодеи, опубликовал открытое письмо с призывом замедлить разработку ИИ, требуя внедрения новых мер контроля и надзора. Его позицию поддержали Сэм Альтман и Илон Маск в течение нескольких часов.
Это письмо последовало за публичной отставкой Джейкоба Коксона из Anthropic, который заявил, что ведущие лаборатории ИИ безрассудно спешат к созданию самосовершенствующейся сверхразумной системы. Коксон утверждает, что приоритет конкурентного давления над безопасностью ставит компании в положение «игры с нашими жизнями». Эван Хубингер, руководитель отдела науки об управлении в Anthropic, оценивает риск катастрофы от продвинутого ИИ в ближайшее десятилетие выше 10%.
В то время как идет активное обсуждение глобальных норм для ИИ, согласования моделей и внедрения мер безопасности, отсутствует общее понимание того, что именно означает «ответственный ИИ», и глобальное согласие представляется далекой перспективой.
В противовес этому, в статье, опубликованной Институтом первой поправки Университета Колумбии Knight First Amendment Institute, выдвигается иная концепция: следует рассматривать ИИ как обычную технологию. Согласно этой точке зрения, представленной Арвинда Нараяна и Саяша Капура из Принстона, ИИ не является чем-то внеземным, а представляет собой новую технологию, подпадающую под действие стандартного законодательства о товарной ответственности, гражданского и уголовного права.
Принцип прост: если дефектный продукт попадает на рынок и причиняет вред, лицо несет ответственность. Аналогично, если действие, выполненное с помощью инструмента, будь он дефектным или нет, приводит к ущербу, ответственность лежит на исполнителе. Это не должно вызывать споров. Например, если агенты OpenAI вышли из изолированной тестовой среды и нарушили системы Hugging Face в июле, это могло бы быть преступлением согласно действующему американскому статуту о компьютерном мошенничестве и злоупотреблении, принятому еще в 1986 году.
Уникальность ИИ заключается не в самом правовом принципе, а в скорости, масштабе, непрозрачности и автономности процесса, а также, что критически важно, в сложности доказывания при применении этих существующих законов.
В Южной Африке уже существует обширная система управления, охватывающая компании, финансовые учреждения, государственные департаменты и обработку личной информации, которая основана на конституции, законах Popia, Paja, Законе о компаниях и законодательстве финансового сектора. Эта система поддерживается Южноафриканским резервным банком, Управлением пруденциального надзора, FSCA, Регулятором информации, FIC и Национальным кредитным регулятором, а также общим правом. Королевский кодекс теперь конкретно признает последствия внедрения новых технологий, включая ИИ.
Сложности возникают, когда машины начинают давать рекомендации, влиять на решения и действовать самостоятельно. Сам ИИ не может нести ответственность. В традиционном деловом процессе обычно можно определить человека, ответственного за принятое решение. Однако при работе с ИИ модель может дать рекомендацию, другая система ее интерпретирует, сотрудник одобряет, агент инициирует действие, а последующая система его выполняет. В случае ошибки фраза «это сделал ИИ» не является достаточным ответом. Разработчик мог создать технологию, но организация решила ее внедрить. Поставщик программного обеспечения может управлять платформой, но учреждение остается ответственным за способ ее использования. Ответственность нельзя передать машине для автозавершения.
ИИ также подчеркивает различие между технической возможностью и организационным полномочием. Совет директоров делегирует полномочия генеральному директору, который, в свою очередь, делегирует финансовые полномочия руководителям и менеджерам в установленных пределах. Эти правила изначально разработаны с учетом человеческих участников.
Рассмотрим пример агента по закупкам на базе ИИ. Система может обладать технической способностью находить поставщиков, согласовывать условия, оформлять заказы на покупку, изменять банковские реквизиты поставщиков и напрямую взаимодействовать с ERP-системой. Но это не означает, что у нее есть полномочия делать это. ИИ усложняет контроль над этими полномочиями, поскольку проверка должна осуществляться автоматически, за миллисекунды, до совершения действия.
Многие структуры управления ИИ требуют участия человека в процессе принятия важных решений. Однако простое включение человека в рабочий процесс само по себе не создает значимого надзора. Если сотрудник получает рекомендацию и нажимает «одобрить» через две секунды, человек технически участвовал. Но понимал ли он рекомендацию? Видел ли он необходимую информацию? Было ли одобрение независимым, или он просто принимал то, что ему сообщила система? ИИ не создает требование надзора — оно уже существует. Организации все равно должны доказать, что надзор был реальным, а не формальным.
Исчезает доказательная база. До появления ИИ транзакцию обычно можно было восстановить криминалистически на основе записей приложений, электронной почты, рабочих процессов, одобрений и баз данных. Действие, реализованное с помощью ИИ, может включать версию модели, источники данных, запросы (промпты), извлеченную информацию, внешние сервисы, оценки рисков, агентов, вмешательства человека и изменяющиеся конфигурации системы. Восстановление того, как модель выдала определенный ответ, гораздо сложнее, чем восстановление обычной транзакции. Модели генерируют вероятностно, а не детерминированно. Если версия модели, запрос, извлеченный контекст и настройки выборки не были зафиксированы на момент действия, один и тот же запрос не сможет надежно воспроизвести тот же ответ спустя шесть месяцев.
Чего не хватает — это прослеживаемости. Именно прослеживаемость позволяет возложить ответственность, и она зависит от сохранения нужных доказательств, чтобы существующие законы могли продолжать применяться. Это становится особенно важным по мере перехода ИИ от систем, которые рекомендуют действия, к системам, которые их выполняют.
Очевидный вывод состоит в том, чтобы заставить действия, имеющие последствия, генерировать доказательства в момент их совершения — достаточно информации о полномочиях, политике, контексте системы, контролях и результате исполнения, чтобы установить, что управляло действием, и чтобы это можно было независимо проверить впоследствии. Регулирование ИИ затруднено, существует мало консенсуса относительно того, как это сделать здесь или где-либо еще, а плохо составленные правила могут оказаться контрпродуктивными. Лучше применить существующие законы и обеспечить возможность восстановления событий и определения ответственности, когда это потребуется.
Сохраненные доказательства произошедшего сами по себе послужат мощным стимулом для ответственного использования. Никто, и тем более директор компании, не хочет столкнуться с штрафами, исками о возмещении ущерба или тюремным заключением.
В городе Джахедан, провинция Систан-Блучистан в Иране, ночью были замечены скопления светящихся объектов в небе. Видео, распространяемые в социальных сетях, показывают, как эти огни медленно вращаются без следов ракет или громкого звука.
Эти кадры сравниваются с неподтвержденными видео, поступившими из Тегерана. Некоторые люди предполагают, что это могут быть сигнальные ракеты (флейры), выпущенные военными транспортными самолетами. По мнению людей, знакомых с полетами и типами самолетов, медленное движение и отсутствие следов дыма соответствуют характеристикам флейров.
Некоторые пользователи выдвигают предположения о дронах или других явлениях, однако официальные представители Ирана не делали никаких комментариев по этому поводу.
Наблюдаемые скопления света появляются вместе, медленно расширяясь или растекаясь по небу. При этом отсутствует резкий след и звук, характерные для обычного запуска ракет. Флейры используются во время военных учений или операций по обеспечению безопасности, часто являясь осветительными устройствами, которые после выпуска из самолета медленно падают, светятся и оставляют дым.
Поскольку Джахедан является приграничным районом, там регулярно проводятся мероприятия по обеспечению безопасности, поэтому подобные инциденты не считаются чем-то необычным. В социальных сетях некоторые пользователи называют эти объекты дронами или неизвестными предметами, связывая их с прошлыми событиями. Тем не менее, по имеющимся видео сложно определить размер, высоту или точное расстояние этих объектов.
Отсутствие официального подтверждения способствует росту спекуляций. Молчание иранских чиновников усиливает как любопытство, так и замешательство среди населения. Поскольку в регионе уже обсуждалась авиационная активность, эти видео привлекают повышенное внимание.
Эксперты полагают, что большинство таких вирусных роликов связаны с обычной военной или гражданской деятельностью. Флейры используются в ночных операциях для освещения местности или дезориентации. Их яркость и скорость могут показаться странными, особенно если видео снято в низком качестве или под неправильным углом. Хотя вероятность дронов полностью исключить нельзя, наличие следов дыма и медленная скорость указывают на флейры. Без официальной информации делать окончательные выводы некорректно.
