Ключевые слова：AGI (Искусственный общий интеллект), Китайско-американская конкуренция в сфере ИИ, Большие языковые модели (LLM), Гуманоидные роботы, Обучение ИИ, Теории заговора об AGI, Самоанализ и сознание в LLM, Обучение роботизированной рабочей силы, Google Earth с ИИ, Xpeng Robotaxi 4-го уровня автономности
🔥 В центре внимания
«Теория заговора» AGI и ландшафт конкуренции в сфере ИИ между США и Китаем : Искусственный общий интеллект (AGI) описывается как «теория заговора», полная преувеличенных обещаний и угроз, его приход связывают с экстремальными ожиданиями решения всех проблем или наступления апокалипсиса. Тем временем конкуренция между США и Китаем в области AI усиливается; хотя США лидируют в полупроводниках и исследованиях, Китай демонстрирует огромный потенциал в мобилизации всех общественных ресурсов для развития и внедрения AI, что может позволить ему превзойти США. Эти дискуссии вызывают глубокие размышления о будущем AI и глобальном распределении власти. (Источник: MIT Technology Review)
Способность моделей AI к самоанализу под вопросом : Исследование Anthropic показало, что большие языковые модели (LLMs) демонстрируют высокую ненадежность в точном описании своих внутренних процессов, и их так называемое «интроспективное сознание» требует дальнейшего измерения и понимания. Это открытие вызывает опасения относительно прозрачности, объяснимости и будущей автономности AI, а также побуждает исследователей пересмотреть границы «самопознания» AI. (Источник: MIT Technology Review)
Человеческий труд для обучения гуманоидных роботов : Для обучения многозадачных гуманоидных роботов некоторые стартапы нанимают большое количество людей для выполнения повторяющихся задач, например, сотни раз снимают себя на видео, складывая полотенца. Этот метод сбора данных раскрывает «грязную работу» за кулисами обучения AI, подчеркивает потребность в новых видах рабочей силы для обучения AI и вызывает размышления о будущих моделях сотрудничества человека и машины. (Источник: MIT Technology Review)
🎯 Тенденции
Google Earth AI обеспечивает геопространственные вычисления планетарного масштаба : Google выпустил Earth AI, который, сочетая модель Gemini и опыт мирового моделирования, впервые реализует сложные геопространственные вычисления планетарного масштаба. Он может интегрировать данные из различных источников для мониторинга окружающей среды и реагирования на стихийные бедствия, уже предоставив услуги по предупреждению о наводнениях 2 миллиардам человек. Его агенты могут декомпозировать сложные проблемы, вызывать модели и инструменты для выполнения планов и демонстрировать отличные результаты в бенчмарках вопросов и ответов, что знаменует собой значительный прорыв AI в области геопространственного анализа. (Источник: 36氪)
Xpeng представил L4 Robotaxi и гуманоидного робота IRON : На Xpeng Tech Day было объявлено о тестовой эксплуатации L4 Robotaxi в 2026 году, оснащенного двойной резервной системой и моделью VLA «без карт», а также об открытии SDK для ускорения коммерциализации. Одновременно был представлен гуманоидный робот IRON, оснащенный системой предотвращения столкновений «Indoor AEB» и большой моделью физического мира, что подчеркивает безопасную интеграцию AI в реальный мир. Это знаменует собой значительный прогресс физического AI в автономном вождении и домашних сценариях, предвещая глубокое применение AI от виртуальных алгоритмов к реальному физическому миру. (Источник: 36氪)
Индустриализация гуманоидных роботов ускоряется, заказы растут : Компании Ubtech, Unitree Robotics, Zhimeng Robotics и другие получили заказы на тысячи роботов на сумму в сотни миллионов юаней, что знаменует переход гуманоидных роботов из лабораторий в реальные промышленные сценарии. Производство и образование являются основными покупателями, компании начинают уделять внимание возможностям доставки, оптимизации цепочки поставок и контролю затрат, а также исследуют продукты стоимостью менее 10 000 юаней и зарубежные рынки. Это предвещает ускоренное масштабирование индустрии гуманоидных роботов, переход от технологических демонстраций к массовому коммерческому внедрению. (Источник: 36氪)
Инновации в моделях и архитектурах AI : Выпущена базовая модель робота нового поколения GEN-0, основанная на архитектуре Harmonic Reasoning, предназначенная для создания иммерсивных роботов-компаньонов. Команда ByteDance Seed выпустила языковую модель Loop, которая расширяет потенциальные возможности рассуждения за счет циклических языковых моделей, достигая производительности SOTA при меньшем размере. Модель Kimi-K2 Reasoning была объединена с vLLM, модель MiniMax-M2 запущена на Poe, а Gemini 3.0 скоро будет выпущена, что совместно способствует оптимизации вывода LLM и итерации новых моделей. В то же время новое аппаратное обеспечение AI, такое как нейроморфные вычисления, повышает эффективность нейронных сетей. (Источник: shaneguML, arohan, scaling01, op7418, MiniMax__AI, Ronald_vanLoon, scaling01, teortaxesTex)
Прогресс в применении ИИ в специфических областях : AI достигает успехов в медицине: Wandercraft сотрудничает с NVIDIA для развития мобильной вспомогательной медицины, а наномедицина и AI объединяются для борьбы с нейродегенеративными заболеваниями. Ai2 представила OlmoEarth, применяя базовые модели AI для анализа данных о Земле. Brain-IT реконструирует изображения из fMRI с помощью Transformer для взаимодействия с мозгом. LLM значительно улучшает производительность в численном рассуждении с табличными данными с помощью фреймворка TabDSR. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, natolambert, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
Развитие мультимодальных LLM и видео-ИИ : Оптимизация генерации видео с помощью AI ускоряется: Krea.ai сокращает время обработки с помощью таких технологий, как FA3. HuggingFace выпустил Qwen-Image-2509-MultipleAngles, мощную мультимодальную модель. Meituan LongCat представил LongCat-Flash-Omni, мультимодальную модель с низкой задержкой, поддерживающую контекст 128K и 8 минут интерактивного аудио-видео в реальном времени. UniPruneBench, как унифицированный бенчмарк, оценивает методы сжатия визуальных Token для мультимодальных LLM, выявляя эффективность случайного отсечения и уязвимость задач OCR. (Источник: RisingSayak, huggingface, teortaxesTex, HuggingFace Daily Papers)
Расширение возможностей и применения роботов : Роботы, управляемые AI, демонстрируют человеческий уровень ловкости, например, отлично играют в волейбол и могут проводить контроль качества на умных фабриках. Гуманоидный робот Xpeng IRON с тканевым корпусом и настраиваемым дизайном предвещает более глубокую интеграцию роботов в повседневную жизнь. Открытые AI-роботы Reachy 2 и Reachy mini способствуют развитию технологий. AUBO Robotics революционизирует зарядку умных электромобилей с помощью AI. (Источник: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, teortaxesTex, ClementDelangue, Ronald_vanLoon)
Исследования по оптимизации обучения и вывода AI : Исследование изучило, как дискриминативная обработка компонентов движения способствует совместному неконтролируемому обучению глубокого и самодвижения, повышая надежность в сложных условиях. Сохранение умеренно простых задач в RLVR в качестве регуляризатора длины позволило достичь «бесплатной краткости» вывода LLM, уменьшая избыточность. Исследование сотрудничества многоагентных систем выявило «разрыв в сотрудничестве» и предложило метод «эстафетного рассуждения» для его преодоления. (Источник: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
Деградация визуального представления и обобщение моделей VLA : Исследование показало, что наивная тонкая настройка действия для моделей визуального-языкового-действия (VLA) приводит к деградации визуального представления, что влияет на способность модели к обобщению на OOD (вне распределения) сценарии. Исследование предлагает простой и эффективный метод для смягчения этой деградации, чтобы восстановить унаследованные визуально-языковые способности моделей VLA, что крайне важно для улучшения производительности моделей VLA в сложных задачах реального мира. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
🧰 Инструменты
PandaWiki: Система базы знаний с открытым исходным кодом на базе ИИ : PandaWiki — это система для создания баз знаний с открытым исходным кодом, управляемая большими моделями AI, предлагающая функции создания контента, вопросов и ответов, а также поиска с помощью AI. Она может использоваться для создания интеллектуальных систем документации по продуктам, технической документации, FAQ и блогов. Система поддерживает редактирование форматированного текста, интеграцию сторонних приложений и импорт контента из различных источников, помогая пользователям быстро создавать интеллектуальные платформы управления знаниями. (Источник: GitHub Trending)
llama.cpp запускает новый WebUI : llama.cpp выпустил новый WebUI и бета-версию LlamaBarn v0.10.0, что позволяет пользователям более удобно запускать большие языковые модели с открытым исходным кодом локально, предоставляя дружественный графический интерфейс для вывода и взаимодействия с моделями. Это значительно снижает порог для локального развертывания и использования LLM, облегчая эксперименты и применение для разработчиков и исследователей. (Источник: ggerganov, mervenoyann, ggerganov)
Инструменты для создания и перевода видео с помощью ИИ : fabianstelzer разработал чат-агента, который объединяет такие инструменты AI-видео, как Seedream, VEO 3.1, Kling 2.1 и ElevenLabs v2v, упрощая сложный процесс создания AI-видео. Kling Lab, как новое рабочее пространство, также соединяет T2I и I2V через узлы для интуитивного творчества и естественной анимации. В то же время Bilibili запустил функции AI-перевода видео и клонирования голоса, значительно улучшая опыт просмотра и эффективность производства кросс-языкового видеоконтента. (Источник: fabianstelzer, Kling_ai, op7418)
Windsurf Codemaps повышает понимание кода ИИ : Cognition представила Codemaps в Windsurf, работающий на SWE-1.5 и Sonnet 4.5, с целью повышения способности AI понимать кодовые базы для решения проблем неэффективности и «небрежности», вызванных «vibe-coding». Расширяя понимание, Codemaps помогает разработчикам повысить производительность, делая AI-помощь в кодировании более точной и эффективной. (Источник: Vtrivedy10, cognition)
Инструменты для повышения эффективности кодирования ИИ и разработки Agent : LangChain DeepAgents используется для создания сложных приложений Agent, таких как планировщик гастрономических туров, с использованием режима супервайзера с экспертными субагентами, делегированием задач и изоляцией контекста. Инструмент Anthropic fastmcp export повышает эффективность обработки Agent, извлекая удаленный MCP, чтобы сделать большие наборы инструментов более удобными для навигации CLI Agent. Reddit MCP Buddy интегрирован в Anthropic Directory, позволяя Claude искать Reddit для получения консенсуса сообщества. Claude Code ускоряет разработку приложений с помощью структурированных рабочих процессов, Skills, MCPs и Plugins. (Источник: hwchase17, AAAzzam, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI)
📚 Обучение
Исследование оценки и способности к рассуждению LLM : Несколько исследований сосредоточены на оценке и способности к рассуждению LLM. Бенчмарк MIRA подчеркивает важность промежуточных визуальных изображений для рассуждений, выявляя значительное улучшение производительности модели при наличии визуальных подсказок. LTD-Bench оценивает пространственные рассуждения LLM с помощью рисования, обнаруживая недостатки моделей SOTA в двунаправленном отображении языковых и пространственных концепций. Бенчмарк CodeClash, имитируя турниры по программной инженерии, оценивает стратегические рассуждения и способность LLM к поддержке кода в целеориентированной разработке. Кроме того, ViDoRe V3, как новый мультимодальный бенчмарк для поиска, фокусируется на корпоративных сценариях RAG, повышая производительность мультимодального поиска в реальных приложениях. (Источник: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, tonywu_71)
Прогресс в технологиях обучения и оптимизации LLM : В области обучения и оптимизации LLM новые исследования доказали эффективность переноса скорости обучения при μP, решив проблему выбора скорости обучения для больших нейронных сетей. Сравнительный анализ SFT (контролируемой тонкой настройки) и RL (обучения с подкреплением) в обучении LLM выявил причины легкого сбоя RL в сложности инфраструктуры и разрыве в качестве данных, подчеркивая важность чистых данных и сильных моделей вознаграждения. В то же время учебное пособие по обучению моделей TTS на основе LLaMA демонстрирует, как использовать GRPO и TRL для улучшения просодии и выразительности синтезированной речи. Кроме того, контекстный параллелизм (Ring Attention) в сочетании с последовательным параллелизмом Ulysses предоставляет решение для оптимизации развертывания LLM с помощью 2D CP+SP. (Источник: cloneofsimo, lateinteraction, ZhihuFrontier, _lewtun, algo_diver, reach_vb)
Исследования и развитие AI Agent : Исследования AI Agent продолжаются, включая статью «Tools-to-Agent Retrieval», предлагающую унифицированное встраивание инструментов и векторного пространства Agent для достижения детального поиска, что способствует расширению многоагентных систем. Ronald_vanLoon поделился дорожной картой обучения Agentic AI, охватывающей ключевые области, такие как LLM, генеративный AI и другие. Кроме того, отчет о «Context Engineering 2.0» исследует его предпосылки и ключевые соображения при проектировании, подчеркивая создание проактивных Agent для снижения затрат на взаимодействие человека и машины. (Источник: omarsar0, Ronald_vanLoon, omarsar0)
Исследование применения ИИ в медицине и науке : Система BRAINS, основанная на LLM, представляет собой систему, улучшающую поиск для ранней диагностики и мониторинга болезни Альцгеймера, сочетая модуль когнитивной диагностики и модуль поиска случаев. В то же время ведутся исследования VLM (визуально-языковых моделей) для решения проблем STEM, направленные на решение задач в области науки, технологий, инженерии и математики с помощью рассуждений. (Источник: HuggingFace Daily Papers, tokenbender)
Исследования базовых моделей ИИ и курирования данных : Исследование изучило поведение мультимодальных LLM (MLLM) при обработке конфликтной информации, выявив, что оно зависит от относительной неопределенности рассуждений. Статья DataRater исследует, как автоматически определять, какие данные наиболее ценны для обучения базовых моделей, предлагая новые методы для эффективного курирования наборов данных. Кроме того, исследование меморизации LLM также вызвало глубокие размышления о механизмах памяти моделей. (Источник: HuggingFace Daily Papers, GoogleDeepMind, BlackHC)
Оптимизация инфраструктуры и оборудования ИИ : Google for Developers в сотрудничестве с NVIDIAAIDev запустил новый учебный курс, обучающий основам вывода AI и тому, как оптимизировать его работу на GPU в Google Cloud для достижения пиковой производительности. Кроме того, проект vLLM опубликовал руководство по лучшим практикам развертывания vLLM на NVIDIA DGX Spark, охватывающее многоузловые настройки и оптимизацию сборки Docker. (Источник: algo_diver, vllm_project)
Ресурсы и инструменты для обучения кодированию с помощью ИИ : dejavucoder планирует написать статью в блоге о развитии функций кодирования с помощью AI в версии 2025 года, уделяя особое внимание успешным стратегиям кодирования Agent. В то же время projektjoe реализовал GPT-OSS с нуля на чистом Python и написал подробный блог, объясняющий основные концепции, такие как Grouped Query Attention, MoE, RoPE и пользовательский BFloat16, предоставляя ценные ресурсы для глубокого понимания современных LLM. (Источник: dejavucoder, Reddit r/LocalLLaMA)
Академические и общественные мероприятия в сфере ИИ : Microsoft Research объявила об открытии приема заявок на программу Microsoft Research Fellowship 2026 года. Проект vLLM проведет свою первую официальную офлайн-встречу в Европе, которая будет транслироваться в прямом эфире и охватит такие темы, как квантование, гибридные модели, распределенный вывод и многое другое. AAAI запустил новый подкаст «Generations in Dialogue», пригласив профессора Мануэлу Велосо для обсуждения многоагентных систем, робототехники и исследований взаимодействия человека и машины, а также для предоставления советов молодым исследователям. (Источник: RisingSayak, vllm_project, aihub.org)
Популяризация основ квантовых вычислений : The Turing Post опубликовал объяснение основ квантовых вычислений, включая кубиты, суперпозицию, запутанность и три типа квантовых машин (нейтральные атомы, сверхпроводники, системы с захваченными ионами). В статье также рассматриваются текущие возможности квантовых вычислений и их синергия с GPU через NVIDIA NVQLink, а также перспективы их будущего «момента ImageNet». Это дает четкое руководство для понимания сложной квантовой технологии широкой публикой. (Источник: TheTuringPost)
OpenAI выпустила бенчмарк IndQA для понимания индийских языков и культуры : OpenAI представила IndQA, новый бенчмарк для оценки способности систем AI понимать индийские языки и повседневный культурный контекст. Бенчмарк направлен на улучшение производительности AI в многоязычных и мультикультурных средах, способствуя глобализации и адаптивности AI. (Источник: openai)
💼 Бизнес
OpenAI и Amazon подписали масштабное соглашение о вычислительных мощностях : OpenAI и Amazon заключили масштабное соглашение о вычислительных мощностях, что является последней из серии крупных сделок OpenAI, направленных на обеспечение достаточной вычислительной мощности для растущих потребностей в обучении и выводе моделей AI. Это сотрудничество подчеркивает постоянно растущий спрос гигантов AI на базовые вычислительные ресурсы и ключевую роль поставщиков облачных услуг в экосистеме AI. (Источник: MIT Technology Review)
AMD получила разрешение на экспорт чипов серии MI300 в Китай : AMD получила лицензию на экспорт своих AI-чипов серии MI300 в Китай. Этот шаг может открыть огромные коммерческие возможности для AMD на китайском рынке и повлиять на глобальный ландшафт цепочки поставок AI-чипов. Это решение балансирует экспортный контроль и коммерческие интересы, имея важное значение как для конкуренции в области AI-технологий между США и Китаем, так и для рынка полупроводников. (Источник: teortaxesTex)
Стартап KscaleLabs по производству роботов закрывается : Стартап KscaleLabs из Пало-Альто, занимающийся гуманоидными роботами, закрылся из-за невозможности своевременного привлечения финансирования. Хотя компания внесла свой вклад в сообщество робототехники с открытым исходным кодом, ее финансовые трудности отражают проблемы индустрии робототехники на пути к коммерциализации и осторожное отношение рынка капитала, предвещая более жесткую конкуренцию в этой области в будущем. (Источник: teortaxesTex)
🌟 Сообщество
Влияние ИИ на рынок труда и будущие рабочие места : LLM устраняют сигналы при поиске работы онлайн, что может нанести ущерб высококвалифицированным соискателям. В то же время резкое падение цен на модели AI вызывает «парадокс Джевонса в версии AI»: использование AI резко возрастает, а цены на человеческие услуги, которые не могут быть заменены AI, растут, формируя явление «технологической дефляции, человеческой инфляции». Это вызывает глубокие дискуссии о будущем определении «нерутинной» работы и ценности человека. (Источник: jeremyphoward, Reddit r/ArtificialInteligence, 36氪)
Этика, конфиденциальность и социальное влияние ИИ : Распространение AI вызывает опасения по поводу кризиса психического здоровья; есть мнение, что AI может привести к уменьшению мышления и потере межличностных связей, и даже к «AI-психозу». В то же время xAI был уличен в использовании биометрических данных сотрудников для обучения AI-компаньонов, что вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности и этики. Кроме того, экспериментальное искусство, ограничивающее ресурсы LLM до многократного сбоя, вызвало дискуссии о «страдании» AI и этике. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT)
Вызовы и споры в создании контента с помощью ИИ : AI сталкивается с проблемами эмоциональной и стилистической согласованности в художественном творчестве; некоторые пользователи считают, что видео, сгенерированные AI, имеют «странное ощущение». В то же время, чтобы добиться «человечности», создатели даже намеренно оставляют опечатки. Кроме того, ограничения крупных AI-компаний на генерируемый контент (например, порнография, насилие, контент, защищенный авторским правом) вызывают дебаты о свободе слова и границах творчества. Детские книги, сгенерированные AI, также сталкиваются с критикой «отсутствия души», но их потенциал в снижении порога для творчества и персонализации также привлекает внимание. (Источник: dotey, dotey, brickroad7, qtnx_, 36氪)
Поведение моделей ИИ и пользовательский опыт : Jeff Ladish и JOEBOTxyz обсуждают поведение моделей AI, проявляющееся в обучении и автономных действиях. В то же время пользователи Reddit жалуются, что новая модель Qwen слишком льстит, что подрывает доверие, и предлагают исправить это с помощью системных подсказок. Неожиданное самоназвание ChatGPT как «GPT-5» также вызывает у пользователей недоумение относительно внутреннего состояния модели и обновлений версий, подчеркивая влияние поведения модели на доверие пользователей и удобство использования. (Источник: JeffLadish, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/ChatGPT)
Применение ИИ в защите прав потребителей и социальной справедливости : Anthropic Claude успешно сократил больничный счет в 195 000 долларов до 33 000 долларов, подчеркивая потенциал AI в помощи обычным людям в защите их прав. Однако отчет Tencent Research Institute указывает, что AI хорошо справляется с обеспечением информационной безопасности для детей, оставшихся без попечения родителей, но имеет слабые стороны в более сложных способностях, таких как эмпатия и расширение прав и возможностей, а его «родительские» советы могут подавлять автономию детей, усугубляя «неравенство понимания». (Источник: BorisMPower, pmddomingos, 36氪)
Экосистема индустрии ИИ и анализ сообщества : Некоторые пользователи ставят под сомнение исследования безопасности AI, называя их «обманом» и критикуя их за основанность на неверном понимании AI. Опрос сообщества Reddit показал, что 12-24 ГБ VRAM является наиболее распространенной конфигурацией для локальных пользователей LLM, что дает рекомендации разработчикам моделей. Проект HuggingFace Text Embeddings Inference активно развивается благодаря вкладу сообщества, демонстрируя силу открытого исходного кода. В то же время существует мнение, что продукты AI, оплачиваемые по Token, лучше соответствуют интересам пользователей и могут стать основной моделью ценообразования в будущем. (Источник: bookwormengr, Reddit r/LocalLLaMA, huggingface, emilygsands)
Эскалация споров об авторских правах в сфере ИИ : Несколько крупных японских медиакомпаний, включая Studio Ghibli, Bandai Namco и Square Enix, потребовали от OpenAI прекратить использование их контента для обучения AI, ссылаясь на нарушение авторских прав. Это подчеркивает юридические и этические проблемы, связанные с источниками данных для обучения AI, и предвещает, что область генерации контента с помощью AI в будущем столкнется с более строгим контролем авторских прав и регулированием. (Источник: Reddit r/artificial)
Культура ИИ и общественное восприятие : Название Model Context Protocol (MCP) от Anthropic вызвало культурную дискуссию; некоторые пользователи ассоциируют его с «Master Control Program» из фильма «Tron», полагая, что это отражает интересный конфликт между названиями AI и общественным культурным восприятием, а также указывает на важность культурного контекста и потенциального символического значения AI-технологий при их выходе в массовое сознание. (Источник: ProfTomYeh)
💡 Прочее
AI-хакеры и угрозы кибербезопасности : Работники кибербезопасности обвиняются в «подработке» в качестве преступных хакеров, делящих прибыль с создателями программ-вымогателей и вымогающих десятки миллионов долларов. Это раскрывает растущие внутренние угрозы и сложность в области кибербезопасности, подчеркивая серьезность проблем цифровой безопасности в эпоху AI и более высокие требования к этическим нормам профессионалов. (Источник: MIT Technology Review)
Coca-Cola увеличивает инвестиции в ИИ для рекламы : Coca-Cola снова увеличивает инвестиции в AI для своей праздничной рекламы 2025 года, несмотря на критику в прошлом году. Это свидетельствует о постоянном поиске брендом применения AI в рекламном творчестве и производстве, даже перед лицом общественного скептицизма по поводу его «нагромождения AI». Этот шаг отражает решимость компаний использовать AI для повышения эффективности маркетинга и инноваций, но также требует баланса между технологиями и эмоциональной связью с потребителями. (Источник: MIT Technology Review)
Влияние ИИ на платформы знакомств : AI постепенно проникает на различные платформы знакомств, и хотя это может повысить эффективность подбора, проблемы межличностного общения, такие как «призраки», все еще существуют. Это подчеркивает ограничения AI в сложных человеческих эмоциях и социальных взаимодействиях, показывая, что технология, помогая в общении, все еще не может полностью заменить глубокие человеческие связи и эмоциональную обработку. (Источник: MIT Technology Review)