Хтось малює архітектуру штучної нейромережі: скільки шарів, як вони з’єднані, за якими правилами міняються зв’язки. А тепер уяви структуру, де ніхто цього не робив. Група випадково з’єднаних вузлів отримує лише прості інструкції – коли і як підсилювати зв’язки між собою – і сама перебудовується у робочу мережу, здатну розпізнавати образи й класифікувати зображення. Саме це показали дослідники з MIT, і результат вони опублікували 9 жовтня в журналі PNAS. Повідомляє T4 з посиланням на news.mit.edu. Сенс тут не в тому, що чергова модель дещо покращила точність. Сенс у тому, що питання “а як взагалі навчається мозок?” раптом отримує підказку з боку машин. Мозок не має розробника у своєму штаті Коли штучний інтелект вчать виконувати завдання, підхід працює блискуче: мережа вчиться розпізнавати зображення, працювати з мовою, писати код. Але Ляо та його колеги з McGovern Institute for Brain Research та K. Lisa Yang Integrative Computational Neuroscience Center (ICoN) застерігають: мережі, спроєктовані людиною від початку до кінця, небагато розкажуть про те, як навчається біологічний мозок. “У мозку немає зовнішнього дизайнера чи архітектора, – каже Ляо. – Мозок мусить організувати себе сам. І нам треба зрозуміти, як прості правила змушують мозок це робити”. Різниця здається філософською, поки не згадаєш практику. Правила, які перебудовують нейронні зв’язки під час навчання тварини, у різних ділянках мозку можуть бути різними – або змінюватися з дорослішанням. Нейронауковці досі намагаються зрозуміти, як ці правила працюють і як їх можуть порушувати старіння чи хвороби. Без цього не буде ні нових терапій і стратегій профілактики, ні робочих нейроінтерфейсів. Тут є нюанс, який легко проґавити. Ляо згадує про розробку інтерфейсів мозок-комп’ютер: вони мають повертати здатність спілкуватися, коли мовні функції втрачені, або давати паралізованим пацієнтам керувати нейропротезами кінцівок. Але жоден із цих пристроїв не працюватиме без знання правил взаємодії між нейронами. “Цього не досягти, просто спроєктувавши схему, яка дуже добре працює”, – каже він. Тобто цінність нейромережі для нейронауки треба міряти не тим, наскільки вона ефективна, а тим, наскільки вона вміє організувати себе – причому не лише зв’язки, а й сам механізм, що ці зв’язки налаштовує. Правило “хто разом палає, той разом з’єднується” Ляо разом із Цзіїнем і Ганом, а також із Поджо та Гартнетт, поставили собі за мету створити й перевірити самоорганізовану обчислювальну мережу, яка вміє вчитися. Структура починається з кількох шарів випадково з’єднаних нейроноподібних елементів. У межах кожного шару до кожного компонента застосовуються ті самі правила про те, як налаштовувати зв’язки. “Вони просто взаємодіють між собою за цим правилом – і розвивають певний тип поведінки”, – пояснює Ляо. Це той самий принцип, який, за уявленнями нейронауки, перебудовує мозкові мережі, коли людина чи тварина навчається з досвіду. Він звучить так: нейрони, які активуються разом, з’єднуються разом. Простою мовою – якщо два з’єднані нейрони спрацьовують одночасно, зв’язок між ними міцнішає. Команда показала, що мережа, керована такими правилами, здатна навчитися розпізнавати патерни й класифікувати зображення. Механізм виглядає так: у моделі з’являються мотиви, що самозбираються за простими правилами, а вже з них будуються функціональні схеми. Це схоже на дитячий конструктор – окремі деталі не мають сенсу, доки з них не складається щось робоче. У міру навчання ці мотиви перебудовувалися за стратегією оптимізації, близькою до тієї, що вбудована в більшість сучасних систем машинного навчання – градієнтного спуску. У ньому зв’язки поступово коригують у відповідь на помилки, щоб покращити результат. І ось найцікавіше. Більшість сучасного ШІ реалізує градієнтний спуск через різновид алгоритму зворотного поширення – і нейронауковці вважають, що мозок навряд чи ним користується. Команда порівняла свою самоорганізовану мережу з мережами, спроєктованими для такого навчання, і виявила: перша показала результат приблизно того ж рівня. Що це означає на практиці Поджо каже, що знайти біологічний аналог зворотного поширення могло б дати значний поштовх і для ШІ, і для нейронауки. “Якщо синаптичні мотиви, які ми пропонуємо, справді використовуються мозком для того, що зворотне поширення робить для штучних мереж, то ми отримаємо сильний зв’язок на рівні фундаментальних механізмів між штучними й природними мережами – між машинами й мозком”, – говорить він. Але тут варто не перебільшувати. Ляо наголошує: самоорганізована мережа не обов’язково вчиться тим самим способом, що й мозок. Це радше критична відправна точка для біологічної правдоподібності. “Самоорганізація – це перший високорівневий каркас, – каже він. – Коли ми впораємося із самоорганізацією як мірилом, тоді можна говорити про наступний крок”. Для тих, хто далекий від нейронауки, це звучить абстрактно, поки не поглянути на наслідки з іншого боку. Головна мета групи – краще зрозуміти мозок. Та ці знання зрештою можуть покращити й системи машинного навчання, давши інженерам змогу створювати мережі, які працюють краще або більш по-людськи. Уявіть алгоритм, який вибудовує власну архітектуру під задачу замість того, щоб чекати, доки інженер вручну підбере кількість шарів і зв’язків. Для задач на кшталт медичної діагностики чи обробки даних із сенсорів це могло б означати менше ручної роботи й більше адаптивності. Щоправда, є й застереження, про яке в таких історіях зазвичай мовчать. Самоорганізація – це не магія й не гарантія, що мережа сама знайде оптимальну структуру за будь-яких умов. Вона працює, бо дослідники заклали правильні прості правила – а отже, пошук цих правил і є справжньою науковою роботою. Нечіткі або хибні правила дадуть мережу, яка або не навчиться, або навчиться небажаному. Тобто людське рішення нікуди не зникає – воно просто зміщується з рівня “намалюй архітектуру” на рівень “сформулюй правило”. Питання, на які шукають відповіді Що таке зворотне поширення і чому мозок ним не користується? Зворотне поширення (back-propagation) – це алгоритм, яким сучасні нейромережі налаштовують свої зв’язки: помилка “прокручується” назад крізь шари, і кожен зв’язок трохи коригується. Нейронауковці вважають, що біологічний мозок навряд чи має такий механізм, бо для нього потрібна інформація, якої нейрони в буквальному сенсі не бачать. Саме тому команда MIT шукала інший шлях – самоорганізацію за простими локальними правилами. Чим самоорганізована мережа відрізняється від звичайної? Звичайну мережу повністю проєктує розробник: структура, кількість шарів, спосіб навчання – усе задано ззовні. Самоорганізована починається з випадкових зв’язків і лише кількох простих інструкцій про те, коли і як їх змінювати. Далі мережа перебудовує себе сама, а механізм, що налаштовує зв’язки, теж виникає в процесі. Це вже можна застосувати в реальних продуктах? Поки що це фундаментальне дослідження, а не готовий продукт. Його цінність – у розумінні механізмів, а не в конкретному застосунку. Але саме такі роботи згодом живлять і нейроінтерфейси, і терапії, і нові підходи до машинного навчання. Чому це важливо для звичайної людини? Бо від розуміння того, як мозок навчається, залежать методики відновлення після інсультів, лікування нейродегенеративних хвороб і робота протезів, керованих думкою. А ще – бо ШІ, який сам вибудовує свою архітектуру, зрештою може виявитися ефективнішим за нинішні моделі, які вручну проєктують під кожну задачу. Ця робота не дає остаточної відповіді на питання, як навчається мозок. Вона пропонує інший спосіб оцінювати моделі – за здатністю організувати себе, а не за ефектністю на тестових даних. І якщо цей критерій приживеться, наступне покоління нейромереж може виглядати зовсім інакше: не намальоване людиною, а вирощене з кількох простих правил. Питання лише в тому, чи готові дослідники віддати машині ту частину роботи, яку досі робили самі – і чи зможуть вони сформулювати правила, які не приведуть до нічого путнього.The post Мережа без архітектора: як штучний інтелект сам будує механізм навчання first appeared on T4 - сучасні технології та наука.

Пластикове вікно може стояти десять років і раптом почати дути. Холод тягне по руці, коли підходиш до підвіконня, а з-під стулки чути ледь помітний свист вітру. Перша думка – міняти вікно. Друга, після підрахунку бюджету, – викликати майстра. Про це пише Pixelinform. І ось що цікаво: у більшості випадків проблема не у склопакеті, не у фурнітурі й навіть не у монтажі. Винен гумовий ущільнювач – та чорна смужка, яку зазвичай ніхто не помічає, поки вона не задубіє. А вирішити це можна за вартість пляшечки гліцерину з найближчої аптеки. Чому ущільнювач сохне і до чого тут гліцерин Гумовий ущільнювач – це суміш каучуку, сажі та пластифікаторів. Саме пластифікатори роблять його м’яким і здатним стискатися під натиском стулки. З часом вони випаровуються. Гума втрачає пружність, стає жорсткою, починає тріскатися – і перестає щільно прилягати до рами. Прискорюють цей процес три речі: ультрафіолет, перепади температур і різні мийні засоби. Якщо на Новий рік хтось протер вікна спиртовим склом, а влітку сонце било прямо в підвіконня – ущільнювач задубіє швидше, ніж мав би. Гліцерин тут працює не як клей і не як герметик. Він діє як пластифікатор, який повертає гумі здатність розтягуватися. Це та сама речовина, що є в основі більшості «кондиціонерів» для гумових деталей, тільки в аптеці коштує копійки. Також гліцерин гігроскопічний – він втягує вологу з повітря, а волога для пересохлої гуми критично потрібна. Як зробити це правильно: покроково Спочатку ущільнювач треба вимити. Це не формальність: якщо на гумі шар пилу, жиру або залишків мастила, гліцерин просто не проникне в поверхню. Тепла вода з краплею рідкого мила, м’яка ганчірка – і пройтися по всьому периметру, включаючи кути, де бруд накопичується найбільше. У жолобках фурнітури теж варто прибрати пісок, інакше він працює як абразив. Далі – суха ганчірка. Ущільнювач має бути сухим, інакше гліцерин розмажеться по воді й не вбереться. Тепер сам гліцерин. Аптечний, рідкий, у пляшечці – той самий, яким змащують п’яти. Наносити ватним диском або шматочком поролону, тонким шаром, без фанатизму. Не треба лити – надлишок збере пил і перетвориться на липку плівку. Особливу увагу приділити кутам стулки й ділянці біля ручки: саме там найчастіше з’являються щілини. Якщо гума вже підсохла, але не порвалася, процедуру можна повторити двічі з перервою в кілька годин. Перший шар вбереться швидко, другий закріпить результат. І ось нюанс, який зазвичай пропускають: гліцерин не застигає, тож ущільнювач залишається злегка зволоженим і збирає пил швидше. Тому раз на два-три тижні процедуру варто повторювати – або хоча б проходитися вологою ганчіркою. Реальна економіка питання Пляшечка аптечного гліцерину коштує в межах 15-30 гривень і вистачає на кілька повних кіл вікон. Нова стрічка ущільнювача – це вже від кількох десятків гривень за метр, і рахувати треба не по одному вікну, а по всіх у квартирі. Заміна стрічки своїми руками – окрема історія. Треба знати точну марку профілю, бо ущільнювачі бувають різних перерізів, і на око тут не вгадаєш. Купиш не той – або не сяде в жолобок, або стулка перестане закриватися. Плюс клеїти потрібно рівно, без натягу й без хвиль, інакше на стиках з’являться щілини. Тут є ще один момент, про який мало хто думає. Навіть задубілий ущільнювач продовжує виконувати свою роботу – просто гірше. А от новий, куплений навмання, може виявитися жорсткішим за старий, бо економні виробники додають більше крейди й менше каучуку. Тож «поміняти на новий» не завжди означає «поміняти на кращий». Коли гліцерин уже не врятує Цей метод працює з еластичністю, а не з фізичними ушкодженнями. Якщо на ущільнювачі видно глибокі тріщини, розриви, він розшаровується або кришиться під пальцями – змащування лише відтягне неминуче. Тут потрібна заміна. Є й інші причини продування, які гліцерином не закриєш. Стулка може просісти на петлях – тоді утворюється нерівномірний зазор, найпомітніший у нижньому куті з боку ручки. Або зносився притискний механізм у фурнітурі, і стулка просто не притискається до рами так, як раніше. Або ж сам профіль деформувався через неправильний монтаж. Є простий тест. Візьми аркуш паперу, затисни його стулкою і спробуй витягнути. Папір має виходити з відчутним опором. Якщо він вислизає легко й без зусиль у кількох місцях по периметру – щілина реальна, і шукати треба саме там. Також варто перевірити, чи не здушило ущільнювач. Буває навпаки: гума в нормі, але вона сплющена настільки, що вже не відновлює форму. Розплющити її гліцерином не вийде. Ще один виняток – балконні двері й вікна на північній стороні. Там ущільнювач сохне швидше через постійну вологість і холод, тож доглядати за ним доведеться частіше, ніж за вікнами в кімнаті. Для українських реалій це особливо актуально: перепади температур між опалювальним сезоном і міжсезонням у нас різкі, а багато вікон ставили ще за старими стандартами. Профілактика гліцерином раз на сезон – це буквально пів години роботи й кілька гривень, які зберігають тепло в квартирі й зайві кубометри газу в бюджеті. Часті запитання Чи можна замінити гліцерин вазеліном або дитячим кремом? Вазелін – це по суті та сама основа, він теж працює, але густіший і гірше проникає в дрібні тріщини. Дитячий крем містить воду й віддушки, які можуть подразнювати гуму – краще не експериментувати. Скільки тримається ефект? Залежить від стану ущільнювача й умов. На відносно свіжій гумі – до кількох місяців. На старій, підсохлій – доведеться повторювати кожні два-три тижні. Гліцерин шкодить пластику профілю? Ні, у звичайних концентраціях він нейтральний до ПВХ. Єдине – не варто залишати надлишок на білому профілі, бо пил на ньому буде помітніший. А якщо вікно однаково продуває після змащування? Тоді причина не в ущільнювачі. Перевір притиск фурнітури та зазори, а якщо стулка просіла – потрібне регулювання петель або виклик майстра. Перед тим як витрачати гроші на новий ущільнювач або тим паче на вікно, витрать 20 гривень і пів години. Пройдися гліцерином по периметру, перевір результат аркушем паперу – і подивись, чи зникне той протяг. У більшості випадків зникає. А якщо ні – то принаймні будеш точно знати, що проблема глибша, і не переплатиш за те, що можна було полагодити ганчіркою. Пластикове вікно продуває? Гліцерин поверне ущільнювачу еластичність читайте на сайті Pixel.inform.

Іноді в квантовій фізиці теорія з'являється задовго до практичного спостереження: у випадку двох теорій, які міжнародна команда під керівництвом дослідників з Каліфорнійського технологічного інституту тепер експериментально перевірила, це сталося на 40 років раніше.Ці теорії відомі як конформні польові теорії (CFT), і вони стосуються математики, що лежить в основі того, що фізики називають універсальністю. Універсальність відбувається, коли різні матеріали починають поводитися подібно поблизу критичних точок, таких як кипіння води або втрата магнітного поля.У 1984 році фізик Джон Карді використав математику CFT, щоб передбачити, що системи на критичних точках поглинатимуть енергію за специфічними, фіксованими патернами. Дослідники порівнюють ці енергетичні патерни з риштованням на драбині.Раніше драбина була теоретичною, але ніколи не спостерігалася або вимірювалася. У своєму дослідженні, опублікованому в Nature, дослідники тепер можуть звітувати про ці енергетичні патерни, як їх видно в квантовому симуляторі."Енергетичні рівні, передбачені цими теоріями, важливі, оскільки вони кодують глибоку інформацію про самі теорії," говорить теоретичний фізик Джейсон Алісеа з Каліфорнійського технологічного інституту."Навіть якщо ми вважали ці теорії правдивими, важливо мати експериментальне підтвердження, щось, що можна перевірити. Бачити, як ці передбачення здійснюються, - це прекрасна річ."У симуляторі, який працює як спрощений, спеціально розроблений квантовий комп'ютер, дослідники використовували атоми стронцію, затримані та розташовані за допомогою лазерного світла.Окремі лазери потім використовувалися для збудження атомів у високі енергетичні стани, звані станами Ридберга, які збільшують взаємодію між атомами.Отримавши ланцюг атомів, що поводиться як єдине ціле через ці посилені взаємодії, його налаштували, щоб наблизитися до критичної точки.У цей момент атоми були збуджені шляхом модуляції лазерів на різних частотах, що виявило 'рівні' енергетичної драбини.Енергетичні патерни відповідали передбаченням як для Ізінг-точки, так і для трикритичної точки, двох критичних точок, які команда хотіла дослідити."Ми повторили експеримент на ланцюгах до 35 атомів, і рівні виявилися такими, як передбачено конформною польовою теорією Ізінга: спектри злилися в одну універсальну криву після масштабування за розміром," говорить фізик Сянкай Сун з Каліфорнії."Потім ми налаштувалися на трикритичну точку і виміряли найнижчі рівні її відмінного спектра, які виявилися в різних співвідношеннях, передбачених теорією."Це дає вченим щось, на чому можна експериментувати, проводячи подальші дослідження CFT. Це допоможе вивчити, як матеріали поводяться на квантових критичних точках, при температурах, близьких до абсолютного нуля.Дослідники вважають, що той же підхід може бути корисним у багатьох інших квантових критичних точках, можливо, там, де CFT не так точно передбачає, чого очікувати."Що мене захоплює, так це те, що техніка не вимагає знання відповіді заздалегідь," говорить фізик Мануель Ендрес з Каліфорнії. "Тут ми могли перевірити наші вимірювання проти точних передбачень.""Наступний крок - націлити це на системи, де ніхто не знає кількісної реакції системи - включаючи режими, які класичні комп'ютери не можуть досягти."Окрім підтвердження того, що ми думали, що знаємо про CFT і роботу Джона Карді, дослідження демонструє, що компоненти квантових комп'ютерів можуть бути корисними для наукових досліджень навіть до того, як повноцінні квантові комп'ютери з'являться.Схожа квантова платформа в тій же лабораторії нещодавно змогла затримати 6 100 атомів в масиві, що значно перевищує 35, необхідні тут.Майбутні дослідження можуть розглядати не лише один ряд атомів, а й атоми в решітках."Наші нові інструменти запозичують з платформ квантових комп'ютерів," говорить Сун. "Протягом останніх 10 років люди вчилися контролювати ці системи, і тепер ми досягли того моменту, коли можемо використовувати їх для фундаментальних фізичних досліджень."Цікавий фактДослідження, яке підтвердило ці теорії, може мати значний вплив на розвиток квантових комп'ютерів, які вже зараз використовуються для наукових досліджень.

Звичайна трава може вирішувати долю цілих піщаних дюн. Дослідження узбережжя Нідерландів показало: густі зарості затримують пісок і допомагають дюнам рости, тоді як ділянки з рідкою рослинністю поступово втрачають його. Найгірше те, що після певного рівня пошкодження дюна може вже не відновитися самостійно. Чому одні дюни ростуть, а інші зникають? Учені з Утрехтського університету та Королівського нідерландського інституту морських досліджень проаналізували аерофотознімки трьох молодих дюнних систем. На одній із ділянок зміни відстежували протягом десяти років, виявивши понад 10 000 рослинних плям. Механізм виявився досить простим. Трава затримує пісок, який переносить вітер, а часткове засипання піском стимулює її ріст. Що густіша рослинність, то більше піску вона здатна втримати. Згодом великі дюни накопичують дедалі більше піску, розростаються та зливаються між собою. Менші утворення при цьому можуть скорочуватися або зовсім зникати. Небезпечна межа: коли дюна вже не відновиться Найважливіше відкриття стосується щільності рослинності. Дослідники помітили, що ділянки з достатньою кількістю трави переважно накопичували пісок, а місця з рідкими заростями — втрачали його. Це створює замкнене коло: менше трави — менше затриманого піску, а отже, ще гірші умови для збереження дюни. Витоптування рослин або невелика западина, утворена вітром, потенційно можуть запустити такий процес. За висновками авторів, після перетину критичного порога рослинного покриву пошкоджена ділянка може не відновитися самостійно. Водночас густіші зарості поруч здатні затримувати пісок, який залишають ділянки, що руйнуються. Чим це загрожує узбережжям? Прибережні дюни допомагають захищати берег, тому розуміння механізмів їхнього росту важливе для збереження узбережжя. Однак досліджені ділянки розташовані на широких нідерландських пляжах із відносно невеликою ерозією та порушеннями. На інших узбережжях результати можуть відрізнятися залежно від рослинності, вітру й людської діяльності. Дослідження опублікували в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences. Його головний висновок: щоб зберегти дюни, недостатньо просто чекати, поки природа все виправить. Іноді вирішальне значення має те, чи залишилося на піску достатньо трави.

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Кому доступний Gemini 4 Argon просто зараз?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "У застосунку Gemini - підписникам Google AI Pro та AI Ultra. У десктопному Antigravity, Antigravity CLI, AI Studio та Android Studio (Canary) для доступу потрібен саме тариф AI Ultra." } }, { "@type": "Question", "name": "Скільки коштує Argon у Gemini API?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Вступна ціна - 2 долари за мільйон вхідних токенів і 10 доларів за мільйон вихідних. Вона діє до 30 листопада 2026 року, після чого ціна зростає до 4 і 20 доларів відповідно." } }, { "@type": "Question", "name": "Які моделі можна обрати в застосунку Gemini?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Підписники AI Pro та AI Ultra бачать у виборі моделей 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro та 4 Argon." } }, { "@type": "Question", "name": "Чи можна отримати топовий доступ безкоштовно?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Так, для науковців. Google пропонує 10 000 дослідників найвищий рівень використання в Antigravity безкоштовно на 6 місяців, заявки вже відкриті." } }, { "@type": "Question", "name": "Чи можна кодувати прямо в застосунку Gemini?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Так, принаймні на macOS: завдяки покращенням у програмуванні Google дозволяє перемикатися між чатом і кодуванням, з прямим доступом до агентного інтерфейсу Antigravity." } } ] } Ще в кінці вересня Google анонсував Gemini 4 Argon, але тоді модель дісталася лише тим, хто платить найдорожче. Тепер планка впала на щабель нижче – нова модель почала розгортатися в застосунку Gemini, у середовищі Antigravity та ще кількох продуктах компанії. І тут є нюанс, який визначає, побачите ви Argon у себе чи ні. Повідомляє T4 з посиланням на 9to5google.com. Головне: у самому застосунку Gemini доступ до Gemini 4 Argon відкрили для підписників Google AI Pro і AI Ultra. Раніше, одразу після анонсу, модель давали тільки на тарифі Ultra, який стартує від 99,99 долара на місяць. Тепер просунутий рівень підписки теж отримує Argon – і це суттєво змінює розклад для тих, хто не готовий платити за топовий тариф. Що саме змінилося в застосунку Gemini Фото: 9to5google.com Google обіцяє “передові міркування та покращену продуктивність у складних робочих процесах” – формулювання типове для пресрелізів, але за ним стоїть конкретна механіка. Оскільки продуктивність Argon у програмуванні зросла помітно, Google дозволяє користувачам перемикатися між чатом і кодуванням прямо в застосунку Gemini для macOS. Тобто ви маєте прямий доступ до агентного середовища програмування Antigravity у споживчому клієнті – можна будувати застосунки, вебдосвіди та інші речі, не виходячи з чату. Друга зміна – новий перемикач у головному вікні чату, який дозволяє перейти від звичайного спілкування до завдань (раніше ця функція називалася Spark). І ось що цікаво з погляду практики: у виборі моделей підписники AI Pro і AI Ultra тепер бачать одразу 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro та 4 Argon. Чотири моделі на вибір в одному меню – це вже не “одна розумна відповідь на все”, а набір інструментів під різні задачі. Швидкі й дешеві Flash-версії для рутини, Pro і Argon – для складного. Підписники AI Pro та AI Ultra також отримують доступ до Gemini 4 Argon у режимі AI Mode. Antigravity, AI Studio і Android Studio: де потрібен Ultra А ось тут починається розшарування, яке легко пропустити. У десктопному застосунку Antigravity та в Antigravity CLI нова модель вимагає саме AI Ultra. Те саме стосується доступу до Argon в AI Studio та Android Studio (у каналі Canary). Тобто застосунок Gemini – це “двері” для ширшого кола платників, а от інструменти для розробників залишилися привілеєм топового тарифу. Google поділився прикладами того, як Argon використовували у внутрішній версії Antigravity – згадуються Chrome, Gemma, YouTube та інші продукти компанії. Це радше сигнал, ніж технічна деталь: компанія показує, що модель уже в бою на власних великих проєктах. API, ціни й пастка з дедлайном Для тих, хто будує щось на API, найважливіше – цифри. Argon доступний у Gemini API за вступною ціною: 2 долари за мільйон вхідних токенів і 10 доларів за мільйон вихідних. Але ця ціна діє лише до 30 листопада 2026 року. Далі тариф зростає вдвічі – 4 долари за мільйон вхідних і 20 доларів за мільйон вихідних. Порахуйте на прикладі. Якщо ваш сервіс щомісяця згодовує моделі 500 мільйонів вхідних токенів, то зараз це 1000 доларів на місяць, а після 30 листопада – вже 2000. Різниця, яку варто закласти в бюджет заздалегідь, а не виявити в січні. Саме тому вступна ціна – це не просто знижка, а тестовий період: є кілька місяців, щоб перевірити юзкейс і вирішити, чи варта модель повної ціни. 10 000 науковців отримають безкоштовний топовий доступ Наукова частина виглядає найцікавіше. Google пропонує 10 000 науковців “найвищий рівень використання в Google Antigravity безкоштовно на 6 місяців”. Заявки вже відкриті. По суті, це доступ до інструменту, який інакше вимагає підписки AI Ultra – а це сотні доларів на місяць. Для дослідницької групи з обмеженим грантовим бюджетом така різниця відчутна. Але є застереження, про яке зазвичай не пишуть у пресрелізах. Безкоштовний доступ не означає безкоштовних обчислень “назавжди”: через пів року доведеться або платити, або переїжджати на інший інструмент – а це час і робота з перенесення. Якщо для лабораторії Antigravity стане частиною щоденного процесу, шість місяців пролетять швидко, і питання бюджету постане гостро. Окремо варто відзначити те, що для українських розробників і дослідників ці новини означають не лише вибір інструменту, а й питання оплати: підписки Google та витрати на API прив’язані до долара, тож планувати витрати варто з урахуванням курсу та умов доступу до платіжних сервісів. Що це означає на практиці Для звичайного користувача AI Pro головний висновок простий: у застосунку Gemini з’явилася модель, яку ще місяць тому давали лише за найдорожчим тарифом. Варто зайти у вибір моделей і перевірити, чи є там 4 Argon – якщо так, можна спробувати його на реальній задачі, а не на демо. Найкращий тест – узяти щось із власного життя: розібрати великий документ, написати скрипт для рутинної операції або доробити дрібний застосунок. Різниця між моделями відчувається саме на складному, а не на “привіт, як справи”. Для розробника ж ключове питання – не “яка модель розумніша”, а “коли зросте ціна”. Вступний тариф до 30 листопада 2026 року – це вікно, щоб вирішити, чи залишається Argon у вашому продукті. А ви вже прикинули, у скільки обійдеться подвоєння тарифу для вашого проєкту? Часті питання Кому доступний Gemini 4 Argon просто зараз? У застосунку Gemini – підписникам Google AI Pro та AI Ultra. У десктопному Antigravity, Antigravity CLI, AI Studio та Android Studio (Canary) для доступу потрібен саме тариф AI Ultra. Скільки коштує Argon у Gemini API? Вступна ціна – 2 долари за мільйон вхідних токенів і 10 доларів за мільйон вихідних. Вона діє до 30 листопада 2026 року, після чого ціна зростає до 4 і 20 доларів відповідно. Які моделі можна обрати в застосунку Gemini? Підписники AI Pro та AI Ultra бачать у виборі моделей 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro та 4 Argon. Чи можна отримати топовий доступ безкоштовно? Так, для науковців. Google пропонує 10 000 дослідників найвищий рівень використання в Antigravity безкоштовно на 6 місяців, заявки вже відкриті. Чи можна кодувати прямо в застосунку Gemini? Так, принаймні на macOS: завдяки покращенням у програмуванні Google дозволяє перемикатися між чатом і кодуванням, з прямим доступом до агентного інтерфейсу Antigravity. Найцікавіше тут навіть не сам Argon, а те, як швидко Google перетасовує рівні доступу: те, що вчора було ексклюзивом за 99,99 долара, сьогодні вже на середньому тарифі, а завтра – питання часу. Тож якщо ви досі вагалися, чи варта підписка AI Pro своїх грошей, можливість покрутити Argon у звичайному чаті – непоганий привід перевірити це на власних задачах.The post Gemini 4 Argon виходить у застосунку Gemini: що змінилося для підписників first appeared on T4 - сучасні технології та наука.

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "А якщо смажити без олії?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Тоді калорійність лишається низькою. Але текстура буде іншою, і частина вітамінів усе одно втратиться через високу температуру. Компроміс, але цілком робочий." } }, { "@type": "Question", "name": "Скільки олії можна на вечерю?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Одна чайна ложка - це близько 40 ккал. Ось це і є розумна межа. Усе, що більше, - вже не про легку вечерю." } }, { "@type": "Question", "name": "Чим замінити смаження, якщо немає духовки?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Пароварка або сковорода з товстим дном і кришкою. Овочі готуються у власному соку, олія практично не потрібна." } }, { "@type": "Question", "name": "Чи можна смажити овочі вдень, а не ввечері?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Можна - вдень метаболізм активніший, і жир витрачається охочіше. Але загальна кількість олії однаково має значення, тож правило про ложку нікуди не зникає." } } ] } Уявіть звичайний вечір: хочеться чогось легкого, тому на сковорідку вирушають кабачки. Здається, ну які там калорії – самі овочі й крапля олії. А тепер уявіть, що ця “крапля” насправді вимірюється двома столовими ложками, а кабачок поводиться як губка. Знайома картина? Тоді є неприємна новина: вечеря, яку ви вважаєте дієтичною, за калорійністю може дорівнювати стейку. Тільки без білка. Про це пише Pixelinform. Чому овочі на вечерю так жадібно тягнуть олію Секрет простий, і він не в якійсь магії сковорідки. Овочі – це переважно вода плюс целюлоза. Коли вони нагріваються, вода випаровується, а в звільнені пори затягується олія. Що довше смажите, то більше вона вбирається. Ось тут і криється головний нюанс, про який мало хто замислюється. Баклажан – абсолютний рекордсмен. Розрізали, кинули на сковороду, налили олії – і він утягнув її за якихось 40 секунд. Долили – утягнув ще. І так по колу, поки не здасться, що страва готова. Кабачок трохи скромніший, але теж не відстає. Якщо чесно, це виглядає майже як фокус – але фокус, за який платить ваша талія. Конкретика така: баклажан вбирає до 30% олії від власної ваги, кабачок – до 20%. Тобто 200 г овочів можуть забрати 40-60 мл олії. Це не жарт і не перебільшення – це фізика. Математика, яку ви не рахуєте Одна столова ложка рослинної олії – це приблизно 120 ккал. Дві – уже 240. А самі кабачки? Усього близько 20 ккал на 100 г. Тобто на тарілці лежить продукт, який ви щиро вважаєте легким, а насправді вечеря з “простих овочів” тягне на 400-500 ккал. І ось що цікаво: багато хто помічає, що після смажених овочів з’являється важкість – майже як після м’яса. Це не збіг. Нічний метаболізм сповільнений на 20-30%, тож жир з олії ввечері не так активно витрачається, як удень. Простіше кажучи, овочі на вечерю зі сковорідки – це вже не зовсім овочі. Це овочі плюс олія, і саме олія тут вирішує все. Що ще втрачається, крім легкості Справа не лише в калоріях. При 180°C вітамін C руйнується за якихось 5 хвилин, вітаміни групи B – частково, а антиоксиданти в помідорах і перці втрачаються на 30-40%. Тобто ви одночасно і додаєте зайві калорії, і забираєте в овочів частину їхньої користі. Порівняйте способи приготування за тим, скільки вітамінів лишається: пар зберігає близько 90%, запікання – 75-80%, а смаження – лише 50-60%. Різниця відчутна, особливо якщо овочі на вечерю – ваша щоденна звичка. Як готувати овочі на вечерю, щоб вони лишалися легкими Найпростіший шлях – запікання. Духовка на 200°C, противень із пергаментом, овочі нарізані кубиком приблизно 2×2 см, 20 хвилин. Олії або зовсім немає, або одна чайна ложка на всю порцію. Пар – ще один варіант, який багато хто недооцінює. Пароварка або звичайне сито над каструлею: 10-15 хвилин, і вітаміни на місці, а олія взагалі не потрібна. Гриль теж працює – на решітці чи сковороді-гриль овочі підгорають, але жир не вбирають. А якщо все ж хочеться смаженого? Тоді антипригарна сковорода й одна капля олії. Або взагалі без неї. Різниця у смаку є, але вона не варта зайвих 200 ккал щовечора. Окремий лайфгак для тих, хто звик саме до сковороди: сковорода з товстим дном і кришкою. Овочі тушкуються у власному соку – текстура м’яка, олії мінімум. Для українських реалій, де духовка є не в кожній оселі, а часу ввечері обмаль, це часто найпрактичніший варіант. Часті запитання А якщо смажити без олії? Тоді калорійність лишається низькою. Але текстура буде іншою, і частина вітамінів усе одно втратиться через високу температуру. Компроміс, але цілком робочий. Скільки олії можна на вечерю? Одна чайна ложка – це близько 40 ккал. Ось це і є розумна межа. Усе, що більше, – вже не про легку вечерю. Чим замінити смаження, якщо немає духовки? Пароварка або сковорода з товстим дном і кришкою. Овочі готуються у власному соку, олія практично не потрібна. Чи можна смажити овочі вдень, а не ввечері? Можна – вдень метаболізм активніший, і жир витрачається охочіше. Але загальна кількість олії однаково має значення, тож правило про ложку нікуди не зникає. Найпідступніше в смажених овочах те, що вони виглядають як дієтична страва. І поки на тарілці лежить щось зелене й барвисте, здається, ніби все під контролем. А насправді рішення ухвалюється на секунду раніше – коли рука тягнеться до пляшки з олією. Тож питання не в тому, чи корисні овочі. Питання в тому, скільки олії ви наливаєте, коли думаєте, що наливаєте трошки. Стаття має ознайомлювальний і довідковий характер, вона не є медичною рекомендацією. Якщо потрібна медична консультація чи встановлення діагнозу – звертайтеся до кваліфікованого лікаря. Чому смажені овочі на вечерю – це масляна бомба, а не легка страва читайте на сайті Pixel.inform.

Volkswagen переживає непростий період: покупці купують менше автомобілів бренду, а попит на його електрокари теж помітно просів. Масштаб падіння вже відображається у статистиці — компанія продає менше машин, ніж звикла, і змушена пристосовуватися до нової реальності. Мінус 19,3% за квартал У третьому кварталі 2026 року Volkswagen продав 946 600 автомобілів — на 19,3% менше, ніж за аналогічний період минулого року. Компанії навіть не вдалося подолати звичну позначку в мільйон машин за квартал. За перші дев’ять місяців року продажі сягнули 3,014 млн автомобілів. Це на 13,7% менше, ніж за той самий період 2025 року, коли було реалізовано 3,493 млн машин. Електрокари теж втрачають покупців Не краща ситуація й у сегменті електромобілів. У третьому кварталі Volkswagen продав 73 900 електрокарів проти 95 200 роком раніше. Загалом за січень — вересень 2026 року компанія реалізувала 212 200 електромобілів. Для порівняння, за аналогічний період 2025-го було продано 287 900 машин. Падіння становить 26,3% — майже вдвічі більше, ніж скорочення загальних продажів за дев’ять місяців. Volkswagen готується до нової реальності Такі результати пояснюють, чому концерн переглядає виробничу стратегію, зокрема розглядає скорочення кількості заводів і моделей. Компанія, схоже, більше не розраховує на швидке повернення до колишніх обсягів продажів і прагне пристосуватися до нижчого попиту. Чи стане це початком тривалого спаду для Volkswagen, покаже час. Але цифри вже свідчать: навіть один із найбільших автовиробників Європи не застрахований від різкого охолодження автомобільного ринку.

Jaguar представив свій новий електричний автомобіль Type 01, і він вже привернув увагу понад 50 000 людей по всьому світу. Близько 80% з них ніколи раніше не володіли автомобілем цієї марки.Керуючий директор Rawdon Glover зазначив, що ці реєстрації дозволяють Jaguar інформувати потенційних покупців про розвиток електричного майбутнього компанії. Хоча це лише вираження інтересу, різноманітність людей, які підписалися, свідчить про те, що бренд досягає нової аудиторії.Type 01 — це перший серійний автомобіль нової ери Jaguar, чотиридверний електричний GT, який був представлений цього місяця. Він виводить Jaguar на більш ексклюзивний сегмент розкішного ринку, з суттєвими змінами в дизайні та позиціонуванні.Цей перехід триває вже деякий час. Jaguar F-TYPE ZP Edition став останнім автомобілем з двигуном внутрішнього згоряння, а концепт Type 00 задав новий напрямок дизайну для електричної лінійки.Jaguar усвідомлює, що цей напрямок може не сподобатися всім. Їх пріоритет — створювати автомобілі, які хоче менша, але заможніша аудиторія, навіть якщо це означає втрату покупців, які віддавали перевагу старій формулі.Інший покупець для іншого JaguarЦільова аудиторія — це молодші, заможніші люди, які цінують унікальний дизайн, технології та індивідуальність. Jaguar прагне вийти за межі звичної конкуренції з BMW, Mercedes-Benz та Audi, намагаючись зайняти більш ексклюзивну нішу, яку займають такі бренди, як Bentley.Це супроводжується певними ризиками. Glover раніше оцінював, що до 85% існуючих клієнтів можуть шукати інші варіанти, оскільки Jaguar переходить на більш дорогі електричні моделі.Компанія покладається на значний приплив нових покупців. Близько чотирьох з п'яти реєстрацій надходять від людей, які не є частиною її традиційної клієнтської бази, що є обнадійливим, хоча це ще не доводить, що ці люди куплять автомобіль.Jaguar дотримується стратегії виключно електричних автомобілівНезважаючи на спекуляції щодо повернення до двигунів внутрішнього згоряння, заявлений напрямок Jaguar залишається в межах виключно електричної розкішної лінійки.Бензинові двигуни та гібриди надавали б покупцям більше вибору, але також змінили б стратегію, на якій базується перетворення бренду. Поки що Jaguar зобов'язується дотримуватися цього плану.Type 01 стане першим значущим показником того, чи може поєднання електричної потужності, унікального стилю та вищої ціни підтримати бізнес, яким хоче стати Jaguar.Інтерес обнадіює, але замовлення матимуть більше значенняGlover вважає, що рання реакція є підтримкою переходу Jaguar на більш високий ринок. Реєстрації показують, що повторний запуск привернув увагу за межами традиційної аудиторії.Перетворення цієї уваги на продажі — це складніше завдання. Type 01 виходить на набагато дорожчий ринок, ніж моделі, такі як XE та XF, де покупці очікують, що досвід володіння виправдає ціну так само, як і сам автомобіль.Jaguar переконав тисячі людей стежити за своїм наступним етапом. Його справжнє випробування — переконати достатню кількість з них придбати автомобіль.Цікавий фактJaguar був заснований у 1935 році і спочатку спеціалізувався на виробництві мотоциклів, перш ніж перейти до автомобілів.

Apple провела сьогоднішню презентацію під гаслом «Welcome Home» і зосередилася не на iPhone чи Mac, а на пристроях для розумного дому. Компанія показала новий домашній хаб, оновлену колонку та медіаприставку з розширеними можливостями Siri. Головною новинкою став HomeView — розумний центр керування домом із 7-дюймовим дисплеєм. Пристрій допоможе контролювати сумісні гаджети, переглядати зображення з камер і користуватися функціями Apple Intelligence. Стартова ціна у США — $299. Водночас у Європейському Союзі пристрій поки не продаватимуть через обмеження доступності Siri AI. Також Apple представила HomePod mini 2 за $149. Оновлена колонка отримала вдосконалені аудіоможливості, нові кольори та майбутню підтримку Siri AI через програмне оновлення. Ще один анонс — Apple TV 4K нового покоління. Приставка підтримуватиме Siri AI для пошуку фільмів і серіалів, матиме вбудовані мікрофони для голосового керування та дозволить створити об’ємне звучання за допомогою чотирьох колонок HomePod. Ціна у США — $299, а продажі стартують 13 листопада. Крім пристроїв, Apple анонсувала Home Collection — набір камер, термостатів і розумного замка, створених спільно з LG та Schneider Electric. Більшість аксесуарів з’явиться у продажу в грудні. Схоже, Apple вирішила серйозно розширити свою екосистему за межі смартфонів і комп’ютерів, зробивши розумний дім одним із головних напрямів розвитку.

Маленький мікроб, виявлений у морському планктоні, має один з найменших геномів серед усіх відомих організмів, і це ставить під сумнів визначення "життя" у біології.Команда дослідників, яка вперше натрапила на цей мікроб, навіть не шукала його.Вони збирали одноклітинний планктон, Citharistes regius, що плаває у поверхневих водах біля узбережжя Сімода в Японії.Citharistes regius виживає завдяки фотосинтезуючим ціанобактеріям, і дослідники вивчали генетичний матеріал цих бактерій, щоб краще зрозуміти, як виникла ця симбіоз.Серед виявлених геномів був дивний, маленький фрагмент генетичного матеріалу, що складається всього з 238 тисяч пар основ (kbps) ДНК: цього, як ми знаємо, недостатньо для підтримки життя.У новій статті, опублікованій у Current Biology, міжнародна команда біологів і комп'ютерних вчених описала цю загадкову істоту.Вони назвали його Sukunaarchaeum mirabile, на честь шінтоїстського духа, відомого своїм малим розміром і силою.Цей мікроб є представником домену архей. Археї довгий час плутали з бактеріями, оскільки, як і бактерії, вони одноклітинні, а їх ДНК не упакована в мембранний ядро.Але археї мають відмінну еволюційну історію від бактерій і багато унікальних ознак.Археї завжди досить маленькі, але Sukunaarchaeum mirabile встановлює новий рекорд. Вчені ніколи раніше не бачили архею з таким маленьким геномом.Є віруси з геномами більшими за цей мікроб, деякі з яких досягають 730 000 пар основ або навіть 2,5 мільйона. І за загальноприйнятими визначеннями, ці віруси навіть не вважаються живими істотами, оскільки у них немає власного метаболізму.Sukunaarchaeum майже не має всіх генів, необхідних для підтримки свого метаболізму, тому, коли попередня версія статті була опублікована в 2025 році, ми повідомляли, що мікроб веде "вірусоподібне" існування."Практично повна відсутність впізнаваних метаболічних шляхів у Sukunaarchaeum свідчить про те, що він не може підтримувати себе самостійно і не надає очевидної метаболічної вигоди своєму господарю," пояснюють дослідники.Але остаточна версія статті відкидає цю аналогію, ймовірно, щоб уникнути плутанини щодо справжньої таксономічної класифікації мікроба."Ключ до визначення життя полягає в тому, чи може щось самостійно відтворюватися," пояснює молекулярний біолог Торстен Аллерс з Університету Ноттінгема."Це захоплююче відкриття надає нові підказки про те, наскільки простим може бути живий клітина, залишаючись здатним до відтворення та підтримки своєї генетичної інформації."Єдині інші організми з меншою кількістю ДНК, ніж Sukunaarchaeum, - це бактерії, які стали настільки залежними від симбіотичного господаря, що майже втратили свою ідентичність як окремий організм.Це може пояснити, як виникли більш складні клітини, включаючи наші власні.Наприклад, це пояснює, чому наші мітохондрії мають свій окремий набір збереженої ДНК: вільно живучі бактерії, кажуть вчені, потрапили всередину еукаріотичних клітин, і 1,5 мільярда років потому вони все ще там, тепер є невід'ємною частиною нас.Можливо, Sukunaarchaeum mirabile, який вчені знають лише через його геном і ще не бачили під мікроскопом, також перебуває в процесі злиття зі своїм господарем.Але для взаємної вигоди відносини ендосимбіонти потребують метаболізму, щоб щось повернути своєму господарю. Тому дослідники пропонують, що Sukunaarchaeum може бути паразитом.Якщо це так, це буде лише другим паразитичним археєм, відомим на сьогодні.Ще однією підказкою, що його спосіб життя може бути паразитичним, є те, що чверть його геному присвячена виробництву великих мембранних білків. Ці самі білки були виявлені в єдиному іншому відомому паразитичному археї, використаному як спосіб вторгнення в господаря."Хоча Sukunaarchaeum втратив майже всі гени, необхідні для виробництва поживних речовин і енергії, він зберіг багато механізмів, необхідних для копіювання свого геному та виробництва білків з його генетичної інформації," говорить Аллерс."Це свідчить про те, що Sukunaarchaeum може бути близьким до мінімального рівня генетичної інформації, необхідної для організму, щоб залишатися незалежною клітиною."Дослідження було опубліковане в Current Biology.Цікавий фактЦей мікроб, Sukunaarchaeum mirabile, може змінити наше розуміння про те, що таке життя, оскільки його геном є меншим, ніж у деяких вірусів.