🚉 Покажем, что внутри Станций, и расскажем, как мы их создаём, — сегодня на Twitch-канале Яндекса

В 17:00 (МСК) встречаемся на стриме с инженерами-электронщиками из команды Алисы и умных устройств — Лёшей Фоменко и Геной «Крэйл» Кругловым.

Они разрабатывают аппаратную часть Станций, а в свободное время любят паять, проектировать платы и делать электронику для хобби-проектов.

В эфире ребята расскажут о том, как удаётся безопасно выкатывать ночные обновления на миллионы умных колонок, как настраивается звучание, часто ли приходится отказываться от идеального решения из-за сложности в производстве, и многое другое.

Подключайтесь в 17:00 (МСК) и задавайте вопросы в чате. За самые классные подарим призы!

twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex
twitch.tv/yandex

Кстати, послушать Лёшу Фоменко вживую можно будет 25 июня на фестивале о технологиях и карьере в ИТ — YOUNG CON: регистрируйтесь, количество мест ограничено. А ещё напоминаем о розыгрыше с каналом ТЕХНО — кастомизируйте Станцию 1 и выиграйте призы!

Лицо, голос и даже личность теперь могут существовать отдельно от человека. ИИ-аватары уже ведут эфиры, снимаются в роликах и позволяют одному автору делать то, для чего раньше требовалась целая команда.

В новом выпуске «Технорепорта» исследуем этот рынок изнутри:

🟢 Как один автор заменяет съёмочную команду — рассказывает основатель студии AI Molodca Александр Доброкотов

🟢 Почему «зловещая долина» перестала пугать и стала эстетикой — объясняет продюсер и креатор Света Рейн

🟢 Куда движутся ИИ-платформы будущего — выясняем с Николаем Гавриловым, который отвечает за генеративный контент в Алисе AI.

Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео.

01:31 — Где грань между ИИ-аватаром и анимированной куклой?
02:48 — Как поведенческая модель меняет правила игры?
04:02 — «Вся производственная цепь может свестись к двум людям»
05:38 — Насколько дешевле ИИ-сериал по сравнению с обычным?
07:13 — Платформа, где неизвестные ребята будут расти
08:33 — «Кривизна стала эстетикой»
09:41 — Как блогеры заменяют себя ИИ-аватарами?
10:43 — Три пути ИИ-подмены
12:43 — Нейро-война США и Китая
13:42 — Реестры согласий и паспорта лиц

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🗯 Что включить для прополки грядок? Моя волна научилась подбирать треки под настроение, конкретное занятие или эмоцию — нужно лишь составить текстовый запрос. А дальше в дело вступает люмен.

Люмен — это персональный ИИ-компаньон. Внутри у него сразу две ИИ-модели, и именно они выбирают нужное из миллионов треков.

Рекомендательная модель анализирует характеристики треков: метаданные, плейлисты, в которые его добавляли, теги из открытых источников. Кроме того, ИИ извлекает из композиции базовые параметры — темп, энергичность, тональность, музыкальные инструменты. На основе этого для каждого трека создаётся эмбеддинг — векторное представление данных для сравнения с другой музыкой.

Языковая модель анализирует текстовый запрос пользователя. Недавно в Моей волне появились гиперконтекстные рекомендации, которые учитывают окружающую обстановку (например, время суток или локацию). Эти данные, в том числе, помогли «объяснить» языковой модели, как люди слушают музыку в разных ситуациях. Модель подбирает музыку с характеристиками, подходящими под запрос, создаёт из них тот же эмбеддинг, чтобы сравнить с массивом треков, найти нужные и превратить в Мою волну.

Один и тот же запрос для разных людей означает разное: под «грустной музыкой для пасмурной погоды» кто-то подразумевает тяжелый рок, а кто-то — спокойный джаз. Поэтому люмен постоянно дообучается при взаимодействии с пользователем, чтобы выдавать более точные рекомендации.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🎧 Это подкаст ТЕХНО

В нём мы обсуждаем громкие истории из мира технологий. На этот раз — почему электрическая Ferrari не понравилась вообще никому, чем удивил Google на I/O 2026 и какие технологии зацепили лично нас в последнее время. Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram и Яндекс Музыке, на YouTube, VK Видео и других площадках.

00:00 — Вступление и знакомство с ведущими
01:45 — Google I/O 2026 — главные анонсы
04:34 — Галлюцинации, восьминогий конь и клещ в пицце
09:00 — AI-агенты Google и будущее интернета
16:30 — Персонализированный поиск и новые сценарии использования ИИ
23:40 — Почему текстовые модели перестали удивлять
27:30 — Скорость ИИ и новые Gemini Flash-модели
34:10 — OpenAI, Джони Айв и новое AI-устройство
42:00 — Каким будет «железо» для искусственного интеллекта
48:40 — Steam Deck и революция портативного гейминга
58:30 — Будущее игровых устройств и экосистем
01:08:40 — Умные очки, носимые устройства и интерфейсы будущего
01:13:30 — Итоги выпуска и финальное обсуждение.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

💻 Технодайджест недели

Microsoft и Nvidia показали новое железо. Главная новинка недели — чип Nvidia RTX Spark на архитектуре Arm для Windows-компьютеров: в нём 20-ядерный процессор, более шести тысяч графических ядер и до 128 ГБ объединённой памяти, которую делят между собой процессор и видеокарта. Одним из первых ноутбуков на этом чипе станет Surface Laptop Ultra, который в прессе уже называют первым настоящим конкурентом MacBook Pro от Microsoft. Помимо этого, Microsoft представила на конференции Build фонового ИИ-агента Scout на базе OpenClaw, первую собственную рассуждающую модель MAI-Thinking-1 и квантовый чип Majorana 2. Microsoft также показала Project Solara — ОС на базе Android для устройств с ИИ-агентами вместо привычных приложений. Среди примеров устройств были настольный хаб и рабочий бейдж с экраном, камерой, 5G и биометрией. Но пока это именно концепты, а не серийные гаджеты.

В Яндекс Музыке появилась Моя волна по текстовому запросу. Пользователь может написать ИИ-компаньону Люмену, какая музыка ему нужна: под настроение, занятие или конкретную ситуацию. После этого сервис запускает персональную Мою волну с учётом запроса, музыкальных вкусов, времени суток и характеристик треков.

OpenAI выложила в открытый доступ проект самодельной камеры. Она называется ImageGenCam и собирается на базе микрокомпьютера Raspberry Pi Zero и корпуса, который можно напечатать на 3D-принтере. Фишка камеры в том, что каждый снимок обрабатывает нейросеть, превращающая кадр в комикс, рисунок или накладывающая другой фильтр, который придумал пользователь. OpenAI опубликовала код и инструкции по сборке камеры на GitHub, а создавать её компания предлагает вместе со своим агентом Codex — он может помочь с реализацией камеры или кастомизацией её под себя.

Яндекс выпустил датчик присутствия для умного дома. В отличие от датчика движения, он фиксирует присутствие человека, даже когда тот сидит неподвижно — например, читает или смотрит кино. Внутри стоит радарный датчик миллиметрового диапазона: он сканирует комнату и определяет не только присутствие, но и местоположение человека. Помещение можно разбить на три зоны и настроить для каждой свои сценарии в приложении «Дом с Алисой» — скажем, включать свет над столом, когда за него садятся, и не выключать, пока человек сидит. Стоимость датчика составляет 3490 рублей.

⭐ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Как звучит ваша комната?

У каждого помещения своя акустика, под которую нужно подстраивать звук, чтобы добиться качественного звучания. Умные колонки делают это автоматически. 

Что искажает звук в помещении

🟢 Модульный резонанс — в зависимости от размера и формы комнаты басы затухают или усиливаются в разных углах

🟢 Размытие — отражаясь от стен, звук возвращается к слушателю с задержкой и меняет звучание

🟢 Реверберация — гул, создаваемый многократными отражениями звука от стен

Как создают «отпечаток» акустики 

В студиях звукозаписи всё это устраняют поглотителями и диффузорами на стенах, но колонки измеряют искажения и компенсируют их алгоритмически. Для этого они анализируют акустику комнаты с помощью разных сигналов: специального свип-сигнала, покрывающего слышимые частоты, коричневого шума (как помехи на ТВ), и самой музыки. Когда сигнал возвращается на микрофон, алгоритм сравнивает его с оригиналом и по изменениям составляет «отпечаток пальца» акустики, который называется импульсным откликом помещения.

Как устраняют искажения

Отклик позволяет как имитировать акустику, так и устранять её влияние. В первом случае создают прямой фильтр, который можно наложить на любую дорожку, во втором — обратный, через который постоянно проходит аудио колонки. Так умные колонки и адаптируют звук. Например, если комната превращает бас в гул на частоте 80 Гц, фильтр приглушает эту частоту. Комната её усилит обратно, и бас прозвучит, как было задумано.

Обратный фильтр на умных колонках создаётся разными методами. Разово, когда акустика анализируется при первом запуске или перемещении колонки, или постоянно, когда колонка регулярно проверяет звучание музыки и подстраивает его на лету. Яндекс Станция, например, делает это каждые 30 секунд — опцию «Коррекция под помещение» можно включить в настройках колонки в «Доме с Алисой».

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex