Информация о материале

Сергей Гончарук

Факты

05 августа 2026

Рекордное обмеление Дуная открыло возле сербского села Прахово корпуса немецких кораблей, затопленных при отступлении в 1944 году. Некоторые суда могут до сих пор содержать боеприпасы и представляют опасность для судоходства.

Дунай вернул флот 1944 года: из воды показались немецкие корабли

Из обмелевшего Дуная возле сербского села Прахово показались ржавые корпуса немецких военных кораблей времён Второй мировой войны. Из воды выступают фрагменты палуб, искорёженные борта и сломанные мачты.

Причиной стало резкое снижение уровня реки. Продолжительная жара и засуха охватили Центральную и Восточную Европу, нарушив грузовые перевозки и поставив под угрозу работу электростанций, которым вода Дуная необходима для охлаждения оборудования.

Однако речь идёт не о новой археологической находке. Местонахождение затонувшего флота известно давно, а отдельные корпуса уже появлялись над водой во время засух 2022 и 2024 годов. Нынешнее экстремальное обмеление вновь сделало их хорошо заметными.

Зачем немцы затопили собственные корабли

Осенью 1944 года немецкие войска отступали из Румынии под натиском Красной армии. В сентябре экипажи намеренно затопили возле Прахово до 200 военных, грузовых и вспомогательных судов Черноморской флотилии нацистской Германии.

Корабли не должны были достаться противнику. Одновременно из них попытались создать подводное заграждение, которое могло бы затруднить продвижение советских сил и перекрыть судоходный путь.

Наступление это не остановило, но последствия операции ощущаются спустя более 80 лет. Корпуса судов лежат на участке протяжённостью около пяти километров и при низком уровне воды сужают судоходный канал.

На некоторых судах остались боеприпасы

Часть кораблей затонула вместе с вооружением, минами и взрывчатыми веществами. Поэтому приближаться к появившимся корпусам и пытаться самостоятельно извлекать из них предметы опасно.

Для грузовых судов ржавые останки также превращаются в серьёзное препятствие. Жители Прахово говорят, что движение крупных кораблей на этом участке Дуная практически остановилось из-за малой глубины и сложной навигации.

Сербия при финансовой поддержке Европейского союза проводит операцию по расчистке реки. Проект предусматривает обезвреживание и удаление 21 наиболее опасного затонувшего судна. Часть корпусов уже подняли, однако полностью завершить работы планируется только к 2028 году.

История, которая предупреждает о настоящем

Военные корабли, появившиеся среди песчаных отмелей, выглядят как декорация исторического фильма. Но обмеление Дуная — не только эффектная встреча с прошлым.

Низкий уровень воды уже мешает перевозить топливо и другие грузы, сокращает выработку гидроэлектростанций и осложняет охлаждение атомных реакторов в странах региона. Засуха превращает одну из главных рек Европы одновременно в исторический архив и источник нового экономического кризиса.

Информация о материале

Сергей Гончарук

Факты

03 августа 2026

Alibaba представила Qwen3.8-Max — крупнейшую и, по заявлению компании, самую мощную модель семейства Qwen. Она получила 2,4 триллиона параметров, умеет анализировать текст, изображения и видео, а также удерживать в контексте до миллиона токенов.

Alibaba представила ИИ-модель на 2,4 триллиона параметров

Китайская компания Alibaba официально представила Qwen3.8-Max — свою новую флагманскую модель искусственного интеллекта. Система предназначена для программирования, исследований, анализа документов и выполнения сложных многоэтапных заданий.

Модель содержит 2,4 триллиона параметров. Это один из крупнейших показателей среди представленных ИИ-систем, хотя Qwen3.8-Max немного уступает модели Kimi K3 китайской компании Moonshot AI, насчитывающей 2,8 триллиона параметров.

Но количество параметров само по себе ещё не делает модель умнее конкурентов. Этот показатель говорит прежде всего о масштабе системы, тогда как её реальные возможности зависят от качества обучения, архитектуры и данных.

Работают не все параметры сразу

Qwen3.8-Max построена по архитектуре Mixture-of-Experts — «смесь экспертов». Модель состоит из специализированных блоков и для каждого запроса подключает только те из них, которые необходимы для решения конкретной задачи.

По данным Alibaba, одновременно активируются около 95 миллиардов из 2,4 триллиона параметров. Такой подход должен уменьшить вычислительные расходы, ускорить ответы и сделать эксплуатацию огромной модели дешевле.

Именно поэтому впечатляющую цифру в 2,4 триллиона не стоит воспринимать как объём вычислений при каждом обращении к системе.

Миллион токенов и полноценная работа с видео

Контекстное окно Qwen3.8-Max достигает одного миллиона токенов. Это позволяет загружать в модель сотни страниц документов, крупные программные проекты, юридические материалы или продолжительные видеозаписи.

Система способна одновременно работать с текстом, изображениями и видео. Alibaba утверждает, что модель может превращать большие массивы визуальных материалов в интерактивные базы знаний, создавать сайты по снимку интерфейса, анализировать чертежи и редактировать видеозаписи.

В ходе внутреннего эксперимента Qwen3.8-Max якобы самостоятельно работала над программным проектом в течение 16 дней: писала код, запускала тесты, изучала результаты и вносила исправления. Однако эту демонстрацию организовала сама Alibaba, поэтому её ещё предстоит независимо проверить.

Вошла в число лидеров ИИ-рейтингов

На момент официального запуска Qwen3.8-Max занимала пятое место в рейтинге текстовых моделей Arena.AI и второе — среди систем, анализирующих изображения.

Она стала самой высоко оценённой китайской моделью в текстовой категории, но пока уступала нескольким решениям американской Anthropic.

Важно понимать, что Arena.AI основана на пользовательских сравнениях ответов разных моделей. Такие рейтинги позволяют увидеть общее впечатление аудитории, но не дают окончательной оценки надёжности, безопасности или пригодности системы для профессиональной работы.

Открытые веса появятся позже

Разработчики уже могут подключить Qwen3.8-Max через API платформы Alibaba Cloud Model Studio. Модель также доступна в рабочем ИИ-сервисе QwenWork.

Alibaba пообещала опубликовать веса модели на следующей неделе. После этого разработчики смогут загружать и адаптировать систему для собственных задач — с учётом условий лицензии и колоссальных требований к вычислительному оборудованию.

Поэтому называть Qwen3.8-Max полностью открытой моделью пока преждевременно. Точнее говорить об открытых весах: разработчики получают обученные параметры, но не обязательно исходные данные, полный код обучения и все подробности создания системы.

Китай делает ставку на доступность

Alibaba, Moonshot AI, DeepSeek и другие китайские компании всё активнее выпускают модели с открытыми весами. Они пытаются привлечь разработчиков не только результатами тестов, но и возможностью запускать, дообучать и адаптировать системы независимо от облачного сервиса владельца.

Это важное отличие от крупнейших закрытых моделей OpenAI, Google и Anthropic, доступ к которым обычно предоставляется только через приложения или программные интерфейсы компаний.

Гонка искусственного интеллекта всё меньше сводится к вопросу, у кого больше параметров. Не менее важными становятся стоимость запуска, доступность весов, длина контекста и возможность встроить модель в реальные рабочие процессы.

Именно здесь китайские разработчики пытаются предложить рынку собственный ответ: огромные модели, которые должны быть не только мощными, но и доступными для адаптации.

Информация о материале

Сергей Гончарук

Факты

31 июля 2026

Австралия запретила соцсети детям — но они никуда не ушли

Первый в мире общенациональный эксперимент по ограничению социальных сетей для детей столкнулся с довольно предсказуемой проблемой. Закон принять удалось. Заставить технологические компании действительно проверять возраст пользователей — пока нет.

Австралийский регулятор интернет-безопасности eSafety опубликовал первые результаты исследования, посвящённого возрастным ограничениям. Оно сравнивает поведение детей до вступления новых правил в силу и через три месяца после их запуска.

До введения ограничений почти 86% опрошенных детей от 10 до 15 лет пользовались хотя бы одной платформой, подпадающей под новые требования. Через три месяца показатель всё ещё превышал 81%.

Ежедневное использование практически не изменилось. До начала эксперимента в социальные сети каждый день заходили около 60% детей, после введения ограничений — 58%.

Запрет есть, проверки нет

Главной проблемой оказалась проверка возраста.

Среди детей, сохранивших аккаунты, 50,2% сообщили, что платформа вообще не попросила их подтвердить возраст. Ещё 18,2% заявили, что автоматическая система ошибочно признала их старше 16 лет.

Некоторые подростки заранее указали в профиле более взрослый возраст. Так поступили 37,1% владельцев сохранившихся аккаунтов. При этом сложные способы обхода — например, использование VPN или помощь родителей — понадобились значительно реже.

Проще говоря, во многих случаях подросткам даже не пришлось взламывать ограничения. Платформы либо не проверили их, либо поверили уже указанной дате рождения.

Аккаунтов стало меньше, пользователей — почти нет

Полностью бесполезными новые правила всё же не оказались. Доля детей, владевших хотя бы одним аккаунтом на регулируемых платформах, снизилась с 52,4 до 42,1%. Особенно заметное сокращение исследователи обнаружили на YouTube, Snapchat и TikTok.

Однако здесь есть важное различие. Австралийский закон не запрещает детям открывать сайты или смотреть доступный без авторизации контент. Он требует от платформ принимать разумные меры, чтобы пользователи младше 16 лет не могли иметь аккаунты.

Поэтому ребёнок может лишиться собственного профиля, но продолжить смотреть видео и читать публикации без входа в систему. Именно этим объясняется разрыв между сократившимся числом аккаунтов и почти не изменившимся общим использованием социальных сетей.

Дети просто переместились на другие платформы

Исследование зафиксировало первые признаки перераспределения цифровой активности. Дети стали чаще пользоваться мессенджерами и видеоиграми.

Одновременно выросла аудитория некоторых отдельных сервисов. Использование Reddit среди детей увеличилось с 6,1 до 9,4%, Pinterest — с 16,6 до 21,8%. Небольшой, но статистически заметный рост обнаружен также у Kick и BeReal.

Пока нет оснований утверждать, что ограничения заставили детей больше заниматься спортом, искусством или проводить время с семьёй. Участие в этих занятиях за первые три месяца почти не изменилось.

Не произошло и заметного улучшения самочувствия. Около 65% детей заявили, что новые правила никак на них не повлияли.

Родители стали знать меньше

Исследование обнаружило и неожиданный побочный эффект. Родители стали хуже понимать, какими социальными платформами пользуются их дети.

До введения ограничений 23,3% родителей не знали, что ребёнок заходил в социальные сети в течение предыдущих четырёх недель. Через три месяца эта доля выросла до 33,3%.

Если дети начинают скрывать использование платформ, взрослым становится сложнее вовремя заметить травлю, опасные знакомства или вредоносный контент. Запрет, задуманный как средство защиты, при слабом исполнении может сделать часть подростковой интернет-жизни ещё менее заметной для семьи.

Эксперимент ещё не закончен

eSafety подчёркивает, что первые результаты не позволяют окончательно объявить австралийскую модель провалом. Исследование рассчитано на два года, а опубликованный отчёт охватывает только первые три месяца.

Кроме того, число детских аккаунтов действительно сократилось, а представление о социальных сетях как об обязательной части подростковой жизни начало меняться. Дети стали реже соглашаться с утверждением, что без соцсетей они что-то упускают.

Регулятор уже изучает возможные нарушения со стороны Facebook, Instagram, Snapchat, TikTok и YouTube. Австралийское правительство также намерено усилить полномочия eSafety и вдвое увеличить максимальные штрафы для компаний, которые не выполняют требования закона.

Но главный вывод первых месяцев уже понятен. Сам по себе законодательный возрастной порог не заставляет детей исчезнуть из социальных сетей. Для этого нужны работающие способы проверки возраста, ответственность платформ и понимание того, куда перемещаются подростки после закрытия аккаунтов.

Австралия показала всему миру неприятную, но полезную вещь: запретить социальные сети на бумаге значительно проще, чем изменить реальную цифровую жизнь детей.

Информация о материале

Сергей Гончарук

Факты

31 июля 2026

Suno проиграла GEMA: искусственный интеллект слишком хорошо запомнил чужие хиты

Земельный суд Мюнхена признал американскую компанию Suno нарушителем авторских прав. Решение касается шести известных музыкальных произведений, использованных для обучения генератора музыки без разрешения правообладателей.

Суд преимущественно удовлетворил требования немецкого общества по управлению авторскими правами GEMA. Suno должна прекратить незаконное использование этих произведений, предоставить информацию о полученных доходах и выплатить компенсацию. Её размер определят позднее.

Важно понимать: решение пока не вступило в законную силу и может быть обжаловано.

В центре разбирательства оказались шесть композиций:

• «Atemlos durch die Nacht»;

• «Rasputin»;

• «Big in Japan»;

• «Forever Young»;

• припев «Mambo No. 5 (A Little Bit of…)»;

• «Daddy Cool».

Спор касался именно музыки — мелодии, гармонии, ритма и аранжировки. Тексты песен в этом деле отдельно не рассматривались.

Стороны не спорили с тем, что произведения входили в обучающий набор Suno. Для получения записей компания использовала технологию stream-ripping: копировала музыку с YouTube, обходя техническую защиту платформы от скачивания аудио и видео.

GEMA доказывала, что система не просто изучила общие музыкальные закономерности. Фрагменты оригинальных произведений сохранились в моделях Suno и затем воспроизводились в созданных ИИ композициях.

Для проверки представители GEMA вводили название песни, оригинальный текст и указание музыкального стиля. При этом в запросах не задавались мелодия, гармония, ритм или аранжировка. Несмотря на это, Suno создавала записи, в которых суд обнаружил узнаваемые элементы исходных произведений.

Случайное совпадение суд исключил: композиции оказались слишком сложными и длинными, а сходство — слишком значительным. Судьи пришли к выводу, что речь идёт о запоминании, или меморизации, обучающих данных внутри моделей Suno версий v3.5 и v4.

Suno настаивала, что её модели не хранят исходные записи, а лишь формируют математические параметры на основе изученных закономерностей. Компания также утверждала, что возможные совпадения появились из-за действий пользователей, намеренно направлявших генератор к определённому результату.

Суд этот довод не принял. По его мнению, запросы были достаточно простыми и не содержали музыкальных инструкций, позволяющих самостоятельно восстановить оригинальные произведения. Ответственность поэтому лежит на компании, которая выбрала обучающие данные, разработала архитектуру системы и управляет моделью.

Не помогла Suno и ссылка на предусмотренное немецким законодательством исключение для анализа текстов и данных. Суд решил, что оно не разрешает сохранять произведения внутри модели таким образом, чтобы затем их можно было узнаваемо воспроизвести.

Отдельно суд рассмотрел обучение модели, проходившее в США. Suno ссылалась на американскую доктрину добросовестного использования — fair use. Однако и этот аргумент был отклонён: созданные системой записи оказались существенно похожи на оригиналы и могли возвращать пользователям элементы обучающих произведений.

Именно эта деталь делает решение особенно важным. Суд не объявил незаконным любое обучение искусственного интеллекта на защищённых материалах. Его вывод относится к ситуации, когда произведение не просто анализируется, а запоминается моделью и заметно проявляется в её результатах.

Это пока решение суда первой инстанции, а не окончательное правило для всей Европы. Оно касается конкретной компании, конкретных моделей и шести композиций. Но сигнал для индустрии вполне понятен: формула «сначала обучим, потом разберёмся с лицензиями» становится всё более рискованной.

Suno заявила, что не согласна с решением и изучает возможные дальнейшие действия, включая апелляцию. Поэтому юридическая точка в споре ещё не поставлена. Но музыкальным ИИ-сервисам, вероятно, придётся гораздо подробнее объяснять, откуда они получают обучающие записи, что именно сохраняется внутри моделей и почему в новых песнях иногда так хорошо слышны старые хиты.