Компания Google представила сервис Gemini3.5 Live Translate, который, по словам разработчиков, обеспечивает плавный и естественный перевод речи.
Что пишут:
Модель автоматически распознает более 70 языков и генерирует плавную, естественно звучащую переведенную речь, сохраняя интонацию, темп и высоту голоса говорящего. В отличие от поочередных систем, которые ждут, пока говорящий закончит говорить, прежде чем ответить, 3.5 Live Translate генерирует речь непрерывно, находя баланс между ожиданием контекста для улучшения качества и немедленным переводом, чтобы оставаться в синхроне с говорящим. Он обеспечивает плавный звук без неловких пауз и отстает от говорящего всего на несколько секунд на протяжении всей сессии.
В скором времени эту функцию внедрят в приложение Google Translate по всему миру, как для Android, так и для iOS. При использовании функции «Перевод в реальном времени» достаточно подключить любые наушники, чтобы получить плавный перевод, передающий интонацию говорящего, на более чем 70 языках.
Также будет возможность использовать "режим прослушивания" без наушников - чтобы слушать перевод через динамик телефона.
Демонстрации выглядят впечатляюще, но посмотрим, конечно, как это все будет работать чисто практически.
Четверо студентов из Университета Пердью в США создали робота, способного собрать кубик Рубика за 0,103 секунды - это быстрее, чем моргнуть глазом.
Теперь ждем, когда появится азиатский школьник, способный побить и этот рекорд.
Upd: Из комментов сюда вынесу - подробно про разработку аналогичного робота.
Вообще считается, что профессии, требующие физического труда, находятся в относительной безопасности с той точки зрения, что там нельзя заменить специалистов ИИ.
Просто ИИ - нельзя, а роботом с ИИ, как выяснилось, можно.
Бостонский стартап в области робототехники Automated Tire на этой неделе представил роботизированную платформу для замены шин на базе ИИ под названием SmartBay, которая может не только менять шины, но и выполнять сопутствующие задачи, такие как балансировка колес и осмотр автомобилей. Робот использует компьютерное зрение и машинное обучение для выполнения задач и не нуждается во вмешательстве человека.
Компания утверждает, что SmartBay не повторяет фиксированные рутинные движения, как это делают традиционные автоматизированные заводские линии, а вместо этого полагается на ИИ, который учится на предыдущем опыте и адаптируется к каждому автомобилю.
Компания описывает SmartBay как запатентованную технологию, позволяющую менять шины без снятия колеса с автомобиля. Демонстрационное видео (ниже), выпущенное компанией, показывает, как робот поднимает автомобиль, как традиционный подъемник, но вместо того, чтобы откручивать гайки и снимать колесо, он снимает шину с диска, пока колесо остается на автомобиле.
После установки новой шины SmartBay выполняет балансировку колес с помощью запатентованной компанией технологии Real Force Balance, которая позволяет сбалансировать «весь узел колеса, включая все вращающиеся компоненты в колесной нише».
SmartBay призван автоматизировать утомительную работу по замене шин и балансировке колес, тем самым снижая зависимость от персонала автосервиса. Компания заявляет, что один техник может одновременно обслуживать до трех постов, сокращая как время обслуживания, так и затраты на рабочую силу.
Обычное обслуживание шин техником занимает около 75 минут, в то время как SmartBay может сделать это всего за 30 минут, позволяя одной установке обрабатывать до 24 шин в час, по сравнению с всего лишь четырьмя шинами за час и 15 минут, которые могут обслужить механики в традиционных сервисных постах.
Компания планирует сдавать SmartBay в аренду автосалонам, шиномонтажным мастерским и сервисным центрам за 4900 долларов в месяц, что, по ее утверждению, экономичнее, чем наем квалифицированных техников.
И эта установка уже работает в нескольких автосервисах.
Ну и вот как это выглядит.
Китайская фирма Unitree Robotics представила пилотируемого робота-трансформера GD01. Машина полностью готова к серийному производству. Один экземпляр стоит от $650 тыс. Рост робота более чем вдвое превышает рост взрослого человека, вместе с пилотом он весит около 500 кг.
Его еще снабдить автоматическим оружием, и будет прям экзоскелет Куаритча из "Аватара".
Автономный робот Project Ace от Sony AI во время испытаний по настольному теннису.
Новый прорыв в роботехнике!
Sony показала автономного робота Project Ace, который умеет играть в настольный теннис и уже начал обыгрывать очень сильных игроков, включая профессионалов. Это не просто "роборука с ракеткой", а пример того, как ИИ выходит из виртуального мира в реальный, где всё быстрее, сложнее и непредсказуемее.
Ace построен на связке из быстрых камер, датчиков, обучения с подкреплением и очень шустрой механики. Он отслеживает положение мяча в 3D, считывает вращение и скорость почти в реальном времени, а потом мгновенно выбирает, как отбить удар.
До этого ИИ чаще блистал в играх и симуляциях — шахматы, го, автогонки, то есть в цифровой среде. А настольный теннис — это уже живая физика: мяч летит быстро, вращается, может срываться с сетки, и на всё это нужно реагировать за миллисекунды.
Sony тестировала Ace по правилам ITTF против пяти элитных игроков и двух профессионалов. Робот выиграл 3 из 5 матчей против элитных соперников и показывал очень высокий процент возврата мяча. В более поздних испытаниях он стал ещё лучше и начал побеждать профессионалов более уверенно.
Главная идея тут не в том, что робот "знает" как играть в настольный теннис а в том, что он умеет очень быстро воспринимать ситуацию, принимать решение и действовать. Sony называет это шагом к физическому ИИ — системам, которые смогут нормально работать в реальном мире, а не только в симуляциях.
Если говорить совсем по-простому, это как если бы ИИ из "шахматного гения" внезапно стал ещё и спортсменом с суперреакцией. Он не думает как человек, но в узкой задаче уже способен действовать не хуже, а местами и лучше сильных игроков.
И вот видеоролик, где об этом рассказывается.
Робот Honor Lightning бежит к финишу во время второго Пекинского полумарафона E-Town и полумарафона гуманоидных роботов в Пекине, Китай, 19 апреля 2026 года. REUTERS/Максим Шеметов
19 апреля этого года в Пекине провели интересный полумарафон, в котором участвовали люди и гуманоидные роботы. Причем роботы там продемонстрировали стремительный прогресс, потому что в предыдущем аналогичном забеге, состоявшемся в прошлом году, большинство роботов не смогли дойти до финиша, многих из них приходилось физически поддерживать в процессе забега, также большинство из них управлялось дистанционно. При этом прошлогодний чемпион-робот показал время 2 часа 40 минут, что более чем в два раза превышало время победителя-человека в этом забеге.
Но сейчас все было уже иначе. Количество команд участников-роботов увеличилось с 20 в прошлом году до 100, а несколько лидирующих роботов были заметно быстрее профессиональных спортсменов, опередив победителей-людей более чем на 10 минут.
В отличие от прошлого года, почти половина участвовавших роботов преодолевала более сложный рельеф автономно, а не под управлением дистанционного пульта во время 21-километровой гонки. Роботы и 12 000 мужчин и женщин бежали по параллельным трассам, чтобы избежать столкновений.
Победивший робот, разработанный китайским брендом смартфонов Honor, завершил гонку за 50 минут и 26 секунд, что на несколько минут быстрее, чем мировой рекорд в полумарафоне, установленный угандийским бегуном Джейкобом Киплимо в Лиссабоне в прошлом месяце.
Команды из Honor заняли три призовых места, все роботы двигались в автономном режиме и показали результаты, превосходящие мировые рекорды. В Honor рассказали, что робот-победитель разрабатывался в течение года, он оснащен ногами длиной 95 см, и в нем используется технология жидкостного охлаждения, применяемая в смартфонах компании.
Вот как это выглядело - отсюда.
Ну и впечатляющий финиш!
Основатель компании Shouxing Technology Юйхан Ху (Yuhang Hu) опубликовал видео в соцсети X, в котором человекоподобный робот Origin F1 моргает, осматривается и реагирует на происходящее вокруг, демонстрируя очень реалистичную мимику.
На мой взгляд, выглядит очень круто.
Ровно 50 лет назад, 1 апреля 1976 года, Стив Джобс, Стив Возняк и Рональд Уэйн основали компанию Apple Computer. И эта компания оказала огромное влияние на всю компьютерную индустрию.
Исследователи из университета Пекина сумели обучить гуманоидного Unitree G1 играть в теннис.
Одной из главных проблем при обучении роботов спортивным навыкам является отсутствие точных данных о движениях человека. В теннисе это особенно сложно из-за больших перемещений по корту, скорости мяча до 30 м/с и очень короткого времени контакта ракетки с мячом, составляющего всего несколько миллисекунд.
Вместо записи полных матчей исследователи пошли по другому пути. Они собрали только фрагменты основных движений, которые игроки используют во время игры: удар с форхенда, с бэкхенда, шаги в стороны и другие движения.
Данные записывались с помощью системы захвата движения на небольшом корте размером 3x5 метров — более чем в 17 раз меньше стандартного теннисного корта. Записывались движения пяти различных игроков, всего было получено пять часов данных.
На основе этих данных разработанная учеными система LATENT сначала учит робота воспроизводить базовые движения, а затем комбинирует их для выполнения конкретной задачи — дотянуться до мяча, выполнить удар и вернуться в определенную часть корта.
Модель обучалась в симуляторе, где физические параметры робота и мяча, включая массу, трение и аэродинамику, варьировались случайным образом. Это помогло уменьшить разницу между симуляцией и реальным миром.
В симуляции система продемонстрировала до 96% успешных ударов с форхенда. После переноса модели на реального робота Unitree G1 он смог поддерживать серию ударов с человеком и стабильно возвращать мяч на половину соперника.
Авторы отмечают, что этот подход можно применять и к другим задачам, где сложно получить полные данные о движениях человека — например, в футболе, бадминтоне или при освоении гуманоидными роботами других спортивных навыков.
Вообще впечатляет, тем более что обучение проводилось всего на 5 часах записей, причем на сильно уменьшенном корте. Те, кто учился играть в большой теннис, знают, что даже у человека уходит много месяцев на то, чтобы просто начать более или менее попадать по корту - это очень сложный вид спорта.
