Вышел трейлер «Токсичного мстителя» (The Toxic Avenger) — ребут безумной треш-комедии 1984 года.

В центре сюжета — обычный уборщик, который после несчастного случая превращается в мутанта с шваброй и миссией бороться с корпорациями и подонками. В кадре — кровь, абсурд, хардкор и гротеск

В главных ролях Питер Динклэйдж, Элайджа Вуд с лицом гоблина и Кевин Бэйкон в роли злодея.

Премьера в сентябре 🍿

В стеклянных бутылках оказалось в 5-50 раз больше микропластика, чем в пластиковых, выяснили французские исследователи.

Виноваты не сами бутылки, а краска на крышках: она стирается при хранении и осыпается внутрь.

Но есть и хорошая новость — в вине микропластик почти не встречается. Вы знаете, что делать с этой информацией субботним вечером ☕️

Гений создал блокировщик наружной рекламы.

Программист Stijn Spanhove написал приложение для AR‑очков Spectacles от Snapchat, которое превращает физические рекламные объявления в пустые красные квадраты — реальный адблок для наружки.

Сейчас технология на ранней стадии, но уже умеет распознавать билборды, упаковку и газетные рекламные блоки, заменяя их на красную заглушку.

Лучи поддержки этому парню 🫡

«Элио» от Pixar — восторг.

Зрители поставили мультфильму 90% свежести, а оценка кинокритиков за несколько дней выросла еще на 3 пункта.

Смотрим 🎉

Самонадеянность ИИ поражает 👎

🧠 Яндекс запустил новые рекомендации на основе генеративных моделей — ARGUS. Они умеют работать в реальном времени и находить больше товаров или музыкальных треков, которые точно понравятся пользователям. Коротко объясняем, как устроены новые рекомендации и чем они отличаются от старых.

Как было раньше

В основе рекомендательных систем Яндекса, например, той, что используется в Яндекс Музыке с 2023 года, лежит нейросеть-трансформер, способная анализировать длинные неструктурированные последовательности данных и находить в них связи. Она обрабатывает два потока информации:

🔸Обезличенные взаимодействия пользователя с сервисом — клики, лайки, поисковые запросы, дослушивание треков, добавление товаров в корзину и так далее.

🔸Объекты (треки, товары, фильмы), которые могут быть рекомендованы этому пользователю.

Такие нейросети называют «двухбашенными». Они переводят оба потока данных — башни — в одно общее числовое пространство и ищут в нем похожие объекты.

Что изменилось

Исследователи Яндекса предположили, что можно сделать рекомендации более точными, если масштабировать модель (как делают с LLM) и разработать для нее новую архитектуру. Вот что из этого получилось:

🔸Система стала больше: раньше она учитывала лишь около двух тысяч последних действий пользователя, а теперь — более 8000. ARGUS анализирует гораздо более длинную историю взаимодействия с сервисом — это позволяет находить в поведении людей долгосрочные паттерны.

🔸Раньше система учитывала только успешные взаимодействия (лайки, покупки, добавления в плейлист), не имея информации о рекомендациях, которые не понравились или были проигнорированы. ARGUS же учитывает всю рекомендательную историю, включая отрицательное взаимодействие, а также контекст: где, как и в какой момент была сделана подсказка. Так система может точнее предсказать реакцию пользователя на предлагаемые объекты.

🔸Благодаря эффективной архитектуре ARGUS можно запускать в реальном времени, тогда как обычно тяжёлые трансформерные модели проводят расчёты раз в сутки.

Это работает?

Да, ARGUS заметно улучшает качество рекомендаций. Первой новые алгоритмы внедрила Яндекс Музыка. В результате, в Моей волне пользователи стали на 20% чаще лайкать впервые услышанные треки. А в Яндекс Маркете на 5% выросло количество покупок из рекомендаций в новых для людей категориях. В будущем ARGUS появится и в других сервисах Яндекса, где есть рекомендации.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Рекрутеры захлёбываются сгенерированными резюме и автоматическими откликами, пишет New York Times.

LinkedIn зафиксировал рост заявок на 45% за последний год. Кандидаты используют ChatGPT и ботов, которые сами ищут и подают заявки, а рекрутеры, наоборот, ботов, которые фильтруют их заявки иногда отбраковывая хороших кандидатов.

В то же время резюме всё чаще одинаковые, а иногда и вовсе фейковые — аналитики прогнозируют, что к 2028 году каждый 4‑й кандидат может быть вымышленным.

ИИ забрал у нас не только работу, но и собесы 😭