Netflix покупает Warner Bros. более чем за 82 миллиарда долларов — включая игровые студии, стоящие за Batman, Hogwarts Legacy, Mortal Kombat и другими.

Netflix и Warner Bros. Discovery заключили масштабное соглашение на сумму 87,2 миллиарда долларов. Netflix приобретает производственную компанию Warner Bros. по фильмам и телевидению, её ценную библиотеку контента и всё игровое подразделение.

Игровое подразделение включает известных разработчиков, таких как Rocksteady (известная по серии Batman: Arkham), NetherRealm Studios (Mortal Kombat), Traveller’s Tales (LEGO games) и Avalanche Software (Hogwarts Legacy).

Netflix выиграл тендер на Warner Bros. Discovery после конкуренции с другими компаниями, включая Comcast и Paramount Skydance, которые также были очень заинтересованы в покупке.

Сделка ещё должна быть одобрена регуляторами, но в настоящее время планируется её завершение где-то в третьем квартале 2026 года.

Соавтор Fallout выходит из отставки, чтобы вновь присоединиться к Obsidian Entertainment от Xbox, подпитывая спекуляции о будущих играх. — «Не тратьте время на догадки, вы не угадаете».

Тим Кейн, известный геймдизайнер, выходит из полу-пенсии, чтобы вновь присоединиться к Obsidian Entertainment, студии ролевых игр, принадлежащей Xbox Game Studios. Он объявил об этом в пятницу через свой YouTube-канал, сообщив, что уже некоторое время работает с командой. Кейн в настоящее время участвует в новом, неанонсированном проекте, и он в шутку предполагает, что фанатам не удастся угадать, что это такое. Он также планирует продолжать делиться историями и инсайтами из своей долгой карьеры на своем личном YouTube-канале, пока у него есть чем поделиться. Вы можете посмотреть его полное видео с объявлением ниже.

Визуальные модели и понимание перспективы: новый вызов для искусственного интеллекта

Разработанный комплексный набор данных CrossPoint-378K, полученный посредством автоматизированного процесса, позволяет исследовать задачи понимания пространственных отношений в одном представлении ($S.U.$), точного определения объектов в одном представлении ($S.G.$) и логического вывода о видимости объектов из разных точек зрения ($C.V.$).

Исследователи предлагают новую задачу и набор данных для оценки способности моделей, объединяющих зрение и язык, понимать взаимосвязь между различными точками зрения на один и тот же объект.

Флайтстик Foxtrot от Honeycomb, без сомнения, мой новый любимый способ играть в Microsoft Flight Simulator.

Раньше я рассматривал Honeycomb как компанию, ориентированную на преданных энтузиастов авиасимуляторов, особенно тех, кто предпочитал штурвалы, такие как их Alpha Yoke и Bravo Throttle. Я всегда лично предпочитал джойстики. Однако, попробовав Foxtrot, я пересмотрел свое первоначальное впечатление о бренде.

Искусственный интеллект, который мыслит и действует: новая архитектура для обучения роботов

Агент BiTAgent обеспечивает двунаправленную связь между большой многомодальной языковой моделью и моделью мира, используя модулярное слияние, ориентированное на задачу, для семантически управляемой симуляции, при этом вознаграждения и действия, полученные из смоделированных траекторий, обратно распространяются через совместную функцию потерь для уточнения языковой модели.

Исследователи представили BiTAgent — систему, объединяющую возможности больших языковых моделей и моделей мира для создания более адаптивных и разумных агентов.

Городские прогулки с интеллектом: новые возможности планирования маршрутов

Система WalkRAG обрабатывает запросы пользователей, такие как прокладка маршрута от собора Парижской Богоматери до Эйфелевой башни, направляя их в модуль QUAG, который, в свою очередь, передает задачу в компонент пространственного планирования для построения маршрута и оценки его проходимости, после чего, используя языковую модель, ответ возвращается пользователю, обеспечивая возможность дальнейшего диалога и получения более подробной информации, например, о Марсовом поле, при этом запросы направляются в модуль информационного поиска для извлечения релевантных данных, которые также интерпретируются языковой моделью перед представлением пользователю.

Исследователи разработали систему, использующую искусственный интеллект для создания персонализированных и удобных пешеходных маршрутов по городу, учитывающих контекст и особенности местности.

Разделяй и властвуй: Новый подход к многоканальному зрению

Сеть DisentangleFormer обрабатывает входные признаки посредством слоя внедрения, после чего разделяет их на параллельные пути обработки - канальный ($C, HW$) и пространственный ($HW, C$) трансформаторы, выходные данные которых объединяются с помощью Squeezed Token Enhancer (STE) и многомасштабной прямой нейронной сети (MS-FFN), при этом оба трансформатора используют стандартные слои кодировщика с многоголовочным самовниманием, подробная структура модулей представлена в дополнительном материале.

Исследователи представили архитектуру DisentangleFormer, позволяющую более эффективно обрабатывать многоканальные изображения, такие как гиперспектральные данные, за счет разделения пространственной и канальной информации.