Три англоязычных ролика, загруженных на YouTube 13–15 октября 2026 года. Они расположены по числу отметок одобрения; просмотры и реакции приведены на момент сбора материалов. Даты и описания проверены на страницах YouTube, но воспроизведение потребовало проверки на робота. Поэтому ниже — ориентир по описаниям, а не впечатления от полного просмотра.

Google DeepMind: Gemini 4 Argon рассчитывает броски для Apollo 2

Превью видео на YouTube — нажмите, чтобы воспроизвестиВоспроизвести видео

Загружено: 13 октября 2026 года. Просмотры: 278 171. Отметки одобрения: 3 867. Продолжительность: не подтверждена.

В официальной демонстрации Google DeepMind человекоподобный робот Apollo 2 бросает мешочки в цель. По описанию разработчика, Gemini 4 Argon после наблюдения за человеком построила физическую симуляцию и рассчитала необходимые движения.

Ролик стоит открыть ради наглядной связи между пониманием видео, расчётом и управлением телом. Важная оговорка: это внутреннее испытание производителя. Оно само по себе не доказывает, что робот столь же успешно освоит произвольную новую задачу.

Google Cloud Tech: десять примеров применения Gemini 4 Argon

Превью видео на YouTube — нажмите, чтобы воспроизвестиВоспроизвести видео

Загружено: 13 октября 2026 года. Продолжительность: 12 минут 10 секунд. Просмотры: 222 724. Отметки одобрения: 3 016.

Смита Колан и Шубхам Сабу собрали десять демонстраций: среди них перенос старых программ, создание приложений, работа с трёхмерной графикой и подготовка устройств по наброску. В описании есть главы, помогающие выбрать нужный пример.

Это короткий способ присмотреться к разнообразию задач, а не независимое сравнение моделей. Демонстрации от Google полезны как источник идей для собственной проверки; обещать по ним такую же успешность на любом рабочем проекте нельзя.

Numberphile: Теренс Тао о потоке математических доказательств от ИИ

Превью видео на YouTube — нажмите, чтобы воспроизвестиВоспроизвести видео

Загружено: 15 октября 2026 года. Продолжительность: 19 минут 45 секунд. Просмотры: 9 872. Отметки одобрения: 775.

Новое интервью посвящено реакции математика Теренса Тао на массовую публикацию доказательств, подготовленных ИИ. Здесь интересен взгляд действующего исследователя на проверку результатов и понимание того, что именно удалось получить.

Стоит смотреть тем, кто хочет отличать появление убедительного математического текста от подтверждённого научного результата. По доступному описанию нет оснований приписывать собеседнику вывод, будто модели уже решили все трудные задачи.