Блог

Public
07 Oct, 2026

Sony передала Meta 419 патентів XR в рамках масштабного відступу від апаратного забезпечення

Meta придбала значний портфель інтелектуальної власності Sony, включаючи патенти, безпосередньо пов'язані з XR-гарнітурами. Це свідчить про масштабний стратегічний відступ Sony з ринку обладнання для розширеної реальності. Як вперше повідомило ZDNet Korea, з червня по вересень 2026 року було зареєстровано передачу 43 патентів США. Ці патенти охоплюють обробку інформації, специфічну для XR-додатків, гарнітури та різні типи XR-окулярів, які Sony подавала у період з 2010 по 2022 рік.Прототипи PSVR 2 | За матеріалами SonyВідповідно до угоди про підтвердження передачі, підписаної обидвома компаніями у грудні 2025 року, очікується передача 419 глобальних патентів. З цієї кількості 180 є патентами США, а решта 239 були подані в Японії, Китаї, Кореї, Європі та інших регіонах. Жодна з компаній не оприлюднила офіційного заявлення щодо угоди, але масштаб передачі свідчить про те, що Sony суттєво скорочує свої амбіції в сфері XR-обладнання.За матеріалами SonyГарнітура PSVR 2 вийшла у лютому 2023 року, але платформі не вдалося набрати обертів. Чутки в спільноті розробників вказували на те, що Sony не виділяє достатніх ресурсів для створення контенту для своєї VR-гарнітури нового покоління. На момент запуску з'явилася лише кілька ключових ігор, зокрема Horizon Call of the Mountain, Firewall Ultra та VR-режими для Resident Evil Village, Resident Evil 4 і Gran Turismo 7. Стартова ціна в 550 доларів, що на 150 доларів вища за оригінальну PSVR, виявилася складною для підтримки як власниками PS5, так і розробниками.Незабаром після запуску Sony розірвала ексклюзивний зв'язок PSVR 2 з PS5, продавши адаптер для PC VR, що дозволило користувачам грати в ігри SteamVR через VR-сумісні ПК. Цей хід суперечив стратегії консолі Sony із «замкненого саду» і вказував на те, що компанія припинила просування пристрою за межами кола ентузіастів. Хоча Sony також продає автономний корпоративний пристрій для змішаної реальності, створений спільно з Siemens, PSVR 2 залишається її найважливішим споживчим XR-продуктом.Передача патентів концептуально усуває потенційного конкурента для Meta, яка продовжує розробляти новий XR-обладнання. Наразі Meta працює над своїми тонкими та легкими Meta VR Glasses, вихід яких заплановано на весну 2027 року за ціною 1300 доларів. Придбання IP Sony зміцнює позиції Meta в конкурентному середовищі XR.

Public
07 Oct, 2026

Coltrane: анонсовано нову п'ятиепізодну VR-серію в жанрі нуар

Coltrane - нова п'ятиепізодна серія у віртуальній реальності, створена силами New Canvas, Jacaranda Productions та Pico. Вона є прямим продовженням детективного нуару, закладеного у релізі 2016 року VR Noir: A Day Before the Night. Дія відбувається в Гонконзі. Головна героїня, Вероніка Колтрейн, - колишній детектив SFPD, який втратив репутацію та переключився на приватне розслідування. Під час рутинного завдання зі стеження вона розкриває темний змову, який рухає сюжет уперед. Серія складається з п'яти епізодів, кожен з яких триває близько 15 хвилин. Такий формат дозволяє вмістити повний наративний цикл у компактний час перегляду.У виробництві поєднуються живі акторські виступи та іммерсивні середовища, що працюють у реальному часі. Це дозволяє глядачам переживати розвиток подій максимально занурено. Натан Андерсон, співзасновник New Canvas та шоураннер Coltrane, повертається до проєкту після роботи над оригінальною грою. Він розглядає нову серію як можливість просунути зближення сторітелінгу, ігрового дизайну та інтерактивності, за яке він бореться з 2016 року. Оригінальна VR Noir подолила позначку у 500 000 завантажень на Samsung Gear VR та Google Cardboard, встановивши стандарт для кінематографічного VR. Coltrane приєднується до зростаючого сегменту іммерсивних відеопроєкцій нарівні з недавніми релізами, такими як Starclash та Finding Frida, які розширили уявлення про можливості VR-контенту. Вихід серії заплановано на пізніший термін цього року на неназваних VR-платформах.

Public
07 Oct, 2026

Meta розроблює нативне віртуальне кіно для Quest і VR-окулярів

Датамінінг та аналіз активів публічного тестового каналу Horizon OS 2.9 свідчать про те, що Meta розробляє спеціалізоване віртуальне кіно для гарнітур Quest та майбутніх VR-окулярів. Ця розробка є наслідком значного стратегічного зсуву, коли Meta відокремила свої VR-зусилля від соціальної платформи Worlds. Після оголошення про те, що Worlds стане окремою платформою, а згодом видалення Worlds на базі Horizon Engine з VR-пристроїв, компанія закрила своє попереднє простір для VR-подій, Events Arena. Ця раніше представлена функція, що з'явилася в Horizon OS v81 PTC, дозволяла користувачам переглядати медіа, такі як концерти, в театральній обстановці разом з іншими користувачами. Видалення цього соціального простору вказує на перехід до більш інтегрованого, системного медіа-досвіду, а не соціального.Нове середовище, ідентифіковане в рядках прошивки як «Theater Home», наразі перебуває в альфа-збірці з позначкою v210. На відміну від традиційної заміни VR Home, доступ до цього простору здійснюється через спеціальну кнопку «Theater» на панелі керування будь-якого медіа-вікна. Обрання цього варіанту переміщує користувача в високодеталізований домашній кінотеатр з вбудованим освітленням, а система автоматично повертає до стандартного VR Home після виходу. Збірка була успішно запущена дослідниками, які отримали доступ до альфа-активів, на Quest 3S. Такий підхід інтегрує кінематографічний досвід безпосередньо в операційну систему, забезпечуючи його доступність на всьому підтримуваному обладнанні без необхідності встановлення окремого додатка чи контексту конкретної соціальної платформи.Ключовою технічною особливістю цього середовища є система під назвою «Dynamic Ambience». Посилання в Horizon OS 2.6 і 2.7 описують це як рендерений ореол світла, що оточує сфокусовані панелі театру. У практичному застосуванні це працює аналогічно функціям медіаосвітлення, які можна знайти в visionOS або в преміальних медіаплеєрах у Meta Horizon Store, а також реальним системам синхронізації світлодіодів, таким як Philips Hue Sync Box. Під час відтворення медіа навколо поточного фокусованого вікна з'являється кольорове сяйво з динамічними анімаціями, що реагують на контент. Це посилює зануреність у перегляд, розширюючи візуальний вплив медіа за межі екрана в віртуальну кімнату, створюючи більш кінематографічну атмосферу для користувачів.Зображення альфа-версії Theater Home.Очікуваний графік випуску Theater Home має збігтися зі стабілізацією Horizon OS 2.9, потенційно вийшовши разом із новим середовищем VR Home, що розробляється під кодовим назвою Loma Home. Невідомо, чи підтримуватиме це кінематографічне середовище функції спільного перегляду. Meta раніше прибрала можливості спільного перегляду з Horizon TV і YouTube під час переходу на середовище Loft VR Home, а подальші плани щодо заміни функцій спільної присутності були скасовані, оскільки компанія зосередилася на реалістичних дзвінках Hologram на основі аватарів. Відтак, новий кінематографічний простір, імовірно, спочатку функціонуватиме як приватна зона перегляду. Ця розробка підтримує маркетинговий слоган Meta «Cinema. Computer. Console.» для її майбутніх VR-очок, які стануть першим VR-продуктом із сертифікацією IMAX Enhanced і підтримкою Dolby Vision HDR, що свідчить про сильний фокус на споживанні медіа високої якості.

Public
07 Oct, 2026

NVIDIA cuPhoton прискорює аналіз астрономічних зображень за допомогою GPU-нативного конвеєра

Наукові прилади з високою пропускною здатністю, такі як обсерваторії, телескопи та джерела рентгенівського випромінювання, генерують дані зображень зі швидкістю, що перевищує можливості конвеєрів, прив'язаних до CPU. Обчислювальне вузьке місце рідко полягає в одному повільному ядрі; скоріше, це весь шлях від сирих даних датчика до наукового рішення, що включає читання даних, узгодження функцій розсіювання точки, віднімання фону, підгонку моделей та класифікацію об'єктів. Сучасні установки накопичують петабайти багатовимірних даних за одну кампанію, а реалізації з пріоритетом CPU можуть займати від годин до місяців, щоб дати корисні результати з даних, створених за секунди. Ця затримка заважає отриманню своєчасних наукових інсайтів. NVIDIA cuPhoton вирішує цю проблему, надаючи GPU-нативний шлях, що охоплює кожен етап від читання з датчика до класифікації, скорочуючи час очікування до секунд і дозволяючи дослідникам працювати в тісних інтерактивних циклах.NVIDIA cuPhoton - це відкритий інструментарій NVIDIA CUDA-X, що складається з блоків з прискоренням на GPU для спектральної та оптичної астрономії, а також аналізу лазерів та рентгенівських променів у часовій області. Зберігаючи дані зображень на GPU від початкового зчитування з датчика до фінальної класифікації, інструментарій значно зменшує затримку. Наприклад, обсерваторія Vera C. Rubin (NSF-DOE) записує нове 3,2-гігапіксельне зображення кожні 39 секунд після настання темряви. Її конвеєр Prompt Processing має класифікувати приблизно 10 000 детекцій як астрофізичні транзиєнти або артефакти протягом 60-120 секунд. За одну ніч це становить до 20 терабайт зображень і 10 мільйонів кандидатів об'єктів. cuPhoton масштабується на багатогігапіксельні та багатовузлові системи NVIDIA Grace Blackwell і Vera Rubin, прискорюючи завантаження зображень до 14 900 разів та обробку сигналів до 14 550 разів на репрезентативних навантаженнях, що включають сотні терабайт.Компоненти пакета NVIDIA cuPhotonІнструментарій містить п'ять основних компонентів для робочого процесу з зображеннями: xDataReader, xRep, xPois, xFit та xScan, а також xRay для аналізу детекторів рентгенівського випромінювання у часовій області. Для налаштування необхідно клонувати репозиторій та розгорнути закріплене середовище Linux за допомогою команди uv sync --locked --extra dev --extra gpu --extra viz. Це середовище підтримує екосистему NVIDIA CUDA 13, включаючи CuPy, PyTorch, Numba-CUDA, KvikIO та NVIDIA nvCOMP, а також бібліотеки візуалізації, такі як Bokeh і Pillow. Версія cuPhoton 0.1.3 підтримує Python 3.12-3.14 на Linux. Збірка компонента xDataReader з початкового коду вимагає компілятора C++17, заголовків для розробки CUDA та cuFile, а також реентерабельної встановленої версії CFITSIO. Повний скрипт робочого процесу доступний у репозиторії для автоматичного запуску або інтерактивного використання в Jupyter-ноутбуках.(Верхня панель) Кожної ночі телескоп обсерваторії Вера Рубін фіксує 20 ТБ даних (Джерело: початкові зображення з NSF-DOE Vera C. Rubin Observatory/NOIRLab/SLAC/AURA, модифіковані за допомогою ШІ).Модуль xDataReader прискорює завантаження файлів у форматі Flexible Image Transport System (FITS) безпосередньо на GPU, уникаючи традиційні накладні витрати на розбір на CPU та передачу через PCIe. Він розподіляє навантаження так: CFITSIO планує байтові діапазони на CPU, KvikIO читає їх через GPUDirect Storage (якщо доступно), а nvCOMP розпаковує GZIP-плитки на GPU. Публічна функція API batch_to_device повертає стопки масивів CuPy, підтримуючи нестиснуті HDU зображень з 2–16 осями та двовимірні зображення з плитковою стисненням GZIP_1 або GZIP_2. Стиснення Rice та дитеризоване квантування з рухомою комою не підтримуються. Для зображень у головному HDU користувачі повинні передавати hdu_indices=(0,), тоді як за замовчуванням використовується індекс HDU 1. Файли, згруповані в один виклик, повинні збігатися за формою та типом даних у кожному вибраному HDU.Модуль xRep пересемплює двовимірні зображення на спільну небесну сітку з орієнтацією «північ угору», щоб вирівняти візити, які не мають спільної піксельної сітки через дитеринг, обертання або різницю в масштабі пластини. Функція build_stack_spec_from_fits читає рішення системи світових координат із заголовків FITS для побудови цільового сліду, а reproject_stack виконує проєкціювання кожного елемента на цю сітку. Параметр backend за замовчуванням встановлено в "auto", що віддає перевагу CuPy, потім CUDA PyTorch і, нарешті, CPU, якщо GPU недоступне. Інтерполяція за замовчуванням використовує Lanczos-3. Таке вирівнювання забезпечує, що статичні зорі в шаблоні та наукових кадрах займають однакові координати, що дозволяє ізолювати рухоме джерело як єдину змінну позицію на небі перед відніманням.

Public
07 Oct, 2026

NVIDIA Green Contexts: Явне розподілення ресурсів GPU для одночасних завдань

Сучасні GPU-додатки часто запускають кілька незалежних компонентів в межах одного процесу. Наприклад, оператори з високою чутливістю до затримок працюють поруч із фоновими ядрами, орієнтованими на пропускну здатність. Ці компоненти зазвичай ділять один GPU, що призводить до непередбачуваного взаємного впливу та конкуренції за ресурси. Традиційні контексти CUDA були створені для епохи, коли GPU обробляли один домінуючий тип навантаження. Через це вони стали громіздкими і погано підходять для тонкого розподілу ресурсів. Вони створюють значне навантаження на обладнання при перемиканні контекстів і не мають механізмів для явного визначення того, як обчислювальні ресурси розподіляються між одночасними завданнями.Green contexts вирішують цю проблему, дозволяючи додаткам явно вибирати підмножину ресурсів виконання GPU та спрямовувати роботу безпосередньо на ці ресурси. Доступні в Driver API з версії CUDA 12.4, вони тепер доступні через Runtime API починаючи з CUDA 13.1. Ця функція дозволяє розробникам визначати, де виконується робота і як ресурси розподіляються всередині процесу. Основним сценарієм використання є розподіл SM, коли певні Streaming Multiprocessors призначаються green context. Це дозволяє кільком навантаженням працювати одночасно, не конкуруючи за ті самі обчислювальні блоки.Окрім виділення SM, green contexts можуть виділяти ресурси черг завдань. У традиційній моделі незалежні потоки з упорядкованою роботою могли відображатися на ті самі базові черги завдань, спричиняючи небажану послідовну обробку, навіть якщо ресурсів виконання було достатньо. Явно виділяючи черги завдань, green contexts дозволяють додаткам задавати очікуваний рівень паралелізму та усувати хибні залежності. Створення та знищення цих контекстів потребує невеликих витрат, а їхній життєвий цикл не викликає неявної синхронізації незалежних GPU-операцій. Це забезпечує більш явну модель програмування, ніж покладатися на неявний стан пристрою.Модель програмування зміщується від неявного до явного цільового призначення. Історично додатки використовували cudaSetDevice і створювали потоки, для яких ціль виконання виводилася з поточного стану пристрою, прив'язаного до потоку. З green contexts, представленими типом cudaExecutionContext_t, розробники створюють контекст для обраного набору ресурсів, а потім створюють із нього потоки за допомогою cudaExecutionCtxStreamCreate. Це гарантує, що робота, надіслана в ці потоки, сув'язана з ресурсами green context. Для додатків, орієнтованих на весь пристрій, традиційна модель залишається доступною через cudaDeviceGetExecutionCtx, що забезпечує зворотну сумісність та поступове впровадження.Класичним прикладом використання є перекриття операцій зв'язку з ядрами GEMM у розподіленому навчанні або обробка операторів з високою чутливістю до затримок на AI-сенсорних платформах. Одного пріоритету потоків недостатньо, коли об'ємні ядра займають усі SM, оскільки планувальник не може перервати виконуючі блоки. Green contexts виділяють певні SM для критично важливої роботи, минаючи очікування завершення об'ємних блоків. Тестування на GPU NVIDIA Blackwell з 148 SM показало, що якщо пріоритет потоків забезпечує покращення в 27 разів порівняно з потоками однакового пріоритету, то green contexts забезпечують додаткове зниження затримки в 20 разів, гарантуючи виділені ресурси для критичного ядра.Реалізація включає запит ресурсів пристрою, розділення SM на групи критичних та решти, а також пакування кожної групи з конкретними конфігураціями черг завдань. Розробники використовують cudaDevSmResourceSplit для виділення ресурсів і cudaDevResourceGenerateDesc для створення дескрипторів. Green contexts вмикаються за бажанням і є доповненням, дозволяючи існуючим додаткам продовжувати використовувати весь пристрій, одночасно впроваджуючи більш тонкий контроль там, де це необхідно. Цей підхід особливо корисний для досягнення цільових показників паралелізму або затримки у складних робочих процесах, пропонуючи надійний механізм управління розподілом ресурсів GPU у сучасних багатокомпонентних додатках.

Public
07 Oct, 2026

Unity та Google запускають Unity Spark для створення ігор у браузері

Unity та Google анонсували Unity Spark: нову платформу, яка дозволяє створювати та ділитися іграми прямо у веб-браузері. Інструмент розроблений спеціально для тих, хто ніколи раніше не працював з Unity або взагалі не займався розробкою ігор. Замість того щоб покладатися на ШІ, який просто переробляє існуючі концепції, Unity Spark робить ставку на створення повноцінних, унікальних та пропрацьованих інтерактивних проєктів, дозволяючи більшій кількості людей втілювати свої творчі ідеї.Щоб спростити процес розробки, Unity Spark безпосередньо інтегрований з Unity Asset Store, що відкриває доступ до тисяч якісних ассетів від спільноти. Це робить платформу особливо привабливою для художників, які хочуть втілити свої ідеї без програмування, досвідчених геймерів, які точно знають, чого не вистачає конкретному жанру, та моддерів, що прагнуть створити щось абсолютно нове. Інструмент призначений як для майбутніх професіоналів, так і для діючих експертів індустрії, які шукають нові ідеї.Створення інтерактивних розваг традиційно вважається складним процесом: воно потребує знань у сфері сценарію, дизайну, арту, звуку, UI, левел-дизайну, фронтенд- та бекенд-розробки, системного проєктування та скриптингу. Хоча щомісяця в ігри на Unity грають близько 3 мільярдів людей, лише одиниці мають технічні навички для їх створення. Відеоігри стали останнім масовим видом розваг, якими користуються майже всі, але створюють одиниці. Unity Spark є частиною глобальної місії компанії з демократизації розробки ігор.

Public
07 Oct, 2026

Unity випустила шаблон автомобільного HMI для вбудованого обладнання в Unity 6.3

Unity випустила оновлений шаблон автомобільного HMI (human-machine interface) для Unity Industry — він уже доступний для завантаження в Unity Hub. Шаблон потребує Unity 6.3 або новішої версії та є серйозним переосмисленням оригінального HMI-шаблону 2021 року. Він задуманий як основа для створення власних автомобільних HMI-проєктів із замінними джерелами даних, функціями автомобіля та шарами інтерфейсу. До комплекту входять цифрова приладова панель, інтерактивна 3D-модель автомобіля, керування кліматом, система ADAS (advanced driver assistance system) на базі симуляції дорожнього руху в реальному часі, а також централізована система тем оформлення.Як референсна апаратна платформа обрано Raspberry Pi 5 — компактну малопотужну плату на Linux. Стабільні 60 кадрів на секунду на такому обмеженому пристрої показують, що готові до продакшену HMI на Unity Industry здатні надійно працювати на вбудованих автомобільних системах — будь то embedded Linux, QNX або Android Automotive. Навіть на малопотужному обладнанні шаблон забезпечує стабільний таймінг кадрів, передбачуване споживання пам'яті та відгук — усе це критично важливо для автомобільних інтерфейсів, які мають у реальному часі відображати стан батареї, енергоспоживання, дані систем допомоги водієві та інформацію про навколишнє середовище.HMI-панель містить кілька режимів відображення. Приладова панель пов'язана з симуляцією водіння та забезпечує швидке зчитування швидкості, стану автомобіля, передачі, попереджень та індикаторів. Сенсорний вигляд ADAS візуалізує навколишній трафік і деталі оточення з тієї ж симуляції. Блок керування HVAC та кузовними системами відповідає за налаштування клімату, підігрів сидінь, вентилятори, замки та взаємодію з елементами кузова. Система тем дозволяє змінювати акцентні кольори по всьому інтерфейсу на льоту — автомобільні команди можуть впроваджувати фірмовий стиль, режими доступності, денне та нічне оформлення, а також регіональні варіанти через єдиний механізм, що скорочує обсяг переробок.З точки зору архітектури шаблон розділяє дані, інтерфейс і 3D-модель автомобіля на модульні компоненти, керовані даними. Розробники можуть підключити власні джерела даних, дизайнери — змінити зовнішній вигляд, технічні художники — замінити моделі автомобілів, а команди вбудованих систем — незалежно тестувати продуктивність на цільовому обладнанні. Вбудована симуляція міського водіння надає дані про автомобіль та оточення — трафік за сплайнами, перестроювання, світлофори, пішохідні переходи та пішоходів — тож команди можуть розробляти та перевіряти поведінку інтерфейсу, граничні випадки, теми оформлення та перемикання екранів на основі даних ще до того, як з'явиться реальна телеметрія автомобіля.

Public
06 Oct, 2026

Java 27 вийшла з підтримкою в IntelliJ IDEA з першого дня

Java 27 вийшла у вересні, і IntelliJ IDEA підтримує її з першого дня. Розробникам, яким потрібен повний розбір, варто прочитати статтю «Java 27 в IntelliJ IDEA» або подивитися стрим із релізу, якщо вони його пропустили. На YouTube-каналі IntelliJ IDEA також починають з’являтися відео з IntelliJ IDEA Conf 2026, а разом із ними — випуски IntelliJ IDEA Tech Talks для тих, хто хоче надолужити останні доповіді.Поза самим релізом команда активно працювала над інструментарієм. Igor Kulakov опублікував «Розбір точок логування» (Logpoints Walkthrough), де розповідає про нову функцію налагодження в IntelliJ IDEA. Anton Arhipov показує, як пов'язати різні частини докупи, даючи розробникам практичний шлях від читання про функцію до її реального застосування в робочому процесі налагодження. Це корисне доповнення для всіх, хто витрачає час на відстеження поведінки рантайму в Java-застосунках.Щодо навчання, Siva Prasad Reddy K анонсував курс «Створення з ШІ-агентами: від ідеї до продакшену» (Building with AI Agents From Idea to Production), який навчає агентної розробки за допомогою IntelliJ IDEA та Spring Boot. Це пов'язано з JetBrains Air — нещодавно анонсованою єдиною системою для створення програмного забезпечення з агентами, яку вже можна випробувати через EAP усередині IDE. Курс дає розробникам конкретний шлях від експериментів з агентами до випуску чогось готового до продакшену.Для всіх, хто хоче відточити навички сучасної Java, Marit van Dijk і Piotr Przybył оновили свою доповідь «Вчимо сучасну Java граючись» (Learning modern Java the playful way) і представили її на GOTO Copenhagen, а версія Deep Dive запланована на Devoxx Belgium. Також очікуються їхні виступи на JDD та Hello Stavanger пізніше цього місяця.

Public
06 Oct, 2026

Нові творчі матеріали та інструменти керування ними в App Store Connect

Apple представила нові творчі матеріали для шапок сторінок продуктів і для результатів пошуку в App Store. За допомогою цих зображень і відео розробники можуть виділити свій бренд, просувати сезонні пропозиції та показувати новий контент. Вони доповнюють вже наявні превʼю застосунків і скриншоти, даючи застосункам більше помітності в усьому App Store. Є посібник з оформлення та готові шаблони, які допоможуть створювати привабливі візуали.Новий інструмент попереднього перегляду в App Store Connect показує, як ваші творчі матеріали, скриншоти та інші метадані виглядатимуть на сторінці продукту й у результатах пошуку ще до надсилання. Він підтримує темну тему, різні пристрої та орієнтації, тож можна переконатися, що застосунок добре виглядає всюди.У App Store Connect з'явилася нова бібліотека матеріалів, яка впорядковує роботу з ними. Ви можете завантажувати й розкладати по місцях творчі матеріали, скриншоти та прев'ю застосунків в одному місці, навіть заздалегідь, до того як зберетеся їх використовувати. Наприклад, можна надіслати творчі матеріали на перевірку вже сьогодні, щоб застосувати їх у майбутній сезонній кампанії, а потім задіяти одразу, щойно будете готові.

Public
06 Oct, 2026

Готуйте застосунки до виходу iPhone Duo

iPhone Duo потрапить до покупців 23 жовтня 2026 року, і розробники вже можуть готувати до нього застосунки та ігри. Перебудуйте наявні проєкти в Xcode 27.1 — у ньому з'явилася підтримка розробки для цього пристрою, а потім за допомогою Device Hub подивіться, як застосунок поводиться в усіх положеннях та орієнтаціях.Матеріали сторінки продукту в App Store отримали нові вимоги під нові пристрої, включно з iPhone Duo, тож ви можете показати застосунок у різних орієнтаціях. Завантажувані шаблони та настанови з оформлення охоплюють шапки сторінки продукту, матеріали пошукової видачі, прев'ю застосунків, скриншоти та внутрішньоігрові події. Новий інструмент попереднього перегляду в App Store Connect показує, як скриншоти, шапки та інші метадані відображаються на сторінці продукту.Надсилати оптимізовані під iPhone Duo застосунки та ігри в App Store Connect можна вже сьогодні. З квітня 2027 року до кожної заявки потрібно буде додавати скриншоти iPhone Duo, тож заздалегідь підготовлені матеріали позбавлять вас від обов'язкового оновлення в майбутньому.