Блог

visionOS 27 вийшла для Apple Vision Pro: ШІ-помічник Siri, відстеження об'єктів у руках і нові API для трекерних аксесуарів
  • PublicPublic
  • 20 Sep, 2026

visionOS 27 вийшла для Apple Vision Pro: ШІ-помічник Siri, відстеження об'єктів у руках і нові API для трекерних аксесуарів

Apple випустила visionOS 27 — четверте велике оновлення ОС для гарнітур Vision Pro. Воно доступне і на моделях з M2, і на моделях з M5. Оновлення вийшло майже без галасу, але за обсягом це одне з найбільших на сьогодні. Головна новинка — Siri AI, перероблений на базі великих мовних моделей помічник Apple, який зараз запускають у бета-версії. Щоб отримати доступ, потрібно стати в чергу очікування в налаштуваннях visionOS; Apple каже, що час очікування різний, і щойно доступ відкривається, функція починає завантажуватися автоматично. Siri AI зараз працює лише англійською — і мова пристрою, і мова Siri мають бути виставлені одним і тим самим підтримуваним варіантом англійської.За Siri AI стоять фондові моделі Apple нового покоління, які компанія розробляла разом із Google на основі його моделей Gemini. Як і у випадку з Apple Intelligence загалом, частина завдань виконується на невеликій вбудованій моделі в самому пристрої, а складніша робота передається в Private Cloud Compute від Apple. На visionOS Siri AI виглядає як закріплена в просторі сфера, яку можна прив'язати до конкретної точки кімнати; щоб почати говорити, достатньо просто подивитися на неї — вимовляти «Siri» не потрібно. Є й підтримка Visual Intelligence, щоб ставити запитання про фізичне й віртуальне оточення, а ще Siri AI постачається окремим попередньо встановленим застосунком з історією розмов.Reference-аксесуари з відстеженням visionOS 27 від DFRobot і MikroE.Для розробників visionOS 27 додає режим відстеження об'єктів із високою частотою кадрів, придатний для рухомих предметів і предметів у руках. Apple не називає частоту оновлення, але ранні повідомлення говорять приблизно про 30 Гц. Для утримуваних об'єктів Apple наполегливо радить новий режим Extended Training — він помітно покращує відстеження, але «значно» збільшує час навчання: один розробник розповів, що тренування іграшки-рибки зайняло близько 18 годин. Оптичне відстеження працює на 90 Гц і суміщається з даними акселерометра та гіроскопа (IMU) самого об'єкта. Оновлення також відкриває шлях трекерним аксесуарам: раніше Sony і Logitech мали жорстко прописану підтримку контролерів PS VR2 Sense і стилуса Muse, які використовують сузір'я інфрачервоних світлодіодів.Оточення Thórsmörk у visionOS 27.visionOS 27 додає API, що дозволяють будь-якій компанії створювати власні трекерні аксесуари на ІЧ-світлодіодах — приблизно так, як на ПК працюють аксесуари SteamVR «Lighthouse». DFRobot і MikroE вже анонсували референсне залізо та набори для розробників, причому залізо DFRobot можна купити вже зараз. Крім того, з'явилася опція запису у високій якості: вона знімає до трьох хвилин 4K-відео без фовеального рендерингу цілком на самій гарнітурі, без Mac — цю можливість давно чекали, щоб показувати контент visionOS. У visionOS 27 також з'явилося оточення «долина Тоурсмёрк» в Ісландії — вже десяте віртуальне оточення, з нічним варіантом північного сяйва.Новий центр керування visionOS 27.Інші покращення стосуються розробників застосунків і робочих процесів. Під час підключення через Mac Virtual Display у macOS 27 з'являється API для створення 3D-об'єкта на visionOS для попереднього перегляду, зі вбудованою підтримкою Preview.app; правки, зроблені на гарнітурі, відображаються на боці macOS, а для спільного редагування з Personas підтримується SharePlay. У Xcode 27 додали застосунок Device Hub, щоб розробники могли віддалено запускати демо, а не проводити гостей через погляд-і-щипок. У visionOS 27 також з'явилися вигнуті вікна в Safari, Freeform і («Multiview» Apple TV) — щоправда, це залишається закритим пропрієтарним API — плюс віджети для аксесуарів, веб-оточення Safari через API requestImmersive і швидше підключення до Wi-Fi після завантаження.

Оптимізація Deep Rock Galactic: Survivor під мобільні пристрої
  • PublicPublic
  • 19 Sep, 2026

Оптимізація Deep Rock Galactic: Survivor під мобільні пристрої

Перенести Deep Rock Galactic: Survivor на мобільні означало взяти bullet-heaven гру з ПК і змусити її працювати на залізі з куди меншим запасом GPU, CPU та пам'яті. Портом займалася Piktiv, поки гілка для ПК ще активно розроблялася, і команди розійшлися настільки, що злиття йшло лише в один бік: з ПК у мобільну версію, але ніколи назад. Таке розділення дало Piktiv свободу поводитися з вихідними системами жорстко — розбирати усталені підходи й перебудовувати їх під зовсім інший набір завдань оптимізації. Головним обмеженням була пам'ять: майже всі цільові пристрої несли 4 ГБ оперативної пам'яті, крім одного iPad, у якого було лише 3 ГБ. На ньому в команди залишалося приблизно 1 850 МБ на все, і вихід за межі означав падіння.Роботу над продуктивністю зосередили на системах, чия вартість зростає разом із числом ворогів. Цифри шкоди спочатку були GameObjects з TextMesh Pro, але генерація текстової сітки одразу для тисячі ворогів ставала вузьким місцем. Рішенням стала звичайна система частинок Unity зі спрайт-листом цифр від 0 до 9. Пошук шляху пішов із вбудованої NavMesh-системи, яка погано справляється, коли тисячі агентів прокладають маршрут кожен сам по собі, на підхід через flow-field, де вартість залежить від площі, а не від числа агентів. Фізичні запити прискорили KD-деревом для просторових вибірок — наприклад, щоб знайти всіх ворогів у радіусі гранати, — хоча це вимагало частих перебудов у міру руху ворогів. У рендері ворогів приблизно тисячу skinned mesh renderer'ів замінили запеченою анімацією вершин: кожен ключовий кадр зберігається в текстурі й відтворюється шейдером на GPU, що зводить витрати CPU майже до нуля і відкриває GPU-інстансинг на одній спільній сітці та матеріалі.Глибші технічні деталі пояснюють, як влаштовані ці заміни. Flow-field перевертає модель вартості пошуку шляху: на рівень накладається сітка, і від цілі плитки малюють стрілки в бік сусідів, у яких стрілки вже є, поки все поле не покриється. Тоді вартість залежить від покритої площі, а не від числа агентів, і її можна додатково обмежити, обчислюючи обмежувальний паралелепіпед навколо всіх ворогів і гравця та оновлюючи поле лише всередині цієї області. KD-дерево рекурсивно ділить простір, тож запит «точка і радіус» швидко повертає все всередині, підміняючи важчі фізичні запити. Ці системи складалися в ланцюжок Burst-джобів завдовжки в 10–15 залежностей, яка виводить усіх ворогів за межі звичайної фізики й помітно підіймає нижню планку частоти кадрів.Addressables займали центральне місце в тому, щоб укластися в ліміт iPad з 3 ГБ. Оскільки гра ніколи не показує більше одного біома за раз, Piktiv винесла графічні ассети та налаштування конкретних біомів так, щоб вони завантажувалися лише за потреби. Плата за це — Addressables привносять асинхронність у код, який раніше був синхронним, а перебудова системи під async може стати серйозним архітектурним завданням, але тут це себе виправдало. Тестування спиралося на автоматичну систему вимірювань, що проганяла шість сценаріїв по всіх біомах: базовий з гравцем, що простоює, тисяча ворогів, що наступають, або 500 ворогів плюс автоматична зброя, що стріляє. Протягом усього часу замірялися CPU, GPU та пам'ять, а Unity Profiler вів ранні аудити по CPU. Один сценарій, який за десять секунд породжував близько 4 000 синіх кубів-підбирок, до оптимізації був серйозним ударом, а після неї став невимірним. Геометрію рівня, яка процедурно будується з окремих об'єктів, теж зібрали в батчі через користувацькі draw-команди, адже фіксована камера зверху дозволяє легко обчислити видиму область.Для команд, які роздумують над схожим портом, висновки стосуються не стільки якогось одного трюку, скільки розкладки даних і взаємодії між системами. Перекладати дані з компонентів і назад дорого, коли тисячі сутностей виконуються щокадру, тож вигідно тримати все в нативних контейнерах і проганяти ці ж контейнери через увесь конвеєр. А грі, якій слід було б використовувати ECS або Data-Oriented Technology Stack, не потрібна повна переробка: цей проєкт сперся на компілятор Burst і нативні типи даних, не переводячи гру цілком. Deep Rock Galactic: Survivor доступна у Steam, Xbox, App Store і Google Play.

URXR One від Unseen Reality зібрала понад $1,2 млн на Kickstarter — це XR-окуляри, які замінюють монітор
  • PublicPublic
  • 19 Sep, 2026

URXR One від Unseen Reality зібрала понад $1,2 млн на Kickstarter — це XR-окуляри, які замінюють монітор

Unseen Reality завершила кампанію на Kickstarter щодо URXR One — пари окулярів змішаної реальності, задуманих як заміна звичайному монітору. Офіційно зібрано $1 288 712. Кампанія стартувала 4 серпня і пробила початкову мету в $50 000 за лічені хвилини.Надано Unseen RealityURXR One — це не AR-окуляри на схемі birdbath на кшталт Viture чи Xreal, а легка VR-гарнітура з відеорежимом passthrough, схожа на Quest. Головне — пристрій не автономний: він підключається кабелем USB-C DisplayPort до зовнішнього джерела — ноутбука, телефона, планшета або ігрового портатива. Саме це підключення і робить її тонкою та легкою: при вазі всього 93 г вона позбавлена обчислювального блока й батареї, які обтяжують автономні гарнітури. Компанія позиціонує її передусім для показу звичайного контенту: плоских ігор, фільмів, браузингу та роботи з таблицями.Всередині стоїть дуже тонка оптика на pancake-лінзах і два micro-OLED дисплеї по 1,03 дюйма з роздільною здатністю 2 448 × 2 064 — приблизно 36 пікселів на градус, частота 90 Гц і діагональний кут огляду 90 градусів (близько 80° по горизонталі та 56° по вертикалі). За відстеження 6DOF відповідає вбудований блок просторової обробки. Учасники Kickstarter отримали URXR One за спеціальною ранньою ціною $800, а перші поставки намічені на середину жовтня 2026 року; звичайні замовлення, як заявляється, коштуватимуть $900 за роздрібною ціною, але терміни їх відвантаження поки що неясні.Надано Unseen Reality

Snap запускає окуляри Specs із кейсом-модемом, корпоративними партнерами та ШІ-асистентом на кількох платформах
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Snap запускає окуляри Specs із кейсом-модемом, корпоративними партнерами та ШІ-асистентом на кількох платформах

Snap офіційно представила AR-окуляри Specs і розкрила нові подробиці про сценарії їх використання. Головне технічне нововведення — SPECS Charging Case with Cellular, аксесуар, який не просто заряджає пристрій. Зазвичай Specs, як і інші AR-окуляри, залежать від Wi-Fi, але цей кейс дає окулярам власне виділене мережеве з'єднання. Кейс усе одно доводиться носити із собою, бо батареї не вистачає на цілий день; він заряджає пристрій чотири рази й при цьому забезпечує доступ до інтернету на ходу.У США Snap співпрацює з Verizon: оператор запропонує індивідуальні тарифи на передавання даних, розстрочку та цифрове налаштування. Комплект SPECS Connected Case коштує $2,395, а Verizon надасть можливість оплати частинами, включно з планом на 36 місяців. Тарифи Connected Wearable для передавання даних починаються від $10 на місяць для абонентів Verizon і від $20 на місяць для всіх інших. Snap також працює з глобальними операторами, наприклад з Orange у Франції та EE у Великій Британії, а ціни через цих партнерів оголосять пізніше. Кейс із мобільним зв'язком позиціонують як важливий крок для індустрії: окуляри перестають залежати від з'єднання зі смартфоном.Snap також явно рухається в корпоративний сегмент. Компанія уклала партнерства з Salesforce, AWS, HoloLight, Trifork і NVIDIA, щоб будувати на базі Specs рішення для бізнесу. Більшість із них стосуються знайомих завдань — віддаленої допомоги та перегляду документів в AR, коли руки вільні для роботи з обладнанням. Партнерство з NVIDIA зосереджене на сумісності фреймворку XR AI зі Specs, щоб співробітники могли користуватися ШІ-асистентом, запущеним на локальній робочій станції, і зберігати дані компанії в себе, не виносячи їх назовні. Snap також розвиває екосистему для корпоративного застосування, включно із сумісністю з системами керування мобільними пристроями.Snap представила Specs Intelligence — ШІ-асистента, який працює на Mac, iOS і окулярах Specs. Під час налаштування ви вказуєте свої цілі та підключаєте застосунки на кшталт календаря, а асистент використовує ці дані разом із просторовим контекстом, коли працює на окулярах. Він надсилає нагадування до зустрічей, відповідає на запитання, допомагає бронювати авіаквитки та готує щоденні зведення. Оцінити асистента можна вже сьогодні через застосунок SPECS для iOS, навіть без окулярів. Snap підкреслює захист даних: ви самі вирішуєте, що підключати, співробітники Snap не можуть бачити особистий контент, особисті дані з підключених акаунтів не використовуються для навчання чи донавчання ШІ-моделей Snap і для показу персоналізованої реклами, а обробка ведеться на самому пристрої та в захищеній хмарній інфраструктурі.Що стосується контенту, Snap створює враження разом із такими партнерами, як NBA та WNBA, а також лінзу для гольфу з підтримкою PGA, яка аналізує техніку замаху та патта. Лінза за Гаррі Поттером, прив'язана до майбутнього серіалу HBO Original, дозволяє зануритися в моменти з історії, а серед навчальних лінз — інтерактивна реконструкція польоту «Аполлона-11» та Starmap, що накладає сузір'я. Браузер SPECS підтримує стримінг з YouTube та HBO Max на віртуальному дисплеї, описаному як екран 115 дюймів на відстані близько трьох метрів, із режимом Travel Mode, який утримує картинку нерухомою в русі, а інтеграція зі Spotify підбирає плейлисти під момент.З 1 жовтня в Westfield Century City у Лос-Анджелесі запрацює простір SPECS First Look, де можна випробувати окуляри та поспілкуватися з командою Snap. Поки що це єдиний майданчик.

Бібліотеки AndroidX Security State дозволяють застосункам перевіряти безпеку пристрою за кожним компонентом
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Бібліотеки AndroidX Security State дозволяють застосункам перевіряти безпеку пристрою за кожним компонентом

Google випустила стабільні версії двох бібліотек AndroidX — Security State 1.1.0 і Security State Provider 1.0.0, — які дають розробникам єдиний спосіб перевіряти безпеку пристрою. Замість того щоб покладатися на один грубий показник Security Patch Level (SPL), застосунки тепер можуть перевіряти захист окремо за кожним компонентом і бачити, які виправлення ще очікують на встановлення.Бібліотека androidx.security.state розрахована на критичні до безпеки та споживчі застосунки — банківські, фінтех і медичні, а також на рішення Mobile Device Management (MDM). Її компаньйон, androidx.security.state.provider, призначений для OEM-виробників і розробників клієнтів Over-The-Air (OTA) — він дозволяє розкривати доступність оновлень через стандартизовані механізми.Замість того щоб давати доступ до пристрою за принципом «все або нічого», застосунки можуть комбінувати DSPL, PSPL і ASPL для ухвалення рішень з урахуванням контексту. Банківський чи корпоративний застосунок, наприклад, може порівняти поточний патч безпеки пристрою (DSPL) з оновленнями, що очікують на встановлення (ASPL), перед запуском чутливих сценаріїв — таких як великі платежі чи реєстрація облікових даних. Якщо оновлення чекає на встановлення, застосунок може вимагати від користувача спершу встановити його.Для тоншого контролю розробники можуть запитувати, чи виправлено конкретні вразливості з високим ризиком (CVE), — наприклад, переконатися, що критичні патчі NFC чи Bluetooth встановлено, перш ніж дозволяти оплату дотиком чи обмін даними поблизу. Відгуки та повідомлення про проблеми приймаються через публічний Android Issue Tracker.

Android Bench 2.0 представляє довгострокові завдання та безперервне оцінювання
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Android Bench 2.0 представляє довгострокові завдання та безперервне оцінювання

Google випустила Android Bench 2.0 — велике оновлення свого бенчмарка, який оцінює, наскільки добре великі мовні моделі допомагають розробникам із реальною роботою на Android. Головна новинка — перший набір довгострокових завдань (long-horizon tasks, LHT): складні задачі, які в інженера зазвичай займають кілька днів, а іноді до тижня. До релізу також увійшли агентне оцінювання (спершу на агентах від відповідних постачальників моделей) та приведення фреймворка у відповідність із фреймворком Harbor. Ранні версії бенчмарка були заточені під невеликі зміни — здебільшого виправлення багів і дрібні запити на нові функції, — що відображало тодішні обмеження ШІ-асистентів.Нові довгострокові завдання покликані відтворювати амбітну роботу, яку розробники реально доручають ШІ. Серед них — оновлення залежностей, додавання нових функцій, створення застосунків з нуля та перенесення крос-платформного застосунку на Android. Щоб оцінювати такі багатоденні зусилля, Google відходить від бінарної системи «пройшов/не пройшов», яка, на її думку, приховує реальні можливості моделі. Прогін, який переводить 40 екранів на Jetpack Compose, налаштовує таблиці бази даних і виконує 90% вимог, але спотикається на одній перевірці граничного випадку, у старій системі отримав би 0%. Безперервне оцінювання тепер видає відсоток виконання, який складається з таких чинників, як функціональність, візуальна відповідність і відсутність регресій, з об'єктивними штрафами за відхилення від інструкцій з оцінювання чи структурних обмежень.Результати показують явні сильні та слабкі сторони. Найкращий відсоток успіху на довгострокових завданнях — близько 28%, що значно нижче за приблизно 91% на вихідних завданнях бенчмарка. На всіх рівнях моделей видно, що ШІ краще пише новий код, ніж рефакторить наявний: рефакторинг і міграції впираються у складність архітектури, а не в обсяг коду. Моделі надійно справляються з усталеними детермінованими перетвореннями — наприклад, із перекладом Java у Kotlin, заміною Retrofit на Ktor або додаванням шару ViewModel, — послідовно застосовуючи ці патерни навіть на 125+ файлах і 8000+ рядках коду. Зате вони буксуют, коли завдання вимагає перевірки під час виконання (наприклад, бракує графів впровадження залежностей), зачіпає ламкі зміни у фреймворку або впирається у прогалини в знаннях про ще не випущені бібліотеки.Перенесення кроссплатформних застосунків на Android залишається відкритим завданням: жодна модель не досягає 100% успіху, а найкращі моделі впираються в стелю близько 80% виконання. Агентна оцінка тепер входить до бенчмарка, починаючи з моделей у парі з агентами своїх постачальників — наприклад, GPT 5.6 Sol на Codex і Gemini 3.8 Flash на Google Antigravity. Така зв'язка показує, що конструкція harness має значення: кешування промптів і компактне віконне розбиття інструментів знижують витрату токенів. Розширилася й таблиця лідерів: до неї додалися Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, GPT-6, Fable 5.1, Kimi K3 і Qwen 3.8 Max; лідирує GPT-6 Astra від OpenAI з 28% успіху.

Пришвидшуємо розробку XR за допомогою Unity CLI, Meta VR CLI та інструментів продуктивності для Quest
  • PublicPublic
  • 18 Sep, 2026

Пришвидшуємо розробку XR за допомогою Unity CLI, Meta VR CLI та інструментів продуктивності для Quest

З виходом Unity CLI у XR-розробників з'явився куди швидший спосіб працювати з редактором і своїми проєктами прямо з термінала. Ділмер Валесільос, Developer Advocate у Meta і творець популярного YouTube-каналу про XR та розробку ігор, радить раннім користувачам, які працювали з Unity MCP-сервером, переходити на новий Unity CLI та пакет Pipeline. CLI постачається з власним вбудованим MCP-сервером, який використовує той самий протокол, тож наявний MCP-клієнт підключається до нього без жодних зусиль. Головна перевага — помітно швидші ітерації, адже CLI використовує компілятор Roslyn для виконання коду, тож відпадає потреба в перекомпіляції редактора та перезавантаженні домену. Підтримка поширюється і на цільові середовища виконання, а не лише на редактор, і саме у зв'язці з пакетом Pipeline агентні сценарії розкриваються по-справжньому, адже саме цей пакет дає змогу спілкуватися з редактором.Знання кількох базових команд CLI реально економить час уже тому, що можна не відкривати інтерфейс. Найпотужніша з доступних команд — eval: вона компілює та запускає фрагменти C# наживо на головному потоці через Roslyn, поки пакет Unity Pipeline працює всередині редактора. Оскільки немає перекомпіляції проєкту й перезавантаження домену, виконання займає мілісекунди. З її допомогою можна запускати скрипти автоматичного налаштування, опитувати стан редактора або виконувати файли C# прямо з диска через unity command eval_file "path/to/script.cs". Наприклад, команда unity command eval "return UnityEditor.EditorApplication.isPlaying;" миттєво повертає поточний стан відтворення. Ще одна корисна звичка — стежити за журналом змін, адже CLI оновлюється часто, і по ньому легко побачити, які нові можливості з'являються в міру розвитку інструмента.Команди з параметрами — ще один спосіб зекономити час, особливо під час встановлення конкретних версій Unity з потрібними модулями. Одна команда install може поставити все одразу, наприклад unity install 6000.5.0f1 -m android android-sdk-ndk-tools --cm --accept-eula --yes — вона бере потрібну версію, підтримку збірки під Android, інструменти SDK і NDK, Content Manager та автоматично приймає EULA. Замість того щоб клацати по Hub, просто запускаєш команду та йдеш далі. Повний набір доступних команд CLI описано в довіднику з інтерфейсу командного рядка Unity.Оскільки Unity CLI підтримує кілька клієнтів, варто під'єднати його до тієї LLM, яку ти вже надаєш перевагу. У Meta зосереджені на тому, щоб приносити інструменти, які подобаються розробникам, прямо в їхні основні редактори — такі як Cursor, Claude Code та Muse Code, а корисний прийом у роботі — змішувати інструменти, використовуючи одну LLM для написання коду, а іншу для рев'ю. Однак універсальні помічники для програмування часто самовпевнені в питаннях VR і часто помиляються, видаючи відповіді, які працюють для мобільних пристроїв, але не для Quest, — наприклад, щодо відстеження рук чи скорочення draw calls. Meta VR CLI закриває цю прогалину, даючи помічнику доступ до актуальної документації та до самого пристрою. Він постачається з власним MCP-сервером, який під'єднується до Codex, Cursor, Claude Code, Gemini або VS Code через metavr mcp install claude-code, а як альтернативи є cursor, vscode та project.Коли таке під'єднання налагоджено, відповіді змінюються. Питання про доступ до passthrough-камери витягує актуальну документацію замість здогадок на основі застарілих навчальних даних, і, оскільки CLI може звертатися до пристрою, він набагато рідше зупиняється на пропозиціях. Він може встановити збірку, стежити за logcat, поки відтворюється баг, і зняти скриншот того, що реально відображається всередині шолома, а не того, що показує вкладка Game, — а це само по собі економить купу циклів надягання та знімання шолома. Ще дві речі варто під'єднати до того, як писати код: Project Setup Tool перевіряє проєкт на відповідність реальним вимогам Quest і виправляє помилки конфігурації до збірки, а Meta Asset Library надає 1,5 мільйона безкоштовних 3D-асетів із уже готовими LOD, доступних для пошуку прямо через Meta VR CLI, тож ти ніколи не впиратимешся у відсутність тимчасової графіки.Продуктивність — та частина розробки під VR, яка часто застає розробників зненацька, адже те, що відчувається плавним у редакторі, може розвалитися на пристрої. Традиційний цикл виправлення виглядає так: зняти трейс, завантажити його в Perfetto і прокрутити тисячі зрізів у пошуках того самого, який з'їдає кадри. Нові команди perf у Meta VR CLI покликані розірвати цей цикл: ти описуєш, що потрібно, наприклад «зроби 15-секундний запис з даними GPU», і агент виконує запис і читає результат, за секунди показуючи сплески часу кадру та вузькі місця CPU/GPU. Пряма команда на кшталт metavr perf capture --mode full --duration 15000 --app com.mycompany.myvrapp --output my_vr_trace робить те саме. Усередині Unity Quest Runtime Optimizer розв'язує задачу з іншого боку: аналіз вузьких місць вказує, що не так, а аналіз «What If» дозволяє порівнювати окремі GameObject, тоді як OVRMetrics, форк RenderDoc від Meta Quest та покращення Perfetto залишаються доступними тим, хто воліє працювати руками.

Використання ШІ-агентів для підготовки 3D-сцен до симуляції
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

Використання ШІ-агентів для підготовки 3D-сцен до симуляції

Інженери з симуляції робототехніки постійно впираються в одне й те саме вузьке місце, і воно майже не пов'язане з політиками, моделями чи циклами навчання. Найскладніше часто починається ще до того, як щось навчається: у робота досі немає готового до симуляції світу, в якому можна тренуватися. Довести 3D-сцену з файлу Blender до стану, придатного для симулятора, — робота нудна, одноманітна й легка щодо помилок, і вона часто виходить за межі обов'язків інженера з симуляції. Саме в цій підготовчій роботі й можуть допомогти агентні системи, якщо в них є потрібні інструменти.Описаний тут робочий процес пов'язує міркування, виконання інструментів і перевірку в єдиний повторюваний процес. Codex на базі OpenAI GPT-6 Astra виступає оркестратором, який ставить мету, інтерпретує результати й спрямовує ітерації. Спеціалізовані субагенти, зібрані на каркасі Hermes agent і розгорнуті через NVIDIA NemoClaw, викликають NVIDIA Omniverse Libraries, щоб оглянути сцену, сформувати метадані симуляції, налаштувати фізику й відрендерити візуальні передперегляди. Стек відштовхується від конкретної мети: на вході сцена Blender, мета — світ, готовий до робототехніки, на виході — сцена на базі USD, готова до симуляції, місце призначення — Isaac Sim або Isaac Lab, а перевірка поєднує візуальний передперегляд із перевірками SimReady.Перший субагент підключається до Blender через сервер Model Context Protocol (MCP) і описує сцену, а не вгадує за скриншотами. Він може викликати інструменти для огляду об'єктів, колекцій, трансформацій, матеріалів, камер, джерел світла та метаданих сцени, повертаючи структурований опис, який стає спільним контекстом для решти агентів. У прикладі результату налічується 142 об'єкти та 37 матеріалів, а заодно позначається відсутність семантичних міток, колізійних мешів, сенсорів камери та фізичних матеріалів. Astra використовує цей опис разом із задачею робототехніки, щоб виявити брак інформації, спланувати наступні задачі та передати їх із чіткими критеріями приймання.Рисунок 1. Довідковий робочий процес, що демонструє використання бібліотек Omniverse для активації сцени Blender з агентамиРисунок 2. Аддон Blender передає дані сцени в бібліотеки Omniverse через gRPC, дозволяючи можливостям рендерингу та фізики напряму повертатися назад у в'юпорт BlenderДалі опис переходить до спеціалізованих агентів, які вже впливають на сцену. Агент авторингу USD зберігає ієрархію, трансформації, матеріали, мітки, фізичні метадані та визначення сенсорів, спираючись на шарувату, неруйнівну композицію USD, щоб агенти могли збагачувати світ, не сплощуючи вихідний арт. Агент семантичної розмітки перетворює безіменні меші на об'єкти, осмислені для задачі, — полиці, контейнери, підлоги, перешкоди, предмети для захоплення та цілі робота, — виводячи мітки з імен, ієрархії, форми та контексту й позначаючи невизначене. У демо виявилися розміченими 118 примів, а 9 міток залишено на перевірку людиною. Агент матеріалів переводить візуальний вигляд у корисні для симуляції метадані, розпізнаючи металеві стелажі, картонні коробки, пластикові контейнери, бетонні підлоги, гумові колеса чи скляні панелі, а не женучись за красивішим look-dev.Рисунок 3. USD збирає підсумкову сцену з окремих підшарів (ресурси, освітлення та матеріали), кожен з яких можна редагувати ізольовано перед об'єднаннямСубагент сенсорів створює пристрої камери та лідара заздалегідь, щоб розміщення, поле зору, дальність, частота опитування, перекриття та видимість цілі можна було перевірити ще до того, як сцена потрапить у симулятор. Потім субагент ovphysx робить світ фізично осмисленим, додаючи колізійні форми, масу, тертя та поведінку твердого тіла, і перетворює знахідки на план виправлень. Він генерує прості колізійні меші для статичного реквізиту, позначає підлоги та полиці як нерухомі колайдери, призначає властивості твердого тіла предметам для захоплення та позначає все, що залежить від задуму задачі. Безпечні, механічні виправлення виконуються автоматично, а неоднозначні випадки — наприклад, невпевнена семантична мітка або фізична поведінка — передаються людині з контекстом і запропонованим наступним кроком. На виході отримуємо звіт про готовність фізики, який можуть використовувати наступні інструменти.

Apple випустила перші бета-версії iOS 27.2, iPadOS 27.2, macOS 27.2, tvOS 27.2, visionOS 27.2 і watchOS 27.2
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

Apple випустила перші бета-версії iOS 27.2, iPadOS 27.2, macOS 27.2, tvOS 27.2, visionOS 27.2 і watchOS 27.2

Apple випустила перші бета-версії iOS 27.2, iPadOS 27.2, macOS 27.2, tvOS 27.2, visionOS 27.2 і watchOS 27.2. Розробникам варто переконатися, що їхні застосунки працюють на цих версіях як слід, а збирання й тестування вести в Xcode 27.2, щоб використовувати можливості новітніх SDK.iPhone Duo, який вийде 23 жовтня, працюватиме на iOS 27.1. Ця версія спирається на iOS 27 і додає функції, створені спеціально під новий складаний корпус. Xcode 27.1 отримає підтримку розробки під iPhone Duo, включно з оновленими SDK і симулятором із підтримкою всіх нових поз та орієнтацій пристрою; бета-версія з'явиться пізніше цього місяця.

iOS 27 додає в StoreKit 2 підписки-бандли, набори Suites і багатокористувацьку покупку
  • PublicPublic
  • 17 Sep, 2026

iOS 27 додає в StoreKit 2 підписки-бандли, набори Suites і багатокористувацьку покупку

iOS 27 відкриває нові способи розширити охоплення підписок з автопродовженням, і розробники можуть починати готуватися вже зараз — переконавшись, що їхні застосунки працюють зі вбудованими покупками Apple через StoreKit 2. Процес покупки в усіх нових можливостях бере на себе App Store: він показує кожен застосунок, що входить до пропозиції, щоб користувачі могли одразу завантажити контент підписки та отримати до нього доступ.Дві можливості об'єднують підписки в одну вбудовану покупку Apple. З Bundles користувачі отримують кілька підписок в одній покупці — в одному застосунку, в кількох застосунках одного розробника або одразу в кількох розробників. З Suites одна підписка без перешкод працює в наборі застосунків одного розробника. Почати можна зі сторінки Bundles і Suites: там перелічено відповідні конфігурації, технічні вимоги та форма заявки. Обидві можливості з'являться пізніше цього року в iOS 27, iPadOS 27, macOS 27, tvOS 27 або в новіших версіях.Багатокористувацькі закупівлі дають змогу організаціям і групам купувати підписки оптом через Volume Purchasing і Group Purchases. Так підписки виходять за межі окремих користувачів: невеликі компанії, окремі робочі групи та відділи отримують доступ до контенту без зайвих адміністративних процедур. За використання Volume Purchasing організації, які працюють через Apple Business і Apple School Manager, купують підписки однією вбудованою покупкою Apple і розподіляють місця через провайдера керування пристроями.Багатокористувацькі закупівлі вже сьогодні ввімкнено за замовчуванням для підписок у App Store Connect. Розробники повністю керують доступністю та можуть повністю вимкнути багатокористувацькі закупівлі або вибірково налаштувати їх в App Store, Apple Business і Apple School Manager. Volume Purchasing запускається 22 жовтня 2026 року, а Group Purchases — цієї зими.