🧩 Apple на этой неделе анонсировала множество устройств, среди которых новые MacBook Pro на M5 Pro и M5 Max, и MacBook Neo на смартфонном A18 Pro. Если последний выглядит каким-то странным потомком нетбуков, то первые два шикарны -  18-ядерные ЦП (шесть «суперядер»), что адет повышение производительности в многопоточных задачах до 30% по сравнению с поколением M4 и до 2,5 раз по сравнению с M1 Pro и M1 Max. M5 Pro имеет до 20 ядер GPU, а M5 Max — вдвое больше, до 40. Каждое ядро ​​GPU теперь также включает нейронный ускоритель, который, по словам Apple, обеспечивает более чем в 4 раза большую пиковую вычислительную мощность для ИИ по сравнению с M4 Pro и M4 Max. Apple заявляет о повышении производительности графики до 50% в целом, а в задачах трассировки лучей наблюдается улучшение до 35% по сравнению с предыдущим поколением. Среди других нововведений — 16-ядерный нейронный процессор с более быстрым подключением к памяти, который, по словам Apple, ускоряет выполнение задач Apple Intelligence на устройстве. При всем при этом Apple заявляет о 24 часах работы 16-дюймовой модели. Цена, правда, начинается с 2199 долларов. Но на что не пойдешь ради ускорени сборки Xcode...

Разработка

• Apple анонсировала MacBook Neo с процессором A18 Pro
• UI Design with Gemini 3.1

Маркетинг

• Google снижает комиссию в Play Store до 20%

Кроссплатформа

• React Native vs Flutter: The Debate Is Over — Here’s What Hiring Signals Say
• Flutter Provider Best Practices You're Probably Missing

iOS

• Я заменил все циклы рекурсией — вот что произошло
• UIComponent — декларативный UIKit
• Difference between certificate and provisioning profile
• MVVM and the Cost of Carrying Old Patterns Forward
• This one liner to add beautiful transition between UICollectionViews
• Getting Started with iOS App Observability

Android

• Зачем нужен companion object в Hilt-модулях
• Навигация как нервная система: Как мы подружили немецкий автопром с японскими платными дорогами через AIDL
• Сравнение MVI и KoTEA
• I Tried the Netflix Android Interview — 12 Performance Optimization Questions That Were Surprisingly Difficult
• How to Run Local LLMs on Android: From Setup to Real-World Use Cases