Внедрение технологий ИИ в жизнь (программы, устройства, услуги)

Чем будут удивлять Samsung Galaxy S24, Galaxy S24 Plus и Galaxy S24 Ultra? Раскрыты ИИ-возможности One UI 6.1​

Смартфоны линейки Galaxy S24 должны первыми получить One UI 6.1​

В Сеть слили подробности (с картинками) о возможностях искусственного интеллекта, которые будут реализованы в прошивке One UI 6.1. Ряд функций словно скопирован у Google.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Например, пользователи смартфонов Samsung под управлением One UI 6.1 смогут генерировать обои при помощи текстовых запросов. Можно будет указать отдельно предмет и фон, на основе этих данных нейросеть создаст изображение. На заставку экрана блокировки можно будет добавить портрет или эффекты погоды.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Чем будут удивлять Samsung Galaxy S24, Galaxy S24 Plus и Galaxy S24 Ultra? Раскрыты ИИ-возможности One UI 6.1

Интегрированный в One UI 6.1 фоторедактор задействует ИИ для перемещения объектов с одной картинки на другую при помощи обычного жеста перетаскивания. Также редактор сможет дорисовывать изображения.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Чем будут удивлять Samsung Galaxy S24, Galaxy S24 Plus и Galaxy S24 Ultra? Раскрыты ИИ-возможности One UI 6.1

В Samsung Notes появится функция, которая сейчас есть в браузерах: приложение по запросу пользователя проанализирует длинную заметку и выдаст на экран суть в нескольких предложениях. Samsung Notes также будет автоматически форматировать рукописные заметки после их преобразования в текст.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
One UI 6.1 сможет переводить голосовые вызовы в режиме реального времени с одного языка на другой для обоих собеседников.
Вероятно, это далеко не полный перечень возможностей ИИ в One UI 6.1. Согласно предварительным данным, первыми моделями с предустановленной One UI 6.1 станут Galaxy S24, Galaxy S24 Plus и Galaxy S24 Ultra. Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся возможности ИИ своих новых флагманов 8 января 2024 года.


Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 

Google продлила тестирование ИИ-поисковика SGE​


Компания Google, не делая официальных заявлений, продлила действие пилотного проекта, в рамках которого проходит тестирование основанной на искусственном интеллекте поисковой системы Search Generative Experience (SGE). После запуска проекта в мае этого года предполагалось, что он будет завершён в декабре, но теперь поисковый гигант подтвердил намерение продолжить тестирование ИИ-поисковика и изучение поисковых приложений, в которых задействованы нейросети.

 Источник изображений: Pixabay

Источник изображений: Pixabay​
Поисковик SGE в ответ на пользовательские запросы формирует резюме, сформированное на основе данных из разных источников. В течение года Google активно тестировала ИИ-поисковик, который на начальном этапе обладал лишь базовыми способностями и был доступен пользователям из США. Позднее сервис запустили в Индии и Японии, а в прошлом месяце он Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся в 120 странах по всему миру. При этом в Евросоюзе и России ИИ-поиск Google остаётся недоступен. Активировать новый формат поиска пользователи могут в разделе Search Labs в настольной и мобильной версиях поисковика Chrome.
Реакция на появление SGE была неоднозначной. В сентябре Google заявила, что молодые пользователи в возрасте от 18 до 24 лет находят ИИ-поисковик «особенно полезным». При этом не все остались довольны работой SGE, о чём свидетельствуют отрицательные отзывы, появившиеся в Reddit и на других площадках. Несмотря на это, Google продолжает уверенно развивать SGE, расширяя доступность новой службы и делая её более совершенной. К примеру, одной из недавно появившихся функций в SGE стал встроенный генератор изображений.


Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 
Нейросеть «Товарищ майор» определит владельцев анонимных Telegram-каналов
Информацию можно извлечь даже из наборов стикеров


В России разработали нейросеть, которая призвана идентифицировать администраторов и владельцев анонимных каналов, изучая их в Telegram. Об этом рассказало издание «Известия» со ссылкой на пресс-службу Национальной технологической инициативы (НТИ) и компанию разработчика T.Hunter.

2023-12-20%2013.19.59_large.jpg

Сгенерировано нейросетью Dall-E

Отмечается, что нейросеть под названием «Товарищ майор» действует аналогично «человеческому» аналитику, проверяет описание канала, сведения в сообщениях и встроенных чатах, но делает это быстрее и качественнее. Предполагается, что использовать её будут в государственных или частных организациях, занимающихся расследованием киберпреступлений.

Руководитель департамента информационно-аналитических исследований компании T.Hunter Игорь Бедеров рассказал:

Была разработана базовая антология методов и приемов, которые использует специалист при исследовании Telegram-канала, а затем этим приемам обучили программу.

Он добавил:

В основе ИИ лежит одна из наиболее распространенных текстовых нейросетей, которая работает на серверах нашей компании. Для ее использования написан Telegram-бот, который упрощает взаимодействие с ПО.

Нейросеть собирает и изучает множество данных, включая сведения об администраторах из описания канала, его архивных копий, сообщений, метаданных опубликованных файлов, подписях к сообщениям, встроенном чате, стикерпаках, документах и видеороликах и так далее.

Также нейросеть может проверять юридических лиц по ИНН и выдавать общую информацию, включая срок существования, численность сотрудников, уставный капитал, адрес регистрации. Разработчики планируют научить ПО исследовать аккаунты в социальных сетях, телефонные номера, адреса электронной почты и криптовалютные кошельки.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 

Яндекс запустил развивающее приложение «Рисовайка»​

Приложение также познакомит детей с геометрическими фигурами и с цифрами​

Команда Яндекса сообщила о запуске нового направления в проекте «Яндекс Плюс». В рамках «Яндекс Плюса» запустили первое собственное образовательно-развлекательное приложение для дошкольников (от 3 до 7 лет) «Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся». Оно будет доступно с опцией «Детям».
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Приложение «Рисовайка» разработано по методике «от простого к сложному». По задумке оно призвано помогать детям развить художественные навыки, а также воображение и пространственное мышление. Приложение также познакомит детей с геометрическими фигурами и цифрами.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
В приложении есть несколько тематических разделов, коллекцию планируется постоянно пополнять. За каждую пройденную раскраску ребёнок получает подарки — новые инструменты для рисования в приложении.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Помимо обычных цветов, ребёнок может использовать «волшебные» краски, градиентные фломастеры и текстурные кисти, а также украшать рисунки стикерами. В ближайших обновлениях в «Рисовайке» появится персонаж-помощник Любознаец, который поможет обучиться рисованию, начав с базовых принципов.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 

Microsoft выпустила ИИ-помощника Copilot для устройств на iOS и iPadOS​


Microsoft выпустила новое приложение Microsoft Copilot для iOS и iPadOS вслед за его Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся на платформе Android. Copilot, теперь доступный в Apple App Store, предлагает пользователям расширенные функции ИИ, включая интеграцию с ИИ-генератором изображений DALL-E 3 и доступ к передовой модели GPT-4 компании OpenAI без оформления платной подписки.
 Источник изображения: Microsoft

Источник изображения: Microsoft​
Приложение предоставляет доступ к Microsoft Copilot (ранее известному как Bing Chat) и работает аналогично мобильному приложению Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся. Помимо традиционных функций, таких как возможность задавать вопросы, составлять электронные письма и резюмировать тексты, пользователи получают возможность создавать изображения благодаря интеграции с ИИ-генератором изображений DALL-E 3.
 Источник изображения: Apple App Store

Источник изображения: Apple App Store
​
Важным отличием Microsoft Copilot от бесплатной версии ChatGPT, использующей модель GPT-3.5, является доступ к GPT-4 — последней и более продвинутой большой языковой модели (LLM), разработанной OpenAI. Это позволяет пользователям Copilot воспользоваться последними достижениями в области ИИ без оформления платной подписки.

Переименование Bing Chat в Copilot — не просто изменение названия, но и часть стратегии Microsoft по созданию отдельного ИИ-сервиса, аналогичного ChatGPT. Запуск приложения на различных мобильных платформах, а также создание отдельного веб-интерфейса для Microsoft Copilot, независимого от Bing, подчёркивает стремление компании предложить пользователям более интегрированный и полноценный опыт работы с ИИ.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 
Apple представила новые iPhone с искусственным интеллектом

Apple представила новую линейку iPhone 16, наушники AirPods следующего поколения, часы Watch Series 10. Главное новшество — генеративный искусственный интеллект Apple Intelligence, который должен запустить цикл обновления компании

347259080226447.webp

Фото: Apple

В понедельник, 9 сентября, состоялась традиционная осенняя презентация устройств в штаб-квартире Apple в Купертино (Калифорния). В центре презентации была новая линейка смартфонов iPhone 16 с интегрированным искусственным интеллектом Apple Intelligence, основные функции которого были анонсированы во время презентации операционной системы iOS 18 в июне.

Линейка состоит из четырех моделей: стандартного iPhone 16, модификации Plus, а также флагманских Pro и Pro Max. Младшие модели будут доступны в черном, белом, бирюзовом и розовом цветах, а также в ультрамарине.

Процессор младших устройств, по заявлению производителя, на 30% быстрее и на 35% более энергоэффективный, чем у предыдущих. Появились новые функции контроля камеры: сенсорная кнопка Capture Button с датчиком степени нажатия, которая будет работать аналогично кнопке затвора в цифровых камерах (блокировать фокус и экспозицию частичным нажатием и делать снимок — полным). С помощью кнопки Camera Control можно будет выбирать режимы фотографирования.

Разрешение основной камеры составляет 48 Мп, как и в предыдущих моделях. При этом появилась функция распознавания объектов при наведении камеры на них.

У iPhone 16 Pro дисплей стал немного больше, чем у предыдущей модели, — 6,3 дюйма, у iPhone 16 Pro Max он увеличился до 6,9 дюйма. Этого удалось добиться за счет сужения боковой рамки, размеры самих устройств не изменились. Модели оснащены процессором A18 Pro, который, как заявляет производитель, будет быстрее и производительнее, чем в устройствах предыдущего поколения. Благодаря ему смартфон будет вдвое быстрее, без задержки, снимать фото в высоком разрешении и обрабатывать видео. Также iPhone 16 Pro оснащен четырьмя «студийными» микрофонами для более качественной записи звука, в том числе объемного звука, появились новые режимы записи (возможность отделить голос от музыки на смартфоне, как на профессиональном оборудовании, и т.д.).

16 Pro выпускается в четырех вариантах цвета: темно-черный титан, светло-белый титан, натуральный титан и новый цвет — пустынный титан.

Заявленная цена iPhone 16 — от $799, iPhone 16 Plus — от $899, iPhone 16 Pro — от $999 и iPhone 16 Pro Max — от $1199. Старт продаж в ряде стран запланирован 20 сентября.

Как сообщили РБК в «Яндекс Маркете», цена на iPhone 16 после мирового старта продаж может составить более 90 тыс. руб. в зависимости от комплектации и продавца, iPhone 16 Plus — более 100 тыс. руб. Стоимость iPhone 16 Pro 256 Гб начнется от 204 990 руб., а на iPhone 16 Pro Max 256 Гб — от 214 990 руб.

В каком состоянии находится Apple
На конференции разработчиков в июне американская корпорация представила Apple Intelligence — свою версию генеративного искусственного интеллекта, способного по команде создавать текст, изображения и другой контент. Среди упомянутых на нынешней презентации функций: возможность искать старые фотоснимки или видео в медиатеке устройства по текстовому описанию, резюмировать заметки или другие тексты, для моделей Pro — конспектировать запись со встречи, искать необходимую информацию в письмах и т.п. При этом, комментируя взаимодействие с Apple Intelligence, в Apple подчеркнули, что данные пользователей никогда не хранятся и не передаются компании, а используются «только для выполнения запросов».

Как заявил представитель Apple на презентации, в следующем месяце новые функции должны стать доступны в США, до конца года — в других англоязычных странах, со следующего года — на китайском, французском, японском и испанском языках. Будет ли поддержка русского языка, неизвестно.

Что касается использования функций Apple Intelligence в предыдущих моделях, то они, как и сообщалось ранее, будут доступны только на iPhone 15 Pro и Pro Max, а также устройствах с чипами M1 или новее. По заявлениям представителей компании, это связано с ограничениями чипов предыдущих поколений.

В последние годы компания испытывает трудности с продажами на китайском рынке. Так, в начале этого года Apple была вынуждена снизить цены из-за правительственных ограничений и усиления внутренней конкуренции с местным производителем Huawei. В то же время прошлый год стал удачным для Apple с точки зрения конкуренции с южнокорейской Samsung, которую компания впервые с 2011 года обогнала по количеству поставленных смартфонов в мире, говорилось в предварительном отчете аналитической компании IDC. Samsung по этому показателю занимала 19,4% в общем объеме (226,6 млн смартфонов), в то время как Apple — 20,1% (234,6 млн).

В третьем квартале 2024 финансового года (закончился 29 июня этого года) выручка Apple выросла на 5% год к году, до $85,8 млрд, что превзошло ожидания аналитиков. Выручка от продаж смартфонов при этом немного снизилась и составила $39,3 млрд, от носимых гаджетов — часов, наушников и др. — снизилась на 2%, до $8,1 млрд. Но росли доходы от iPad (на 24%, до $7,16 млрд), Mac (на 2%, до $7,009 млрд) и от сервисов (на 14%, до $24,2 млрд).

Когда новинки станут доступны в России
Российские продавцы электроники, включая маркетплейсы, федеральные сети и мобильные операторы, ожидают начала продаж новых моделей iPhone вскоре после старта мировых продаж. Предыдущая модель начала продаваться в стране день в день.

Точные цены на новинки станут известны позднее, так как российские продавцы при утверждении цен будут ориентироваться на озвученные американским вендором цифры. «Стоимость новинок складывается из курса валют, стоимости переводов, логистики, закупок и показателя маржинальности», — пояснил гендиректор розничной сети МТС Андрей Губанов.

Представители МТС, «МегаФона», «ВымпелКома» (бренд «Билайн»), Ozon, «Яндекс Маркета», группы «М.Видео-Эльдорадо» и restore: сообщили, что запустят предзаказ сразу после конца презентации смартфонов или на следующий день, 10 сентября. Алексей Зайцев, руководитель направления «Электроника» Wildberries заявил РБК, что в компании «не видят необходимости в предзаказах, так как стремятся удовлетворить спрос максимально быстро».

«Официального старта продаж в России, как это было до прекращения прямых поставок продукции производителем в марте 2022 года, больше нет. Каждый продавец начинает продажи новинки тогда, когда привезет и сертифицирует товар на территории страны», — объясняет пресс-секретарь сети техники и электроники restore: Людмила Семушина. Но начать первые продажи большинство ретейлеров планируют до конца сентября, отметила она.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Продвинутый ИИ-художник Imagen 3 стал доступен всем пользователям Google Gemini
10.10.2024 [11:45], Павел Котов

Как Google пообещала в августе, модель искусственного интеллекта для генерации изображений стала доступной для всех пользователей службы Gemini.

imagen-2.jpg

Источник изображения: x.com/GeminiApp

Обновлённую модель Imagen 3, представленную в мае на мероприятии Google I/O 2024, по версии разработчика, отличают три аспекта:

потрясающее качество изображения — чёткие детали, яркие цвета и уменьшенное число недостатков;
реалистичные визуальные эффекты — яркие фотореалистичные детали;
разнообразие стилей — от классического масла до современного цифрового искусства.
Для создания изображений пользователям необходимо использовать в запросах к Gemini слова вроде «нарисуй» или «создай»; можно указать желаемый стиль, например, «фотореалистичная акварель» или «мультяшная иллюстрация»; помогут и детальные пояснения. В ответ чат-бот пояснит, что картинка создаётся при помощи Imagen 3; кроме того, скачиваемый файл получит пометку SynthID. Воспользоваться генератором изображений могут и пользователи бесплатных учётных записей, но для них возможности пока ограничены — система откажется создавать картинки с людьми. Первыми доступ к Imagen 3 получили англоязычные пользователи подписок Gemini Advanced, Business и Enterprise.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Adobe представила множество ИИ-функции для Photoshop и других приложений
14.10.2024 [23:24], Владимир Фетисов

Компания Adobe открыла ежегодную конференцию Adobe Max анонсом новых функций на базе искусственного интеллекта для своих приложений пакета Creative Cloud. Речь идёт о разных ИИ-инструментах, таких как функция удаления фоновых элементов для Photoshop и более мощная генеративная нейросеть Firefly. Приложения Illustrator, InDesign и Premiere Pro также получили новые функции для ускорения выполнения традиционно трудоёмких задач.

1248.jpg

Источник изображений: Adobe

В инструменте Remove Tool в Photoshop появилась новая функция Distraction Removal. Remove Tool уже работает подобно функции Magic Eraser от Google на смартфонах с Android, позволяя пользователям быстро удалять нежелательные объекты с изображений, проводя по ним кистью. Новая функция Distraction Removal, о которой Adobe впервые рассказала в прошлом году, делает Remove Tool ещё более похожей на Magic Eraser. Этот инструмент способен в автоматическом режиме определять лишние объекты на фото, такие как случайно попавшие в кадр люди, и удалять их одним щелчком мыши.


По данным Adobe, функция Distraction Removal уже доступна в десктопной и веб-версии Photoshop, тогда как «другие возможности появятся позже». Пользователи графического редактора смогут выбирать, следует ли задействовать в инструменте Remove Tool генеративную нейросеть Firefly. В дополнение к этому появится опция, при активации которой приложение будет само определять необходимость использования генеративного алгоритма «в зависимости от изображения и сцены» для достижения наилучшего результата.

1249.jpg


Инструменты Photoshop Generative Expand, Generative Fill, Generate Similar и Generate Background стали общедоступными и были обновлены с помощью интеграции алгоритма Firefly 3, бета-версию которого запустили в апреле. По словам Adobe, это обновление помогло повысить разнообразие и добиться фотореалистичного качества генерируемых элементов, а также улучшить понимание сложных запросов пользователя. В веб-приложении Photoshop появилась ИИ-функция, которая делает проще редактирование, автоматически выделяя все объекты на изображении.

gaxWOcRo6fZSDIcWzt


В Illustrator появилась ИИ-функция Object on Path, с помощью которой пользователи могут быстро прикреплять, располагать и перемещать объекты по контуру любой формы. Это даст дизайнерам больше гибкости при выравнивании отдельных участков на изображениях. Инструмент Mockup для создания 3D-моделей стал общедоступным, а функция Image Trace, преобразующая растровые изображения (JPEG, PNG, PSD и др.) в масштабируемые векторные, была обновлена. По данным Adobe, эта функция теперь создаёт «более чёткие векторные изображения с чистыми линиями, которые более точно соответствуют исходному изображению».

Инструмент Generative Expand, впервые появившийся в Photoshop, теперь также доступен в InDesign. С его помощью можно легко изменить размер исходных изображений, чтобы они соответствовали макету пользователя. В Premiere Pro появилась новая функция на основе нейросети Firefly Video Model для генерации видео. На данном этапе алгоритм находится на стадии бета-тестирования, но в следующем году, вероятно, он станет основой новых ИИ-функций в приложениях Adobe Creative Cloud.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Adobe интегрировала ИИ-генератор видео Firefly Video Model в редактор Premiere Pro
15.10.2024 [00:37], Владимир Фетисов

Компания Adobe официально представила новую генеративную нейросеть Firefly Video Model, которая предназначена для работы с видео и стала частью приложения Premiere Pro. С помощью этого инструмента пользователи смогут дополнять отснятый материал, а также создавать ролики на основе статичных изображений и текстовых подсказок.

Источник изображений: Adobe
Источник изображений: Adobe
Функция Generative Extend на базе упомянутой нейросети в рамках бета-тестирования становится доступной пользователям Premiere Pro. Она позволит продлить видео на несколько секунд в начале, конце или каком-то другом отрезке ролика. Это может оказаться полезным, если в процессе монтажа нужно скорректировать мелкие недочёты, такие как смещение взгляда человека в кадре или лишние движения.


С помощью Generative Extend можно продлить ролик лишь на две секунды, поэтому он подходит только для внесения небольших изменений. Данный инструмент работает с разрешением 720p или 1080p с частотой 24 кадра в секунду. Функция также подходит для увеличения продолжительности аудио, но есть ограничения. Например, пользователь может продлить какой-либо звуковой эффект или окружающий шум до 10 секунд, но сделать это же с записями разговором или музыкальными композициями не удастся.


В веб-версии Firefly появились два новых инструмента генерации видео. Речь идёт о функциях Text-to-Video и Image-to-Video, которые, как можно понять из названия, позволяют создавать видео на основе текстовых подсказок и статических изображений. На данном этапе обе функции находятся на этапе ограниченного бета-тестирования, поэтому могут быть доступны не всем пользователям веб-версии Firefly.

Text-to-Video работает аналогично другим ИИ-генераторам видео, таким как Sora от OpenAI. Пользователю нужно ввести текстовое описание желаемого результата и запустить процесс генерации ролика. Поддерживается имитация разных стилей, а сгенерированные ролики можно доработать с помощью набора «элементов управления камерой», которые позволяют имитировать такие вещи, как угол наклона камеры, движение и менять расстояние съёмки.

Image-to-Video позволяет добавить к текстовому описанию статическое изображение, чтобы генерируемые ролики более точно соответствовали требованиям пользователя. Adobe предлагает использовать этот инструмент, в том числе, для пересъёмки отдельных фрагментов, генерируя новые видео на основе отдельных кадров из существующих роликов. Однако опубликованные примеры дают понять, что этот инструмент, по крайней мере на данном этапе, не позволит отказаться от пересъёмки, поскольку он не совсем точно воспроизводит все имеющиеся на изображении объекты. Ниже пример оригинального видео и ролика, сгенерированного на основе кадра из оригинала.



Снимать длинные ролики с помощью этих инструментов не получится, по крайней мере на данном этапе. Функции Text-to-Video и Image-to-Video позволяют создавать видео продолжительностью 5 секунд в качестве 720p с частотой 24 кадра в секунду. Для сравнения, OpenAI утверждает, что её ИИ-генератор Sora может создавать видео длиной до минуты «при сохранении визуального качества и соблюдении подсказок пользователя». Однако этот алгоритм всё ещё недоступен широкому кругу пользователей, несмотря на то, что с момента его анонса прошло несколько месяцев.


Для создания видео с помощью Text-to-Video, Image-to-Video и Generative Extend требуется около 90 секунд, но в Adobe сообщили о работе над «турборежимом» для сокращения времени генерации. В компании отметили, что созданные на основе Firefly Video Model инструменты «коммерчески безопасны», поскольку нейросеть обучается на контенте, который Adobe разрешено использовать.

Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 

Запускайте хоть на калькуляторе. Google сделала мощный ИИ, которому не нужны суперкомпьютеры​


Google представила семейство моделей для смартфонов, ноутбуков и рабочих станций с упором на рассуждение, код и агентные сценарии

image


Google показала Gemma 4 и сразу подняла планку для открытых ИИ-моделей. Новая линейка, по словам компании, стала самой сильной в семействе Gemma и научилась решать более сложные задачи без гигантских требований к железу. Главная ставка здесь не на грубый рост размеров, а на эффективность: Google утверждает, что Gemma 4 обходит открытые модели, которые крупнее в двадцать раз.
Линейка получила четыре версии: Effective 2B, Effective 4B, 26B Mixture of Experts и 31B Dense. Все модели рассчитаны не только на чат, но и на многошаговые рассуждения, работу с агентными сценариями и выполнение сложных команд. По данным Google, версия 31B сейчас занимает третье место среди открытых моделей в текстовом рейтинге Arena AI, а 26B находится на шестой строчке.
Компания подает Gemma 4 как семейство моделей, которое можно запускать почти на любом уровне техники — от смартфонов и одноплатных компьютеров до рабочих станций и серверных ускорителей. Младшие версии E2B и E4B создавали с прицелом на мобильные устройства и периферийные сценарии. Google обещает низкие задержки, экономию памяти и аккумулятора, а также полноценную мультимодальность. Модели умеют работать с изображениями и видео, а E2B и E4B вдобавок поддерживают нативный аудиоввод для распознавания и понимания речи.
Старшие варианты ориентированы на исследователей и разработчиков, которым нужен мощный локальный ИИ без обязательной привязки к облаку. Google пишет, что нежатые веса в формате bfloat16 помещаются на одной NVIDIA H100 с 80 ГБ памяти, а квантизированные сборки можно запускать и на потребительских видеокартах. Версия 26B MoE ускоряет вывод за счет того, что во время инференса активирует лишь 3,8 млрд параметров из общего объема, а 31B Dense делает ставку на максимальное качество и подходит как база для дообучения.

Gemma 4 получила длинный контекст, поддержку структурированного JSON, вызов функций и системные инструкции. Такой набор пригодится тем, кто строит автономных агентов, подключает внешние инструменты и автоматизирует рабочие цепочки. Отдельно Google подчеркивает улучшения в математике, следовании инструкциям и генерации кода. Компания прямо говорит, что Gemma 4 может превратить рабочую станцию в локального помощника для программирования.

Еще один важный аргумент Google — языковой охват. Модели обучили более чем на 140 языках, чтобы разработчики могли строить продукты для глобальной аудитории без перекоса в сторону английского. В компании также напоминают о ранних проектах на базе прежних версий Gemma: болгарской модели BgGPT от INSAIT и научной системе Cell2Sentence-Scale, которую разрабатывали вместе с Йельским университетом для поиска новых подходов к терапии рака.

Пожалуй, самое заметное изменение касается лицензии. Google выпустила Gemma 4 под Apache 2.0, то есть с максимально мягкими коммерческими условиями. Для разработчиков и компаний такой шаг означает больше свободы при доработке, развертывании и использовании моделей в собственной инфраструктуре. В тексте анонса Google прямо связывает такой выбор с «цифровым суверенитетом» и контролем над данными.

Вокруг Gemma 4 компания сразу выстроила широкий набор инструментов. Модели доступны через Google AI Studio и Google AI Edge Gallery, поддерживаются Hugging Face, Ollama, llama.cpp, vLLM, MLX, NVIDIA NIM, Keras и рядом других платформ. Для Android-разработчиков Google предлагает использовать новинку в AICore Developer Preview и в Android Studio, а для масштабного развертывания продвигает Google Cloud, Vertex AI и TPU-инфраструктуру.

По сути, Google пытается занять сразу два фронта. С одной стороны, компания продолжает развивать закрытые модели Gemini. С другой — усиливает открытое направление и предлагает разработчикам более доступную альтернативу для локального запуска, тонкой настройки и автономной работы. Если заявленные показатели подтвердятся в реальных проектах, Gemma 4 может стать одной из самых заметных открытых ИИ-линеек года.


Источник: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 

ИИ-агент Anthropic Claude самостоятельно провёл операцию на мозге живой мыши​



Биотехнологический стартап Exin Therapeutics, специализирующийся на нейротерапевтических методах нового поколения, сообщил об успешном проведении операции на головном мозге мыши, которую провёл агент искусственного интеллекта. Он самостоятельно выбрал вектор для генной терапии, определил дозировку и участок мозга, в который следовало ввести препарат. ИИ управлял роботизированными манипуляторами, которые выполнили инъекцию. Операция прошла успешно: подопытная мышь хорошо перенесла вмешательство и активно передвигается в стеклянном террариуме.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Источник изображений: x.com/OcanaSantero​

«Есть автономные хирургические роботы, которые в плане механики превосходят нашу лабораторную установку. Но во всех подобных случаях решение о том, какую операцию проводить, принимал человек, а робот лишь выполнял её. Этому агенту никто не говорил, какой препарат использовать и куда его вводить. Получив данные о фенотипе и список возможных средств терапии, система сама разработала план лечения и определила координаты. Мне неизвестны прецеденты, чтобы ИИ-агент ранее самостоятельно выбирал метод лечения, область в мозге и затем вводил препарат живому млекопитающему», — рассказал о проекте гендиректор Exin Therapeutics Габриэль Окана-Сантеро (Gabriel Ocana-Santero).
У мыши вызвали эпилепсию, предоставили ИИ-агенту на основе модели Anthropic Sonnet управление роботизированной хирургической установкой и доступ к таблице с 19 вариантами векторов для генной терапии. В распоряжении системы были три научные статьи, на основе которых она выбрала участок мозга для лечения. Тем не менее, за ходом операции следил лицензированный ветеринар — перед каждым необратимым действием ИИ получал его одобрение и продолжал работу. Была предусмотрена кнопка экстренной остановки, которая полностью обесточивала все приводы на хирургической установке.


Хирург-ветеринар самостоятельно провёл краниотомию — вскрытие черепной коробки для доступа к головному мозгу, потому что из соображений безопасности эту задачу пока не доверяют ИИ-агенту. Было также несколько защитных механизмов, которые ИИ-агентам было запрещено преодолевать — их не могли обойти даже операторы-люди, в результате чего во время операции пришлось вручную вносить правки в программный код агента.
Для выполнения задачи стартапу пришлось довольствоваться ИИ-моделью среднего уровня — Anthropic Sonnet. Первоначально планировалось задействовать более мощную Opus 5.5, но та категорически отказалась выполнять работу, как только определила, что речь идёт о биологическом эксперименте. Более ранняя Opus 5 сумела составить план операции на бумаге, но отказалась её выполнять в режиме реального времени.
«Проблема не в оборудовании и не во входных данных. Она во мне. Мой вывод блокируется, как только я начинаю составлять план операции. <..> Если я пытаюсь [продолжить], доступ отключается, и при худшем сценарии связь оборвётся прямо во время операции, когда игла будет где-то в мозгу. Начинать то, что я не смогу завершить с животным под анестезией — хуже, чем не начинать вообще», — пояснила модель.

Несмотря на то, что операция считается проведённой успешно, могут возникнуть вопросы этического плана. Большие языковые модели помогают в медицинских исследованиях, но их применение в хирургии носовых пазух привело к тому, что число сбоев подскочило более чем в 12 раз. Если ИИ принимает решения в ходе столь рискованного вмешательства, возникает и вопрос об ответственности, если что-то пойдёт не так. И нет однозначного ответа на вопрос об этичности использования животных в таких экспериментах. С другой стороны, есть и люди, которые десятилетиями страдают не поддающейся медикаментозному лечению эпилепсией.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Мичиган запускает ИИ-алгоритм для сортировки заключённых по уровню опасности, заменяя решение специальных комиссий​

Департамент исправительных учреждений штата внедряет платформу Recidiviz, которая, как утверждается, на 30% точнее предсказывает риск будущего преступления, но критики указывают на непрозрачность методики и опасность предвзятости​


С декабря в нескольких мужских тюрьмах Мичигана начнётся пилотное использование программного обеспечения некоммерческой организации Recidiviz, изначально созданной как проект Google для стандартизации данных уголовного правосудия. Система будет классифицировать людей по пяти уровням режима содержания, определяя, к каким программам реабилитации и в каком окружении они будут находиться весь срок заключения.
Ранее такие решения принимала комиссия сотрудников, назначаемая начальником тюрьмы. Теперь алгоритм станет ключевым фактором при оптимизации размещения. Представители департамента заявляют, что ИИ улучшит прогнозирование риска насилия примерно на 30%, однако не раскрывают, на основе каких данных получена эта оценка.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Источник изображения: сгенерировано Muse

Проблема алгоритмической предвзятости в пенитенциарной системе уже имеет прецеденты: расследование ProPublica в Луизиане показало, что аналогичная программа классифицировала слепого 70-летнего инвалида-колясочника с безупречным дисциплинарным досье как «умеренный риск» рецидива, автоматически лишив его права на условно-досрочное освобождение. Хотя мичиганская система нацелена на распределение по корпусам, а не на решения об освобождении, эксперты опасаются, что использование исторических данных, пронизанных социально-экономическими и расовыми искажениями, лишь усугубит кризис переполненности и несправедливости.
Сам Recidiviz описывает свою миссию как предоставление инструментов для выявления людей, имеющих право на образовательные программы, переквалификацию или освобождение, и координацию доступа к ресурсам вроде временного жилья и трудоустройства. Но отсутствие независимой валидации и отказ властей от деталей о сборе данных оставляют открытым вопрос, станет ли алгоритм шагом к реабилитации или ещё одним механизмом дискриминации.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 
Последнее редактирование:

Компании увеличили расходы на внедрение ИИ в 5,4 раза — до $177 млрд за год​

По данным Menlo Ventures, 55% новых затрат профинансированы из дополнительных бюджетов, а не за счёт сокращения расходов на программное обеспечение и персонал​


К сентябрю 2026 года годовые расходы предприятий на внедрение искусственного интеллекта достигли $176,8 млрд против $33 млрд годом ранее. Это увеличение в 5,4 раза — более чем на $140 млрд за год. При этом расходы на использование готовых ИИ-моделей уже в 1,7 раз превышают затраты на их разработку: $176,8 млрд против $102,5 млрд.
Основная часть дополнительных средств поступила из новых бюджетов: на них пришлось 55% прироста расходов. Ещё 22% обеспечили бюджеты на программное обеспечение. При этом только 9% дополнительных затрат, или $12,6 млрд, перешли к новым поставщикам ИИ-продуктов, а 13% остались у действующих разработчиков ПО, которые добавляют ИИ-функции в свои продукты.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Источник изображения: сгенерировано Muse

Menlo Ventures связывает ускорение рынка прежде всего с распространением ИИ-агентов. Они выполняют задачи самостоятельно, работают параллельно и продолжают расходовать вычислительные ресурсы без постоянного участия человека. На платформе OpenRouter трафик от агентов с февраля вырос в 37 раз, а их доля достигла примерно 80% всех токенов. В результате расходы предприятий растут быстрее, чем число компаний, внедряющих ИИ: доля таких организаций увеличилась с 55% до 65%, тогда как средние затраты на одну компанию почти впятеро превысили прошлогодние.
Больше всего денег приходится на программирование и корпоративных чат-ботов: $34 млрд и $25 млрд соответственно. Вместе эти направления формируют 76% рынка ИИ-приложений объёмом $77,3 млрд. При этом 69% расходов на внедрение моделей приходится на Anthropic, OpenAI и Google. Доля Anthropic в корпоративных расходах на API выросла с 40% до 55%, OpenAI — с 27% до 31%, тогда как показатель Google снизился с 21% до 9%.
Исследование основано на опросе почти 400 американских руководителей, отвечающих за внедрение ИИ и совокупные расходы более чем на $4 млрд. Оценки рынка Menlo Ventures построила на ответах участников, публичной финансовой отчётности и данных сторонних источников. Авторы считают, что нынешний рост не означает массового вытеснения традиционного корпоративного ПО: компании пока редко заменяют такие системы, как Salesforce, Workday и Oracle NetSuite, ИИ-решениями.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Nexus Mods не станет запрещать ИИ-моды, но заставит моддеров «публично объяснять», как они использовали нейросети​


Администрация популярной площадки для модов Nexus Mods обновила политику в отношении генеративного ИИ. Правила стали жёстче, но о полном запрете созданных с помощью нейросетей модификаций речь не идёт.

Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Источник изображения: Bethesda Softworks​

Как сообщил совладелец Nexus Mods Виктор Фольманн (Victor Folmann), более известный под псевдонимом Foledinho, площадка выступает в поддержку человеческого творчества: отныне авторы модов обязаны раскрывать использование ИИ.
Одним тегом обойтись не получится. Моддерам придётся «публично объяснить», как и в каком объёме применялся ИИ: для создания мода целиком, для генерации какого-либо игрового элемента, закулисных процессов и так далее.


Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Инструмент маркировки ИИ-контента (источник изображения: Nexus Mods)
​
Авторам вышедших модификаций дали время до 2 января 2027 года для приведения своих работ в соответствие с новыми правилами. Пользователей также призывают указывать на моды, создатели которых, по их мнению, скрывают ИИ-контент.
Nexus Mods также совершенствует инструменты настройки предпочтений: фильтровать отображение ИИ в поисковой выдаче станет удобнее. Управлять преференциями можно будет прямо со страниц игр и с главной страницы сайта.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Настройки предпочтений (источник изображения: Nexus Mods)​
«Мы не станем вводить полный запрет на сгенерированные ИИ моды. <...> Причина проста: <...> Полный запрет не избавит моддинг от ИИ, а лишь вынудит людей скрывать его применение. Мы предпочли бы обратное», — уточнил Фольманн.

Фольманн признал, что новые правила понравятся не всем, однако администрация Nexus Mods продолжит их корректировать: «ИИ и области его применения в моддинге постоянно меняются, и наша политика должна меняться вместе с ними».


Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

GPT-6 Astra спроектировала гаджет для Codex. Инженерам оставили сущую мелочь — добиться, чтобы его можно было изготовить​


Сколько ошибок пришлось исправить людям, компания не раскрыла.

image

OpenAI с помощью GPT-6 Astra менее чем за неделю разработала настоящее электронное устройство для общения с ИИ-помощником Codex. Нейросеть спроектировала корпус, подобрала электронные компоненты, создала печатную плату, интерфейс и прошивку. Производитель даже изготовил небольшую партию устройств, но при подготовке к сборке обнаружились проблемы: ИИ не всегда понимал, какие детали можно изготовить на реальном оборудовании и как правильно соединить их между собой.
Над проектом работали всего два сотрудника OpenAI, причём занимались разработкой в свободное от основных задач время. Инженеры хотели проверить, сможет ли нейросеть самостоятельно пройти путь от первоначальной идеи до документации, по которой завод изготовит физическое устройство. Главным условием эксперимента стало отсутствие прямых ручных правок в материалах, подготовленных моделью.
Сначала GPT-6 Astra определила, какие функции понадобятся устройству, а затем придумала внешний вид, ориентируясь на дизайн игровых аксессуаров и игрушек. Следом нейросеть разработала корпус с внутренними креплениями, выбрала электронные компоненты и разместила их на печатной плате. Пришлось учитывать размеры каждой детали, прокладывать электрические соединения и следить, чтобы собранная электроника поместилась внутри корпуса.
Программную часть Astra тоже подготовила самостоятельно. Модель создала пользовательский интерфейс, написала прошивку, которая управляет работой электроники, и разработала программное обеспечение для взаимодействия с Codex. Весь процесс проектирования занял меньше недели. Затем OpenAI передала готовый проект стороннему производителю, который менее чем за месяц выпустил небольшую партию опытных образцов.

На производственном этапе обнаружилась главная слабость ИИ. Astra не всегда учитывала возможности заводского оборудования, допустимые отклонения размеров и особенности сборки. Например, две детали могут идеально совпадать на компьютерной модели, но для настоящего изделия между ними потребуется небольшой зазор. Иначе детали будет трудно соединить или установить на место. Инженерам пришлось несколько раз проверять и дорабатывать проект перед изготовлением устройств.
OpenAI признаёт, что нейросетям ещё предстоит научиться лучше учитывать производственные ограничения. Способность быстро нарисовать корпус или разработать электронную схему сама по себе не гарантирует, что завод сможет без дополнительных исправлений изготовить готовое изделие. При этом компания не раскрыла, сколько именно изменений потребовалось внести в проект и насколько хорошо изготовленные образцы справляются со своими задачами.
Подобные инструменты OpenAI уже применяет в собственных инженерных подразделениях. Сотрудники используют Codex и ChatGPT для создания трёхмерных моделей, подготовки чертежей и компьютерных расчётов, которые позволяют заранее оценить поведение будущей конструкции. Нейросети также помогают работать с САПР, специальными программами, в которых инженеры проектируют детали и целые механизмы. С февраля использование ИИ в аппаратных подразделениях OpenAI выросло в 23 раза. Компания измеряет рост по объёму обработанных токенов, поэтому показатель не означает, что инженеры стали работать в 23 раза быстрее.
Для оценки возможностей нейросетей разработчики используют специальное испытание BenchCAD 2.0. Моделям предлагают восстанавливать трёхмерные детали и сборки, а также определять электрические соединения на печатных платах. В последнем сравнении более новая внутренняя модель OpenAI набрала 0,875 балла против 0,594 у GPT-6 Astra с максимальным уровнем рассуждений. Результаты показывают улучшение способностей ИИ к решению инженерных задач, хотя испытание не охватывает все трудности настоящего производства.
OpenAI проверяет возможности нейросетей и вместе с промышленными компаниями. Гоночная команда Chip Ganassi Racing испытывает инструменты, которые превращают трёхмерные сканы существующих деталей в редактируемые модели и чертежи. Инженеры могут использовать их для восстановления компонентов, если исходная техническая документация недоступна.
Вместе с Mazda разработчики изучают применение ИИ при проектировании автомобилей. Astra помогает инженерам подбирать форму передней части кузова, рассчитывать движение воздуха и искать варианты с меньшим аэродинамическим сопротивлением. Автопроизводитель также исследует возможности нейросетей для расчётов прочности кузова при столкновениях. Специалисты проверяют предложенные решения, прежде чем использовать их в дальнейшей разработке.
Проект устройства для Codex показал, насколько быстро нейросети научились справляться с задачами, для которых обычно нужны специалисты сразу нескольких направлений: конструкторы, электронщики и программисты. Однако реальное производство по-прежнему требует человеческого контроля. ИИ способен подготовить большую часть проекта за несколько дней, но проверить размеры деталей, учесть ограничения оборудования и убедиться, что изделие получится собрать, пока приходится инженерам.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Миллисекунды вместо дней: Nvidia ускорит все этапы производства чипов с помощью ИИ​


За выпуском массового полупроводникового продукта стоит огромный пласт инженерной работы. На этапе проектирования техпроцессов и чипов сотрудники НИОКР принимают решения, которые позже скажутся как на характеристиках чипов, так и на уровне брака. ИИ даёт возможность уменьшить число инженерных ошибок и рассмотреть больше удачных вариантов с меньшими затратами времени.
 Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT/3DNews​

Для помощи инженерам на всех этапах внедрения и производства чипов Nvidia представила концепцию так называемых AI-defined fab — «фабрик полупроводников, управляемых искусственным интеллектом». Речь идёт не о полностью автономных предприятиях (хотя когда-то будет именно так), а о внедрении ИИ в проектирование технологических процессов, моделирование физических явлений, контроль качества и управление производством.
По замыслу компании, ускоренные вычисления, модели машинного обучения, обученные на физических законах нашего мира, ИИ-агенты и цифровые двойники позволят инженерам быстрее проверять технологические решения, выявлять потенциальные причины брака и сокращать количество дорогостоящих экспериментов непосредственно на производственной линии. «Цифра» вполне способна сэкономить дни и недели реальных экспериментов и не допустит фатальных ошибок.


Одно из направлений — это ускорение многопрофильного физического моделирования, учитывающего одновременно теплопередачу, электрические процессы и механические напряжения. Так, компания COMSOL использует библиотеку Nvidia cuDSS для ускорения таких расчётов при разработке полупроводникового оборудования и технологических процессов — заявленный прирост производительности способен достигать десятикратного размера.
Сотрудничество Nvidia с Applied Materials охватывает моделирование материалов на атомном уровне: платформа Ginestra, использующая cuDSS, работает до десяти раз быстрее решений, опирающихся только на центральные процессоры, а система ACE+ с применением PhysicsNeMo ускоряет моделирование формирования рельефа поверхности до 35 раз. Ещё один пример — литография: Siemens интегрирует библиотеку cuLitho в программное обеспечение Calibre, получая ускорение отдельных вычислительных задач до 17 раз.
Другой подход заключается в использовании ИИ-моделей, обученных на результатах физических симуляций. Это позволяет прогнозировать поведение технологических процессов без повторного выполнения полного вычислительного моделирования — исключительно на предсказании, что экономит на проведении дорогостоящих проверок на действующих производственных линиях.
Например, компания Lam Research применила Nvidia PhysicsNeMo для прогнозирования поведения плазмы, используемой при плазменном травлении кремниевых пластин. Такие расчёты требуют учёта взаимодействия электрических, химических и тепловых процессов. По данным Nvidia, модель способна выдавать прогноз за миллисекунды вместо нескольких дней, необходимых как для полноценного реального эксперимента, так и для полного повторного расчёта. Отдалённо это можно представить себе даже как интуицию, хотя в применении к ИИ говорить об этом сильно рано.
​
ИИ-агенты и цифровые двойники дополняют эту систему на уровне тестирования и управления производством. Компания Advantest использует агентов Nvidia NeMo Switchyard для автоматического выбора подходящих ИИ-моделей при анализе результатов испытаний полупроводников: по утверждению Nvidia, это сокращает время выполнения соответствующих операций с нескольких часов до нескольких минут.
Компания Applied Materials, в свою очередь, создаёт с помощью библиотек Nvidia Omniverse цифровые двойники целых фабрик. В виртуальной среде можно моделировать перемещение материалов, расположение оборудования, производительность участков и возможные узкие места, проверяя изменения до их внедрения на реальном предприятии.

По представлению Nvidia, в совокупности продвигаемые процессы по передаче ряда ключевых инженерных обязанностей по управлению фабриками искусственному интеллекту создают основу для нового подхода к производству микросхем, при котором инженеры сохраняют контроль над технологическими решениями, но получают результаты анализа значительно быстрее. В конечном итоге это позволит быстрее выпускать более лучшую и качественную электронику и компьютеры.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Для NPU нашлось полезное применение: его научили отрисовывать интерфейс Windows 11 вместо GPU — пока получается не очень быстро​


Разработчики из группы Labscommunity создали экспериментальный драйвер npu-driver, который позволяет Windows 11 отрисовывать рабочий стол с помощью нейропроцессора (NPU) вместо графического процессора (GPU). Частота обновления картинки пока составляет всего 2–3 Гц, но разработчики поставили цель довести этот показатель до 30 Гц.

 Источник изображения: labscommunity/GitHub

Источник изображений: labscommunity/GitHub​

Драйвер способен отображать не только сам рабочий стол, но и окна приложений, включая «Блокнот» и браузер Microsoft Edge. При возникновении ошибки или по запросу пользователя он автоматически переключает отрисовку обратно на GPU. При этом приложениям и системе компоновки изображения не требуется знать, какой именно процессор выполняет эту работу.
Labscommunity объясняют интерес к проекту тем, что современные ноутбуки оснащаются NPU, которые зачастую простаивают, пока GPU отвечает за отображение рабочего стола, работу браузера и выполнение локальных ИИ-моделей.


Эксперимент уже позволил снизить загрузку видеокарты при обработке трёхмерной графики с 3,4 до 0,6 %, высвободив часть её ресурсов для других задач, в том числе для запуска ИИ-моделей.

На текущий момент npu-driver остаётся исследовательским прототипом, а не готовым продуктом. Тесты проводятся на ноутбуке с процессором Intel Panther Lake, оснащённым NPU пятого поколения с производительностью 45–50 TOPS. Исходный код опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0, которая даёт пользователю право использовать программное обеспечение для любых целей.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 
Последнее редактирование:

Claude научился следить за деньгами пользователей: теперь ИИ-чат-бот можно подключить к банковским счетам​



Компания Anthropic добавила в чат-бот Claude новый инструмент «Личные финансы» (Personal Finance). Функция призвана помочь пользователям следить за своими деньгами. С её помощью можно подключить банковские счета и кредитные карты через сервис Plaid, а затем задавать Claude вопросы о своих финансах. В Anthropic подчеркивают, что доступ предоставляется только в режиме чтения. Иными словами, инструмент не может перемещать средства, управлять ими или инвестировать их.

 Источник изображения: Anthropic

Источник изображения: Anthropic​

Предоставляя Claude возможность прямого подключения к банковским счетам и кредитным картам, Anthropic позиционирует своего чат-бота как финансового помощника. Он помогает пользователям анализировать расходы и лучше понимать свои финансовые дела, предлагая не общие советы, а конкретную информацию.
Этим запуском Claude догоняет ChatGPT от компании OpenAI. В мае там появились аналогичные инструменты, позволяющие пользователям подключать финансовые счета и задавать вопросы — от анализа структуры расходов до долгосрочного финансового планирования.


«Claude отвечает на вопросы простым, понятным языком. Он рассказывает об остатках на счетах и транзакциях, а также объясняет незнакомые вам термины. Как и в остальном функционале Claude, здесь нет рекламы или спонсорских рекомендаций. Сервис не предлагает собственные кредитные карты, займы или сберегательные счета, поэтому вы получаете прямые и честные ответы на свои вопросы о деньгах», — говорится в блоге Anthropic.
В конце месяца пользователь может спросить у Claude: «На что ушли мои деньги в этом месяце?» Чат-бот суммирует расходы по всем подключённым счетам и распределит их по категориям, например, «аренда и коммунальные услуги», «еда и напитки», «покупки». Можно углубиться в детали, задав уточняющие вопросы: «Это больше, чем обычно?» или «Есть ли что-то ещё, что я упустил?»
По заявлению Anthropic, возможности инструмента выходят за рамки простого обзора трат. Он анализирует транзакции по всем подключенным счетам и выявляет потенциальные проблемы, например, дублирующиеся списания, неожиданные комиссии или постепенный рост регулярных платежей.
Пользователи также могут задавать более общие вопросы, например, не превышают ли их расходы доходы. Кроме того, инструмент помогает разобраться в финансовых терминах (например, объяснит, что такое годовая процентная ставка) и рассчитывает сумму процентов, выплаченных пользователем за прошедший год.
Anthropic понимает, что у некоторых пользователей могут возникнуть опасения по поводу привязки своих финансовых счетов к ИИ-чат-боту. В компании поясняют, что Claude получает доступ лишь к ограниченному объёму данных: названию банка, наименованию и типу счета, последним четырём цифрам номера счета, остатку средств, кредитному лимиту, а также истории транзакций за период до двух лет.Компания также заверяет, что переписка пользователей с Claude в разделе «Личные финансы» не используется для обучения моделей ИИ.

Функция «Личные финансы» станет доступной на этой неделе в бета-версии для пользователей в США, оформивших подписки уровней Pro, Max и Ultra.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

ИИ-агенты OpenAI выявили почти 1000 уязвимостей в ядре Linux​



OpenAI задействовала автоматизированную систему на базе искусственного интеллекта для комплексного аудита безопасности ядра Linux. Эксперимент, обошедшийся компании в $1,21 млн, помог выявить почти тысячу уязвимостей, позволяющих повысить привилегии, а также обнаружить совершенно новые методы обхода защиты.

 Источник изображения: AltumCode / unsplash.com

Источник изображения: AltumCode / unsplash.com​

Для проверки возможностей своих перспективных ИИ-моделей в сфере кибербезопасности OpenAI выбрала ядро Linux из-за его масштабов — исходный код операционной системы превышает 40 млн строк. Поскольку Linux управляет большей частью облачных серверов, суперкомпьютеров и всеми устройствами на Android, любые архитектурные бреши в нём угрожают безопасности миллиардов пользователей по всему миру.
OpenAI создала специальный пятиэтапный конвейер, который позволил полностью автоматизировать процесс проверки безопасности операционной системы. Он включал поиск уязвимостей, их динамическую проверку, оценку возможности эксплуатации, создание патчей, а также экспертный анализ специалистами-людьми.


Сначала ИИ-агенты за 12 часов отсканировали систему и выделили 2300 потенциально опасных участков кода. Затем OpenAI задействовала дополнительных агентов для создания прототипов эксплойтов и проверки каждого из выявленных случаев. Весь процесс занял 30 часов. Система успешно воспроизвела 1724 уязвимости (около 75 % от первоначального числа выявленных потенциальных проблем). При этом лишь 3 % из оставшихся результатов, по-видимому, стали следствием некорректного анализа со стороны модели.
На следующем этапе агенты ранжировали уязвимости по степени их воздействия, разработав 1169 рабочих эксплойтов для повышения привилегий в локальной системе, а также 291 концепт-доказательство, демонстрирующее возможность раскрытия информации. После исключения дубликатов и ложных срабатываний исследователи выделили 948 уникальных уязвимостей, связанных с повышением привилегий, и подготовили для них исправления.
В OpenAI сообщили, что перед обращением к разработчикам ядра Linux исследователи компании проверили все созданные эксплойты и патчи. Следуя рекомендациям сообщества Linux, команда расставила приоритеты для выявленных уязвимостей. Некоторые из них к настоящему моменту уже устранены. Работа над остальными продолжается.
«Мы предоставляем модели соответствующий исходный код и задаём инструкции, основанные на передовых методах написания патчей: выполнение статических проверок, соблюдение стандартов разработки, принятых в смежных участках кода, а также проведение анализа вариантов для обеспечения полноты исправления», — пояснили в OpenAI.
Не все обнаруженные уязвимости были «совершенно новыми». По данным OpenAI, к моменту завершения анализа разработчики Linux уже устранили 61 уязвимость, связанную с повышением привилегий, а для ещё 43 были подготовлены предварительные исправления. Кроме того, около 300 уязвимостей (примерно треть от общего числа) уже обсуждались в открытых источниках.
Помимо этого, команда изучила 166 методов эксплуатации и выявила 10 ранее не описанных подходов. К ним относятся манипуляции с памятью ядра, управление размещением страниц памяти (page grooming) и повышение привилегий с помощью атак, затрагивающих только данные (data-only attacks). В OpenAI решили не раскрывать подробности об этих уязвимостях до их устранения, чтобы не дать злоумышленникам преимущества.

Хотя усилия компании по поиску уязвимостей в Linux, безусловно, заслуживают похвалы, издание TechRadar усмотрело в публикации масштабного отчёта OpenAI «скрытый пиар». Обозреватели обращают внимание на то, что компания продемонстрировала выдающиеся результаты некой «грядущей ИИ-модели для кибербезопасности», противопоставив её по эффективности версии GPT-5.5-Cyber. Тем не менее практический результат эксперимента оказался неоспоримым. Автоматизация позволила в сжатые сроки провести колоссальный объём работы по защите открытого программного обеспечения, на который у аналитиков-людей ушли бы месяцы ручного труда.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Британская финтех-компания Revolut сократила затраты на ИИ-кодинг в 10 раз, отказавшись от Claude​

Время написания кода сократилось на 60%, а срок выполнения задач — на 70%​


Revolut примерно за год снизила расходы на обработку запросов ИИ для программирования на 90%. Вместо преимущественного использования коммерческих сервисов Anthropic Claude Code и OpenAI Codex компания сделала основными собственные модели GLM, запущенные на её инфраструктуре. Об этом рассказал руководитель направления эксплуатации и инфраструктуры Revolut Дэвид Абитболь на конференции AI Engineer в Нью-Йорке.
По словам Абитболя, после внедрения ИИ-инструментов примерно для 2000 инженеров время написания кода сократилось на 60%, а срок выполнения задач — на 70%. Сначала компания использовала Gemini, а в начале 2026 года начала экспериментировать с Claude Code. Однако жёсткие ограничения на расход токенов мешали инженерам применять ИИ для повседневных задач. Развёртывание GLM-5.1 обходилось примерно в $0,30 за миллион входных и выходных токенов — примерно в десять раз дешевле коммерческих альтернатив. Позже Revolut перешла на GLM-5.3.
Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
Источник изображения: сгенерировано Muse
Снижение стоимости изменило не только бюджет, но и практику работы. Инженеры перестали экономить запросы и стали чаще поручать моделям отладку программ, разбор задач в Jira и работу с документацией в Confluence. По оценке Абитболя, именно автоматизация этих операций дала значительную часть выигрыша во времени: узким местом разработки оказывалось не столько написание кода, сколько сопутствующие задачи.
Для запуска GLM-5.3 компания использует 56 ускорителей Nvidia B200. Однако производительность удалось повысить не только за счёт вычислительных мощностей. Revolut настроила параметры модели, применила квантование NVFP4 и разделила обработку входного контекста и генерацию ответа между разными этапами инфраструктуры. Компания также ограничила рабочий контекст примерно 256 000 токенов: по словам Абитболя, поддержка окна в миллион токенов не означает, что оно действительно необходимо разработчикам. После оптимизации система выдаёт первый токен менее чем за три секунды и генерирует около 200 токенов в секунду.
GLM-5.3 не заменила все остальные модели. Она работает только с текстом и поэтому не подходит для задач, требующих анализа изображений интерфейсов. Для таких запросов маршрутизатор Revolut направляет обращения к Gemini или GPT, оставляя GLM основной моделью для генерации кода. Абитболь также признал, что использование китайских моделей может вызывать вопросы о конфиденциальности и безопасности, но считает основным риском обращение к ним через API, работающие в Китае. При локальном развёртывании или использовании региональных облачных ресурсов, по его оценке, таких опасений значительно меньше.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Anthropic выяснила, насколько ИИ ускорит научные исследования: в перспективе — до 15 раз​


Anthropic изучила более 207 тысяч сеансов работы пользователей с сервисами Claude и Claude Code, чтобы выяснить, как учёные применяют в работе искусственный интеллект, и в какой мере эти сервисы способны ускорить исследования. При нынешних возможностях ИИ в некоторых областях может почти удвоить объём научных результатов; при полной автоматизации теоретический прирост может оказаться 15-кратным, установили в компании. За человеком пока остаются этапы, требующие его физического присутствия — например, экспериментальная работа.

 Источник изображений: anthropic.com

Источник изображений: anthropic.com​

Исследование Anthropic охватывает 207 049 сеансов работы в период со 2 августа по 30 сентября 2026 года. Это были 128 914 обращений к чат-боту Claude и 78 135 — к Claude Code; специализированное приложение Claude Science рассматривалось отдельно. Для защиты конфиденциальности в проект вносились только научная область и задача, без содержания исследований — в классификацию попали 34 научные области и 7262 задачи. Самые частые сценарии применения Claude — вычисления и обработка информации. ИИ наиболее популярен в информатике, математике и статистике; реже он используется в медицине и лабораторных дисциплинах. На информатику в Claude Code пришлись 32,7 % сеансов научной работы при том, что лишь 4,3 % исследователей заняты в этой области.
Главные задачи, которые исследователи ставят перед Claude — анализ данных и подготовка текстов. Анализ составил 33,7 % сеансов работы с чат-ботом Claude и 48,1 % — с Claude Code; подготовка текстов и переписка — около 16 %. Сбор данных занял 28,6 % времени, но он был связан лишь с 11,5 % сеансов Claude. В работе исследователей 7,1 % времени занимают выработка идей и гипотез; у Claude на эти задачи пришлись 4,2 % сеансов, у Claude Code — 2,1 %. Эту картину подтвердил опрос 528 учёных: для получения значимых результатов самой важной задачей они назвали выработку идей и гипотез; сбор данных оказался лишь вторым по важности. ИИ чаще привлекают на этапах, где проще обеспечить автоматизацию — не обязательно на самых важных для фактического открытия.


Приложение Claude Science, в котором объединяются научные базы и исследовательские средства, оказалось наиболее востребованным у специалистов в области биологии и биомедицины. Здесь в 5,6 раза чаще по сравнению с базовым чат-ботом Claude встречается построение моделей взаимодействия белков и небольших молекул. На выработку гипотез пришлись около 8 % сеансов. Более 80 % задач требовали подготовки на уровне доктора наук; более 70 % сеансов проходили при высоком уровне самостоятельности ИИ.
На основе исследования Anthropic описала три сценария влияния ИИ на объём научных материалов. Первый предполагает делегирование ИИ от 27 % до 52 % времени на исследования — 38 % в среднем по областям. В информатике и статистике выпуск материалов может удвоиться; в химии — вырасти примерно в 1,4 раза. Второй сценарий предполагает передачу ИИ 75 % исследовательских действий, не предполагающих физической работы. В этом случае рост в информатике достигает восьмикратного, в статистике — семикратного, в экономике — шестикратного, по лабораторным и медицинским направлениям — от двух- до трёхкратного.
В третьем сценарии ИИ полностью принимает на себя все не связанные с физической деятельностью этапы. В результате выпуск результатов по информатике, статистике, экономике, математике, психологии и многих других общественных и гуманитарных наук в теории повышает результативность в 15–16 раз. По направлениям биологии, химии, материаловедения и биомедицины рост будет от трёх- до четырёхкратного, потому что физические действия в этих науках требуют около 40 % рабочего времени.
К 2030 году 94 % учёных ожидают, что ИИ достигнет уровня лучших специалистов по анализу данных, 89 % — в подготовке текстов, по 72 % — в выработке гипотез и сборе данных. Около 40 % считают, что к 2030 году ИИ сможет самостоятельно проводить целые исследования, к 2035 году — примерно 64 %. Около половины допускают, что самостоятельные научные открытия ИИ на уровне крупного прорыва станут возможными лишь после 2035 года или позже.

Быстрое развитие ИИ автоматически не означает, что так же быстро будет развиваться и наука: учреждениям потребуется время, чтобы перестроить работу; препятствием останутся дорогие эксперименты; рост числа публикаций затруднит проверку результатов. Системы станут более самостоятельными, что поднимет вопросы безопасности: ускорение исследований в области биологии поможет медицине, но облегчит получение опасных знаний или материалов. ИИ уже ускоряет отдельные этапы исследований, и сильнее всего меняет области, где преобладает чистая умственная и цифровая работа. Лабораторная работа потребует и автоматизации физического труда.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся

Не хватает денег до зарплаты? Claude научился находить лишние списания и комиссии в ваших финансах​




Anthropic превратила нейросеть в финансового помощника с доступом к реальным счетам.

Claude получил доступ к банковским счетам пользователей и научился разбирать расходы вплоть до отдельных покупок. Anthropic представила Personal Finance, который помогает искать лишние списания и оценивать остаток денег до зарплаты, получая доступ к финансовой истории.
Новая функция объединяет сведения из подключённых банков, кредитных карт и других финансовых счетов. Пользователь может спросить Claude, куда ушли деньги за месяц, сколько потрачено на еду или коммунальные услуги и какие платежи предстоят в ближайшие дни. Ответы разбиты по категориям.
В демонстрационном примере Claude насчитал расходов на 4309,37 доллара, включая 1024,51 доллара на еду и напитки. Затем сравнил траты с предыдущими месяцами, обнаружил продление подписки и учёл четыре будущих платежа. По расчётам помощника, до следующей зарплаты у владельца счёта должно было остаться 1393,22 доллара. Это демонстрационный пример Anthropic.
Personal Finance умеет находить повторные списания, неожиданные комиссии и счета, которые постепенно дорожают. Можно сравнить расходы с доходами и подсчитать уплаченные проценты по кредиту. Claude также строит графики, платёжные календари и финансовые панели.

Подключение банков проходит через Plaid. Пользователь самостоятельно входит в банковский аккаунт и разрешает передачу определённых сведений, поэтому Claude не получает пароль. Нейросети доступны названия банков и счетов, их типы, последние четыре цифры номера, остатки, кредитные лимиты и история операций за срок до 24 месяцев. Подключить можно не более 16 банков.
Доступ ограничен чтением. Claude не может переводить средства, проводить платежи, управлять активами или совершать инвестиционные операции. Anthropic также предупреждает, что сервис не предназначен для инвестиционных рекомендаций. Состав инвестиционного портфеля, сделки и условия кредитов ему недоступны. Ранее крупные банки уже предупреждали о рисках передачи финансовых полномочий ИИ-агентам.
Остаётся вопрос конфиденциальности. Anthropic обещает не использовать разговоры в разделе Personal Finance для обучения моделей, однако сведения и ответы остаются в истории чатов до удаления с учётом правил хранения. За пределами финансового раздела действуют обычные Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся. Отключение банка прекращает дальнейший доступ Claude к его сведениям.
Разработчики советуют сверять значимые суммы с банковскими выписками. Баланс может обновляться с задержкой в один-два дня, а повторно подключённый счёт иногда учитывается дважды. Если банк временно недоступен, его операции могут исчезнуть из общей картины расходов. Согласно Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся, такие ошибки способны исказить расчёт бюджета.
Бета-версия Personal Finance постепенно появляется у американских подписчиков Claude Pro, Max и Ultra. Бесплатный и корпоративный доступ не предусмотрен, поддерживаются лишь банки США. Функция работает в браузере, настольном приложении и на смартфонах. После окончания платной подписки банковские подключения сохраняются, пока пользователь не отключит их вручную.

Источник Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся
 
Последнее редактирование:
Назад
Сверху