This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google не теряет надежду превратить Диск из хранилища в рабочее пространство на основе ИИ. В Google Drive появилась кнопка, которая открывает видео прямо в редакторе Vids. В нём ролик можно обрезать, наложить музыку и текст, сгенерировать сценарий через Gemini – и даже использовать Veo 3 для генерации новых кадров.
Правда, работает это пока не слишком удобно. Vids поддерживает не любые видео, а только отдельные клипы до 35 минут и весом до 4 ГБ. После открытия создаётся отдельный файл проекта, а для сохранения результата нужно экспортировать полученное видео себе на устройство. Хотелось бы более бесшовный процесс – чтобы видео открывалось в Vids, запоминало внесённые изменения и автоматически сохранялось на Диске (а в идеале с историей версий).
Нововведение доступно только подписчикам Google Workspace, AI Pro и Ultra. Правда, несмотря на наличие подписки, у нас эта функция пока не появилась – запуск идёт поэтапно и займёт несколько недель.
Правда, работает это пока не слишком удобно. Vids поддерживает не любые видео, а только отдельные клипы до 35 минут и весом до 4 ГБ. После открытия создаётся отдельный файл проекта, а для сохранения результата нужно экспортировать полученное видео себе на устройство. Хотелось бы более бесшовный процесс – чтобы видео открывалось в Vids, запоминало внесённые изменения и автоматически сохранялось на Диске (а в идеале с историей версий).
Нововведение доступно только подписчикам Google Workspace, AI Pro и Ultra. Правда, несмотря на наличие подписки, у нас эта функция пока не появилась – запуск идёт поэтапно и займёт несколько недель.
🫡2❤1
Коммерсант со ссылкой на Smart Rankings пишет: 95% выручки от монетизации ИИ в России – 1,4 триллионов рублей из общих 1,486 – сосредоточено у пяти компаний. Лидерами стали ❤️ Яндекс (500 млрд), ✅ Сбер (400 млрд), 📞 Т-Технологии (350 млрд) и ✉️ VK (119 млрд). Остальным 146 игрокам досталось крохи.
Цифры в разы выше прежних оценок. Возьмём Яндекс. Выручка компании за прошлый год – чуть больше триллиона рублей. Получается, 50% выручки обеспечил искусственный интеллект? ВК показали себя ещё лучше – ИИ обеспечил им 80% выручки. А вы говорите, пузырь и рынок перегрет.
Произошла магия подсчётов. В зачёт шло влияние ИИ на бизнес целиком – его внедрение в поиск и рекомендации, рекламу, скоринг, оптимизацию издержек. То есть считали не инвестиции, реальные продажи или выручку от ИИ – а просто выручку, под честное слово компании, что ИИ в ней как-то присутствует и влияет.
Не удивительно, что такие результаты вызвали вопросы. MWS AI в той же статье оценивают реальный объём рынка в 50 миллиардов. Но и крупных игроков можно понять – проблема с подсчётом ROI от ИИ сохраняется, и никто толком не знает, где заканчивается автоматизация и начинается искусственный интеллект. При этом, что радует, тренд сохраняется в любом случае – рынок растёт двузначными темпами год к году.
Гораздо интереснее было бы посмотреть рейтинг не по совокупной выручке экосистем, а по эффективности: ROI, маржинальность, окупаемость внедрений. Туда попали бы стартапы и нишевые компании, а итоговый список выглядел бы куда менее концентрированным.
Цифры в разы выше прежних оценок. Возьмём Яндекс. Выручка компании за прошлый год – чуть больше триллиона рублей. Получается, 50% выручки обеспечил искусственный интеллект? ВК показали себя ещё лучше – ИИ обеспечил им 80% выручки. А вы говорите, пузырь и рынок перегрет.
Произошла магия подсчётов. В зачёт шло влияние ИИ на бизнес целиком – его внедрение в поиск и рекомендации, рекламу, скоринг, оптимизацию издержек. То есть считали не инвестиции, реальные продажи или выручку от ИИ – а просто выручку, под честное слово компании, что ИИ в ней как-то присутствует и влияет.
Не удивительно, что такие результаты вызвали вопросы. MWS AI в той же статье оценивают реальный объём рынка в 50 миллиардов. Но и крупных игроков можно понять – проблема с подсчётом ROI от ИИ сохраняется, и никто толком не знает, где заканчивается автоматизация и начинается искусственный интеллект. При этом, что радует, тренд сохраняется в любом случае – рынок растёт двузначными темпами год к году.
Гораздо интереснее было бы посмотреть рейтинг не по совокупной выручке экосистем, а по эффективности: ROI, маржинальность, окупаемость внедрений. Туда попали бы стартапы и нишевые компании, а итоговый список выглядел бы куда менее концентрированным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Коммерсантъ
Интеллект оправдывает средства
Топ-5 IT-компаний России обеспечили 95% выручки на рынке ИИ
1😁3🔥2
Nvidia хочет рынок роботов и edge-вычислений
Хотя закон Мура и теряет актуальность, компьютеры пока продолжают становиться меньше и мощнее. На этом фоне Nvidia начали продажи Jetson Thor – компактного ПК с акцентом на использование в роботах
Сегодняшний ИИ в телефоне или ноутбуке умеет многое, но роботы требуют иного уровня мощности. Они должны одновременно «смотреть» десятком камер, «слышать», чувствовать пространство, понимать команды и управлять движением ног и рук – мгновенно и без обращения в облако. Для этого нужны новые решения.
Thor – это компьютер в карманном формате. Его производительность – до 2070 терафлопс (в FP4), примерно в восемь раз выше, чем у прошлой топовой платы Nvidia Orin. При этом он потребляет от 40 до 130 ватт – на уровне мощного ноутбука. Thor, в отличие от домашних или кустарных ПК умеет параллельно обрабатывать несколько видеопотоков 8K и сотни сигналов от сенсоров.
Внутри установлен графический процессор Blackwell и 14-ядерный процессор Arm Neoverse, поддерживается до 128 ГБ быстрой памяти. Есть сетевые интерфейсы с 4 каналами по 25 гигабит в секунду каждый. Правда, цена кусается – 3,5 тысячи долларов.
При этом он оптимизирован для работы со стеком Nvidia для «физического ИИ»: Isaac GR00T для обучения и координации гуманоидов, Holoscan Sensor Bridge для работы с массивами датчиков, Metropolis для визуального анализа.
Физический ИИ пока выходит из лабораторий, хотя уже применяется на складах и заводах, в сельхозтехнике и дронах. И в этой гонке у NVIDIA сильная позиция: её Jetson стал фактическим стандартом для разработчиков, а новый Thor даёт шанс закрепить лидирующие позиции.
Хотя закон Мура и теряет актуальность, компьютеры пока продолжают становиться меньше и мощнее. На этом фоне Nvidia начали продажи Jetson Thor – компактного ПК с акцентом на использование в роботах
Сегодняшний ИИ в телефоне или ноутбуке умеет многое, но роботы требуют иного уровня мощности. Они должны одновременно «смотреть» десятком камер, «слышать», чувствовать пространство, понимать команды и управлять движением ног и рук – мгновенно и без обращения в облако. Для этого нужны новые решения.
Thor – это компьютер в карманном формате. Его производительность – до 2070 терафлопс (в FP4), примерно в восемь раз выше, чем у прошлой топовой платы Nvidia Orin. При этом он потребляет от 40 до 130 ватт – на уровне мощного ноутбука. Thor, в отличие от домашних или кустарных ПК умеет параллельно обрабатывать несколько видеопотоков 8K и сотни сигналов от сенсоров.
Внутри установлен графический процессор Blackwell и 14-ядерный процессор Arm Neoverse, поддерживается до 128 ГБ быстрой памяти. Есть сетевые интерфейсы с 4 каналами по 25 гигабит в секунду каждый. Правда, цена кусается – 3,5 тысячи долларов.
При этом он оптимизирован для работы со стеком Nvidia для «физического ИИ»: Isaac GR00T для обучения и координации гуманоидов, Holoscan Sensor Bridge для работы с массивами датчиков, Metropolis для визуального анализа.
Физический ИИ пока выходит из лабораторий, хотя уже применяется на складах и заводах, в сельхозтехнике и дронах. И в этой гонке у NVIDIA сильная позиция: её Jetson стал фактическим стандартом для разработчиков, а новый Thor даёт шанс закрепить лидирующие позиции.
👍2
Tesla в Китае пришлось отказаться от ИИ-помощника Grok и использовать местные технологии. В новом внедорожнике Model Y L установлен «умный ассистент», который работает на китайских моделях DeepSeek и Doubao от ByteDance.
Причина простая – китайские требования к локализации данных и обязательное внесение всех ИИ-сервисов в государственный реестр. Tesla, как и другие западные техногиганты вроде Apple, была вынуждена встроить местный ИИ и превратить авто в очередной интерфейс взаимодействия с ними.
Подробнее расписали в Электричке.
Причина простая – китайские требования к локализации данных и обязательное внесение всех ИИ-сервисов в государственный реестр. Tesla, как и другие западные техногиганты вроде Apple, была вынуждена встроить местный ИИ и превратить авто в очередной интерфейс взаимодействия с ними.
Подробнее расписали в Электричке.
Telegram
Электричка
Grok в Tesla не доехал до Китая
В Китае у Tesla появился «умный ассистент» с функцией свободного чата. Но работает он не на собственных технологиях компании, а на местных моделях. В документации прямо сказано: за разговорный ИИ отвечает DeepSeek, а за базовые…
В Китае у Tesla появился «умный ассистент» с функцией свободного чата. Но работает он не на собственных технологиях компании, а на местных моделях. В документации прямо сказано: за разговорный ИИ отвечает DeepSeek, а за базовые…
1❤3
Сегодня на улице браузерных агентов праздник. Яндекс напомнил о том, что их обещанный на лето ИИ-агент жив – открыли регистрацию на тестирование Алисы с навыками автономного серфинга. Anthropic тоже выпустили свою версию агента – и, в отличие от Perplexity и OpenAI, которые плодят сущности и делают с нуля собственные браузеры, Anthropic решили ограничиться расширением для Chrome.
Алиса работает как виртуальный ассистент, который кликает по ссылкам, заполняет формы и объясняет свои шаги. В примере она получает задачу построить маршрут по Карелии на выходные из 7 точек, открывает карты, после чего выбирает и добавляет нужные точки. Важное отличие от ИИ-ассистентов, встроенных в Маркет или Лавку – Алиса будет жить в браузере и работать на всех сайтах, поэтому можно попросить её искать сразу на всех маркетплейсах, сравнить цены и выбрать лучший вариант.
У Anthropic продукт в целом такой же. Claude для Chrome позволяет ИИ взаимодействовать с любыми веб-страницами через интерфейс чата. Сам агент умеет нажимать на кнопки, добавлять вещи в корзину или удалять письма в почте. При этом значительная часть анонса посвящена описанию рисков от атак с инъекцией зловредных инструкций на веб-страницы, которые агент встречает и начинает выполнять, а также рискам, которые это несёт для данных пользователя. Comet и Dia уже с этим столкнулись.
Пока обе технологии в режиме ограниченного тестирования. Яндекс даёт десять запросов в день, Computer Use доступен только тысяче подписчиков уровня Max. Но направление понятно – все жутко боятся отстать в технологической гонке. Даже если не до конца понимают, как именно агенты, тыкающие полчаса по кнопкам с эффективностью ниже среднего пользователя-человека, могут что-то оптимизировать.
Алиса работает как виртуальный ассистент, который кликает по ссылкам, заполняет формы и объясняет свои шаги. В примере она получает задачу построить маршрут по Карелии на выходные из 7 точек, открывает карты, после чего выбирает и добавляет нужные точки. Важное отличие от ИИ-ассистентов, встроенных в Маркет или Лавку – Алиса будет жить в браузере и работать на всех сайтах, поэтому можно попросить её искать сразу на всех маркетплейсах, сравнить цены и выбрать лучший вариант.
У Anthropic продукт в целом такой же. Claude для Chrome позволяет ИИ взаимодействовать с любыми веб-страницами через интерфейс чата. Сам агент умеет нажимать на кнопки, добавлять вещи в корзину или удалять письма в почте. При этом значительная часть анонса посвящена описанию рисков от атак с инъекцией зловредных инструкций на веб-страницы, которые агент встречает и начинает выполнять, а также рискам, которые это несёт для данных пользователя. Comet и Dia уже с этим столкнулись.
Пока обе технологии в режиме ограниченного тестирования. Яндекс даёт десять запросов в день, Computer Use доступен только тысяче подписчиков уровня Max. Но направление понятно – все жутко боятся отстать в технологической гонке. Даже если не до конца понимают, как именно агенты, тыкающие полчаса по кнопкам с эффективностью ниже среднего пользователя-человека, могут что-то оптимизировать.
👍4
Nano banana bellissimo
Google наконец официально представили новую модель для редактирования изображений – Gemini 2.5 Flash Image. Она какое-то время скрывалась за кодовыми названием «nano banana». Теперь модель встроена в приложение Gemini и решает главную проблему конкурентов – потерю деталей при редактировании.
До сих ChatGPT, несмотря на всю его гибкость и креативность, стабильно при редактировании искажал на загруженных фото лица, паттерны, элементы одежды. Поэтому загруженные кадры можно использовать разве что как референсы, а сервис не стал заменой Фотошопа.
Эту проблему пытались решить в России – мы делали обзор на Гигачатовский редактор с Мальвиной. Работает он более предсказуемо, но довольно топорно и ограниченно – загрузить фото человека в профиль и попросить повернуть к камере уже не выйдет. То же касается решений типа Flux Kontext.
Google решил обе проблемы: новая модель сохраняет внешность людей, текстуры и детали даже после множественных правок, при это способна вносить сильные изменения, менять ракурсы камеры, время суток (и года). Теперь можно не пользоваться традиционными редакторами, чтобы поменять фон, сделать ретушь, изменить причёску, одежду и ракурс фотографии.
Минусы тоже стандартные – много ограничений, связанных с тематикой фотографии и 18+ контентом. Собственно, именно поэтому локальные модели вроде Flux Kontext даже при меньших возможностях будут оставаться актуальными. Редактирует он картинки тоже не идеально – при просьбе сменить причёску может изменить наклон головы. Текст, особенно на русском, генерируется криво. Мелочи, но тем не менее.
Google наконец официально представили новую модель для редактирования изображений – Gemini 2.5 Flash Image. Она какое-то время скрывалась за кодовыми названием «nano banana». Теперь модель встроена в приложение Gemini и решает главную проблему конкурентов – потерю деталей при редактировании.
До сих ChatGPT, несмотря на всю его гибкость и креативность, стабильно при редактировании искажал на загруженных фото лица, паттерны, элементы одежды. Поэтому загруженные кадры можно использовать разве что как референсы, а сервис не стал заменой Фотошопа.
Эту проблему пытались решить в России – мы делали обзор на Гигачатовский редактор с Мальвиной. Работает он более предсказуемо, но довольно топорно и ограниченно – загрузить фото человека в профиль и попросить повернуть к камере уже не выйдет. То же касается решений типа Flux Kontext.
Google решил обе проблемы: новая модель сохраняет внешность людей, текстуры и детали даже после множественных правок, при это способна вносить сильные изменения, менять ракурсы камеры, время суток (и года). Теперь можно не пользоваться традиционными редакторами, чтобы поменять фон, сделать ретушь, изменить причёску, одежду и ракурс фотографии.
Минусы тоже стандартные – много ограничений, связанных с тематикой фотографии и 18+ контентом. Собственно, именно поэтому локальные модели вроде Flux Kontext даже при меньших возможностях будут оставаться актуальными. Редактирует он картинки тоже не идеально – при просьбе сменить причёску может изменить наклон головы. Текст, особенно на русском, генерируется криво. Мелочи, но тем не менее.
👍3
Аишка
Nano banana bellissimo Google наконец официально представили новую модель для редактирования изображений – Gemini 2.5 Flash Image. Она какое-то время скрывалась за кодовыми названием «nano banana». Теперь модель встроена в приложение Gemini и решает главную…
Небольшое сравнение того, как Gemini, ChatGPT, Qwen Image Edit и GigaChat справляются с одной и той же задачей… Последнее фото смотрите на свой страх и риск
😁7🔥1
Япония тоже решила судиться за авторские права
Японские медиагиганты Nikkei и Asahi Shimbun подали в суд на нейропоисковик Perplexity, требуя по 15 миллионов долларов за использование их контента без разрешения. Уже привычная по другим компаниям история, которая теперь дошла и до Японии – после исков Disney и Universal, индийских медиамагнатов и многих других издателей.
Чем недовольны японские компании? Они обвиняют Perplexity в том, что платформа игнорировала robots.txt, копировала их статьи и выдавала неточную информацию со ссылкой на оригиналы. Мол, они тратят деньги на журналистов и редактуру, а те бесплатно пересказывают материалы, коверкают и зарабатывают на подписках. Отдельно идут обвинения в недобросовестной конкуренции.
Существующие договоры не спасают – Perplexity уже подписали соглашения о разделе доходов с Time, Fortune и Der Spiegel, но этого недостаточно. По сути, сейчас ИИ-компании пытаются загнать в угол – либо они договариваются со всеми издателями планеты, либо постоянно получают новые иски.
Причём лояльных читателей медиа не теряют, а другие и так особо к ним на сайты не заходили – поэтому создаётся ощущение, что задача не «добиться справедливости» и трафика, а банально стрясти денег и присоседиться к успеху ИИ-компаний. Интересно, а работники внутри этих медиагигантов ИИ для создания контента не используют?
Японские медиагиганты Nikkei и Asahi Shimbun подали в суд на нейропоисковик Perplexity, требуя по 15 миллионов долларов за использование их контента без разрешения. Уже привычная по другим компаниям история, которая теперь дошла и до Японии – после исков Disney и Universal, индийских медиамагнатов и многих других издателей.
Чем недовольны японские компании? Они обвиняют Perplexity в том, что платформа игнорировала robots.txt, копировала их статьи и выдавала неточную информацию со ссылкой на оригиналы. Мол, они тратят деньги на журналистов и редактуру, а те бесплатно пересказывают материалы, коверкают и зарабатывают на подписках. Отдельно идут обвинения в недобросовестной конкуренции.
Существующие договоры не спасают – Perplexity уже подписали соглашения о разделе доходов с Time, Fortune и Der Spiegel, но этого недостаточно. По сути, сейчас ИИ-компании пытаются загнать в угол – либо они договариваются со всеми издателями планеты, либо постоянно получают новые иски.
Причём лояльных читателей медиа не теряют, а другие и так особо к ним на сайты не заходили – поэтому создаётся ощущение, что задача не «добиться справедливости» и трафика, а банально стрясти денег и присоседиться к успеху ИИ-компаний. Интересно, а работники внутри этих медиагигантов ИИ для создания контента не используют?
🔥1
ИИ-агенты нас обязательно заменят…
Точнее, тех из нас, кто тоже сначала минуту собирается с мыслями, а потом ещё 5 минут открывает сайт кинотеатра и выбирает нужный сеанс. Жаль, до выбора места и покупки билета не дошли.
Но вы не подумайте, мы ИИ очень хорошо понимаем. Лето на дворе, ленивое настроение, работать не хочется.
Точнее, тех из нас, кто тоже сначала минуту собирается с мыслями, а потом ещё 5 минут открывает сайт кинотеатра и выбирает нужный сеанс. Жаль, до выбора места и покупки билета не дошли.
Но вы не подумайте, мы ИИ очень хорошо понимаем. Лето на дворе, ленивое настроение, работать не хочется.
Telegram
Курилка Яндекса
Новый ИИ-агент «Алиса» в ЯндексБраузере вышел в альфа-тесте, и наши коллеги уже выпустили первый обзор.
Что умеет «Алиса»? Выполнять разнообразные задачи — бронировать билеты, собирать новости, работать с документами и календарём, но пока не всё гладко и…
Что умеет «Алиса»? Выполнять разнообразные задачи — бронировать билеты, собирать новости, работать с документами и календарём, но пока не всё гладко и…
😁3
Apple заменили оценщиков ИИ-моделей чек-листами
После замены модель Qwen2.5-7B улучшила результаты на всех тестах
Обычно языковые модели обучают через человеческую недешёвую обратную связь. Тысячи разметчиков ставят лайки и дизлайки ответам ИИ. При этом в Apple справедливо заметили, что люди устают, противоречат друг другу и оценивают тексты субъективно.
Новый метод компании работает иначе. Для каждого запроса модель-учитель автоматически создаёт список конкретных требований. Например, в случае перевода они следующие:
• Переведено на испанский?
• Сохранён формальный тон?
• Учтена терминология?
И так далее. Модель-судья в команде с программой для проверки оценивает ответы по каждому пункту от 0 до 100 баллов. По сути, это развитие предыдущего подхода LLM-as-a-judge.
Прирост составил до 8,2% в сложных бенчмарках. Да, проект требует ИИ-судьи и дополнительных вычислений, но при этом снижает требования к дополнительным человеческим ресурсам, ведь LLM оценивает и обучает другая LLM через структурированную самооценку. В итоге скорость обучения растёт. Но нужно понимать, что метод не про безопасность и не заменяет ИИ алайнмент, а просто учит модель лучше следовать инструкциям.
После замены модель Qwen2.5-7B улучшила результаты на всех тестах
Обычно языковые модели обучают через человеческую недешёвую обратную связь. Тысячи разметчиков ставят лайки и дизлайки ответам ИИ. При этом в Apple справедливо заметили, что люди устают, противоречат друг другу и оценивают тексты субъективно.
Новый метод компании работает иначе. Для каждого запроса модель-учитель автоматически создаёт список конкретных требований. Например, в случае перевода они следующие:
• Переведено на испанский?
• Сохранён формальный тон?
• Учтена терминология?
И так далее. Модель-судья в команде с программой для проверки оценивает ответы по каждому пункту от 0 до 100 баллов. По сути, это развитие предыдущего подхода LLM-as-a-judge.
Прирост составил до 8,2% в сложных бенчмарках. Да, проект требует ИИ-судьи и дополнительных вычислений, но при этом снижает требования к дополнительным человеческим ресурсам, ведь LLM оценивает и обучает другая LLM через структурированную самооценку. В итоге скорость обучения растёт. Но нужно понимать, что метод не про безопасность и не заменяет ИИ алайнмент, а просто учит модель лучше следовать инструкциям.
👍4
Китайцы вдохновились мозгом макаки и запустили DeepSeek на нейроморфном суперкомпьютере
Китайские учёные из Университета Чжэцзян создали нейроморфный суперкомпьютер Darwin Monkey, который потребляет 2 киловатта (как электрочайник) и при этом содержит столько же нейронов, сколько кора мозга макаки. Они превзошли предыдущий рекорд от Intel по их количеству почти в два раза.
Новая машина на специализированных чипах содержит 2 миллиарда спайковых нейронов и 100 миллиардов синапсов. Это первый нейроморфный компьютер такого масштаба. Предыдущий рекордсмен Intel Hala Point располагал лишь 1,15 миллиардами нейронов при 140 тысячах ядер.
В основе Darwin Monkey лежат 960 чипов третьего поколения Darwin III, каждый из которых поддерживает 2,35 миллиона импульсных нейронов. Утверждают, что система уже запускает модель DeepSeek (версию не говорят) для логических рассуждений и математических задач, а также может симулировать работу мозга разных животных – от червей до рыб или грызунов.
Все стараются скопировать мозг человека не просто так. Архитектура трансформеров, судя по всему, может скоро упереться в потолок. И тот, кто сможет придумать и освоить новую – получит шанс доминировать на рынке ИИ и роботов. Следующим прорывом как раз могут стать спайковые нейтронные сети.
В отличие от классических процессоров, они имитируют работу биологических нейронов – активируются импульсами, отдыхают между срабатываниями и обрабатывают данные параллельно. Это снижает энергопотребление при сохранении вычислительной мощи и даёт возможность за счёт смешения нервных импульсов рождать новые знания.
Правда, до человека всё ещё далеко – у нас в голове нейронов больше 80 миллиардов. Гонка за нейроморфные технологии только начинается, и участников немного: США, Китай, Россия и ЕС ведут собственные разработки. Но это тема для отдельного поста или даже реплики.
Китайские учёные из Университета Чжэцзян создали нейроморфный суперкомпьютер Darwin Monkey, который потребляет 2 киловатта (как электрочайник) и при этом содержит столько же нейронов, сколько кора мозга макаки. Они превзошли предыдущий рекорд от Intel по их количеству почти в два раза.
Новая машина на специализированных чипах содержит 2 миллиарда спайковых нейронов и 100 миллиардов синапсов. Это первый нейроморфный компьютер такого масштаба. Предыдущий рекордсмен Intel Hala Point располагал лишь 1,15 миллиардами нейронов при 140 тысячах ядер.
В основе Darwin Monkey лежат 960 чипов третьего поколения Darwin III, каждый из которых поддерживает 2,35 миллиона импульсных нейронов. Утверждают, что система уже запускает модель DeepSeek (версию не говорят) для логических рассуждений и математических задач, а также может симулировать работу мозга разных животных – от червей до рыб или грызунов.
Все стараются скопировать мозг человека не просто так. Архитектура трансформеров, судя по всему, может скоро упереться в потолок. И тот, кто сможет придумать и освоить новую – получит шанс доминировать на рынке ИИ и роботов. Следующим прорывом как раз могут стать спайковые нейтронные сети.
В отличие от классических процессоров, они имитируют работу биологических нейронов – активируются импульсами, отдыхают между срабатываниями и обрабатывают данные параллельно. Это снижает энергопотребление при сохранении вычислительной мощи и даёт возможность за счёт смешения нервных импульсов рождать новые знания.
Правда, до человека всё ещё далеко – у нас в голове нейронов больше 80 миллиардов. Гонка за нейроморфные технологии только начинается, и участников немного: США, Китай, Россия и ЕС ведут собственные разработки. Но это тема для отдельного поста или даже реплики.
❤5
Samsung выбирают Microsoft для телевизоров
Samsung интегрирует Copilot от Microsoft в свои телевизоры 2025 года. Новость особенно интересна на том фоне, что почти десятилетие компания была флагманским партнёром Google в области ИИ и до этого использовала Google Assistant.
Новый Copilot будет выглядеть так же, как и в веб-версии – анимированная «капля» со ртом, которая будет появляться на экране и говорить с пользователем. Помощник встроен в Tizen OS, отвечает на голосовые команды, рекомендует контент и объясняет сложные темы. Microsoft со своей стороны обещает персонализацию для пользователей, которые войдут в аккаунт.
Раньше Google был основным ИИ-партнёром Samsung. Компания делает ставку на ИИ в телевизорах – тем более что у Google колоссальное преимущество благодаря экосистеме, которая может сделать голосового помощника функциональным. Gemini Live должен когда-то превратить телевизоры в центры управления умным домом в реальном времени.
Однако Samsung решили перестраховаться и выбрали политику мультивендорности. Параллельно Microsoft договаривается с LG – очень хотят не дать Google занять этот рынок. Пока не понятно, появится ли Microsoft Copilot в российских телевизорах бренда.
Samsung интегрирует Copilot от Microsoft в свои телевизоры 2025 года. Новость особенно интересна на том фоне, что почти десятилетие компания была флагманским партнёром Google в области ИИ и до этого использовала Google Assistant.
Новый Copilot будет выглядеть так же, как и в веб-версии – анимированная «капля» со ртом, которая будет появляться на экране и говорить с пользователем. Помощник встроен в Tizen OS, отвечает на голосовые команды, рекомендует контент и объясняет сложные темы. Microsoft со своей стороны обещает персонализацию для пользователей, которые войдут в аккаунт.
Раньше Google был основным ИИ-партнёром Samsung. Компания делает ставку на ИИ в телевизорах – тем более что у Google колоссальное преимущество благодаря экосистеме, которая может сделать голосового помощника функциональным. Gemini Live должен когда-то превратить телевизоры в центры управления умным домом в реальном времени.
Однако Samsung решили перестраховаться и выбрали политику мультивендорности. Параллельно Microsoft договаривается с LG – очень хотят не дать Google занять этот рынок. Пока не понятно, появится ли Microsoft Copilot в российских телевизорах бренда.
🔥1