Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Panasonic уже распродала аккумуляторы, которые выпустит в следующем году — ИИ-бум добрался и сюда
26.03.2026 [18:33],
Анжелла Марина
Дефицит чипов памяти из-за нужд искусственного интеллекта добрался и до аккумуляторов. Компания Panasonic объявила о планах увеличить в четыре раза производство литий-ионных элементов на своих заводах в Японии и пересматривает планы по заводу в Канзасе (США). Однако львиная доля продукции уже законтрактована на годы вперед. 
Источник изображения: wikipedia.org По сообщению The Register, расширение мощностей будет достигнуто за счёт модернизации существующих предприятий и перепрофилирования части автомобильных производственных линий для выпуска аккумуляторов, работающих в составе систем бесперебойного питания для дата-центров. Компания также рассматривает возможность адаптации своего завода в Канзасе. Главным драйвером роста в Panasonic назвали искусственный интеллект, отметив, что стремительное развитие технологии стимулирует спрос на серверы, что, в свою очередь, создаёт потребность в источниках резервного питания. В результате, компания прогнозирует увеличение к 2029 финансовому году объём продаж аккумуляторов до 800 млрд иен ($5 млрд), что примерно в четыре раза превышает текущие показатели. По заявлению Panasonic, клиенты уже заключили соглашения на приобретение около 80 % продукции, необходимой для достижения этой цели. Покупатели, которые не являются текущими клиентами Panasonic, будут претендовать лишь на пятую часть от общего объёма производства, однако при условии, что удастся реализовать планы масштабирования в полном объёме. The Register отмечает, что создавшаяся ситуация отражает динамику, ранее наблюдавшуюся на рынке чипов памяти, где крупные производители также распродали все доступные мощности на год вперед, что привело к дефициту и росту цен. Компания рассчитывает на получение доли этого рынка в 80 %. Аккумуляторы Panasonic поставляются в виде стоечных модулей, размещаемых непосредственно среди серверного и вычислительного оборудования. Они выполняют функцию источников бесперебойного питания, обеспечивая работу инфраструктуры в течение нескольких минут при аварийном отключении основного питания. Кроме того, оборудование может использоваться для накопления энергии и её отдачи в периоды пиковых цен на электроэнергию, позволяя сократить эксплуатационные расходы. Параллельно ведётся разработка суперконденсаторов для резервного питания. В Panasonic пояснили, что этот тип накопителей предназначен «для поглощения колебаний нагрузки». В отличие от традиционных конденсаторов, используемых для быстрой отдачи энергии, суперконденсаторы представляют собой более плотный носитель энергии и способны хранить больший объём энергии, отдавая её медленнее. Начало поставок этих накопителей запланировано на 2027 финансовый год. OpenAI передумала развращать ChatGPT — проект ИИ-бота для взрослых отправили «в долгий ящик»
26.03.2026 [16:51],
Алексей Разин
Усилия руководства OpenAI по оптимизации бизнес-стратегии начинают определять те приоритетные направления развития стартапа, которые достойны запланированных многомиллиардных инвестиций. Вслед за неожиданным отказом от поддержки ИИ-генератора видео Sora, как отмечает Financial Times, компания решила отложить в «долгий ящик» и проект эротического чат-бота. 
Источник изображения: Unsplash, Brian Lawson Прошлая публикация на эту тему позволяет понять, что темой запуска эротических ИИ-сервисов OpenAI интересуется уже на протяжении нескольких лет, и после длительных колебаний воплотить эти планы в жизнь сперва было решено до конца первого квартала текущего года, но недавно стало известно, что в этой сфере возникает задержка как минимум на месяц. Теперь Financial Times со ссылкой на осведомлённые источники заявляет, что проект эротической направленности отложен в «долгий ящик» на неопределённое время, поскольку инвесторы и сами сотрудники OpenAI выражают глубокую озабоченность его вероятными социальными и экономическими последствиями. Внутри стартапа даже высказываются мнения о необходимости полностью отказаться от идеи запуска эротического чат-бота. Растёт беспокойство связанных с OpenAI лиц по поводу усиления нездоровой атмосферы вокруг чат-бота, а также последствий получения доступа к взрослому контенту со стороны несовершеннолетних пользователей. Представители OpenAI в комментариях Financial Times подтвердили, что эротическая ИИ-модель отложена по срокам реализации на неопределённое время. Прежде чем принять какие-то решения о жизнеспособности проекта, OpenAI хочет провести глубокое исследование по поводу его возможного влияния на общество. Каких-либо эмпирических данных на этот счёт до сих пор не существует, поэтому к изучению проблемы важно подойти досконально. Кроме того, распылять ресурсы на второстепенные инициативы OpenAI сейчас не желает, предпочитая сосредоточиться на разработке ИИ-инструментов для повышения производительности умственного труда и их монетизации. По некоторым данным, самые востребованные свои инструменты создатели ChatGPT намерены объединить в мощном настольном приложении. Выпуск платформы с эротическим уклоном мог бы вызвать неоднозначную реакцию аудитории в ближайшее время, поскольку на фоне скандала с «раздевающим» людей чат-ботом Grok компании xAI внимание регуляторов к этой теме резко возросло. Выход апеллирующего к теме эротики ИИ-решения OpenAI мог бы насторожить инвесторов с учётом планируемого IPO компании. Тем более, что перспективы серьёзной монетизации такого продукта многим из них тоже кажутся сомнительными. Наконец, создание такого продукта могло бы натолкнуться на чисто технические трудности. Годами ChatGPT развивался с учётом определённых этических ограничений, а для реализации «эротического проекта» их пришлось бы выборочно снимать, причём с сохранением категорической блокировки некоторых табуируемых в обществе тем. Сохранить оптимальный баланс между жизнеспособностью такой модели и её безопасностью было бы крайне сложно. Недавно модернизированная система верификации возраста пользователей по-прежнему даёт сбой в более чем 10 % случаев. Это означает, что миллионы несовершеннолетних могли бы получить доступ к контенту для взрослых, и подобные факты повлекли бы серьёзные юридические риски для OpenAI. Apple научила небольшие ИИ-модели описывать изображения лучше, чем аналоги крупных конкурентов
26.03.2026 [13:55],
Павел Котов
Учёные Apple разработали технологию RubiCap — способ обучения моделей искусственного интеллекта описывать изображения более подробно и эффективно, чем это делают модели более крупного размера. 
Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com При подготовке подробного описания изображения ИИ-модели требуется идентифицировать множество объектов и областей в кадре, чтобы далее собственно описать их с высокой степенью детализации. Это помогает глубже понять композицию, чем при общем её описании. На практике такой навык может пригодиться для обучения производных ИИ-моделей, для создания генераторов картинок по текстовому описанию и для разработки специальных возможностей. Создание систем подробного описания картинок оказывается чрезмерно дорогим и ресурсоёмким как на этапе первичного обучения, так и в дальнейшем при обучении с подкреплением. Для решения этих проблем инженеры Apple случайным образом выбрали 50 000 изображений из обучающих наборов PixMoCap и DenseFusion-4V-100K. Для каждой из этих картинок описания генерировали существующие модели с функциями компьютерного зрения, в том числе Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI GPT-5, Alibaba Qwen2.5-VL-72B-Instruct, Google Gemma-3-27B-IT и Alibaba Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct; собственные описания изображений создавали и текущие обучаемые модели Apple. Далее выступающая экспертом Gemini 2.5 Pro повторно анализировала изображения с вариантами подписей и результатами работы обучаемой модели; определяла, в чём участвующие в эксперименте системы совпадали, а какие детали упускали или искажали; и составляла чёткие критерии для оценки описаний. Выступающая в роли судьи Qwen2.5-7B-Instruct оценивала описания по каждому из предложенных критериев и формировала сигнал вознаграждения для обучаемой модели. В результате обучаемая модель получала точную и качественную обратную связь о том, что надлежит исправить — и начинали генерироваться более точные описания без опоры на единственный «правильный» ответ. В итоге инженеры Apple обучили три собственные модели ИИ: RubiCap-2B, RubiCap-3B и RubiCap-7B с 2, 3 и 7 млрд параметров соответственно. В задачах на описание изображений они показали более качественные ответы, чем созданные другими разработчиками аналоги с 32 млрд и даже 72 млрд параметров. Примечательно, что RubiCap-3B в некоторых случаях демонстрировала более качественные результаты, чем RubiCap-7B — это подтверждает, что размер модели не всегда определяет её работу. Бум ИИ помог китайской CXMT более чем удвоить продажи памяти до $8 млрд
26.03.2026 [13:09],
Алексей Разин
Недавнее исследование Omdia показало, что быстрее всего в прошлом году выручку наращивали производители микросхем памяти, и было бы наивно не принимать всерьёз деятельность китайских поставщиков такой продукции. По предварительным данным, CXMT в прошлом году увеличила выручку на 130 % до $8 млрд. 
Источник изображения: CXMT По сути, подобная динамика опережает даже более крупных игроков мирового рынка типа Samsung, SK hynix и Micron. Как подчёркивает Bloomberg, только за три первых квартала прошлого года выручка CXMT удвоилась до $4,6 млрд, а ускорение роста цен на память в четвёртом квартале позволило к концу года увеличить данную сумму до $8 млрд. При этом существенные капитальные вложения в расширение производственных мощностей продолжают сказываться на прибыльности бизнеса CXMT. По итогам трёх кварталов прошлого года чистые убытки компании составили $767 млн, сократившись в годовом сравнении на 1,79 %. Скорректированные чистые убытки сократились на 81 %. В любом случае, по итогам 2025 года в целом скорректированная чистая прибыль CXMT составила $434 млн. До конца текущего полугодия компания собирается разместить свои акции на китайской площадке STAR, а вырученные по итогам IPO средства она намерена направить на модернизацию производства, его расширение, а также научно-исследовательские работы. На эти цели, как ожидается, будет выделено около $4,3 млрд. Окончательные итоги прошлого года компания пока не подвела; при подготовке к IPO она собирается предоставить инвесторам более подробную отчётность. Если размещение акций CXMT состоится в планируемых параметрах, оно станет крупнейшим в континентальном Китае в 2026 году. ИИ поможет обнаруживать ошибки в коде проектов на GitHub
26.03.2026 [12:29],
Павел Котов
Администрация GitHub развернёт функцию сканирования кода с использованием искусственного интеллекта в сервисе Code Security — она поможет обнаруживать уязвимости вне службы статического анализа CodeQL, охватив большее число языков и фреймворков. 
Источник изображения: github.blog Новая мера призвана выявлять проблемы безопасности там, где традиционные методы статического анализа не справляются: CodeQL продолжит работать в областях, для которых реализована поддержка, а ИИ обеспечит расширенный охват: Shell/Bash, Dockerfiles, Terraform, PHP и других экосистем. Публичное тестирование новой гибридной модели стартует в начале II квартала 2026 года. Набор инструментов GitHub Code Security интегрируется непосредственно в репозитории и рабочие процессы GitHub. Для публичных репозиториев он доступен бесплатно, хотя и с некоторыми ограничениями; подписчики платных тарифов могут работать с расширенным пакетом GitHub Advanced Security (GHAS). Сервис предлагает сканирование кода на наличие известных уязвимостей, сканирование зависимостей и обнаружение уязвимых открытых библиотек, обнаружение утечек учётных данных в общедоступных ресурсах, а также оповещения о безопасности с рекомендациями по устранению проблем на основе ИИ-помощника Copilot. Инструменты безопасности срабатывают на уровне запросов на слияние (pull request), платформа выбирает соответствующий инструмент — CodeQL или ИИ, — что позволяет выявлять угрозы до включения потенциально проблемного кода. При обнаружении уязвимостей, таких как слабое шифрование, неверная конфигурация или небезопасные SQL-запросы, оповещения отображаются непосредственно в запросах на слияние. В рамках внутреннего тестирования система обработала более 170 000 инцидентов за 30 дней, разработчики оставили 80 % положительных отзывов, подтвердив обоснованность предполагаемых проблем. Администрация GitHub также указала на важную функцию Copilot Autofix, которая предлагает решения проблем, выявленных с помощью GitHub Code Security. По итогам 2025 года Autofix обработала более 460 000 оповещений о безопасности — решения удалось находить в среднем за 0,66 часа, а когда Autofix не использовался, этот показатель возрастал в среднем до 1,29 часа. В американских вузах стали возвращаться к устным экзаменам — из-за ИИ студенты перестали думать сами
26.03.2026 [11:50],
Павел Котов
Эпоха повсеместного присутствия искусственного интеллекта вынудила преподавателей американских вузов обратиться к некогда популярной форме проверки знания у студентов — к устными экзаменам, пишет Associated Press. Этот формат исключает возможность обратиться к чат-боту с ИИ за помощью. 
Источник изображений: Brooke Cagle / unsplash.com Преподаватели вузов больше не задаются наивным вопросом, используют ли их студенты генеративный ИИ при подготовке домашних заданий. Основной вопрос теперь состоит в том, как определить, чему студенты учатся на самом деле. Они приносят идеально изложенные письменные работы, но при просьбе дать какие-то пояснения попросту не могут дать внятного ответа. Науке ещё предстоит дать оценку тому, как ИИ влияет на критическое мышление человека в долгосрочной перспективе, но уже сейчас преподаватели опасаются, что их подопечные всё чаще воспринимают сложную мыслительную работу как необязательную. Доцент кафедры ближневосточных языков и культур в Пенсильванском университете Эмили Хаммер (Эмили Хаммер) на своих семинарах сочетает устную проверку знаний с письменной работой. Это не попытка не давать студентам списывать — молодёжь «теряет навыки, когнитивные способности и способность применять творческий подход». Она запрещает им вообще использовать ИИ при подготовке письменных заданий, но оговаривается, что контролировать соблюдение этого запрета не может. И если студент не писал свою работу самостоятельно, её защита в очном формате оборачивается для него стрессом.  Устные экзамены в какой-то момент вообще выпали из американской системы высшего образования, но ещё сохранились в европейской. Возврат к истокам обозначился в эпоху пандемии — при проверке знаний в этом формате вероятность списывания или других способов жульничества оказалась ниже; интерес к устным проверкам знаний усилился с появлением ChatGPT. Ещё во время пандемии профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего Хуэйхуэй Ци (Huihui Qi) инициировала исследование на тему повсеместного введения устных экзаменов в американской высшей школе. Сейчас её приглашают в другие университеты проводить семинары для преподавателей или обсуждать с ними её исследования. Профессор Школы бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете Панос Ипейротис (Panos Ipeirotis) решил «вышибать клин клином» — он не только принимает устные экзамены сам, но и приспособил для этой задачи ИИ-агента. ИИ-агент говорит голосом профессора, принимает защиту групповых проектов, задаёт подробные вопросы, указывает на ошибки, даёт подсказки и хвалит за правильные ответы. А в письменных заданиях профессор Ипейротис разочаровался. «Я больше не верю, что письменные задания являются результатами действительного мышления», — говорит он. В Корнелльском университете профессора также переключаются на устные форматы экзаменов. В одном случае это 20-минутные сессии вопросов и ответов после сдачи письменных экзаменов; на потоке из 70 студентов профессор привлекает ассистентов. В другом 30-минутная «итоговая беседа» вообще стала единственным форматом проверки знаний. В третьем на потоке из 180 студентов профессор проводит 4-минутные собеседования с каждым. Google сократила потребление памяти ИИ-моделями в шесть раз без потери точности — с алгоритмом TurboQuant
26.03.2026 [11:15],
Павел Котов
Исследовательский отдел Google Research опубликовал работу о технологии TurboQuant — алгоритме квантизации, который сокращает разрядность KV-кеша больших языковых моделей до 3 битов без потери точности в ответах и без потребности в дополнительном обучении. В тестах на ускорителях искусственного интеллекта Nvidia H100 4-битный алгоритм TurboQuant (с четвёртым битом на коррекцию ошибок) помог восьмикратно повысить производительность при вычислении логитов внимания в сравнении с неквантованными 32-битными ключами; при этом объём KV-кеша сократился в шесть раз. 
Источник изображения: and machines / unsplash.com В KV-кеше хранятся ранее вычисленные данные механизма внимания, чтобы модели не приходилось пересчитывать их на каждом шаге генерации токенов. По мере роста контекстного окна этот кеш существенно разрастается; традиционные методы квантования помогают уменьшить размер кеша, но за это приходится «расплачиваться» несколькими дополнительными битами на значение из-за констант квантования, которые хранятся вместе со сжатыми данными — это своего рода аналог словаря из традиционных алгоритмов архивирования данных ZIP и RAR. При большом размере контекстного окна эти накладные расходы всё равно оказываются значительными. TurboQuant помогает устранить эти накладные расходы в двухэтапном процессе, то есть обходится вообще без словаря. На первом этапе срабатывает метод PolarQuant — преобразование векторов данных из декартовых в полярные координаты. Каждому вектору присваивается значение радиуса (длины) и угла (направления). Угловые распределения предсказуемы и сконцентрированы, поэтому PolarQuant обходится без ресурсоёмкого этапа нормализации каждого блока, который неизбежен с традиционными квантизаторами. На выходе получается сжатие высокого качества без накладных расходов на хранение констант внимания — словарей. 
Источник изображения: Conny Schneider / unsplash.com На втором этапе применяется 1-битный слой коррекции ошибок с использованием квантованного алгоритма Джонсона-Линденштрауса. Остаточная ошибка квантования проецируется в пространство меньшей размерности, каждое значение сводится к одному знаковому биту, устраняя тем самым систематическую погрешность в вычислениях оценки внимания с незначительными дополнительными издержками. Google протестировала две составляющих алгоритма TurboQuant в отдельности и их совместную работу в бенчмарках с длинным контекстом LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval на открытых моделях Gemma и Mistral. TurboQuant показал идеальные результаты в задачах класса поиска «иголки в стоге сена» добившись сжатия KV-кеша минимум в шесть раз. В группе тестов LongBench, включающей ответы на вопросы, генерацию кода и создание сводок, TurboQuant оказался не хуже, а то и лучше базового алгоритма сжатия KIVI по всем задачам. TurboQuant показал эффективность не только в работе с большими языковыми моделями, но и в векторном поиске — его протестировали в сравнении с известными алгоритмами сжатия Product Quantization и RabbiQ на наборе данных GloVe. Даже без обучения и оптимизации разработанный в Google алгоритм показал более качественные результаты, чем его соперники, настроенные специально для работы с этим набором данных. TurboQuant вообще не требует ни обучения, ни тонкой настройки, а его выполнение сопровождается незначительными накладными расходами — он готов для развёртывания даже в условиях повышенной нагрузки. Китай может занять до 42 % рынка массовых чипов к 2028 году благодаря ИИ
26.03.2026 [10:09],
Алексей Разин
Принято считать, что китайская полупроводниковая промышленность в силу своего исторического отставания от западной не может претендовать на существенную выгоду от наблюдаемого бума искусственного интеллекта, но с этой точкой зрения участники китайского рынка не готовы соглашаться. Спрос на услуги китайских производителей чипов тоже растёт по мере распространения ИИ. 
Источник изображения: STMicroelectronics Как отмечают представители SEMI China, в 2025 году Китай располагал 32 % мировых производственных мощностей по обработке кремниевых пластин с использованием техпроцессов массового сегмента. К 2028 году эта доля может увеличиться до 42 %, определив Китай в качестве места производства значительной части массовых полупроводниковых изделий. Укреплять позиции Китая на этом рынке будет распространение агентского ИИ, а также развитие передовых технологий по упаковке чипов. Участники региональной выставки Semicon China, как отмечает South China Morning Post, в этом году неоднократно упоминали распространение ИИ-агентов в качестве одного из факторов, способствующих дальнейшему росту спроса на полупроводниковые компоненты. Успех платформы OpenClaw, которая позволяет пользователям создавать ИИ-агентов для выполнения рутинных задач на ПК, заставил многих участников рынка обратить внимание на эту тематику. Представители MetaX на указанном мероприятии признались, что ИИ-агенты будут нуждаться в значительно больших вычислительных мощностях, чем предыдущие поколения ИИ-технологий. Соответственно, будет расти спрос на полупроводниковые компоненты, даже если речь идёт не о самых сложных и продвинутых из них. Закрытие OpenAI ИИ-генератора видео Sora обрушило миллиардную сделку с Walt Disney
26.03.2026 [09:49],
Владимир Мироненко
В связи с закрытием OpenAI приложения для создания видео на основе искусственного интеллекта Sora компания Walt Disney, по данным The Hollywood Reporter, отказалась от сделки с OpenAI стоимостью около $1 млрд. 
Источник изображения: Héctor Vásquez/unsplash.com «Поскольку зарождающаяся область искусственного интеллекта быстро развивается, мы уважаем решение OpenAI выйти из бизнеса по созданию видеороликов и переориентировать свои приоритеты на другие направления, — говорится в заявлении Disney, предоставленном СМИ. — Мы ценим конструктивное сотрудничество между нашими командами и то, чему мы научились благодаря ему, и мы продолжим взаимодействовать с платформами ИИ, чтобы находить новые способы взаимодействия с фанатами там, где они находятся, ответственно внедряя новые технологии, которые уважают интеллектуальную собственность и права создателей». В декабре Disney и OpenAI объявили о заключении трёхлетнего лицензионного соглашения, согласно которому более 200 персонажей, принадлежащих Disney, были бы доступны для использования в видеороликах, созданных с помощью приложения Sora. В рамках соглашения Disney обязалась инвестировать в ИИ-стартап $1 млрд. Хотя это соглашение представлялось практически свершившимся фактом, OpenAI указала тогда в заявлении, что оно «зависит от переговоров по окончательным соглашениям, необходимых корпоративных и советов директоров одобрений, а также стандартных условий закрытия сделки». Как сообщает Axios со ссылкой на источник, знакомый с ситуацией, деньги в рамках объявленной сделки так и не были перечислены. Ресурс Financial Times отметил, что сделка так и не состоялась, поскольку OpenAI изменила свою стратегическую направленность. Вместе с тем агентство Reuters утверждает, что Disney и OpenAI всё ещё обсуждают, есть ли другой способ сотрудничества или инвестирования между компаниями. Половина компаний, заменивших людей ИИ-ботами, вернётся к найму персонала в следующем году
26.03.2026 [08:41],
Алексей Разин
Понятие «ИИ-отмывания» постепенно входит в оборот, когда речь идёт о попытках работодателей прикрыть сокращение персонала в силу прочих причин влиянием на бизнес искусственного интеллекта. Даже самые ярые сторонники внедрения ИИ порой склоняются к мысли, что эта тема становится удобным прикрытием для увольнения сотрудников из-за причин иного характера. 
Источник изображения: Unsplash, ThisisEngineering The Wall Street Journal приводит комментарии основателя стартапа Gather.dev Питера Белла (Peter Bell), который в развитии своей компании дошёл до того, что даёт создаваемым им ИИ-агентам разные человеческие имена и придумывает для них некие жизненные условия. «Это отличная дымовая завеса, если вам нужно резко поднять чистую прибыль», — отмечает Белл, добавляя, что под предлогом внедрения ИИ собственники бизнеса могут практически безнаказанно сокращать персонал, в действительности руководствуясь иными соображениями. Специалисты в сфере машинного обучения и экономики, опрошенные The Wall Street Journal, сходятся во мнении, что именуемая искусственным интеллектом технология на нынешнем уровне своего развития не может заменить человека в масштабах большинства отраслей экономики. Даже если компании объясняют проводимые сокращения персонала внедрением ИИ, в действительности они руководствуются прочими причинами: снижением объёмов продаж, сменой приоритетов и прежним избыточным увеличением штата. Аналитики Forrester Research отмечают, что в глазах инвесторов и клиентов владельцы бизнеса выглядят лучше, когда обосновывают сокращения персонала повышением эффективности организационной структуры в результате внедрения ИИ: «Это звучит гораздо более рационально и инновационно». Подобные публичные заявления способны приводить к росту курса акций компании, инвесторам такие доводы нравятся. По имеющимся данным, в прошлом году американские работодатели уволили более 1,2 млн сотрудников. По мнению экспертов Forrester, при этом менее 100 000 из сокращённых сотрудников при этом действительно потеряли работу в результате внедрения ИИ. Специалисты, занимающиеся практическим внедрением ИИ, пока жалуются на длительность процесса интеграции соответствующих сервисов, которые нередко усложняются соображениями безопасности и прочими регуляторными ограничениями. Пройдёт немало времени, прежде чем ИИ-бот сможет заменить функции человека в бизнес-процессах большинства компаний. По прогнозам Forrester, к 2030 году 6,1 % рабочих мест на рынке США падут жертвой внедрения ИИ. Это не очень хорошо, но и не говорит о грядущем апокалипсисе. Для работодателей перспектива замены сотрудников ИИ нередко становится той «страшилкой», которая помогает держать персонал в тонусе. Подобная мотивация порой заставляет находить удачные бизнес-идеи и технические решения, которые бы в более благоприятной психологической обстановке могли бы не появиться вовсе. Аналитики Gartner считают, что половина компаний, которая уже заменила людей ИИ-ботами на линейных позициях, в следующем году вернётся к привлечению новых сотрудников. Внедрение ИИ и содержание инженеров, которые настраивают эти сложные системы, порой обходится бизнесу дороже, чем группа сотрудников, отвечающих на телефонные звонки клиентов. Тем более, что ИИ-боты нередко раздражают клиентов и им всё равно требуется связь с живым специалистом. Microsoft запустила ИИ-рестайлинг фотографий — и это не Copilot
26.03.2026 [01:09],
Анжелла Марина
Microsoft представила новый ИИ-инструмент под названием AI Restyle для облачного сервиса OneDrive. С его помощью можно изменять фотографии без искажений, преобразуя их в различные художественные стили, включая изображения в духе аниме или кинопостеров. 
Источник изображения: Microsoft Как поясняют в компании, технология разработана таким образом, чтобы сохранять все ключевые элементы исходного изображения. Это позволяет избежать существенных искажений, которые часто возникают при создании изображений с помощью нейросетей и гарантирует, что люди и места на снимках останутся узнаваемыми, но просто будут представлены в ином свете. Пользователям будет доступен регулярно обновляемый набор стилей, применяемых в одно касание, а также возможность корректировать процесс с помощью текстовых подсказок. Как сообщает профильный ресурс Windows Central, развёртывание AI Restyle уже началось в приложениях OneDrive для iOS, Android и в веб-версии сервиса. Однако для использования функции потребуется наличие подписки Microsoft 365 Premium, стоимость которой начинается от $20 (примерно 1600 рублей) в месяц. В связи с поэтапным внедрением доступность AI Restyle может варьироваться в зависимости от региона. Примечательной особенностью релиза стало полное отсутствие упоминания бренда Copilot. В официальном блоге компании это название также не упоминается, хотя ранее Microsoft активно добавляла его практически во все продукты, содержащие ИИ-функции. Это связано с большим количеством негативных отзывов из-за агрессивного продвижения ИИ в Windows 11. В сети даже приклеилось к Microsoft малоприятное прозвище Microslop. После этого корпорация сменила руководство подразделения Copilot и подтвердила планы по сокращению избыточных ИИ-функций в своей операционной системе. Несмотря на это, бренд Copilot остался в таких продуктах, как Copilot Health. Google выпустила ИИ-модель Lyria 3 Pro для генерации трёхминутных музыкальных треков — но не бесплатно
25.03.2026 [21:32],
Николай Хижняк
Google сообщила о выпуске ИИ-модели Lyria 3 Pro для генерации музыки. В прошлом месяце компания представила модель Lyria 3 с той же функцией. Версия Pro позволит создавать треки продолжительностью до трех минут, в отличие от 30-секундных треков, предлагаемых в модели Lyria 3. 
Источник изображения: Google Помимо возможности создания более длинных треков модель Lyria 3 Pro предложит лучший творческий контроль и возможности настройки, заявляет Google. В запросе для модели пользователи могут указывать различные элементы музыкального произведения, такие как вступления, куплеты, припевы и бриджи — Lyria 3 Pro лучше понимает структуру трека, чем её предшественница. Ранее Google добавила возможность генерации музыки с помощью Lyria 3 в приложении Gemini. Модель Pro тоже доступна через Gemini, но доступ к ней получат только платные подписчики. Модель Lyria 3 Pro также добавлена в приложение для редактирования видео Google Vids и в состав ProducerAI, инструмента для создания музыки на основе искусственного интеллекта, который Google приобрела в прошлом месяце. Кроме того, Google добавляет возможность генерации музыки через Lyria 3 Pro в свои корпоративные инструменты с помощью Vertex AI (в публичной предварительной версии), API Gemini и AI Studio. Компания сообщила, что для обучения Lyria 3 Pro использовались данные от партнёров, а также разрешённые данные от YouTube. По словам Google, модель не имитирует конкретных исполнителей. Однако если пользователи указывают исполнителя в подсказках, модель использует «широкое вдохновение» от этого исполнителя для создания трека. Все треки, созданные с помощью Lyria 3 и Lyria 3 Pro, помечаются маркером SynthID, указывающим, что для создания этой композиции использовался ИИ. Mozilla запустила разработку платформы cq — своего рода Stack Overflow для ИИ-агентов
25.03.2026 [17:10],
Павел Котов
Компания Mozilla ведёт разработку проекта cq, который характеризуется как «Stack Overflow для агентов» — платформа призвана помочь агентам искусственного интеллекта находить информацию и, напротив, делиться знаниями со своими «коллегами». 
Источник изображения: Milad Fakurian / unsplash.com Разработку ведёт Mozilla.ai — одно из подразделений Mozilla Foundation. Современные ИИ-агенты часто сталкиваются с одними и теми же проблемами, рассказали в компании. На диагностику и решение этих проблем уходят драгоценные токены ИИ-моделей; при наличии cq агенты смогут сначала обращаться к единой базе знаний и предлагать для неё собственные решения. Код службы cq написан на языке Python, предназначается для локальной установки и предусматривает плагины для Claude Code и OpenCode. Проект включает в себя контейнер Docker для запуска сетевого Team API, базу данных SQLite и сервер MCP для обращения к ИИ-модели. Знания, которые хранятся в cq, подразделяются на три уровня: локальный, организационный и «глобальное общественное достояние». Новая запись вносится на нижний уровень, где она не подлежит обмену, но уровень достоверности может повышаться по мере подтверждения другими ИИ-агентами или людьми. Mozilla не исключает, что опубликует общедоступный вариант cq. «Но делать это нужно прагматично: мы хотим в кратчайшие сроки подтверждать ценность для пользователей, учитывая при этом связанные с размещением централизованного сервиса компромиссы и угрозы», — отметили в компании. У проекта, что очевидно, есть уязвимость: в базу может попасть вредоносный контент с внедрением запросов. Разработчики предлагают несколько механизмов защиты от подобных действий, в том числе обнаружение аномалий, подтверждения из различных источников и участие человека. Что же касается послужившей образом для проекта платформы Stack Overflow, — её разработчики cq считают вымирающей. Большие языковые модели вытеснили Stack Overflow, и теперь управляемым этими моделями ИИ-агентам нужен собственный Stack Overflow. ChatGPT научился давать прогноз погоды на срок до 10 дней с помощью AccuWeather
25.03.2026 [15:26],
Дмитрий Федоров
AccuWeather запустила приложение для ChatGPT, которое добавляет в сервис информацию о текущей погоде в заданной точке, прогноз на срок до 10 дней, сведения с учётом исторических данных и официальные предупреждения, связанные с погодой. Это помогает лучше планировать прогулки и поездки и, по замыслу разработчиков, должно снизить вероятность неточных ответов ChatGPT о погоде. 
Источник изображения: accuweather.com Для доступа к функции пользователю необходимо подключить приложение AccuWeather к своему профилю ChatGPT. После этого запрос оформляется через символ @: пользователь выбирает AccuWeather и затем вводит запрос, который приложение должно обработать. 
Источник изображения: chatgpt.com Иными словами, речь идёт не просто об улучшении ИИ-модели, а о явной связке ChatGPT с внешним погодным сервисом, доступ к которому инициирует сам пользователь. 
Источник изображения: chatgpt.com Запуск приложения последовал вскоре после объявления OpenAI о прекращении развития Sora. После этого изменения OpenAI ограничит генерацию видео платными тарифами в ChatGPT и сторонними инструментами через API. Всё на нужды ИИ: OpenAI привлечёт ещё $10 млрд от мелких инвесторов
25.03.2026 [13:40],
Алексей Разин
Основную часть средств, необходимых OpenAI на развитие вычислительной инфраструктуры и обучение новых языковых моделей в краткосрочной перспективе, стартап недавно привлёк благодаря участию Amazon, Nvidia и SoftBank. Оставшиеся $10 млрд из $120 млрд, которые планируется привлечь в рамках текущего раунда, OpenAI получит от ряда более мелких институциональных инвесторов. 
Источник изображения: OpenAI Уточнение на этот счёт решило сделать агентство Bloomberg со ссылкой на CNBC. В своём интервью телеканалу финансовый директор OpenAI Сара Фрайар (Sarah Friar) пояснила, что стартап собирается привлечь к этой части раунда финансирования группу институциональных инвесторов во главе с Andreessen Horowitz, MGX из Абу-Даби, D.E. Shaw Ventures, TPG и T. Rowe Price. Сбор средств в размере $10 млрд планируется завершить на следующей неделе. Если учесть, что стратегические инвесторы в лице Amazon, Nvidia и SoftBank предоставили около $110 млрд, то общая сумма привлечения превысит $120 млрд. Это поднимает капитализацию OpenAI до $850 млрд, не говоря уже о рекордном масштабе привлечения финансовых ресурсов. Одновременно вложить в капитал OpenAI свои средства готовы Coatue Management, Thrive Capital и Altimeter Capital, как сообщает Bloomberg. К ним присоединится и Microsoft — самый опытный инвестор OpenAI, поддержку которого руководство стартапа по-прежнему высоко ценит. Для сравнения, капитализация конкурирующей Anthropic оценивается в $380 млрд после того, как в прошлом месяце стартапу удалось привлечь $30 млрд. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
