Разработчик браузеров Opera продемонстрировал новую функцию на основе искусственного интеллекта под названием Browser Operator. Пользователи смогут доверять ИИ выполнение таких задач, как, например, поиск товаров, бронирование отелей и покупку билетов. В самой компании эту функцию расценивают как шаг вперёд и считают сменой парадигмы веб-серфинга.

Источник изображения: Denny Müller / Unsplash

Browser Operator выполняет задачи, которые обычно требуют ручного поиска, анализируя данные и предлагая пользователям оптимальные варианты. При этом в компании утверждают, что обработка информации происходит исключительно локально, без передачи данных в облако. Для взаимодействия с системой нужно просто ввести запрос в небольшом окне в нижней части экрана, поясняет PCWorld.

В ходе презентации был продемонстрирован запрос: «Найди мне 12 пар белых носков Nike, которые я смогу купить прямо сейчас». Браузер тут же провёл поиск, разбил задачу на этапы и предложил подходящие варианты. Аналогичным образом были найдены билеты на футбольный матч, а затем подобраны авиабилеты и отель на нужные даты.

Важно отметить, что ИИ-оператор не совершает непосредственно за пользователя покупки, то есть не завершает транзакции, а останавливается на экране оформления. Как заявляют в Opera, это связано с вопросами безопасности и необходимого доверия к системе. Интересно, что пока не уточняется, будет ли эта функция платной, однако разработчики отмечают, что она точно потребует значительных вычислительных ресурсов, что может служить определённым намёком.

Browser Operator уже сейчас доступен в виде предварительной версии. Официальный же запуск ожидается в рамках программы AI Feature Drop, однако точные сроки выхода не названы.

Акции Nvidia упали почти на 9 % в понедельник после того, как президент США Дональд Трамп (Donald Trump) подтвердил введение 25 % пошлин на импорт товаров из Канады и Мексики. Это событие совпало с общим снижением фондового рынка: индекс Dow Jones, в который входит Nvidia, потерял 1,8 %, а Nasdaq Composite снизился более чем на 3 %. Рыночная капитализация Nvidia сократилась на $265 млрд, достигнув отметки $2,79 трлн, что вернуло акции компании к уровню сентября прошлого года.

Источник изображения: Nvidia

Снижение котировок произошло всего через несколько дней после публикации квартального отчёта Nvidia, который превзошёл ожидания аналитиков. В среду компания объявила о росте выручки на 78 % в годовом выражении, которая достигла $39,33 млрд. Однако, несмотря на впечатляющие финансовые результаты, бумаги Nvidia потеряли более 13 % с момента публикации отчёта. Это обусловлено опасениями инвесторов относительно влияния новых тарифов на логистику, себестоимость продукции и дальнейшие финансовые показатели техногиганта.

Основное производство Nvidia сосредоточено на Тайване, однако сборка сложных вычислительных систем и интеграция готовых решений осуществляются в США и Мексике. Введение пошлин в размере 25 %, которые вступят в силу сегодня, может существенно увеличить затраты компании. Это создаёт неопределённость в отношении будущей маржинальности и конкурентоспособности её продукции, даже с учётом стремительного роста спроса на ИИ-чипы.

Во время обсуждения квартального отчёта аналитики задали руководству Nvidia вопросы о возможных последствиях новых пошлин. Финансовый директор компании Колетт Кресс (Colette Kress) прокомментировала ситуацию следующим образом: «Тарифы на данный момент неизвестны, пока мы не понимаем, каков план правительства США». Это вызывает обеспокоенность у инвесторов, поскольку дополнительные издержки могут повлиять на стратегию поставок и партнёрские отношения Nvidia.

Дополнительное давление на компанию оказывает внимание регуляторов к экспорту продукции Nvidia в Сингапур. Некоторые аналитики полагают, что страна может использоваться как транзитный пункт для поставок чипов в Китай, что потенциально позволяет обходить экспортные ограничения США. Власти Сингапура недавно задержали нескольких человек, обвиняемых в предоставлении ложных данных о конечных получателях серверов, произведённых в США. Это вызвало опасения, что американские регуляторы могут ужесточить контроль за экспортом высокотехнологичной продукции, что создаст дополнительные риски для бизнеса Nvidia.

Чтобы снизить зависимость от зарубежных поставок, Nvidia объявила о локализации части производства в США. В понедельник Трамп заявил, что компания планирует выпускать чипы на новых мощностях TSMC в рамках расширения производства стоимостью $100 млрд. Этот шаг должен помочь Nvidia адаптироваться к изменяющимся торговым условиям, однако его реализация потребует времени.

На фоне нестабильности инвесторы внимательно следят за перспективами роста Nvidia в сфере ИИ. Крупнейшие облачные провайдеры остаются ключевыми заказчиками компании, обеспечивая около 50 % её выручки в сегменте дата-центров. Во время квартального отчёта аналитики ожидали от Nvidia комментариев о динамике спроса, возможных сбоях в поставках и перспективах дальнейшего развития.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подтвердил, что компания устранила проблемы, связанные с новейшей архитектурой Blackwell, и выразил уверенность в дальнейшем росте спроса: «Следующий квартал у нас будет хорошим. У нас также есть довольно солидный портфель заказов на Blackwell». Это заявление несколько успокоило инвесторов, однако нестабильность на рынке продолжает оказывать давление на котировки.

Крупнейшая в Европе немецкая телекоммуникационная компания Deutsche Telekom (DT) разрабатывает среднебюджетный смартфон AI Phone на базе искусственного интеллекта в тесном сотрудничестве с Perplexity, а также другими технологическими компаниями, включая Picsart. AI Phone сможет не только отвечать на вопросы, но и выполнять за пользователя различные действия.

Источник изображений: Deutsche Telekom

Член правления Deutsche Telekom Клаудия Немат (Claudia Nemat) заявила, что компания активно трансформируется в ИИ-компанию, при этом подчеркнув, что DT не занимается созданием собственных языковых моделей, а сосредоточена на разработке ИИ-агентов. Как сообщает TechCrunch, ИИ-ассистент смартфона получит название Magenta AI.

Ключевым партнёром проекта выступит стартап Perplexity, специализирующийся на генеративном поиске. Генеральный директор компании Аравинд Шринивас (Aravind Srinivas) заявил, что Perplexity, делая шаг вперёд «переходит от простой машины ответов к машине действий». По его заверениям, система сможет бронировать билеты, отправлять сообщения и даже совершать звонки от имени пользователя.

Отметим, что попытки сотовых операторов связи выйти на рынок смартфонов не так уж новы. Ранее создать альтернативу Apple и Google попыталась компания Amazon со своим первым смартфоном Fire Phone, но он не смог завоевать популярность. Однако текущая волна интереса к искусственному интеллекту определённо даёт операторам новый шанс привлечь пользователей с помощью инновационных функций.

Интересно, что сотрудничество DT и Perplexity началось ещё в апреле 2024 года, а первые упоминания об стройстве AI Phone появились на крупнейшей выставке мобильных технологий — MWC 2023. Детали AI Phone пока не раскрываются, включая технические характеристики, операционную систему и производителя. Однако рендеры указывают, что смартфон, скорее всего, будет работать на модифицированной версии Android.

Устройство будет представлено во второй половине 2025 года, а в продажу поступит в 2026 году по цене менее $1000. Первоначально смартфон будет ориентирован на европейский рынок, сообщили представители DT.

Данные берутся из публикации Догнать и перегнать: дистиллированный ИИ — в каждый гаджет?

Китайский производитель смартфонов Oppo, по примеру Apple, запустил частную систему облачных вычислений Private Computing Cloud, чтобы надёжно отделить конфиденциальную информацию пользователей от собственных продуктов ИИ.

В связи с этим Oppo заключила сделку с Google, которая позволит ей использовать программное обеспечение Confidential Computing американской компании с поддержкой шифрования для обеспечения защиты данных пользователей в Private Computing Cloud от доступа со стороны третьих лиц.

Структура Private Computing Cloud позволит гарантировать пользователям то, что их конфиденциальные данные, включая сведения о поиске в браузере и звонках, не будут использоваться Oppo для обучения собственного ИИ-софта. Oppo уже сотрудничает с Google, чтобы использовать фундаментальные модели Gemini для поддержки функций ИИ в своих устройствах.

С запуском Private Computing Cloud китайская компания подражает инициативе Apple по защите пользовательских данных от использования в собственной ИИ-системе Apple Intelligence с помощью анонсированной в прошлом году Private Cloud Compute (PCC), «системы облачного интеллекта, разработанной специально для обработки частного ИИ».

Oppo также сообщила, что в её систему Private Computing Cloud в этом году будет интегрировано несколько функций, включая запись и суммирование вызовов, поиск и генерацию изображений. В дополнение компания заявила, что намерена к концу 2025 года предоставить функции генеративного ИИ 100 млн пользователей, удвоив свой целевой показатель на 2024 год в размере 50 млн пользователей.

Microsoft анонсировала нового ИИ-ассистента для сферы здравоохранения под названием Dragon Copilot, который, по словам компании, поможет врачам уделять больше времени пациентам благодаря сокращению объёма рутинной административной работы.

Источник изображения: Nuance Communications

ИИ-помощник Dragon Copilot был создан на основе существующих решений — приложения для распознавания речи Dragon Medical One и решения для документирования беседы врача с пациентом на приёме DAX Copilot, путём объединения их возможностей. Как сообщает компания, Dragon Copilot поможет врачам быстро извлекать информацию из медицинских источников и автоматически составлять клинические заметки, рекомендации по приёму препаратов, резюме после визита пациента и многое другое.

«Благодаря этой технологии врачи смогут сосредоточиться на пациенте, а не на компьютере, что позволит получать лучшие результаты и в конечном итоге повысить качество медицинского обслуживания», — заявил журналистам доктор Дэвид Рью (David Rhew), вице-президент Microsoft по глобальному здравоохранению. Согласно октябрьскому исследованию Google Cloud, врачи тратят почти 28 часов в неделю на административные задачи, такие как заполнение документации. Канцелярская нагрузка является главной причиной выгорания специалистов в сфере здравоохранения.

В 2021 году Microsoft приобрела за $16 млрд Nuance Communications, компанию-разработчика решений Dragon Medical One и DAX Copilot, благодаря чему стала крупным игроком на высококонкурентном рынке ИИ-скрайбинга (распознавания и записи речи).

Такие приложения, как DAX Copilot, позволяют врачам вести клинические заметки в режиме реального времени в ходе общения с пациентом. По словам Microsoft, DAX Copilot использовалось за последний месяц в ходе более чем 3 млн приёмов врачами пациентов в 600 медицинских организациях.

Google представила на выставке MWC 2025 дуэт функций Project Astra: уже в марте пользователи помощника с искусственным интеллектом Gemini получат возможность демонстрировать ему экран смартфона или транслировать видео с камеры.

Источник изображений: youtube.com/@Google

В интерфейсе Gemini на Android, позволяющем выводить элементы управления поверх других приложений, появится новая кнопка «Поделиться экраном с Live» (Share screen with Live) над текстовым полем «Спросить Gemini» (Ask Gemini). Открыв ИИ-помощнику изображение экрана, пользователь попадает в интерфейс телефонного звонка и начинает диалог с Gemini. Можно задавать ИИ вопросы о том, что изображено на экране, и вести полноценный разговор.

В полноэкранном формате Gemini Live можно выбрать также кнопку трансляции видео, расположенную рядом с кнопкой запуска демонстрации экрана, — видео транслируется почти на весь дисплей. Google немного уменьшила размеры кнопок Gemini Live — из круглых они стали вытянутыми по горизонтали и более компактными.

Об этих функциях компания рассказала в мае минувшего года на конференции Google I/O 2024, более подробно остановилась на них в декабре на презентации Gemini 2.0, некоторые возможности также демонстрировались в январе на презентации смартфонов Samsung Galaxy S25. Первыми воспользоваться функциями Gemini Live уже в марте смогут владельцы Android-устройств и подписки Gemini Advanced.

Составление текстов для постов, их оптимизация, создание иллюстраций, обложек — трудоемкий процесс, состоящий из нескольких этапов. Все материалы должны соответствовать не только стратегии продвижения, но и актуальным трендам, запросам и интересам аудитории. Еще недавно на их подготовку постов и видео уходило немало времени, сил и средств, однако сегодня, благодаря использованию нейросетей, процесс создания контента для социальных сетей удалось значительно ускорить и упростить.

Шаг 1 — подготовка контент-плана и текстов через нейросеть

Все начинается с тщательного анализа аудитории и ее предпочтений, пожеланий. Необходимо выяснить, что ее интересует, постам какого формата она отдает предпочтение. На этом этапе нужно определиться с их направленностью – они могут быть продающими, вовлекающими, репутационными, развлекательными. Одним словом, это большая и объемная работа, и именно ее, как показала практика, можно и нужно поручать искусственному интеллекту. К примеру, возможности нейросети Chat GPT позволяют составлять планы публикаций для страниц в социальных сетях на любой период, хоть на год вперед. Все, что требуется – правильно сформулировать задачу и поставить ее перед цифровым помощником.

Chat GPT генерирует текст для публикаций достаточно стабильно, только делает это в разы быстрее, чем человек. Так, нейросеть самостоятельно проводит анализ и изучает:

• Поведение и реакцию аудитории.
• Основные тренды.
• Ключевые запросы и хэштеги.

Как это работает?

Предположим, необходимо составить контент-план для продвижения услуги – упаковка товаров для маркетплейса. Запросы для Chat GPT формулируются и задаются последовательно:

• 1 шаг — «Проанализируй целевую аудиторию для услуги "упаковка товаров для маркетплейсов". Укажи их возраст, интересы и основные потребности»
• 2 шаг — «Создай список идей для контента об упаковке товаров для маркетплейсов. Включи форматы: текстовые посты, сторис, видео, чек-листы и посты-отзывы»
• 3 шаг — «Создай контент-план на месяц для продвижения услуги по упаковке товаров для маркетплейсов, учитывая этапы воронки продаж: привлечение внимания – формирование интереса к покупке услуги, создание эмоциональной вовлеченности»

Результат — готовый и подробный контент-план, который, возможно, придется доработать. Однако основа в любом случае уже будет.

Что касается самих текстов для публикаций, то их подготовку тоже можно смело поручать нейросети, равно как и их оптимизацию. Подбор LSI и ключевых слов, сбор семантического ядра, создание текстов с нуля, уже адаптированных под SEO, анализ контента конкурентов – с этими задачами на неплохом уровне и достаточно быстро справляется все та же Chat GPT с функцией +WEB.

Шаг 2 — генерация визуального контента через нейросеть

Иллюстрации и анимированные изображения используются как инструмент захвата внимания. Они обеспечивают эмоциональный отклик, вовлекают пользователя, побуждают его принимать решения. Чем более разнообразным будет визуальный контент, тем лучше. Раньше над ним трудились дизайнеры и даже художники, креаторы, монтажеры. Теперь буквально все, что касается визуальной составляющей контента, можно поручить нейросети Midjourney. Все, что вам нужно — это правильно писать промты и команды. Для того, чтобы получить нужный результат, команды просто добавляются к уже используемым промптам. Они могут использоваться для управления размерами изображений, коррекции их художественного стиля и в целом для достижения наиболее точного результата.

Параметры при при отправке заданий в Midjourney необходимо располагать в конце сообщения. Если указать их в середине или в начале, оригинальная Midjourney выдаст ошибку. Исключение – работа с MJ через @yes_ai_bot в мессенджере Telegram, где некорректная постановка параметров автоматически исправляется.

Параметров существует очень много, все они выполняют определенные функции и задачи. Так, команда --AR определяет соотношение сторон изображения. К примеру, если для контента в соцсетях нужно подготовить картинку в виде горизонтального прямоугольника, в запросе указывается --ar 3:2, а если требуется обложка для Stories, подойдет --ar 16:9.

Пример обложки для YouTube

Еще один помощник — нейросеть Flux.1

Профессиональный контент для соцсетей она генерирует буквально за 10-20 секунд, а сам процесс на удивление прост. Особенностью Flux является непревзойденное качество текста, который она может написать на изображении.

Использовать Flux.1 можно для решения многих задач. Так, нейросеть создаст не только эффектную обложку для поста в соцсети, но и интересное, обращающее на себя внимание и запоминающееся превью для роликов в YouTube. Алгоритм работы с Flux выглядит следующим образом:

• Придумать сюжет сцены – в этом может помочь уже упоминавшийся Chat GPT. Достаточно попросить его, к примеру, написать сюжет для ролика на тему «Как я проехал на велосипеде 200 километров»
• Уточнить детали – подробно описать персонажей иллюстрации, их действия

А если совместить навыки работы с Photoshop и функции нейросетей, то можно создавать очень привлекательный контент, вот пример

Можно не ограничиваться исключительно статичными иллюстрациями и разнообразить контент анимированными изображениями. Их можно создавать при помощи нейросети Kling Ai. Она способна анимировать любые изображения по текстовому описанию или кадру (стартовому и финальному). Kling почти всегда правильно понимает смысл промптов, в результате допуская меньше ошибок. А еще в ней можно создать видео просто по промту. Для этого есть специальная инструкция.

Представленный некоторое время назад компанией Lenovo ноутбук Lenovo ThinkBook 16p Gen 6 был разработан с учётом возможности повышения его функциональности за счёт подключаемых модулей. Теперь в дополнение к ноутбуку Lenovo анонсировала экспериментальную версию экосистемы Magic Bay — серию подключаемых с помощью магнитного коннектора аксессуаров, позволяющих повысить производительность, обеспечить многозадачность и совместную работу специалистов, использующих ThinkBook 16p Gen 6.

В числе аксессуаров к ThinkBook 16p Gen 6 продемонстрированы:

Концепт двойного дисплея Magic Bay — подключаемый 13,3-дюймовый дополнительный дисплей, который превращает ThinkBook 16p в многоэкранную рабочую станцию. Он подходит для визуализации данных, редактирования контента и совместных проектов, позволяя просматривать несколько приложений одновременно без необходимости использования внешнего монитора.

Концепт второго дисплея Magic Bay — 8-дюймовый экран, который может использоваться как специальная панель управления ИИ, обеспечивая быстрый доступ к инструментам для повышения производительности, приложениям для обмена сообщениями и аналитическими данным, созданным ИИ.

Концепт предназначен для использования пользователями, которые часто находятся в движении, обеспечивая им постоянный доступ к важной информации.

Концепт Magic Bay «Codename Tiko» — компактный ИИ-компаньон для эмоционального взаимодействия, который отображает статус в стиле эмодзи в реальном времени, обеспечивает интерактивные ответы на основе жестов и предоставляет персонализированные уведомления с помощью эмодзи.

Благодаря выразительному ИИ-интерфейсу пользователи остаются в курсе событий на протяжении всего рабочего дня.

Концепт Magic Bay «Codename Tiko Pro» — специализированный дисплей на базе ИИ с интерфейсом виджетов в реальном времени и интеграцией Lenovo AI Now.

Концепт разработан для профессионалов, которые выполняют несколько задач одновременно и управляют несколькими рабочими процессами, помогая оптимизировать информацию.

Компания Lenovo представила концепт ноутбука ThinkBook Codename Flip AI PC Proof of Concept в качестве иллюстрации концепции бизнес-ПК с ИИ, которая, по словам производителя, представляет собой следующую ступень эволюции адаптивных форм-факторов. По замыслу разработчиков, устройство переопределяет способ взаимодействия профессиональных пользователей с рабочими процессами с помощью ИИ благодаря динамическим рабочим средам.

18,1-дюймовый OLED-дисплей с откидной поверхностью позволяет пользователям перейти от компактного 13-дюймового ноутбука к вертикально расширенному рабочему пространству, оптимизируя производительность, многозадачность и совместную работу на основе ИИ. Данная конструкция позволяет легко переключаться между пятью различными режимами, включая режим раскладушки для традиционных задач на ноутбуке, вертикальный режим для просмотра документов, режим общего доступа для совместной работы на двух экранах, режим планшета для творческих рабочих процессов и режим чтения.

В режиме многозадачности концепт ноутбука ThinkBook Codename Flip предлагает функцию «Разделение экрана рабочего пространства», которая позволяет пользователям запускать несколько приложений одновременно, устраняя необходимость во внешних мониторах.

Работу устройства обеспечивает процессор Intel Core Ultra 7 вместе с 32 Гбайт оперативной памяти LPDDR5X и твердотельным накопителем с интерфейсом PCIe. Smart ForcePad с подсветкой добавляет цифровые клавиши и элементы управления мультимедиа на тачпаде ForcePad для интуитивного управления.

Спецификации концепта также включают порты Thunderbolt 4 и сканер отпечатков пальцев.

Данные берутся из публикации Лучшие ИИ-сервисы по версии 3DNews на начало 2025 г., часть 2: поболтать, задизайнить, сгенерировать текст и озвучить его

Китайский производитель смартфонов Honor объявил о крупномасштабных инвестициях в размере $10 млрд в развитие искусственного интеллекта (ИИ) в течение следующих пяти лет. Таким образом Honor хочет трансформироваться в компанию, создающую экосистему ИИ-устройств, которая охватывает не только смартфоны, но и ноутбуки, планшеты, носимую электронику и другие категории гаджетов.

Honor намерена активно развивать сотрудничество с Google и Qualcomm для реализации передовых ИИ-решений. В рамках этого партнёрства Honor планирует интегрировать модели ИИ семейства Gemini от Google в свои устройства, а также использовать передовые чипы Qualcomm для оптимизации работы ИИ-функций. Компания также рассматривает возможность взаимодействия с другими технологическими гигантами для расширения возможностей своих ИИ-продуктов.

Honor заявила о намерении создать открытую экосистему ИИ и призвала всю отрасль к сотрудничеству. В этом контексте компания представила трёхэтапный план под названием Alpha Plan.

На первом этапе Honor займётся разработкой «суперинтеллектуального» смартфона с ориентированным на человека ИИ, предназначенным для повышения продуктивности пользователей и улучшения их повседневной жизни. Второй этап предусматривает создание открытой экосистемы ИИ, обеспечивающей бесшовное взаимодействие между различными устройствами и платформами, включая поддержку межплатформенной интеграции. Третий этап направлен на подготовку к эпохе искусственного общего интеллекта (AGI), который теоретически может превзойти когнитивные способности человека.

В настоящее время Honor уже работает над мобильным ИИ-агентом с графическим интерфейсом, способным выполнять практические задачи, такие как бронирование отелей, организация встреч и управление расписанием пользователя. Также компания разрабатывает инструменты AiMAGE и AI Upscale для обработки изображений. Эти технологии помогут улучшать чёткость изображений с помощью ИИ-ядер и ретушировать старые портреты. Кроме того, Honor интегрирует в свои последние флагманские смартфоны и складные устройства инструмент для обнаружения дипфейков.

Honor надеется, что предложенные инициативы помогут укрепить присутствие компании на международном рынке, особенно в премиум-сегменте, где доминируют Apple и Samsung.

Кроме того, Honor обязалась предоставлять семилетнюю поддержку обновлений Android и патчей безопасности для своих смартфонов серии Magic, аналогично тому, как это делают Google и Samsung.

Китайские разработчики языковых моделей DeepSeek на этой неделе опубликовали интересные данные о расчётной рентабельности своих языковых моделей V3 и R1 в течение условного 24-часового периода. По данным авторов расчётов, эти модели позволяют заработать в шесть с половиной раз больше, чем расходуют на аренду вычислительных мощностей.

Источник изображения: Unsplash, Solen Feyissa

По сути, если опираться на опубликованную представителями DeepSeek на страницах GitHub информацию, за произвольно выбранные сутки компания потратила на аренду ускорителей вычислений $87 072, тогда как потенциальная монетизация её моделей V3 и R1 могла бы принести ей $562 027 за тот же период. Соотнеся эти величины, авторы расчётов и получили условную рентабельность в размере 545 %.

Впрочем, важно понимать, что расчёты по этой методике подразумевают ряд допущений. Прежде всего, потенциальные доходы рассчитывались без учёта скидок, а за основу бралась ценовая политика в отношении более дорогой модели R1. Во-вторых, далеко не все публично доступные сервисы DeepSeek монетизированы и являются платными для пользователей. Если бы плата за доступ к ним взималась по коммерческой стоимости, количество пользователей могли бы сократиться, а это уменьшило бы получаемую выручку.

Наконец, расчёты в этом примере никак не учитывают расходы DeepSeek на электроэнергию и аренду хранилищ для данных, а также на исследования и разработки как таковые. В любом случае, данная попытка продемонстрировать потенциальным инвесторам свою перспективность и состоятельность должна вдохновить представителей других стартапов на публикацию подобных расчётов. Пока сфера искусственного интеллекта требует от инвесторов огромных затрат, а финансовая отдача весьма эфемерна и отдалена во времени.

DeepSeek поясняет, что высокой эффективности своих сервисов компания добилась за счёт ряда оптимизаций. Во-первых, трафик распределяется между несколькими центрами обработки данных максимально равномерно. Во-вторых, гибко регулируется время обработки запроса пользователя. В-третьих, обрабатываемые данные сортируются по партиям для оптимальной нагрузки на инфраструктуру.

«Яндекс» ведёт разработку «рассуждающей» модели искусственного интеллекта, которая станет общедоступной в 2025 году. Она будет встроена в сервисы компании, которые работают на базе искусственного интеллекта — в первую очередь это «Поиск с Нейро» и голосовой помощник «Алиса». Об этом сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на пресс-службу компании.

Источник изображения: alice.yandex.ru

У некоторых пользователей с платной подпиской «Алиса Про» кнопка «Рассуждай» появилась уже два или три дня назад. На кнопке имеется отметка, что функция находится на стадии бета-тестирования. Пользователям предлагается 10 запросов в день.

Рассуждающими называют модели ИИ, которые самостоятельно выстраивают цепочку рассуждений, проверяют себя и выявляют допущенные ошибки; при поиске ответа они также могут изучить несколько подходов к решению задачи. К рассуждающим относят зарубежные модели OpenAI o3, DeepSeek R1, Alibaba QwQ-32B-Preview, Google Gemini 2.0 Flash Thinking и Anthropic Claude 3.7 Sonnet, но на российском рынке о таких ранее не сообщалось.

«Мы ожидаем, что в 2025 году „рассуждающие“ модели появятся у большинства компаний. MTS AI также имеет зрелые наработки в данном направлении, и мы будем использовать их в новых поколениях корпоративных моделей семейства Cotype, которые выйдут в текущем году», — рассказали в подразделении MTS AI. Новая модель GigaChat от «Сбера» также сможет «развивать разные возможности, включая и рассуждения», сообщили в компании, но сроков её выхода не уточнили.

Рассуждающий ИИ способен повысить качество решения задач, которые ставят бизнес-пользователи, а среди потребителей его можно монетизировать подписками, считают опрошенные «Коммерсантом» эксперты. Разработка такой модели может обойтись «Яндексу» в сумму от 500 млн до 1 млрд руб. Но есть и способы её быстрой разработки: недавно американские учёные описали метод улучшения стандартной модели ИИ до рассуждающей — в их случае потребовались 26 минут работы 16 чипов, а результат в нескольких испытаниях оказался выше, чем у OpenAI o1 preview.

С началом бума искусственного интеллекта вышедший было на заслуженный отдых сооснователь Google Сергей Брин (Sergey Brin) вернулся к полноценной работе в компании. На этой неделе он обратился к подчинённым, напомнив, что конкуренция усилилась, и дав рекомендации по дальнейшей работе в коллективе, сообщает The Verge.

Сергей Брин. Источник изображения: wikipedia.org

Крупнейшие игроки вступили в финальную фазу гонки, победителем в которой окажется первый разработчик сильного ИИ (AGI), заявил Брин. Для этого разработчикам в Google придётся трудиться быстрее, отдавать приоритет простым решениям, не тратить время попусту и прекратить нянчиться с пользователями, которым нужно доверять. Служебная записка адресована сотрудникам подразделения Google DeepMind, но она наглядно отражает закулисье отрасли ИИ. Приводим её полный текст:

«Программе Gemini и GDM (Google DeepMind) исполнилось два года. За это время мы прошли долгий путь и приложили немало усилий, которыми следует гордиться. В то же время конкуренция чрезвычайно усилилась, и началась последняя гонка за сильный ИИ. Думаю, у нас есть все составляющие, чтобы выиграть эту гонку, но для этого придётся отдать все силы.

Важнее всего код — сильный ИИ взлетит, когда ИИ начнёт совершенствовать сам себя. Вероятно, поначалу потребуется значительное содействие человека, поэтому самое важное — производительность кода. Более того, это касается кода, написанного нами. Мы должны быть самыми эффективными программистами и исследователями в области ИИ в мире, используя наш собственный ИИ.

Производительность — по моему опыту, 60 часов в неделю — золотая середина для темпа работы. Некоторые работают намного больше, но при этом могут выгореть или растерять творческий подход. Некоторые работают меньше 60 часов, но есть и те, кто работает по минимуму, просто чтобы выкрутиться. Вот такие люди не только нерезультативны, но и могут серьёзно подорвать дисциплину всего коллектива.

Место работы — важно работать в офисе, потому что личное присутствие гораздо эффективнее виртуального общения. Нам необходимо физически находиться рядом с коллегами, работающими над теми же задачами. Нужно свести к минимуму число уровней субординации между странами, городами и офисными зданиями. Советую находиться в офисе хотя бы каждый будний день.

Организация — нам нужны чёткие принципы ответственности и структура с высокоэффективными отделами, общим управлением и технологическим лидерством.

Простота — давайте использовать простые решения там, где это возможно. Например, если запросы срабатывают, пусть они просто работают — обучать отдельную модель дальше не нужно. Никаких лишних технических сложностей (вроде LoRA). В идеале у нас должна быть одна архитектура и одна модель, которую можно запрашивать для разных целей.

Качество — будь то оценка, источник данных, панель управления или сообщение во внутреннем интерфейсе, убедитесь, что они работают и выполнены на высоком уровне.

Скорость — наши продукты, модели и внутренние инструменты должны работать быстро. Я не могу 20 минут ждать Borg, чтобы запустить небольшой код на Python.

Итерации в малых масштабах — нам нужно много идей, которые можно тестировать быстро. Лучший способ сделать это — проводить эксперименты в небольших масштабах, а затем, если они успешны, расширять их. Это отличный способ проверки. Если сразу работать в больших масштабах, появляется тенденция ограничиваться незначительными доработками, подстраиваться под оценочные показатели, гнаться за контрольными точками и т. д. В крупном масштабе нам нужны настоящие победы.

Хватит перекладывать ответственность — нельзя создавать продукты-няньки. Наши продукты переполнены фильтрами и всевозможными компромиссами. Нам нужны работоспособные решения, и мы должны доверять своим пользователям».