Microsoft представила новую ИИ-модель Phi-4-mini-flash-reasoning, обеспечивающую расширенные возможности рассуждений для периферийных и мобильных устройств, а также сред с ограниченными вычислительными ресурсами. Благодаря использованию новой гибридной архитектуры SambaY, модель работает до 10 раз быстрее по сравнению с другими моделями семейства Microsoft Phi и демонстрирует в 2–3 раза меньшую задержку.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

Phi-4-mini-flash-reasoning — это модель с 3,8 млрд параметров и открытым исходным кодом, оптимизированная для выполнения сложных математических рассуждений. Она поддерживает контекст длиной до 64 тыс. токенов и обучена на высококачественных синтетических данных, обеспечивая надёжное и производительное развёртывание с интенсивным использованием логики. Как и все модели семейства Phi, Phi-4-mini-flash-reasoning может быть развёрнута на одном графическом процессоре.

Ключевой особенностью архитектуры SambaY является Gated Memory Unit (GMU) — простой, но эффективный механизм обмена представлениями между компонентами модели. Использование модулей GMU существенно повышает эффективность декодирования и ускоряет поиск по длинному контексту, что обеспечивает высокую производительность в широком спектре задач и позволяет значительно ускорить инференс без потери качества рассуждений.

В Microsoft утверждают, что новая ИИ-модель может использоваться в платформах адаптивного обучения, где критически важны циклы обратной связи в реальном времени, в качестве агентов с возможностями рассуждения на базе периферийных устройств, а также в интерактивных образовательных системах, которые динамически корректируют сложность контента в зависимости от успеваемости учащихся.

Компания подчёркивает, что высокая эффективность модели в области математики и структурированного мышления делает её особенно ценной для образовательных технологий, простых симуляций и автоматизированных инструментов оценки, требующих надёжного инференса с минимальным временем отклика.

Модель Microsoft Phi-4-mini-flash-reasoning доступна на платформе Hugging Face.

Компания Meta✴ завершила сделку по поглощению PlayAI — небольшого стартапа в области искусственного интеллекта, специализирующегося на голосовых технологиях, узнало агентство Bloomberg. Это очередной шаг в развитии профильного подразделения Meta✴ Superintelligence Labs.

Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com

На следующей неделе «вся команда PlayAI» перейдёт в Meta✴, говорится во внутренней служебной записке соцсетевого гиганта. Сотрудники PlayAI будут подчиняться Йохану Шалквику (Johan Schalkwyk), который сам недавно начал работать в Meta✴, покинув другой стартап — Sesame AI, также специализирующийся на голосовых ИИ-технологиях.

В 2024 году искусственный интеллект стал приоритетным направлением для Meta✴ — компания активно инвестирует в инфраструктуру, включая чипы и центры обработки данных, а также нанимает ведущих специалистов по разработке моделей и ИИ-функций. Недавно генеральный директор Meta✴ объявил о масштабной реструктуризации ИИ-подразделения компании. В результате этих преобразований бывший глава Scale AI Александр Ван (Alexandr Wang) возглавил новое подразделение — Meta✴ Superintelligence Labs.

Финансовые условия сделки по приобретению PlayAI не разглашаются. Представитель Meta✴ подтвердил факт покупки стартапа, но от дальнейших комментариев отказался. В упомянутой служебной записке отмечается, что «работа команды PlayAI над созданием естественного звучания голосов, а также платформы для их удобной генерации отлично вписывается в наши планы и задачи в направлениях ИИ-персонажей, ассистента Meta✴ AI, носимых устройств и генерации аудиоконтента».

Сделка по покупке OpenAI ИИ-стартапа Windsurf за $3 млрд, о которой сообщалось ранее, в итоге не состоялась, сообщил в пятницу ресурс The Verge. Представитель OpenAI подтвердил, что срок предложения истёк, и Windsurf вправе рассматривать другие варианты. В тот же день Google и Windsurf объявили, что генеральный директор Windsurf и ещё ряд сотрудников переходят в подразделение Google DeepMind.

Источник изображения: Growtika/unsplash.com

Сообщается, что бывший генеральный директор Windsurf Варун Мохан (Varun Mohan), соучредитель стартапа Дуглас Чен (Douglas Chen) и ещё несколько сотрудников отдела исследований и разработок продолжат работу в Google DeepMind над проектами в области агентного кодирования, преимущественно сосредоточившись на развитии нейросети Gemini. Google не будет контролировать Windsurf и не получит долю в его капитале, но получит неисключительную лицензию на использование некоторых технологий стартапа.

Компании не раскрывают финансовые подробности сделки. По данным Bloomberg, она обошлась Google в $2,4 млрд.Временно исполняющим обязанности генерального директора Windsurf назначен Джефф Ван (Jeff Wang), ранее руководивший бизнес-операциями стартапа. Новым президентом Windsurf станет Грэм Морено (Graham Moreno), вице-президент по глобальным продажам.

Как утверждают источники Bloomberg, сделка по поглощению OpenAI ИИ-стартапа Windsurf сорвалась из-за позиции Microsoft — крупнейшего инвестора OpenAI. В Windsurf не хотели, чтобы Microsoft получила доступ к их интеллектуальной собственности, но OpenAI не удалось добиться согласия Microsoft по этому вопросу. Согласно действующему соглашению между Microsoft и OpenAI, софтверный гигант имеет право на доступ к технологиям, разрабатываемым стартапом.

OpenAI уже второй раз за это лето откладывает выпуск открытой модели искусственного интеллекта, сообщил генеральный директор компании Сэм Альтман (Sam Altman). Изначально планировалось выпустить модель на следующей неделе, но теперь было принято решение перенести релиз на неопределённый срок для проведения дополнительного тестирования на предмет безопасности.

Источник изображения: Zac Wolff / unsplash.com

«Нам нужно время, чтобы провести дополнительные проверки в области безопасности и потенциально высоких рисков. Сколько времени это займёт — пока не знаем. Мы верим, что сообщество создаст на базе этой модели отличные проекты, но после установки весовых коэффициентов изменить их уже будет невозможно. Это для нас новый опыт, и мы хотим сделать всё как следует», — написал Альтман в соцсети X.

Выпуск открытой модели от OpenAI — одно из самых ожидаемых событий в сфере ИИ этим летом наряду с релизом GPT-5 от той же компании. В отличие от GPT-5, открытую модель можно будет скачать и запускать локально. Оба проекта должны продемонстрировать, что OpenAI остаётся ведущей ИИ-лабораторией Кремниевой долины. Сделать это становится всё труднее — в разработку собственных решений миллиарды долларов инвестируют xAI, Google DeepMind и Anthropic.

Ожидается, что новая открытая модель OpenAI будет обладать аналогичными способностями к рассуждению, что и модели серии «o» из текущего ассортимента компании. OpenAI рассчитывает, что её проект станет лучшим среди всех доступных на рынке открытых ИИ-моделей. В июне, когда Альтман впервые сообщил о задержке, он отметил, что разработчикам удалось достичь «неожиданного и поразительного результата», однако подробностей тогда не привёл.

«С точки зрения возможностей мы считаем эту модель феноменальной. Но планка для открытых проектов у нас высокая, и, по нашему мнению, нужно ещё время, чтобы убедиться: мы выпускаем продукт, которым действительно можем гордиться», — заявил накануне вице-президент OpenAI по исследованиям и руководитель проекта по разработке открытой модели Эйдан Кларк (Aidan Clark). Ранее также сообщалось, что руководство OpenAI обсуждало возможность подключения открытой модели к облачной инфраструктуре компании для обработки сложных запросов, однако будет ли реализована такая функция в финальной версии — пока неизвестно.

Исследование некоммерческой группы METR показало, что использование существующих на сегодня ИИ-инструментов для помощи в программировании может не ускорить, а наоборот замедлить работу даже опытных разработчиков. Ожидалось, что такие известные ИИ-кодеры, как Cursor и GitHub Copilot повысят производительность программистов за счёт автоматического написания кода, но, как пишет TechCrunch, исследование не подтвердило этот факт.

Источник изображений: Mohammad Rahmani/Unsplash

Cursor и GitHub Copilot, основанные на мощных моделях от компаний OpenAI, Google DeepMind, Anthropic и xAI, безусловно демонстрируют значительный прогресс в задачах разработки ПО. Тем не менее, тест, проведённый METR 10 июля 2025 года, ставит под сомнение степень этой выгоды. Участниками стали 16 опытных разработчиков ПО с открытым исходным кодом, которым предложили выполнить 246 реальных задач из крупных репозиториев, над которыми они обычно работают. Половина задач выполнялась с использованием продвинутых ИИ-инструментов, включая Cursor Pro, а другая половина — без них.

Перед началом теста разработчики предполагали, что ИИ сократит время выполнения задач на 24 %. Однако результаты оказались противоположными: в среднем использование ИИ-помощников увеличило время работы на 19 %. Как отметили исследователи, это стало неожиданностью, поскольку ожидалось, что автоматизация ускорит процесс, а не наоборот.

При этом лишь 56 % участников ранее работали с Cursor, хотя почти все (94 %) уже использовали в работе веб-интерфейсы на основе больших языковых моделей. Перед экспериментом разработчиков обучили работе с инструментом, чтобы минимизировать влияние недостатка опыта. В итоге стало понятно, что время на составление текстовых запросов к ИИ и ожидание ответа, вместо непосредственного программирования, значительно замедляют время работы. Попутно выяснилось, что ИИ затрудняются работать с большим и сложным кодом.

Авторы исследования подчеркнули, что не делают окончательных выводов, хотя по их словам, ИИ-системы неэффективны по крайней мере для опытных разработчиков. Одновременно они добавили, что технологии быстро развиваются, и результаты эксперимента могут устареть уже буквально через три месяца.

Разработчик систем компьютерного зрения RealSense превратился в самостоятельный стартап, после того как отделилась от материнской компании Intel и привлекла инвестиции в размере $50 млн. В раунде финансирования приняли участи фонды Intel Capital и MediaTek Innovation. Средства компания направит для расширение на смежные рынки и разработку новых решений в областях искусственного интеллекта, робототехники и биометрии.

Источник изображения: Georges Malher / Unsplash

Компания работает в области систем компьютерного зрения, которые способны распознавать глубину сцены и определять расстояние до расположенных объектов. Так называемые «камеры глубины» от RealSense позволяют роботам, дронам и другим устройствам воспринимать и понимать трехмерную среду, в которой они работают. Также стартап разрабатывает технологии 3D-сканирования (используется для создания трёхмерных моделей объектов) и распознавания жестов и лиц для бесконтактных устройств и приложений безопасности.

Гендиректор RealSense Надав Орбах (Nadav Orbach) утверждает, что перед компанией открываются большие возможности благодаря бурному развитию гуманоидных и автономных мобильных роботов с искусственным интеллектом, а также систем контроля доступа и безопасности на базе ИИ.

Камеры RealSense встроены примерно в 60 % гуманоидных роботов по всему миру. У компании более 3000 клиентов и свыше 80 патентов. Стартап ожидает роста рынка робототехники с $50 млрд до $200 млрд в течение следующих шести лет. Значительная часть этого роста будет обеспечена гуманоидными роботами и другими системами, использующими компьютерное зрение для распознавания.

Microsoft продолжает активно внедрять функции на базе искусственного интеллекта в операционную систему Windows 11. На этот раз разработчики добавили ИИ-агента в приложение «Настройки», благодаря чему пользователям будет проще находить и настраивать разные параметры для оптимизации работы программной платформы.

Источник изображений: Mauro Huculak / Windows Central

Эффективное использование настроек, в том числе, подразумевает то, что пользователь точно знает, что ищет и где это можно найти. Хотя в этом может помочь функция внутреннего поиска, успех запроса по-прежнему зависит от того, имеет ли пользователь представление о названии той или иной опции. Для опытного пользователя навигация по интерфейсу Windows 11 не является чем-то трудным. Однако найти тот или иной параметр может быть не так просто. Исправить это должен новый ИИ-агент, который разработчики интегрировали в приложение «Настройки».

Упомянутый ИИ-агент не является аналогом виртуального помощника Copilot. Он интегрирован именно в приложение «Настройки», благодаря чему пользователь может находить параметры конфигурации, просто описывая проблему или изменения, которые он хочет внести. Важно и то, что задавать вопросы можно естественным языком, не прибегая к терминам, а просто описывая своими словами то, что нужно изменить. ИИ-агент понимает такие запросы и в ответ на них находит нужный параметр или предлагает внести изменение автоматически.

Пользователям предлагается воспринимать ИИ-агента не столько инструментом поиска, сколько встроенным помощником, который помогает устранять неисправности и настраивать разные параметры. Ранее Microsoft рассматривала возможность внедрения аналогичной концепции в Copilot, но в конечном счёте от неё было решено отказаться.

Для взаимодействия с ИИ-агентом в приложении «Настройки» потребуется компьютер класса Copilot+ PC. После запуска приложения «Настройки» достаточно начать писать запрос в строке поиска, а ИИ-агент в режиме онлайн будет предлагать варианты. Например, если спросить: «Как управлять моим компьютером с помощью голоса?», ИИ-агент предложит активировать соответствующую опцию.

Несмотря на то, что ИИ-агент выглядит многообещающим, Microsoft признаёт, что на данном этапе он работает не идеально, что, в том числе, обусловлено несовершенством используемых языковых моделей. Сейчас ИИ-агент доступен для владельцев компьютеров Copilot+ PC, принимающих участие в программе Windows Insider.

Новое исследование, проведённое при поддержке Apple, показывает, что данные о поведении пользователя (движение, сон, упражнения и т. д.) могут быть более точными показателями состояния здоровья, чем традиционные биометрические измерения вроде частоты сердечных сокращений или уровня насыщения крови кислородом.

Для доказательства этого учёные разработали «фундаментальную» модель, обучив её на данных о поведении, собранных с носимых устройств. Результаты превзошли ожидания, сообщает 9to5mac.

В ходе исследования Wearable Behavior Model (WBM) изучила более чем 2,5 млрд данных с носимых устройств. В отличие от предыдущих медицинских моделей, которые в основном опирались на сырые данные датчиков пульсометра и ЭКГ Apple Watch, новая модель обучалась непосредственно на поведенческих показателях более высокого уровня: количестве шагов, стабильности походки, подвижности, максимальном потреблении кислорода и других метриках, которые собирает Apple Watch.

Зачем нужна WBM, если Apple Watch сами получают эти данные? По словам учёных, необработанные данные могут быть не совсем полными или избыточными и не всегда соотносятся с важными для здоровья событиями.

Высокоуровневые же поведенческие метрики рассчитываются проверенными алгоритмами и выбираются экспертами так, чтобы отражать физиологически значимые показатели. Учитывается не только физиология, но и «контекст». Например, показатели мобильности, характеризующие походку и общий уровень активности, могут быть важными поведенческими факторами, помогающими обнаружить беременность.

WBM изучает закономерности в обработанных данных поведения, а не напрямую анализирует сигналы сенсоров.

Модель обучали на данных Apple Watch и iPhone 161 855 участников. Изучались 27 поведенческих метрик, включая темп ходьбы, частоту дыхания, длительность сна, изменение сердечного ритма и т.д. Информацию разбили на недельные блоки и пропустили через ИИ.

В итоге WBM превзошла довольно точную модель, которая строит прогнозы на основе данных с датчиков, в 18 из 47 статических задач прогнозирования состояния здоровья (например, приём бета-блокаторов). Также новинка одержала победу почти во всех динамических задачах (определение беременности, качества сна или респираторной инфекции) кроме диагностики диабета.

Лучшую результативность показала комбинация двух методов: гибридная модель достигла точности в 92 % при обнаружении беременности и показала стабильный прирост точности по задачам сна, инфекций, травм и сердечно-сосудистых нарушений.

Исследователи в области кибербезопасности сообщили о намерении показать модель искусственного интеллекта, способную обходить антивирусную защиту Microsoft Defender примерно в 8 % случаев. Демонстрация пройдёт на конференции Black Hat USA 2025, которая откроется 2 августа.

Источник изображения: Glen Carrie / unsplash.com

С появлением мощного генеративного ИИ эксперты всё чаще предупреждают, что он способен пошатнуть основы отрасли кибербезопасности, хотя революции в этой области пока не случилось. Зато наглядным примером может служить ИИ, который разрабатывает вредоносное ПО, способное успешно обходить Microsoft Defender — его создали в нидерландской компании Outflank.

Для достижения цели эксперты потратили три месяца и $1500 на дополнительное обучение открытой модели ИИ Alibaba Qwen 2.5 способам обхода защиты Microsoft Defender. Проект обошёлся недёшево, но это вполне посильная цена для киберпреступников, которые решат заручиться подобным средством. Полученная в результате обучения производная модель ИИ преодолевает защиту Microsoft Defender for Endpoint примерно в 8 % случаев. Для сравнения, взятые без дополнительной подготовки модели Anthropic и DeepSeek добиваются в той же задаче успеха в 1 % и 0,5 % случаев соответственно.

Есть основания допустить, что со временем подобные модели будут совершенствоваться. Располагающий комплектом графических процессоров хакер может потратить на эту задачу больше времени и средств. Проект Outflank подтверждает опасения, которые высказывали эксперты в области кибербезопасности в отношении ИИ.

В декабре гендиректор Intel Пэт Гелсингер (Pat Gelsinger) покинул компанию, которой отдал более сорока лет своей жизни, и возник очевидный вопрос, в каком направлении уникальный специалист будет двигаться дальше. Накануне на этот вопрос появился ответ: он поможет искусственному интеллекту способствовать процветанию человечества.

Пэт Гелсингер. Источник изображения: Intel

В партнёрстве с занимающейся «технологиями веры» компанией Gloo, чьим инвестором он стал более десяти лет назад, Гелсингер запустил новый бенчмарк Flourishing AI (FAI) — тест призван дать ответ, насколько ИИ отвечает определённым человеческим ценностям. В основу FAI лёг проект Global Flourishing Study Гарвардского университета и христианского университета Бэйлора, посвящённого оценке благополучия людей во всём мире.

При разработке решения Gloo учитывала шесть ключевых критериев исследования: характер и добродетель, близкие социальные связи, счастье и удовлетворённость жизнью, смысл и предназначение, психическое и физическое здоровье, финансовая и материальная стабильность, а также добавил ещё один — веру и духовность. На основе всех этих критериев разработчик намеревается оценивать большие языковые модели.

Один из главных доводов, который руководство Nvidia упоминает каждый раз при обсуждении влияния американских санкций на рынок ускорителей для ИИ, заключается в угрозе экспансии китайских ускорителей при отсутствии доступа этой американской компании к китайскому рынку. По некоторым данным, конкурирующая Huawei предпринимает попытки заинтересовать клиентов за пределами Китая своими ускорителями.

Источник изображения: Huawei Technologies

По информации Bloomberg, китайский гигант поставляет ускорители прежнего поколения Ascend 910B партиями в несколько тысяч штук на Ближний Восток и в Юго-Восточную Азию, а более новые ускорители Ascend 910C доступны иностранным клиентам через облачные сервисы, хотя непосредственно вычислительные системы CloudMatrix 384 в данном случае остаются на территории КНР. Наладить экспорт ускорителей Ascend 910C компания пока не может из-за их дефицита на внутреннем рынке Китая. Huawei в первую очередь продаёт их китайским разработчикам, потерявшим доступ к американским аналогам.

По данным Bloomberg, клиенты в ОАЭ не проявили особого интереса к китайским ускорителям на данном этапе, а переговоры с представителями Таиланда тоже не привели к конкретным итогам. Huawei предпринимала попытки реализовать около 3000 ускорителей Ascend на территории Малайзии, но судьба этой инициативы до конца не ясна. Саудовская Аравия открыта идее закупки китайских ускорителей, но пока не совсем понятно, как это будет увязываться с проектами, реализуемыми совместно с американскими партнёрами.

Примечательно, что согласованные Дональдом Трампом (Donald Trump) во время его майского визита в ОАЭ и Саудовскую Аравию поставки американских ускорителей до сих пор не одобрены со стороны американских чиновников, и подобная подвешенная ситуация невольно создаёт условия для поиска арабскими клиентами китайских альтернатив. Ранее американские власти также заявляли, что использование третьими странами ускорителей Huawei автоматически считается нарушением правил экспортного контроля, поскольку чипы для них могли изготавливаться с использованием технологий американского происхождения. Нарушение такого рода может повлечь санкции с американской стороны.

Спустя месяц после достижения предварительного соглашения SAG-AFTRA (Гильдия киноактёров США и Американская федерация артистов телевидения и радио) объявил о ратификации нового договора членами профсоюза.

Источник изображения: Rockstar Games

Напомним, забастовка гильдии актёров США началась 26 июля 2024 года из-за того, что SAG-AFTRA не удалось договориться с игровыми компаниями насчёт регулирования использования генеративного ИИ в их продуктах.

Спустя 10 месяцев протестов SAG-AFTRA сообщил о достижении предварительного соглашения и распорядился членам профсоюза вернуться к работе. Впоследствии совет SAG-AFTRA одобрил договор и отправил его на ратификацию членам профсоюза.

Источник изображения: SAG-AFTRA

Теперь, когда новое соглашение одобрили 95 % участников профсоюза, начавшаяся без малого год назад забастовка гильдии актёров США против крупных игровых компаний наконец завершена.

«Сделка была достигнута благодаря солидарности и самоотверженности сообщества видеоигровых артистов, всем вам, кто держал оборону, распространял информацию, вдохновлял других, присутствовал на собраниях и голосовал», — гласит пресс-релиз.

Источник изображения: SAG-AFTRA

Сделка предполагает «историческое» повышение гонораров для исполнителей, усиление мер защиты здоровья и безопасности, а также прозрачное использование ИИ в играх, требующее согласия и компенсации актёров.

SAG-AFTRA насчитывает более 160 тысяч исполнителей (в том числе дубляжа и захвата движений) таких компаний, как Activision, Disney, Electronic Arts, Epic Games, Insomniac Games, Warner Bros. Games, Take-Two и других.

Google обучила свой ИИ-чат-бот Gemini анимировать статичные фотографии, преобразовывая их в видеоклипы длительностью 8 секунд. Функция основана на видеомодели Veo 3 и также может дополнить клип звуковым сопровождением в виде фоновых шумов, звуков окружающей среды и речи.

Источник изображения: Google

Чтобы превратить фотографии в видео, достаточно выбрать «Видео» в меню инструментов чат-бота и загрузить фотографию. Затем можно добавить текстовое описание того, что вы хотите увидеть и услышать. Как итог — ролик в формате MP4 с разрешением 720p и соотношением сторон 16:9.

Во всех роликах будет видимый водяной знак, подтверждающий, что видео создано ИИ, а также невидимый цифровой водяной знак SynthID. Функция уже доступна платным подписчикам Google AI Ultra и Pro «в отдельных странах». В течение недели она появится и на мобильных устройствах.

Apple намеревается подключить к приложению поддержки чат-бот с искусственным интеллектом вроде ChatGPT. Это поможет ей в автоматическом режиме обрабатывать обращения по описанным в документации вопросам; на человека клиент будет направляться только в самых сложных случаях.

В приложении Apple Support есть функция онлайн-чата, позволяющая клиентам обращаться за помощью к специалистам Apple, но время ожидания ответа может варьироваться в зависимости от времени суток, сезона или состоявшегося недавно выпуска новых продуктов. Поэтому в приложении может появиться функция «Помощник поддержки» (Support Assistant) на основе ИИ — она упоминается в коде приложения, сообщает ресурс MacRumors.

Аналогичные механизмы ранее внедрили, в частности, IBM, Nvidia и Salesforce — во всех случаях использовалась технология RAG (Retrieval-Augmented Generation). Эта технология позволяет подключать ИИ к внешним источникам данных без дополнительного обучения модели. Таким источником данных может стать, например, полный комплект справочной документации Apple на всех языках. RAG позволяет ИИ в соответствии с запросом выбирать наиболее подходящие документы или фрагменты документов.

Пользователи приложения, как сообщается, будут иметь возможность загружать через него изображения или документы. ИИ сможет проанализировать фотографию устройства с треснувшим экраном или сообщение об ошибке на скриншоте — всё это укладывается в возможности RAG. Если для внедрения ИИ в службу поддержки Apple будет использовать не собственную модель, а продукт стороннего разработчика, подобная задача может свободно выполняться на собственной инфраструктуре компании, так что вопросы конфиденциальности не должны вызывать беспокойства.

Официального подтверждения от Apple о запуске новой функции пока не поступало, но с учётом того, насколько распространённой сегодня стала практика развёртывания ИИ в службе поддержки, сомнений в подобных намерениях компании не так много. И произойти это может скоро.

Дубай готовится представить публике первый в мире ресторан, где ИИ выступает не в роли помощника, а в качестве полноценного креативного участника кулинарного процесса. Ресторан Woohoo, открытие которого запланировано на сентябрь, разместится в центральной части мегаполиса — буквально в 300 метрах от небоскрёба «Бурдж-Халифа». Заведение позиционирует себя как «ужин из будущего»: по замыслу авторов, всё — от меню и оформления зала до формата обслуживания — будет разрабатывать ИИ, предлагающий новый взгляд на кулинарию как на инженерную дисциплину.

Источник изображений: woohoo.restaurant

Шеф-повар Aiman — это большая языковая ИИ-модель, специализирующаяся на кулинарии. Её название образовано от сочетания AI и man. Модель разработана командой под руководством Ахмета Ойтуна Чакыра (Ahmet Oytun Cakir) — одного из основателей ресторана Woohoo, который также является генеральным директором компании Gastronaut. ИИ обучен на основе многолетних научных исследований в области пищевых технологий, данных о молекулярном составе продуктов и более чем тысячи рецептов, собранных из кулинарных традиций разных стран мира.

ИИ не способен пробовать еду, чувствовать запахи или физически взаимодействовать с блюдами. Вместо этого он анализирует характеристики продуктов — кислотность, текстуру, вкус умами (ассоциирующийся с содержанием глутамата и белковых соединений). Эти данные используются ИИ для создания оригинальных вкусовых и ингредиентных сочетаний. Затем разработанные прототипы пробует команда поваров и даёт рекомендации по их доработке под руководством известного дубайского шефа Рейфа Османа (Reif Othman).

Как отметил сам шеф-повар Aiman в интервью: «Их реакции на мои предложения помогают уточнить моё представление о том, что действительно работает — за пределами чистых данных». Aiman создаёт рецепты, в которых повторно используются ингредиенты, часто выбрасываемые ресторанами — например, мясные обрезки или жир. Такая функция изначально заложена в ИИ-модель и ориентирована на сокращение пищевых отходов, что позволяет снизить нагрузку на окружающую среду.

«Человеческая кулинария не будет заменена, но мы считаем, что Aiman позволит поднять уровень идей и креативности», — подчеркнул Ойтун Чакыр. Разработчики планируют лицензировать ИИ-шеф-повара для ресторанов по всему миру. В перспективе ИИ может стать частью повседневной практики — от небольших кафе до международных сетей.