В следующем месяце Apple проведёт ежегодную конференцию для разработчиков WWDC. По данным журналиста Bloomberg Марка Гурмана (Mark Gurman), в рамках этого мероприятия компания не будет уделять много времени рассказам об обновлениях виртуального помощника Siri и функциям на базе искусственного интеллекта Apple Intelligence, как будущим, так и тем, что уже были анонсированы, но запуск которых перенесли из-за сложностей в процессе разработки.

В сообщении сказано, что вице-президент Apple по разработке программного обеспечения Крейг Федериги (Craig Federighi) изначально не слишком верил в конечный успех искусственного интеллекта. Он «неохотно» вкладывал значительные средства в развитие этой технологии и не считал её «ключевой». По мнению Федериги, ИИ-технологии будут отвлекать от всего остального, не принося реальной отдачи.

Отмечается, что некоторые другие руководители Apple разделяли точку зрения Федериги. «В мире искусственного интеллекта вы не знаете, каким будет конечный продукт, пока не инвестируете в него. Apple устроена иначе. Apple садится за создание продукта, зная свою конечную цель», — привёл Гурман слова одного из опытных руководителей компании.

Журналист указывает на то, что некоторые другие руководители были уверены в том, что ИИ станет «революционной» технологией, но им не удалось убедить в этом Федериги. Он также отметил, что глава ИИ-подразделения Apple Джон Джаннандреа (John Giannandrea) так и не смог полностью вникнуть в суть дела. Когда он только начинал работать в Apple, он пришёл к выводу, что компании придётся потратить гораздо больше средств, но его усилия «часто заходили в тупик».

Пока неизвестно, что Apple планирует предпринять, чтобы оправиться от этого стратегического провала. По словам Гурмана, компания не будет уделять много внимания ИИ-функциям на своей конференции WWDC в следующем месяце, где будет представлена iOS 19 и многое другое. «Значительные обновления Siri, включая те, что были обещаны почти год назад, вряд ли будут активно обсуждаться, и до их выхода ещё несколько месяцев», — сказано в сообщении журналиста.

При этом Гурман подтвердил намерение Apple включить поддержку ИИ-функций, являющихся частью пакета Apple Intelligence, в другие приложения. В дополнение к этому компания добавит ИИ-инструмент для оптимизации работы аккумулятора, а также в рамках проекта Project Mulberry запустит виртуального помощника, помогающего следить за здоровьем.

Для владельцев устройств Apple из ЕС готовится функция, позволяющая полностью отказаться от использования голосового помощника Siri. Вместо этого европейцы смогут взаимодействовать с аналогами сторонних разработчиков, но какие-то конкретные примеры пока не озвучивались.

Параллельно с этим Apple продолжает работать над инфраструктурой для Siri, где внедрение новых алгоритмов должно сгладить предыдущие инженерные недоработки. При этом в маркетинге Apple стремится отделить Siri от пакета функций Apple Intelligence, несмотря на то, что голосовой помощник будет работать на базе большой языковой модели. Гурман добавил, что Apple больше не будет рекламировать какие-либо функции, запуск которых может задержаться более чем на несколько месяцев.

Многие сотрудники, попавшие под недавнее сокращение персонала в компании Microsoft, были связаны с разработкой программного обеспечения, пишет The Register. Не избежали увольнения даже ветераны компании, включая известных разработчиков Python и опытного разработчика TypeScript, трудившихся в компании 18 и более лет.

Ранее на этой неделе Microsoft сообщила о планах сократить 3 процента своего персонала по всему миру, или почти 7000 сотрудников. По данным Bloomberg, более 40 процентов из примерно 2000 сокращённых рабочих мест в родном штате Microsoft — Вашингтоне — связаны с разработкой программного обеспечения. В апреле компания предупредила о вероятности сокращения штата сотрудников среднего звена. По словам финансового директора Эми Худ (Amy Hood), Microsoft решила, что будет «сокращать количество менеджеров всех уровней». Но, в этом месяце под сокращение попали обычные и даже именитые программисты.

Майк Дроеттбум (Mike Droettboom), главный менеджер по разработке программного обеспечения в Microsoft и разработчик ядра CPython, упомянул о сокращениях в сообщении в соцсети LinkedIn в четверг.

«Это были тяжёлые пару дней. Вчера поддержка проекта Faster CPython со стороны Microsoft была отменена, и я всем сердцем сочувствую большинству уволенных сотрудников. Тяжелый день для меня, но ещё тяжелее он оказался для других», — написал Дроеттбум. Он добавил: «Мы все (за исключением одного) собирались посетить Python Language Summit на PyCon сегодня, и на самом деле уведомления об увольнении были отправлены, когда мы были на пути в Питтсбург».

Помимо увольнения как минимум трёх основных разработчиков Python, Microsoft также уволила Рона Бактона (Ron Buckton), давнего разработчика TypeScript.

«После 18 лет работы в Microsoft, из которых около десяти лет я работал над TypeScript, меня, к сожалению, уволили в ходе последнего раунда сокращений. Мне нужно несколько дней, чтобы обдумать ситуацию, прежде чем я начну искать новую работу. Спасибо всем, кто был частью моего пути до сих пор», — написал Бактон в сообщении в соцсети Mastodon.

Мэтт Подвайсок, прослуживший в Microsoft 19 лет и работавший над Azure SDK, тоже сообщил, что его уведомили об увольнении, пишет The Register.

«Мы продолжаем внедрять организационные изменения, необходимые для наилучшего позиционирования компании для успеха на динамичном рынке», — шаблонно ответили в Microsoft на запрос The Register прокомментировать ситуацию с сокращением штата компании.

В свете заявления генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы (Satya Nadella) в прошлом месяце о том, что 30 процентов кода компании написано ИИ, особенно бросаются в глаза факты сокращений даже именитых разработчиков программного обеспечения. Идея использования ИИ для кодирования, похоже, становится всё более популярной среди руководителей технологических компаний. Во время обсуждения на LlamaCon 2025, в котором Наделла сделал это замечание, генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг ответил, что в Meta✴ «мы делаем ставку на то, что в следующем году... возможно, половина разработки будет выполняться ИИ, а не людьми».

Реакция и шутки в социальных сетях по поводу сокращения штата Microsoft были полны предположений о том, что ИИ виноват в отсеивании разработчиков. Однако компания заявила, что было бы ошибочно так предполагать, и реальный ответ, вероятно, гораздо сложнее. Некоторые предполагают, что увольнения в Microsoft могут быть связаны с тем, что компания хочет «инвестировать около 80 миллиардов долларов в создание центров обработки данных с поддержкой ИИ», а потому не хочет «тратить дополнительные средства на зарплату реальным сотрудникам».

К слову, Габриэла де Кейрос (Gabriela de Queiroz), директор по вопросам работы с ИИ-стартапами в Microsoft, тоже оказалась среди уволенных. Вот уж точно ирония судьбы.

В условно-бесплатной королевской битве Fortnite от Epic Games набирает обороты сезон «Галактическая битва» по мотивам «Звёздных войн»: со свежим обновлением в игре появился Дарт Вейдер, но не обычный.

Источник изображений: Epic Games

Напомним, Дарт Вейдер уже встречался игрокам Fortnite (как NPC и облик из боевого пропуска), однако в рамках нового появления со знаменитым владыкой ситхов благодаря ИИ можно будет пообщаться.

Найдя его на карте и победив, игроки смогут завербовать Дарта Вейдера к себе в команду и говорить с ним с помощью голосового чата Fortnite (нужно нажать на специальную кнопку с изображением владыки ситхов).

По словам Epic Games, у Дарта Вейдера на всё есть своё мнение: «Задайте ему все волнующие вас вопросы о Силе, Галактической Империи... или, например, о хорошей стратегии для последнего круга Бури».

Ответы генерируются ИИ-моделью Gemini 2.0 Flash от Google, а аудио — Flash v2.5 от ElevenLabs. За основу голоса с разрешения его семьи была взята речь покойного Джеймса Эрла Джонса (James Earl Jones), озвучившего Дарта Вейдера в фильмах.

Дарт Вейдер в Fortnite не будет говорить про противозаконную деятельность, нанесение вреда детям и прочие темы. Не должен лорд ситхов и нецензурно выражаться, но стримерше Loserfruit удалось обмануть систему (Epic уже устранила лазейку).

Fortnite вышла на PC (EGS), PS4, PS5, Xbox One, Xbox Series X и S, Nintendo Switch и Android. Версия для iOS временно недоступна по всему миру в результате блокировки компанией Apple заявки Epic на возвращение игры в американский App Store.

Acer в преддверии выставки Computex 2025 представила свои дебютные носимые устройства с искусственным интеллектом — смарт-кольцо FreeSense Ring для отслеживания состояния здоровья и наушники AI TransBuds, которые обеспечивают двусторонний голосовой перевод в реальном времени и поддерживают 15 языков.

Источник изображений: Acer

Acer не привела подробностей, но похоже, что наушники оснащены двумя выступающими микрофонами, которые могут улавливать речь собеседника и осуществлять её перевод для владельца. Предположительно, наушники также могут перевести речь своего владельца и озвучить её. TransBuds не могут осуществлять перевод автономно — для этого их требуется подключать к смартфону или планшету. Acer не раскрыла информацию об используемых моделях ИИ.

«Для эффективного перевода наушники должен носить только один человек, что делает их идеальными для неформальных бесед, деловых встреч, прямых трансляций или онлайн-сессий обучения, — заявили в Acer. — Наушники также поддерживают субтитры и транскрипцию в реальном времени, помогая пользователям следить за разговорами в режиме реального времени и просматривать их позже».

Смарт-кольцо Acer FreeSense Ring сделано из «сверхлёгкого титанового сплава». Устройство может отслеживать частоту сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма, уровень кислорода в крови и качество сна, при этом вся информация отображается в сопутствующем мобильном приложении, которое предоставляет персонализированные рекомендации по оздоровлению.

«Пользователи также получают полный доступ ко всем данным о состоянии здоровья без дополнительной абонентской платы, что делает кольцо FreeSense практичным и надёжным ежедневным спутником для поддержания хорошего самочувствия», — сообщила Acer.

С нейросетями сейчас не экспериментирует только ленивый. Да что уж там, кажется, что даже самые ленивые – и те в курсе, что такое промпты и чем ChatGPT отличается от Deepseek. Касается это и компаний, производящих смартфоны, встраивающих ИИ в оболочки гаджетов – но делается это порой очень топорно, без понимания локальной специфики или, даже больше, с ограничениями для отдельных стран (или стран, которые не называются Соединенные Штаты Америки).

Какие-то функции уже стали более-менее стандартны для многих (в том числе и в относительно недорогих смартфонах) – они обычно касаются обработки изображений и создания обоев для рабочего стола, иногда какой-то помощи при подборке приложений. Следующий уровень касается интеграции умного голосового помощника – как правило, в этой роли выступает гугловский ИИ Gemini, не работающий официально в России (но его можно запустить, станцевав причудливый танец с бубном при активации смартфона). Наиболее глубоко встроен искусственный интеллект в старшие смартфоны и планшеты Samsung – Galaxy AI одновременно предлагает наибольшее число функций и доступность их в РФ (причем Gemini тоже доступен).

Но включить в арсенал встроенного нейросетевого помощника взаимодействие с российскими сервисами никто не догадался. До компании TECNO, представляющей сейчас смартфоны новой серии CAMON с оболочкой HiOS 15 и доработанным помощником Ella. С его предыдущей версией мы уже знакомы по складным смартфонам серии PHANTOM (V Fold2 и V Flip2) – она уже умела кое-что интересное: редактировать текст в различном стиле, создавать резюме длинных документов, искать информацию по куску изображения, удалять элементы с изображения, переводить текст, создавать обои рабочего стола по текстовому запросу, менять внешность моделей в заданном стиле. Также Ella несла в себе набор функций умного помощника: поставить голосом будильник, включить камеру (и сделать там снимок по запросу) и так далее. Но все это с частичной поддержкой русского языка и на базе моделей ИИ с ограниченной поддержкой в России.

Теперь же TECNO сделала из Ella полноценного цифрового ассистента с большим количеством универсальных функций – она появляется уже на этапе настройки смартфона, как бы «общаясь» с пользователем и настраивая смартфон. После настройки Ella можно вызвать «на разговор» сразу несколькими способами: нажав на специальную клавишу “One-tap” на левой грани, голосом (команда, правда, на английском: «Hi Ella») или перейдя в ее место обитания, на крайний левый экран. Набор доступных функций на базе собственной большой языковой модели бренда TECNO AI включает возможность проверять текст на ошибки, решать задачи по фото, расшифровывать диктофонную запись, переводить текст с документа и сканировать QR-код, изображённый на экране. На нулевом экране мы также видим поданный простым языком прогноз погоды, умную сводку дня и модуль общения на основе DeepSeek R1, который расширяет возможности TECNO AI. И да, вся перечисленная машинерия спокойно работает с русским языком.

Стоит позвать Ella на помощь – но дальше есть еще более интересные дела. Дело в том, что с помощником интегрированы сервисы «Яндекса».

Во-первых, можно голосом попросить вызвать такси на указанный адрес или даже назвать что-то условное, вроде поликлиники – Ella предложит уточнить конкретную поликлинику и затем откроет или предложит скачать (если у вас еще не было установлено) приложение «Яндекс Такси». Можно даже сразу уточнить уровень обслуживания.

Во-вторых, по запросу «Построй маршрут» Ella откроет (или попросит разрешения установить) уже «Яндекс.Карты» с уже проложенным маршрутом. И да, это крайне удобная опция, если вы за рулем.

В-третьих, интегрирован в Ella и сервис «Яндекс.Еда». Ну, вы понимаете, как это работает – просите помощницу заказать какую-то еду – и получаете выбор в уже открытом приложении (ну или предложение его скачать).

Казалось бы, три маленьких и простых шажка для одной компании, производящей смартфоны, но серьезный скачок для всех брендов, работающих в России – настолько плотно с локальным рынком не работает даже Samsung, не говоря уже о тотальном игнорировании такими корифеями, как Apple или Google. Более того, чтобы обеспечить глубокую локализацию новой серии CAMON, TECNO собрали отдельную команду ИИ-разработки, которая обучает модели на реальных запросах пользователей и каждый месяц анализирует тысячи обращений. Таким образом, бренд превращает обратную связь в конкретные улучшения и создаёт технологичный, понятный и по-настоящему локальный пользовательский опыт.

И да, как вишенка на торте – TECNO CAMON 40 Pro 5G, в котором и дебютирует обновленная Ella, будет стоить на старте продаж 29 990 и 26 990 рублей за версии 256 ГБ + 12 ГБ и 256 ГБ + 8 ГБ соответственно

Компания Autonomous из США представила первую в своём роде рабочую станцию Brainy с очень высокой производительностью, предназначенную для ускорения разработки искусственного интеллекта (ИИ). Устройство создано для исследователей, разработчиков и стартапов, которые стремятся выйти за рамки возможностей облачных решений и работать с самыми сложными ИИ-моделями локально, а значит быстро и безопасно.

Источник изображений: Autonomous

Система Brainy создана для самых сложных задач в области ИИ и оснащена видеокартами Nvidia RTX 4090. Её производительность превышает один петафлопс в максимальной конфигурации, которые могут включать от двух до восьми GPU. Это позволяет обучать модели с 70 миллиардами параметров, добиваться результатов уровня суперкомпьютеров прямо с рабочего стола и оптимизировать обучение ИИ-моделей. Как отмечает TechPowerUp, станция особенно эффективна для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM), задач компьютерного зрения и других областей глубокого обучения.

Autonomous разработала Brainy, чтобы решить проблемы дорогих облачных GPU-решений. Хотя облачные сервисы, как известно, обладают высокой гибкостью, их оплата по мере использования может стать чрезмерно затратной для долгосрочных проектов. Autonomous предлагает альтернативу в виде локальной мощности, повышенной безопасности данных и значительной экономии. По оценкам компании, владельцы Brainy могут сэкономить тысячи долларов уже в первый год по сравнению с арендой облачных мощностей.

Ещё одним преимуществом Brainy является стабильность работы. Система исключает такие типичные для облака проблемы, как очереди, внезапные отключения и задержки из-за интернета. Кроме того, пользователи могут начать с конфигурации из двух видеокарт и при необходимости расширить её до восьми. Готовые проекты можно легко перенести в облако или дата-центр без дополнительных настроек.

Производитель отмечает, что Brainy поддерживает популярные фреймворки, включая PyTorch и TensorFlow, а также технологии Nvidia — CUDA, cuDNN и TensorRT. Все эти возможности ускоряют разработку ИИ-моделей и научных вычислений. Ко всему прочему, Autonomous входит в программу Nvidia Inception, что даёт ей доступ к ресурсам и обучению для оптимизации Brainy, а также позволяет предложить клиентам конкурентные цены. По словам компании, с помощью станции стартапы и организации смогут быстрее разрабатывать ИИ-решения в таких сферах, как медицина, образование, логистика и финансы.

Помимо видеокарт Nvidia системы Autonomous Brainy предлагают процессоры AMD Ryzen Threadripper — в базовой модели это 24-ядерный Ryzen Threadripper 3960X, тогда как в более продвинутых конфигурациях предлагаются более свежие 16-ядерные Ryzen Threadripper 5955WX. А самая мощная версия и вовсе оснащена 16-ядерным чипом AMD Epyc 9124. Объём оперативной памяти составляет соответственно 96, 128 и 192 Гбайт.

Заметим, что в одной из конфигураций видеокарты не смогут работать в полную силу. В частности, у Ryzen Threadripper 5955WX имеется лишь 80 линий PCIe, а на шесть видеокарт нужно 96 линий. А ещё ведь надо выделить четыре линии для SSD. Так что даже у флагманской модели со 128 линиями PCIe 4.0 будет их дефицит. Также вызывает беспокойство охлаждение: не будет ли видеокартам тесно в корпусе.

Что касается стоимости, то системы Autonomous Brainy предлагаются по цене от $9000 до $40 000.

Qualcomm собирается вернуться в сегмент серверных процессоров. Компания планирует поставлять чипы для проекта по созданию мощного кластера ИИ в Саудовской Аравии. О своих намерениях она намекнула в недавно опубликованном пресс-релизе. В ходе телеконференции после этого финансовый и главный операционный директор Qualcomm Акаш Палхивала (Akash Palkhiwala) поделился некоторыми подробностями, пусть и без конкретики.

Источник изображений: Qualcomm

Ранее Qualcomm неоднократно терпела неудачи в попытках закрепиться в сегменте процессоров для центров обработки данных — последний раз с чипом Centriq 2400 (изображён на фото выше). Затем последовала череда увольнений в компании, крупнейшая волна которых пришлась на конец 2018 года. В 2020 году тогдашний новый генеральный директор Криштиану Амон (Cristiano Amon), который и поныне руководит компанией, казалось бы, окончательно поставил точку в этом направлении.

В 2021 году Qualcomm приобрела компанию Nuvia, занимавшуюся разработкой «лучшего в мире серверного процессора», как тогда заявлялось. Однако впоследствии амбиции стартапа были снижены — разработку сократили до уровня процессора для ПК. Тем не менее надежда на возрождение идеи создания серверного чипа сохранялась. Сегодня технологии Nuvia используются исключительно в процессорах Snapdragon X для ноутбуков с Windows-on-Arm.

И всё же переманивание компанией Qualcomm ведущих разработчиков, таких как главный архитектор процессоров Intel Xeon в начале этого года, вкупе с открытыми вакансиями на посты разработчиков «высокопроизводительных, энергоэффективных серверных решений для приложений центров обработки данных» всё это время поддерживали надежду на возвращение компании в сегмент серверных чипов.

Возможно, совсем скоро так и произойдёт. Компания открыла новые вакансии на посты, связанные с разработкой серверных процессоров, начиная от «архитектора управления питанием сервера» до «архитектора программного обеспечения для управления питанием и температурой серверных SoC» и «архитектора серверных платформ». При этом для каждой вакансии постоянно повторяется фраза: «Команда Qualcomm Data Center разрабатывает высокопроизводительное, энергоэффективное серверное решение для приложений центра обработки данных».

В конечном счёте, в этих объявлениях с вакансиями Qualcomm содержится едва ли не больше информации о её подвижках в сегменте серверного направления, чем компания публично заявляла на сегодняшний день. На минувшем форуме JPMorgan финансовый директор и главный операционный директор Акаш Палхивала больше сосредоточился на описании разработок Qualcomm, которыми компания занимается сейчас, чем на потенциальных будущих проектах. Тем не менее в словах Палхивала также отчётливо прослеживается подход Qualcomm к задачам Nuvia: разработка энергоэффективного продукта с упором на ИИ.

«Как вы знаете, цель для Qualcomm — разработка продукта с возможностью выполнять вычисления при очень низком энергопотреблении. Мы придерживаемся этого подхода с нашими центральными процессорами. Мы считаем, что выпустили первоклассный процессор. У нас также есть NPU, нейронный процессор, выполняющий рабочие ИИ-нагрузки на устройстве. Происходящие изменения в сегменте центров обработки данных, очевидно, смещаются в сторону ИИ. ИИ становится более важным, а вместе с этим становится и более важным низкое энергопотребление. И именно в этом аспекте Qualcomm добилась успеха. […] Мы выпустим [новый] процессор для сегмента центров обработки данных и перенесём туда наши уже имеющиеся технологии. Мы разработаем совместные решения с Saudi AI, которая, в сущности, относится к Humain. Мы поделимся новыми подробностями об этом в будущем», — прокомментировал Палхивала.

Модератор форума JPMorgan несколько раз пытался выведать детали об этом проекте, но представитель Qualcomm объяснил, что никакие подробности не будут раскрыты и что проект находится в разработке. Своим заявлением Палхивала лишь намекнул на ведущуюся работу, в рамках которой компании предстоит решить ещё множество вопросов. Хотя Qualcomm принадлежит множество патентов на технологии, есть и сферы, в которых она явно отстаёт от конкурентов, например, в вопросе скоростных интерфейсов для соединения множества чипов (интерконнекта) и наличии нужного программного стека.

«Да, я думаю, что с точки зрения обработки данных, как с помощью ИИ, так и со стороны CPU, у нас есть некоторые наработки. Вопрос стоит в активах, связанных с технологиями интерконнекта, которых у нас нет. Рассмотрим органические и неорганические возможности для получения этих активов. Но именно сочетание всех этих технологий даст ответ, который нам необходим. И, конечно же, ведётся работа над программным обеспечением, но в целом это всё, что нужно для работы [нашего] аппаратного обеспечения», — добавил Палхивала.

14 мая 2025 года в 19:12 мск с китайского космодрома «Цзюцюань» стартовала ракета «Чанчжэн-2D». Носитель вывел на орбиту Земли 12 спутников проекта Three-Body Computing Constellation. Это первая партия аппаратов будущей космической группировки Star-Compute Program, которая в перспективе будет состоять из 2800 спутников. Все они оснащены системами лазерной связи и несут мощные вычислительные платформы — по сути, это первый масштабный центр обработки данных (ЦОД) с ИИ в космосе.

Источник изображения: CASC

Очевидно, что по мере роста орбитальных группировок, предназначенных для дистанционного зондирования Земли и других задач, каналы связи с Землёй становятся узким местом. Передача необработанных данных лишь усугубляет проблему. Из этого вытекает прямая необходимость создания космических центров обработки данных, оснащённых элементами искусственного интеллекта — в том виде, в каком он существует сегодня. Западные страны также движутся в этом направлении, но Поднебесная первой начала масштабный процесс.

Один из 12 запущенных спутников, помимо стандартного оборудования для дистанционного зондирования, оснащён детектором быстрых гамма-всплесков. Нетрудно предположить, что Китай, возможно, ожидает возобновления ядерных испытаний в разных странах и стремится оперативно фиксировать подобные события.

Разработкой космических ЦОД с ИИ и системами ДЗЗ занимается китайская частная компания ADA Space (Chengdu Guoxing Aerospace Technology) совместно с исследовательским центром Zhejiang Lab. Последний является результатом партнёрства между правительством провинции Чжэцзян, Чжэцзянским университетом и компанией Alibaba Group. Рентгеновский поляриметр для регистрации гамма-всплесков был разработан Университетом Гуанси и Национальной астрономической обсерваторией Академии наук Китая (NAOC).

Заявленная вычислительная производительность группировки должна составить 5 PFLOPS, при объёме бортовой памяти в 30 Тбайт. Для связи между собой спутники оснащены лазерными приёмопередатчиками со скоростью до 100 Гбит/с. Экспериментальный спутник был выведен на орбиту в феврале 2024 года и подтвердил работоспособность выбранной концепции и платформы. Название группировки явно отсылает к роману китайского писателя-фантаста Лю Цысиня «Задача трёх тел». Что ж, запуск ИИ на орбиту для наблюдения за человечеством — это тоже своего рода фантастика. Надеемся, с благополучным финалом.

Подразделение Google DeepMind, занимающееся разработками в сфере искусственного интеллекта, заявило о создании новой ИИ-системы под названием AlphaEvolve, ориентированной на разбор задач с поддающимися машинной обработке решениями. Разработчики уверены, что этот алгоритм поможет оптимизировать инфраструктуру, которую Google использует для обучения больших языковых моделей (LLM).

Источник изображений: DeepMind

В сообщении говорится, что в настоящее время DeepMind работает над созданием пользовательского интерфейса для AlphaEvolve. После завершения этого процесса доступ к ИИ-алгоритму получит ограниченное число исследователей, а позже — более широкая аудитория.

Большинство ИИ-моделей периодически галлюцинируют, что обусловлено их вероятностной архитектурой: они иногда выдумывают факты. Любопытно, что новые ИИ-алгоритмы, такие как o3 от OpenAI, галлюцинируют чаще, чем их предшественники. Это свидетельствует о сложности самой проблемы.

Для борьбы с галлюцинациями в AlphaEvolve реализован специальный механизм — автоматическая система оценок. Она задействует ИИ-модели для генерации, критики и формирования пула возможных ответов на поставленный вопрос, а также автоматически оценивает точность этих ответов.

AlphaEvolve — не первая система, использующая подобный подход. Разные исследователи, включая команду DeepMind, уже несколько лет применяют схожие методы в различных математических областях. Однако сейчас DeepMind утверждает, что использование в AlphaEvolve «самых современных» моделей, таких как Gemini, делает систему значительно более мощной по сравнению с предыдущими аналогами.

Процесс взаимодействия пользователя с AlphaEvolve начинается с постановки задачи. При желании пользователь может добавить больше деталей, включая инструкции, уравнения, фрагменты кода и соответствующую литературу. Также необходимо предоставить механизм для автоматической оценки ответов в виде формулы.

Поскольку AlphaEvolve может решать только те задачи, точность решений которых она способна самостоятельно оценить, система работает лишь с определёнными типами задач — в частности, в областях информатики и оптимизации систем. Ещё одно существенное ограничение заключается в том, что ИИ-система способна описывать решения только в виде алгоритмов, что делает её малопригодной для решения нечисловых задач.

В ходе тестирования AlphaEvolve решала около 50 математических задач, охватывающих различные области — от геометрии до комбинаторики. В итоге ИИ-система смогла «воспроизвести» уже известные решения в 75 % случаев и найти улучшенные варианты решений в 20 % случаев. DeepMind также протестировала систему на практических задачах, таких как повышение эффективности работы центров обработки данных Google и ускорение обучения ИИ-моделей. По данным разработчиков, AlphaEvolve создала алгоритм, который позволил вернуть в оборот 0,7 % вычислительных ресурсов Google по всему миру. Система также предложила вариант оптимизации, позволивший сократить общее время обучения моделей семейства Gemini на 1 %.

Следует отметить, что пока AlphaEvolve не совершила прорывных открытий. В одном из экспериментов система предложила вариант улучшения дизайна ИИ-ускорителя Google TPU, который ранее уже был найден с помощью других алгоритмов. Однако DeepMind приводит те же аргументы, что и многие другие разработчики в сфере ИИ: AlphaEvolve способна экономить время, позволяя специалистам сосредоточиться на решении других задач.

Компания Eight Sleep анонсировала умную систему для сна Pod 5 на основе искусственного интеллекта, которая регулирует температуру в диапазоне от 13 до 43 °C, помогает бороться с храпом и отслеживает здоровье пользователя на основе данных со встроенных датчиков. В систему входят наматрасник, гидроодеяло и управляющий блок (хаб), представляющий собой основание, на которое можно положить любой матрас.

Источник изображения: Eight Sleep

Если система зафиксирует вибрации, хаб плавно приподнимет изголовье, что, как было клинически доказано, снижает храп. Основание можно установить между матрасом и каркасом кровати или использовать отдельно на дополнительных опорах. Также в хаб встроены динамики для воспроизведения расслабляющих звуков, медитаций и белого шума.

Основу работы Pod 5 составляет ИИ-алгоритм Autopilot, обученный на 10 миллионах часов данных о сне. Система анализирует биометрические показатели пользователя и адаптируется под его привычки. Кроме того, Eight Sleep добавила функцию Health Check, которая отслеживает частоту сердечных сокращений и дыхание во время сна. В случае отклонений приложение отправит сигнал.

Источник изображения: Eight Sleep

Также управляющий блок содержит воду для терморегуляции и модуль Wi-Fi для подключения к интернету. Производитель подчёркивает, что Pod 5 не просто контролирует температуру, но и благодаря персонализированным настройкам помогает организму быстрее восстанавливаться после нагрузок.

Система уже поступила в продажу в США, ЕС, Великобритании, Канаде, Австралии, ОАЭ, Мексике, Саудовской Аравии, Монако и Швейцарии. Стартовая цена составляет $2849. Покупателям предлагается 30-дневный тестовый период и бесплатный возврат в случае, если устройство не подойдёт.

«Яндекс Маркет» внедрил алгоритмы на базе искусственного интеллекта для отслеживания случаев мошенничества ещё до того, как они принесут какой-либо вред покупателю, партнёрам или самому маркетплейсу. Такие алгоритмы применяются для анализа данных на протяжении всего пути товара и передачи сигналов в службу безопасности при выявлении каких-либо отклонений от нормы, будь то задержка доставки или смена маршрута.

Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash

«Маркет» разработал алгоритм на основе технологий «Яндекса», который умеет отслеживать факты мошенничества ещё до того, как они принесут какой-либо вред покупателям, партнёрам или самому маркетплейсу. Алгоритм анализирует данные, поступающие на протяжении всего пути товара от систем управления складами, логистикой, заказами и других. На основе этих данных он просчитывает потенциальные сценарии движения товара. Если в них обнаруживается отклонение от нормы, например, задержка доставки или смена маршрута, алгоритм сигнализирует об этом службе безопасности», — сказали в компании.

После получения уведомления служба безопасности блокирует операции с товаром и инициирует проведение расследования. По данным источника, такая система была недавно выведена из тестирования, но уже успела помочь в предотвращении реального случая мошенничества.

Эти ИИ-алгоритмы являются частью большой системы, которая применяется для обеспечения безопасности покупателей и партнёров маркетплейса. «Компания ежегодно проводит десятки внутренних и внешних аудитов безопасности, выявляя и устраняя потенциальные уязвимости в своих IT-системах и логистической инфраструктуре. Параллельно ведётся работа с партнёрами — например, для владельцев и управляющих пунктов выдачи заказов доступен бесплатный обучающий курс по безопасности. Он помогает минимизировать риски кризисных ситуаций, повысить общий уровень защиты и эффективности работы ПВЗ», — рассказал представитель «Яндекс Маркета».

Команда Apple по машинному обучению совместно с исследователями из Нанкинского университета и Гонконгского университета науки и технологий разработала 3D-ИИ-модель Matrix3D, с помощью которой можно воссоздавать 3D-объекты и сцены на основе всего нескольких 2D-фотографий.

Источник изображения: 9to5mac.com

Matrix3D относится к категории больших фотограмметрических моделей (Large Photogrammetry Model). Фотограмметрия использует фотографии для получения информации об объектах и проведения измерений для создания 3D-моделей или карт. В настоящее время этот процесс включает использование различных моделей для оценки позы и прогнозирование глубины, что может привести к неточностям.

Matrix3D позволяет выполнить эти операции за один раз. Она принимает к учёту изображения, параметры камеры (такие, как угол и фокусное расстояние), данные о глубине и обрабатывает их с помощью единой архитектуры. Это не только упрощает процесс, но и повышает точность.

Для обучения Matrix3D использовалась стратегия маскированного обучения, в рамках которого исследователи скрывали часть данных, что заставило модель научиться заполнять пробелы. Этот метод является ключевым, поскольку он позволяет проводить эффективное обучение модели даже с меньшими или неполными наборами данных.

В результате, имея всего три входных изображения, Matrix3D может генерировать подробные 3D-реконструкции объектов и даже целых сред, что могло бы найти применение в иммерсивных гарнитурах, таких как Apple Vision Pro.

Исследователи разместили исходный код Matrix3D на GitHub. Они также создали веб-сайт, на котором можно более подробно ознакомиться с возможностями новой ИИ-модели.

Компания Google планирует вывести свой ИИ-ассистент Gemini на устройства с Google TV, автомобили с Android Auto, смарт-часы на базе Wear OS, а также гарнитуры смешанной реальности с Android XR. Google не называет конкретных дат, но всё же даёт понять, когда Gemini станет доступен на устройствах разных типов.

Источник изображения: Google

В блоге разработчиков Google сообщается, что на телевизорах с Google TV «вы можете запрашивать фильмы, подходящие по возрасту для ваших детей, и получать лучшие рекомендации». В качестве примера рассматривается ситуация, когда пользователь просит Gemini рассказать первокласснику о Солнечной системе. В ответ алгоритм генерирует краткое описание, а при нажатии на кнопку «Узнать больше» можно перейти к просмотру тематических роликов о Солнечной системе на YouTube. ИИ-ассистент Gemini будет интегрирован в Google TV «позднее в этом году».

В автомобилях Gemini сделает помощника Google Assistant более совершенным, благодаря чему тот будет «понимать, чего вы хотите во время движения, благодаря общению на естественном языке». Например, Gemini сможет найти зарядную станцию для электромобиля, расположенную ближе всего по маршруту следования пользователя. Также Gemini будет способен подключаться к приложениям для обмена сообщениями, чтобы обобщать поступающие послания. В Android Auto Gemini появится «в ближайшие месяцы».

В Wear OS ИИ-ассистент позволит пользователям общаться с голосовым помощником на естественном языке, без необходимости подбирать нужные слова или набирать сообщения на маленьком экране смарт-часов. Это может оказаться полезным во многих ситуациях — например, если нужно уточнить какую-либо информацию во время пробежки. Интеграция Gemini с Wear OS будет реализована «в ближайшие месяцы».

Также разработчики сообщили, что Gemini будет встроен в первую гарнитуру на базе Android XR, созданную компанией Samsung. Ожидается, что владельцы этого устройства смогут опробовать ИИ-помощника к концу года.

Основатель Amazon Джефф Безос (Jeff Bezos) планирует вложить $72 млн в компанию Toloka, которая занимается разработкой решений в области искусственного интеллекта. Напомним, Toloka входит в состав Nebius Group, которая появилась в результате разделения внутренних и международных активов «Яндекса» в 2024 году.

Источник изображений: Nebius Group

Toloka предоставляет услуги краудсорсинга и генеративного ИИ, а также помогает в разработке ИИ-алгоритмов на всех этапах. Компания была основана в 2014 году членом совета директоров Yandex Ольгой Мегорской. В прошлом году российские подразделения компании были проданы отечественным инвесторам. Что касается нынешних вложений Безоса, то в качестве инвестора выступит принадлежащая ему компания Bezos Expeditions.

Нидерландская Yandex N.V. продала российский бизнес консорциуму частных инвесторов и менеджеров компании за 475 млрд рублей. В результате этого новой головной компанией стала зарегистрированная в Калининградской области Международная компания акционерное общество «Яндекс». В конце прошлого года Nebius привлекла $700 млн инвестиций. Тогда основная часть средств поступила за счёт размещения 33 млн акций по $21 за одну ценную бумагу.

Машинное обучение обещает совершить переворот в диагностике заболеваний, многие из которых выявляются на поздней стадии, когда лечение затруднено или даже невозможно. Прежде всего речь идёт об онкологических заболеваниях. Как правило, они обнаруживаются случайно, когда эффект от лечения снижается. Также сложно предсказать течение болезни и влияние терапии, что в идеале можно будет поручить ИИ.

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Машинный алгоритм для довольно простого диагностирования онкологии создали в одной из больниц медицинской сети Brigham and Women’s Hospital в Бостоне, штат Массачусетс. Методика была опробована на пациентах и рекомендована для испытаний в других медицинских учреждениях. О массовом клиническом применении речи пока не идёт. Как и новые лекарства, методики диагностики и протоколы лечения должны проходить всестороннюю проверку и сертификацию у регулятора.

Идея методики опирается на хорошо известный принцип: человек выглядит на свои годы и даже моложе, если он здоров. Искусственный интеллект по фотографии может определить, на сколько лет выглядит человек, и сравнить это с его хронологическим возрастом и медицинским контекстом. После обучения ИИ на 58 851 фотографии предположительно здоровых людей модель FaceAge протестировали на группе из 6196 онкологических больных из двух центров. Для этого использовались снимки, обычно сделанные в начале курса лучевой терапии.

Результаты показали, что пациенты с онкологическими заболеваниями выглядят значительно старше, чем здоровые люди того же возраста. Оценка возраста с помощью FaceAge в среднем даёт примерно на пять лет больше хронологического: пациенты выглядят старше, чем есть на самом деле. И чем сильнее расходятся эти показатели, тем ниже прогноз краткосрочной выживаемости пациентов. Врачи и раньше замечали подобную связь, но программа даёт более точные, не зависящие от субъективной оценки прогнозы.

Предложенная методика также позволяет давать качественную оценку эффективности терапии, что открывает путь к коррекции курса лечения ещё до его завершения. Более того, метод может быть использован для диагностики других заболеваний.

Пример работы алгоритма: пациент выглядит на 66, тогда как ему за 90. Источник изображения: Brigham and Women's Hospital

«Мы можем использовать искусственный интеллект (ИИ) для оценки биологического возраста человека по фотографиям лица, и наше исследование показывает, что эта информация может иметь клиническое значение, — сказал соавтор исследования Хьюго Аертс (Hugo Aerts), директор программы «Искусственный интеллект в медицине» (AIM) в Массачусетской больнице общего профиля Бригама. — Эта работа демонстрирует, что фотография, например, простое селфи, содержит важную информацию, которая может помочь в принятии клинических решений и составлении планов лечения для пациентов и врачей. То, как человек выглядит по сравнению со своим хронологическим возрастом, действительно имеет значение: люди, у которых показатель FaceAge ниже хронологического возраста, значительно лучше переносят лечение рака».