Группа исследователей из Google и Калифорнийского университета в Беркли предложила новый метод масштабирования искусственного интеллекта (ИИ). Речь идёт о так называемом «поиске во время вывода», который позволяет модели генерировать множество ответов на запрос и выбирать лучший из них. Этот подход может повысить производительность моделей без дополнительного обучения. Однако сторонние эксперты усомнились в правильности идеи.

Источник изображения: сгенерировано AI

Ранее основным способом улучшения ИИ было обучение больших языковых моделей (LLM) на всё большем объёме данных и увеличение вычислительных мощностей при запуске (тестировании) модели. Это стало нормой, а точнее сказать, законом для большинства ведущих ИИ-лабораторий. Новый метод, предложенный исследователями, заключается в том, что модель генерирует множество возможных ответов на запрос пользователя и затем выбирает лучший. Как отмечает TechCrunch, это позволит значительно повысить точность ответов даже у не очень крупных и устаревших моделей.

В качестве примера учёные привели модель Gemini 1.5 Pro, выпущенную компанией Google в начале 2024 года. Утверждается, что, используя технику «поиска во время вывода» (inference-time search), эта модель обошла мощную o1-preview от OpenAI по математическим и научным тестам. Один из авторов работы, Эрик Чжао (Eric Zhao), подчеркнул: «Просто случайно выбирая 200 ответов и проверяя их, Gemini 1.5 однозначно обходит o1-preview и даже приближается к o1».

Тем не менее, эксперты посчитали эти результаты предсказуемыми и не увидели в методе революционного прорыва. Мэтью Гуздиал (Matthew Guzdial), исследователь ИИ из Университета Альберты, отметил, что метод работает только в тех случаях, когда можно чётко определить правильный ответ, а в большинстве задач это невозможно.

С ним согласен и Майк Кук (Mike Cook), исследователь из Королевского колледжа Лондона. По его словам, новый метод не улучшает способность ИИ к рассуждениям, а лишь помогает обходить существующие ограничения. Он пояснил: «Если модель ошибается в 5 % случаев, то, проверяя 200 вариантов, эти ошибки просто станут более заметны». Основная проблема состоит в том, что метод не делает модели умнее, а просто увеличивает количество вычислений для поиска наилучшего ответа. В реальных условиях такой подход может оказаться слишком затратным и малоэффективным.

Несмотря на это, поиск новых способов масштабирования ИИ продолжается, поскольку современные модели требуют огромных вычислительных ресурсов, а исследователи стремятся найти методы, которые позволят повысить уровень рассуждений ИИ без чрезмерных затрат.

Некоторые новейшие «экспериментальные» функции модели Gemini 2.0 Flash от Google вызывают нешуточные опасения у многих пользователей. В частности, модель показала «очень качественные» результаты при удалении водяных знаков с изображений.

Источник изображений: Google

Gemini 2.0 Flash умеет не только генерировать изображения по текстовому запросу, но и редактировать их в соответствии с указаниями пользователя — примеры опубликованы на Reddit. На днях обнаружилось, что модель с высокой точностью может удалять водяные знаки. Это поведение радикально отличается от модели GPT-4o от OpenAI, которая запросы на удаление водяных знаков отклоняет.

Ранее уже существовали такие инструменты, как Watermark Remover.io, который умеет удалять водяные знаки со стоковых фотографий, а исследовательская группа Google создала в 2017 году подобный алгоритм, чтобы подчеркнуть необходимость более надёжной защиты авторских прав на изображения.

Gemini 2.0 Flash, похоже, лучше всех проявила себя при удалении сложных водяных знаков, такие как штампы Getty Images, и смогла качественно восстановить изображение. Конечно, после удаления водяного знака модель добавляет метку SynthID, фактически заменяя знак авторского права на «отредактировано с помощью ИИ». Но метки ИИ довольно легко удаляются при помощи другого ИИ, что ранее было продемонстрировано инструментом стирания объектов от Samsung.

По сообщениям пользователей, облегчённая Gemini 2.0 Flash также умеет добавлять узнаваемые изображения реальных людей на фотографии, чего не позволяет полная модель Gemini.

На данный момент описанные возможности доступны только разработчикам через AI Studio — общедоступный бот Gemini отказывается убирать защитные знаки, как показано на скриншоте выше. Google не ответила на запросы о наличии защиты от возможных злоупотреблений после выхода модели в открытый доступ.

Компания Google сообщила, что в ближайшие месяцы начнёт заменять стандартный цифровой помощник Google Assistant на Android-смартфонах новым ИИ-помощником Gemini. Позже в этом году классический Google Assistant станет недоступен на большинстве Android-смартфонов и исчезнет из магазинов Android-приложений. Он будет полностью заменён Gemini.

Источник изображения: Google

Google уже использует Gemini в качестве основного цифрового помощника на своих смартфонах серии Pixel 9. Его также можно установить на большинство современных Android-смартфонов, включая устройства Pixel и модели других производителей, но только в качестве опционального решения, а не стандартного приложения. Для этого необходимо запустить Google Assistant и согласиться на его замену на Gemini.

По словам Google, выпущенное в прошлом году приложение Gemini к настоящему моменту уже поддерживает более 40 языков (включая русский) и доступно более чем в 200 странах мира.

В дополнение к смартфонам Google также заменит Google Assistant на Gemini в планшетах, мультимедийных системах автомобилей, а также на других устройствах, подключаемых к смартфону. В дальнейшем поддержка ИИ-ассистента появится в умных колонках и смарт-телевизорах.

В рамках обновления Gemini 2.0 компания Google улучшила несколько ключевых функций своей системы искусственного интеллекта. В частности, расширены возможности инструмента Deep Research, а также добавлена опция анализа истории поисковых запросов пользователей для персонализации рекомендаций.

Источник изображения: Solen Feyissa / Unsplash

Главное обновление, как рассказал ресурс Ars Technica, получила ИИ-модель Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, которая отвечает за многозадачное логическое рассуждение. Этот инструмент теперь сможет генерировать ответы в объёме до 1 миллиона токенов, а кроме того, пользователи смогут загружать файлы, получать более быстрые результаты и интегрировать Gemini с такими сервисами, как «Google Календарь», заметками, задачами и «Google Фото».

Для повышения персонализации пользователям предлагается разрешить Gemini анализировать их историю поиска. При этом подчёркивается, что функция работает только с согласия пользователя и может быть отключена в любой момент, а в интерфейсе будет отображаться небольшой тизер, уведомляющий об использовании этой опции. Такой подход, по мнению Google, позволит нейросети лучше понимать интересы человека и давать более релевантные рекомендации.

Источник изображения: arstechnica.com

Ещё одно важное обновление касается инструмента Deep Research, который помогает собирать подробную информацию по заданной теме и выполнять её анализ. Обновлённая версия работает на новой модели Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, которая использует цепочки размышлений и может разбивать проблемы на промежуточные шаги, демонстрируя процесс сбора данных. Google уверяет, что теперь качество итоговых результатов станет выше. При этом Deep Research сделают бесплатным, но с некоторыми ограничениями. И как уточняется, воспользоваться этим инструментом без оплаты можно лишь несколько раз в месяц. Но что касается количества запросов, тот этот момент ещё компанией не озвучен.

Стоит сказать и о том, что теперь без оплаты станут доступны Gems, представляющие из себя кастомных чат-ботов для выполнения конкретных задач. В Google предложили несколько шаблонов, таких как Learning Coach и Brainstormer, но пользователи могут создавать и собственные варианты Gems.

Лаборатория Google DeepMind представила две новые модели ИИ, которые помогут роботам «выполнять более широкий спектр реальных задач, чем когда-либо прежде». Gemini Robotics — это модель «зрение-язык-действие», способная понимать новые ситуации без предварительного обучения. А Gemini Robotics-ER компания описывает как передовую модель, которая может «понимать наш сложный и динамичный мир» и управлять движениями робота.

Источник изображений: Google DeepMind

Модель Gemini Robotics построена на основе Gemini 2.0, последней версии флагманской модели ИИ от Google. ПО словам руководителя отдела робототехники Google DeepMind Каролины Парада (Carolina Parada), Gemini Robotics «использует мультимодальное понимание мира Gemini и переносит его в реальный мир, добавляя физические действия в качестве новой модальности».

Новая модель особенно сильна в трёх ключевых областях, которые, по словам Google DeepMind, необходимы для создания по-настоящему полезных роботов: универсальность, интерактивность и ловкость. Помимо способности обобщать новые сценарии, Gemini Robotics лучше взаимодействует с людьми и их окружением. Модель способна выполнять очень точные физические задачи, такие как складывание листа бумаги или открывание бутылки.

«Хотя в прошлом мы уже достигли прогресса в каждой из этих областей по отдельности, теперь мы приносим [резко] увеличивающуюся производительность во всех трёх областях с помощью одной модели, — заявила Парада. — Это позволяет нам создавать роботов, которые более способны, более отзывчивы и более устойчивы к изменениям в окружающей обстановке».

Модель Gemini Robotics-ER разработана специально для робототехников. С её помощью специалисты могут подключаться к существующим контроллерам низкого уровня, управляющим движениями робота. Как объяснила Парада на примере упаковки ланч-бокса — на столе лежат предметы, нужно определить, где что находится, как открыть ланч-бокс, как брать предметы и куда их класть. Именно такой цепочки рассуждений придерживается Gemini Robotics-ER.

Разработчики уделили серьёзное внимание безопасности. Исследователь Google DeepMind Викас Синдхвани (Vikas Sindhwani) рассказал, как лаборатория использует «многоуровневый подход», при котором модели Gemini Robotics-ER «обучаются оценивать, безопасно ли выполнять потенциальное действие в заданном сценарии».

Кроме того, Google DeepMind разработала ряд эталонных тестов и фреймворков, чтобы помочь дальнейшим исследованиям безопасности в отрасли ИИ. В частности, в прошлом году лаборатория представила «Конституцию робота» — набор правил, вдохновлённых «Тремя законами робототехники», сформулированными Айзеком Азимовым в рассказе «Хоровод» в 1942 году.

В настоящее время Google DeepMind совместно с компанией Apptronik разрабатывает «следующее поколение человекоподобных роботов». Также лаборатория предоставила доступ к своей модели Gemini Robotics-ER «доверенным тестировщикам», среди которых Agile Robots, Agility Robotics, Boston Dynamics и Enchanted Tools.

«Мы полностью сосредоточены на создании интеллекта, который сможет понимать физический мир и действовать в этом физическом мире, — сказала Парада. — Мы очень рады использовать это в нескольких воплощениях и во многих приложениях для нас».

Напомним, что в сентябре 2024 года исследователи из Google DeepMind продемонстрировали метод обучения, позволяющий научить робота выполнять некоторые требующие определённой ловкости действия, такие как завязывание шнурков, подвешивание рубашек и даже починка других роботов.

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.

В прошлом году Google анонсировала Gemini Code Assist — систему на основе искусственного интеллекта, которая предназначена для помощи в написании программного кода. Теперь же IT-гигант объявил о выходе публичной предварительной версии ИИ-помощника, которая доступна бесплатно для частных программистов, включая студентов, индивидуальных разработчиков, фрилансеров и представителей стартапов.

Источник изображения: Google

«Теперь каждый может с удобством изучать, создавать фрагменты кода, отлаживать и модифицировать существующие приложения — и всё это без необходимости переключаться между разными окнами для получения справки или копировать и вставлять информацию из разных источников. В то время как другие популярные бесплатные помощники по кодированию имеют ограниченные возможности использования, обычно не более 2000 дополнений к коду в месяц, мы хотели предложить что-то более щедрое», — прокомментировал данный вопрос представитель Google.

Вероятно, имелся ввиду прямой конкурент Gemini Code Assist в лице GitHub Copilot, который позволяет бесплатно выполнять до 2000 дополнений кода в месяц, а также отправлять в чат с ИИ-помощником до 50 запросов. В это же время Google предлагает до 180 тыс. завершений кода в месяц, что, по словам компании, является «настолько высоким потолком, что даже самые преданные профессиональные разработчики смогут с трудом его превысить».

Как и корпоративный вариант, Gemini Code Assist для частных лиц построен на базе ИИ-модели Gemini 2.0. Алгоритм способен генерировать целые блоки программного кода, завершать строки кода по мере написания и оказывать общую помощь в кодировании через интерфейс чат-бота. Gemini Code Assist можно задействовать в средах разработки Visual Studio Code, GitHub и JetBrains, также он поддерживает все находящиеся в открытом доступе языки программирования.

Разработчики могут давать указания Gemini Code Assist с помощью команд на естественном языке. Например, можно попросить ИИ-помощника сгенерировать «простую HTML-форму с полями для имени, электронной почты и сообщения, а также добавить кнопку «Отправить». В настоящее время система поддерживает 38 языков и может обрабатывать до 128 тыс. токенов в запросах через окно чата.

Несмотря на то, что бесплатная версия Gemini Code Assist может оказаться весьма полезной, она лишена всех дополнительных функций расширенного алгоритма, ориентированного на бизнес. Например, если пользователю нужны показатели производительности, интеграция с облачными сервисами Google, такими как BigQuery, или настройка ответов с использованием частных источников данных о программном коде, то потребуется оформлять платную подписку.

Компания Google завершила процесс переноса ИИ Gemini в отдельное приложение для iOS и официально отключила поддержку ассистента в основном приложении Google для iPhone. Теперь для работы с ИИ необходимо установить приложение Gemini из Apple App Store, которое обеспечивает доступ ко всем функциям ИИ, включая поддержку Gemini Live и генерацию изображений с помощью Imagen 3.

Источник изображений: Google

Ещё в ноябре 2024 года компания представила самостоятельное приложение Gemini для iOS. Несмотря на это, до настоящего момента пользователи могли продолжать работать с Gemini через приложение Google. После отключения поддержки Gemini в приложении Google при попытке воспользоваться сервисом пользователи видят сообщение, призывающее установить основную программу.

Самостоятельное приложение Gemini для iOS предлагает весь спектр знакомых функций, а также ряд новых возможностей. Важным нововведением стала поддержка генератора изображений с искусственным интеллектом Imagen 3, позволяющего пользователям создавать изображения высокого качества за считанные секунды. Кроме того, голосовой помощник Gemini Live теперь доступен на нескольких языках, что расширяет его возможности общения с человеком.

Последнее обновление Gemini для iOS — версия 1.2025.0570102 — добавило расширенные функции интеграции с сервисами Google. Теперь пользователи могут, не выходя из приложения, прокладывать маршруты в Google Maps, просматривать рекомендованные видео в YouTube и работать с письмами в Gmail. Такой подход делает ИИ более универсальным инструментом, глубже интегрированным в экосистему Google.

Отказ от поддержки Gemini в приложении Google для iOS обусловлен стремлением компании централизовать доступ к своему ИИ-ассистенту. Разделение функциональности позволяет Google гибко развивать продукт, оперативно выпускать обновления и внедрять новые технологии без ограничений, связанных с интеграцией в сторонние сервисы. Кроме того, отдельное приложение открывает перспективы монетизации ИИ, включая возможное введение подписочных моделей для расширенной функциональности.

Этот шаг Google следует рассматривать в контексте растущей конкуренции на рынке ИИ. Компания активно развивает свои технологии, соперничая с Apple, Microsoft и OpenAI. Перенос Gemini в отдельное приложение может упростить дальнейшие обновления, ускорить внедрение новых функций и повысить конкурентоспособность продукта, особенно в сравнении с ChatGPT компании OpenAI и возможными будущими ИИ-решениями Apple для Siri.

Google Meet, являясь одним из ключевых инструментов для корпоративных пользователей Google Workspace, продолжил интеграцию ИИ в процесс видеоконференций. Новая функциональность на базе ИИ Gemini способна анализировать разговор в режиме реального времени, фиксировать ключевые тезисы и автоматически формировать чек-лист последующих действий. Более того, ИИ не просто фиксирует важные моменты, но и прикрепляет к задаче основную заинтересованную сторону, а также определяет дедлайны, что минимизирует вероятность потери критически важной информации.

Источник изображений: Google

Функция ведения заметок впервые была представлена в августе 2024 года. Её основная цель — автоматическое создание структурированных отчётов по итогам встреч. Редакция издания The Verge тестировала этот инструмент с момента запуска и отметила, что он не допускает критических ошибок. Теперь технология голосовой транскрипции на базе Gemini не только фиксирует сказанное, но и различает голоса участников, хотя и не всегда безупречно. После завершения встречи ИИ обобщает её результаты с удивительно последовательной структурой в документе Google Docs и автоматически рассылает его всем участникам. Эта функция будет особенно полезна командам, которым важно оперативно фиксировать принятые решения и снижать нагрузку на сотрудников, вручную записывающих ключевые моменты.

Google подчёркивает, что внедрение новой функции будет проходить «значительно медленнее обычного», поскольку компания тщательно отслеживает её качество и производительность. Хотя ИИ-заметки и автоматическое создание списка действий значительно упрощают работу пользователей, вопрос конфиденциальности остаётся актуальным. Многие компании обсуждают чувствительные данные во время встреч, и автоматический анализ речи может вызывать опасения, что конфиденциальная информация попадёт в большую языковую модель Gemini. Функция начала внедряться сегодня, однако организациям следует учитывать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в корпоративной среде.

Google представила новую функцию для своего ИИ-помощника Gemini, которая позволяет запоминать предыдущие беседы и использовать этот контекст в ответах. Обновление доступно подписчикам Google One AI Premium и даёт им возможность продолжать диалог c ИИ без необходимости напоминания деталей. Новая функция уже работает в веб-версии и мобильном приложении Gemini на английском языке, а поддержка других языков и интеграция с Google Workspace ожидаются в ближайшие недели.

Источник изображения: Google

Помимо запоминания контекста, новая функция позволяет пользователям запрашивать краткие итоги предыдущих бесед, что упрощает работу с информацией и делает Gemini более удобным инструментом для долгосрочных задач, требующих последовательного анализа данных. Например, пользователи могут отслеживать изменения в своих запросах или быстро восстанавливать в памяти обсуждённые ранее идеи. Ранее Google внедрила механизм запоминания пользовательских предпочтений, однако теперь ИИ-помощник способен учитывать не только разрозненные параметры, но и целостную структуру диалогов, что позволяет строить работу на основе накопленного контекста.

Пользователи могут управлять историей взаимодействий с Gemini в любое время. Для этого достаточно открыть профиль в приложении, перейти в раздел «Gemini Apps Activity» и выбрать нужные параметры: просмотр, удаление или полную очистку сохранённых данных. Такой подход позволяет гибко контролировать, какие аспекты общения с ИИ остаются в памяти чат-бота, а какие подлежат удалению. Это не только повышает уровень персонализации, но и даёт возможность регулировать степень конфиденциальности данных.

Функция запоминания уже доступна подписчикам Google One AI Premium, однако пока только на английском языке. В ближайшие недели Google планирует расширить её поддержку, добавив новые языки, а также интегрировать этот механизм в корпоративные тарифные планы Google Workspace Business и Enterprise. Хотя точные сроки запуска функции на других языках не называются, очевидно, что компания стремится сделать своего ИИ-помощника более универсальным и полезным для широкой аудитории.

Подобные технологии уже применяются в других ИИ-чат-ботах, включая ChatGPT, который также способен запоминать детали прошлых разговоров и учитывать предпочтения пользователей. Однако подход Google сосредоточен на глубокой интеграции с экосистемой её сервисов, таких как Google Workspace. Это может дать дополнительные преимущества корпоративным клиентам, которым важны непрерывность рабочих процессов и возможность использования ИИ в структурированных деловых задачах. Конкуренция на рынке ИИ-ассистентов усиливается, и благодаря этому обновлению Gemini становится ещё более гибким инструментом для работы с накопленной информацией.

Ведущие технологические компании США продолжают наращивать расходы на развитие искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на рыночные риски. Капитальные затраты в 2024 году Microsoft, Alphabet, Amazon и Meta✴ достигли в совокупности рекорда в $246 млрд, что на 63 % больше, чем годом ранее. В 2025 году эти вложения могут превысить $320 млрд.

Источник изображения: Copilot

Основные средства будут направлены на строительство дата-центров и закупку специализированных чипов для разработки больших языковых моделей (LLM), а лидером по объёму инвестиций станет компания Amazon, которая запланировала вложить на эти цели более $100 млрд, сообщает Financial Times.

Однако увеличение расходов на ИИ вызвало обеспокоенность инвесторов. Рынок отреагировал на масштабные инвестиционные планы, объявленные наряду с финансовыми результатами за четвёртый квартал. После публикации отчётов о более слабом, чем ожидалось, росте облачных подразделений и увеличении капитальных расходов, рыночная стоимость Microsoft и Alphabet (материнская компания Google) снизилась у каждой на $200 млрд. Инвесторы выражают обеспокоенность тем, что удвоение расходов на ИИ без соразмерного увеличения доходов может привести к сокращению капитала, который мог бы быть направлен на выкуп акций и выплату дивидендов, а также к недофинансированию других направлений бизнеса. Тем более, что компании пока не предоставили чётких данных о доходах от новых ИИ-продуктов, например, таких как Gemini и Copilot.

При этом, появление инновационной и недорогой ИИ-модели R1 китайского стартапа DeepSeek в начале января ещё сильнее усилило опасения инвесторов. Заявление DeepSeek о создании модели, сопоставимой по возможностям с продуктами Google и OpenAI, но при этом значительно более дешёвой, моментально привело к падению акций производителя чипов Nvidia на 17 %.

Несмотря на давление со стороны акционеров, генеральные директора крупнейших IT-компаний продолжают отстаивать свои стратегии. Так, Сундар Пичаи (Sundar Pichai) из Google заявил, что планирует увеличить расходы компании на 42 % вплоть до $75 млрд в 2025 году, назвав ИИ «возможностью столетия». Глава Microsoft Сатья Наделла (Satya Nadella) подтвердил намерение вложить $80 млрд в развитие облачного сервиса Azure, а генеральный директор Amazon Энди Джесси (Andy Jassy) объявил, что компания инвестирует в ИИ более $100 млрд.

Meta✴, напротив, получила положительную реакцию рынка. Её акции выросли, несмотря на обещание Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) вложить «сотни миллиардов» долларов в ИИ. Отмечается, что успех компании связан с тем, что её технологии уже приносят хорошую отдачу — например, при использование ИИ для улучшения таргетинга рекламы на Facebook✴ и Instagram✴. Для сравнения, Google наоборот сталкивается с трудностями в интеграции ИИ в свой поисковик, где новые функции, такие как «ИИ-обзоры», потенциально, по мнению экспертов, вредят традиционной рекламной модели компании.

Стоит сказать, что ажиотаж вокруг ИИ не ограничивается публичными компаниями. Сэм Альтман (Sam Altman) из OpenAI заключил партнёрство с SoftBank и Oracle для инвестирования $100 млрд в инфраструктуру, связанную с ИИ в США, с потенциальным увеличением до полутриллиона долларов в будущем. «Может ли в какой-то момент наступить зима ИИ? Конечно, — сказал Риши Джалурия (Rishi Jaluria), аналитик из RBC Capital Markets. — Но если вы находитесь в положении лидера, вы просто не можете сбавлять обороты».

Исследователи из Стэнфорда и Университета Вашингтона создали ИИ-модель, которая превосходит OpenAI в решении математических задач. Модель, получившая название s1, была обучена на ограниченном наборе данных из 1000 вопросов методом дистилляции. Это позволило достичь высокой эффективности при минимальных ресурсах и доказать, что крупным компаниям, таким как OpenAI, Microsoft, Meta✴ и Google, возможно не придётся строить огромные дата-центры, заполняя их тысячами графических процессоров Nvidia.

Источник изображения: Growtika / Unsplash

Метод дистилляции, который применили учёные, стал ключевым решением в эксперименте. Этот подход позволяет небольшим моделям обучаться на ответах, предоставленных более крупными ИИ-моделями. В данном случае, как пишет The Verge, s1 быстро улучшала свои способности, используя ответы, полученные от модели искусственного интеллекта Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, разработанной компанией Google.

Модель s1 была создана на основе проекта Qwen2.5 от Alibaba (подразделение Cloud) с открытым исходным кодом. Первоначально исследователи использовали набор данных из 59 000 вопросов, но в ходе экспериментов пришли к выводу, что увеличение объёма данных не даёт значимых улучшений, и для финального обучения использовали лишь небольшой набор из 1000 вопросов. При этом было использовано всего 16 GPU Nvidia H100 в облаке, за использование которых пришлось заплатить менее $50.

В s1 была также применена техника под названием «масштабирование времени тестирования», которая позволяет модели «поразмышлять» перед генерацией ответа. Также исследователи стимулировали модель к перепроверке своих выводов путём добавления команды в виде слова «Wait» («Жди»), что заставляло ИИ продолжать рассуждение и исправлять ошибки в своих ответах.

Утверждается, что модель s1 показала впечатляющие результаты и смогла превзойти OpenAI o1-preview на 27 % при решении математических задач. Недавно нашумевшая модель R1 от DeepSeek также использовала аналогичный подход и за сравнительно небольшие деньги. Правда, теперь OpenAI обвиняет DeepSeek в извлечении информации из своих моделей в нарушение условий обслуживания. Стоит сказать, что и в условиях использования Google Gemini указано, что её API запрещено применять для создания конкурирующих чат-ботов.

Рост количества меньших и более дешёвых моделей может, по словам экспертов, перевернуть всю отрасль и доказать, что нет необходимости инвестировать миллиарды долларов на обучение ИИ, строить огромные центры обработки данных и закупать в большом количестве GPU.

Компания Google представила масштабное обновление своей платформы искусственного интеллекта Gemini, добавив в приложение экспериментальную модель с функцией «рассуждения». Эта модель, получившая название Gemini 2.0 Flash Thinking, объясняет ход своих рассуждений перед тем, как ответить на сложный вопрос. Обновление стало частью крупного релиза Gemini 2.0, который также включает флагманскую модель Gemini 2.0 Pro.

Источник изображения: blog.google

Модель Gemini 2.0 Flash Thinking была впервые представлена в декабре 2024 года и должна была составить конкуренцию аналогичным рассуждающим ИИ-моделям, таким как o1 от OpenAI и R1 от DeepSeek. Как сообщает The Verge, суть системы заключается в способности разбивать задачи на более мелкие шаги перед тем, как предложить решение. Такой подход, по мнению разработчиков, помогает добиться более точных результатов, хотя итоговый ответ может занимать больше времени.

Новые возможности уже доступны пользователям на десктопных и мобильных устройствах. Gemini 2.0 Flash Thinking можно выбрать в окне приложения через выпадающий список моделей. Также с обновлением появилась возможность использовать функции искусственного интеллекта (ИИ) в других приложениях Google, таких как YouTube, «Поиск» и Google Карты.

Помимо Flash Thinking, вышла экспериментальная версия Gemini 2.0 Pro, которая, по слухам, обладает более высокой точностью и улучшенными характеристиками для решения задач, связанных с программированием и математикой, и, по словам компании, является «самой мощной моделью» в линейке. Версия Pro будет доступна пользователям тарифного плана Advanced Gemini, а также клиентам, имеющим доступ к Vertex AI и AI Studio.

Также представлена бюджетная модель Gemini 2.0 Flash-Lite, которая сохраняет скорость и стоимость предшественника (версии 1.5 Flash), но показывает лучшие результаты в большинстве тестов. Flash-Lite доступна в режиме публичного тестирования через AI Studio и Vertex AI.

Стоит отметить, что на фоне высочайшей конкуренции и противостояния таким компаниям, как OpenAI, Microsoft, Meta✴ и Anthropic, Google активно наращивает инвестиции в развитие искусственного интеллекта. В 2025 году компания планирует потратить на эти цели $75 млрд, что более чем в два раза превышает расходы 2023 года ($32,3 миллиарда), и обновление Gemini 2.0 является частью этих планов.

На данный момент в ИИ-помощнике Google Gemini нет рекламы, но у компании есть «очень хорошие идеи» как изменить это в будущем. Об этом заявил генеральный директор Google Сундар Пичаи (Sundar Pichai) во время прошедшей на этой неделе встречи с инвесторами.

Источник изображения: Google

В настоящее время пользователи могут получить бесплатный доступ к Gemini или взаимодействовать с ИИ-помощником в рамках платной подписки, включающей в себя дополнительные возможности. Похоже, что в будущем рекламный контент может стать одной из частей этого продукта.

В ходе беседы аналитик Wells Fargo спросил Пичаи, что следует думать о «будущих возможностях монетизации Gemini», и видит ли компания потенциальную «рекламную составляющую». «Что касается монетизации, то на данный момент мы сосредоточились на бесплатном доступе и подписках. Но, как вы уже могли убедиться на опыте работы с Google, мы всегда стремимся к тому, чтобы пользователи чувствовали себя лучше, и у нас есть очень хорошие идеи для концепции нативной рекламы. Вы увидите, что мы лидируем в области взаимодействия с пользователями», — ответил Пичаи.

Пичаи добавил, что Google стремится к тому, чтобы продукты компании охватывали миллиарды пользователей, а реклама всегда была важным аспектом этой стратегии. «Как вы уже видели в случае с YouTube, со временем мы дадим людям возможность выбора. Но в этом году, я думаю, вы увидите, что мы сосредоточимся на подписке», — добавил Пичаи. Также было сказано, что в этом году Google потратит $75 млрд на развитие ИИ-технологий.

Судя по всему, пользователям не следует ожидать появления рекламы в Gemini по крайней мере в этом году. Однако реклама занимает важное место в бизнесе Google, поэтому стоит ожидать, что в какой-то момент рекламный контент появится в ИИ-помощнике, как это уже было в запущенных недавно ИИ-сводках в поисковом сервисе компании.

Google развернула нейросеть Gemini Flash 2.0 для всех пользователей приложения Gemini на настольных компьютерах и мобильных устройствах — по сведениям ресурса ZDNET, на практике десктопная версия обновляется быстрее.

Источник изображения: blog.google

Модель Gemini 2.0 Flash имеет более высокую производительность и даёт более быстрые ответы в сравнении с предшественницей, утверждает Google; чат-бот готов помочь с такими задачами как написание текстов, участие в мозговом штурме и помощь с обучающими материалами, а работа с ним стала более комфортной. Обновлённый вариант системы теперь лучше реагирует на загружаемые изображения — другие типы файлов пользователи бесплатной версии отправлять не могут.

Экспериментальный вариант модели Gemini 2.0 Flash компания Google представила в конце прошлого года, охарактеризовав её как «рабочую лошадку с низкой задержкой» — она, по словам создателя, справляется с написанием программного кода, решением математических задач и рассуждениями, работая вдвое быстрее предшественницы — Gemini 1.5 Flash. Ранее Google Gemini 2.0 Flash была доступна только подписчикам Gemini Advanced за $19,99 в месяц — для них открыто контекстное окно в 1 млн токенов (1500 страниц текста), приоритетный доступ к функциям Deep Research и Gems, 2 Тбайт хранилища Google One и возможность загрузки репозитория кода. Модели Gemini 1.5 Flash и 1.5 Pro пока продолжат работу в ближайшие недели.

Google также объявила, что завершила развёртывание модели Imagen 3 в генераторе изображений Gemini для всех пользователей. Эта модель предлагает улучшенную детализацию, более качественные эффекты освещения и уменьшенное число артефактов.