Nvidia анонсировала на мероприятии Unreal Fest бета-версию SDK ACE Game Agent — разработчики получили новую платформу для создания персонажей с искусственным интеллектом в играх. Комплект SDK доступен с набором плагинов Nvidia ACE для движка Unreal Engine 5.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображений: nvidia.com

SDK представляет собой легковесную платформу на C/C++, предназначенную для интеграции в игры — она настраивается и может похвастаться оптимизацией для небольших моделей, которые запускаются на видеокартах серии RTX. Разработчики могут обращаться к трём основным группам API.

API Agent позволяет управлять историей чата с сохранением состояния и многошаговым логическим выводом. Прямой контроль над выводом осуществляется через API Chat. Есть также API RAG для подключения внешних баз данных с поддержкой семантического, лексического и гибридного поиска. Nvidia протестировала эти средства в реальных играх, в том числе с экспериментальным ИИ-советником в Total War: Pharaoh.

Плагины для Unreal Engine 5 позволяют внедрять транскрипцию в реальном времени, динамические диалоги с персонажами, голосовые команды и контекстные ответы на действия прямо в игровую логику. Обращаться к облачным ресурсам не требуется — всё работает локально с оптимизацией под RTX. Поддерживается интеграция с Blueprint и C++.

За автоматическое распознавание речи отвечает модель nemo-conformer-ctc-120m — она поддерживает английский, но можно загрузить семь дополнительных языков. Генерацию текста осуществляют малые языковые модели — предустановлена открытая Alibaba Qwen 3.5 4B, но можно загрузить любую другую через файл GGUF. Наконец, преобразование текста в речь производит модель TTS Chatterbox Turbo 350M с примерами голосов и специальным контентом для плагинов.

Компании, которые собирают открытые данные из интернета для обучения ИИ-моделей, всё активнее ищут новые источники трафика. Одна из них — Bright Data, оператор глобальной прокси-сети. Компания выпустила SDK для приложений Smart TV, позволяющий использовать телевизоры пользователей для сбора веб-данных.

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

Источник изображения: techspot.com

Как выяснилось, код Bright Data обнаружили в ряде приложений для смарт-телевизоров. После запросов журналистов разработчики этих программ либо отказались от комментариев, либо удалили интеграцию прокси из своих приложений.

Bright Data позиционирует свою платформу как инструмент для превращения веб-сканирования в структурированную систему «доставки данных». На практике это означает, что веб-трафик клиентов компании может маршрутизироваться через домашние интернет-подключения обычных пользователей. В рекламных материалах утверждается, что SDK обеспечивает «100-процентную монетизацию» аудитории при сохранении привычного пользовательского опыта.

SDK встраивается в приложения для Smart TV, после чего пользователю предлагается согласиться на участие в прокси-сети. Если согласие получено, соединение может использоваться для передачи стороннего трафика через его домашний интернет-канал. Собранные таким образом данные затем поступают на серверы Bright Data и продаются компаниям, работающим в сфере ИИ.

В компании заявляют, что SDK не собирает личные данные напрямую и что участие полностью добровольное — пользователь может отказаться в любой момент. Bright Data продолжает сотрудничать с экосистемами смарт-телевизоров на базе Tizen OS и webOS. По данным источника, функциональность прокси-сбора веб-данных потенциально может присутствовать в сотнях приложений для этих платформ.

Компания AMD выпустила FidelityFX SDK 2.0, тем самым открыв разработчикам игр доступ к своей технологии ИИ-масштабирования FSR 4 (FidelityFX Super Resolution 4). Теперь разработчики могут напрямую интегрировать FSR 4 в свои проекты, используя готовые подписанные DLL-библиотеки. Однако в будущем API AMD FidelityFX позволит обновлять FSR 4 через драйверы с помощью функции AMD FSR Upgrade.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

В помощь студенту: обзор российских ИИ-сервисов для учёбы и закрепления знаний

Компьютер месяца — сентябрь 2026 года

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Обзор смартфона Google Pixel 11 Pro: когда надо выпустить хоть что-то

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Источник изображений: AMD

Выпуск SDK открывает возможности для прямой интеграции AMD FSR 4 в игры. До сих пор поддержка FSR 4 зависела от API AMD FidelityFX, который использовался для обновления игр с FSR 3.1 до FSR 4. Вскоре игры смогут поддерживать технологию AMD FSR 4 по умолчанию. Это означает, что будущим проектам не потребуются драйверы, оптимизированные специально для FSR 4.

Вместе с выпуском SDK для FSR 4 компания AMD представила новый плагин для Unreal Engine 5, который позволяет использовать FSR 4 в версиях Unreal Engine 5.1–5.6.

«Обновление AMD FidelityFX SDK v2.0 включает в себя наш передовой алгоритм масштабирования на основе машинного обучения AMD FidelityFX Super Resolution 4 (FSR 4). Новый алгоритм масштабирования AMD FSR 4 с машинным обучением обучен на высококачественных игровых данных, полученных с помощью реального игрового процесса на графических процессорах AMD Instinct. FSR 4 использует аппаратно-ускоренные функции архитектуры AMD RDNA 4, разработанные для обеспечения максимального качества масштабирования и существенного прироста производительности. AMD FSR 4 обеспечивает значительное улучшение качества изображения по сравнению с масштабированием FSR 3.1 благодаря алгоритму на основе машинного обучения, разработанному для повышения временной стабильности, лучшей детализации и уменьшения ореолов. По сравнению с FSR 3.1 технология FSR 4 сокращает ореолы на движущихся объектах и устраняет артефакты на поверхностях, которые отсутствуют в исходном изображении. Это значительно улучшает качество картинки во время игры», — сообщает AMD в своём официальном блоге.

Для поддержки технологии FSR 4 требуются видеокарты Radeon RX 9000 на архитектуре RDNA 4.