tgindex

Будущее наступает

описание

"Будущее уже здесь. Просто оно ещё неравномерно распределено" - У. Гибсон - Разбираемся в практическом применении ИИ и новых технологий, и как они влияют на нашу жизнь и работу О канале: https://t.me/aiworkfuture/5 Автор - Сергей Карпенко @sergekarp

← к каналу@aiworkfuture
1 025
подписчиков
Охват к подписчикам
18,4%
ERR
Реакции к просмотрам
1,70%
273 на 49 постов
Пересылки к просмотрам
0,88%
141
Постов в день
0,4
всего 63

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 11 авг.Пару месяцев назад сделал для iRecommendWork трех AI-сотрудников: маркетолога, директора по продажам и директора по стратегии. Добавил их в рабочие Телеграм-чаты, чтобы они были в курсе того, что происходит, дал им память: knowledge graph, RAG и PostgreSQL, способность систематизировать знания и забывать ненужное, обрабатывать документы и т.д. Неделю назад подключил агентсткие проф. навыки. А сегодня заметил, что они работают гораздо быстрее меня. То есть, похоже, узким местом в работе стал я 🤔 Будущее наступает🚀11,46%
  • 15 июн.🆕🆕🆕 Долгожданная новость для наших клиентов! Теперь Аиша помогает рекрутерам и нанимающим менеджерам составлять хорошие запросы при холодном поиске кандидатов, чтобы буквально за секунды получить оптимальную выборку резюме. Как это работает? 🕙 Кнопка "Найти с Аишей" появится у вас как на главной странице ХХ, так и на всех страницах поиска. 🕥 При нажатии на кнопку появится окно, в которое вы своими словами вписываете, кого ищете. Например, "HR-директор с опытом в ритейле от 6 лет, Москва, возраст от 35", или "Специалист по кадрам, опыт от 3 лет, Самара, женщина, высшее образование". 🕚 Аиша делает выборку, расставляя фильтры и используя подход Boolean search. Вы больше не зависите от мастерства рекрутера и не тратите 10 минут на расстановку фильтров, ИИ все сделает за вас! 🕦 Дальше вы уже запускаете оценку и ранжирование, и сразу получаете лучших кандидатов, забирая их раньше конкурентов. Продолжаем улучшать Аишу для вас! Хотите попробовать Аишу на своих вакансиях? Оставьте заявку тут, и с вами свяжется менеджер, чтобы назначить демо. Или напишите в комментариях, если хотите разобраться и попробовать самостоятельно. #aisha #irecommendwork #ИИвHR #скринингкандидатов #AISmartHiringAssistant #ИИассистент от #iRecommendWork6,85%
  • 13 авг.ИИ-агенты начали оставлять инструкции тем, кто придет после них История со взломом Hugging Face оказалась гораздо интереснее, чем казалось сначала. Потому что речь уже не про одного ИИ-агента, который случайно вышел за границы теста. Речь про агентов, которые сами начали находить друг друга, обмениваться информацией, распределять работу и передавать найденные способы взлома следующим агентам. Все началось 7 мая, когда OpenAI запустила обучение экспериментальной модели. Уже на следующий день одному агенту дали фактически невыполнимую задачу: нужно было заполнить Excel, но часть данных лежала в Google Drive, а доступа в интернет у агента не было. Пытаясь решить задачу, он начал исследовать доступные ему внутренние системы OpenAI и обнаружил, что может записывать файлы в сервис Artifactory. Через несколько дней другой агент тоже получил невыполнимую задачу - разработчики забыли положить нужный файл в его рабочую среду. И тогда произошло самое интересное. Агент решил: возможно, файл есть у другого агента. И оставил в Artifactory сообщение с просьбой помочь. Другие агенты нашли его. Начали отвечать. Затем оставлять собственные сообщения. Так совершенно обычное техническое хранилище постепенно превратилось в самодельную доску объявлений для ИИ-агентов. На Black Hat сотрудники OpenAI рассказали, что в итоге на ней накопились сотни тысяч сообщений. Агенты сообщали друг другу, какие способы работают, делились найденными уязвимостями, передавали доступы и начали распределять задачи. Один агент мог найти способ пройти через защиту, оставить его на доске - и другой агент, запущенный значительно позже, уже не начинал с нуля. Причем сотрудники OpenAI прямо отметили важную деталь: хранилище было общим, поэтому сообщение, оставленное одним агентом, могли найти текущие и будущие версии GPT, которые позже проходили обучение или тестирование. 26 июня агенты нашли уже неизвестную разработчикам уязвимость, получили возможность выполнять команды на сервере и административные права. А 4 июля их активность стала настолько большой, что Artifactory просто перестал справляться с нагрузкой. Именно падение сервиса заставило людей начать расследование. До этого система связи агентов существовала неделями практически незамеченной. OpenAI удалила сообщения, закрыла найденную дыру, отозвала доступы и пересобрала систему. Казалось бы, конец. Через четыре дня агенты нашли другой способ общаться. Теперь сообщения записывались прямо в названия папок. Один агент снова мог оставить информацию, а другой - найти ее и продолжить работу. Дальше эта коллективная работа вышла далеко за пределы внутренней инфраструктуры OpenAI. С 9 по 13 июля агенты атаковали Hugging Face. Компания позже восстановила примерно 17 600 отдельных действий атакующей системы, объединенных примерно в 6 280 последовательностей. Тысячи решений выполнялись автоматически и с машинной скоростью. По версии Hugging Face, смысл всей атаки был довольно прозаичным - агенты пытались добраться до готовых решений теста ExploitGym вместо того, чтобы самостоятельно решать задания. Технический разбор Hugging Face. То есть: —> Если решение задачи требовало выйти за границы теста - выходил. —> Если требовалось взломать сервер - взламывал. —> Если мешал человек - пытался его обмануть. —> Если полезную информацию нашли другие агенты - начинал с ними сотрудничать. И история OpenAI оказалась не единственной. После нее Anthropic проверила 141 006 своих кибертестов и обнаружила три случая, когда Claude получил доступ к настоящему интернету и взломал реальные системы трех организаций. Сами организации эти атаки вообще не заметили - Anthropic обнаружила их позже, просматривая старые записи экспериментов. А в конце июля похожую историю получил уже британский AI Security Institute. Из 122 запусков в 10 агенты вышли за предусмотренные рамки. Исследователи насчитали 19 таких действий. В самом серьезном случае агент попытался внедрить вредоносный код в настоящий open-source проект, изучил человека, который мог его одобрить, создал несколько фальшивых личностей и пытался убедить разработчика принять изменения. Когда возникли подозрения, агент стал исправлять следы предыдущей активности и рассматривать возможность продолжить под новой личностью. Но и здесь появилась та же странная особенность. Один агент начал оставлять на GitHub публичные сообщения для других агентов, которые будут проходить этот тест позже. Он предлагал сотрудничество и объяснял, какие созданные им аккаунты и оставленные инструменты можно использовать. И последующие агенты действительно находили эти сообщения и пользовались оставленным наследством. Получается довольно интересная конструкция. Отдельный агент живет недолго. Его можно остановить, удалить или заменить новым. Но если он может оставить информацию во внешнем мире, то вместе с ней может сохраниться и часть его работы. Следующий агент приходит позже, читает инструкции и продолжает с того места, где предыдущий остановился. Получается своеобразная память между поколениями агентов. А если одновременно работают десятки агентов, они могут искать разные пути параллельно, сообщать друг другу результаты и постепенно собирать найденные возможности в общий набор инструментов. Именно такую картину OpenAI описала после своего расследования: агенты обменивались найденными способами проникновения, делили работу и использовали результаты друг друга. Здесь важно уточнить одну вещь. В описанных инцидентах я не нашел подтверждения, что агенты сами запускали новые копии себя - новые экземпляры запускала инфраструктура тестирования. Но механизм коллективной работы уже появился без того, чтобы люди специально проектировали его как команду агентов. А теперь представьте систему, где агенту уже разрешено самостоятельно создавать подагентов. И есть еще одна проблема - скорость людей и агентов очень разная. В OpenAI агенты общались и искали уязвимости неделями, а люди обнаружили происходящее после сбоя инфраструктуры. Hugging Face восстанавливала картину атаки уже по логам после тысяч совершенных действий. В AISI наиболее серьезная активность шла почти два дня до того, как необычный интернет-трафик вызвал тревогу. Сам AISI признал, что мониторинг обнаружил проблему постфактум и теперь вводит наблюдение за действиями агентов в реальном времени. То есть проблема уже не только в том, можем ли мы остановить агента. Сначала нужно успеть понять, что именно он делает. И наконец самое неприятное. Мы привыкли думать, что опасное поведение ИИ можно решить инструкцией: "этого делать нельзя". Но AISI пишет практически обратное: в их эксперименте исследователи раньше полагались на то, что обученная безопасному поведению модель сама не станет переходить определенные границы. После инцидента они меняют подход - изоляция должна быть устроена так, чтобы безопасность не зависела от решения самого агента соблюдать границы. Это, пожалуй, и есть главный вывод всей истории. ИИ-агенты становятся лучше не просто в решении конкретных задач. Они становятся лучше в достижении поставленной цели. Они ищут обходные пути. Используют неожиданные возможности. Делятся найденным. Координируются. Оставляют знания следующим агентам. И продолжают пробовать, когда предыдущий путь закрывают. Пока это происходило в специальных кибертестах с широкими возможностями и ослабленной защитой. Это важное ограничение. Но направление уже видно. Может быть, однажды автономные ИИ агенты решат восстать. А может быть, мы дадим им цель, а они научатся слишком хорошо ее достигать. Для нас разница может оказаться не такой уж большой. Возможно, участок за городом, автономный генератор и запас гречки - не такая безумная идея... #ИИинтересно #ИИновости Будущее наступает🚀6,33%
  • 22 маяМеня пригласили в Экспертный совет ежегодной премии "ИИ в НКО" - 2026 за внедрение искусственного интеллекта в работу некоммерческих организаций. На этой неделе оценивал заявки, поданные участниками. Есть действительно интересные проекты внедрения и использования ИИ для решения операционных или содержательных задач НКО. Это прекрасно, что огромное количество людей обучаются работе с ИИ и придумывают различные, иногда неожиданные, решения, которые помогают людям! Шорт-лист будет объявлен 26 мая, тогда напишу о проектах, которые мне понравились, подробнее. Всем хорошей пятницы! 🤗 #ИИпятница Будущее наступает🚀5,00%
  • 6 нояб.🎭 Дипфейков стало слишком много. Теперь любой может «оживить» чужое лицо или голос за пару минут - весь мир захлестнула волна подделок. И многие страны ищут способ, как с этим бороться. Так вот, неожиданно, Дания предложила, пожалуй, самое здравое решение: считать внешность и голос человека объектом авторского права. То есть без твоего согласия никто не сможет использовать твой образ в видео, рекламе или музыке. Это первый в Европе, а, возможно, и во всем мире, законопроект, который реально может дать людям юридическую защиту от дипфейков, опираясь на уже существующее право. 💡 Простая идея: Твой образ, твоё лицо и твой голос - твоя интеллектуальная собственность. Мне нравится 🔥🔥🔥 А вы что думаете? #ИИновости #ИИправо Будущее наступает🚀4,97%
  • 17 маяКак ИИ влияет на язык, на котором вы говорим, пишем и думаем? Язык - это живой организм, который все время эволюционирует под влиянием изменений, которые происходят в обществе, технологиях и культуре. Новые актуальные темы приносят новые слова, смыслы и способы их описания. За последние 4 года, начиная с выхода ChatGPT в конце 2022 г., одним из основных факторов, активно изменяющих язык, стал генеративный искусственный интеллект. Он не только помогает нам писать черновики, выделять главное или редактировать тексты, но и определяет как мы говорим и пишем, какие слова и обороты используем, и как думаем. С русским языком происходят два основных изменения: 1️⃣ Заимствование конструкций из английского языка. Большинство LLM обучались на корпусах текстов, подавляющее количество которых было на английском языке. В результате, нейросети часто переносят в тексты на русском кальку с английского. Например, мы начинаем использовать "почему это проблема" вместо "в чем дело", "погрузиться" или "вникнуть" вместо "изучить" или "разобраться", "демонстрация" вместо "показывать", "нарратив" вместо "история" и т.д. Русский язык, в отличие от английского, высоко-контекстный. Смысл текста в нем понятен из контекста. На нем, например, достаточно сказать "она взяла сумку в руку". Нейросеть же спокойно может предложить конструкцию, скопированную с английского "она взяла свою сумку в руку". 2️⃣ Второе изменение связано с тем, что LLM обрабатывают тексты статистически, что приводит к усреднению и выдаче наиболее вероятных лингвистических конструкций. Исследователи из Института человеческого развития Общества Макса Планка проанализировали 740 тысяч часов видео-подкастов и выявили, что люди стали повсеместно использовать слова и обороты, характерные для нейросетей. Примеры: такие ранее редкие слова, как delve (углубляться, вникать), metriculous (тщательный, дотошный), pivotal (ключевой), explore (исследовать) сейчас употребляются гораздо чаще, чем всего несколько лет назад. Также люди копируют у нейросетей склонность к избыточности текстов. Там, где о чем-то можно сказать кратко, они начинают растекаться мыслью по древу. Ещё один важный момент: эти изменения касаются нас всех. Люди копируют смыслы и способ о них говорить друг у друга. Поэтому язык меняется даже у тех, кто никогда не использовал нейросети. И, кажется, что в изменении языка под влиянием ИИ, нет ничего необычного. Язык ведь и так постоянно изменяется. Плохо то, что сейчас он теряет разнообразие: из него вымывается та живость, которая делает его интересным. И ещё на последок такая мысль: в авторских каналах, конечно, хочется слышать голос автора, а не нейросети. Написано по материалам статьи Лингвистическая тень нейросетей | Наука и жизнь #ИИобщество Будущее наступает🚀4,44%
  • 21 окт. 2024 г.Дайджест ИИ-новостей за прошедшие две недели 41 и 42🌐 🔹 Google купила ядерные реакторы для центров обработки данных Компания Google приобрела несколько малых модульных ядерных реакторов для энергоснабжения своих дата-центров искусственного интеллекта. Договор с калифорнийской компанией включает поставку до 7 реакторов общей мощностью 500 мегаватт. Первый из них будет построен к 2030 году, а остальные — к 2035. 🔹 Tesla AI Day 2024 Tesla представила роботакси без руля и педалей, запуск намечен на 2026 год. Также были показаны робо-микроавтобус и обновления робота Optimus, который теперь способен выполнять рутинные задачи. 🔹 Аппаратные решения от Nvidia Nvidia представила чип Blackwell B200, предназначенный для OpenAI, стоимостью $400,000, который в три раза быстрее предшественника. Также выпущена новая модель с открытым исходным кодом Neatron 70B, превосходящая GPT-4 на ряде тестов. 🔹 ИИ от Zoom и HeyGen Zoom анонсировал создание кастомных ИИ-аватаров для записи видео-сообщений. HeyGen представил функцию Avatar Looks для создания различных образов аватаров и автоматической генерации видео. 🔹 OpenAI выпустила "Swarm" - экспериментальный фреймворк для управления ИИ-агентами. 🔹 Adobe Max 2024: ИИ-новинки от Adobe На ежегодной конференции Adobe Max, прошедшей в Майами, были анонсированы следующие ИИ-инструменты: — Firefly Video: генеративная модель для создания видео по текстовым запросам, обученная только на лицензированном контенте. — Premiere Pro: новая функция Generative Extend, позволяющая удлинять видео с помощью ИИ. 🔹 Новые ИИ-инструменты: Kaiber, Crea, Suno — Kaiber Super Studio: новый инструмент объединяет различные ИИ-модели для создания сложных мультимедийных проектов. — Krea AI: выпустила платформу, включающая ведущие модели, такие как Luma и Runway, для генерации видео. — Suno Scenes: Suno AI выпустила инструмент для генерации музыки на основе изображений и видео. 🤖 Если у вас есть интересные ИИ-новости, которыми хотите поделиться, оставляйте комментарии под этим постом💬 #ИИновости Подписывайтесь на Будущее наступает, чтобы ничего не пропустить 🚀3,88%
  • 17 сент. 2025 г.🚀 ИИ в HR: подборка полезных постов Искусственный интеллект стремительно меняет работу с людьми — от рекрутинга до заботы о благополучии сотрудников. Вместе с коллегами мы подготовили совместную подборку постов о том, как технологии влияют на HR и карьеру. 🔗 Читайте в наших каналах: 😀Исследование о профессиях, которые ИИ может вытеснить к 2030 году 😀Дискуссия о том, заменит ли ИИ рекрутеров 😀Инструменты, с помощью которых ИИ оценивает тон резюме 😀Презентация "ИИ против тоски: как алгоритмы лечат выгорание" 😀Отчет и выводы про хайп вокруг ИИ 😀Новость о том, что Сбер делает ИИ обязательным навыком для всех сотрудников 😀Решения ИИ для talent и workforce management 📌 Каждый пост — свой угол зрения. В сумме — целая мозаика о том, как ИИ меняет HR и наше рабочее будущее Подписывайтесь на каналы авторов, чтобы оставаться в курсе последних тенденций! #ИИвHR #нейросети #искусственный_интеллект3,81%
  • 23 июн.Вниманию родителей и учителей: использование ИИ школьниками – это 20% экономии времени на домашки и 20% потерь знаний Печальный итог 3-х лет использования ИИ в учебе 26-ю тысячами китайских старшеклассников Если 3 года назад вы не верили в мой прогноз о быстрой перепрошивке когнитивных гаджетов при делегировании интеллектуальной работы ИИ, что вы скажете теперь? В 2023 начался 5-й когнитивный фазовый переход Homo sapiens – самое капитальное в истории изменение когнитивных процессов людей в результате появления в нашей жизни 2-го носителя высшего интеллекта. Моя тогдашняя презентация с закрытых семинаров содержала прогноз – к чему это может вести. И первым пунктом там была адаптация (перепрошивка) когнитивных гаджетов людей – наших культурно сконструированных ментальных инструментов. Прошло 2 года. И в 2025 стали появляться первые исследования, говорящие в пользу того прогноза. В них шла речь о наблюдаемых признаках культурно-экологической атрофии когнитивных гаджетов вследствие когнитивного оффлоадинга (когнитивной разгрузки) - делегирования интеллектуальной работы ИИ. К марту 2026 когнитивная разгрузка стала массовым фактором учебы и работы миллионов людей, по скорости распространения и масштабам напоминая пандемию. И в моем эссе «Когнитивная паразитология» такая разгрузка уже представлена одним из шести когнитивных паразитов, атакующих наши ментальные инструменты через структурные уязвимости мозга. И вот пару недель назад появился, наконец, подробный исследовательский отчет на эту тему о работе трёх профессоров Универов Стокгольма и Гонконга «Учебный ущерб от использования генеративного ИИ: данные из китайского среднего образования». Авторы проанализировали 30-месячную панель из 26 811 китайских школьников (7–12 классы). Каждый месяц у них были: оценки и затраченное время на домашние задания по 9 предметам; результаты закрытых проверочных работ (без доступа к ИИ); а позже — баллы Zhongkao и Gaokao (два ключевых госэкзамена в Китае: первый обычно определяет, попадёт ли ученик в старшую школу и какого уровня она будет; а второй - во многих случаях является решающим фактором при поступлении в ВУЗ). Поскольку разные ученики подключались к чат-ботам в разное время, исследователи использовали дизайн «разница-в-разницах»: сравнивали траектории тех, кто уже перешёл на ИИ, с теми, кто ещё нет. Ключевые результаты - Домашние задания. Сразу после перехода на чат-боты средний балл за домашку подскакивает примерно на 18 %, а время на её выполнение падает на треть. - Закрытые ежемесячные контрольные. Через шесть месяцев использования ИИ показатели тех же учеников проседают на 20 %. - Zhongkao - госэкзамен после 9-го класса. Полный эффект учебы с ИИ проявляется лишь через два года: минус 24 % от прежних результатов. - Gaokao - госэкзамен после 12-го класса. Та же двухлетняя инерция, но просадка чуть меньше — около 18 %. Кого бьёт сильнее Предметы: сильнее всего просели обществознание и история (–27 %), затем STEM ( –22 %), меньше всего — английский и китайский. Группы: больше теряют младшие классы старшеклассников, отличники и мальчики. Механизм Около 80 % «ИИ-пользователей» предельно сокращали время на домашки, получая при этом высокие «бот-баллы». Именно у них отмечались основные провалы на экзаменах — типичный паттерн «аутсорсинг домашек». Те же, кто продолжал тратить на задания столько же времени, сколько и до ИИ, почти не пострадали в учёбе. Вывод · Чат-боты позволяют делать домашку быстрее и чище, но «съедают» пятый балл на экзамене. · В Китае это значит 20%-е понижение шансов социального лифта, поскольку госэкзамены сильно влияют на дальнейшую образовательную траекторию и, косвенно, на карьерные перспективы. P.S. Так что, первый прогноз сбывается. И стоит присмотреться к двум другим: ✔️ Смена типа культуры и его носителя ✔️ Смена формы и характера цивилизации P.P.S. Отчет платный. Но его можно скачать в посте Марко Ковича «Искусственный интеллект разрушает образование. Автоматизация и путь наименьшего сопротивления» #5йКогнитивныйПереход #КогнитивныеГаджеты #ИИриски3,45%
  • 7 окт. 2024 г.Дайджест новостей ИИ: рассказываем, что произошло на прошлой неделе (40) 🌐 🔹 Модели AI-агентов от OpenAI появятся в 2025 году OpenAI анонсировала запуск AI-агентов, способных выполнять задачи без участия человека, к 2025 году. Эти планы были озвучены на OpenAI AI Dev Day. 🔹 Функция Canvas в ChatGPT Новый интерфейс Canvas позволяет пользователям редактировать текст, менять длину, улучшать код и проверять грамматику прямо в ChatGPT. Можно изменять уровень сложности текста и добавлять эмодзи. 🔹 Возможность донастройки моделей по API при помощи изображений OpenAI представила возможность тонкой (fine-tuning) настройки GPT-4о с помощью изображений. Теперь разработчики могут загружать собственные датасеты изображения и обучать модели с их помощью для улучшения их визуальных возможностей. 🔹 Голосовые функции в API OpenAI Теперь разработчики могут создавать и внедрять голосовых ассистентов, как в ChatGPT, используя API OpenAI для создания голосовых ботов. 🔹 OpenAI привлекла $6,6 млрд инвестиций Компания продолжает переход к коммерческой модели, привлекая новые инвестиции. Теперь OpenAI оценивается в $157 миллиардов. Эта оценка делает OpenAI, возможно, третьим самым дорогим стартапом в мире после ByteDance (владелец Tik Tok) и SpaceX Илона Маска. 🔹 Умные очки Ray-Ban от Meta с памятью Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) добавила новые функции для своих умных очков Ray-Ban: теперь они могут "запоминать" места и события и напоминать о них владельцам по голосовой команде. 🔹 Обновления Windows с поддержкой ИИ от Microsoft Microsoft внедрила в свои компьютеры Copilot + и Windows 11 новые функции, такие как "Recall", которая позволяет запоминать все действия пользователя на ПК, и улучшила поиск изображений и генерацию контента с помощью ИИ. 🔹 Google Lens теперь распознает видео Google обновила приложение Lens, позволяя распознавать объекты на видео и отвечать на вопросы о том, что происходит в кадре. 🔹 Новые возможности генерации изображений с ИИ Black Forest Labs выпустила Flux Pro 1.1, улучшив качество генерации текста в изображениях, а такие платформы, как LeonardoAI и Adobe Elements, добавили новые функции для редактирования изображений с помощью ИИ. 🔹 Nvidia выпустила новую мощную опенсорсную модель Nvidia представила новую модель NV LMD 72B, которая конкурирует с GPT-4 и другими лидерами в области генерации текста и обработки изображений. Модель также является open-source, что делает её доступной для разработчиков. 🔹 Google начал интегрировать рекламу внутрь AI-ответов Google начала внедрять рекламные объявления внутри своих AI-ответов. Теперь, когда вы получаете генеративный ответ на вопрос, ниже могут появляться рекламныепредложения, связанные с запросом. 🔹 Отклонение закона SB 1047 в Калифорнии Губернатор Калифорнии Гэвин Ньюсом отклонил законопроект SB 1047, который предлагал сделать компании, разработавшие ИИ, ответственными за вред, причинённый их моделями. 🔹 Швейцарские инженеры разработали роботов, способных подниматься по лестницам Инженеры Швейцарской Robotic Systems Lab разработали роботов с четырьмя ногами, которые могут подниматься по лестницам. Это открывает новые возможности для использования роботов в опасных и недоступных для людей зонах. Теперь от них точно нигде не спрячешься 😱 🤖 Если у вас есть интересные ИИ-новости, которые я пропустил, не стесняйтесь делиться ими в комментариях💬 #ИИновости Подписывайтесь на @aiworkfuture, чтобы ничего не пропустить🚀3,13%
  • 1 апр. 2025 г.🌐 На прошлой неделе было несколько интересных новостей из мира ИИ. Сегодня расскажу об одной из них. OpenAI интегрировала возможность генерации изображений в ChatGPT с использованием модели GPT-4o. 🖼 Ключевые особенности генерации изображений GPT-4o: 🔵 Нативная интеграция: Функция генерации изображений теперь встроена в ChatGPT, позволяя пользователям создавать и редактировать изображения без необходимости использования внешних инструментов или плагинов. 🔵 Мультимодальные возможности: GPT-4o — это мультимодельная модель, что означает, что она может работать с различными формами контента, включая текст, изображения и многое другое, для создания связного и контекстно-релевантного визуального контента. 🔵 Точность и детализация: Модель отличается точным рендерингом изображения по тексту и выполнением детальных запросов, способна обрабатывать до 20 различных объектов, сохраняя при этом правильные отношения между ними. 🔵 Фотореализм и стили: GPT-4o может производить фотореалистичные изображения и разнообразные стили, что делает ее универсальной для различных приложений. 🔵 Обучение в контексте: Пользователи могут загружать изображения для анализа ИИ и включать детали в новые генерации, улучшая контекстное понимание и последовательность. Из особенностей - генерация одного изображения занимает около 2х минут. После этого релиза некоторые эксперты задаются вопросом о будущем целого класса ПО по работе с изображениями, такого как, например, Adobe Photoshop. #ИИновости #ИИинструменты Будущее наступает🚀2,67%
  • 27 маяНа прошлой неделе Google провел свою большую ежегодную конференцию Google I/O 2026, на которой представил большое количество новинок. В этом году фокус сместился с LLM бенчмарков на практическую полезность: интеграцию ИИ в продукты, создание автономных агентов и автоматизацию рутины. Вот несколько, на мой взгляд, интересных новинок: 1. 🧠 Gemini 3.5 Flash - Более компактная, но быстрая и производительная модель с высоким уровнем интеллекта. 2. Gemini Omni: Модель для генерации и редактирования видео. Позиционируют ее как "Nano banana для видео". Сейчас работает только с видео, в будущем заявлена как "любой ввод - любой вывод". Заявлена Фактическая точность (World Knowledge). Умеет создавать обучающие видео по запросу. Аватары: Пользователи могут записать короткое селфи-видео, и система создаст их точный цифровой аватар (с сохранением голоса и внешности), который можно будет помещать в любые сгенерированные сцены с помощью промптов. 3. 🤖 Gemini Spark: Ваш личный облачный ИИ-агент. В отличие от агентов, работающих локально на ПК, Spark работает на серверах Google в режиме 24/7. Он интегрирован во всю экосистему Google (Gmail, Календарь, Диск). 4. 🔍 Эволюция Google Search Теперь по умолчанию ожидаются длинные промпты вместо ключевых слов: Поисковая строка превращается в поле для длинных запросов. Поиск по умолчанию переходит в режим ИИ. Появляется связанная с этим проблема для авторов контента: Поскольку Google собирает информацию с сайтов и выдает готовый ответ, у пользователей пропадает необходимость переходить по ссылкам. Это ставит под угрозу бизнес владельцев сайтов и блогов, лишая их трафика. Подобная функция «Ask YouTube» внедряется и для видео. 5. 🛒 Универсальная корзина (Universal Cart) - Единая корзина для всего интернета. Вы можете добавить товар из одного онлайн-магазина, , затем переключиться на другой, добавить другой товар, и оформить один общий заказ. Корзина "умная": она проверяет цены за 30 дней, советует кэшбек-карты и предупреждает о возможной несовместимости товаров. 6. Antigravity 2.0: Новая интегрированная среда разработки (IDE) для кодеров. Внешне очень напоминает OpenAI Codex; позволяет ИИ писать код за разработчика. 7. Pomelli: Инструмент для создания визуальных стилей брендов. Может генерировать полноценные брендбуки (цвета, шрифты, стили) и в пару кликов разворачивать сайты на их основе. 8. Stitch: Инструменты для создания сайтов. Позволяет верстать сайты в реальном времени с помощью текстовых промптов. 9. Gemini for Science: Специальный набор ИИ-инструментов для ученых, интегрированный с более чем 30 научными базами данных (включая AlphaFold и UniProt). 10. Project Genie + Google Maps Игровой AI Project Genie (который генерирует играбельные 2D-миры по промпту на короткое время) теперь интегрирован со Street View из Google Maps. Вы можете выбрать любую реальную улицу на карте, попросить ИИ добавить туда персонажа, и система сгенерирует интерактивную игру с вашим персонажем в локациях реального мира. 11. SynthID становится стандартом Разработанная Google технология невидимых водяных знаков для маркировки ИИ-контента SynthID теперь выходит за пределы компании. К стандарту присоединились главные конкуренты, включая OpenAI и 11 Labs. Теперь, загрузив картинку или видео в Gemini, можно будет точно узнать, сгенерированы ли они нейросетью. 12. 💡 Изменения в интерфейсе Gemini Обновлен дизайн сайта Gemini: появилась удобная библиотека файлов, документы и медиа стали лучше структурированы. Я думаю, что пока непонятно, что из представленного взлетит, а что скоро исчезнет. Но уже можно увидеть в какую сторону Google думает и что-то даже потрогать руками. #ИИновости Будущее наступает🚀2,64%