AI

Стремительное развитие возможностей искусственного интеллекта вызывает беспокойство у многих людей. Но не стоит отчаиваться: если вы можете правильно считать показания аналоговых часов, то в этом отношении вы всё ещё превосходите ИИ.Модели ИИ, способные анализировать различные типы медиаданных в виде текста, изображений и видео, — так называемые мультимодальные большие языковые модели (MLLM) — находят все более широкое применение

Напряженность между крупными технологическими компаниями и защитниками авторских прав продолжает нарастать. Федеральный суд Манхэттена постановил, что иск, поданный в апреле Джорджем Р.Р. Мартином (вместе с группой, состоящей из других авторов-авторов) против OpenAI и Microsoft, должен быть продолжен. Судья усмотрел достаточные признаки нарушения авторских прав.По словам судьи Сидни Стейна, жалоба — это не просто несогласие с тем, как работают

1. Масштабное расширение инфраструктуры ИИ  Один из самых заметных трендов — инфраструктурный бум: создание и расширение центров обработки, супервычислительных систем и дата-центров под ИИ-нагрузки. Например: Anthropic объявила об инвестиции порядка $50 млрд на инфраструктуру: дата-центры в Техасе и Нью-Йорке, совместно с британской Fluidstack. Microsoft анонсировала центр «Fairwater 2» в штате Джорджия (и проекты в Висконсине), с

Генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил во время интервью вместе с генеральным директором OpenAI Сэмом Альтманом, что большая проблема развертывания ИИ заключается не в вычислительных мощностях, а в нехватке энергии для питания тысяч ускорителей. которые устанавливаются в дата-центрах. Наделла был откровенен: в настоящее время мы не можем подключить все графические процессоры, которые есть в нашем инвентаре.Потребление

Искусственный интеллект стал почти неотделимым инструментом современной цифровой жизни. Но с его постоянным присутствием пришла и постоянная тень: тень конфиденциальности. Потому что в основе каждого разумного предложения, каждого автоматического резюме или каждого активного помощника лежат личные данные, привычки, разговоры, решения. Google знает. А с Private AI Compute он предлагает решение, которое призвано сочетать мощность и защиту в одной

По мере того как организации внедряют ИИ-помощников и автономных агентов для оптимизации рабочих процессов и повышения эффективности, они могут невольно расширять поверхность атаки. ИИ-агенты, встроенные в ИТ-операции, процессы обслуживания клиентов или внутренние инструменты на основе больших языковых моделей, действуют от нашего имени, принимают решения, получают доступ к конфиденциальным данным и выполняют автоматизированные действия с машинной

Сектор инфраструктуры искусственного интеллекта находится на пути к беспрецедентному росту уже к 2030 году. Таким образом, в IDC прогнозируют, что объем инвестиций в 2029 году достигнет 758 миллиардов долларов.Чтобы получить представление об увеличении инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, которое произойдет до этого момента, упомянем, что во втором квартале 2025 года компании увеличили расходы на инфраструктуру вычислительного оборудования и систем хранения данных

Несколько дней назад группа исследователей из Microsoft объявила об открытии, которое стало неожиданностью как в секторе искусственного интеллекта, так и в секторе кибербезопасности: существование класс кибератак под названием «Утечка шепотом», способный определить предмет ваших разговоров. разговоры между пользователями и языковыми моделями — такими как ChatGPT или Gemini — даже если эти сообщения защищены шифрованием TLS.Обнаружение подразумевает не сбой в

Amazon и Perplexity вступили в битву, которая может иметь далеко идущие последствия для отрасли, поскольку в ней участвуют две передовые технологии, находящиеся в процессе расширения: агенты искусственного интеллекта и веб-браузеры, которые основывают свою работу на искусственном интеллекте.Последняя глава — это Amazon.com направила компании Perplexity жесткое письмо о прекращении и воздержании, в котором обвинила ее в нарушении условий обслуживания,

От изучения исследовательских идей до создания крупномасштабных программных систем и принятия обоснованных решений — большие модели рассуждений (LRM), которые генерируют пошаговые цепочки рассуждений между специальными тегами (например, … в моделях семейства DeepSeek и <|канал|>анализ<|сообщение|>…<|конец|> в моделях семейства GPT-OSS) быстро завоевали популярность. Их способность к логическому мышлению не только повышает интерпретируемость, но и позволяет проводить итеративную доработку, что делает LLM-модели высокоэффективными