DuckDuckGo придумал как выдавать поисковые результаты без ИИ-мусора
Поисковая система DuckDuckGo представила обновлённую и расширенную функцию фильтрации изображений, созданных с помощью искусственного интеллекта. Эта инновация оказалась особенно востребованной на фоне роста популярности нейросетей, способных генерировать визуальный контент высокого качества. Часто такие изображения трудно отличить от настоящих, и они массово появляются в поисковой выдаче по разным темам — от иллюстраций научных статей до развлекательных мемов и высокохудожественных работ.
Избавиться от ИИ-выдачи можно, но не везде. Изображение: The Verge
Как фильтруется ИИ-контент
Суть решения заключается в использовании специализироанных списков интернет-ресурсов, где регулярно публикуется контент, созданный ИИ. Подобные списки объединяют более тысячи доменов, среди которых немало популярных платформ, агрегационных сайтов и сервисов для публикации и распространения изображений, полученных с помощью генеративных моделей.
Для составления этих списков используются как открытые базы данных, так и источники, применяемые в популярных расширениях для браузера, предназначенных для блокировки рекламы — например, uBlock Origin и Huge AI Blocklist.
Не забывайте о нашем Дзен, где очень много всего интересного и познавательного!
Помимо автоматизированной работы со списками источников, DuckDuckGo регулярно обновляет механизм фильтрации, чтобы поддерживать его актуальность в условиях появления новых сервисов генерации изображений и площадок для их публикации. Тот факт, что полностью удалить ИИ-изображения из поиска невозможно, обусловлен постоянным развитием нейросетей и быстрой интеграцией таких работ в разные уголки интернет-пространства.
Однако внедрённая система позволяет уменьшить их количество в результатах поиска настолько, что традиционные фотографии, инфографика и рисунки ручной работы выходят на первый план даже по самым спорным запросам.
Этот поисковик не самый популярный, но многие им пользуются. Изображение: Android Police
Присоединяйтесь к нам в Telegram!
Как не получать ИИ-контент в выдаче поисковика
Для управления фильтрацией в DuckDuckGo предлагаются несколько вариантов. В интерфейсе поиска изображений реализовано специальное выпадающее меню — его можно найти прямо над результатами. Благодаря этому меню пользователь быстро и удобно может скрыть большую часть ИИ-изображений, не прерывая своей работы.
Альтернативный способ управления — редактирование параметров аккаунта через основное меню настроек DuckDuckGo. Добавленное удобство выражается и в том, что настройки остаются активными при повторных посещениях сервиса, если используется один и тот же профиль.
Если ищите что-то интересное на AliExpress, не проходите мимо Telegram-канала "Сундук Али-Бабы"!
Особого внимания заслуживает отдельная версия поисковика: noai.duckduckgo.com. На этом адресе пользователи получают интерфейс, полностью лишённый каких-либо функций, связанных с нейросетями и ИИ-генерацией. Речь не только о фильтрации изображений — отключены также автоматические краткие сводки по пользовательским запросам, которые обычно генерируются искусственным интеллектом на основе анализа материалов с разных сайтов.
Такая версия DuckDuckGo предназначена для тех, кто предпочитает органические результаты без вмешательства современных технологий генерации. Разработчики советуют добавить этот адрес в закладки, чтобы можно было с лёгкостью переходить к нему и минимизировать контакт с ИИ-продуктами при выполнении поисковых запросов. Это решение получило положительный отклик среди тех пользователей, кто переживает из-за роста количества синтетического контента в интернете.
Арахис — не орех: почему это важно знать аллергикам.
Внедрение новых функций осуществляется с акцентом на права и свободы пользователей. В DuckDuckGo подчёркивают, что любые внедряемые ИИ-технологии не должны ставить под угрозу приватность или анонимность. Особое внимание уделяется полезности функций и их опциональности. Пользователь сам решает, какому формату интерфейса отдать предпочтение — с возможностями ИИ или без них.
Такой подход разработчики считают основой современного доверия к поисковым сервисам, и подчеркивают, что забота о комфорте аудитории остаётся главным приоритетом на всех этапах развития платформы.
Qualcomm может приобрести ПК-процессорный бизнес у Intel
Qualcomm, признанный лидер в сфере мобильных процессоров, рассматривает возможность покупки некоторых подразделений компании Intel.
Особое внимание уделяется подразделению по разработке процессоров для персональных компьютеров, что позволит Qualcomm укрепить свои позиции на рынке вычислительных устройств.
Это решение особенно актуально в условиях текущих финансовых трудностей Intel, которая ищет способы оптимизации бизнес-процессов и повышения прибыльности, включая продажу непрофильных активов.
Почему Qualcomm заинтересовалась частью бизнеса Intel?
Хотя Qualcomm всегда была ориентирована на производство мобильных чипов, её внимание к рынку процессоров для ПК вызвано изменениями в отрасли. Несмотря на сокращение спроса на компьютеры, ожидается, что популяризация устройств с поддержкой искусственного интеллекта (ИИ) подстегнет новые продажи.
Intel уже адаптируется к новым вызовам, выпустив недавно чип Lunar Lake, предназначенный для улучшения производительности в приложениях на базе ИИ.
Однако, на фоне падения продаж в клиентском сегменте на 8% в прошлом году, финансовые результаты Intel ухудшились. В ответ на это компания была вынуждена сократить штат сотрудников на 15% и временно приостановить выплаты дивидендов, что подчеркивает её финансовую нестабильность.
Для Qualcomm приобретение части бизнеса Intel, связанного с ПК, представляется перспективным шагом, направленным на укрепление позиций на рынке.
Какие перспективы ждут Qualcomm?
На данный момент официальных предложений от Qualcomm не поступало, и детали возможной сделки остаются неясными.
Тем не менее, Qualcomm сохраняет интерес к активам Intel и активно рассматривает возможные варианты развития.
Покупка этого направления может стать ключевым шагом для выхода компании за пределы мобильного рынка и расширения продуктовой линейки за счет разработки ПК-процессоров и решений на базе ИИ. Этот ход может значительно усилить ее влияние в сфере технологий и сделать шаг вперед в сборке компьютера нового поколения.
8 лучших опенсорсных инструментов для ИИ-разработчиков
1. Weaviate
Weaviate — это AI-ориентированная база данных, которая позволяет хранить и обрабатывать высокоразмерные векторные данные. Она обеспечивает семантический поиск, не зависящий от точного совпадения запроса с документами, что позволяет находить релевантные результаты, даже если есть опечатки. Weaviate также поддерживает мультимодальный поиск по тексту, видео и изображениям, что делает её универсальным решением для ИИ-разработок.
2. Haystack
Haystack — это мощный фреймворк для создания ИИ-приложений, таких как чат-боты, семантический поиск и автоматизированные службы поддержки. Его технологическая агностика и гибкость позволяют легко интегрировать его с разными моделями и инструментами, а многофункциональность делает его отличным выбором для быстрого создания и развертывания решений.
3. vLLM
vLLM — это библиотека для быстрого развертывания и обслуживания языковых моделей. Она поддерживает работу на различных типах оборудования, включая GPU и TPU, и предлагает продвинутые возможности для квантования моделей и параллелизма тензоров. Это позволяет оптимизировать производительность при обработке большого количества запросов.
4. Taipy
Taipy — это фреймворк для быстрой разработки веб-приложений с использованием больших данных и ИИ. Он предназначен для специалистов по данным, которым не нужно углубляться в изучение сложных фронтенд-технологий. Разработка приложений с Taipy требует лишь знания Python, что ускоряет процесс создания и тестирования решений.
5. Phoenix
Phoenix — это платформа для мониторинга ИИ-приложений, которая помогает обнаруживать узкие места, анализировать производительность и отслеживать изменения в промптах и моделях. Этот инструмент особенно полезен для тестирования и оценки ИИ-систем, предоставляя разработчикам возможность тонкой настройки своих решений на основе полученных данных.
6. LangGraph
LangGraph — это библиотека для создания ИИ-агентов, которая выделяется своей способностью управлять процессом выполнения задач с возможностью вмешательства человека на любом этапе. Это делает систему управляемой и более безопасной, что особенно важно в критически важных приложениях, где автоматизация должна работать под контролем.
7. Airbyte
Airbyte — это платформа для построения ETL/ELT конвейеров. Она позволяет интегрировать данные из разных источников, включая базы данных и API, и перемещать их в хранилища или озера данных. Платформа поддерживает само- и облачный хостинг, что делает её гибким инструментом для обработки данных в масштабах.
8. AgentOps
AgentOps — это решение для разработки и мониторинга AI-агентов. Оно помогает интегрировать агенты в более сложные системы, такие как AutoGen и LangChain, а также обеспечивает инструментами для их оценки и тестирования. Это идеальный выбор для разработчиков, создающих автономные системы на базе искусственного интеллекта.
Эти инструменты позволят вам создавать более сложные и надежные ИИ-системы, независимо от сферы их применения.
Курс изучения PythonМожете пройти наш бесплатный курс по изучению Python
ИИ будет создавать новые игровые миры
С запуском нового инструмента разработчики онлайн-игр получат возможность просто указать, что именно они хотят создать. Например, достаточно будет ввести фразу «Создать гоночную трассу в пустыне», и искусственный интеллект тут же визуализирует задуманное. Это открывает перед пользователями возможность не только изменять уже созданные сцены, но и расширять их. Например, можно легко переключить день на ночь или заменить пустынный ландшафт на лесной.
Эта новая модель позволяет разработчикам формировать игровые окружения даже без глубоких знаний в 3D-визуализации. К примеру, если нужно создать гору, пользователи смогут выбрать из множества типов гор и изменять их внешний вид на лету, адаптируя мир под свои нужды.
Работа нового инструмента Roblox основана на «токенизации» 3D-блоков, из которых составлены миллионы игровых миров. Каждый из этих блоков обрабатывается как единица, имеющая числовое значение, которое определяет вероятность ее появления в определенной последовательности. Этот процесс очень похож на то, как большая языковая модель обрабатывает слова или их части.
При этом данных для обучения нейросети требуется значительно меньше, чем для обработки текста. Чтобы обучить свои модели, Roblox использует примеры из уже существующих игр. Сложность усугубляется тем, что моделирование проходит в трехмерном пространстве, где каждый объект должен быть точно расположен по координатам X, Y и Z.
Разработчики понимают, что недостаток моделей для обучения может привести к странным ситуациям, когда объекты располагаются в неожиданных местах. Например, вполне возможно увидеть дерево, выросшее посреди гоночной трассы. Чтобы решить эту проблему, Roblox планирует использовать вторую модель ИИ, которая будет обучена на более обширных 2D-данных для проверки результатов. Таким образом, пока один ИИ создает 3D-среду, 2D-модель преобразует ее в двухмерный формат и оценивает логичность полученного изображения. Если что-то не складывается, и возникает, скажем, кот с 12 руками, управляющий гоночной машиной, 3D-ИИ будет генерировать новый блок до тех пор, пока 2D-ИИ не даст «зеленый свет».
Roblox также намерен открыть исходный код своей 3D-модели для широкой аудитории, чтобы любой желающий мог модифицировать ее и использовать в своих целях. «Мы предоставляем открытый исходный код, что значит, что любой, включая наших конкурентов, сможет воспользоваться этой моделью», — рассказывает вице-президент по ИИ в Roblox, Анупам Сингх.
Roblox представляет собой онлайн-платформу для игр и создания контента, позволяя пользователям как разрабатывать свои собственные игры, так и наслаждаться творениями других. В некоторых источниках эту платформу называют метавселенной.
Кстати, нейросети уже научились воспроизводить человеческие эмоции, что особенно важно для работы колл-центров: спокойствие, радость, злость, грусть и удивление. Это новшество значительно улучшает взаимодействие компаний с клиентами, добавляя положительные эмоции в общение с чат-ботами и уменьшая количество пользователей, которые предпочитают общаться с операторами, а не с роботами.
NVIDIA понесла рекордные убытки: капитализация сократилась на $280 млрд за один день
Нельзя сказать, что для NVIDIA это просто неудачный день. Это крупнейшая потеря капитализации за сутки в истории любой корпорации, что само по себе становится знаковым событием.
Расследование и его последствия
Министерство юстиции США решило провести серьезное расследование в отношении деятельности NVIDIA, отправив компании повестку. Это решение связано с растущими подозрениями в антимонопольных нарушениях. Официальные лица полагают, что NVIDIA может препятствовать переходу на чипы других производителей и даже «наказывать» тех, кто не использует исключительно её продукцию.
Начало расследования стало реакцией на жалобы со стороны конкурентов, которые утверждают, что компания злоупотребляет своим доминирующим положением на рынке.
Реакция инвесторов и обвал акций
Эти события совпали с тем, что прогнозы NVIDIA на ближайший квартал не оправдали ожиданий аналитиков. Ухудшение ситуации, связанное с усилением расследования, подорвало доверие инвесторов, и акции компании упали на 9.5%, что стало причиной рекордной потери рыночной стоимости.
Несмотря на то что с начала года акции NVIDIA выросли на 141% благодаря бурному интересу к искусственному интеллекту, текущие события заставили многих пересмотреть свои прогнозы.
Что будет дальше?
Сейчас внимание всех сосредоточено на том, как NVIDIA ответит на новые вызовы. Если расследование выявит серьезные нарушения, это может повлечь за собой значительные штрафы и необходимость реструктуризации бизнеса. Для компании, стремящейся удержать лидерство в эпоху искусственного интеллекта, подобные потери могут стать серьезным ударом по её амбициям.
Искусственный интеллект – как автоматизировать рутинные задачи на работе?
В каждой компании, независимо от её сферы и специфики задач, есть рутинные процессы, которые сотрудники выполняют на автомате. Чаще всего это касается ручной обработки документов. Как отмечает Антон Хаймовский, руководитель продукта Content AI, у маркетологов такие задачи могут занимать около 20% рабочего времени, тогда как для сотрудников бухгалтерии, HR и отдела закупок это может занимать целый рабочий день. В этом смысле мы, похоже, не так уж и далеко ушли от эпохи, когда десятки машинисток вручную набирали документы на печатных машинках.
По данным исследования Processmaker, типичный офисный работник тратит до 50% рабочего времени на создание и обновление документов и около 10% на ручной ввод данных. Эти задачи часто требуют много времени и могут быть подвержены ошибкам из-за человеческого фактора.
Изменить эту ситуацию, избавив квалифицированных специалистов от рутинного труда и повысив общую эффективность бизнеса, может искусственный интеллект. ИИ выступает в качестве мощного инструмента, способного повысить конкурентоспособность компаний. Согласно Accenture, он может высвободить до 40% рабочего времени, автоматизируя рутинные процессы. Это позволяет не только улучшить текущие операции, но и получить ощутимое преимущество на рынке.
Как это работает?
Существует множество ИИ-технологий, которые помогают оптимизировать рутинные операции. Среди них особенно выделяются OCR (оптическое распознавание символов) и NLP (обработка естественного языка). OCR отвечает за автоматическое распознавание текста на сканах и изображениях, в то время как NLP помогает извлекать данные, классифицировать документы и проводить поиск с акцентом на смысл.
С распространением нейросетей, машинного обучения и больших языковых моделей появились новые возможности для автоматизации рутинных задач. Эти технологии позволяют настраивать системы OCR так, чтобы они постоянно улучшали свою точность на основе накопленного опыта. Методы глубинного обучения и машинного обучения используются для обнаружения и классификации объектов в документах, таких как штрихкоды, таблицы и колонтитулы.
Давайте рассмотрим несколько сценариев, которые уже доступны компаниям в России.
Распознавание и извлечение данных
Этот сценарий является одним из самых популярных и востребованных. Например, решения на базе технологий OCR, такие как ContentCapture от Content AI, могут быстро и точно распознавать текст и извлекать ключевые данные из счетов, договоров и других документов.
Классификация и маршрутизация документов
ИИ-решения на основе NLP способны автоматически классифицировать документы по их содержанию и определять, куда их следует направить — на согласование или дальнейшую обработку.
Саммари текста и нахождение ответов на запросы
Благодаря возможностям NLP технологии могут понимать информацию и выявлять смысловые сущности текста. Это позволяет получать краткое изложение материалов любого объема и находить конкретные сведения по запросам пользователей. Например, можно извлекать основные характеристики из договоров: стороны, предмет услуг, стоимость, сроки действия и ответственность участников.
Автоматическое создание и заполнение документов
ИИ может автоматически генерировать стандартные документы — договора, счета, отчеты — на основе заранее подготовленных шаблонов и заполнять их необходимыми данными из различных информационных систем.
Интеллектуальный поиск
С помощью технологий обработки естественного языка можно осуществлять поиск информации в разрозненных корпоративных источниках по смыслу запроса, а не только по точным совпадениям. Так работает решение Content AI Intelligent Search, позволяющее находить данные в любых форматах документов, включая PDF, jpeg, png и другие.
Автоматизация согласования и утверждения документов
Процесс согласования и утверждения документов также можно контролировать с помощью ИИ. Эти системы могут автоматически отслеживать статус документов, управлять процессом согласования и уведомлять ответственных сотрудников о необходимости подписания.
Анализ и проверка документов
Решения на основе ИИ могут анализировать документы на соответствие определенным стандартам и проверять их на наличие ошибок и несоответствий. В российском редакторе ContentReader PDF есть функция сравнения версий документов, которая помогает выявлять даже минимальные различия, включая лишние точки.
Обработка больших объемов документов и данных
ИИ способен обрабатывать большие объемы документов в кратчайшие сроки, что особенно полезно для компаний, работающих с постоянным потоком входящих и исходящих бумажных документов, которые необходимо оцифровать, или при анализе большого количества контрактов, договоров и актов.
Автоматизация юридической и финансовой отчетности
Решения с ИИ могут автоматизировать подготовку юридической и финансовой отчетности, извлекая данные из различных документов и формируя отчеты в соответствии с установленными стандартами и регламентами.
Вот это поворот!
Объединение различных ИИ-инструментов для автоматизации рутинных процессов в единую систему — это один из главных трендов как на международном, так и на российском рынке.
«Мы постепенно уходим от монофункциональных решений и движемся к созданию универсальных цифровых помощников, которые можно индивидуально настраивать для конкретных специалистов или подразделений, — отмечает Антон Хаймовский. — Такие решения смогут не только находить и извлекать информацию, но и обрабатывать её по различным сценариям, интегрируясь с другими корпоративными сервисами и даже принимая самостоятельные решения в определенных случаях. По такому пути идут все ключевые решения Content AI — платформа для интеллектуальной обработки информации ContentCapture, система для интеллектуального поиска Content AI Intelligent Search и редактор ContentReader PDF».
Развитие инструментов автоматизации рутинных бизнес-процессов меняет и степень влияния этой сферы на бизнес в целом. Если раньше основным приоритетом считали сокращение операционных затрат, то сейчас становится очевидным, что автоматизация работы с документами с помощью ИИ может существенно повысить выручку компании, ускоряя процессы, улучшая клиентский сервис и оптимизируя использование ресурсов.
Вот как это происходит:
- Ускорение бизнес-процессов. Автоматическое согласование документов, обработка счетов или оформление заказов позволяет значительно сократить время на завершение сделок, запуск новых проектов и вывод продуктов на рынок, что ведет к более быстрому получению доходов.
- Улучшение клиентского сервиса. ИИ-решения могут помочь компаниям оперативно и точно реагировать на запросы клиентов, обеспечивая быстрое оформление и обработку документов. Например, виртуальные ассистенты могут автоматически генерировать и отправлять клиентам договора или счета, что способствует увеличению удовлетворенности и лояльности потребителей, а следовательно, и объема продаж.
- Снижение ошибок и рисков. Способность ИИ анализировать документы на наличие ошибок и несоответствий напрямую влияет на финансовое благополучие компании. Раннее обнаружение неточностей позволяет избежать штрафов, судебных разбирательств и других проблем, что защищает прибыль.
- Оптимизация управления цепочками поставок. В компаниях, работающих с множеством поставщиков и контрактов, ИИ поможет оптимизировать управление цепочками поставок. Автоматизация обработки заказов, договоров и логистических документов улучшает управление запасами и сокращает издержки на хранение и транспортировку.
- Анализ данных и предиктивная аналитика. Автоматизированный анализ данных из документов открывает широкие возможности для поиска ценных инсайтов, которые помогут улучшить бизнес-стратегии. ИИ может анализировать контракты, выявляя тренды и предсказывая будущие потребности клиентов или изменения на рынке, что, в свою очередь, позволяет адаптироваться к изменениям и улучшать маркетинговые стратегии.
- Масштабирование бизнеса. Интеллектуальная автоматизация обеспечивает обработку большего количества документов без необходимости увеличивать численность сотрудников. Это особенно важно для компаний, планирующих выход на новые рынки. Масштабирование операций без значительных затрат позволяет увеличивать доходы, сохраняя или даже повышая рентабельность.
Google заподозрили в ущербе для тысяч компаний
Недавние результаты расследования вызвали серьезные опасения относительно действий Google, который, по предварительным данным, использует свои сервисы для продвижения собственных продуктов, нанося ущерб тысячам британских издателей и рекламодателей.
Согласно данным, предоставленным CMA, подавляющее большинство издателей и рекламодателей полагаются на рекламные технологические сервисы Google для участия в торгах и продажи рекламного пространства. Это создает ситуацию, в которой компания может использовать свое доминирующее положение, отдавая предпочтение собственным услугам и игнорируя предложения конкурентов. В итоге другие компании оказываются в невыгодном положении, неспособные эффективно конкурировать с этой мощной корпорацией.
Google не будет компенсировать за уязвимости
Расследование также показало, что Google использует свою рыночную силу для укрепления позиций своей рекламной биржи AdX, предоставляя ей значительные преимущества перед конкурентами. В частности, корпорация манипулирует ставками и предоставляет AdX эксклюзивный доступ к рекламодателям, создавая дополнительные препятствия для остальных участников рынка.
Как сайту попасть в ленту Google Discover
Параллельно с этим, аналогичные расследования проводятся Министерством юстиции США и Европейской комиссией. Эти разбирательства охватывают аналогичные обвинения в антиконкурентных практиках компании в сфере рекламных технологий.
Интересно, что ранее выяснили, что корпорация Apple на протяжении последних десяти лет поддерживала тесное сотрудничество с государственными органами различных стран, соглашаясь предоставлять информацию о пользователях. По данным, 82% запросов о раскрытии данных были одобрены. Несмотря на такое сотрудничество, Apple активно сообщала журналистам о новых методах защиты от шпионского ПО.
В США уже было установлено, что существует программа, способная прослушивать телефоны и другие устройства пользователей для дальнейшего показа рекламы. Разработали этот инструмент специалисты медиаконгломерата Cox Media Group (CMG), а клиентами выступали такие гиганты, как Google и Amazon. Более того, Google и её партнеры продавали смартфоны с предустановленным приложением, которое позволяло отслеживать действия пользователей.
США вводят новые экспортные ограничения на квантовые технологии и чипы
Соединенные Штаты Америки продолжают жесткую политику в сфере технологического экспорта, вводя новые ограничения на квантовые компьютеры, оборудование для производства полупроводников, технологии gate-all-around (GAA) и связанные с металлами и сплавами компоненты. Главная цель данных мер — предотвратить технологический прогресс в странах, представляющих угрозу национальной безопасности, среди которых выделяется Китай. Страны-союзники, такие как Япония и Нидерланды, могут рассчитывать на исключения, так как они уже приняли аналогичные меры. Вашингтон ожидает расширение этого списка.
На протяжении последних лет администрация Байдена последовательно ограничивает доступ Китая к передовым технологиям, особенно в области искусственного интеллекта. Опасения, что доступ к мощным полупроводникам может дать Пекину военное преимущество, побудили США предпринять такие шаги. В 2022 году уже были введены жесткие ограничения на экспорт полупроводников, а новые меры нацелены на координацию усилий с ключевыми союзниками. Вашингтон предлагает более гибкие условия для стран, готовых принять их правила, полагаясь на свое лидерство в научных исследованиях и технологических партнерствах.
Квантовые вычисления обещают революцию в области вычислительных технологий, обеспечивая скорости обработки данных в миллионы раз выше, чем у традиционных систем. США и Китай активно соревнуются за лидерство в этой области, и новые санкции призваны замедлить развитие китайских технологий. Однако пока неясно, как именно эти меры повлияют на китайские исследования, но доступ к критически важным ресурсам, безусловно, станет более затруднительным.
В то же время Соединенные Штаты планируют ввести ограничения на экспорт чипов с высокой пропускной способностью памяти (HBM), которые широко используются для ускорения обработки данных в искусственном интеллекте. Эти чипы, производимые SK Hynix, Micron и Samsung, играют ключевую роль в обучении ИИ. Ожидается, что новые меры затронут поставки HBM2 и более современных HBM3 и HBM3E, а также оборудование для их производства. Окончательное решение по этим ограничениям еще не принято, но их реализация может состояться в ближайшие месяцы.
Также рассматриваются ограничения на доступ Китая к современным полупроводниковым технологиям GAA, которые позволяют создавать более мощные чипы и активно внедряются такими компаниями, как Nvidia, Intel и AMD. Ограничив доступ Китая к GAA, США надеются затруднить разработку сложных систем для ИИ.
Почему у США не получается изолировать Россию в сфере микроэлектроники
Вашингтон активно призывает союзников, таких как Япония и Нидерланды, поддерживать введение новых ограничений. Однако Токио обеспокоен возможными экономическими последствиями ответных действий Китая, а Нидерланды защищают интересы своих технологических гигантов. Несмотря на это, обе страны уже приняли некоторые ограничения, согласующиеся с правилами США, введенными в 2022 году, хотя с важными отличиями, которые американцы стремятся устранить.
Новые ограничения также затронут корейских производителей, таких как SK Hynix и Samsung, которые занимают лидирующие позиции на рынке HBM. США уже предложили Южной Корее ввести меры, аналогичные американским, ограничивая поставки чипов и оборудования в Китай. Останется открытым вопрос, пойдет ли Сеул на этот шаг. На фоне растущей напряженности между Китаем и Тайванем важность полупроводниковой индустрии становится особенно актуальной.
Кроме того, США рассматривают ужесточение так называемого правила нулевого минимального порога «zero de-minimis», что позволит контролировать экспорт любых продуктов, содержащих американские технологии. Эти меры в первую очередь затронут американские компании, но союзники, такие как Япония и Нидерланды, могут получить исключения.
Китай, в свою очередь, резко раскритиковал новые ограничения, обвинив США в нарушении международных торговых норм. Пекин утверждает, что такие действия только подтолкнут китайские компании к большей независимости и развитию собственных технологий, таких как чипы Ascend AI от Huawei. Тем не менее, доступ к передовым компонентам остается ключевым для конкурентоспособности Китая в технологической гонке.
Китайское правительство давно решило, что стране необходимо стать самодостаточной, начав собственные разработки чипов памяти для систем искусственного интеллекта, даже если это займет годы.
С приближением президентских выборов в США администрация Байдена ускоряет введение новых ограничений. Неизвестно, насколько далеко готовы зайти США и их союзники, а также как отреагирует Китай на усиливающуюся технологическую конфронтацию.
Gmktec представила мини-ПК G6 с AMD Ryzen 3 5425U, WiFi 6E и 4 Тб хранилища
Китайская компания Gmktec анонсировала выход своего нового мини-ПК G6, который будет доступен в двух версиях: с SSD и без него. Этот компактный компьютер предлагает отличные характеристики и высокую производительность для различных задач.
Производительность и характеристики
Мини-ПК G6 работает на базе процессора AMD Ryzen 3 5425U, который отличается низким энергопотреблением в 35 Вт. Процессор имеет четыре ядра и восемь потоков, базовая частота составляет 2,7 ГГц, а в режиме Turbo Core может достигать 4,1 ГГц. В составе чипсета также присутствует шестиядерный графический процессор AMD Radeon, который обеспечивает отличную графику и производительность в играх и приложениях.
Для подключения к сети G6 оснащен модулем WiFi 6E и поддерживает Bluetooth 5.2, что обеспечивает высокоскоростную беспроводную связь. Устройство также оборудовано двумя слотами SO-DIMM для оперативной памяти DDR4, что позволяет увеличить ОЗУ до 64 Гб.
Хранилище и расширяемость
Что касается хранилища, G6 может поддерживать SSD объемом до 4 Тб, что дает возможность пользователям хранить значительное количество данных и программ. Кроме того, устройство включает в себя двухтурбинную систему охлаждения, которая обеспечивает стабильную работу даже при высоких нагрузках.
Подключение и размеры
Среди доступных разъемов – USB 3.2, USB 2.0, Type-C, HDMI 2.0 с поддержкой 4K на 60 Гц и DisplayPort, также с поддержкой 4K, но уже на 120 Гц. Это дает возможность подключать несколько мониторов и использовать G6 для мультимедийных задач.
Размеры устройства составляют 128,8 x 127 x 47,8 мм, а цвет — голубой титановый. В качестве операционной системы установлена Windows 11 Professional, что обеспечивает пользователям доступ к самым современным функциям и приложениям.
Новые горизонты от Acer
Стоит отметить, что на фоне этого анонса компания Acer также объявила о выходе на рынок портативных игровых устройств с новым Acer Nitro Blaze 7 (GN771). Этот продукт сочетает в себе передовые технологии и компактный дизайн, позволяя пользователям наслаждаться играми и развлечениями нового уровня, что добавляет конкуренции в сегмент мини-ПК.
SL Soft (ГК Softline) выпустила Robovoice 2.0 для создания ИИ-ботов на базе GPT и базы знаний
Обновленная платформа Robovoice 2.0 получила целый ряд новых функций, направленных на улучшение взаимодействия ботов с клиентами, что значительно повышает их конверсию и делает общение более естественным. Основная задача релиза – расширение каналов связи и повышение интеллектуальных возможностей виртуальных помощников. Разработка собственных программных продуктов, в том числе с использованием технологий искусственного интеллекта, является ключевым направлением роста компании ГК Softline.
Добавление генеративного ИИ в диалоги
В Robovoice 2.0 встроена интеграция с популярными GPT-моделями (LLM), благодаря чему боты могут самостоятельно формировать текст ответов на основе базы знаний компании.
Эта функция дополнила уже существующие возможности платформы, которая ранее предлагала инструменты для создания высококачественных ботов. Например, в предыдущих версиях были доступны диалоговый конструктор, нейросетевые решения и алгоритмы машинного обучения для распознавания естественной речи, технологии синтеза речи (TTS), а также real-time аналитика с наглядными дашбордами для мониторинга качества коммуникаций.
Новые функции позволяют включать в сценарии “умные блоки” с промтами – инструкциями, которые помогают ботам генерировать ответы, включая переменные, такие как имена, даты и другие данные. Используя технологии RAG (Retrieval Augmented Generation) и GPT, бот обращается к базе знаний, извлекает нужную информацию и формирует понятный, персонализированный ответ.
Такой подход позволяет не тратить время на создание сложных скриптов с множеством ветвлений, а также автоматически обновлять сценарии при изменении информации в базе данных. Бот самостоятельно решает, как вести разговор, ориентируясь на базу знаний и Tone of Voice, заложенный в промте.
В итоге общение с ботом становится более естественным, а запуск новых проектов – быстрым и простым, без необходимости погружаться в сложное программирование или корректировки.
Чат-боты и голосовые боты
Одной из ключевых новинок стало расширение возможностей взаимодействия через различные каналы. Robovoice 2.0 включает интеллектуальных чат-ботов для соцсетей, мессенджеров, а также виртуальных помощников для сайтов, корпоративных порталов и мобильных приложений.
Благодаря мультиканальной интеграции компании могут гибко поддерживать клиентов и сотрудников, а также реализовать стратегию каскадной рассылки для повышения конверсии и оптимизации затрат на коммуникацию.
Улучшение аналитических возможностей
Платформа также получила новый раздел “Диалоги”, который предлагает расширенные возможности отслеживания ключевых этапов беседы и бизнес-метрик. Встроенная система real-time аналитики позволяет детально отслеживать работу бота, анализировать результаты и на основе данных принимать решения о корректировке скриптов или улучшении сервиса.
Другие нововведения
Robovoice 2.0 поддерживает функцию «перебивания», что делает разговоры с ботом еще более естественными. Теперь бот способен прерывать свои реплики, если клиент начинает говорить, не дождавшись конца ответа.
Александр Павлов, управляющий директор Robovoice, отметил: «Robovoice – это мощный инструмент для управления взаимодействием с клиентами и сотрудниками. Мы постоянно совершенствуем платформу, чтобы пользователи могли с минимальным программированием или вовсе без него создавать эффективных голосовых и чат-ботов на базе ИИ».
Сборка компьютера может показаться менее сложной задачей по сравнению с созданием таких продвинутых ИИ-ботов, но она также требует внимания к деталям, особенно если речь идет об оптимизации взаимодействия между компонентами системы.
Популярные статьи
