📷 НБА планирует внедрить ИИ для автоматического определения аута
Национальная баскетбольная ассоциация (НБА) разрабатывает систему искусственного интеллекта для автоматического определения моментов, когда мяч покидает пределы площадки. Ожидается, что технология позволит сократить количество судейских ошибок и ускорить принятие решений в спорных эпизодах.
Система будет использовать компьютерное зрение и анализ видео в реальном времени для отслеживания положения мяча относительно линий разметки. В отличие от существующих систем повторов, ИИ сможет принимать решение мгновенно, без остановки игры на просмотр записи. Это особенно актуально для эпизодов, где человеческий глаз не успевает зафиксировать точный момент касания линии.
Внедрение подобной технологии — часть более широкой стратегии НБА по цифровизации судейства. Ранее лига уже тестировала автоматизированные системы для фиксации нарушений правил и отслеживания перемещений игроков. Если пилотный проект окажется успешным, ИИ может взять на себя часть функций судей на площадке, оставив за людьми контроль за общим ходом игры и дисциплинарные решения.
#AI #Tech #Sports #NBA #Cameras #Basketball
Национальная баскетбольная ассоциация (НБА) разрабатывает систему искусственного интеллекта для автоматического определения моментов, когда мяч покидает пределы площадки. Ожидается, что технология позволит сократить количество судейских ошибок и ускорить принятие решений в спорных эпизодах.
Система будет использовать компьютерное зрение и анализ видео в реальном времени для отслеживания положения мяча относительно линий разметки. В отличие от существующих систем повторов, ИИ сможет принимать решение мгновенно, без остановки игры на просмотр записи. Это особенно актуально для эпизодов, где человеческий глаз не успевает зафиксировать точный момент касания линии.
Внедрение подобной технологии — часть более широкой стратегии НБА по цифровизации судейства. Ранее лига уже тестировала автоматизированные системы для фиксации нарушений правил и отслеживания перемещений игроков. Если пилотный проект окажется успешным, ИИ может взять на себя часть функций судей на площадке, оставив за людьми контроль за общим ходом игры и дисциплинарные решения.
#AI #Tech #Sports #NBA #Cameras #Basketball
🔥1
Разработчики обещают автономные системы, которые сами бронируют билеты, следят за конкурентами и управляют закупками — без участия человека. Но реальность пока далека от идеала. Gartner прогнозирует, что более 40% проектов с AI-агентами будут отменены до конца 2027 года из-за высоких затрат, неясной бизнес-ценности и слабых механизмов контроля.
Проблема не в качестве моделей, а в инфраструктуре. Веб сопротивляется автоматизации: средний глобальный показатель «антиавтоматизационного трения» (CAPTCHA, rate limiting, фингерпринтинг) составляет всего 62,8 из 100, а структурированная интероперабельность данных — 60,3. Агенты не получают своевременных, машиночитаемых данных — ни из открытого веба, ни из корпоративных систем. Без реального времени (цены, запасы, обновления политик) агенты работают с «замороженной» версией мира.
Решение уже известно: как веб-краулеры и скраперы когда-то сделали интернет полезным, так и AI-агентам нужна инфраструктура сбора публичных данных в масштабе. Oxylabs готовит индекс Web Openness Index по 120 странам, показывающий разрыв между доступностью сайтов и их реальной пригодностью для автоматизации.
#AI #Agents #Systems #WebScraping #Data #Gartner
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
Стартап в сфере AI-безопасности привлек армию из 15 000 этичных хакеров для стресс-тестирования ведущих языковых моделей, включая Claude от Anthropic, GPT-5 от OpenAI и Gemini от Google. Цель проекта - выявить уязвимости и слабые места в системах безопасности до того, как ими смогут воспользоваться злоумышленники. Хакеры работают в рамках программы bug bounty, получая вознаграждение за найденные критические ошибки.
По данным компании, за время тестирования было обнаружено более 1000 уникальных уязвимостей, часть из которых позволяла обходить защитные фильтры моделей и получать доступ к конфиденциальной информации. Наиболее серьезные проблемы касались возможности генерации вредоносного кода и манипуляции выводами моделей. Разработчики уже устранили большинство найденных багов, но процесс постоянного тестирования продолжается.
Основатели стартапа отмечают, что традиционные методы проверки безопасности AI-систем недостаточно эффективны, так как модели постоянно обучаются и меняются. Привлечение большого числа независимых экспертов позволяет быстрее реагировать на новые угрозы. В планах компании - расширение программы на другие AI-продукты и увеличение числа хакеров до 50 000.
#Ai #CyberSecurity #PenTesting #Attacks #Hacking
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Sesame, ИИ-стартап основателей Oculus, запускает iOS-приложение
Стартап Sesame, основанный создателями Oculus, выпустил публичную бета-версию своего iOS-приложения. В отличие от традиционных чат-ботов вроде ChatGPT, Sesame делает ставку на естественный голосовой диалог: ИИ может говорить, одновременно выполняя параллельные поиски и корректируя ответы на лету — как человек, вспоминающий важную деталь.
В приложении доступны четыре агента — Maya, Miles, Simone и Charlie. У каждого уникальный голос, характер и память. Во время Research Preview версию Maya и Miles за первые недели опробовали более миллиона пользователей. На основе их отзывов Sesame добавила карточки с изображениями, режим текстового ввода, заметки для ключевых выводов, режим глубокого погружения и инкогнито для приватных бесед.
Приложение бесплатно и доступно в 39 странах, но при регистрации возможна очередь. Android-версия ожидается позже. В 2027 году Sesame планирует выпустить ИИ-очки, а агенты научатся не только рассуждать, но и выполнять действия за пользователя — именно поэтому они называются агентами, а не просто чат-ботами.
#Tech #Sesame #AI #iOS #Startup
Стартап Sesame, основанный создателями Oculus, выпустил публичную бета-версию своего iOS-приложения. В отличие от традиционных чат-ботов вроде ChatGPT, Sesame делает ставку на естественный голосовой диалог: ИИ может говорить, одновременно выполняя параллельные поиски и корректируя ответы на лету — как человек, вспоминающий важную деталь.
В приложении доступны четыре агента — Maya, Miles, Simone и Charlie. У каждого уникальный голос, характер и память. Во время Research Preview версию Maya и Miles за первые недели опробовали более миллиона пользователей. На основе их отзывов Sesame добавила карточки с изображениями, режим текстового ввода, заметки для ключевых выводов, режим глубокого погружения и инкогнито для приватных бесед.
Приложение бесплатно и доступно в 39 странах, но при регистрации возможна очередь. Android-версия ожидается позже. В 2027 году Sesame планирует выпустить ИИ-очки, а агенты научатся не только рассуждать, но и выполнять действия за пользователя — именно поэтому они называются агентами, а не просто чат-ботами.
#Tech #Sesame #AI #iOS #Startup
👏1
🧠 Код как мышление: новый обзор утверждает, что код — это то, как AI-агенты думают и действуют
Исследователи из University of Illinois Urbana-Champaign и Stanford представили обзорную работу, предлагающую переосмыслить природу AI-агентов. Их ключевой тезис: код — это не просто результат работы модели, а фундаментальная среда, в которой агенты рассуждают, действуют и взаимодействуют. Настоящим узким местом для автономных систем становится программный слой («harness»), окружающий модель.
Авторы называют этот слой «упряжью» (harness), которая включает инструменты, интерфейсы, песочницы, память, тестирование, границы разрешений, циклы выполнения и каналы обратной связи. Без этого LLM — просто статичная система. С ним модель превращается в рабочего агента, способного выполнять задачи на длинных горизонтах.
Обзор выделяет три уровня организации. Первый — код как мост между моделью и средой (Program-of-Thoughts, Chain of Code, Code as Policies). Второй — инфраструктура надежности: планирование, память, цикл «план-исполнение-верификация» с песочницами и контролем доступа. Третий — мультиагентная координация, где специализированные роли (менеджер, planner, кодер, рецензент, тестер) работают через общее кодовое пространство. Примеры — ChatDev, MetaGPT, а также Claude Code, который уже делегирует ревью PR-ов команде AI-агентов.
Авторы подчеркивают: само генерируемые артефакты (тестовые скрипты, утилиты, повторно используемые навыки) остаются недооцененными в исследованиях, хотя именно они определяют практическую эффективность агентов.
#Ai #Tech #Research #ThoughtProcess #LLM #Agents
Исследователи из University of Illinois Urbana-Champaign и Stanford представили обзорную работу, предлагающую переосмыслить природу AI-агентов. Их ключевой тезис: код — это не просто результат работы модели, а фундаментальная среда, в которой агенты рассуждают, действуют и взаимодействуют. Настоящим узким местом для автономных систем становится программный слой («harness»), окружающий модель.
Авторы называют этот слой «упряжью» (harness), которая включает инструменты, интерфейсы, песочницы, память, тестирование, границы разрешений, циклы выполнения и каналы обратной связи. Без этого LLM — просто статичная система. С ним модель превращается в рабочего агента, способного выполнять задачи на длинных горизонтах.
Обзор выделяет три уровня организации. Первый — код как мост между моделью и средой (Program-of-Thoughts, Chain of Code, Code as Policies). Второй — инфраструктура надежности: планирование, память, цикл «план-исполнение-верификация» с песочницами и контролем доступа. Третий — мультиагентная координация, где специализированные роли (менеджер, planner, кодер, рецензент, тестер) работают через общее кодовое пространство. Примеры — ChatDev, MetaGPT, а также Claude Code, который уже делегирует ревью PR-ов команде AI-агентов.
Авторы подчеркивают: само генерируемые артефакты (тестовые скрипты, утилиты, повторно используемые навыки) остаются недооцененными в исследованиях, хотя именно они определяют практическую эффективность агентов.
#Ai #Tech #Research #ThoughtProcess #LLM #Agents
🔥1
🧪 OpenAI запускает Rosalind Biodefense для защиты от биоугроз
OpenAI объявила о запуске инициативы Rosalind Biodefense, направленной на усиление биологической обороны с помощью передового ИИ. Программа предоставляет доверенным разработчикам доступ к модели GPT‑Rosalind — специализированному инструменту для исследований в области наук о жизни, созданному на базе frontier reasoning model.
В рамках инициативы OpenAI спонсирует доступ к GPT‑Rosalind и оказывает поддержку командам, создающим прикладные средства биозащиты: эпидемиологическое моделирование, системы раннего обнаружения угроз, скрининг ДНК-синтеза и меры неспецифической профилактики. Среди первых участников — организация Fourth Eon Biosecurity, разрабатывающая адаптивные системы скрининга для предотвращения опасных заказов биоматериалов.
Параллельно OpenAI расширяет доверенный доступ к GPT‑Rosalind для избранных правительственных партнёров США и союзников, работающих в сфере общественного здравоохранения и биозащиты. Компания подчёркивает, что меры являются частью стратегии «упреждающего преимущества защитников» — обеспечения, чтобы frontier AI оказывался в руках тех, кто предотвращает, выявляет и реагирует на биологические угрозы.
#AI #OpenAI #Rosalind #Security #BioDefense
OpenAI объявила о запуске инициативы Rosalind Biodefense, направленной на усиление биологической обороны с помощью передового ИИ. Программа предоставляет доверенным разработчикам доступ к модели GPT‑Rosalind — специализированному инструменту для исследований в области наук о жизни, созданному на базе frontier reasoning model.
В рамках инициативы OpenAI спонсирует доступ к GPT‑Rosalind и оказывает поддержку командам, создающим прикладные средства биозащиты: эпидемиологическое моделирование, системы раннего обнаружения угроз, скрининг ДНК-синтеза и меры неспецифической профилактики. Среди первых участников — организация Fourth Eon Biosecurity, разрабатывающая адаптивные системы скрининга для предотвращения опасных заказов биоматериалов.
Параллельно OpenAI расширяет доверенный доступ к GPT‑Rosalind для избранных правительственных партнёров США и союзников, работающих в сфере общественного здравоохранения и биозащиты. Компания подчёркивает, что меры являются частью стратегии «упреждающего преимущества защитников» — обеспечения, чтобы frontier AI оказывался в руках тех, кто предотвращает, выявляет и реагирует на биологические угрозы.
#AI #OpenAI #Rosalind #Security #BioDefense
🔥1
Журналист The Verge протестировал бета-версию Adobe Firefly AI Assistant — conversational AI-агента, который управляет приложениями Adobe вместо пользователя. Инструмент объясняет процесс редактирования «красиво», но результаты, по мнению автора, не впечатляют.
В отличие от генераторов изображений, которые создают картинку с нуля, Firefly Assistant выступает в роли «многофункционального посредника»: он берёт на себя рутинные операции в Photoshop и других программах Adobe, оставляя пользователю творческий контроль. ИИ подробно комментирует каждый шаг, но качество итоговой работы пока уступает ручному труду дизайнера.
По замыслу Adobe, ассистент должен снизить порог входа для новичков и ускорить работу профессионалов. Однако на практике бот пока напоминает старательного, но не слишком талантливого стажёра: он справляется с простыми задачами, но сложные креативные решения требуют доработки вручную.
#Tech #Adobe #Firefly #AI #Assistant #Media
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
👔 FLUX VTO: виртуальная примерка одежды в масштабе каталога
Black Forest Labs запустили FLUX VTO — модель виртуальной примерки, работающую за 4 секунды на одно изображение. Решение решает ключевые проблемы, годами мешавшие внедрению технологии в e-commerce: дрейф идентичности модели, искажение логотипов и текстуры одежды, а также высокую стоимость генерации.
В отличие от существующих систем, FLUX VTO сохраняет лицо, прическу и позу человека, а также корректно отображает принты, швы и фурнитуру. Модель поддерживает наложение до четырёх предметов одежды на одну модель, перенос образов между моделями и комбинирование слоёв (например, рубашка под курткой). Стоимость генерации ниже аналогов, что делает примерку экономически оправданной для тысяч SKU, а не для выборочных позиций.
FLUX VTO доступен публично через API и документацию. Для ускорения можно развернуть модель локально — время ответа сокращается до субсекундного. Встроенная модерация блокирует купальники, нижнее бельё и контент для взрослых. Пользователи могут загружать только свои фото или снимки с явного согласия изображённого лица.
#AI #FLUX #VTO #virtualfitting #ecommerce #AIpoweredclothing
Black Forest Labs запустили FLUX VTO — модель виртуальной примерки, работающую за 4 секунды на одно изображение. Решение решает ключевые проблемы, годами мешавшие внедрению технологии в e-commerce: дрейф идентичности модели, искажение логотипов и текстуры одежды, а также высокую стоимость генерации.
В отличие от существующих систем, FLUX VTO сохраняет лицо, прическу и позу человека, а также корректно отображает принты, швы и фурнитуру. Модель поддерживает наложение до четырёх предметов одежды на одну модель, перенос образов между моделями и комбинирование слоёв (например, рубашка под курткой). Стоимость генерации ниже аналогов, что делает примерку экономически оправданной для тысяч SKU, а не для выборочных позиций.
FLUX VTO доступен публично через API и документацию. Для ускорения можно развернуть модель локально — время ответа сокращается до субсекундного. Встроенная модерация блокирует купальники, нижнее бельё и контент для взрослых. Пользователи могут загружать только свои фото или снимки с явного согласия изображённого лица.
#AI #FLUX #VTO #virtualfitting #ecommerce #AIpoweredclothing
🔥1
Австралийская Комиссия по справедливому труду (Fair Work Commission) объявила о пересмотре своих процессов из-за резкого роста нагрузки — на 70% за три года. Одной из ключевых причин названо распространение генеративных AI-инструментов, которые позволяют подавать более длинные, сложные и зачастую неточные заявления.
С июля 2025 по апрель 2026 года комиссия получила 44 039 обращений — почти столько же, сколько за весь предыдущий рекордный год (44 075). Рост связывают с тем, что AI снижает порог входа: люди, которые раньше не стали бы подавать иск, теперь генерируют детальные заявления за минуты. В марте комиссия опубликовала проект правил, обязывающий раскрывать использование генеративного AI при подготовке документов. Во все формы будет добавлен раздел «Использование GenAI».
В ответ комиссия тестирует систему раннего неформального урегулирования споров и рассматривает внедрение AI-голосового агента для сортировки звонков. Ирония ситуации не ускользает от наблюдателей: трибунал, перегруженный AI-исками, вынужден использовать AI для управления потоком.
Аналогичная картина в Новой Зеландии: жильцы используют AI для подачи заявлений в Трибунал по аренде, создавая backlog. В одном случае AI помог арендатору потребовать $40 000 — трибунал присудил $80. Проблема в том, что AI генерирует убедительные, но юридически неверные аргументы, часто ссылаясь на законы других стран.
#AI #court #tenants
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
📖 Автор книги «Будущее правды» попался на использовании ИИ — и не смог это объяснить
Журналисты WIRED попросили автора нашумевшей книги о будущем истины объяснить, как именно он использовал искусственный интеллект при её написании. Разговор пошёл не по плану: писатель не смог внятно ответить на вопросы о конкретных инструментах, объёме сгенерированного текста и критериях проверки фактов.
В ходе интервью выяснилось, что автор применял ИИ для «структурирования аргументов» и «редактуры черновиков», но отказался раскрыть, какие именно модели использовал (ChatGPT, Claude или другие). На прямой вопрос, проверял ли он сгенерированные ИИ утверждения на достоверность, последовал уклончивый ответ: «Я доверяю технологии, но перепроверяю ключевые факты». При этом журналисты обнаружили в книге несколько отсылок к несуществующим исследованиям — классический «галлюцинации» языковых моделей.
Инцидент вызвал дискуссию в академических кругах: можно ли считать книгу о правде достоверной, если её автор не готов прозрачно отчитаться об использовании ИИ. Эксперты отмечают, что проблема не в самом применении нейросетей, а в отсутствии чётких стандартов раскрытия таких методов в научно-популярной литературе.
#AI #books #ethics
Журналисты WIRED попросили автора нашумевшей книги о будущем истины объяснить, как именно он использовал искусственный интеллект при её написании. Разговор пошёл не по плану: писатель не смог внятно ответить на вопросы о конкретных инструментах, объёме сгенерированного текста и критериях проверки фактов.
В ходе интервью выяснилось, что автор применял ИИ для «структурирования аргументов» и «редактуры черновиков», но отказался раскрыть, какие именно модели использовал (ChatGPT, Claude или другие). На прямой вопрос, проверял ли он сгенерированные ИИ утверждения на достоверность, последовал уклончивый ответ: «Я доверяю технологии, но перепроверяю ключевые факты». При этом журналисты обнаружили в книге несколько отсылок к несуществующим исследованиям — классический «галлюцинации» языковых моделей.
Инцидент вызвал дискуссию в академических кругах: можно ли считать книгу о правде достоверной, если её автор не готов прозрачно отчитаться об использовании ИИ. Эксперты отмечают, что проблема не в самом применении нейросетей, а в отсутствии чётких стандартов раскрытия таких методов в научно-популярной литературе.
#AI #books #ethics
👍1
YouTube внедряет автоматическую систему маркировки контента, созданного с помощью искусственного интеллекта. Платформа будет добавлять специальные метки к видео, которые были полностью или частично сгенерированы AI, чтобы повысить прозрачность для зрителей.
Новая система работает на основе алгоритмов обнаружения AI-контента. Однако, как отмечается, видео, которые являются анимированными, выглядят нереалистично или содержат лишь незначительные элементы AI-генерации, могут избежать автоматической маркировки. Это означает, что часть контента всё ещё сможет «скрывать» своё происхождение от системы.
Обновление является частью более широкой стратегии Google по борьбе с дезинформацией и повышению доверия к контенту на платформе. Ранее YouTube требовал от авторов самостоятельно указывать использование AI при загрузке видео, но теперь процесс частично автоматизирован. Ожидается, что нововведение затронет миллионы роликов и поможет зрителям лучше различать реальный и синтезированный контент.
#AI #YouTube #labeling #transparency #technology
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
💳 Visa инвестирует в Replit для развития агентных платежей
Visa объявила о нераскрытых инвестициях в AI-платформу для кодинга Replit. Компании изучают интеграцию платежных продуктов Visa в Replit, чтобы разработчики и создаваемые ими AI-агенты могли принимать платежи от клиентов напрямую, не покидая платформу.
Более 1000 сотрудников Visa уже используют Replit для прототипирования и разработки. В рамках партнерства стороны тестируют интеграцию Visa Intelligent Commerce и Trusted Agent Protocol — системы, позволяющей AI-агентам безопасно идентифицировать себя для верификации платежей. Все проекты находятся на стадии изучения, совместные продукты пока не анонсированы.
Инвестиция отражает гонку за создание инфраструктуры для "агентных платежей", где AI-агенты покупают и продают от имени пользователей. Robinhood уже позволяет агентам торговать акциями, а Google тестирует агентов для шопинга. Replit также запускает self-serve enterprise-доступ: компании могут заключать контракты до $200 000 без общения с продажниками, получая SSO, аудит-логи и расширенные разрешения.
"Наш enterprise-трекшн растет, а приход Visa подтверждает миссию — сделать кодинг доступным каждому в безопасной форме", — заявил CEO Replit Amjad Masad. Напомним, в марте Replit привлек $400 млн при оценке $9 млрд, утроив ее за полгода.
#Business #Ai #Visa #Replit #Payment
Visa объявила о нераскрытых инвестициях в AI-платформу для кодинга Replit. Компании изучают интеграцию платежных продуктов Visa в Replit, чтобы разработчики и создаваемые ими AI-агенты могли принимать платежи от клиентов напрямую, не покидая платформу.
Более 1000 сотрудников Visa уже используют Replit для прототипирования и разработки. В рамках партнерства стороны тестируют интеграцию Visa Intelligent Commerce и Trusted Agent Protocol — системы, позволяющей AI-агентам безопасно идентифицировать себя для верификации платежей. Все проекты находятся на стадии изучения, совместные продукты пока не анонсированы.
Инвестиция отражает гонку за создание инфраструктуры для "агентных платежей", где AI-агенты покупают и продают от имени пользователей. Robinhood уже позволяет агентам торговать акциями, а Google тестирует агентов для шопинга. Replit также запускает self-serve enterprise-доступ: компании могут заключать контракты до $200 000 без общения с продажниками, получая SSO, аудит-логи и расширенные разрешения.
"Наш enterprise-трекшн растет, а приход Visa подтверждает миссию — сделать кодинг доступным каждому в безопасной форме", — заявил CEO Replit Amjad Masad. Напомним, в марте Replit привлек $400 млн при оценке $9 млрд, утроив ее за полгода.
#Business #Ai #Visa #Replit #Payment
👏1
Основатель Box Аарон Леви ввёл термин «AI psychosis» — ситуация, когда руководители, принимающие решения о замене сотрудников ИИ, меньше всего понимают, чем на самом деле занимаются эти сотрудники. По его словам, это приводит к массовым увольнениям под флагом автоматизации, хотя реальная ценность ИИ в конкретных задачах часто переоценена.
Яркий пример — ClickUp, недавно сокративший 22% штата в пользу AI-агентов. В 2026 году объём tech-увольнений уже почти сравнялся с показателями всего 2025 года. Леви предупреждает: компании впадают в «AI-зависимость», заменяя людей там, где ИИ пока объективно не справляется, — особенно в задачах, требующих контекста, креативности и понимания бизнес-процессов.
Эксперты отмечают, что гонка за внедрением ИИ любой ценой ведёт к потере экспертизы внутри компаний и росту числа ошибок, которые потом приходится исправлять вручную. Вопрос не в том, заменит ли ИИ людей, а в том, когда компании осознают, что дешёвая автоматизация обходится дороже качественного труда.
#AI #Box #ClickUp #Firing #Automatization #Business
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Стартап по обучению ИИ Shift предложил жителям Нью-Йорка бесплатную уборку квартир — в обмен на видеосъемку процесса. Компания планирует расшириться на другие города, включая Лондон. Взамен клиенты получают чистый дом, а Shift — бесценные данные для тренировки роботов.
Идея проста: роботы должны научиться мыть посуду, протирать столешницы, мыть полы и вытирать пыль. Но для этого нужны реальные видео бытового труда — миллионы часов записей, которые невозможно синтезировать. Shift собирает именно такой контент: камеры фиксируют каждое движение уборщика, чтобы нейросети могли понять последовательность действий и взаимодействие с предметами.
Проблема в том, что домашние задачи хаотичны и разнообразны — в отличие от заводских операций. Именно поэтому робототехнические компании готовы платить за «сырые» данные. Shift — лишь один из примеров: аналогичные программы запускают Figure AI, Tesla Optimus и другие разработчики бытовых роботов. Рынок данных для робототехники оценивается в миллиарды долларов, и сбор через «бесплатные услуги» становится новой нормой.
#Tech #Business #Ai #Robotics #HouseKeeping #Shift
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
NVIDIA представила DynoSim — дискретно-событийный симулятор стека инференса Dynamo, работающий на уровне forward-pass. Инструмент позволяет моделировать тысячи конфигураций развертывания LLM без затрат GPU-времени.
Современный LLM-сервинг сложен в настройке: выбор бэкенда, tensor-parallel, split prefill/decode, количество воркеров, планировщик, политика роутинга, KV-кэш, автоскейлинг — все эти параметры взаимосвязаны. DynoSim решает проблему комбинаторного взрыва, заменяя дорогие эксперименты на реальном железе быстрой симуляцией.
Архитектура DynoSim композиционна: replay-драйвер подает нагрузку из трейсов, симуляция одного engine учитывает поведение планировщика (vLLM с waiting/running scheduler или SGLang с radix-cache), а multi-engine симуляция добавляет роутинг, распределенное кэширование и решения Planner. Все компоненты работают на единой виртуальной временной шкале.
Производительность впечатляет: на Apple M4 MacBook Air однопоточная Rust-реализация воспроизвела полный трейс Mooncake (23 608 запросов) с 8 round-robin воркерами за 2.41 секунды wall time при симулированном окне в 60.1 минуты — ускорение в ~1500x.
DynoSim позволяет строить Парето-фронтир для заданной нагрузки на существующем оборудовании, а также тестировать алгоритмические изменения: новые cost-функции для Router, эвристики Planner или политики кэширования. Результат — simulate-then-verify цикл вместо exhaustive поиска на GPU.
#Tech #AI #NVIDIA #DynoSim #LLM #Optimization
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
❌ Разработчики отказываются работать без ИИ — и это может аукнуться
Исследователи обнаружили, что в 2026 году невозможно оторвать разработчиков от AI-инструментов для кодинга. Однако, хотя ИИ помогает писать код быстрее, качество этого кода вызывает серьёзные вопросы.
Лаборатория METR в феврале 2026 года опубликовала неожиданное открытие: большинство разработчиков отказываются работать без ИИ даже в рамках ограниченных задач. При попытке повторить эксперимент 2025 года, где измерялась продуктивность с ИИ и без, участники просто не согласились участвовать — «потому что не хотят работать без AI». Вместо этого METR провёл опрос, где сотрудники сами оценили, что ИИ делает их вдвое ценнее для компаний.
Однако реальность сложнее. Тренд 2026 года — «tokenmaxxing», когда продуктивность меряют количеством потраченных токенов, — уже сходит на нет. Amazon закрыла внутреннюю таблицу лидеров Kirorank после того, как сотрудники накручивали показатели, бездумно используя AI-агентов и раздувая расходы. Uber потратил годовой AI-бюджет за четыре месяца без измеримого роста продуктивности.
Исследования показывают, что AI-код создаёт больше проблем с поддержкой. Анализ CodeRabbit выявил, что ИИ генерирует в 1,7 раза больше проблем, чем человеческий код. Учёные из Singapore Management University предупреждают: «AI-сгенерированный код может вводить долгосрочные затраты на поддержку в реальные программные проекты».
Решение? Создатель Devin Скотт Ву признаёт, что его AI-агент пока работает на уровне junior/mid-разработчика.
#AI #Development #Tech #Agents #LLM
Исследователи обнаружили, что в 2026 году невозможно оторвать разработчиков от AI-инструментов для кодинга. Однако, хотя ИИ помогает писать код быстрее, качество этого кода вызывает серьёзные вопросы.
Лаборатория METR в феврале 2026 года опубликовала неожиданное открытие: большинство разработчиков отказываются работать без ИИ даже в рамках ограниченных задач. При попытке повторить эксперимент 2025 года, где измерялась продуктивность с ИИ и без, участники просто не согласились участвовать — «потому что не хотят работать без AI». Вместо этого METR провёл опрос, где сотрудники сами оценили, что ИИ делает их вдвое ценнее для компаний.
Однако реальность сложнее. Тренд 2026 года — «tokenmaxxing», когда продуктивность меряют количеством потраченных токенов, — уже сходит на нет. Amazon закрыла внутреннюю таблицу лидеров Kirorank после того, как сотрудники накручивали показатели, бездумно используя AI-агентов и раздувая расходы. Uber потратил годовой AI-бюджет за четыре месяца без измеримого роста продуктивности.
Исследования показывают, что AI-код создаёт больше проблем с поддержкой. Анализ CodeRabbit выявил, что ИИ генерирует в 1,7 раза больше проблем, чем человеческий код. Учёные из Singapore Management University предупреждают: «AI-сгенерированный код может вводить долгосрочные затраты на поддержку в реальные программные проекты».
Решение? Создатель Devin Скотт Ву признаёт, что его AI-агент пока работает на уровне junior/mid-разработчика.
#AI #Development #Tech #Agents #LLM
🔥1
🎙 Together AI представила самый быстрый стек распознавания речи в мире
Компания Together AI опубликовала технический разбор своей ASR-системы, которая, по данным Artificial Analysis, обеспечивает самую низкую задержку среди всех решений для преобразования речи в текст. Система обрабатывает до 20 часов аудио менее чем за 10 секунд на модели NVIDIA Parakeet-TDT 0.6B v3.
Ключевая инновация — полная оптимизация всего пайплайна, а не только GPU-вычислений. Инженеры применили многопрофильные движки TensorRT для разных длин аудио (от 200 мс до 30 секунд), что устранило потери производительности при обработке коротких фрагментов через паддинг. Второй прорыв — вынос CPU из цикла декодера: условные CUDA graph-узлы позволили выполнять ветвление (проверка на BLANK-токен) прямо на GPU, ускорив декодер в 2-3 раза.
Третье улучшение — устранение лишних копирований аудиоданных на CPU-стороне. Вместо стандартного пути с многократным копированием байтов Together AI внедрила evented I/O и shared memory, что сократило накладные расходы на предобработку (декодирование контейнера, ресемплинг, VAD, сегментацию). Дополнительно решена проблема сборки мусора Python, которая вносила недетерминированные задержки.
#Tech #AI #ASR #VoiceRecognition #TogetherAI #TensorRT #CUDA
Компания Together AI опубликовала технический разбор своей ASR-системы, которая, по данным Artificial Analysis, обеспечивает самую низкую задержку среди всех решений для преобразования речи в текст. Система обрабатывает до 20 часов аудио менее чем за 10 секунд на модели NVIDIA Parakeet-TDT 0.6B v3.
Ключевая инновация — полная оптимизация всего пайплайна, а не только GPU-вычислений. Инженеры применили многопрофильные движки TensorRT для разных длин аудио (от 200 мс до 30 секунд), что устранило потери производительности при обработке коротких фрагментов через паддинг. Второй прорыв — вынос CPU из цикла декодера: условные CUDA graph-узлы позволили выполнять ветвление (проверка на BLANK-токен) прямо на GPU, ускорив декодер в 2-3 раза.
Третье улучшение — устранение лишних копирований аудиоданных на CPU-стороне. Вместо стандартного пути с многократным копированием байтов Together AI внедрила evented I/O и shared memory, что сократило накладные расходы на предобработку (декодирование контейнера, ресемплинг, VAD, сегментацию). Дополнительно решена проблема сборки мусора Python, которая вносила недетерминированные задержки.
#Tech #AI #ASR #VoiceRecognition #TogetherAI #TensorRT #CUDA
🔥1💯1
Krea AI объявила о крупном обновлении Moodboard Gallery для Krea 2. В галерею добавлены тысячи новых мудбордов, которые можно использовать как референсы для генерации изображений. Главная цель — ускорить поиск стиля и сократить время на подготовку перед началом работы.
Вместе с расширением каталога команда представила предварительную версию двух новых режимов выбора: Random и Auto. Режим Random случайным образом подбирает мудборд, когда нужно быстро получить неожиданное направление. Auto автоматически выбирает мудборды на основе контекста текущей генерации. Оба режима пока находятся в стадии превью и будут дорабатываться по мере сбора обратной связи от пользователей.
Мудборды в Krea 2 — один из самых быстрых способов задать визуальное направление. Расширение галереи и автоматизация подбора референсов позволяют быстрее выйти на сильную стартовую точку, особенно на этапе поиска идей. Обновление уже доступно в приложении Krea.
#Ai #KreaAI #Media #ImageGen #MoodBoard
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
На Robotics Summit & Expo компания QNX (подразделение BlackBerry) представила отчет «Inside the Robot: Architecture Benchmark Report», основанный на опросе 1000 разработчиков. Главный вывод: 27% респондентов назвали программную архитектуру и интеграцию основным тормозом инноваций, тогда как на аппаратные ограничения указали лишь 16%.
С ростом числа роботов, работающих бок о бок с людьми (83% респондентов уже имеют такие системы), требования к детерминированности и безопасности резко возросли. 95% разработчиков заявили, что работа в реальном времени критична для их систем, однако 91% по-прежнему используют общецелевые ОС (GPOS), не предназначенные для safety-critical задач.
В ближайшие 3-5 лет 85% опрошенных ожидают роста роли ПО. Ключевые направления инвестиций: AI-принятие решений (51%), кибербезопасность (51%), ОС и ПО реального времени (37%). По словам вице-президента QNX Джима Хирша, проблемы интеграции, сертификации и безопасности решаемы — но требуют пересмотра архитектурных основ.
#Tech #Ai #QNX #Robotics #Security
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) выступил с инициативой создания единого базового стандарта производительности для человекоподобных роботов (humanoid robots). Предложенный бенчмарк призван унифицировать методики тестирования и сравнения антропоморфных машин, что критически важно для их безопасного внедрения в промышленность и сервисные сектора.
Стандарт включает набор контрольных испытаний, оценивающих ключевые параметры: устойчивость при ходьбе, точность манипуляций, энергоэффективность и время автономной работы. NIST подчёркивает, что без единой метрики невозможно объективно сравнивать разработки разных компаний — от Tesla Optimus до Figure 02. Бенчмарк также учитывает сценарии взаимодействия человека и робота, включая безопасные остановки и реакцию на внештатные ситуации.
Для разработчиков это означает появление чётких критериев, которым должны соответствовать коммерческие гуманоиды. Ожидается, что стандарт ускорит сертификацию роботов для работы на заводах и складах, а также снизит регуляторные барьеры. NIST планирует открыть публичное обсуждение документа до конца 2026 года.
#Tech #AI #NIST #HumanoidRobots #Robotics #Standarts #Benchmark
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1