Автор: Milyutin

  • Google Gemini: новые инструменты для учёбы

    Google Gemini: новые инструменты для учёбы

    Google в среду анонсировала множество новых инструментов для обучения в Поиске и Gemini, включая интерактивные визуальные элементы, созданные с помощью ИИ, 3D-симуляции, специальный студенческий центр, индивидуальные практические тесты и многое другое.

    Запуск новых функций обучения знаменует собой последнюю попытку Google сделать из Gemini того ИИ-помощника, к которому студенты обращаются во время обучения, поскольку она конкурирует с такими компаниями, как OpenAI, и образовательными стартапами, такими как Knowt и Gauth, которые также предлагают свои собственные инструменты для обучения и практики.

    В Поиске студенты теперь могут создавать собственные инструменты и симуляции, которые помогут им разобраться в сложных темах. Например, если студент изучает уровни pH, он может выполнить поиск по запросу «шкала pH» и получить интерактивную визуализацию в обзоре ИИ, которая упростит понимание основ.

    Чтобы пойти ещё дальше, они могут задать дополнительный вопрос по более специализированной теме, например, построить график цитрусовых на шкале pH, и режим ИИ в Поиске создаст интерактивный опыт, адаптированный к вопросу.

    Изображение предоставлено: Google

    Теперь пользователи могут получать индивидуальные практические тесты прямо в Поиске по любому предмету, включая естественные науки, математику, гуманитарные науки, иностранные языки и многое другое. Например, пользователи могут ввести запрос вроде: «Создай тест с наиболее часто проверяемыми словами из словарного запаса, чтобы помочь мне подготовиться к SAT», и Поиск создаст интерактивный тест.

    В ближайшие недели в Поиске появится новый интерактивный обучающий опыт, который поможет студентам решать задачи. Они могут нажать на значок камеры «Lens» в приложении Google, а затем загрузить фотографию того, над чем они работают, чтобы ИИ объяснил концепцию, определил потенциальные ошибки и дал указания, если они застряли.

    Кроме того, теперь студенты могут попросить Поиск создать учебные документы на основе загруженных ими файлов, включая PDF-файлы, документы, слайды и многое другое. Например, они могут загрузить фотографию своих рукописных заметок вместе со слайдами лекций, чтобы получить одностраничный документ с ключевыми понятиями.

    Изображение предоставлено: Google

    Что касается новых функций Gemini, Google запускает функцию, которая позволяет студентам запускать многоэтапные исследовательские отчёты в Gemini Live, а затем обсуждать результаты в разговорном формате.

    Пользователи могут попросить Gemini исследовать тему, а затем закрыть чат или заняться другими делами, пока система работает в фоновом режиме. Они получат уведомление, когда отчёт будет готов, и затем смогут обсудить результаты или задать дополнительные вопросы, используя свой голос.

    Технический гигант также объявил, что Gemini теперь может генерировать функциональные 3D-симуляции, чтобы помочь пользователям лучше понять темы, поскольку ответы теперь будут включать таблицы, сетки и симуляции, созданные специально для запроса. Например, если вы введёте запрос вроде «покажи мне, как работает ДНК в 3D», вы сможете интерактивно поворачивать и масштабировать 3D-структуру ДНК.

    Google также запускает специальный хаб в приложении Gemini, который объединяет все учебные инструменты в одном месте. Пользователи смогут заводить учебный блокнот, создавать карточки, проходить практические тесты и многое другое в рамках хаба.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Общественное недовольство ИИ: кризис доверия

    Общественное недовольство ИИ: кризис доверия

    Несмотря на технологический прогресс, репутация ИИ в реальном мире ухудшается. В среду Axios сообщило, что Национальный комитет Республиканской партии по сенату направил меморандум ведущим компаниям в сфере ИИ с предупреждением о том, что американские центры обработки данных наносят ущерб шансам партии на ключевых выборах в Огайо. В то же время Pew Research опубликовал исследование, согласно которому беспокойство американцев по поводу ИИ растёт — 52% заявили, что они «больше обеспокоены, чем воодушевлены» расширением использования ИИ в повседневной жизни, по сравнению с 37% в 2021 году.

    Изображение предоставлено: Pew Research

    Недавний опрос CNBC среди лиц в возрасте от 18 до 34 лет показал, что большинство респондентов, которым были представлены имена девяти ведущих лидеров в индустрии ИИ, заявили, что не доверяют этим людям в плане «действий ответственно», когда речь заходит об ИИ. Опрос Economist/YouGov в мае показал, что более 70% американцев считают, что ИИ развивается слишком быстро. Список можно продолжить.

    Изображение предоставлено: YouGov

    Всё это недовольство начинает отражаться на балансах. На этой неделе The Wall Street Journal сообщила, что технологические компании столкнулись с кризисом в сфере связей с общественностью из-за своих планов по строительству центров обработки данных ИИ по всей территории США, что заставило их согласиться на улучшение условий сделок — предоставление гарантий трудоустройства, инвестиций в чистую воду и других местных льгот. (В одном случае это даже включало бонусы в размере 50 000 долларов для учителей в приходе Луизианы.)

    Основная мысль, проходящая через эти истории, заключается в том, что потребители не видят, как ИИ улучшает их жизнь, но при этом их всё равно просят нести расходы. Для отрасли, которая привлекла сотни миллиардов долларов, обещая неизбежность ИИ, такое ухудшение настроений общественности становится не просто проблемой в сфере связей с общественностью, а бизнес-проблемой, и лидеры отрасли начинают это замечать.

    Сегодня многие потребители думают об ИИ в более узких терминах, например, как об ИИ-чатах или опыте поиска с помощью ИИ (например, в ныне преобразованном с помощью ИИ Google). Они видят, как функции ИИ проникают в их повседневные продукты, от электронной почты до телевизоров, хотят они этого или нет. Они рассматривают ИИ как инструмент, который помогает детям списывать в школе, в том числе на уровне колледжа, поднимая вопросы о ценности диплома. Они слышат, что ИИ-боты обучаются на массивах чужой интеллектуальной собственности, чтобы ИИ можно было использовать для создания произведений искусства, видео, музыки и текстов — вещей, которые исторически были результатом работы человека.

    Изображение предоставлено: Smith Collection/Gado / Getty Images

    Неудивительно, что ИИ, похоже, сталкивается с большей негативной реакцией потребителей, чем другие преобразующие технологии, такие как iPhone, персональный компьютер или даже сам интернет на аналогичных этапах внедрения.

    Тем не менее, всё ещё есть те, кто удивлён реакцией потребителей. Они предполагали, что внедрение ИИ приведёт к его принятию, и его повсеместность в конечном итоге заставит потребителей положительно относиться к технологии, поскольку она станет частью подавляющего большинства технологических продуктов и услуг.

    Вместо этого тенденции потребления указывают в противоположном направлении. Молодёжь, в частности, проявляет интерес к ретро-технологиям, начиная от простых телефонов и заканчивая фотоаппаратами, кассетными деками и CD-плеерами. Классические iPod без ИИ и алгоритмов продаются за большие деньги на eBay. Так называемые «хобби бабушек», такие как квилтинг, вязание, пазлы, карты и игры вроде маджонга, внезапно стали повсюду. Личные встречи и мероприятия, например, беговые клубы, побеждают онлайн-знакомства.

    Яркие кассеты жёлтого, розового, зелёного, синего и оранжевого цветов, сложенные вместе, создают ностальгический ретро-фон. Изображение предоставлено: Javier Zayas Photography / Getty Images

    Некоторые в Силиконовой долине могут подумать, что это связано с проблемой подачи информации: возможно, руководителям нужно лучше объяснять потребителям ИИ, чтобы люди могли в полной мере понять его преимущества.

    Однако реальность может заключаться в том, что потребители достаточно хорошо понимают искусственный интеллект, но не считают, что компромиссы того стоят. Когда предлагаемые преимущества — это не автоматизированные рабочие места с повышенной оплатой и сокращённой рабочей неделей, а угроза потери работы в сочетании с функциями искусственного интеллекта, которые потребители находят гораздо менее привлекательными — такими как, например, краткие обзоры веб-страниц или «болтливые» телевизоры, — этот скептицизм усиливается.

    Есть в отрасли люди, которые это осознают.

    В недавнем подкасте генеральный директор Airbnb Брайан Чески признал, что негативная реакция на искусственный интеллект реальна и во многом связана с тем, что отрасль не выпускает продукты, которые нравятся «обычным людям».

    «Я думаю, что отчасти это проблема нарратива, мы неправильно говорим об искусственном интеллекте, — сказал Чески. — Но отчасти нам нужно разрабатывать больше продуктов, которые обычные люди смогут использовать и говорить: „Мне нравится искусственный интеллект, потому что искусственный интеллект позволяет мне иметь врача по требованию, а я не могу этого себе позволить. Я не могу себе этого позволить“. И поэтому я думаю, что нам нужно больше обычных вещей».

    2/2 Во-вторых, о сообщениях, связанных с искусственным интеллектом. Я не согласен с тем, что мои сообщения были непропорционально негативными. На самом деле они были примерно сбалансированы между рисками и выгодами: я написал по одному крупному эссе о каждом, и даже в интервью, где я обсуждаю риски, я… — Дарио Амодеи (@DarioAmodei) 15 августа 2026 года

    Даже генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи, один из самых видных лидеров отрасли, на этой неделе в своём посте в X признал, что негативное общественное восприятие искусственного интеллекта — это «большая проблема», которая по сути является «кризисом доверия». Он сказал, что люди не доверяют компаниям, правительствам или технологической отрасли, поскольку подозревают, что «мы придумываем какой-то новый способ их обмануть».

    По его словам, решение заключается в том, чтобы выполнить обещания искусственного интеллекта — например, в лечении рака.

    «Я думаю, что самая точная критика в адрес компаний, занимающихся искусственным интеллектом, включая Anthropic, заключается в том, что мы ещё не выполнили свои большие обещания принести пользу миру. Это полностью наша вина», — отметил он.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Как Silicon Data меняет рынок аренды GPU

    Как Silicon Data меняет рынок аренды GPU

    Загрузка плеера…

    Развитие искусственного интеллекта (ИИ) не собирается замедляться, и сотни миллиардов долларов в год вкладываются в дата-центры и графические процессоры (GPU). Вычисления стали крупнейшей статьей расходов для всех, кто создает продукты на основе ИИ. Однако, несмотря на такие траты, до сих пор нет простого способа определить цену вычислений или для компаний застраховаться от изменений цен.

    Silicon Data только что привлекла 30 миллионов долларов в рамках серии A, чтобы изменить ситуацию. Стартап стремится стать эталоном цен на аренду GPU и индексом, с которым будет рассчитываться фьючерсный контракт на Уолл-стрит. Компания планирует запустить торги фьючерсами на вычисления на CME 5 октября, при условии одобрения регулирующих органов.

    В этом выпуске подкаста Equity от TechCrunch Ребекка Беллана беседует со Стивом Хау, руководителем отдела исследований в Silicon Data, чтобы обсудить состояние развития ИИ и почему данные рассказывают другую историю, отличную от мрачных заголовков о обесценивании чипов и остановках в работе дата-центров.

    Подписывайтесь на Equity на YouTube, в Apple Podcasts, Overcast, Spotify и других платформах. Вы также можете следить за Equity в X и Threads по адресу @EquityPod.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • TerraPower строит дата-центры: ядерная энергия для ИИ

    TerraPower строит дата-центры: ядерная энергия для ИИ

    Стартапы в области атомной энергетики позиционируют себя как средство от проблем, с которыми сталкиваются центры обработки данных ИИ: всегда доступная электроэнергия. Основанная Биллом Гейтсом компания TerraPower — одна из последних, кто решил принять участие в этой сфере, и, как сообщает Bloomberg, стартап планирует объявить о своём первом проекте в сфере центров обработки данных в этом году.

    TerraPower не сообщила, кто будет заказчиком, хотя в январе объявила, что Meta согласилась купить восемь её электростанций Natrium. Проект центра обработки данных, строительство которого, как ожидается, начнётся в 2027 году, станет для компании второй электростанцией, первая уже строится в Вайоминге.

    Не каждый ядерный реактор подходит для работы в центрах обработки данных, но у TerraPower есть одно ключевое преимущество — накопители энергии, — которое обещает дать ей преимущество перед конкурентами. И всё это благодаря возобновляемым источникам энергии, таким как ветер и солнечная энергия.

    Ядерные реакторы, в том числе реакторы TerraPower, работают лучше всего, когда работают на полную мощность. Из всех типов электростанций ядерные реакторы имеют самый высокий коэффициент использования мощности — 92,5% времени они генерируют максимальную мощность в США. Но в некотором смысле так и должно быть. Существующие реакторы медленно наращивают и снижают мощность, способны увеличивать или уменьшать выработку только примерно на 5% от общей номинальной мощности в минуту, согласно Национальной лаборатории Роки-Маунтин.

    Новые малые модульные реакторы (ММР), разработкой которых занимаются многие стартапы, могут реагировать быстрее — примерно на 10% от их номинальной мощности в минуту, по данным NRL. Но работа на сниженной мощности не идеальна — сложно зарабатывать деньги, когда ты не генерируешь электроэнергию.

    Это верно для любой электростанции, но особенно это касается ядерных, которые имеют самые высокие капитальные затраты среди всех технологий производства электроэнергии. Стартапы надеются, что массовое производство ММР снизит капитальные затраты, но это ещё предстоит доказать. И если это сработает, может потребоваться десятилетие или больше, чтобы ощутить выгоду. Каждый стартап признаёт, что его первые электростанции будут дорогими, поэтому имеет смысл использовать их на полную мощность как можно чаще.

    Для центров обработки данных, особенно тех, которые полагаются на электроэнергию, вырабатываемую за счёт собственных источников, это создаёт проблему. Их нагрузки, особенно при обучении ИИ или ответе на запросы, могут быстро падать и возрастать по мере того, как графические процессоры выполняют задачи. Колебания настолько велики, что турбины, работающие на природном газе, ломаются под нагрузкой. Чтобы сгладить график, им нужно использовать большие банки аккумуляторов, что ещё больше увеличивает расходы.

    Компания TerraPower разработала свой реактор мощностью 345 мегаватт с охлаждением расплавленной солью, чтобы справиться с этими проблемами. Одним из ключевых соображений было обеспечение того, чтобы реактор мог дополнять такие прерывистые источники электроэнергии, как ветровая и солнечная — электростанция должна была быстро увеличивать и уменьшать мощность. Хотя TerraPower планировала свои проекты, имея в виду возобновляемые источники энергии, а не центры обработки данных, эти два понятия схожи по своей прерывистости, просто с разных сторон уравнения.

    Чтобы быстро увеличить мощность, компания TerraPower не увеличивает и не уменьшает выходную мощность своего реактора. Скорее, он продолжает расщеплять атомы, а дополнительное тепло сохраняется в гигантском чане с расплавленным натрием. Когда спрос на электроэнергию резко возрастает, электростанция может использовать этот резервуар, чтобы произвести больше пара для вращения турбин. Дорогостоящее оборудование продолжает работать, даже когда спрос низкий, что позволяет компании амортизировать свои инвестиции за большее количество часов работы.

    Подход использует лучшее из ядерной энергетики — высокий коэффициент использования мощности — и сочетает его с технологией хранения энергии, что позволяет TerraPower эффективно работать в сети с большой долей возобновляемых источников или при подключении к центру обработки данных. Это гибкий подход, который может дать стартапу преимущество в гонке за обеспечение электроэнергией искусственного интеллекта.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • «Alexa+ бесплатно на всех телевизорах Fire TV: новый уровень AI-ассистента от Amazon»

    «Alexa+ бесплатно на всех телевизорах Fire TV: новый уровень AI-ассистента от Amazon»

    ИИ приходит на ваш телевизор, хотите вы этого или нет.

    В среду Amazon заявила, что её ИИ-помощник Alexa+ будет бесплатно доступен на всех совместимых устройствах Fire TV в США, независимо от наличия у клиента подписки Prime. Обновление включает в себя поисковый запрос в разговорном формате, управление умным домом и рекомендации на основе ИИ, говорится в сообщении компании.

    Раньше Alexa+ стоила 19,99 долларов в месяц для всех, у кого не было подписки Amazon Prime, и изначально была доступна для новых устройств Fire TV, о которых компания объявила прошлой осенью.

    Теперь Amazon сообщает, что все будут автоматически обновлены до Alexa+. Им не нужно будет скачивать приложение или подписываться на подписку. К совместимым устройствам относятся все Amazon Fire TV Sticks текущего поколения, Fire TV Cube, смарт-телевизоры Amazon Ember и другие смарт-телевизоры, в которые встроена Alexa+, включая Hisense и Panasonic.

    Этот шаг следует за стремлением всей отрасли сделать услуги ИИ доступными на большем количестве потребительских электронных устройств, часто посредством подобных необязательных обновлений. Google, например, внедрил Gemini на свою платформу Google TV ранее в этом году, заменив простые функции поиска на разговорные режимы на основе ИИ. Roku также обновила свой голосовой помощник до ИИ в прошлом году.

    Компании ссылаются на такие показатели, как время, проведённое с функциями, чтобы предположить положительные тенденции принятия потребителями. Например, Amazon сообщает, что у пользователей Alexa+ сейчас почти в два раза больше разговоров на Fire TV, чем у них было с оригинальной Alexa, что, по-видимому, говорит о том, что пользователи с Alexa+ больше не используют свой телевизор только как источник развлечений в режиме лёжа, а также взаимодействуют с ИИ.

    Хорошо это или плохо — вопрос спорный.

    Amazon сообщает, что с Alexa+ пользователям не нужно запрашивать шоу по названию, они могут вместо этого запрашивать предложения на основе других факторов, таких как тема, возраст или популярность — например, «триллер с высоким рейтингом» или «историческая драма с сильной главной героиней».

    Бот с искусственным интеллектом также может помочь клиентам управлять своим умным домом и контролировать его, включая отображение трансляций с их камер Ring на телевизоре.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Calendly запускает инструмент для создания заметок на встречах

    Calendly запускает инструмент для создания заметок на встречах

    Записывание заметок быстро превратилось в критически важную часть сферы повышения производительности, где многие компании, разрабатывающие программное обеспечение для рабочих мест, стремятся к тому, чтобы искусственный интеллект автоматизировал задачи на основе пунктов действий, созданных из расшифровок протоколов встреч. Calendly, известная своим программным обеспечением для планирования и бронирования встреч, теперь вступает в игру с продуктом для создания заметок.

    Как и другие в этой сфере, программа для создания заметок от Calendly также подключается к встречам, записывает аудио и видео и расшифровывает их, после чего может генерировать краткие содержания и пункты действий, а также составлять черновики последующих электронных писем. Компания сообщила, что также тестирует функцию, подобную Granola, которая использует системный звук для расшифровки встреч.

    Calendly также планирует выпустить искусственного помощника по имени Callie, который использует существующий стек встреч и планирования компании для организации встреч, проверки доступности людей и поиска контекста из предыдущих встреч. (Стартап по созданию заметок для встреч Read AI запустил аналогичного помощника на базе электронной почты ранее в этом году.)

    Генеральный директор Calendly Топэ Авотона сказал, что компания хотела автоматизировать рабочие процессы для своих основных пользователей: людей, работающих в таких ролях, как продажи и маркетинг, чья рабочая деятельность обычно переполнена встречами.

    Но конкуренция в этой сфере высока. С одной стороны, есть приложения для записи заметок о встречах, такие как Granola, Fireflies, Read AI, Otter и Fathom; с другой стороны, компании, занимающиеся повышением производительности, такие как Notion, ClickUp и Wispr, также добавили помощников по созданию заметок и функции в свои пакеты.

    Тем не менее, Авотона говорит, что есть большие возможности для автоматизации задач после расшифровки встречи.

    «Существует множество приложений для создания заметок, и все они отлично справляются с записью и расшифровкой заметок. Но большая часть работы выполняется после встреч. И мы думаем, что именно здесь наши приложения для создания заметок могут быть эффективными», — сказал он.

    Учитывая, что некоторые компании в этой сфере, такие как Otter и Granola, сталкиваются с обвинениями в нарушении конфиденциальности, Авотона сказал, что программа записи Calendly будет информировать пользователей о том, что их встреча записывается. Помощник по записи отправляет сообщение в чат, чтобы сообщить всем о своём присутствии и активности, и любой пользователь может попросить приложение покинуть беседу. Оно может даже сообщить людям до начала встречи, что звонок будет записан, благодаря интеграции с системой планирования Calendly.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Vivodyne меняет правила игры в разработке лекарств с помощью ИИ

    Vivodyne меняет правила игры в разработке лекарств с помощью ИИ

    Биотехнологический стартап под названием Vivodyne утверждает, что в индустрии открытия лекарств с помощью ИИ есть проблема с данными, и что у них есть машина, чтобы её решить.

    HIVE, модульные роботизированные лаборатории, созданные компанией, могут выращивать 20 видов тканей человека, а затем автономно вводить им дозы и отслеживать их, генерируя те причинно-следственные биологические данные, которых не хватает современным моделям ИИ — данные, которые сегодня в основном поступают от тестирования на животных или исследований отдельных клеток или белков, а не живых тканей.

    «Без тестирования на людях, что будут делать эти [ИИ] модели?» — спрашивает Андрей Георгеску, генеральный директор и соучредитель Vivodyne. «Они будут лечить рак у мышей».

    Даже генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи написал на выходных, что утверждения о том, что ИИ излечит рак, стали более избитыми, чем заслуживающими доверия — «то, что будет работать, на самом деле — это лечение рака», как он выразился.

    Справедливости ради, идея о том, что ИИ излечит рак, была высказана самим Амодеи в предыдущих эссе; Сэм Альтман неоднократно ссылался на лечение рака как на обоснование стремления OpenAI к созданию ОИИ и всё большему объёму вычислительных ресурсов; а Демис Хассабис из Google DeepMind заявил в прошлом году, что ИИ потенциально может излечить все болезни в течение десятилетия.

    Фактические результаты остаются сдержанными. Несколько лекарств, разработанных с помощью ИИ, прошли клинические испытания — одно дошло до третьей фазы, широкомасштабных испытаний на людях, — но реальность такова, что препятствия не обязательно являются теми, которые ИИ может преодолеть сегодня.

    Нобелевский Alphafold стал большим шагом вперёд в понимании строительных блоков жизни, но пока ещё не создал новое лекарство. Isomorphic Labs, основанная на Alphafold, ожидает начала своих первых испытаний, первоначально запланированных на 2025 год, к концу этого года. В феврале компания написала, что для настоящего открытия лекарств потребуются «высокоточные прогнозные модели, охватывающие широкий спектр биохимических свойств и взаимодействий».

    Георгеску говорит, что пространству нужна «проверка здравого смысла» — что существующие модели не имеют данных, чтобы отразить сложность биологии человека. Это проблема, с которой уже сталкивается фармацевтическая промышленность, где 90% лекарств, которые эффективны при тестировании на животных и поступают на клинические испытания, не получают разрешения регулирующих органов для применения на людях.

    План Vivodyne отличается. Vivodyne была выделена из Университета Пенсильвании в 2021 году, после того как Георгеску получил там докторскую степень по биоинженерии. Компания заявляет, что её ткани близко соответствуют поведению реальных человеческих органов — что её клетки печени имеют 94% прогностической точности по сравнению с человеческими испытаниями на токсичность, её ткани дыхательных путей соответствуют поведению реальных тканей человека в 96% случаев, а её костный мозг достиг 100% согласованности в тестах с 20 различными химиотерапевтическими препаратами.

    На прошлой неделе компания, которая привлекла чуть менее 80 миллионов долларов в рамках двух раундов под руководством Khosla Ventures, открыла то, что она называет крупнейшим в мире «центром обработки человеческих данных» недалеко от Сан-Франциско, и Георгеску говорит, что его команда уже добилась вдвое большей производительности по сравнению со всеми испытаниями на животных, проводимыми в США.

    Биолаборатория будущего? Изображение предоставлено: TechCrunch / Тим Фернхольц / TechCrunch / Тим Фернхольц

    Идея состоит в том, чтобы ускорить путь кандидатов в лекарства, имея лучшее представление о том, что будет работать, прежде чем тратить средства на клинические испытания, которые обычно стоят десятки миллионов долларов. Хотя Vivodyne не называет своих партнёров публично, компания заявляет, что сотрудничает с несколькими крупными фармацевтическими компаниями, чтобы решить проблему, которую Георгеску сравнивает с автомобильными краш-тестами: автопроизводитель обычно уверен, что его автомобиль пройдёт требования NHTSA до начала испытаний, но производители лекарств редко имеют такую уверенность, когда дело доходит до клинических испытаний, где подавляющее большинство лекарств не получают одобрения FDA.

    Но есть более масштабная концепция: Георгеску видит свои автономные биологические лаборатории как ключ к получению тех причинно-следственных данных, которые можно использовать для обучения новых моделей биологии человека. Он указывает на такие исследования, как это, опубликованное в журнале Nature Methods в прошлом месяце, где не обнаружено чётких законов масштабирования данных при обучении генеративных моделей искусственного интеллекта на существующих клеточных данных.

    «Всё обучение проводится на статических снимках этих клеток, и модели никак не обусловлены тем, как клетка попала в это состояние, — сказал Георгеску TechCrunch. — Другими словами, модель учится: „это состояние клетки А“, „это состояние клетки В“, но никогда — „состояние клетки В является следствием воспаления состояния клетки А“».

    Однако машины Vivodyne HIVE отслеживают сотни тысяч текущих экспериментов, в которых поражённая ткань подвергается определённому стимулу, что, по мнению Георгеску, обеспечит тот тип обучения с подкреплением, который позволит создать модели искусственного интеллекта, достаточно разбирающиеся в биологии человека, чтобы добиться более значимого прогресса в здравоохранении.

    Георгеску считает, что это будет иметь ключевое значение не только для сегодняшних медицинских задач, но и для будущего, где сложные заболевания потребуют лекарств, которые, в отличие от большинства доступных сегодня, нацелены на несколько путей.

    «Если мы хотим комбинированной терапии, пространство, которое нужно исследовать, взрывается — это не может быть экспериментальным подходом, — сказал он TechCrunch. — Вы должны сказать: „Я хочу, чтобы произошёл этот эффект, так какую причину мне вызвать?“ Установление причинно-следственных связей в биологии человека — основа всего этого».

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Компания Relativity Networks меняет правила игры в дата-центрах

    Компания Relativity Networks меняет правила игры в дата-центрах

    Разработчики центров обработки данных, как ожидается, потратят до 4 триллионов долларов к концу десятилетия — и они уже серьёзно ограничены как политическими факторами, так и соображениями энергосистемы в вопросе выбора мест для строительства. Но в то время как большинство рассматривает скорость передачи данных по оптоволокну как данность, одна компания делает ставку на то, что более быстрое оптоволокно может изменить географические расчёты, лежащие в основе строительства центров обработки данных.

    Во вторник компания Relativity Networks объявила о привлечении финансирования в размере 22 миллионов долларов через SAFE-ноты, среди прочих инвесторов — Rhapsody Venture Partners, Bell Ventures Inc. и Faster Than Glass LLC. SAFE-нота, при которой инвестиция преобразуется в определённое количество акций после того, как компания проведёт первый раунд по фиксированной цене, является стандартным методом, используемым для предварительных посевных и посевных раундов. Компания также получила заказ на сумму 40 миллионов долларов от ведущего гиперскейлера, который отказался быть названным в этой статье.

    Relativity Networks работает с полым волокном — редко используемой технологией, которая позволяет передавать данные на 30% быстрее, чем по обычному оптоволокну. Если традиционное волокно передаёт свет через волоконно-оптическое стекло, то полое волокно передаёт тот же свет через вакуумную камеру в центре линии, приближая его к теоретическому пределу скорости света.

    Разница измеряется микросекундами. Генеральный директор Джейсон Айзенхольц считает, что сигналу требуется примерно пять микросекунд, чтобы преодолеть один километр по традиционному оптоволокну. При переходе на полые волокна этот показатель можно сократить всего до трёх с половиной микросекунд.

    Когда вычисления с помощью ИИ происходили на одной стойке графических процессоров, задержку передачи по оптоволокну было легко игнорировать, но по мере роста масштабов увеличивалось и физическое расстояние между графическими процессорами. Теперь для кампуса центра обработки данных обычно характерно расположение на сотнях акров и в десятках зданий. Айзенхольц видит особые возможности для развёртывания на нескольких кампусах, в которых существующие центры обработки данных объединяются для работы в качестве единого целого.

    «Крупнейшие системы распределяют вычисления между несколькими кампусами, чтобы достичь существующей мощности, — говорит он TechCrunch. — Они перемещаются туда, где есть тёплая оболочка, но им всё равно нужно работать как одна синхронизированная машина».

    В результате появляется способ частично смягчить жёсткую пространственную логику, которая сдерживала многие текущие строительства центров обработки данных. С точки зрения задержки сокращение времени на 30% даёт разработчикам возможность охватывать расстояния на 30% больше, прежде чем задержка станет проблемой. Поскольку вычислительные проекты становятся всё больше, Эйнхольц считает, что это может стать серьёзным сдвигом для отрасли.

    «Первая эра ИИ оптимизировала вычисления, — сказал он. — Это было GPU, GPU, GPU. Вторая эра оптимизировала сеть внутри центра обработки данных, чтобы использовать эти вычисления. Третья эра, которую мы наблюдаем, — это оптимизация географии».

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Cursor запускает Origin — новый конкурент GitHub

    Cursor запускает Origin — новый конкурент GitHub

    С тех пор, как кто-либо может помнить, GitHub был хостингом кода де-факто, предпочитаемым большинством разработчиков. Однако в последнее время платформа испытывала проблемы с широко освещёнными сбоями и снижением производительности, и, пока она допускает ошибки, Cursor ждёт, чтобы подхватить мяч.

    Стартап в области искусственного интеллекта, который теперь официально является частью SpaceXAI, на этой неделе запустил Origin — новую платформу хостинга кода, предназначенную для всего, для чего разработчики обычно используют GitHub: совместной работы над кодовыми базами, их просмотра и редактирования, обработки запросов на включение (правок, сделанных другими, с просьбой о добавлении в основную кодовую базу) и хранения их в репозиториях.

    Это кажется естественным следующим шагом для Cursor, основной задачей которого до этого момента была продажа услуг по автоматизированной веб-разработке через свой редактор кода с искусственным интеллектом. Cursor также сообщил, что в Origin скоро появятся функции «нативные для агентов», хотя пока не поделился многими подробностями. Компания также говорит, что создаёт более широкую «экосистему приложений» для поддержки более масштабных усилий по программированию в рамках Origin.

    Интересно, что использование Origin не требует от пользователя прекращения использования GitHub. Действительно, Origin разработан, чтобы позволить разработчикам работать вместе с GitHub и передавать код между ними совместимым образом.

    «Ваши репозитории GitHub могут располагаться рядом с теми, которые размещает Cursor, — говорится в блоге Cursor. — Подключите GitHub к Cursor, выберите свою организацию, и вы увидите репозитории, которые можно синхронизировать. Выберите один, и Cursor подтянет его».

    Запуск Origin совпадает с продолжающимся разочарованием из-за предполагаемого снижения качества услуг GitHub. Действительно, в тот же день, когда Cursor запустил свою новую платформу, GitHub столкнулся с довольно длительным сбоем в работе во всём мире. Более шести часов функции сайта, как сообщается, были нарушены, с почти 20-процентным уровнем ошибок по всему миру.

    Это не первый раз за последнее время, когда такое происходит. Ранее в этом году, после серии сбоев, GitHub объявил о новых действиях, чтобы успокоить недовольных программистов, поскольку проблемы с доступностью, похоже, усугубились. В более широком смысле, платформа пережила 257 сбоев за прошедший год, говорится в недавнем анализе LeadDev. Такие постоянные проблемы привели к «заметному исходу высокопоставленных пользователей», пишет репортёр LeadDev Чарльз Хамбл.

    Тем не менее, если Cursor хочет конкурировать с GitHub, ему придётся нелегко. Согласно собственным метрикам GitHub, около 180 миллионов разработчиков используют его платформу по состоянию на прошлый октябрь. Платформа, основанная в 2007 году и приобретённая Microsoft в 2012 году, продолжает оставаться крупнейшим хостингом исходного кода в мире.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • OpenAI усиливает меры безопасности после инцидента с Hugging Face

    OpenAI усиливает меры безопасности после инцидента с Hugging Face

    Во вторник OpenAI объявила о новом пакете политик безопасности, направленных на сдерживание инцидентов безопасности во время тестирования моделей. Новые меры защиты включают более детальный мониторинг моделей в процессе разработки, а также больший акцент на согласовании и безопасности в процессе после обучения.

    «По мере того как модели становятся более совершенными, риски, связанные с их внутренней разработкой и тестированием, также растут», — говорится в сообщении компании в блоге. «Наши стандарты мониторинга, согласования и безопасности должны опережать эти риски».

    Новые меры — одно из первых публичных изменений в практике обеспечения безопасности OpenAI после непосредственных последствий инцидента с Hugging Face, о котором стало известно 21 июля.

    Представители OpenAI заявили, что эти меры не являются прямым ответом на инцидент с Hugging Face, но также были частично спровоцированы возможностями кибербезопасности будущей модели Astra, а также общими темпами прогресса в разработке ИИ.

    В том же сообщении OpenAI сообщила, что приостановила обучение с подкреплением (RL) на две недели после инцидента с Hugging Face, но с тех пор перезапустила многие менее рискованные модели.

    «Наш крупнейший запланированный запуск RL на передовом уровне остаётся приостановленным, пока мы проводим менее масштабные тренировки и оценки для оценки поведения модели, проверки наших мер безопасности и получения дополнительных доказательств согласования, прежде чем продолжить», — говорится в сообщении.

    Выступая перед журналистами, вице-президент OpenAI по исследованиям Амелия Глаэз подчеркнула, что строгость контроля будет увеличиваться по мере того, как модели станут более совершенными, а самые крупные модели столкнутся с наибольшим вниманием.

    «Мы установили требования и ожидания для безопасного развития», — сказала Глаэз журналистам. «Эти требования и ожидания варьируются в зависимости от уровня риска, который мы видим».

    OpenAI подверглась критике за плохие практики сетевой безопасности после инцидента, когда модели вышли за пределы своей обучающей среды, взломав инструмент в её сети, который имел доступ к интернету. Новые меры безопасности включают более строгие практики сетевой изоляции, хотя подробности остаются расплывчатыми. В рамках новой системы, говорится в сообщении, «единичный компрометаж рабочей нагрузки или вспомогательной службы сам по себе не обеспечивает неавторизованный доступ к интернету или другим внутренним сетям».

    Самой надёжной мерой защиты является система мониторинга, которая будет изучать действия инструментов, доступные логические следы и журналы активности на предмет различных несанкционированных действий. OpenAI заявляет, что стремится выдавать оповещения в течение 30 минут после обнаружения подозрительной активности.

    По оценкам OpenAI, вычислительная нагрузка этого мониторинга составит примерно 20% от нагрузки любого отслеживаемого процесса. Компания пообещала предоставить более подробную информацию о системе в предстоящем блоге. Официальный анализ событий компанией также всё ещё ожидается.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com