Google выпустила две базовые ИИ-модели, которые работают не с текстом, а напрямую с «сырыми» данными: SensorFMi — для сигналов с носимых устройств (часы, браслеты, трекеры), TabFMi — для табличных данных. Обе призваны заменить множество узкоспециализированных решений универсальными платформами и решают проблему, когда числовые данные пытаются «впихнуть» в обычную языковую модель типа ChatGPT или Claude — при переводе в текст структура и точность чисел теряются.
SensorFM обучена на триллионе минут данных пяти миллионов человек и, по данным источников, на 34 из 35 медицинских задач превосходит модели, которые эксперты годами настраивали вручную. TabFM решает похожую задачу для таблиц (данных бизнеса и аналитики) без обучения на реальных данных — только на синтетике — и без необходимости ручной подготовки признаков.