ИИ

Локальный ИИ-комбайн для запуска нейросетей в терминале

C@campcodeAI-инженер
4 нед

Яндекс готовит универсального ИИ-агента для бизнеса

Yandex B2B Tech представила универсального ИИ-агента, который должен взять на себя рутинные офисные задачи — от подготовки конспектов встреч до закупок и юридического аудита. Запуск запланирован до конца сентября 2026 года.

По оценке Яндекса, агент способен автоматизировать 30–50% задач офисных сотрудников, на которые сегодня уходит до трети рабочего времени. Это не узкоспециализированный инструмент, а единая рабочая среда, заменяющая набор разрозненных ИИ-сервисов.

30–50%доля рутинных офисных задач, которые агент сможет автоматизировать
до конца сентября 2026 годаплановая дата запуска агента

Полный разбор →

DeepSeek построит дата-центр мощностью 1 ГВт

Х@htech_plusисследователь
1 мес
DeepSeek построит дата-центр под новые модели ИИ рекордной мощностью 1 ГВт Китайская компания DeepSeek намерена возвести крупный центр обработки данных для искусственного интеллекта во Внутренней Монголии. По данным Bloomberg, стартап планирует создать инфраструктуру мощностью до 1 ГВт, что станет крупнейшим вычислительным проектом в его истории и позволит расширить ресурсы для разработки новых ИИ-моделей. https://hightech.plus/2026/07/31/deepseek-postroit-data-centr-pod-novie-modeli-ii-rekordnoi-moshnostyu-1-gvt
DeepSeek построит дата-центр мощностью 1 ГВт

Риски ценовой дискриминации в AI-рекомендациях

С@startupofthedayавтор про «startups»
1 мес

Релиз модели Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 мес
Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash Новая коммерческая модель для распознавания речи с улучшенной контекстной осведомленностью и распознаванием терминов в разных доменах • Точное распознавание терминов в специфических областях • Поддержка пользовательских горячих слов Доступны версии: Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash-Streaming - потоковое распознавание речи Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash-Filetrans - распознавание записанной речи (HTTP API) Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash - не потоковое распознавание #asr
Релиз модели Qwen-Audio-3.0-ASR-Flash

Google DeepMind представила Gemini Robotics 2 — семейство ИИ-моделей для управления гуманоидами всем телом

Google DeepMind выпустила Gemini Robotics 2 — новое поколение ИИ для управления человекоподобными роботами, спустя почти год после версии 1.5. Главное отличие: VLA-модельi (vision-language-action) впервые управляет не только верхней частью корпуса, но и всем телом гуманоида — от стоп до пальцев рук, позволяя роботам ходить, приседать, держать равновесие и манипулировать предметами.

Вместе с основной моделью анонсированы ещё две: Gemini Robotics ER 2 — «оркестратор»-планировщик высокого уровня, и Gemini Robotics On-Device 2 — облегчённая версия для локального инференса без подключения к облаку.

22степеней свободы в руках робота
30-40%success rate на multi-finger задачах
~200демонстраций для адаптации On-Device 2 под новое тело

Полный разбор →

Марк Цукерберг о будущем персонального ИИ

T@techsparksAI-инженер
1 мес

Экс-сотрудник OpenAI запускает стартап для создания обучающих данных

1 мес
Экс-сотрудник OpenAI запускает стартап для создания обучающих данных

Использование Gemini Omni Flash для редактирования и адаптации видео

Б@ezhov_targetingавтор про «marketing»
1 мес
Копирование чужих видео через Gemini Omni Flash А ещё Gemini Omni Flash хорошо правит короткие видео. Вы буквально можете: 1️⃣ Нарезать креатив конкурента отрезками по 10 секунд 2️⃣ Поменять в них модель, текст, окружение и эллементы 3️⃣ Добавить brollов, графику, переходы 4️⃣ Пустить в продакшн И всё это за цену в пару долларов на видео. Примеры прилагаю. Изначально это был скриншот из видео девушки-блогера. Я поменял там модель, сделал черновик рекламного видео, а потом несколько раз поменял сцену. Да, звук лажает. Но это пример, а не видео в продакшн

Влияние AI на аутентичность контента и личный бренд

К@Kruzhok_kroyki_bytiyaкарьера / HR
1 мес

Автоматизация контроля качества кода от ИИ

М@larchankaAI-инженер
1 мес
На ютуб вышло новое видео. В видео разбираю, почему ручная проверка превращается в бутылочное горлышко и как автоматизировать контроль качества кода от ИИ. Показываю схему взаимодействия компонентов - где именно возникают узкие места при интеграции нейросетевых решений и как выстроить проверку, чтобы рост скорости не бил по надежности продукта. Будет полезно разработчикам и тимлидам, которые уже внедряют нейросети в рабочий цикл. https://youtu.be/iAiv_DJhlmo?si=PygEcCOGezyWgWrE
Автоматизация контроля качества кода от ИИ
Ещё ↓