#google
Вот вам и сандаль пичаль. Пичаль пичалью, а 6 лямов баксов на свою охрану (?) у компании выкружил. Бункеры строил, чтоль, по примеру? Гонку с OpenAI просрал, но свои сотни миллионов получить не забыл.
https://3dnews.ru/1085544/glava-vinugdennoy-sokrashchat-personal-google-v-proshlom-godu-zarabotal-226-mln
Вот вам и сандаль пичаль. Пичаль пичалью, а 6 лямов баксов на свою охрану (?) у компании выкружил. Бункеры строил, чтоль, по примеру? Гонку с OpenAI просрал, но свои сотни миллионов получить не забыл.
https://3dnews.ru/1085544/glava-vinugdennoy-sokrashchat-personal-google-v-proshlom-godu-zarabotal-226-mln
3DNews - Daily Digital Digest
Глава Google в прошлом году заработал $226 млн — в 800 раз больше среднестатистического сотрудника
Вызванный пандемией бум интернет-технологий сменился спадом ещё в прошлом году, поэтому многие активно наращивавшие численность персонала корпорации вынуждены сейчас её сокращать.
#google #earthquakes
"В основе системы лежит принцип краудсорсинга и сигналы с акселерометров на устройствах: когда несколько телефонов одновременно подвергаются интенсивным толчкам, Google обрабатывает крупный массив данных, позволяющий определить эпицентр и силу землетрясения, а также автоматически оповестить пользователей, которые с некоторой вероятностью могут ощутить на себе основную тяжесть толчков. Оповещение приходит не более чем за минуту, но этого может быть достаточно, чтобы найти укрытие или эвакуироваться.
Некоторое беспокойство вызывает то, что система дала сбой во время сильного 7,8-балльного землетрясения. С другой стороны, трудно сказать, какое число пользователей в подобных случаях должно получать оповещения, и какой силы должно быть землетрясение при штатном срабатывании системы."
https://3dnews.ru/1090698/sistema-opoveshcheniya-o-zemletryaseniyah-na-android-ne-srabotala-v-turtsii
"В основе системы лежит принцип краудсорсинга и сигналы с акселерометров на устройствах: когда несколько телефонов одновременно подвергаются интенсивным толчкам, Google обрабатывает крупный массив данных, позволяющий определить эпицентр и силу землетрясения, а также автоматически оповестить пользователей, которые с некоторой вероятностью могут ощутить на себе основную тяжесть толчков. Оповещение приходит не более чем за минуту, но этого может быть достаточно, чтобы найти укрытие или эвакуироваться.
Некоторое беспокойство вызывает то, что система дала сбой во время сильного 7,8-балльного землетрясения. С другой стороны, трудно сказать, какое число пользователей в подобных случаях должно получать оповещения, и какой силы должно быть землетрясение при штатном срабатывании системы."
https://3dnews.ru/1090698/sistema-opoveshcheniya-o-zemletryaseniyah-na-android-ne-srabotala-v-turtsii
3DNews - Daily Digital Digest
Система оповещения о землетрясениях на Android не сработала в Турции, выяснили BBC
Разрабатываемая Google система предупреждения о землетрясениях на Android должна своевременно уведомлять пользователей о сейсмической угрозе, но она не сработала должным образом 6 февраля, когда в Турции произошло землетрясение страшной разрушительной силы.
#google #gcp #tpu
"На очередной ежегодной конференции Cloud Next компания Google Cloud объявила о выпуске пятого поколения своих тензорных процессоров (TPU) для обучения нейросетей — TPU v5e. Google анонсировала предыдущую, четвертую версию этих процессоров в 2021 году, но разработчикам они стали доступны только в 2022 году.
Компания не экономила на технических характеристиках TPU v5e в угоду рентабельности. Кластеры могут включать до 256 чипов TPU v5e, объединённых высокоскоростным интерконнектом с совокупной пропускной способностью более 400 Тбит/с. Производительность такой платформы составляет 100 Попс (Петаопс) в INT8-вычислениях.
"Мы предоставляем нашим клиентам возможность легко масштабировать свои модели искусственного интеллекта за пределы физических границ одного модуля TPU или одного кластера TPU. Другими словами, одна большая рабочая нагрузка искусственного интеллекта теперь может распределяться на несколько физических кластеров TPU, масштабируясь буквально до десятков тысяч чипов."
В дополнение к анонсу нового поколения TPU компания Google также объявила, что в следующем месяце сделает общедоступными для разработчиков виртуальные кластеры A3, оснащённые специализированными графическими процессорами Nvidia H100."
https://3dnews.ru/1092295/google-cloud-predstavila-pyatoe-pokolenie-svoih-tenzornih-protsessorov-dlya-obucheniya-ii
"На очередной ежегодной конференции Cloud Next компания Google Cloud объявила о выпуске пятого поколения своих тензорных процессоров (TPU) для обучения нейросетей — TPU v5e. Google анонсировала предыдущую, четвертую версию этих процессоров в 2021 году, но разработчикам они стали доступны только в 2022 году.
Компания не экономила на технических характеристиках TPU v5e в угоду рентабельности. Кластеры могут включать до 256 чипов TPU v5e, объединённых высокоскоростным интерконнектом с совокупной пропускной способностью более 400 Тбит/с. Производительность такой платформы составляет 100 Попс (Петаопс) в INT8-вычислениях.
"Мы предоставляем нашим клиентам возможность легко масштабировать свои модели искусственного интеллекта за пределы физических границ одного модуля TPU или одного кластера TPU. Другими словами, одна большая рабочая нагрузка искусственного интеллекта теперь может распределяться на несколько физических кластеров TPU, масштабируясь буквально до десятков тысяч чипов."
В дополнение к анонсу нового поколения TPU компания Google также объявила, что в следующем месяце сделает общедоступными для разработчиков виртуальные кластеры A3, оснащённые специализированными графическими процессорами Nvidia H100."
https://3dnews.ru/1092295/google-cloud-predstavila-pyatoe-pokolenie-svoih-tenzornih-protsessorov-dlya-obucheniya-ii
3DNews - Daily Digital Digest
Google Cloud представила пятое поколение тензорных процессоров для обучения ИИ
На очередной ежегодной конференции Cloud Next компания Google Cloud объявила о выпуске пятого поколения своих тензорных процессоров (TPU) для обучения нейросетей — TPU v5e.
#google
"Ещё одна инициатива — программа Project Green Light, направленная на повышение эффективности светофорной регулировки при помощи алгоритмов искусственного интеллекта. По некоторым оценкам, уровни загрязнения воздуха в районе регулируемых светофорами перекрёстков до 29 раз выше, чем на открытых дорогах. ИИ-алгоритмы Project Green Light помогают дорожникам настраивать светофоры таким образом, чтобы минимизировать число остановок при движении машин. Необходимые для этого инструменты чрезвычайно просты в реализации, утверждает Google, а их внедрение занимает считанные минуты. Как показали результаты тестирования системы в ряде городов, число остановок получается сократить на 30 %. Теперь программа Project Green Light будет запущена в Рио-де-Жанейро, Манчестере, Джакарте и Будапеште — всего более десяти городов, а к концу года их число увеличится дополнительно."
https://3dnews.ru/1094263/google-rasshirila-prisutstvie-ekologicheskoy-informatsii-v-svoih-servisah
"Ещё одна инициатива — программа Project Green Light, направленная на повышение эффективности светофорной регулировки при помощи алгоритмов искусственного интеллекта. По некоторым оценкам, уровни загрязнения воздуха в районе регулируемых светофорами перекрёстков до 29 раз выше, чем на открытых дорогах. ИИ-алгоритмы Project Green Light помогают дорожникам настраивать светофоры таким образом, чтобы минимизировать число остановок при движении машин. Необходимые для этого инструменты чрезвычайно просты в реализации, утверждает Google, а их внедрение занимает считанные минуты. Как показали результаты тестирования системы в ряде городов, число остановок получается сократить на 30 %. Теперь программа Project Green Light будет запущена в Рио-де-Жанейро, Манчестере, Джакарте и Будапеште — всего более десяти городов, а к концу года их число увеличится дополнительно."
https://3dnews.ru/1094263/google-rasshirila-prisutstvie-ekologicheskoy-informatsii-v-svoih-servisah
3DNews - Daily Digital Digest
Google запустила инициативы, которые помогут людям и организациям сократить вредные выбросы в атмосферу
Google рассказала о новых функциях своей поисковой системы и других сервисов, ориентированных на расширенное представление экологически значимой информации.
😁1
#google #law
Основные тезисы соглашения Google и генпрокуроров штатов в рамках антимонопольного разбирательства.
Google выплатит $700 млн — это операционная прибыль от «Play Маркета» примерно за 21 день.
Из этой суммы $629 млн будут перечислены потребителям, которые, вероятно, переплатили при покупке приложений и проведении микротранзакций в «Play Маркете» в связи с уплатой налогов, гонораров адвокатов и прочими расходами.
Кроме того, $70 млн будут направлены властям штатов на расходы по усмотрению генпрокуроров.
И ещё $1 млн уйдёт на обслуживание этих расчётов.
В течение 7 лет Google «сохранит на Android техническую возможность установки сторонних приложений на мобильные устройства с помощью средств, отличных от Google Play».
В течение 5 лет Google будет позволять разработчикам предлагать альтернативную систему оплаты параллельно с Google Play (User Choice Billing — расчёты по выбору пользователя).
В течение 5 лет Google не будет вынуждать разработчиков предлагать более выгодные цены потребителям, выбирающим Google Play и Google Play Billing.
В течение 4 лет Google не будет вынуждать разработчиков выпускать игры в Google Play одновременно с другими магазинами приложений с равной функциональностью.
В течение 5 лет Google не будет заставлять производителей эксклюзивно устанавливать Google Play на телефон или выводить его на домашний экран.
В течение 4 лет Google не будет запрещать OEM-производителям предоставлять права установщиков для предустановленных приложений.
В течение 5 лет Google не будет требовать своего согласия на предустановку OEM-производителем альтернативного магазина приложений.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам обновлять приложения без необходимости разрешения от пользователя.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам приложений использовать свои API и «разделение функций» для облегчения установки приложений.
В течение 5 лет Google превратит два своих «экрана страха» при загрузке сторонних приложений в единое пользовательское соглашение, которое будет читаться как эквивалент согласованного высказывания: «Ваш телефон на текущий момент не настроен на установку приложений из этого источника. Выдача этому источнику разрешения устанавливать приложения может подвергнуть риску ваши телефон и данные».
В течение 5 лет Google будет позволять участвующим в программе User Choice Billing разработчикам сообщать своим пользователям о более выгодных ценах на других площадках и «проводить транзакции, используя существующее веб-решение разработчика для выставления счетов во встроенном веб-интерфейсе в своём приложении».
В течение 6 лет Google сохранит разработчикам возможность использовать контактную информацию, полученную вне приложения или в приложении (с согласия пользователя) для общения с пользователями вне приложения.
В течение 6 лет Google будет позволять приложениям, предназначенным только для потребления (например, Netflix, который не позволяет платить на устройстве через сторонние системы), сообщать пользователям о более выгодных ценах на других площадках без ссылок на внешние сайты — например, с надписями вроде «Доступно на нашем сайте за $9,99».
В течение 6 лет Google не будет запрещать разработчикам раскрывать пользователям любые услуги или иные сборы, связанные с Google Play или платёжной системой Google Play.
https://3dnews.ru/1097696/google-viplatit-700-millionov-i-izmenit-magazin-prilogeniy-chtobi-snyat-pretenzii-amerikanskih-vlastey
Основные тезисы соглашения Google и генпрокуроров штатов в рамках антимонопольного разбирательства.
Google выплатит $700 млн — это операционная прибыль от «Play Маркета» примерно за 21 день.
Из этой суммы $629 млн будут перечислены потребителям, которые, вероятно, переплатили при покупке приложений и проведении микротранзакций в «Play Маркете» в связи с уплатой налогов, гонораров адвокатов и прочими расходами.
Кроме того, $70 млн будут направлены властям штатов на расходы по усмотрению генпрокуроров.
И ещё $1 млн уйдёт на обслуживание этих расчётов.
В течение 7 лет Google «сохранит на Android техническую возможность установки сторонних приложений на мобильные устройства с помощью средств, отличных от Google Play».
В течение 5 лет Google будет позволять разработчикам предлагать альтернативную систему оплаты параллельно с Google Play (User Choice Billing — расчёты по выбору пользователя).
В течение 5 лет Google не будет вынуждать разработчиков предлагать более выгодные цены потребителям, выбирающим Google Play и Google Play Billing.
В течение 4 лет Google не будет вынуждать разработчиков выпускать игры в Google Play одновременно с другими магазинами приложений с равной функциональностью.
В течение 5 лет Google не будет заставлять производителей эксклюзивно устанавливать Google Play на телефон или выводить его на домашний экран.
В течение 4 лет Google не будет запрещать OEM-производителям предоставлять права установщиков для предустановленных приложений.
В течение 5 лет Google не будет требовать своего согласия на предустановку OEM-производителем альтернативного магазина приложений.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам обновлять приложения без необходимости разрешения от пользователя.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам приложений использовать свои API и «разделение функций» для облегчения установки приложений.
В течение 5 лет Google превратит два своих «экрана страха» при загрузке сторонних приложений в единое пользовательское соглашение, которое будет читаться как эквивалент согласованного высказывания: «Ваш телефон на текущий момент не настроен на установку приложений из этого источника. Выдача этому источнику разрешения устанавливать приложения может подвергнуть риску ваши телефон и данные».
В течение 5 лет Google будет позволять участвующим в программе User Choice Billing разработчикам сообщать своим пользователям о более выгодных ценах на других площадках и «проводить транзакции, используя существующее веб-решение разработчика для выставления счетов во встроенном веб-интерфейсе в своём приложении».
В течение 6 лет Google сохранит разработчикам возможность использовать контактную информацию, полученную вне приложения или в приложении (с согласия пользователя) для общения с пользователями вне приложения.
В течение 6 лет Google будет позволять приложениям, предназначенным только для потребления (например, Netflix, который не позволяет платить на устройстве через сторонние системы), сообщать пользователям о более выгодных ценах на других площадках без ссылок на внешние сайты — например, с надписями вроде «Доступно на нашем сайте за $9,99».
В течение 6 лет Google не будет запрещать разработчикам раскрывать пользователям любые услуги или иные сборы, связанные с Google Play или платёжной системой Google Play.
https://3dnews.ru/1097696/google-viplatit-700-millionov-i-izmenit-magazin-prilogeniy-chtobi-snyat-pretenzii-amerikanskih-vlastey
3DNews - Daily Digital Digest
Google разрешит сторонние платёжные системы в приложениях из «Play Маркета» и заплатит $700 млн штрафа в США
На минувшей неделе присяжные вынесли вердикт, что Google установила незаконную монополию со своим магазином приложений «Play Маркет», что принесло победу Epic Games.
#ui #gmail #google
В очередной раз заметил, как же по-конченому сделана работа с письмами в веб-интерфейсе gmail. По умолчанию у них включается conversation view, который не просто показывает всю цепочку переписки с адресатом (что было бы удобно), но и за каким-то лешим при ответе цитирует вообще всю историю переписки с данным адресатом. Причём удалить цитирование невозможно. И эти полотна текста реально туда-сюда отсылаются. Найти, где эта херня отключается - задача не из простых. Что это, тупость, безразличие, или саботаж разработчиков?
В очередной раз заметил, как же по-конченому сделана работа с письмами в веб-интерфейсе gmail. По умолчанию у них включается conversation view, который не просто показывает всю цепочку переписки с адресатом (что было бы удобно), но и за каким-то лешим при ответе цитирует вообще всю историю переписки с данным адресатом. Причём удалить цитирование невозможно. И эти полотна текста реально туда-сюда отсылаются. Найти, где эта херня отключается - задача не из простых. Что это, тупость, безразличие, или саботаж разработчиков?
#ai #medicine #health #google
"Система под названием Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) представляет собой большую языковую модель, предназначенную для сбора медицинских данных и ведения клинических бесед. AMIE разработана, чтобы анализировать предлагаемые пациентами симптомы, задавать дополнительные вопросы и прогнозировать диагнозы.
В ходе тестирования были выбраны 20 добровольцев, играющих роль пациентов и якобы страдающих некими заболеваниями, а также 20 профессиональных врачей — специалистов по первичной медицинской помощи, отвечающих за фактор человеческого контакта. Пациенты не знали, с кем переписывались: с ИИ или настоящими врачами. И их попросили оценить качество взаимодействия вслепую.
В рамках эксперимента были разыграны 149 сценариев, и выяснилось, что пациенты предпочитали общаться с AMIE, а не настоящими врачами. Участники заявили, что чат-бот лучше понял их проблемы и дал более чуткие, ясные и профессиональные ответы. AMIE также более точно диагностировал медицинские проблемы. Но это не значит, что чат-бот оказывает медицинскую помощь эффективнее настоящего врача, пояснили в Google."
https://3dnews.ru/1098896/meditsinskiy-ii-google-okazalsya-chelovechnee-givih-vrachey-no-ne-vsyo-tak-prosto
"Система под названием Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) представляет собой большую языковую модель, предназначенную для сбора медицинских данных и ведения клинических бесед. AMIE разработана, чтобы анализировать предлагаемые пациентами симптомы, задавать дополнительные вопросы и прогнозировать диагнозы.
В ходе тестирования были выбраны 20 добровольцев, играющих роль пациентов и якобы страдающих некими заболеваниями, а также 20 профессиональных врачей — специалистов по первичной медицинской помощи, отвечающих за фактор человеческого контакта. Пациенты не знали, с кем переписывались: с ИИ или настоящими врачами. И их попросили оценить качество взаимодействия вслепую.
В рамках эксперимента были разыграны 149 сценариев, и выяснилось, что пациенты предпочитали общаться с AMIE, а не настоящими врачами. Участники заявили, что чат-бот лучше понял их проблемы и дал более чуткие, ясные и профессиональные ответы. AMIE также более точно диагностировал медицинские проблемы. Но это не значит, что чат-бот оказывает медицинскую помощь эффективнее настоящего врача, пояснили в Google."
https://3dnews.ru/1098896/meditsinskiy-ii-google-okazalsya-chelovechnee-givih-vrachey-no-ne-vsyo-tak-prosto
3DNews - Daily Digital Digest
Медицинский ИИ Google оказался человечнее живых врачей, но не всё так просто
Google поделилась результатами исследования, в рамках которого установила, что основанный на искусственном интеллекте чат-бот в переписке более эффективно диагностирует медицинские заболевания и более гуманно сообщает о них пациентам, чем настоящие врачи.
#google #lumiere #video
Новая моделька генерации видео по тексту от гугла. Понравилась бегунья из цветов )
https://lumiere-video.github.io/#section_text_to_video
Новая моделька генерации видео по тексту от гугла. Понравилась бегунья из цветов )
https://lumiere-video.github.io/#section_text_to_video
Lumiere - Google Research
Space-Time Text-to-Video diffusion model by Google Research.
Forwarded from Artem Ryblov’s Data Science Weekly
Google for Developers
Machine Learning | Google for Developers
Educational resources for machine learning.
Google Machine Learning Education
Learn to build ML products with Google's Machine Learning Courses.
Foundational courses
The foundational courses cover machine learning fundamentals and core concepts. They recommend taking them in the order below.
1. Introduction to Machine Learning
A brief introduction to machine learning.
2. Machine Learning Crash Course
A hands-on course to explore the critical basics of machine learning.
3. Problem Framing
A course to help you map real-world problems to machine learning solutions.
4. Data Preparation and Feature Engineering
An introduction to preparing your data for ML workflows.
5. Testing and Debugging
Strategies for testing and debugging machine learning models and pipelines.
Advanced Courses
The advanced courses teach tools and techniques for solving a variety of machine learning problems. The courses are structured independently. Take them based on interest or problem domain.
- Decision Forests
Decision forests are an alternative to neural networks.
- Recommendation Systems
Recommendation systems generate personalized suggestions.
- Clustering
Clustering is a key unsupervised machine learning strategy to associate related items.
- Generative Adversarial Networks
GANs create new data instances that resemble your training data.
- Image Classification
Is that a picture of a cat or is it a dog?
- Fairness in Perspective API
Hands-on practice debugging fairness issues.
Guides
Their guides offer simple step-by-step walkthroughs for solving common machine learning problems using best practices.
- Rules of ML
Become a better machine learning engineer by following these machine learning best practices used at Google.
- People + AI Guidebook
This guide assists UXers, PMs, and developers in collaboratively working through AI design topics and questions.
- Text Classification
This comprehensive guide provides a walkthrough to solving text classification problems using machine learning.
- Good Data Analysis
This guide describes the tricks that an expert data analyst uses to evaluate huge data sets in machine learning problems.
- Deep Learning Tuning Playbook
This guide explains a scientific way to optimize the training of deep learning models.
Link: https://developers.google.com/machine-learning?hl=en
Navigational hashtags: #armknowledgesharing #armcourses
General hashtags: #machinelearning #ml #google #course #courses #featureengineering #recsys #clustering #gan
@data_science_weekly
Learn to build ML products with Google's Machine Learning Courses.
Foundational courses
The foundational courses cover machine learning fundamentals and core concepts. They recommend taking them in the order below.
1. Introduction to Machine Learning
A brief introduction to machine learning.
2. Machine Learning Crash Course
A hands-on course to explore the critical basics of machine learning.
3. Problem Framing
A course to help you map real-world problems to machine learning solutions.
4. Data Preparation and Feature Engineering
An introduction to preparing your data for ML workflows.
5. Testing and Debugging
Strategies for testing and debugging machine learning models and pipelines.
Advanced Courses
The advanced courses teach tools and techniques for solving a variety of machine learning problems. The courses are structured independently. Take them based on interest or problem domain.
- Decision Forests
Decision forests are an alternative to neural networks.
- Recommendation Systems
Recommendation systems generate personalized suggestions.
- Clustering
Clustering is a key unsupervised machine learning strategy to associate related items.
- Generative Adversarial Networks
GANs create new data instances that resemble your training data.
- Image Classification
Is that a picture of a cat or is it a dog?
- Fairness in Perspective API
Hands-on practice debugging fairness issues.
Guides
Their guides offer simple step-by-step walkthroughs for solving common machine learning problems using best practices.
- Rules of ML
Become a better machine learning engineer by following these machine learning best practices used at Google.
- People + AI Guidebook
This guide assists UXers, PMs, and developers in collaboratively working through AI design topics and questions.
- Text Classification
This comprehensive guide provides a walkthrough to solving text classification problems using machine learning.
- Good Data Analysis
This guide describes the tricks that an expert data analyst uses to evaluate huge data sets in machine learning problems.
- Deep Learning Tuning Playbook
This guide explains a scientific way to optimize the training of deep learning models.
Link: https://developers.google.com/machine-learning?hl=en
Navigational hashtags: #armknowledgesharing #armcourses
General hashtags: #machinelearning #ml #google #course #courses #featureengineering #recsys #clustering #gan
@data_science_weekly
#ai #search #google #gpt
https://3dnews.ru/1102186/google-nachala-pokazivat-rezultati-iipoiska-polzovatelyam-kotorie-ne-aktivirovali-etu-funktsiyu
https://3dnews.ru/1102186/google-nachala-pokazivat-rezultati-iipoiska-polzovatelyam-kotorie-ne-aktivirovali-etu-funktsiyu
3DNews - Daily Digital Digest
Google начала показывать результаты ИИ-поиска пользователям, которые не активировали эту функцию
Компания Google продолжает развивать собственную поисковую систему, которая ранее получила функцию отображения сводки ответов на введённый запрос и ссылок на источники, подбираемые с помощью генеративного ИИ.
#law #google
"В центре скандала оказалось действующее с 2002 года эксклюзивное соглашение между Apple и Google, в рамках которого поисковая система Google Search является на всех устройствах Apple для пользователей по всему миру поисковиком по умолчанию, что приносило и той и другой компании доходы, исчисляемые миллиардами долларов. Google выплачивала Apple как партнёру часть дохода от своей поисковой рекламы. Только за 2022 год Google выплатила Apple 20 млрд долларов, сообщает Financial Times, ссылаясь на приведённые факты в судебном решении.
Окружной судья Амит Мехта (Amit Mehta) признал Google виновной в нарушении антимонопольного законодательства, что ставит под вопрос партнёрское соглашение об установлении Google на устройствах Apple в качестве основного поисковика.
Google намерена обжаловать решение суда, хотя аналитики считают, что шансы на положительный пересмотр малы. В зависимости от окончательного вердикта, касающегося нарушения антимонопольного законодательства Google, Apple может быть «вынуждена согласиться на гораздо менее выгодное соглашение с Microsoft [поисковая система Bing] или может быть вообще лишена возможности устанавливать поисковые системы по умолчанию», — считает независимый аналитик Эрик Сеуферт (Eric Seufert)."
https://3dnews.ru/1109138/v-apple-zayavili-chto-alternativi-poisku-google-net
"В центре скандала оказалось действующее с 2002 года эксклюзивное соглашение между Apple и Google, в рамках которого поисковая система Google Search является на всех устройствах Apple для пользователей по всему миру поисковиком по умолчанию, что приносило и той и другой компании доходы, исчисляемые миллиардами долларов. Google выплачивала Apple как партнёру часть дохода от своей поисковой рекламы. Только за 2022 год Google выплатила Apple 20 млрд долларов, сообщает Financial Times, ссылаясь на приведённые факты в судебном решении.
Окружной судья Амит Мехта (Amit Mehta) признал Google виновной в нарушении антимонопольного законодательства, что ставит под вопрос партнёрское соглашение об установлении Google на устройствах Apple в качестве основного поисковика.
Google намерена обжаловать решение суда, хотя аналитики считают, что шансы на положительный пересмотр малы. В зависимости от окончательного вердикта, касающегося нарушения антимонопольного законодательства Google, Apple может быть «вынуждена согласиться на гораздо менее выгодное соглашение с Microsoft [поисковая система Bing] или может быть вообще лишена возможности устанавливать поисковые системы по умолчанию», — считает независимый аналитик Эрик Сеуферт (Eric Seufert)."
https://3dnews.ru/1109138/v-apple-zayavili-chto-alternativi-poisku-google-net
3DNews - Daily Digital Digest
Apple признала, что альтернативы поиску Google сейчас нет
Историческое решение суда по делу о нарушении антимонопольного законодательства со стороны Google, вынесенное в понедельник в США, ставит под угрозу одно из самых долгосрочных партнёрств в сфере технологий и может обойтись для Apple потерей миллиардов долларов.
❤1
#hardware #google #tpu
"В этом году у Google выйдет шестое поколение TPU Trillium; кроме того, в минувшем апреле компания анонсировала и Axion — свой первый центральный процессор, который появится в конце года. И здесь Google уже не первая: Amazon выпустила свой Graviton в 2018 году, китайская Alibaba последовала её примеру в 2021 году, а Microsoft представила чип Cobalt 100 в ноябре прошлого года. Все они основаны на архитектуре Arm, более гибкой и энергоэффективной, чем x86, которой привержены Intel и AMD."
https://3dnews.ru/1109922/modeli-ii-gemini-i-apple-intelligence-obuchayutsya-na-sobstvennih-tenzornih-protsessorah-google
"В этом году у Google выйдет шестое поколение TPU Trillium; кроме того, в минувшем апреле компания анонсировала и Axion — свой первый центральный процессор, который появится в конце года. И здесь Google уже не первая: Amazon выпустила свой Graviton в 2018 году, китайская Alibaba последовала её примеру в 2021 году, а Microsoft представила чип Cobalt 100 в ноябре прошлого года. Все они основаны на архитектуре Arm, более гибкой и энергоэффективной, чем x86, которой привержены Intel и AMD."
https://3dnews.ru/1109922/modeli-ii-gemini-i-apple-intelligence-obuchayutsya-na-sobstvennih-tenzornih-protsessorah-google
CNBC
How Google makes custom chips used to train Apple AI models and its own chatbot, Gemini
Google makes custom AI chips called TPUs, and Apple uses them to train its AI models. CNBC got an exclusive look inside the lab where Google makes its chips.
#recommenders #google #youtube #wizards
Задумался о реализации системы рекомендаций рекламы в ютубе.
Ожидания: топовые дата сайентисты гугла наверняка сделают что-то крутое и интересное.
Реальность: 3 задроченных ролика про то как увольняют Jira, какую-то палестинскую вымогательницу на фоне руин, какие-то блядские игры в браузере. всё это крутится в цикле.
А, еще сервис составления опросов и сервис AI-войсоверов. Всё.
Убрать набившее оскомину рекламное объявление невозможно. Технически кнопка такая есть, но она по факту ничего не меняет.
Спасибо, что хоть ублюдков, продвигавших какие-то финансовые махинации на фоне выступлений Маска, вышвырнули (надолго ли?).
Я, наверное, чего-то не понимаю, но зачем мне показывать одну и ту же рекламу сотни и тысячи раз?
Задумался о реализации системы рекомендаций рекламы в ютубе.
Ожидания: топовые дата сайентисты гугла наверняка сделают что-то крутое и интересное.
Реальность: 3 задроченных ролика про то как увольняют Jira, какую-то палестинскую вымогательницу на фоне руин, какие-то блядские игры в браузере. всё это крутится в цикле.
А, еще сервис составления опросов и сервис AI-войсоверов. Всё.
Убрать набившее оскомину рекламное объявление невозможно. Технически кнопка такая есть, но она по факту ничего не меняет.
Спасибо, что хоть ублюдков, продвигавших какие-то финансовые махинации на фоне выступлений Маска, вышвырнули (надолго ли?).
Я, наверное, чего-то не понимаю, но зачем мне показывать одну и ту же рекламу сотни и тысячи раз?
#google #alphachip
https://3dnews.ru/1111695/google-predstavila-tehnologiyu-proektirovaniya-mikroshem-alphachip-s-pomoshchyu-ii
https://3dnews.ru/1111695/google-predstavila-tehnologiyu-proektirovaniya-mikroshem-alphachip-s-pomoshchyu-ii
3DNews - Daily Digital Digest
Google представила технологию проектирования микросхем AlphaChip с помощью ИИ
Google представила AlphaChip — метод обучения искусственного интеллекта с подкреплением для проектирования микросхем.
#google #tpu #hardware
"Компания Google сообщила о том, что её новейшие ИИ-ускорители TPU v6 с кодовым именем Trillium доступны клиентам для ознакомления в составе облачной платформы GCP. Утверждается, что на сегодняшний день новинка является самым эффективным решением Google по соотношению цена/производительность.
Официальная презентация Trillium состоялась в мае нынешнего года. Изделие оснащено 32 Гбайт памяти HBM с пропускной способностью 1,6 Тбайт/с, а межчиповый интерконнект ICI обеспечивает возможность передачи данных со скоростью до 3,58 Тбит/с (по четыре порта на чип). Задействованы блоки SparseCore третьего поколения.
Один узел включает восемь ускорителей TPU v6e (в двух NUMA-доменах), два неназванных процессора (суммарно 180 vCPU), 1,44 Тбайт RAM и четыре 200G-адаптера (по два на CPU) для связи с внешним миром. Отмечается, что посредством ICI напрямую могут быть объединены до 256 изделий Trillium, а агрегированная скорость сетевого подключение такого кластера (Pod) составляет 25,6 Тбит/с. Десятки тысяч ускорителей могут быть связаны в масштабный ИИ-кластер благодаря платформе Google Jupiter с оптической коммутацией, совокупная пропускная способность которой достигает 13 Пбит/с.
Заявляется, что благодаря ПО Multislice Trillium обеспечивается практически линейное масштабирование производительности для рабочих нагрузок, связанных с обучением ИИ. Производительность кластеров на базе Trillium может достигать 91 Эфлопс на ИИ-операциях: это в четыре раза больше по сравнению с самыми крупными развёртываниями систем на основе TPU v5p. BF16-производительность одного чипа TPU v6e составляет 918 Тфлопс, а INT8 — 1836 Топс.
В бенчмарках Trillium по сравнению с TPU v5e показал более чем четырёхкратное увеличение производительности при обучении моделей Gemma 2-27b, MaxText Default-32b и Llama2-70B, а также более чем трёхкратный прирост для LLama2-7b и Gemma2-9b. Кроме того, Trillium обеспечивает трёхкратное увеличение производительности инференса для Stable Diffusion XL (по отношению к TPU v5e). По соотношению цена/производительность TPU v6e демонстрирует 1,8-кратный рост по сравнению с TPU v5e и примерно двукратный рост по сравнению с TPU v5p."
https://servernews.ru/1113447
"Компания Google сообщила о том, что её новейшие ИИ-ускорители TPU v6 с кодовым именем Trillium доступны клиентам для ознакомления в составе облачной платформы GCP. Утверждается, что на сегодняшний день новинка является самым эффективным решением Google по соотношению цена/производительность.
Официальная презентация Trillium состоялась в мае нынешнего года. Изделие оснащено 32 Гбайт памяти HBM с пропускной способностью 1,6 Тбайт/с, а межчиповый интерконнект ICI обеспечивает возможность передачи данных со скоростью до 3,58 Тбит/с (по четыре порта на чип). Задействованы блоки SparseCore третьего поколения.
Один узел включает восемь ускорителей TPU v6e (в двух NUMA-доменах), два неназванных процессора (суммарно 180 vCPU), 1,44 Тбайт RAM и четыре 200G-адаптера (по два на CPU) для связи с внешним миром. Отмечается, что посредством ICI напрямую могут быть объединены до 256 изделий Trillium, а агрегированная скорость сетевого подключение такого кластера (Pod) составляет 25,6 Тбит/с. Десятки тысяч ускорителей могут быть связаны в масштабный ИИ-кластер благодаря платформе Google Jupiter с оптической коммутацией, совокупная пропускная способность которой достигает 13 Пбит/с.
Заявляется, что благодаря ПО Multislice Trillium обеспечивается практически линейное масштабирование производительности для рабочих нагрузок, связанных с обучением ИИ. Производительность кластеров на базе Trillium может достигать 91 Эфлопс на ИИ-операциях: это в четыре раза больше по сравнению с самыми крупными развёртываниями систем на основе TPU v5p. BF16-производительность одного чипа TPU v6e составляет 918 Тфлопс, а INT8 — 1836 Топс.
В бенчмарках Trillium по сравнению с TPU v5e показал более чем четырёхкратное увеличение производительности при обучении моделей Gemma 2-27b, MaxText Default-32b и Llama2-70B, а также более чем трёхкратный прирост для LLama2-7b и Gemma2-9b. Кроме того, Trillium обеспечивает трёхкратное увеличение производительности инференса для Stable Diffusion XL (по отношению к TPU v5e). По соотношению цена/производительность TPU v6e демонстрирует 1,8-кратный рост по сравнению с TPU v5e и примерно двукратный рост по сравнению с TPU v5p."
https://servernews.ru/1113447
ServerNews - все из мира больших мощностей
Google объявила о доступности ИИ-ускорителей TPU v6 Trillium
Компания Google сообщила о том, что её новейшие ИИ-ускорители TPU v6 с кодовым именем Trillium доступны клиентам для ознакомления в составе облачной платформы GCP. Утверждается, что на сегодняшний день новинка является самым эффективным решением Google по…
#google #ai #llms #gemini
"При наличии доступа можно попросить Gemini провести исследование на определённую тему. После этого чат-бот составит «план поиска», который можно отредактировать или сразу одобрить. По словам Google, Gemini начнет своё исследование с «поиска интересных фрагментов информации» в интернете, а затем выполнит связанный поиск — процесс, который он повторяет несколько раз.
Когда исследование будет завершено, Gemini выдаст отчёт о своих «ключевых выводах» со ссылками на веб-сайты, где была найдена информация. Пользователь может попросить расширить определённые области поиска, подправить отчёт, а также экспортировать сгенерированное ИИ-исследование в Google Docs. Всё это напоминает функцию Pages, предлагаемую поисковой системой ИИ Perplexity, которая генерирует пользовательскую веб-страницу на основе запроса пользователя.
Google представила Deep Research в рамках более широкого анонса Gemini 2.0 — новой модели для эпохи «агентного» ИИ, или систем, которые способны заменить пользователя в рутинных операциях. Deep Research является лишь одним из примеров ИИ-агентов Google. Другие компании, работающие в сфере ИИ, также разрабатывают аналогичные решения.
Вместе с анонсом Deep Research компания Google также объявила, что Gemini Flash 2.0 — более быстрая версия чат-бота следующего поколения — стала доступна для разработчиков."
https://3dnews.ru/1115302/google-predstavila-deep-research-iiinstrument-sposobniy-provodit-issledovaniya-za-polzovatelya-na-osnove-informatsii-iz-vebpoiska
"При наличии доступа можно попросить Gemini провести исследование на определённую тему. После этого чат-бот составит «план поиска», который можно отредактировать или сразу одобрить. По словам Google, Gemini начнет своё исследование с «поиска интересных фрагментов информации» в интернете, а затем выполнит связанный поиск — процесс, который он повторяет несколько раз.
Когда исследование будет завершено, Gemini выдаст отчёт о своих «ключевых выводах» со ссылками на веб-сайты, где была найдена информация. Пользователь может попросить расширить определённые области поиска, подправить отчёт, а также экспортировать сгенерированное ИИ-исследование в Google Docs. Всё это напоминает функцию Pages, предлагаемую поисковой системой ИИ Perplexity, которая генерирует пользовательскую веб-страницу на основе запроса пользователя.
Google представила Deep Research в рамках более широкого анонса Gemini 2.0 — новой модели для эпохи «агентного» ИИ, или систем, которые способны заменить пользователя в рутинных операциях. Deep Research является лишь одним из примеров ИИ-агентов Google. Другие компании, работающие в сфере ИИ, также разрабатывают аналогичные решения.
Вместе с анонсом Deep Research компания Google также объявила, что Gemini Flash 2.0 — более быстрая версия чат-бота следующего поколения — стала доступна для разработчиков."
https://3dnews.ru/1115302/google-predstavila-deep-research-iiinstrument-sposobniy-provodit-issledovaniya-za-polzovatelya-na-osnove-informatsii-iz-vebpoiska
3DNews - Daily Digital Digest
Google научила ИИ глубоко гуглить — Deep Research тщательно исследует любую тему в интернете
Компания Google представила новый ИИ-инструмент под названием Deep Research, который позволяет чат-боту Gemini проводить тщательный веб-поиск по заданной теме вместо пользователя и составлять детальный отчёт на основе обнаруженной информации.