Внутри Google сформировали специальный внутренний «комитет по компьюту»
Он распределяет доступ к кластерам TPU/GPU среди подразделений и проектов компании и решает, кто получает приоритет, а кто ждет в очереди.
То есть в условиях дефицита ресурсов даже сотрудникам Google приходится буквально конкурировать за железо и шлифовать продажные презентации для внутреннего комитета, чтобы получить квоту на вычисления.
Если квоту не дали, то ты со своим проектом либо останешься ждать в очереди, либо можешь пойти и слезно просить занять компьют у другой команды.
На фоне этого из Google начали уходить исследователи. В основном они перебираются в маленькие стартапы.
Он распределяет доступ к кластерам TPU/GPU среди подразделений и проектов компании и решает, кто получает приоритет, а кто ждет в очереди.
То есть в условиях дефицита ресурсов даже сотрудникам Google приходится буквально конкурировать за железо и шлифовать продажные презентации для внутреннего комитета, чтобы получить квоту на вычисления.
Если квоту не дали, то ты со своим проектом либо останешься ждать в очереди, либо можешь пойти и слезно просить занять компьют у другой команды.
На фоне этого из Google начали уходить исследователи. В основном они перебираются в маленькие стартапы.
😁131🤔34🫡10🔥9❤4❤🔥1👌1
Как усилить ИБ: управление данными и ML-технологии для защиты бизнеса
Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?
Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.
Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ
Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн
Регистрация на бесплатный митап на сайте.
Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?
Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.
Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ
Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн
Регистрация на бесплатный митап на сайте.
🗿15❤6👍4🔥3😁2🤯1🤓1
Google готовится релизнуть крутейшую видео модель
Сегодня у них пройдет ежегодная Google I/O, и они во всю раздают спойлеры. Судя по всему, нас ждет сильная омни модель – возможно, SOTA в генерации видео.
Например, вот такие видео выложили в преддверии мероприятия CEO Google Сундар Пичаи и главный источник сливов по Gemini Логан Килпэтрик.
Ждем
Сегодня у них пройдет ежегодная Google I/O, и они во всю раздают спойлеры. Судя по всему, нас ждет сильная омни модель – возможно, SOTA в генерации видео.
Например, вот такие видео выложили в преддверии мероприятия CEO Google Сундар Пичаи и главный источник сливов по Gemini Логан Килпэтрик.
Ждем
👍72🔥27❤15🤯1
Composer 2.5 от Cursor: качество Opus 4.7 и GPT-5.5 в 10 раз дешевле
Cursor удивили. Они выпустили очередного Composer, но если предыдущие версии были довольно слабые, то сейчас это уже можно назвать полноценным фронтиром.
cursor.com/blog/composer-2-5
Бенчмарки:
– SWE-Bench Multilingual: 79.8% (Opus 4.7: 80.5%, GPT-5.5: 77.8%).
– Terminal-Bench 2.0: 69.3% (Opus 4.7: 69.4%, GPT-5.5: 82.7%).
– CursorBench v3.1: 63.2% (Opus 4.7 max: 64.8%, GPT-5.5 default: 59.2%)
При этом стоит модель всего $0.50 за млн input / $2.50 за млн output. Это в 10 раз дешевле опуса. Fast-тариф стоит чуть дороже ($3.00 input / $15.00 output), но все равно дешевле Opus, примерно как Claude Sonnet 4.6. Единственное: публичного API нет, только внутри Cursor, CLI и веб.
Что касается внутрянки:
– Модель основана на Kimi K2.5 от Moonshot AI (как и Composer 2)
– Но базовые веса составили лишь 15% от потраченного компьюта, все остальное – кастомный RL и дообучение
– Из интересных приемов использовали Targeted RL with textual feedback. В классическом RL модель получает одну награду за весь ответ целиком, и непонятно, где именно она ошиблась. Cursor же делают так: когда модель делает локальную ошибку (например, вызывает несуществующий инструмент), прямо в это место вставляется подсказка, и веса как бы подталкиваются в сторону того, как модель повела бы себя с этой подсказкой.
Кстати, одновременно Cursor анонсировали следующую модель, которую они тренируют с нуля, используя в 10 раз больше компьюта, чем на Composer 2.5, на кластере Colossus 2 совместно с xAI. Конец 2026 года в AI-кодинге будет очень интересным.
Cursor удивили. Они выпустили очередного Composer, но если предыдущие версии были довольно слабые, то сейчас это уже можно назвать полноценным фронтиром.
cursor.com/blog/composer-2-5
Бенчмарки:
– SWE-Bench Multilingual: 79.8% (Opus 4.7: 80.5%, GPT-5.5: 77.8%).
– Terminal-Bench 2.0: 69.3% (Opus 4.7: 69.4%, GPT-5.5: 82.7%).
– CursorBench v3.1: 63.2% (Opus 4.7 max: 64.8%, GPT-5.5 default: 59.2%)
При этом стоит модель всего $0.50 за млн input / $2.50 за млн output. Это в 10 раз дешевле опуса. Fast-тариф стоит чуть дороже ($3.00 input / $15.00 output), но все равно дешевле Opus, примерно как Claude Sonnet 4.6. Единственное: публичного API нет, только внутри Cursor, CLI и веб.
Что касается внутрянки:
– Модель основана на Kimi K2.5 от Moonshot AI (как и Composer 2)
– Но базовые веса составили лишь 15% от потраченного компьюта, все остальное – кастомный RL и дообучение
– Из интересных приемов использовали Targeted RL with textual feedback. В классическом RL модель получает одну награду за весь ответ целиком, и непонятно, где именно она ошиблась. Cursor же делают так: когда модель делает локальную ошибку (например, вызывает несуществующий инструмент), прямо в это место вставляется подсказка, и веса как бы подталкиваются в сторону того, как модель повела бы себя с этой подсказкой.
Кстати, одновременно Cursor анонсировали следующую модель, которую они тренируют с нуля, используя в 10 раз больше компьюта, чем на Composer 2.5, на кластере Colossus 2 совместно с xAI. Конец 2026 года в AI-кодинге будет очень интересным.
❤114👍46😁18⚡10🔥6
Бизнесмен Потанин на ЦИПР точно сформулировал, как на самом деле устроен промышленный ИИ: не как автономная система, а как инструмент, который усиливает человека.
Он отдельно подчеркнул, что оператор остается в центре процесса и вмешивается при выходе за критические параметры. То есть речь не про «замену людей», а про ускорение принятия решений и снижение ошибок там, где цена ошибки — миллиарды.
И, пожалуй, самая важная мысль: ИИ начинает работать не тогда, когда он самый умный, а тогда, когда он встроен в конкретный процесс и дает измеримый результат. В случае «Норникеля» это уже десятки миллиардов потенциального эффекта. По ссылке - конкретнее
Он отдельно подчеркнул, что оператор остается в центре процесса и вмешивается при выходе за критические параметры. То есть речь не про «замену людей», а про ускорение принятия решений и снижение ошибок там, где цена ошибки — миллиарды.
И, пожалуй, самая важная мысль: ИИ начинает работать не тогда, когда он самый умный, а тогда, когда он встроен в конкретный процесс и дает измеримый результат. В случае «Норникеля» это уже десятки миллиардов потенциального эффекта. По ссылке - конкретнее
😁87🤨32❤15👍13🗿10🔥3🤝2🤯1
Андрей Карпаты теперь работает в Anthropic
Вот это настоящий удар по конкурентам, а не эти ваши модельки
Личное обновление: я присоединился к Anthropic. Думаю, следующие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими. Я очень рад присоединиться к команде и вернуться к R&D. Я по‑прежнему очень увлечен образованием и планирую в свое время снова заняться этой деятельностью.
Вот это настоящий удар по конкурентам, а не эти ваши модельки
1👍214🔥92❤32🤯16😁8🗿5
Итак, Google I/O. Основные релизы:
1️⃣ Gemini 3.5 Flash. По бенчмаркам обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге, агентных задачах и на мультимодальности, при этом выдает скорость чуть меньше 300 токенов в секунду: это заметно быстрее GPT-5.4 mini и Claude Haiku, и примерно в 4 раза быстрее Opus, Sonnet и GPT-5.5. На презентации также показывали версию, выдающую почти 1500 токенов в секунду. Цена тоже намного доступнее Pro версий, GPT и Opus.
Gemini 3.5 Pro пообещали выпустить в следующем месяце. Gemini 3.5 Flash уже можно попробовать в Antigravity.
2️⃣ Gemini Omni. Как написали Google, это "первый шаг на пути к моделям, которые могут генерировать что угодно из чего угодно". В текущей версии Omni ограничена генерацией видео. На входе может быть текст, изображения, видео и голос, на выходе вы получаете видео. Качество генераций – конкурентоспособное, физика не страдает, фотореалистичность на уровне. Попробовать можно в приложении Gemini.
3️⃣ Antigravity 2.0. Добавили: всякие возможности для оркестрации параллельных агентов и субагентов, фоновые задачи, нативную поддержку голосовых команд. Выпустили Antigravity CLI (на замену Gemini CLI) и Antigravity SDK для создания кастомных агентов. На презентации показали, как система собрала рабочую операционку, на которой можно запустить Doom. На это понадобилось менее 12 часов, 96 агентов и менее 1 тысячи долларов.
4️⃣ Ну и по мелочи:
– полностью обновили интерфейс Gemini App, теперь ответы больше похоже на интерактивные страницы;
– для подписчиков AI Plus, Pro и Ultra добавили Daily Brief: персонализированный дайджест дня на основе Gmail, Календаря и задач;
– для Ultra теперь предлагают Gemini Spark: личного агента, который работает постоянно даже при выключенном ноутбуке и выполняет за вас задачи. Пока что интеграции только с инструментами Google, но обещают скоро добавить и другие;
– подписка Google AI Ultra теперь стартует от $100/месяц (раньше было от $250), а тариф за $250 подешевел до $200 без урезания возможностей и лимитов;
– анонсировали умные очки и новые ноутбуки Googlebooks.
Gemini 3.5 Pro пообещали выпустить в следующем месяце. Gemini 3.5 Flash уже можно попробовать в Antigravity.
– полностью обновили интерфейс Gemini App, теперь ответы больше похоже на интерактивные страницы;
– для подписчиков AI Plus, Pro и Ultra добавили Daily Brief: персонализированный дайджест дня на основе Gmail, Календаря и задач;
– для Ultra теперь предлагают Gemini Spark: личного агента, который работает постоянно даже при выключенном ноутбуке и выполняет за вас задачи. Пока что интеграции только с инструментами Google, но обещают скоро добавить и другие;
– подписка Google AI Ultra теперь стартует от $100/месяц (раньше было от $250), а тариф за $250 подешевел до $200 без урезания возможностей и лимитов;
– анонсировали умные очки и новые ноутбуки Googlebooks.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤64👍30🔥15⚡5