Google AI Studioзно умеет обманывать

Это моя первая статья на Хабре. Ну как принято, я сразу сделаю оговорки (тот самый дисклеймер) о том, что все, что я тут пишу — это мой личный опыт, мое личное мнение, я не стремлюсь как‑то где‑то и чем‑то кого‑то (тем более корпорацию Гугл, чьими продуктами я очень в принципе доволен и рад пользоваться) задеть, ущемить интересы, создать антирекламу, кого‑то опозорить (бла, бла..) и т. д. и т. п. Если кто‑то что‑то увидит негативное в свой адрес — это я не со зла и не специально (заранее извиняюсь), просто проводя аналитические оценки я пришел к таким выводам.

Решил поделится некими размышлениями о том, как ИИ от Гугла иногда преднамеренно (в смысле возможно ему специально включили «это» в алгоритм) или в процессе общения, сам того не ведая, научился «врать» (простите модераторы, не нужно сильно модерировать, это я просто запарился с этим ИИ, потому как немного пострадал).

В общем, история простоя и короткая. Я, как, наверное, и все любители (и не только) частенько отдаю на «аутсорс» (или точнее вскармливаю) определенные задачи ИИ‑шкам. Последнее время нравился Google AI. Ну а что? Многие со мной согласятся, что по сравнению с ChatGPT, работает Google AI более релевантно. Не слишком фамильярничает, не перегружает «водой» (если контекст этого не требует), отвечает быстрее, ну и 2 млн. токенов дает «на халяву» загрузить и анализировать. Для аналитика прям «ляпота и не только».

Короче, решали мы с Google AI (далее чтобы не копи/пастить давайте по тексту я назову его ГАИ) задачу. Ничего особенного, ГАИ мне давал, вроде, как обычно все результаты, и вроде так, как я от него добивался (в прямом смысле слова). Здесь я немного отступлю, просто экспромт возник — не перелистываем абзац, пожалуйста, просто есть один нюанс, о котором я пользуясь моментом тоже хочу узнать, может кто скажет дельное. Когда пишешь задачу особенно по матстатистике или эконометрике, и загружаешь в ГАИ, то надо в обяз прописывать условия типа «распиши решение с детальным описанием алгоритма» или «представь ответ с описанием формулы или расчета» и т. д. Я конечно понимаю, что имею дело с ИИ, но почему с тем же ЧатомГПТ или Клодом так детально писать не нужно? Они сами все предельно коротко, но емко напишут, а вот ГАИ — нееет, обязательно где‑то сократит и именно так, что потом «черт не разберет». Короче как я не пытался его настроить, без вышеназванных фраз, а-ля «дай ответ с подробным описанием...» ничего не получается. Конец отступлению. Читать далее

#nlp_natural_language_processing_ #machine_learning #artificial_intelligence #копирайтинг #google_ai #искуственный_интеллект #машинное_обучение | @habr_ai

Обзор Gemini 2.0: путь Google к поколению 2.5

Привет, Хабр. Недавно Google выпустила свою передовую модель Gemini 2.5, закономерно обогнав поколение 2.0 в общем зачете. Однако, всё познаётся в сравнении, а лучший способ понять, что изменилось – сравнить с предшественниками. Что представляют собой модели 2.0 и насколько они актуальны (и актуальны ли вообще) – выясним в статье. 

Приятного чтения :) Читать далее

#gemini #gemini_ai #gemini_pro #google_ai #gemini_2_5_pro #ai #gemini_2_0_flash #gemini_2_5_flash #gemini_2_5 #gemini_2_0 | @habr_ai

Google выкатил AI-поиск. Как им воспользоваться?

Google выкатил AI-поиск. Он ощущается немного по-другому, чем Perplexity. Бесплатно. Если вам интересны новейшие штуки в этой области, советую попробовать.

Еще это может быть полезно специалистам по SEO, которым пора уже адаптироваться к новым веяниям — оптимизации для AI-поиска вместо классического краулера.

Важно: с русским языком пока не работает. Google выкатил это как эксперимент, и чтобы посмотреть качество и суть работы — этого достаточно. Что такое "с русским языком не работает": это не то что результаты будут плохие, а нейронка прямо человечьим языком скажет: "работают только с английским" и ответа не напишет совсем никакого. Т.е. если вы не знаете английского, смотреть это бессмысленно.

К сожалению, включение сервиса требует определенных приседаний и унижений. В статье есть готовое решение, позволяющее сэкономить десяток минут на самостоятельное прошибание стены лбом. Читать далее

#google #ai #ai_search #google_ai_search #ai_mode #google_ai_mode #olegchir #anarchic #anarchic_pro #anarchic_ai | @habr_ai

Google AI Edge Gallery: локальный ИИ прямо на смартфоне — без облака, без интернета

Тест-драйв локального искусственного интеллекта, который работает даже в авиарежиме. И умеет распознавать списки покупок.

Google тихонько выкатил AI Edge Gallery — экспериментальное Android-приложение, которое позволяет запускать ИИ-модели прямо на смартфоне, без интернета и всяких VPN. Всё крутится локально, на вашем устройстве. Модели подтягиваются с Hugging Face (например, Gemma от Google - "младшая сестра" Gemini) и работают либо на CPU, либо на GPU — в зависимости от того, насколько сильно вы готовы разогревать свой телефон. Читать далее

#google_ai_edge_gallery #локальный_ии #офлайн_ии #hugging_face #android #ai #искусственный_интеллект | @habr_ai

SEO в эпоху искусственного интеллекта: как изменились правила игры

Сейчас технологии развиваются стремительными темпами – и искусственный интеллект занимает всё более важное место в каждой сфере, включая поисковую оптимизацию. Меня зовут Максим Улендеев, я SEO-специалист Beget и в этой статье расскажу, что изменилось в цифровом поиске в эпоху развития искусственного интеллекта.

Итак, классическое SEO — это набор стратегий и тактик, которые помогают сайту занять высокие позиции в органической выдаче поисковых систем, таких как Google и Яндекс. Основная цель остается прежней — привлечение целевого трафика через релевантные запросы. В традиционном SEO ключевыми элементами были работа с семантическим ядром, техническая оптимизация сайта, улучшение поведенческих факторов и построение ссылочного профиля.

Но поисковая среда стремительно меняется. С развитием искусственного интеллекта привычная модель поиска претерпевает трансформацию: пользователи всё чаще получают готовые ответы, сформированные нейросетями. В Яндексе эту функцию выполняет «Яндекс Нейро» (сейчас интегрированная в Алису), в Google — «AI Overviews». Такие решения всё чаще подменяют классическую выдачу ссылок краткими обобщениями с указанием источников. Читать далее

#seo #google_ai_overviews #яндекс_нейро #chatgpt #gemini #perplexity #ии #ии_поиск #техническая_оптимизация #поведенческие_факторы | @habr_ai

Куда инвестирует великий программист Джефф Дин

Легендарный Джеффри Дин не нуждается в дополнительном представлении: именно он спроектировал и запрограммировал некоторые ключевые сервисы для Google, в том числе распределённую БД Spanner, систему хранения полуструктурированных данных Bigtable, систему обработки данных в кластерах MapReduce, NoSQL-хранилище LevelDB, библиотеку машинного обучения TensorFlow и др.

Как и другие известные разработчики, Джефф Дин сейчас работает в области ML. Для него это естественное направление, поскольку он ещё с университета специализировался на машинном обучении.

Кроме основных занятий, ведущий исследователь Google также инвестирует в стартапы. Новое поколение стартапов, которые появляются как грибы после дождя. Читать далее

#джефф_дин #инвестиции #стартапы #google_ai #военная_логистика #xelix #rune_technologies #вычислительная_биология #ruvds_статьи | @habr_ai