РБК: Яндекс начал строительство своего самого мощного дата-центра в России

– Он нужен, чтобы покрыть растущий спрос на облачные услуги
– В дата-центре расположится более 3,8 тыс. серверных стоек
– Общая проектная мощность новой площадки составит 63 МВт
– Это в 1,5 раза больше, чем в наиболее мощном из текущих ДЦ
– Открытие первой зоны планируется на первое полугодие 2023
– Дата-центр в Калуге станет четвертым ДЦ компании в России
– Для его строительства используют собственное оборудование
– ДЦ будут использовать для размещения оборудования клиентов
– Также для некоторых клиентов будет снижение цен на 20-30%

@ftsec

> Стратегический шаг для компаний заключается не в том, чтобы использовать ИИ-контент целиком, а в том, чтобы использовать такие инструменты в своих процессах создания контента, и снижать предсказуемость текста...

В переводе на сеошный - длинные последовательности слов в gpt-моделях слишком предсказуемы и хорошо детектируются алгоритмами Гугла

Кейс: как ИИ-контент был пессимизирован августовским HCU апдейтом (Helpful Content Update)
Оригинал: пост Кевина Индига (https://www.kevin-indig.com/case-study-ai-content-punished-by-the-hcu-update/).

Ярким примером сгенерированного машинным интеллектом контента является https://www.throughtheclutter.com/ - он содержит профили знаменитостей и истории про фильмы. Это тот уровень качества контента, который бы понижен HCU апдейтом.

На пике они получали 1 млн переходов из Гугла. 30 августа трафик начал падать. Через неделю он упал почти до нуля.

Даже просто глядя на структуру страницы, вы можете сказать, что с ней что-то не так.

Видимость домена показывает типичное развитие трафика для сайтов, которые агрессивно масштабируются с помощью ИИ-контента: резкий рост, плато и резкое снижение.

Чтобы доказать, что текст был создан ИИ, автор проанализировал образец с помощью двух разных инструментов обнаружения ИИ-контента: GLTR (инструмент от IBM Watson и Harvard NLP, основанный на GPT-2 и Huggingface's GPT-2 Output Detector.
Они измеряют визуальный след текста, чтобы оценить вероятность его автоматической генерации.

Google может обнаруживать ИИ-контент просто на основании того, насколько «предсказуемым» является текст, особенно по сравнению со всем остальным контентом на ту же тему в его корпусе.
Стратегический шаг для компаний заключается не в том, чтобы использовать ИИ-контент целиком, а в том, чтобы использовать такие инструменты в своих процессах создания контента, и снижать предсказуемость текста, чтобы повысить вероятность привлечения органического трафика.

РБК: Microsoft и Netflix убрали ускоряющие загрузку контента серверы из России

– Их CDN-серверы были на московской точке обмена трафиком
– Речь про крупнейшую в стране точку обмена трафиком MSK-IX
– К точке MSK-IX подключены 346 различных операторов связи
– Пользователям стоит ожидать замедления работы сервисов
– Однако доступность сервисов для пользователей сохранится
– Ранее часть собственных серверов в России отключила Google
– Они использовались для ускорения загрузки YouTube и др.

@ftsec

'термин "веб-мастер" устарел' ⌛️

Гугл перезапустил раздел с рекомендациями для веб-мастеров

Теперь он называется "Основы поиска" (Google Search Essentials)
и доступен по адресу https://developers.google.com/search/docs/essentials

Он содержит 3 раздела:
- Технические требования
- Политика в отношении спама
- Ключевые рекомендации (лучшие практики)

«Мы отказались от использования термина "веб-мастер" и оставалось только "Руководство для веб-мастеров". Как мы упоминали ранее, термин "веб-мастер" устарел, и очень немногие люди отождествляют себя с ним» - сообщается в блоге Центра Google поиска.

Генерация нейро-картинок - https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion

#Закладки
Виды пенальти в Google → https://searchengineland.com/google-penalties-manual-actions-notifications-guide-388509

#Закладки
"Использование ML в противодействии парсингу" в Яндексе ("Антиробот") → https://www.youtube.com/watch?v=jfQySJ9POPM

Яндекс запускает свои телевизоры - безрамочные ТВ с Алисой и интеграцией в "умный дом" → https://www.rbc.ru/rbcfreenews/6357a4c89a7947ae953d1b16

Если на ии-картинки смотреть, как на коммерческий продукт с жизненным циклом, сейчас фаза наполнения рынка и через некоторое время произойдет насыщение. Поскольку поставщиков будет много (программисты, освоившие пакеты генерации картинок) далее начнется унификация продукта и ценовая конкуренция (так называемая коммодитизация) и это опустит цены, как на новые картинки, так и связанные работы (например, создание коллажей).

Но интересно другое, ии-картинки похожий, но более простой продукт по отношению к ии-текстам и на них можно посмотреть будущий тренд по генерации текстов.

The Verge: Shutterstock начнет продавать изображения, созданные ИИ

– Shutterstock объявил про новое партнерство с OpenAI
– Модель DALL-E 2 интегрируют в Shutterstock через API
– Раньше модель OpenAI училась на работах с фотостока
– Теперь сама DALL-E будет конкурировать с их авторами
– Shutterstock также запускает фонд поддержки авторов
– Им заплатят, если их работы продадут для обучения ИИ

@ftsec

У Яндекса феноменальные результаты на фоне кризиса в цифровой экономике, демонстрирующие направления роста Digital в России

vc: Отчет Яндекса за квартал: выручка выросла на 46% год к году – до 133,2 млрд руб., скорректированная прибыль – 5 млрд руб.

– Яндекс потратил 4,7 млрд руб. на компенсации опционов 10 тыс. чел.
– Выручка от «умных» устройств выросла на 74%, до 3,7 млрд руб.
– Выручка сегмента «Поиск и Портал» была 60,9 млрд руб. (+45%)
– Доля мобильной выручки от всей поисковой составила 59,6%
– Выручка сегмента Mobility выросла на 40%, до 31 млрд руб.
– На зарубежных рынках были 29% всех поездок (+2% каждый квартал)
– Количество подписчиков Плюса выросло на 53%, до 15,8 млн чел.
– GMV e-commerce за 9 мес. 2022 вырос в 2 раза, до 195,6 млрд руб.
– Выручка сегмента Yandex Cloud выросла на 175% год к году

@ftsec

CNews: Яндекс Карты запустили нейросетевой поиск организаций

– Карты будут анализировать всю доступную информацию
– Улучшенный поиск реализован на базе ML и нейросетей
– Сервис будет анализировать описание, отзывы, фото и др.
– Улучшенный поиск охватит сайты, меню, прайс-листы и др.
– Новый поиск теперь понимает смысл запроса пользователя
– Сервис сможет найти больше мест по сложным запросам
– Например, фото помогут найти нужное блюдо в ресторане
– Анализ отзывов поможет найти «лучшие» места по запросу

@ftsec

Гугл выпустил руководство про ранжирование и меняет терминологию апдейтов
В свежем посте в блоге Google Search Central анонсирована новая страница "Руководство по системам ранжирования в поиске" (пока есть только версия на английском).
Рассказывается про различие между системами ранжирования (Ranking Systems: BERT, page experience, passage ranking и т.п.) и обновлениями этих систем.
В прошлом термин "обновление" (update) часто использовался как название конкретной системы ранжирования, особенно когда запускалась новая система, например, обновление, связанное с удобством страницы (page experience update) или недавнее обновление алгоритма определения полезного контента (helpful content update). Это могло сбивать с толку, особенно при улучшении системы: трудно сказать "обновление обновления алгоритма определения полезного контента" (helpful content update update) и уж тем более понять.
В дальнейшем Гугл обещает быть более точным в формулировках и отличать системы от обновлений.

https://www.youtube.com/watch?v=xiqDvEmHI3k

Y2-обновление поиска в Яндексе

Анонс ранее запущенных фич в разных вертикалях поиска:
1. Перевод видео в реалтайме.
2. Фильтрация контента в детских аккаунтах.
3. Дополнение обычного поиска поиском по сущностям (сейчас можно посмотреть в электронике и бытовой технике, а в будущем расширится и на другие тематики) и обобщение контента в темы.
4. Обогащение/Обучение поиска экспертными оценками (работает по запросам по программированию).