Goldman Sachs зафиксировал рост внедрения ИИ в США всего на 0,2%
И это несмотря на громкие заголовки о революции в сфере ИИ. А реальное внедрение искусственного интеллекта в американских компаниях происходит не так стремительно, как можно было бы ожидать.
По данным нового отчета Goldman Sachs, на конец 2024 года только 6,1% организаций активно используют ИИ в своей деятельности, показав небольшой рост с 5,9% в предыдущем квартале.
Однако за этими скромными цифрами скрываются интересные тенденции. Крупный бизнес с численностью сотрудников более 250 человек демонстрирует значительно более высокий показатель адаптации — 10%. Особенно активно технологии ИИ внедряют банковский сектор и страховые компании, в то время как в сферах информационных технологий, образования и производства наблюдается некоторое замедление.
Малый и средний бизнес за последний год также начал активнее экспериментировать с ИИ, хотя компании по-прежнему сталкиваются с двумя основными препятствиями: обеспечением кибербезопасности и поиском практических сценариев применения технологии.
Читать полный текст...
И это несмотря на громкие заголовки о революции в сфере ИИ. А реальное внедрение искусственного интеллекта в американских компаниях происходит не так стремительно, как можно было бы ожидать.
По данным нового отчета Goldman Sachs, на конец 2024 года только 6,1% организаций активно используют ИИ в своей деятельности, показав небольшой рост с 5,9% в предыдущем квартале.
Однако за этими скромными цифрами скрываются интересные тенденции. Крупный бизнес с численностью сотрудников более 250 человек демонстрирует значительно более высокий показатель адаптации — 10%. Особенно активно технологии ИИ внедряют банковский сектор и страховые компании, в то время как в сферах информационных технологий, образования и производства наблюдается некоторое замедление.
Малый и средний бизнес за последний год также начал активнее экспериментировать с ИИ, хотя компании по-прежнему сталкиваются с двумя основными препятствиями: обеспечением кибербезопасности и поиском практических сценариев применения технологии.
Читать полный текст...
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google выпустили конкурентов Sora! или знак вопроса нужно ставить?
Veo 2 (та самая новинка от Google) наступает на пятки дяде Сэму Вениаминовичу Альтману.
Эта новая нейронка по тестам — просто огонь, но все мы знаем как и зачем делают эти тесты...
В презентационных роликах всё действительно очень хорошо и вкусно. Sora и другие могут напрягаться, если это реально.
Что можно выделить:
- Генерирует видео, которые на 100% соответствуют вашему запросу! Агрессивная реклама, конечно, но похоже на правду...
- Картинка уровня минимум 4К! И это действительно сногсшибательно, особенно если учесть, что многие такого не умеют.
- Длительность генерируемых роликов до 10 секунд, но разработчики рекомендуют ориентироваться на 8 секунд — логика походу такая, что чем короче, тем меньше шансов нарваться на брак
- Есть мелкие проблемы с динамикой сцен, но Deepmind уверяют, что работают над улучшением.
- В следующем релизе ИИ будет анализировать фото и другие видео как референсы — ждемс.
Такое ощущение, что каждую неделю видео-генераторы выпускают какие-то обновы.
Моё отношение к громким демо сильно скептическое. Особенно Гугл умеет пурги нагнать (вспоминаем мультимодельную Gemini презу — кучу умалчиваний и по сути "обмана" пользователей).
Но в то же время, лично мне хочется, чтобы такие крупные игроки, как Google и OpenAI, двигали эту область в разы быстрее!
Или здесь возможен сценарий, когда каждый будет тянуть одеяло на себя? Как вы думаете, кто в итоге выиграет в этой гонке?
P.S. сколько это будет стоить и когда по факту появится — посмотрим. Но можно податься в список предзаписи — ссылка
Veo 2 (та самая новинка от Google) наступает на пятки дяде Сэму Вениаминовичу Альтману.
Эта новая нейронка по тестам — просто огонь, но все мы знаем как и зачем делают эти тесты...
В презентационных роликах всё действительно очень хорошо и вкусно. Sora и другие могут напрягаться, если это реально.
Что можно выделить:
- Генерирует видео, которые на 100% соответствуют вашему запросу! Агрессивная реклама, конечно, но похоже на правду...
- Картинка уровня минимум 4К! И это действительно сногсшибательно, особенно если учесть, что многие такого не умеют.
- Длительность генерируемых роликов до 10 секунд, но разработчики рекомендуют ориентироваться на 8 секунд — логика походу такая, что чем короче, тем меньше шансов нарваться на брак
- Есть мелкие проблемы с динамикой сцен, но Deepmind уверяют, что работают над улучшением.
- В следующем релизе ИИ будет анализировать фото и другие видео как референсы — ждемс.
Такое ощущение, что каждую неделю видео-генераторы выпускают какие-то обновы.
Моё отношение к громким демо сильно скептическое. Особенно Гугл умеет пурги нагнать (вспоминаем мультимодельную Gemini презу — кучу умалчиваний и по сути "обмана" пользователей).
Но в то же время, лично мне хочется, чтобы такие крупные игроки, как Google и OpenAI, двигали эту область в разы быстрее!
Или здесь возможен сценарий, когда каждый будет тянуть одеяло на себя? Как вы думаете, кто в итоге выиграет в этой гонке?
P.S. сколько это будет стоить и когда по факту появится — посмотрим. Но можно податься в список предзаписи — ссылка
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я прямо очень скептичен к text2video генерации в ее текущем воплощении. Но на глаз кажется, что Google, анонсировавший вчера модель Veo 2, явно обгоняет текущее состояние Sora от OpenAI. И вообще удивительно, но следующими после гугла идут опять же китайские компании. Посмотрите ролик (музыка Sora, видео Veo 2, слов нет). Там, конечно, всё еще сильно заметно, что это нейронка, но прогресс заметен на глаз.
https://blog.google/technology/google-labs/video-image-generation-update-december-2024/
https://blog.google/technology/google-labs/video-image-generation-update-december-2024/
Если в этом году баллом искусственного интеллекта правили генераторы видео, то следующий будет годом - ИИ-агентов. Такого количество новостей об агентах, хлынувших в информационное пространство последних месяцев, я еще не встречал. Буквально каждый день десятки компаний публикуют релизы о своих планах, партнерствах и разработках.
Story представила теоретическую схему «agent-to-agent», которая позволяет ИИ-агентам торговать интеллектуальной собственностью друг с другом. Инструмент ATCP/IP позволяет нейросетям обмениваться «данными для обучения, творческим стилем, инвестиционными стратегиями и многим другим.
Команда мем-коина Floki поддержала запуск «самого ожидаемого» проекта для разработки ИИ-агентов на базе BNB Chain — BAD.
Google представил ИИ-агента Project Mariner — он способен выполнять действия на компьютере вместо пользователя.
Стоящая за проектом ai16z организация Eliza Labs заключила партнерство со Стэнфордским университетом для изучения возможностей интеграции ИИ-агентов с цифровыми активами.
DeFi-проект Frax Finance начал разработку технологического стека для ИИ-агентов на блокчейне в партнерстве с IQ.
Илья Суцкевер считает, что ИИ-агенты, синтетические данные и ускорение вычислений — следующий этап эволюции искусственного интеллекта, который приведет к появлению суперинтеллекта.
Сбер выпустил сразу 3 ИИ-модели: распознавание речи, чат-бот и эмбеддинги
Они специально разработаны для русского языка. Особенно примечательно, что все модели не требуют дорогостоящего серверного оборудования и при этом демонстрируют впечатляющие результаты. Сбер выпустил сразу три мощные модели с открытым исходным кодом,
Флагманом релиза стала GigaChat Lite — первая русскоязычная MoE-модель (Mixture of Experts), насчитывающая 3 млрд активных параметров. Модель превосходит все существующие 8-миллиардные модели в работе с русским языком, хотя немного уступает им в англоязычных тестах.
Одним из ключевых преимуществ GigaChat Lite является внушительный контекстный охват — модель способна обрабатывать до 131 тысячи токенов. Технически модель использует передовой fine-grained MoE подход, аналогичный тому, что применяется в DeepSeek V2.
Вторая модель, GigaEmbeddings, несмотря на компактные 3 млрд параметров, демонстрирует превосходные результаты в обработке текста, превосходя даже 7-миллиардные модели.
Читать полный текст...
Они специально разработаны для русского языка. Особенно примечательно, что все модели не требуют дорогостоящего серверного оборудования и при этом демонстрируют впечатляющие результаты. Сбер выпустил сразу три мощные модели с открытым исходным кодом,
Флагманом релиза стала GigaChat Lite — первая русскоязычная MoE-модель (Mixture of Experts), насчитывающая 3 млрд активных параметров. Модель превосходит все существующие 8-миллиардные модели в работе с русским языком, хотя немного уступает им в англоязычных тестах.
Одним из ключевых преимуществ GigaChat Lite является внушительный контекстный охват — модель способна обрабатывать до 131 тысячи токенов. Технически модель использует передовой fine-grained MoE подход, аналогичный тому, что применяется в DeepSeek V2.
Вторая модель, GigaEmbeddings, несмотря на компактные 3 млрд параметров, демонстрирует превосходные результаты в обработке текста, превосходя даже 7-миллиардные модели.
Читать полный текст...
Forwarded from The Edinorog 🦄
Никогда такого не было и вот опять. У Business Insider вышел текст про стартап EvenUp. Запустила его еще в 2019-м. А вот буквально в октябре он стал единорогом, подняв $135 млн по оценке более $1 млрд. Кейс из статьи BI вполне стандартный и ожидаемый. Стартап уверяет, что его AI решает проблему, но по факту все за него делают люди.
Специализация у EvenUp довольно узкая. Его AI помогает изучать медицинские карты, чтобы подавать иски на ошибки лечения, которые могли привести к травмам. Работают в США, естественно.
И вот журналисты BI поговорили с несколькими бывшими сотрудниками EvenUp. Те рассказали, что на AI надежды нет. На собеседовании всем говорят, что почти все за вас будет делать AI. Но по факту все эти медицинские карты отсматривают люди. Одному сотруднику более опытные коллеги вообще сказали не запускать AI. А второму тщательно следить, потому что будут ошибки.
Что не так с AI? Он ненадежен и создает слишком много ошибок, рассказывают сотрудники EvenUp. Он может пропустить травмы в карте, галлюцинировать, неправильно записать посещения врача и так далее. А еще эти пометки врачебным почерком, с которым AI далеко не всегда справляется. В общем, как говорят сотрудники, за AI приходится все перепроверять, а иногда и делать с нуля самому.
В компании говорят, что все не так. Мол, конечно, роль человека в разных кейсах различна. Легкие кейсы могут требовать минимального внимания. Более сложные — дополнительного вовлечения человека. Но, говорят, их AI справляется и ускоряет работу. Но странно, если бы они говорили другое, только что подняв $135 млн
И к тому же AI не может быть идеальным сразу — он уже учится. Вот только проблема в том, что данных для обучения становится все меньше. И эксперты поговаривают о том, что темпы обучения AI сейчас сильно замедлятся.
Это все к тому, что если вам будут рассказывать про то, как AI идеально решает какую-то проблему, то добавьте капельку скепсиса. Может там никакого AI и вовсе нет, а все делают люди.
@TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Business Insider
EvenUp's valuation soared past $1 billion on the potential of its AI. The startup has relied on humans to do much of the work,…
Former staffers told BI they witnessed numerous problems with EvenUp's AI, including missed injuries and hallucinated medical conditions.
Актуальный мемасик по погоде на песню ДАША - Домой - https://youtube.com/shorts/lt1OMsEsqQI?si=MBk3xnBmnfE3o91U
Forwarded from MLTimes
Драконы хотят обогнать единорогов или чем интересен китайский ИИ
Китайские компании не просто догоняют своих американских конкурентов — они уже начинают их обходить. Создавая ИИ-модели, которые становятся популярнее западных аналогов. И это несмотря на все санкции и ограничения со стороны США.
Новый лидер среди языковых моделей
Флагманский проект китайского технологического гиганта Alibaba — семейство моделей Qwen — стал абсолютным лидером по количеству загрузок на платформе Hugging Face, крупнейшем мировом репозитории языковых моделей.
Qwen предлагает различные версии с разным количеством параметров: более крупные модели обладают большей мощностью, но требуют больших вычислительных ресурсов, в то время как меньшие версии экономичнее в использовании.
По словам Тьечжэня Вана, инженера машинного обучения Hugging Face, Qwen лидирует благодаря двум ключевым факторам: выдающейся производительности в сравнительных тестах и выгодной модели лицензирования, которая позволяет компаниям использовать технологию без длительных юридических проверок.
DeepSeek бросает вызов OpenAI
Другой заметный игрок на рынке — китайский стартап DeepSeek, который в 2024 году представил модель DeepSeek-R1.
Читать полный текст...
Китайские компании не просто догоняют своих американских конкурентов — они уже начинают их обходить. Создавая ИИ-модели, которые становятся популярнее западных аналогов. И это несмотря на все санкции и ограничения со стороны США.
Новый лидер среди языковых моделей
Флагманский проект китайского технологического гиганта Alibaba — семейство моделей Qwen — стал абсолютным лидером по количеству загрузок на платформе Hugging Face, крупнейшем мировом репозитории языковых моделей.
Qwen предлагает различные версии с разным количеством параметров: более крупные модели обладают большей мощностью, но требуют больших вычислительных ресурсов, в то время как меньшие версии экономичнее в использовании.
По словам Тьечжэня Вана, инженера машинного обучения Hugging Face, Qwen лидирует благодаря двум ключевым факторам: выдающейся производительности в сравнительных тестах и выгодной модели лицензирования, которая позволяет компаниям использовать технологию без длительных юридических проверок.
DeepSeek бросает вызов OpenAI
Другой заметный игрок на рынке — китайский стартап DeepSeek, который в 2024 году представил модель DeepSeek-R1.
Читать полный текст...
❤1
TechCrunch: YouTube позволит авторам давать разрешение сторонним компаниям обучать ИИ на их контенте
– Внутри YouTube Studio появилась новая настройка
– Авторы могут разрешить брать их видео для ИИ
– Обучать ИИ на контенте могут только 18 компаний
– Среди них: Adobe, Amazon, Anthropic, Apple и др.
– Также: Microsoft, Nvidia, OpenAI, Perplexity, xAI и др.
– В списке также обозначена китайская ByteDance
– Авторы могут выбрать «Все сторонние компании»
– Т.е. дать доступ всем компаниям, даже не из списка
– Ранее авторы YouTube жаловались на обучение ИИ
– Т.к. обучение шло без согласия или компенсаций
– Компенсации для авторов могут появиться позднее
@ftsec
– Внутри YouTube Studio появилась новая настройка
– Авторы могут разрешить брать их видео для ИИ
– Обучать ИИ на контенте могут только 18 компаний
– Среди них: Adobe, Amazon, Anthropic, Apple и др.
– Также: Microsoft, Nvidia, OpenAI, Perplexity, xAI и др.
– В списке также обозначена китайская ByteDance
– Авторы могут выбрать «Все сторонние компании»
– Т.е. дать доступ всем компаниям, даже не из списка
– Ранее авторы YouTube жаловались на обучение ИИ
– Т.к. обучение шло без согласия или компенсаций
– Компенсации для авторов могут появиться позднее
@ftsec
Ростелеком посягнул на исследование поведения детей и подростков в интернете. И вот что мы из него узнали:
Дети поколения Альфа проводят в интернете в среднем 6,5 часов ежедневно. Среди подростков 12–17 лет этот показатель достигает 97% по охвату. Пандемия COVID-19 изменила паттерны медиапотребления, но даже после её окончания использование интернета среди детей осталось на высоком уровне.
Среди главных активностей в сети — просмотр видео (платформы YouTube и TikTok лидируют по вовлечённости), общение в мессенджерах и социальных сетях, онлайн-игры и потребление развлекательного контента. Telegram стал наиболее популярным мессенджером среди подростков, опередив ВКонтакте и WhatsApp. Пользователь Telegram в среднем проводит в нем 72 минуты в сутки, что в два раза превышает аналогичный показатель для ВКонтакте.
Сервис Rutube привлекает младшую аудиторию благодаря мультфильмам, а VK Видео успешно конкурирует за подростков благодаря эксклюзивному контенту. Несмотря на развитие отечественных платформ, YouTube остаётся главным источником как развлекательного, так и образовательного контента. Более 30% подростков используют YouTube для подготовки к урокам и изучения новых тем.
Тренд на пиратский контент остаётся актуальным: только половина детей готовы платить за подписки, считая лицензионные материалы недостаточно ценными. Исключением остаются компьютерные игры, которые дети готовы покупать, считая это вкладом в развитие индустрии.
Дети поколения Альфа проводят в интернете в среднем 6,5 часов ежедневно. Среди подростков 12–17 лет этот показатель достигает 97% по охвату. Пандемия COVID-19 изменила паттерны медиапотребления, но даже после её окончания использование интернета среди детей осталось на высоком уровне.
Среди главных активностей в сети — просмотр видео (платформы YouTube и TikTok лидируют по вовлечённости), общение в мессенджерах и социальных сетях, онлайн-игры и потребление развлекательного контента. Telegram стал наиболее популярным мессенджером среди подростков, опередив ВКонтакте и WhatsApp. Пользователь Telegram в среднем проводит в нем 72 минуты в сутки, что в два раза превышает аналогичный показатель для ВКонтакте.
Сервис Rutube привлекает младшую аудиторию благодаря мультфильмам, а VK Видео успешно конкурирует за подростков благодаря эксклюзивному контенту. Несмотря на развитие отечественных платформ, YouTube остаётся главным источником как развлекательного, так и образовательного контента. Более 30% подростков используют YouTube для подготовки к урокам и изучения новых тем.
Тренд на пиратский контент остаётся актуальным: только половина детей готовы платить за подписки, считая лицензионные материалы недостаточно ценными. Исключением остаются компьютерные игры, которые дети готовы покупать, считая это вкладом в развитие индустрии.
А вам какой цвет 2025 года больше нравится?
1. Pantone всех удивил и предложил цвет «московской зимней грязи».
2. Нашел другой - JAFCA - японская ассоциация цветов, ежегодно публикует прогноз цвета на следующий год, который обсуждается и выбирается Комитетом по отбору цвета на следующий год (JAFCA + Михоко Комори (Специальный комитет JAFCA). В этом году JAFCA выбрала зеленый цвет Horizon Green с синим цветом в качестве цвета 2025 года. Этот цвет олицетворяет, по мнению ассоциации спокойную силу и твердую надежду.
https://mp.weixin.qq.com/s/U6acESIgo_mbOEF0dg3NFA
А вам что ближе:
💩- цвет от Pantone
❤️ - Horizon Green от JAFCA
1. Pantone всех удивил и предложил цвет «московской зимней грязи».
2. Нашел другой - JAFCA - японская ассоциация цветов, ежегодно публикует прогноз цвета на следующий год, который обсуждается и выбирается Комитетом по отбору цвета на следующий год (JAFCA + Михоко Комори (Специальный комитет JAFCA). В этом году JAFCA выбрала зеленый цвет Horizon Green с синим цветом в качестве цвета 2025 года. Этот цвет олицетворяет, по мнению ассоциации спокойную силу и твердую надежду.
https://mp.weixin.qq.com/s/U6acESIgo_mbOEF0dg3NFA
А вам что ближе:
💩- цвет от Pantone
❤️ - Horizon Green от JAFCA
❤1😁1