На рынке удивительная ситуация с этим кризисом чипов: у людей есть деньги и желание купить товар, а у компаний есть производство и желание продать. Но товар не могут сделать и поставить. Кстати, что странно, компании даже в условиях дефицита не повышают официальную цену, хотя именно так капитализм должен был бы в норме решать эту проблему. В итоге, мы получаем паразитическую сторону капитализма — появляются перекупщики, которые делают наценку 50-100% и даже более.
С автомобилями (да, новые автомобили тоже внезапно в кризисе) такая перепродажа, вероятно, не очень прокатывает. Но приставки и видеокарты попали под ситуацию очень заметно. В идеале и производителям и легальным магазинам нужно продать товар по возможности сразу целевому пользователю. Как это сделать? Магазины в России в конце прошлого года попробовали анализировать аккаунты покупателей и вручную звонить людям, попавшим под некий профиль (например, если человек купил много геймерских товаров), предлагая им PlayStation 5. Кажется, сработало это не очень хорошо. Во-первых, многие, кто очень хочет, так и остались без приставки. Люди буквально днями и неделями мониторят все возможные сайты в надежде поймать заветную «плойку». Иногда удается, но чаще нет. Во-вторых, магазины всё равно попадают на тех, кто в итоге продаст товар с наценкой. Например, два разных магазина могут продать одному и тому же человеку. Или — так было в моём случае — магазин предложил мне только дисковую версию, я её купил и продал ровно так, чтобы компенсировать наценку на бездисковую, которую на самом деле хотел. Впрочем, я купил бездисковую не у таких потерявших берега перекупщиков, какие обитают в России, а за границей, и наценка была небольшая относительно состояния рынка.
И вот здесь привязка устройств к человеку по каким-нибудь идентификационным данным на самом деле могла бы сыграть в плюс. В магазине, кстати, приставку продали только при личной явке и только при предъявлении паспорта, и это после их же звонка с предложением. Но можно пойти дальше: прямо при покупке привязывать аккаунт к конкретной персоне, и так, чтобы его нельзя было отвязать, например, в течение года. Это конечно упрощённая и идеализированная модель, но суть ясна: сделать скорую перепродажу невыгодной или даже невозможной.
Год назад казалось, что через год то уж точно приставки для всех будут. Я поэтому тогда и не купил. А в действительности через год стало только сложнее достать. Посмотрим, что будет ещё через год.
#life#gadgets
🗣 Генератор речи от Google AI Studio
Создать подкаст, озвучить видеоролик или сделать собственного голосового ассистента теперь можно за секунды и (пока так точно) бесплатно.
Генератор речи от Google позволяет создать качественную озвучку с гибкими настройками:
🟢Выбирайте одного или нескольких спикеров;
🟢Настраивайте тон и настроение вашей речи;
🟢Экспериментируйте с голосами;
🟢Используйте любой язык (в том числе русский);
❗️Важно:
— Если вы находитесь в России, необходимо использовать VPN (это никак не влияет на возможность использовать русский язык);
— При загрузке диалога пишите Speaker 1 и Speaker 2 на английском, даже если диалог на русском — так нейросеть быстрее разберется что к чему;
В комментариях оставили примеры того, как может звучать сгенерированный диалог с разной интонацией 💬
➡️Пробовать здесь
Идем тестировать?
❤️ — да!
🔥 — а я уже
🦄 — не понял, а что делать то?
#googleAI#сервисы@EDU4Telegrambot
📄Google’s 2024 Responsible AI Report: Governance, Risk & Safety
Google has released its 6th annual Responsible AI Progress Report, outlining its AI risk management strategies and updates to its Frontier Safety Framework. The report details governance structures for AI product launches and highlights advancements in safety tuning, red teaming, and privacy controls.
Key takeaways:
✔️ Highlights from over 300 research papers on AI responsibility and safety in the past year.
✔️ Strengthened *risk mitigation techniques, including security filters and provenance tech.
✔️ Broader AI literacy initiatives to ensure safer AI adoption.
Google continues to shape the AI ecosystem by "funding research, developing standards, and enhancing transparency".
#ResponsibleAI#AIGovernance#AISafety#GoogleAI
Gemini 2.5 Pro Preview TTS
Вышел мега-крутой синтез речи от Google!
Отлично говорит по-русски и умеет передавать эмоции.
Promt:
*указываешь эмоцию или нарратив.*
Текст пишешь со знаками препинания
#audiogen#googleai | AcidCrunch
Google Gemini 3 — это новый уровень ИИ.
Соревнование за звание лучшей модели ИИ продолжается, Google выпустила Gemini 3 — инструмент для создания всего из чего угодно.
Что может эта модель?
📄Создаёт из любого ввода: Загрузите картинку, PDF или даже набросок от руки — ИИ сделает по нему сайт, игру или приложение.
🎥Анализирует видео: Отправьте ролик с тренировки — получите разбор ошибок и рекомендации.
💡Визуализирует и объясняет: Получайте интерактивные схемы и симуляции для сложных задач, вплоть до расчёта орбит планет.
✈️Помогает в жизни: Попросите спланировать поездку — и он составит детальный маршрут.
Работать с проектами стало проще: загрузите все файлы, и ИИ поймёт структуру и преобразует всё под ваши требования.
На тестах утверждают, что Gemini 3 обгоняет ChatGPT и Claude по многим параметрам, так ли это? Лучше один раз попробовать!
Протестировать бесплатно (но за VPN, если из России): https://aistudio.google.com/prompts/new_chat
#Gemini3#GoogleAI#ИскусственныйИнтеллект
https://t.me/semasci
Google Empowers Web Publishers with Data Control
Hello, everyone! Google has introduced a new tool called Google-Extended, allowing website publishers to opt out of using their data to train Google's AI models, all while maintaining accessibility through Google Search.
This tool provides a solution for publishers who wish to have their sites indexed by Google's web crawlers but prefer not to contribute their data to the development of AI models like Bard and Vertex AI generative APIs.
Bard, Google's AI chatbot, has been undergoing training using publicly available web data. With Google-Extended, publishers can now manage their site's participation in this process.
Google-Extended is integrated into the robots.txt file, which is used to inform web crawlers about site accessibility. It grants web publishers the ability to control AI model training access and content availability.
#AIandLaw#GoogleAI#WebPublishers#AIModels
Вайб-кодинг — программировать может каждый 🎧✨
Меня много раз спрашивали, как можно начать использовать ИИ больше, чем "вопрос-ответ" в различных чатах. Никак не доходили руки сделать этот развёрнутый ответ… пока Google AI не выпустил вот это наглядное видео. Я для удобства перевёл его на русский язык — тоже с помощью одной из бесплатных версий ИИ. Так что смотреть и понимать будет легко.
➡️Что такое вайб-кодинг? Ты описываешь задачу простыми словами, а ИИ (Cursor, Copilot, ChatGPT и другие) пишет код за тебя. Ты просто ловишь вайб и направляешь процесс.
➡️Кому подходит? Школьникам, дизайнерам, маркетологам — всем, кто никогда не писал код. Достаточно уметь объяснить, что нужно.
💸Стоимость входа почти нулевая: бесплатные версии ИИ + ноутбук.
Начать можно здесь.
Важно: повторить это можно в любой системе, не только в экосистеме Google. Пробуйте, дерзайте!
#videcoding#googleai#googlestudio
https://t.me/semasci
Google выпустила ИИ, который работает в телефоне БЕЗ интернета 🤯
Это FunctionGemma. Модель, которая все меняет.
📱Что это?
—270 млн параметров (в 6600 раз меньше GPT-4!)
—Весит всего 288 МБ (меньше мобильной игры)
—Работает полностью на устройстве
—Никаких серверов, облака и отправки данных
⚡Как работает?
Вы говорите:«Добавь контакт Маша, +7 999 123-45-67» → ИИ понимает команду → Превращает её в код → Телефон выполняет. Всё за 0,3 секунды. Без интернета.
🔒Почему это прорыв?
•Конфиденциальность: данные никуда не уходят
•Скорость: 126 токенов/сек, ответы мгновенные
•Эффективность: 25 диалогов = всего 0,75% батареи
•Оффлайн: работает где угодно — в метро, самолёте, горах
🎯Что уже умеет?
—Ставить будильники
—Создавать встречи в календаре
—Включать/выключать умные устройства
—Прокладывать маршруты
—Вести простой трекинг (например, выпитой воды)
🚀 Но главное — это смена парадигмы.
Не «чем больше модель — тем лучше», а «правильный ИИ для правильной задачи».
Маленькая,но идеально обученная модель на устройстве может быть лучше огромного облачного ИИ.
Будущее ИИ — не в дата-центрах, а в вашем кармане. И оно уже здесь.
Где попробовать?
→Скачать: ollama pull functiongemma
→Документация: https://ai.google.dev/gemma/docs/functiongemma
→Модель: https://huggingface.co/google/functiongemma-270m-it
P.S. Если интересно — лайк и репост помогают каналу расти! Подписывайтесь, чтобы не пропустить главное об ИИ.
#GoogleAI#FunctionGemma#оффлайнИИ
Https://t.me/semasci
🚀Gemini 3.1 Pro - Google выкатила мощное обновление ИИ
Google представила обновлённое ядро для серии Gemini 3, а флагманская модель Gemini 3.1Pro уже доступна в Google AI Studio, Vertex AI, Gemini App и других сервисах экосистемы.
⚡️Что нового:
🎨SVG-графика - генерация лёгких масштабируемых анимаций вместо тяжёлых видео
📊Реал-тайм визуализация - дашборды на живых потоках данных (телеметрия, аналитика, IoT)
📺Интерактивные 3D-симуляции - сцены с жестовым управлением и адаптивным звуком
🧠 Интерпретация смыслов - перевод литературных и абстрактных концепций в UI/UX-решения
Обновление уже доступно пользователям подписок AI Pro и Ultra.
👉 Похоже, Google активно двигает Gemini в сторону универсального креативно-инженерного движка, а не просто чат-модели.
#Gemini#GoogleAI#AIновости#AIVentura
➡️AI Вентура | YouTube
Google Nano Banana вышла в релиз: обзор обновления
Google объявила о выходе модели Gemini 2.5 Flash Image (известной как Nano Banana) в статус General Availability (GA). Это означает завершение тестовой фазы и переход к стабильной версии, готовой для промышленного использования.
В обновлении основное внимание уделено повышению стабильности и производительности, а также добавлению новых функций:
🔹Ключевые нововведения:
➡️📐 Поддержка 10 форматов вывода: Теперь доступны все популярные соотношения сторон:
· Ландшафтные: 21:9, 16:9, 4:3, 3:2
· Квадратные: 1:1
· Портретные: 9:16, 3:4, 2:3
· Гибкие: 5:4, 4:5
➡️💎 Опция вывода только изображения: Для разработчиков добавлена возможность получать от модели только сгенерированное изображение без текстового описания, что позволяет сократить расход токенов при использовании API.
🛠️Основные возможности модели:
➡️Высокая согласованность персонажей между изображениями.
➡️Редактирование контента с помощью текстовых запросов.
➡️Функция слияния нескольких изображений в одну композицию.
💵Условия использования:
Модель доступна в Gemini App, Google AI Studio и Vertex AI для корпоративных клиентов. Стоимость генерации одного изображения через API составляет $0,039.
#NanoBanana#Gemini#GoogleAI#ИскусственныйИнтеллект#ГенерацияИзображений#AI
https://t.me/semasci
🧠 ИИ генерирует научный код лучше людей.
Сегодняшний дамп статей от Google Research — это не очередной инкрементальный апдейт, а знаковое событие.
Исследователи представили систему, которая автоматически создаёт экспертное ПО для научных задач, и она уже побеждает на профессиональных лидербордах.
Это не просто ещё один кодогенератор.
Система использует LLM (Gemini), управляемую древовидным поиском (Tree Search) — алгоритмом из мира AlphaGo. Её цель — не просто скомпилировать код, а итеративно улучшать его, максимизируя конкретную метрику качества (score) на реальных данных. Учёные называют такие задачи «scorable tasks».
⚡ Что система сделала на практике:
1. Биоинформатика (scRNA-seq): Открыла 40 новых методов для интеграции данных single-cell, которые побили лучшие человеческие методы на публичном лидерборде OpenProblems. ИИ не просто скопировал известный метод BBKNN, а улучшил его, скомбинировав с другим алгоритмом (ComBat), до чего люди не додумались.
2. **Эпидемиология (COVID-19):** ИИ сгенерировал 14 моделей, которые в течение всего сезона 2024/25 стабильно показывали результаты лучше, чем ансамбль CDC и любые отдельные модели при прогнозировании госпитализаций.
Работа с временными рядами обычно очень сложна, но здесь ИИ справился и превзошёл существующие подходы.
3. Другие области: Система также показала SOTA в:
· Сегментации спутниковых снимков (DLRSD benchmark, mIoU > 0.80)
· Прогнозировании нейронной активности целого мозга zebrafish (ZAPBench)
· Прогнозах временных рядов (GIFT-Eval benchmark)
· Численном решении сложных интегралов, где стандартная scipy.integrate.quad() падает.
🟠Как это работает?
Вместо того чтобы с нуля генерировать код, система начинает с существующего решения (например, вызова quad() или простой модели) и запускает древовидный поиск. На каждом шаге LLM предлагает «мутации» — варианты изменения кода. Дерево поиска решает, какую ветку развивать дальше, балансируя между эксплуатацией (улучшение текущего лучшего решения) и исследованием (попытка радикально новых идей).
Ключевая фишка — система умеет интегрировать научные идеи извне. Ей можно скормить PDF научной статьи, и она попытается реализовать описанный там метод. Более того, ИИ может комбинировать идеи из разных статей, создавая гибридные методы, которые и приводят к прорыву.
🟠Что это значит?
Это не замена учёным. Это мощнейший инструмент усиления. Система за часы прорабатывает и тестирует идеи, на которые у исследовательской группы ушли бы недели или месяцы. Она без устали перебирает «иголки в стоге сена» — те самые нетривиальные решения, которые ведут к скачку в качестве.
Пока что система требует чётко определённой метрики для максимизации. Но для огромного пласта эмпирической науки (от биологии и медицины до климатологии и астрофизики) это и есть основной способ оценки гипотез.
Вывод: Это один из самых убедительных на сегодня шагов к реальному ИИ-ассистенту для учёных. Он не просто отвечает на вопросы — он проводит вычислительные эксперименты и находит решения, превосходящие человеческие.
🟢Оригинал статьи: An AI system to help scientists write expert-level empirical software
🟢Код и примеры решений:github.com/google-research/score
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Science#MachineLearning#LLM#Research#GoogleAI