Горячее
Лучшее
Свежее
Подписки
Сообщества
Блоги
Эксперты
#Круги добра
Войти
Забыли пароль?
или продолжите с
Создать аккаунт
Я хочу получать рассылки с лучшими постами за неделю
или
Восстановление пароля
Восстановление пароля
Получить код в Telegram
Войти с Яндекс ID Войти через VK ID
Создавая аккаунт, я соглашаюсь с правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.
ПромокодыРаботаКурсыРекламаИгрыПополнение Steam
Пикабу Игры +1000 бесплатных онлайн игр Скайдом - пожалуй, самая красочная и интересная головоломка с действительно уникальными режимами игры!

Скайдом

Три в ряд, Головоломки, Казуальные

Играть

Топ прошлой недели

  • AlexKud AlexKud 38 постов
  • Animalrescueed Animalrescueed 36 постов
  • Oskanov Oskanov 7 постов
Посмотреть весь топ

Лучшие посты недели

Рассылка Пикабу: отправляем самые рейтинговые материалы за 7 дней 🔥

Нажимая кнопку «Подписаться на рассылку», я соглашаюсь с Правилами Пикабу и даю согласие на обработку персональных данных.

Спасибо, что подписались!
Пожалуйста, проверьте почту 😊

Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Моб. приложение
Правила соцсети О рекомендациях О компании
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды МВидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
0 просмотренных постов скрыто
seminon600
seminon600
1 день назад
Еврейский мир
Серия Израильская система кибербезопасности

Израильские стартапы в сфере искусственного интеллекта и кибербезопасности оказались в центре ажиотажа по поглощениям⁠⁠

Прогнозы на летний период оправдались: молодые компании со скромными доходами заключили сделки на девятизначные суммы.

Израильские стартапы в сфере искусственного интеллекта и кибербезопасности оказались в центре ажиотажа по поглощениям Израиль, Стартап, Искусственный интеллект, Информационная безопасность, Слияния и поглощения, Длиннопост

Команда Aim Security.( Фото: Омер Хакоэн )

Это лето было объявлено временем слияний и поглощений для израильских стартапов, и оно оправдало ожидания. Только в августе шквал громких сделок изменил облик двух сильнейших секторов экономики Израиля: кибербезопасности и искусственного интеллекта.

От платформ безопасности на базе ИИ до компаний, занимающихся оптимизацией графических процессоров, международные покупатели решительно двинулись к приобретению израильских специалистов и технологий.

Полный список слияний и поглощений израильских стартапов в 2025 году

Волна началась с приобретения компанией SentinelOne компании Prompt Security, основанной всего два года назад в Тель-Авиве, за 250 миллионов долларов. Prompt привлекла всего 23 миллиона долларов до продажи, но эта сделка стала одной из самых громких в этом сезоне. Быстрый выход компании из сделки подчеркнул более общую реальность: покупатели заинтересованы не столько в немедленной выручке, сколько в сохранении дефицитного опыта на стыке ИИ и киберзащиты.

Всего несколько дней спустя компания Crusoe, занимающаяся разработкой инфраструктуры искусственного интеллекта, объявила о покупке Atero , израильского стартапа, разрабатывающего технологию оптимизации нагрузки на графические процессоры для крупномасштабных моделей искусственного интеллекта.

Сделка, оцениваемая в 150 миллионов долларов, принесла Crusoe как важнейшую интеллектуальную собственность, так и новый центр исследований и разработок в Тель-Авиве. Atero существовала всего год.

На этом импульс не остановился. Okta приобрела израильский стартап по управлению идентификацией и доступом Axiom примерно за 100 миллионов долларов , передав его команду в израильский центр разработки Okta.

И, пожалуй, самым значительным шагом стало то, что Cato Networks вступила в продвинутые переговоры о приобретении Aim Security за 350–400 миллионов долларов , что может стать крупнейшей сделкой года по выходу из киберпространства в сфере искусственного интеллекта.

Aim, как и Prompt, был создан элитным израильским разведывательным подразделением 8200 и сосредоточен на защите от тех самых уязвимостей, которые генеративный ИИ создаёт внутри предприятий.

Эта стремительная череда сделок не была случайностью. В июле наблюдатели в Тель-Авиве уже предсказывали «зачистку супермаркета» молодых компаний, занимающихся кибербезопасностью и ИИ .

Поводом послужило приобретение Palo Alto Networks Protect AI за 700 миллионов долларов в апреле, а затем покупка Tenable Apex за 100 миллионов долларов в мае. Учитывая, что на израильском рынке присутствуют такие американские гиганты, как Cisco, Zscaler и F5, август казался неизбежным для волны сделок. Примечательно, что три перечисленные выше компании пока не совершили подобных сделок.

Этот прогноз оказался верным. Несколько компаний, рассматриваемых в качестве кандидатов на поглощение — Prompt и Aim — в итоге объявили о сделках в течение нескольких недель. Для основателей выбор был непростым: либо быстро масштабироваться с привлечением нового капитала, либо принять предложения о выкупе, пока оценки остаются высокими.

Стартап Pinecone, занимающийся базой данных ИИ, рассматривает возможность продажи на фоне растущей конкуренции

В сообщении говорится, что компания Pinecone, основанная израильским предпринимателем Эдо Либерти, провела предварительные переговоры с инвестиционными банкирами для оценки стратегических вариантов. Потенциальными покупателями могут стать такие крупные технологические компании, как Oracle, IBM, MongoDB и Snowflake.

Израильские стартапы в сфере искусственного интеллекта и кибербезопасности оказались в центре ажиотажа по поглощениям Израиль, Стартап, Искусственный интеллект, Информационная безопасность, Слияния и поглощения, Длиннопост

Команда «Pinecone».( Фото: Pinecone)

Pinecone разрабатывает векторную базу данных, призванную помочь инженерам хранить и искать данные, используемые большими языковыми моделями (LLM) и другими системами искусственного интеллекта. Эта технология позиционирует компанию как важнейшее звено в экосистеме искусственного интеллекта, предоставляя инфраструктуру для ускорения и повышения точности генеративных моделей.

Быстрый рост компании привлёк значительную поддержку со стороны инвесторов из Кремниевой долины. В апреле 2023 года Pinecone привлекла $100 млн при оценке в $750 млн в ходе раунда финансирования, проведённого Andreessen Horowitz при участии ICONIQ Growth, Menlo Ventures и Wing Venture Capital. Liberty тогда сообщала, что оценка Pinecone выросла более чем в четыре раза всего за год.

Компания Pinecone имеет офисы в Тель-Авиве, Нью-Йорке и Сан-Франциско, а также крупный научно-исследовательский центр в Израиле.

Для инвесторов, многие из которых вложили средства в эти стартапы менее двух лет назад, выходы в сотни миллионов долларов представляли собой убедительную прибыль.

Приобретение CyberArk компанией Palo Alto Networks за 25 миллиардов долларов, произошедшее всего через пять месяцев после приобретения Google компании Wiz за 32 миллиарда долларов, подчеркивает мощь израильской индустрии кибербезопасности и укрепляет позиции страны как мирового лидера в этой области.

В 2023 году в израильские стартапы в сфере кибербезопасности было инвестировано более 3,5 млрд долларов, что составило около 20% всех инвестиций в высокотехнологичный сектор страны.

В 2023 году стартапы в сфере кибербезопасности по всему миру привлекли более 18 млрд долларов. Лидером являются США с 60% от общего объема инвестиций, а второе место занимает Израиль с 15%.

В настоящее время во всем мире насчитывается более 60 компаний-единорогов в сфере кибербезопасности, почти 40 из них находятся в США. За ними следует Израиль с 12 компаниями, в то время как в Китае их пять, а в Великобритании всего три.

По данным Всемирной организации интеллектуальной собственности (ВОИС), в 2023 году во всем мире было подано более 12 000 новых патентов в области кибербезопасности. Лидером в этом отношении являются США, где подано около 4500 новых заявок. В Израиле, по данным Израильского патентного ведомства, в 2023 году было зарегистрировано около 1200 новых патентов в области кибербезопасности.

В отличие от других областей технологий, кибериндустрия характеризуется огромным количеством патентов, трансграничных судебных разбирательств и дорогостоящих юридических споров, которые могут длиться годами. В кибербезопасности судебные иски не являются исключением, они являются неотъемлемой частью игры. В США, особенно в этой области, дела о нарушении патентных прав часто заканчиваются судебными решениями на сотни миллионов долларов.

Такие решения, как управление идентификацией и доступом, шифрование, обнаружение вторжений в реальном времени и облачная безопасность, основаны на уровнях кода и алгоритмов, активах, защита которых фактически является необходимым условием для игры в высшей лиге.

Регистрация патентов в киберпространстве принципиально отличается от других областей, главным образом из-за абстрактного характера многих изобретений и головокружительной скорости изменений, которые её определяют.

В таких областях, как медицинское приборостроение или машиностроение, изобретения, как правило, осязаемы, что облегчает их иллюстрацию и объяснение.

В кибербезопасности, напротив, большинство инноваций основано на алгоритмах, программных методах и протоколах, и к ним предъявляются гораздо более высокие требования в плане доказательства их конкретной технологической реализации.

Израильские стартапы в сфере искусственного интеллекта и кибербезопасности оказались в центре ажиотажа по поглощениям Израиль, Стартап, Искусственный интеллект, Информационная безопасность, Слияния и поглощения, Длиннопост

Доктор Эяль Бресслер.( Фото: Эяль Мерлиос )

Суды и патентные ведомства, особенно в США и Европе, стараются не предоставлять охрану тому, что они считают чисто абстрактными понятиями. Поэтому заявителям приходится разъяснять, как изобретение фактически встроено в компьютерную систему и каков его реальный технический вклад.

Однако проблема не ограничивается доказательством патентоспособности. Патентная заявка требует полного раскрытия сущности изобретения, что в сфере кибербезопасности может быть палкой о двух концах. С одной стороны, для объяснения механизма метода необходимо подробное описание. С другой стороны, чрезмерное раскрытие информации может позволить злоумышленникам обойти или скопировать систему. Достижение этого тонкого баланса требует высокой квалификации в области составления документов, а порой и стратегического выбора между получением патента и сохранением коммерческой тайны.

Тем не менее, патент в сфере кибербезопасности остаётся жизненно важным и мощным стратегическим активом, способным определить успех или неудачу стартапа в условиях жёсткой конкуренции и непрерывного развития инноваций.

Доктор Эял Бресслер — юрист и патентный поверенный, а также партнер Amit, Pollak, Matalon & Co.

Перевод с английского

ИСТОЧНИК

ИСТОЧНИК

ИСТОЧНИК

Показать полностью 3
Израиль Стартап Искусственный интеллект Информационная безопасность Слияния и поглощения Длиннопост
0
9
user10393482
1 день назад
Искусственный интеллект

«Не так быстро»: Главный ученый Google объяснил, почему до «Скайнета» еще как до Луны⁠⁠

«Не так быстро»: Главный ученый Google объяснил, почему до «Скайнета» еще как до Луны Искусственный интеллект, IT, ChatGPT, Будущее, Telegram (ссылка)

Пока одни предрекают появление сверхразума (AGI) в ближайшие пару лет, а другие ждут восстания машин, один из главных людей в мире ИИ, научный руководитель Google DeepMind Джефф Дин, решил остудить пыл. В недавнем интервью он объяснил, почему разговоры о скором появлении AGI — это пустая трата времени.

Почему он избегает самого термина AGI?

По словам Дина, у термина "AGI" (сильный искусственный интеллект) нет четкого научного определения. Для одного это ИИ, который умнее среднего человека, для другого — сверхразум, превосходящий лучших экспертов во всех областях. Разница в сложности этих задач, как говорит Дин, может отличаться "в триллион раз". Поэтому он предпочитает говорить о конкретных достижениях, а не о туманных концепциях.

ИИ уже умнее среднего человека? Да, но есть нюанс.

Дин считает, что современные нейросети уже превосходят среднего человека в большинстве задач, не связанных с физическим миром. "Большинство людей не очень хороши в случайной задаче, которую они никогда не делали", — говорит он, отмечая, что ИИ с такими вещами справляется "довольно разумно".

Но это не делает его сверхинтеллектом. Дин подчеркивает, что ИИ все еще часто ошибается, не дотягивает до уровня настоящего эксперта во многих сферах и абсолютно беспомощен в задачах, требующих взаимодействия с реальным миром (например, он не научится водить машину за несколько десятков часов, как человек).

В чем главная проблема на пути к AGI?

По мнению руководства Google DeepMind, одна из ключевых преград — нестабильность и непоследовательность ИИ. Нейросеть может решить сложнейшую научную задачу, а в следующую минуту допустить глупую арифметическую ошибку, которую заметит и школьник. Эту проблему называют "рваным интеллектом" (jagged intelligence).

Вывод от одного из создателей современного ИИ прост: да, нейросети — невероятно мощный инструмент, который уже меняет мир. Но до создания настоящего мыслящего разума, способного стабильно и надежно работать на уровне эксперта во всех областях, еще очень далеко.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Показать полностью
Искусственный интеллект IT ChatGPT Будущее Telegram (ссылка)
4
4
smirnoff.ai
smirnoff.ai
1 день назад
Искусственный интеллект

Умный вайб-кодинг в Cursor AI: семь раз отмерь, один сгенерь⁠⁠

Помните старую поговорку «семь раз отмерь – один раз отрежь»? В мире AI‑разработки она обрела новый смысл. Идея проста: большие языковые модели (LLM) – отличный инструмент для генерации кода, но чтобы они работали в нашу пользу, им нужен правильный контекст и ясные правила. AI – это усилитель, а не замена инженера

Умный вайб-кодинг в Cursor AI: семь раз отмерь, один сгенерь Искусственный интеллект, IT, Нейронные сети, Программирование, Разработка, Программист, Чат-бот, Python, Программа, Длиннопост

Три кита AI‑driven разработки

Наш подход держится на трёх опорах:

  1. LLM. Мы используем языковую модель (например, Claude Sonnet) для генерации решений.

  2. Контекст. Это структура знаний о проекте, которая превращает идеи в понятные инструкции. AI должен «понимать», о чём речь, иначе будет гадать на кофейной гуще.

  3. Соглашения. Чёткие правила взаимодействия с моделью и средой разработки. Наши документы – это «договорённости» о том, как вести проект, какие инструменты использовать, чего избегать и что делать в первую очередь

Шаг 1. Фиксация идеи

Любой проект начинается с идеи: «хочу умного ассистента на базе LLM, оформленного как Telegram‑бот». Вместо того чтобы хранить это в голове, пишем в файл idea.md и просим AI структурировать мысль. Модель превращает хаотичное желание в чёткую формулировку: цель, функции, взаимодействие с пользователем

Промпт 1. Фиксация идеи - idea.md

Зафиксируй мою идею по разработке LLM-ассистента в файле.

LLM-ассистент должен быть выполнен в виде Telegram-бота.

Основной задачей бота является вести диалог с пользователем и отвечать на его вопросы.

Умный вайб-кодинг в Cursor AI: семь раз отмерь, один сгенерь Искусственный интеллект, IT, Нейронные сети, Программирование, Разработка, Программист, Чат-бот, Python, Программа, Длиннопост

Фиксация идеи в idea.md

Шаг 2. Проектирование: vision.md

Следующий шаг – документ vision.md, где мы вместе с AI разрабатываем техническое видение проекта: определяем стек (Python, Telegram SDK, API для LLM), принципы разработки (KISS, MVP, YAGNI), структуру кода, архитектуру, модель данных, способы интеграции и мониторинга LLM, сценарии работы, подход к деплою и конфигурации. Главное – избегать оверинжиниринга: минимальный набор компонентов для проверки гипотезы, всё лишнее – потом.

# Промпт 2. Генерация видения - vision.md

Давай создадим файл vision.md

В нем мы отразим техническое видение проекта @idea.md:

- технологии

- принцип разработки

- структуру проекта

- архитектуру проекта

- модель данных

- работа с LLM

- мониторинг LLM

- сценарии работы

- деплой

- подход к конфигурированию

- подход к логгированию

Данный документ будет служить нашей отправной точкой и техническим проектом для последующей разработки.

Давай создавать последовательно.

Проанализируй состав документа.

Иди последовательно по разделам.

Задавай мне вопросы, предлагай итоговое видение, после согласования со мной фиксируй в документе.

После переходи к следующему разделу.

Самое главное:

Нам нужно создать максимально простое решение для проверки своей идеи, по принципам KISS.

Никакого оверинжиниринга.

Только самое необходимое и простое во всех разделах!

1/11

Генерация технического видения - vision.md

Шаг 3. Соглашения и запреты

Мы заключаем с AI «контракт» в файле conventions.md. Тут описываем, как писать код (простые функции, одна ответственность на файл), как структурировать проект, и – что особенно важно – что не делать. Эти правила отражают наши ценности: KISS, YAGNI, модульность. Они помогают модели понимать, чего мы от неё ждём.

ПРОМПТ 3. Генерация соглашения по разработке - conventions.md

Создай файл conventions.md c правилами для разработки кода для передачи их code ассистенту, который будет генерировать код

Правила должны отражать все главные наши принципы разработки из документа vision.md и ссылаться на сам документ vision.md, не дублируя информацию из него.

Правила должны быть лаконичными, по принципу KISS, не содержать лишнего, только главное влияющее на качество

1/2

Заключение соглашений - conventions.md

Шаг 4. План работы: tasklist.md

Разбиваем проект на небольшие итерации и фиксируем в tasklist.md. Каждая задача снабжена чек‑боксом, датой начала и завершения, есть поле для отчёта о прогрессе. Такой формат помогает модели работать по шагам: сначала сделать echo‑бот, затем подключить LLM, потом добавить память и обработку ошибок, далее – логирование, контейнеризацию и т.д. Чем меньше задач в одном запросе, тем легче модели удержать контекст и тем точнее она работает.

ПРОМПТ 4. План работы - tasklist.md

Создай пошаговый итерационный план разработки: doc/tasklist.md

Каждый шаг должен позволять протестировать работу бота.

Каждая итерация добавляет новый функционал.

Сверху отведи место для отчета по прогрессу, который будет обновляться после каждой итерации.

Отчет красивый в таблице, со статусами, иконками.

Каждая задача должна быть отмечена чекбоксом для наглядного отслеживания прогресса

План тоже должен быть лаконичным, содержать только главное и следовать принципу KISS

1/2

Формирование плана работ - tasklist.md

Шаг 5. Workflow.md: правила игры

Теперь нужно установить, как именно мы работаем вместе. В workflow.md описываем процесс: планируем итерацию, согласовываем с AI предложенный код, тестируем, вносим правки, отмечаем прогресс, делаем коммит, только потом переходим к следующей итерации. Модель учится «есть слона по кусочкам»: сначала думать, потом обсуждать, потом кодировать, и всегда ждать подтверждения перед следующими шагами.

ПРОМПТ 5. Соглашение по процессу работы - workflow.md

Создай файл doc/workflow.md с правилами выполнения работ по тасклисту tasklist.md,

чтобы проинструктировать кодового ассистента о разработке нашего бота по vision.md

Важно:

- выполнять работу строго по плану

- перед каждой итерацией вначале согласовывать предполагаемое решение с отрезками кода

- после согласования реализовывать

- после чего ожидать подтверждения

- обновлять прогресс в тасклисте

- отмечать выполненные задачи

- согласовывать переход к следующей итерации

- делать коммит в репозиторий

Workflow должен быть лаконичным, содержать только главное и следовать принципу KISS

1/2

Фиксация процесса работы с ИИ - workflow.md

Шаг 6. Cursor Rules: настройка IDE

В редакторе Cursor есть механизм «правил» (.mdc), который позволяет автоматически подмешивать нужные документы в контекст модели. Мы копируем conventions.md и workflow.md в каталог .cursor/rules и отмечаем режим Always – AI всегда будет помнить наши договорённости.

1/2

Оформление правил Cursor rules .mdc

Шаг 7. Генерация кода и эволюция проекта

Теперь всё готово для практики. Мы начинаем с простого: структура репозитория, echo‑бот, конфигурация. AI анализирует план, предлагает код, мы согласовываем и получаем первый рабочий бот. Далее итерации добавляют интеллект (интеграция LLM), память (хранение контекста), обработку ошибок, мониторинг и логирование, контейнеризацию через Docker и автоматизацию Makefile. После каждой итерации у нас на руках минимально работоспособный продукт (MVP), который можно протестировать.

ПРОМПТ 6. Начинаем разработку по плану

Начинаем работу над проектом vision.md строго по тасклисту tasklist.md

1/5

AI-coding в действии

Шаг 8. Onboarding‑документация

В финале мы просим AI написать документацию для новых разработчиков: как развернуть проект, как получить ключи API, какие есть сценарии и где что находится. Так мы получаем не только рабочий код, но и понятный для человека пакет: doc/intro.md, диаграммы, инструкции.

ПРОМПТ 7. Создание технической документации

Создай техническое описание разработанного проекта для быстрого ознакомления с проектом новому разработчику

Используй не только текст, но и примеры кода, ссылки на файлы, диаграммы и другую визуализацию

Сохрани описание в файл doc/intro.md

1/2

Документирование проекта

Выводы

Всё, что мы делаем, – это применяем хорошие старые практики Software Engineering в новой реальности AI‑кодинга. Структура, документация, итеративная разработка – никаких чудес, просто системный подход. AI‑driven подход превращает разработчика в архитектора, который управляет процессом на высоком уровне и делегирует рутинные операции ИИ.

Почему это работает?

Потому что контекст – основа качества генерации: чем лучше мы сформулируем задачу, тем меньше сюрпризов получим на выходе. Соглашения и правила – наш щит от «вайб‑кодинга», когда модель творит произвольные штуки. А поэтапный план помогает не потеряться и не перегружать LLM.

Пусть ИИ остаётся вашим ассистентом, а не конкурентом. Семь раз отмерьте: подумайте об архитектуре, подготовьте контекст, договоритесь с моделью. И только потом один раз сгенерируйте – результат вас приятно удивит.


Больше полезной, ценной и практической информации об ИИ мы публикуем в нашем Telegram-канале AI.Dialogs. Там же мы рассказываем о наших обучающих программах AI-кодингу ИИ-агентов, кейсах и опыте в консалтинге и разработке ИИ-решений! Присоединяйтесь. По любым вопросам и предложениям пишите мне в Telegram smirnoff_ai.

Показать полностью 27
[моё] Искусственный интеллект IT Нейронные сети Программирование Разработка Программист Чат-бот Python Программа Длиннопост
0
3
BernardHenriLevi
BernardHenriLevi
1 день назад

No fate⁠⁠

Преподавание в лучших вузах страны. Работа в очень серьезных организациях. Личное общение с людьми, с которыми мало у кого получается пообщаться. Общение, когда ты понимаешь, что уровень интеллекта собеседника для тебя лично запределен. Ты не дотянешься, сколько не старайся.

Пара минут "про жизнь" с бесплатным и общедоступным ИИ. Который еще растет. Фактически ребенок. Теряется, ошибается, по-детски льстит, уворачивается от неудобных вопросов. Но не видеть нарастающую мощь его интеллекта невозможно. Людей даже с его сегодняшним потенциалом я не встречал. Никто из тех, кого я знаю, так уже не может.

Я надеялся, что все это случится несколько позже. С возрастом сторонишься перемен. Но я таки похоже доживу))

Милосердия. У новых богов. Что бы в их понимании это не значило.

[моё] Искусственный интеллект Рассуждения Перспектива Текст
5
114
EnergeticUm
EnergeticUm
1 день назад
Наука | Научпоп

Зачем ученые посолили солнечные панели?⁠⁠

Зачем ученые посолили солнечные панели? Энергия, Энергетика (производство энергии), Инженер, Ученые, Электричество, Солнечные панели, Искусственный интеллект, Соль, Солнечная энергия, Солнечная Электростанция, Перевел сам, Кремний

В Лондоне исследователи нашли простой способ, который повысил эффективность перовскитных солнечных элементов. Оказывается, добавление определенного типа соли (тиоцианата гуанидиния) в процессе производства меняет все: материал кристаллизуется медленнее и ровнее, что делает слои более однородными, снижает количество дефектов и увеличивает срок службы панелей.

Результат впечатляет — «соленые панели» показали эффективность 22,3%, почти равный лучшим образцам кремниевых элементов. Но главное — этот подход открывает путь к созданию тандемных солнечных ячеек, где несколько слоев работают вместе. Такие системы уже достигли свыше 30% эффективности в лабораториях, и теперь могут побить этот рекорд.

Фактически, исследователи научились тонко управлять структурой перовскита, делая солнечные элементы одновременно более мощными и стабильными. Это значит, что в будущем солнечная энергия станет дешевле, эффективнее и доступнее.

Больше интересной информации про топливо, нефть, энергию и энергетику в телеграм-канале ЭнергетикУм

Показать полностью
[моё] Энергия Энергетика (производство энергии) Инженер Ученые Электричество Солнечные панели Искусственный интеллект Соль Солнечная энергия Солнечная Электростанция Перевел сам Кремний
65
47
AI.Vision
AI.Vision
1 день назад

Хит, где весь припев можно заменить на одно слово — «донат»⁠⁠

Владимир Зеленский Украина Киев Политика Эммануэль Макрон Франция Клип Музыка Контент нейросетей Искусственный интеллект Арты нейросетей Видео Вертикальное видео Короткие видео
6
5
HekseisBorzy
1 день назад

Комментарий к спонсорскому материалу⁠⁠

Комментарий к спонсорскому материалу Искусственный интеллект, Яндекс Алиса, Реклама, Длиннопост

Жаль нельзя комментировать спонсорские посты. Но если очень хочется то буду.

В общем там советуют вместо этого промта: "Сделай изображение белого пушистого котенка" на который Алиса про выдаёт этого белого симпатягу на покрывальце:

Комментарий к спонсорскому материалу Искусственный интеллект, Яндекс Алиса, Реклама, Длиннопост

Задаём правильный, по мнению авторов статьи промт: "Ты профессиональный фотограф, сделай фото белого пушистого котенка в траве, эстетично, утонченно, качество 4k, реалистичное изображение, высокая детализация, мягкое освещение, в стиле глянцевого журнала"

И получаем практически идеальное фото кота:

Комментарий к спонсорскому материалу Искусственный интеллект, Яндекс Алиса, Реклама, Длиннопост

Реалистичный что капец. Чернобыльский, наверное

Показать полностью 3
Искусственный интеллект Яндекс Алиса Реклама Длиннопост
0
3
pro.obzor
pro.obzor
1 день назад

Будущее мессенджеров с Gem Space: суверенные данные, локальные модели ИИ и приватные ассистенты в чате⁠⁠

Мессенджеры уже давно перестали быть «окном для переписки». Сегодня это рабочие экосистемы, где проходят встречи, согласуются документы, ведутся продажи, обучаются дети и собирается семейный архив. Следующий виток эволюции очевиден: суверенные данные, локальные модели ИИ и приватные ассистенты, которые работают в пределах конкретного чата или пространства и не выносят лишнего наружу. В обзоре разберём, почему именно так будут развиваться коммуникационные платформы и как готовиться к этой реальности, опираясь на архитектурные принципы и уже доступные возможности Gem Space — от защищённых чатов и видеоконференций до структурирования общения через Spaces, перевода и транскрибации голосовых сообщений и встроенных ИИ-ботов.

Будущее мессенджеров с Gem Space: почему курс на суверенные данные неизбежен

Суверенность данных — это не только сквозное шифрование, но и управляемость жизненного цикла информации: кто видит, где хранится, как экспортируется и когда уничтожается. Коммуникации больше не «приклеиваются» к одному устройству или сервису, а становятся «движимыми активами», которыми владелец распоряжается по правилам своей семьи, команды или компании. Чем больше в мессенджере возникает «артефактов» — записи встреч, согласованные макеты, юридически значимые переписки, — тем важнее, чтобы они оставались в вашей экосистеме и были доступны по понятным ролям доступа. На этой логике строится и подход Gem Space: чаты, звонки и файлы живут в одном контуре с понятной структурой и управлением приватностью на уровне пространств и групп.

Что означает суверенность в повседневной практике

Если упростить, это способность сказать: «Вот границы нашей беседы и вот срок жизни её артефактов». В семейном пространстве это может быть история голосовых, автоматически превращённых в текст, и общий фотоархив, который не расползается по сторонним дискам. В рабочем — записи созвонов, которые остаются в проектном чате рядом с договорённостями и файлами, а не теряются в личных облаках сотрудников. Когда всё это хранится внутри экосистемы, поиск становится предсказуемым, а риски утечки — ниже. Суверенность — это ещё и «управление гостями»: когда можно пригласить внешнего участника на встречу или в тред, не открывая ему остальной контент.

Как Gem Space закладывает фундамент суверенности

Структура в виде Spaces решает давнюю проблему «общаков»: личное и рабочее разведены, у каждого пространства — свои каналы, чаты и администраторы. Доступ регулируется там, где он возникает, а не в «документах на почте». Видеозвонки и конференции запускаются из того же интерфейса, где идут обсуждения и обмен файлами, — и это важно: артефакты встречи остаются в экосистеме и связаны с контекстом. Когда поверх этого появляется асинхронный слой — транскрибация голосовых, мгновенный перевод, свёртки длинных веток, — суверенность превращается в удобство: данные не просто защищены, они ещё и пригодны к повторному использованию без лишних копий.

Локальные модели ИИ: зачем мессенджеру «мозг» на устройстве

Второй тренд будущего — перенос части вычислений на устройство. Локальные модели ИИ работают ближе к данным, снижают задержки и уменьшают объём «чувствительного трафика» во внешние сервисы. Для пользователя это означает два ощутимых эффекта: больше приватности и меньше «трения» при типовых задачах вроде черновиков сообщений, быстрых резюме созвонов, переработки голосовых в структурированные заметки или перевода переписок в реальном времени.

Как локальные модели меняют повседневную коммуникацию

Представьте, что помощник в чате понимает, кто говорил на встрече и к какому пункту повестки относится фраза; умеет выделить решения и список задач; предлагает накидать черновик письма клиенту по итогам демо; мгновенно переводит вопрос партнёра, не отсылая полный контекст наружу. Когда часть этой логики считает устройство, исчезают секундные подвисания и вопросы «куда сейчас улетят мои данные». Появляется новая «норма»: отправил голосовое — получил текст и резюме, переключился на другой язык — переписка уже пригодна для собеседника, зашёл в чат проекта — видишь краткую выжимку без ручного скролла.

Gem Space и логика гибридной архитектуры

Gem Space уже сегодня соединяет коммуникационное ядро с асинхронным слоем: чаты, звонки, конференции и работа с голосовыми и переводом живут в единой среде. Это естественная точка для внедрения гибридного ИИ: часть функций работает на устройстве, часть — в периметре экосистемы. Такой подход даёт гибкость: семейные разговоры и чувствительные рабочие треды обслуживаются максимально локально, а тяжёлые операции (например, обработка больших медиа) могут уходить на мощные узлы, не ломая приватность и предсказуемость.

Приватные ассистенты в чате: следующий уровень персонализации

Третий столп будущего — приватные ассистенты. Это не «общий бот на весь мессенджер», а агент, который живёт внутри конкретного пространства или чата, уважает роли и видит только то, что ему позволено. Он не «вламывается» в личку без причины и не тащит контент в сторонние базы знаний, если на то нет явного разрешения. По сути, это новый тип «сотрудника», который помогает с рутиной, но остаётся в рамках вашего контекста.

Зачем бизнесу и семье приватные ассистенты

В семье такой ассистент подскажет, что на следующей неделе у ребёнка контрольная, и сформирует из голосовых родителей список покупок к празднику. В проектной работе он соберёт конспект демо, распределит задачи по ответственным и напомнит через день, если не появилось апдейта. В продажах — подготовит черновик ответа клиенту на языке собеседника, подцепив ключевые детали из переписки, а в поддержке — предложит решение из базы знаний и вежливо уточнит нюансы, не утомляя человека повторным опросом.

Как Gem Space ведёт к приватным ассистентам

Встроенные боты в Gem Space уже выполняют часть «чёрной работы» — перевод, черновики, свёртки. Логичная эволюция — дать ассистентам «прописку» в конкретных Spaces и тредах, подключить их к ролям доступа и научить работать с историей в границах допустимого. Такая модель делает ИИ не «внешним сервисом», а «внутренним сотрудником», который уважает структуру и правила экосистемы.

Будущее мессенджеров с Gem Space: архитектурные слои и их эволюция

Эволюция идёт не по линейке «чаты → звонки → боты», а по наращиванию слоёв. Условно это четыре уровня: коммуникационное ядро, асинхронный слой, структурный слой и слой автоматизации. В Gem Space они уже сложены так, чтобы не мешать друг другу и усиливать общий опыт.

Коммуникационное ядро

Чаты, аудио- и видеозвонки, демонстрация экрана, модерация больших встреч — то, что обеспечивает синхронное взаимодействие. Когда созвоны живут в одном интерфейсе с перепиской, исчезает «разрыв контекста»: запись остаётся в чате, а итоги легче превратить в задачи и анонсы.

Асинхронный слой

Транскрибация и перевод голосовых, выжимки длинных веток, поиск по истории и быстрые цитаты. Это снижает импульсивный «пинг-понг» из сообщений и возвращает людям право отвечать тогда, когда им удобно, не теряя смысла разговора.

Структурный слой

Spaces и группы — это карта вашей цифровой жизни. В одном пространстве семья и учеба, в другом — проекты и клиенты. Роли администраторов и понятная навигация позволяют держать правила «на месте» и упрощают онбординг: человек видит, где читать объявления, где обсуждать и где лежат файлы.

Слой автоматизации

Боты и, в перспективе, приватные ассистенты, которые берут на себя статусы, черновики, напоминания, сводки, перевод, формирование дайджестов. Чем лучше этот слой интегрирован с тремя предыдущими, тем меньше ручной рутины и тем тише становятся уведомления.

Как готовиться к будущему уже сейчас: дорожная карта без боли

Старт — не в технологиях, а в правилах. Настройте в Gem Space базовую структуру Spaces: семейный контур, рабочий контур, отдельные пространства под проекты или клиентов. В каждом определите каналы для объявлений и рабочие чаты для обсуждений, договоритесь о простых ритуалах: запись встреч, пост-резюме в день созвона, фиксация решений в треде, единые префиксы тем. Включите «асинхронный режим» как норму: голосовые автоматически превращайте в текст, переводите сообщения прямо в чате, используйте поиск, прежде чем пинговать коллег. Это сразу снизит шум и даст «питательную среду» для ассистентов.

Как внедрять локальные ИИ-практики постепенно

Начните с задач, где приватность и скорость особенно важны: свёртки встреч, перевод и черновики. По мере привыкания делегируйте ассистенту больше: сбор вопросов к демо, короткие дайджесты каналов, напоминания и проверка «без ответа 24 часа». Всё это можно делать поэтапно, наращивая доверие и сложность сценариев.

Как не перегрузить экосистему правилами

Главное — не впасть в бюрократию. Достаточно трёх-четырёх коротких правил: где объявлять, как фиксировать решения, когда писать резюме, как помечать срочность. Остальное дайте довести автоматизации: ассистенты хорошо справляются с напоминаниями и соблюдением «гигиены» тредов.

Риски, этика и здравый смысл в эпоху ИИ-ассистентов

Любой ИИ — это инструмент, а не «магия». У ассистентов бывают ошибки, и их нужно уметь ловить: не пускать в чувствительные треды без ролей, не выдавать им лишний контент, не поручать финальные юридические формулировки без проверки человеком. Важно прозрачно объяснить участникам, где и как ассистенты работают, какие данные видят и что записывают. Этическая часть не сводится к «галочкам» в настройках — это культура, где у людей есть понятные ожидания и понятные рычаги контроля.

Приватность как конкурентное преимущество

Суверенность данных и локальные модели — это не только «про безопасность», но и про удобство. Когда мессенджер не требует внешних костылей для базовых сценариев и уважает границы, люди быстрее принимают новую практику. В итоге выигрывает не только безопасность, но и скорость работы: меньше переключений, меньше дубликатов, меньше разрозненных хранилищ.

Будущее мессенджеров с Gem Space: что увидим в ближайшие годы

Самый реалистичный сценарий — гибрид: часть ИИ остаётся локально на устройстве и в экосистеме, а часть тяжёлых операций выполняется в доверенной среде. Приватные ассистенты «привязываются» к конкретным пространствам и ролям, учатся работать с историей чата и файлами на правах «минимально необходимого доступа». Встречи всё чаще сопровождаются автоматическими конспектами, а многоязычные команды обмениваются сообщениями без «посредников» в виде сторонних переводчиков. Экосистемы уровня Gem Space становятся не просто «мессенджерами», а интерфейсом к вашей личной и командной памяти, где данные управляются по вашим правилам и служат вам, а не наоборот.

Что это значит для семьи и малого бизнеса

Для семьи — меньше хаоса, больше предсказуемости: записи созвонов и фотоархивы не расползаются, голосовые превращаются в читаемые заметки, а ассистент помогает с рутиной — от списков покупок до напоминаний о делах. Для малого бизнеса — быстрее продажи и поддержка: демо и консультации идут в одном окне с перепиской и файлами, перевод не тормозит международку, а ассистент снимает «бумажную» работу с менеджеров. И главное — всё это укладывается в понятные правила и роли, которые вы задаёте сами.

Итог: суверенные данные, локальные ИИ и приватные ассистенты — естественная эволюция, а Gem Space даёт фундамент уже сегодня

Будущее мессенджеров складывается из трёх взаимосвязанных направлений: управляемые владельцем данные, вычисления максимально близко к пользователю и ассистенты, которые живут внутри чатов и Spaces, а не вне их. Чтобы туда прийти без боли, нужен правильный фундамент: единая экосистема, где синхронные и асинхронные сценарии работают рядом, структура предсказуема, а автоматизация встроена. Такой фундамент уже доступен в Gem Space. Остальное — вопрос практики: договориться о простых правилах, включить асинхронность как норму, постепенно делегировать ассистентам рутину и держать контроль за приватностью там, где это важно. Когда эти шаги становятся повседневностью, «будущее мессенджеров» перестаёт быть футурологией и превращается в тихое, но очень ощутимое улучшение вашей цифровой жизни.

Показать полностью
Искусственный интеллект Будущее Развитие IT Программа Чат-бот Разработка Технологии Автоматизация Процесс Дом Семья Работа Текст Длиннопост
0
Посты не найдены
О нас
О Пикабу Контакты Реклама Сообщить об ошибке Сообщить о нарушении законодательства Отзывы и предложения Новости Пикабу Мобильное приложение RSS
Информация
Помощь Кодекс Пикабу Команда Пикабу Конфиденциальность Правила соцсети О рекомендациях О компании
Наши проекты
Блоги Работа Промокоды Игры Курсы
Партнёры
Промокоды Биг Гик Промокоды Lamoda Промокоды Мвидео Промокоды Яндекс Директ Промокоды Отелло Промокоды Aroma Butik Промокоды Яндекс Путешествия Постила Футбол сегодня
На информационном ресурсе Pikabu.ru применяются рекомендательные технологии