Лента новостей

AIr/artificial·9 июл. 2026 г., 16:11

🚀 Meta запустила AI‑агента для бизнеса Meta представила нового искусственного агента, который может вести чаты с клиентами, записывать встречи и закрывать сделки. На презентации Марк Цукерберг предположил, что в будущем такие агенты смогут «управлять всей вашей компанией». Это показывает, что AI‑инструменты вышли из экспериментальной стадии: крупная платформа предлагает автономные решения, способные экономить время на обслуживании клиентов и планировании. Однако остаётся вопрос владения данными: передача всей клиентской информации и данных о лидах в руки платформы, чей бизнес основан на рекламном таргетинге, может стать рискованной. Для небольших компаний и интернет‑магазинов, активно работающих в Instagram, интеграция выглядит полезной, тогда как B2B‑SaaS, стартапы и агентства предпочтут независимые решения с собственным контролем над данными. 🤖 Приглашаем на бесплатный онлайн‑вебинар в следующий четверг, где расскажем, как использовать AI‑агентов для генерации B2B‑лидов.

Источник ↗
AIr/technology·9 июл. 2026 г., 16:09

⚡ Шотландия рассматривает мораторий на гипермасштабные дата‑центры Шотландское правительство изучает возможность введения временного моратория на строительство новых гипермасштабных дата‑центров. Это решение связано с ростом опасений по поводу увеличения энергопотребления, вызванного развитием искусственного интеллекта.

Источник ↗
AIr/technology·9 июл. 2026 г., 16:06

🔧 Чипы в боковом стеке увеличивают память ИИ Учёные разработали способ укладывать микросхемы боком, что позволяет системам искусственного интеллекта использовать больше оперативной памяти. Решение сложной задачи трёхмерной интеграции может повысить пропускную способность соединений и снизить тепловыделение чипов, делая их работу более эффективной.

Источник ↗
AIr/technology·9 июл. 2026 г., 15:53

🏢 Meta открывает первый дата‑центр в Канаде Meta объявила о строительстве первого в стране дата‑центра, который будет размещён в провинции Альберта и предназначен для обработки ИИ‑нагрузок 📊. Компания заявила, что проект будет реализован с учётом ответственности перед сообществом. При этом отмечаются потенциальные риски для местных жителей.

Источник ↗
AIr/technology·9 июл. 2026 г., 15:50

🤖 Meta запустила AI‑инструмент для создания изображений из Instagram Новая платформа от Meta позволяет генерировать картинки, используя фотографии из публичных профилей Instagram. По умолчанию все открытые аккаунты автоматически включены в сервис без отдельного согласия. Пользователи могут создавать AI‑изображения чужих лиц, просто отметив их в посте. Отключить участие и управлять настройками можно в личных параметрах аккаунта.

Источник ↗
AIr/artificial·9 июл. 2026 г., 15:44

📊 Векторные хранилища не подходят для официальных данных Векторные базы удобны для поиска похожей информации, но их нельзя использовать как основной источник официальных записей. При хранении в векторных хранилищах сведений об агентах часто появляются проблемы: показываются устаревшие статусы заказов, старые бронирования и неверные одобрения. Сходство смыслов не гарантирует фактическую точность. Для критически важных данных — заказы, балансы, бронирования, одобрения — следует обращаться к структурированным источникам, например к SQL. Векторные хранилища лучше применять для поиска несструктурированной связанной информации. Простой тест: если завтра ваша векторная база исчезнет, сможете ли вы точно отвечать на вопросы о бизнесе? Если нет — система требует пересмотра. При разработке агентов решайте, где использовать SQL, а где векторный поиск 🛠️

Источник ↗
AITechCrunch·9 июл. 2026 г., 14:53

🛠️ Новый дашборд Reflect в Claude от Anthropic Новый инструмент Reflect в системе Claude от Anthropic визуализирует, как вы используете искусственный интеллект в работе. Он показывает количество запросов, время взаимодействия и другие метрики использования чат‑бота. Кроме того, панель subtly подчёркивает, какая часть ваших ежедневных задач теперь зависит от этого ИИ‑ассистента.

Источник ↗
AITechCrunch·9 июл. 2026 г., 14:51

🚀 Три AI‑компании превзойдут 25 лет технологических выходов Anthropic, OpenAI и SpaceX готовятся к IPO, которые, по оценкам, создадут больше стоимости, чем все американские стартапы, получившие венчурное финансирование и вышедшие на рынок с 2000 года. Эти три публичных размещения превзойдут суммарный объём всех технологических выходов за последние 25 лет.

Источник ↗
AITechCrunch·9 июл. 2026 г., 13:01

🚀 Ollama привлекла $65 млн и почти 9 млн пользователей Открытый инструмент для разработки ИИ‑моделей Ollama объявил о привлечении инвестиций в размере 65 млн долларов США. По данным компании, количество активных пользователей подошло к отметке почти 9 млн человек. Проект получил широкое признание в сообществе: на GitHub у него 176 000 звёзд и почти 17 000 форков. Ollama упрощает запуск ИИ‑моделей непосредственно на персональных компьютерах разработчиков, что подтверждается независимыми бенчмарками. 🔧 Благодаря открытой архитектуре и поддержке сообщества, инструмент продолжает расти и расширять возможности работы с искусственным интеллектом.

Источник ↗
AIr/MachineLearning·9 июл. 2026 г., 08:15

🤖 Новый открытый VLA от Robbyant: LingBot‑VLA 2.0 Robbyant (подразделение Ant Group) опубликовал открытый код LingBot‑VLA 2.0. В экспериментах переход от абсолютных целей суставов к относительным действиям повысил средний показатель успеха с 33,7 % до 55,0 % (+21,3 п.п.), превзойдя любые архитектурные изменения. Модель использует 55‑мерный вектор целостного действия (суставы руки, захват, 12‑мерную руку, талию, голову, мобильную основу) и обучалась одновременно на 20 типах роботов — от 8‑DoF манипулятора до 32‑DoF гуманоидов. Предобучение заняло около 60 000 ч: 50 000 ч роботических траекторий и 10 000 ч видеоматериалов от первого лица. На собственном бимануальном тесте GM‑100 (The Great March 100) общий прогресс составил 66,2 % и 34,6 % для Agilex Cobot Magic и Galaxea R1 Pro, а уровень успеха — 34,4 % и 15,6 %. При отклонении положения робота на ±10 см и новых объектах успех в задаче сортировки холодильника упал с 60 % до 13,3 %. Все веса, код и наборы данных доступны в репозиториях Robbyant на GitHub и HuggingFace, что позволяет проверить модель на своих роботах и провести независимую оценку.

Источник ↗