Кир Ворт, бывший CEO Cruise, собирает $150 млн для своего нового робототехнического стартапа

Компания The Bot Company, основанная бывшим соучредителем и CEO Cruise Киром Вортом, привлекла $150 млн в раунде финансирования под руководством Greenoaks, сообщает Reuters со ссылкой на анонимные источники.

Кир Ворт, известный своей работой в области автономных транспортных средств, основал The Bot Company вместе с Парилом Джейном, который возглавлял команду по разработке искусственного интеллекта в Tesla, и бывшим инженером-программистом Cruise Люком Холубеком.

The Bot Company фокусируется на создании передовых робототехнических решений, которые могут революционизировать различные отрасли, от логистики до производства. Ворт, имеющий богатый опыт в области автономных технологий, намерен применить свои знания и навыки для разработки инновационных роботов, способных выполнять сложные задачи с высокой точностью и эффективностью.

Полученные $150 млн будут направлены на дальнейшее развитие технологий компании, расширение команды и масштабирование производства. Ворт и его команда уверены, что новые инвестиции позволят им значительно ускорить процесс разработки и внедрения своих продуктов на рынок.

Greenoaks, ведущий инвестор в этом раунде, известен своими инвестициями в передовые технологические компании. Поддержка такого авторитетного инвестора свидетельствует о высоком потенциале The Bot Company и уверенности в ее будущем успехе.

Кир Ворт, комментируя новость, отметил: «Мы рады видеть такую поддержку со стороны инвесторов. Это позволит нам реализовать наши амбициозные планы и приблизить будущее, где роботы будут играть ключевую роль в нашей повседневной жизни»

The Bot Company уже привлекла внимание многих экспертов и аналитиков, которые видят в ней потенциал для значительного влияния на рынок робототехники. С новыми инвестициями компания готова к новым вызовам и достижениям.

Оставайтесь с нами, чтобы быть в курсе последних новостей о The Bot Company и других инновационных стартапах в области робототехники.

Google начала разворачивать Project Astra — голосовой помощник Gemini Live обретает зрение

Google, один из ведущих технологических гигантов, продолжает удивлять своих пользователей инновациями. Как и было анонсировано на выставке Mobile World Congress (MWC) ранее в этом месяце, компания приступила к развёртыванию новых функций для своего голосового помощника Gemini Live. Эти нововведения обещают значительно расширить возможности взаимодействия пользователей с устройствами, делая их более интуитивными и удобными.

На данном этапе речь идёт о функциях совместного использования экрана устройства и камеры через алгоритм Project Astra. Этот проект представляет собой значительный шаг вперёд в развитии голосовых помощников, позволяя им не только слышать, но и видеть окружающий мир.

Project Astra интегрирует визуальные данные с аудиосигналами, что позволяет голосовому помощнику Gemini Live лучше понимать контекст и более точно выполнять команды пользователей. Например, если вы спрашиваете помощника о погоде, он может не только предоставить текущую информацию, но и показать прогноз на экране вашего устройства, используя данные с камеры для определения текущих условий.

Эти новые функции открывают широкие перспективы для использования голосовых помощников в повседневной жизни. От простых задач, таких как управление умным домом, до более сложных сценариев, включающих визуальное распознавание объектов и лиц, Project Astra делает взаимодействие с технологиями более естественным и интуитивным.

Google продолжает развивать свои технологии, стремясь сделать жизнь пользователей проще и удобнее. С внедрением Project Astra голосовой помощник Gemini Live становится ещё более мощным инструментом, способным удовлетворить самые разнообразные потребности своих пользователей.

Ожидается, что в ближайшее время будут анонсированы дополнительные функции и улучшения, которые сделают использование Gemini Live ещё более захватывающим. Следите за новостями, чтобы быть в курсе всех новинок от Google.

Arm открыла разработчикам доступ к технологии масштабирования ASR для мобильных устройств

Компания Arm, известная своими инновациями в области процессорных технологий, сделала важное объявление на конференции GDC 2025. Теперь разработчики игр получат доступ к апскейлеру ASR, который призван заполнить пробел в экосистеме Android. До сих пор в мире Android не было открытых решений для апскейлинга, в отличие от Apple, которая уже давно предлагает свою технологию MetalFX.

Что такое ASR и почему это важно?

ASR (Advanced Scaling and Rendering) — это технология, которая позволяет улучшать качество графики в играх без значительного увеличения нагрузки на процессор и графический процессор. Это особенно актуально для мобильных устройств, где ресурсы ограничены по сравнению с настольными компьютерами и игровыми консолями.

Преимущества для разработчиков

Открытие доступа к ASR позволит разработчикам создавать более качественные и ресурсоемкие игры для устройств на базе Android. Это откроет новые возможности для творчества и инноваций, а также позволит улучшить пользовательский опыт. Arm также пообещала выпустить готовые плагины для интеграции ASR в игры на популярных движках Unity и Unreal Engine до конца года. Это значительно упростит процесс интеграции новой технологии и сделает её доступной для широкого круга разработчиков.

Конкуренция с Apple

До недавнего времени Apple была единственной компанией, предлагающей открытые решения для апскейлинга благодаря своей технологии MetalFX. Теперь, с появлением ASR от Arm, экосистема Android получает мощный инструмент, который может составить конкуренцию Apple в области мобильных игр. Это означает, что пользователи Android-устройств смогут наслаждаться играми с графикой, сопоставимой по качеству с играми на iOS.

Заключение

Открытие доступа к технологии ASR — это важный шаг для Arm и всей экосистемы Android. Это не только улучшит качество игр на мобильных устройствах, но и создаст новые возможности для разработчиков. Мы с нетерпением ждем первых игр, использующих ASR, и верим, что они произведут настоящий фурор в мире мобильных игр.

NVIDIA анонсировала ИИ-модели Llama Nemotron с регулируемым «уровнем интеллекта»

Компания NVIDIA представила новое семейство ИИ-моделей под названием Llama Nemotron, которые обладают расширенными возможностями рассуждения. Эти модели основаны на открытых исходных кодах Llama от M**a Platforms и предназначены для разработчиков, стремящихся создать продвинутые ИИ-агенты. Такие агенты смогут работать автономно или с минимальным контролем, выполняя сложные задачи от имени пользователей в составе связанных команд.

Что такое ИИ-агенты и зачем они нужны?

ИИ-агенты, по словам Кари Бриски, вице-президента по управлению программными продуктами Generative AI в NVIDIA, представляют собой автономные программные системы, способные к рассуждениям, планированию, действиям и критике своей работы. Как и люди, эти агенты должны понимать контекст, чтобы разбивать сложные запросы, понимать намерения пользователя и адаптироваться в реальном времени.

Оптимизация и точность

NVIDIA взяла за основу модели Llama и оптимизировала их с точки зрения требований к вычислениям, сохранив при этом высокую точность ответов. Это позволяет разработчикам создавать более эффективные и точные ИИ-агенты, которые могут работать в различных сценариях, от обработки естественного языка до автоматизации бизнес-процессов.

Перспективы для разработчиков

С внедрением моделей Llama Nemotron разработчики получают мощный инструмент для создания автономных систем, способных выполнять сложные задачи с минимальным вмешательством человека. Это открывает новые горизонты для применения ИИ в различных отраслях, от медицины до финансов, где требуется высокая степень автономии и точности.

Заключение

Анонс NVIDIA о новом семействе ИИ-моделей Llama Nemotron подчеркивает стремление компании к созданию более интеллектуальных и автономных систем. Эти модели предлагают разработчикам новые возможности для инноваций и могут значительно повлиять на будущее ИИ-технологий.

Google подтверждает удаление данных Timeline у некоторых пользователей Google Maps

В последние недели многие пользователи Google Maps начали замечать, что их Timeline, содержащий историю посещенных мест, оказался полностью очищен. Как сообщает 9to5Google, Google подтвердила, что данные некоторых пользователей были удалены и в некоторых случаях не могут быть восстановлены.

В заявлении для The Verge представитель Google, Женевив Парк, пояснила: «Мы столкнулись с технической проблемой, которая привела к удалению данных Timeline у некоторых пользователей». Она также уточнила, что только те пользователи, у которых была включена функция резервного копирования, смогут восстановить свои данные.

Недавно Google перешла на хранение данных Timeline на устройстве, и резервное копирование, похоже, не включено по умолчанию. Чтобы активировать эту функцию, пользователям необходимо зайти в «Мой Timeline» в приложении Google Maps и обновить настройки, нажав на иконку облака.

Инцидент привел к тому, что некоторые пользователи потеряли годы своей истории местоположений. Хотя некоторые из тех, кто включил резервное копирование до возникновения проблемы, смогли восстановить свои данные, другие пользователи на Reddit сообщили, что не смогли восстановить все данные даже после импорта резервных копий.

Эта ситуация подчеркивает важность регулярного создания резервных копий и проверки настроек приложений, особенно когда речь идет о таких важных данных, как история местоположений. Google пока не предоставила дополнительных комментариев по поводу причин технической проблемы или планов по предотвращению подобных инцидентов в будущем.

Equal1 представила Bell-1: первый квантовый компьютер для коммерческого использования с питанием от обычной розетки

Компания Equal1 совершила значительный прорыв в области квантовых вычислений, представив свой новый продукт — Bell-1. Это первый квантовый компьютер, готовый к немедленному промышленному внедрению и способный работать от стандартной электросети. Bell-1 потребляет всего 1600 Вт, что делает его доступным для использования в существующих дата-центрах без необходимости модификации инфраструктуры.

Технические характеристики и особенности

Bell-1 оснащен квантовым процессором UnityQ с шестью кубитами и автономной криогенной системой охлаждения, поддерживающей температуру 0,3 К (-272,85°C). Благодаря инновационным решениям инженеров Equal1, удалось отказаться от громоздких внешних рефрижераторов, что позволило сократить размеры системы до стандартных серверных габаритов. Масса устройства составляет около 200 кг, и оно легко монтируется в обычные серверные стойки, работая в условиях шума и тепла, типичных для современных дата-центров.

Преимущества и применение

Одним из ключевых преимуществ Bell-1 является его способность интегрироваться в экосистему высокопроизводительных вычислений (HPC) без дополнительных затрат. Система функционирует по принципу plug-and-play, обрабатывая задачи, недоступные классическим компьютерам, такие как продвинутое моделирование, криптография, ускорение ИИ-алгоритмов и финансовые прогнозы. Bell-1 дополняет, а не заменяет существующие HPC-кластеры, выполняя узкоспециализированные вычисления.

Разработчики подчеркивают, что Bell-1 — это не экспериментальный прототип, а готовое решение для бизнеса. Система может стать частью вычислительных ферм для фармацевтического дизайна, прогнозирования климатических моделей или анализа больших данных. Это делает его доступным решением для бизнеса, научных организаций и индустрий, где требуется высокий уровень вычислений.

Будущее квантовых вычислений

Представление Bell-1 — это важный шаг в развитии квантовых вычислений, делая эту передовую технологию доступной для более широкого круга пользователей. Equal1 не раскрывает сроки выхода на рынок и стоимость своего нового продукта, но очевидно, что Bell-1 имеет потенциал стать революционным инструментом в различных отраслях, требующих высокопроизводительных вычислений.

Equal1 продолжает развивать свои технологии, стремясь сделать квантовые вычисления более доступными и интегрированными в существующие инфраструктуры. Bell-1 — это первый шаг на пути к новому поколению вычислительных систем, способных решать задачи, которые сегодня кажутся невозможными.

Самый маленький LED-дисплей в мире: китайские учёные собрали экран с пикселями 90 нанометров на базе перовскита

Группа физиков, инженеров и специалистов по фотонике из Чжэцзянского университета в Ханчжоу, Китай, в сотрудничестве с коллегами из Кембриджского университета, достигла значительного прорыва в области нанотехнологий. Учёные разработали светодиодные пиксели размером всего 90 нанометров, что сравнимо с размером вируса. Эти микроскопические пиксели легли в основу самых маленьких в мире LED-дисплеев, площадь которых меньше, чем у песчинки.

Инновационный подход к созданию наноразмерных экранов

Основой этого технологического прорыва стал перовскит — материал, широко известный своей эффективностью в солнечных панелях. Исследователи синтезировали из него светоизлучающие элементы, создав нанодиоды (nano-PeLED). В отличие от традиционных микро-LED, которые теряют яркость при уменьшении размеров, перовскитные аналоги сохраняют стабильность свечения. Это позволяет создавать наноразмерные дисплеи с невероятно высокой плотностью пикселей.

Преимущества перовскита

Одним из ключевых преимуществ перовскита является его химическая структура, которая обеспечивает высокую подвижность зарядов и КПД преобразования электричества в свет. Материал также позволяет настраивать свои свойства: изменяя состав, можно варьировать цвет излучения или оптимизировать производительность. Низкотемпературные методы обработки и возможность печати делают перовскит идеальным кандидатом для массового производства доступных дисплеев сверхвысокого разрешения.

Рекордная плотность пикселей

Эксперименты показали рекордную плотность пикселей — 127 000 на дюйм. Это значительно превышает показатели современных коммерческих аналогов. Технология открывает путь к созданию дисплеев с беспрецедентной детализацией для AR-очков, VR-шлемов, смартфонов и носимых устройств. Теоретически её можно масштабировать для телевизоров или мониторов, где увеличение разрешения пока ограничено возможностями человеческого глаза — свыше 576 мегапикселей различия становятся незаметными.

Ограничения и перспективы

Однако у разработки есть серьёзные ограничения. Текущие прототипы излучают только один цвет (монохромный режим), а долговечность nano-PeLED в реальных условиях ещё не изучена. Несмотря на это, исследователи уверены, что дальнейшая оптимизация композитных материалов позволит преодолеть эти барьеры. Следующим шагом станет создание полноцветных матриц и тестирование их стабильности. Успех в этих направлениях может положить начало новой эре компактной электроники.

Заключение

Разработка китайских учёных демонстрирует инновационный подход к созданию наноразмерных экранов, который может перевернуть индустрию электроники. Технология перовскитных нанодиодов открывает новые горизонты для создания дисплеев с беспрецедентной детализацией, что может найти применение в самых разных областях — от AR и VR до смартфонов и носимых устройств. Несмотря на текущие ограничения, учёные уверены в перспективах дальнейшего развития и масштабирования этой революционной технологии.

Spire Global внедрила ИИ-модели прогнозирования погоды на 45 дней с технологией NVIDIA Earth-2

Компания Spire Global объявила о запуске двух инновационных моделей искусственного интеллекта для прогнозирования погоды — AI-WX и AI-S2S. Эти системы, разработанные на платформе NVIDIA Omniverse Blueprint для Earth-2, основаны на эксклюзивных спутниковых данных Spire и предназначены для повышения точности прогнозов в таких критически важных секторах, как энергетика, коммунальные услуги и рынок сырьевых товаров.

Модель AI-WX предоставляет прогнозы на срок до 20 дней, в то время как AI-S2S расширяет горизонт прогнозирования до 45 дней. Основу этих моделей составляют уникальные методики ассимиляции данных Spire, которые объединяют информацию, собранную с глобальной спутниковой группировки компании. Эта группировка, включающая более 100 спутников, обеспечивает непрерывный сбор данных о ключевых атмосферных, морских и почвенных параметрах, таких как атмосферное зондирование, показатели влажности почвы и параметры ветров.

В отличие от традиционных методов прогнозирования, новые системы Spire предоставляют вероятностные прогнозы, отображающие диапазон возможных сценариев. Это позволяет пользователям лучше понимать потенциальные риски и принимать более обоснованные решения. Среди первых клиентов, уже применяющих эти инструменты, — Freepoint Commodities и Dominion Energy. Эти компании используют модели для оценки рисков и управления последствиями экстремальных погодных явлений.

Изображение: Spire Global

Ранее Spire уже сотрудничала с NVIDIA, интегрировав данные измерений атмосферы через спутниковые радиосигналы и собственные методы ассимиляции данных в облачные API Earth-2. Это сотрудничество заложило основу для разработки новых моделей. Спутниковая группировка Spire обеспечивает детализированные данные, которые используются для обучения нейросетей, что позволяет прогнозировать такие явления, как ураганы, засухи и аномальные температуры, с точностью, недоступной классическим методам.

В условиях изменяющегося климата требования к точности прогнозов растут, и технологии Spire и NVIDIA становятся важным инструментом для отраслей, где даже небольшие погодные колебания могут иметь серьезные финансовые последствия. Развитие ИИ-моделей открывает новые возможности для управления рисками, оптимизации логистики и долгосрочного планирования в эпоху неопределенности.

С внедрением этих инновационных решений Spire Global и NVIDIA делают значительный шаг вперед в области прогнозирования погоды, предоставляя отраслям инструменты, необходимые для адаптации к изменяющимся условиям и минимизации рисков, связанных с экстремальными погодными явлениями.

Browser Use: Инструмент, облегчающий навигацию AI-агентов по веб-сайтам, привлекает $17 млн инвестиций

В мире технологий термин «AI-агент» еще не имеет четкого определения, но это не останавливает стартапы от создания «агентных» инструментов для автоматизации различных онлайн-задач. Одной из таких компаний является Browser Use, которая привлекла значительное внимание со стороны разработчиков и инвесторов благодаря своему решению, делающему веб-сайты более «читаемыми» для AI-агентов.

Что такое Browser Use?

Browser Use — это компания, разработавшая инструмент, который облегчает AI-агентам навигацию по веб-сайтам. В условиях, когда интернет становится все более сложным и многогранным, возможность автоматизации задач с помощью искусственного интеллекта становится все более востребованной. Browser Use предлагает решение, которое делает веб-страницы более понятными и доступными для AI-агентов, что позволяет им эффективно выполнять различные задачи, такие как сбор данных, автоматизация тестирования и многое другое.

Инвестиции и интерес со стороны разработчиков

Недавно Browser Use привлекла $17 млн инвестиций, что свидетельствует о высоком интересе к их технологии со стороны инвесторов. Этот раунд финансирования позволит компании продолжить развитие своего продукта, расширять команду и улучшать функциональность инструмента. В условиях растущей популярности AI-технологий, Browser Use занимает важную нишу, предлагая уникальное решение для автоматизации взаимодействия с веб-сайтами.

Перспективы и будущее

С привлечением новых инвестиций Browser Use имеет все шансы стать лидером в области автоматизации веб-задач с помощью AI. Компания планирует продолжать совершенствовать свой инструмент, делая его еще более мощным и универсальным. В будущем Browser Use может стать неотъемлемой частью экосистемы AI, предоставляя разработчикам и компаниям мощный инструмент для автоматизации различных онлайн-процессов.

Заключение

Browser Use — это пример успешного стартапа, который предлагает инновационное решение для автоматизации взаимодействия с веб-сайтами с помощью AI. Привлечение $17 млн инвестиций свидетельствует о высоком потенциале компании и ее технологии. В условиях растущей популярности AI-технологий, Browser Use имеет все шансы стать лидером в своей области, предлагая разработчикам и компаниям мощный инструмент для автоматизации различных онлайн-задач.

OpenAI’s Sora: Проблемы с сексизмом, расизмом и эйблизмом

В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, проникая во все сферы — от медицины до развлечений. Одним из ярких примеров является Sora, популярный генератор видео от OpenAI. Однако, как показало исследование журнала WIRED, этот инструмент не лишен своих недостатков. Результаты тестирования выявили, что Sora усиливает сексистские стереотипы и эйблистские тропы, повторяя те же самые предвзятости, которые уже присутствуют в других инструментах на основе ИИ.

Что такое Sora и как она работает?

Sora — это инструмент, разработанный компанией OpenAI, который позволяет пользователям создавать видео на основе текстовых описаний. Используя передовые алгоритмы машинного обучения, Sora анализирует введенный текст и генерирует соответствующее видео, что делает процесс создания контента более доступным и быстрым.

Проблемы с предвзятостью

Несмотря на свои технические достижения, Sora сталкивается с серьезными проблемами, связанными с предвзятостью. Исследование WIRED показало, что генератор видео часто усиливает сексистские стереотипы и эйблистские тропы. Это означает, что видео, созданные с помощью Sora, могут содержать негативные изображения и стереотипы, которые могут быть обидными или оскорбительными для определенных групп людей.

Например, при генерации видео с участием женщин, Sora часто использует стереотипные роли и изображения, которые подчеркивают традиционные гендерные стереотипы. Аналогично, при создании видео с участием людей с ограниченными возможностями, инструмент может использовать тропы, которые подчеркивают их немощь или неполноценность.

Почему это важно?

Проблемы с предвзятостью в ИИ-инструментах имеют далеко идущие последствия. Во-первых, это может способствовать распространению негативных стереотипов и предвзятостей в обществе. Во-вторых, это может ограничивать возможности для различных групп людей, делая их менее видимыми или представляя их в негативном свете.

Важно отметить, что OpenAI не является единственной компанией, сталкивающейся с такими проблемами. Предвзятость в ИИ — это широко распространенная проблема, которая требует комплексного подхода для ее решения. Это включает в себя улучшение алгоритмов, использование более разнообразных наборов данных для обучения и активное участие различных групп в процессе разработки.

Что можно сделать?

Для решения проблемы предвзятости в ИИ-инструментах, таких как Sora, необходимо принимать меры на нескольких уровнях. Во-первых, разработчики должны активно работать над улучшением своих алгоритмов, чтобы минимизировать предвзятость. Во-вторых, необходимо использовать более разнообразные и инклюзивные наборы данных для обучения моделей ИИ.

Кроме того, важно активно вовлекать различные группы людей в процесс разработки и тестирования ИИ-инструментов. Это поможет выявить и устранить предвзятости на ранних стадиях, делая конечный продукт более справедливым и инклюзивным.

Заключение

Sora от OpenAI — это мощный инструмент, который имеет огромный потенциал для создания контента. Однако, как показало исследование WIRED, он также сталкивается с серьезными проблемами, связанными с предвзятостью. Для того чтобы ИИ-инструменты стали действительно полезными и справедливыми, необходимо активно работать над решением этих проблем.

В конечном итоге, будущее ИИ зависит от нас самих. Только совместными усилиями мы сможем создать технологии, которые будут служить на благо всех людей, независимо от их пола, расы или физических возможностей.