Блог

**Zoom запустила ИИ-агента для выполнения рутинной работы от имени пользователя**

Компания Zoom, известная своим популярным сервисом для видеоконференций, недавно анонсировала значительное обновление своего ИИ-помощника. Новый ассистент теперь способен самостоятельно выполнять рутинные задачи за пользователей, что может существенно повысить их продуктивность и освободить время для более важных дел.

Одной из ключевых функций обновленного ИИ-помощника является планирование встреч. Теперь пользователи могут доверить ассистенту организацию своих совещаний, что включает в себя выбор удобного времени, отправку приглашений и напоминаний участникам. Это особенно полезно для тех, кто часто проводит видеоконференции и хочет минимизировать время, затрачиваемое на их подготовку.

Еще одной важной возможностью нового ИИ-помощника является создание документов на основе проведенных совещаний. Ассистент может автоматически генерировать протоколы встреч, включая ключевые моменты обсуждения, принятые решения и порученные задачи. Это позволяет участникам совещаний сосредоточиться на обсуждении, не отвлекаясь на ведение записей.

Кроме того, обновленный ИИ-помощник получил функцию генерации видеоклипов. Это может быть полезно для создания кратких обзоров встреч или презентаций, которые можно легко поделиться с коллегами или клиентами. Видеоклипы могут включать в себя основные моменты совещания, визуальные эффекты и текстовые аннотации, что делает их более информативными и удобными для восприятия.

Новый ИИ-помощник Zoom уже доступен для пользователей и продолжает совершенствоваться благодаря обратной связи от клиентов. Компания планирует добавлять новые функции и улучшать существующие, чтобы сделать работу с сервисом еще более удобной и эффективной.

Источник изображения: news.zoom.com

Таким образом, Zoom продолжает укреплять свои позиции на рынке видеоконференций, предлагая пользователям инновационные решения, которые помогают повысить продуктивность и улучшить качество работы. С запуском обновленного ИИ-помощника компания делает еще один шаг к созданию более интеллектуального и удобного рабочего пространства для своих пользователей.

Финальная версия графического редактора GIMP (GNU Image Manipulation Program) 3.0 вышла на замену предыдущей версии GIMP 2.10, дебютировавшей в 2018 году. В программе произошло множество значительных улучшений.

Одной из основных задач при разработке GIMP 3.0 было кардинальное изменение интерфейса пользователя, однако были добавлены и новые функции. Среди них стоит отметить переход на библиотеку GTK3 GUI, что позволило улучшить масштабирование интерфейса на мониторах с высоким разрешением — проблема, которая иногда возникала в GIMP 2.10. Также улучшилась поддержка темной темы и анимации интерфейса; была оптимизирована работа с планшетами; обновленная версия получила нативную поддержку графической платформы Wayland на системах Linux.

Разработчики также улучшили работу со слоями, цветом и текстом. Кроме того, расширены возможности работы с различными форматами файлов. Новый Вильбер (Wilber) — символ GIMP, теперь имеет обновленную раскраску. В новой версии программы нет необходимости постоянно менять размер рабочей области: можно свободно рисовать за пределами холста, и программа автоматически подстроит его размер.

GIMP был выпущен в 1995 году. Семейство GIMP 1.X оставалось актуальным на протяжении восьми лет; следующая версия — GIMP 2.X — продержалась целых двадцать лет. Разработчики новой версии намерены более регулярно выпускать обновления, и уже через год ожидается появление GIMP 3.2. Новые функции будут добавляться в меньших объемах с каждым обновлением, но пользователи смогут начинать работать с ними раньше.

GIMP — это мощный графический редактор, который может заменить многие профессиональные программы. Он открыт для использования и модификации, что делает его еще более привлекательным для широкого круга пользователей. Новая версия GIMP 3.0 продолжает эту традицию, предлагая пользователям множество улучшений и новых возможностей.

# Model Context Protocol: Революция в интеграции AI с данными? Смотрим на новый стандарт от Anthropic

В мире технологий постоянно появляются новые стандарты и протоколы, которые меняют наше представление о том, как должны взаимодействовать различные системы. Одним из таких новаторских решений является Model Context Protocol (MCP) от компании Anthropic. Этот протокол обещает революцию в области интеграции искусственного интеллекта (AI) с данными, делая процесс более простым и эффективным. Давайте разберемся, что такое MCP и как он может изменить ландшафт современных технологий.

## Что такое Model Context Protocol?

Model Context Protocol — это новый протокол, разработанный компанией Anthropic для обеспечения взаимодействия между AI-интерфейсом и реальными серверами. Основная цель MCP — позволить AI понимать и управлять различными сервисами, такими как Google Drive, PostgreSQL, Todoist и многие другие, без необходимости ручного программирования и значительных затрат на интеграцию.

## Преимущества MCP

Как и такие широко известные стандарты, как TCP/IP, USB и REST, MCP создает единый универсальный протокол, который значительно упрощает процесс взаимодействия между различными системами. Вот основные преимущества, которые предлагает MCP:

1. **Универсальный способ подключения инструментов к AI**: MCP предоставляет единый стандарт для подключения различных инструментов и сервисов к AI. Это означает, что разработчики могут легко интегрировать новые сервисы без необходимости изобретать велосипед.

2. **Самостоятельный поиск и использование функций**: AI, использующий MCP, может самостоятельно находить и использовать нужные функции сервисов. Это делает процесс автоматизации более гибким и адаптивным.

3. **Упрощение разработки**: С MCP сервисы просто «подключаются» к AI, а не интегрируются вручную. Это значительно сокращает время и усилия, необходимые для разработки и внедрения новых решений.

## Как это работает?

Model Context Protocol работает на основе единого стандарта, который определяет, как AI должен взаимодействовать с различными сервисами. Это включает в себя набор правил и протоколов, которые обеспечивают бесшовное взаимодействие между AI и серверами. Например, если AI нужно получить данные из Google Drive, он использует MCP для отправки запроса и получения данных в стандартизированном формате.

## Примеры использования

Представьте себе AI-ассистента, который может самостоятельно управлять вашими задачами в Todoist, извлекать данные из PostgreSQL и сохранять их в Google Drive. Все это становится возможным благодаря MCP, который обеспечивает бесшовную интеграцию между этими сервисами и AI.

## Заключение

Model Context Protocol от Anthropic представляет собой значительный шаг вперед в области интеграции AI с данными. Этот новый стандарт обещает сделать процесс разработки более простым и эффективным, позволяя AI самостоятельно взаимодействовать с различными сервисами. В будущем мы можем ожидать, что MCP станет таким же широко используемым стандартом, как TCP/IP или REST, и изменит наше представление о том, как должны взаимодействовать современные технологии.

## Дополнительная информация

Если вы хотите узнать больше о Model Context Protocol и его возможностях, вы можете прочитать подробную статью на [Habr](https://habr.com/ru/articles/891938/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=891938#habracut).

Model Context Protocol имеет все шансы стать новым стандартом в области интеграции AI с данными, и мы с нетерпением ждем, какие новые возможности он откроет для разработчиков и пользователей.

Россия готовится к важным переговорам с известным предпринимателем и новатором Илоном Маском. Кирилл Дмитриев, специальный представитель президента России по международному инвестиционно-экономическому сотрудничеству и глава Российского фонда прямых инвестиций (РФПИ), объявил о предстоящих обсуждениях с главой SpaceX, Tesla и xAI.

Эти переговоры направлены на изучение возможностей сотрудничества между Россией и США, особенно в сферах, где технологии и инновации играют ключевую роль. Дмитриев высоко оценил Маска, назвав его выдающимся лидером, который стремится к объединению усилий человечества для достижения общего прогресса. По его словам, такие встречи могут стать значимым шагом в развитии международного партнёрства, особенно в условиях сложной геополитической обстановки.

Ожидается, что темы обсуждений коснутся космических технологий, включая возможные совместные миссии. Это особенно актуально на фоне того, что SpaceX продолжает активно развивать свои космические проекты, включая запуск спутников Starlink и подготовку к миссиям на Марс. Россия, в свою очередь, имеет богатый опыт в космонавтике и может предложить свои технологии и ресурсы для совместных проектов.

Илон Маск, известный своими амбициозными проектами в области космоса и электромобилей, неоднократно подчеркивал важность международного сотрудничества для достижения глобальных целей. Его компания SpaceX уже сотрудничает с различными странами и организациями, включая НАСА, для реализации космических миссий.

Кирилл Дмитриев также отметил, что сотрудничество с Маском может открыть новые перспективы для российской экономики и технологического сектора. РФПИ, который возглавляет Дмитриев, уже активно инвестирует в различные проекты, направленные на развитие инновационных технологий и укрепление экономических связей с другими странами.

Предстоящие переговоры могут стать важным шагом в укреплении взаимопонимания и сотрудничества между Россией и США в области высоких технологий. В условиях сложной геополитической обстановки такие инициативы могут способствовать снижению напряжённости и развитию взаимовыгодных партнёрств.

В заключение, важно отметить, что сотрудничество с такими лидерами, как Илон Маск, может принести значительные выгоды для обеих сторон. Россия и США имеют уникальные возможности и ресурсы, которые могут быть использованы для достижения общих целей в области космических технологий и инноваций. Ожидается, что результаты этих переговоров будут известны в ближайшее время.

**Samsung наконец научилась выпускать память HBM3E, пригодную для ИИ-чипов Nvidia — сертификация завершится к лету**

Компания Samsung Electronics, один из крупнейших производителей памяти в мире, наконец-то добилась значительного прогресса в разработке памяти HBM3E, которая соответствует требованиям Nvidia для использования в чипах искусственного интеллекта (ИИ). Долгое время Samsung отставала от своих конкурентов в этом сегменте, но новые слухи указывают на то, что долгожданная сертификация их продукции может быть завершена уже к началу июня.

Память HBM3E (High Bandwidth Memory 3 Enhanced) является одной из самых передовых технологий в области хранения данных, предлагая высокую пропускную способность и эффективность, что делает её идеальной для применения в высокопроизводительных вычислительных системах, таких как ИИ-чипы Nvidia. Однако, несмотря на своё лидерство в других сегментах рынка памяти, Samsung столкнулась с трудностями в получении сертификации своей продукции под требования Nvidia.

Nvidia, один из ведущих производителей графических процессоров и ИИ-чипов, имеет строгие требования к компонентам, используемым в своих продуктах. Эти требования включают высокую надёжность, стабильность и производительность, что делает процесс сертификации сложным и длительным. До сих пор Samsung не могла преодолеть эти барьеры, что позволило её конкурентам, таким как SK Hynix и Micron, занять лидирующие позиции на рынке HBM3E.

Однако, согласно последним слухам, Samsung удалось значительно улучшить свою продукцию, и теперь она находится на финальной стадии сертификации. Если всё пойдёт по плану, сертификация будет завершена к началу июня, что позволит Samsung начать поставки своей памяти HBM3E для использования в ИИ-чипах Nvidia.

Этот успех станет важным шагом для Samsung, так как рынок ИИ-чипов продолжает расти, и спрос на высокопроизводительные компоненты, такие как HBM3E, только увеличивается. По данным аналитиков, рынок ИИ-чипов может вырасти до $100 миллиардов к 2025 году, и Samsung, как крупнейший производитель памяти, не может позволить себе оставаться в стороне от этого рынка.

Таким образом, успешная сертификация памяти HBM3E от Samsung станет важным шагом не только для компании, но и для всей индустрии. Это позволит Nvidia и другим производителям ИИ-чипов получить доступ к высококачественной памяти, что, в свою очередь, приведёт к созданию более мощных и эффективных вычислительных систем. Остаётся только ждать официального подтверждения от Samsung и Nvidia, чтобы убедиться в успешном завершении этого важного этапа.

**Орбита не в приоритете: «Решетнев» получил рекордно маленький заказ на производство геостационарных спутников**

Один из ведущих российских производителей спутников, компания «Решетнев», столкнулась с рекордно низким спросом на геостационарные спутники. В 2024 году компания получила заказ всего на пять таких спутников, что является самым низким показателем со времен начала 2000-х годов. Об этом заявил заместитель гендиректора компании Юрий Вилков на конференции ComNews Satellite Russia.

Несмотря на снижение спроса, Вилков выразил уверенность в том, что геостационарная орбита сохранит свою актуальность. Однако он также признал растущую популярность низкоорбитальных спутниковых группировок, которые становятся все более востребованными на мировом рынке.

Ранее, в октябре 2024 года, гендиректор «Решетнева» Евгений Нестеров представил амбициозные планы по запуску 162 спутников компании до 2030 года. Эти планы включают как геостационарные, так и низкоорбитальные спутники, что подчеркивает стремление компании диверсифицировать свои продукты и услуги.

В августе глава Красноярского края Михаил Костюков анонсировал расширение производственных мощностей «Решетнева» в Железногорске. Это расширение направлено на удовлетворение растущих потребностей рынка и поддержку амбициозных планов компании по запуску новых спутников.

Таким образом, несмотря на временное снижение спроса на геостационарные спутники, «Решетнев» продолжает активно развиваться и адаптироваться к новым тенденциям на рынке спутниковых технологий. Компания готова к новым вызовам и намерена сохранить свое лидирующее положение в отрасли.

Apple проиграла апелляцию против специального контроля за злоупотреблениями в Германии

Быть невероятно успешной технологической компанией имеет свои минусы: Apple потерпела поражение в апелляции против специального режима контроля за злоупотреблениями, который был применен к ней немецким антимонопольным органом в прошлом году. Теперь корпорация из Купертино может ожидать продолжения индивидуального антимонопольного контроля на одном из крупнейших европейских рынков, а также столкнуться с аналогичными законами в других странах.

Немецкое ведомство по контролю за конкуренцией (Bundeskartellamt) в январе 2023 года применило к Apple специальный режим контроля, направленный на предотвращение злоупотреблений со стороны крупных технологических компаний. Этот режим включает в себя строгие меры по обеспечению справедливой конкуренции и защите прав потребителей. Apple подала апелляцию, однако немецкий суд отклонил ее, подтвердив правомерность действий антимонопольного органа.

Решение суда означает, что Apple будет обязана соблюдать установленные правила, которые могут включать ограничения на использование данных пользователей, обеспечение равного доступа к своим платформам для конкурентов и другие меры, направленные на предотвращение злоупотреблений доминирующего положения на рынке.

Это решение имеет важное значение не только для Apple, но и для всей технологической индустрии. В последние годы многие страны усиливают антимонопольный контроль над крупными технологическими компаниями, такими как Google, Amazon, Facebook и Apple. Европейский Союз также активно работает над введением новых правил, направленных на обеспечение справедливой конкуренции в цифровой среде.

Для Apple это означает, что компания будет вынуждена адаптироваться к новым условиям работы на европейском рынке. В то время как это может создать дополнительные сложности, оно также может стимулировать инновации и улучшение условий для пользователей.

В конечном итоге, решение немецкого суда подчеркивает важность антимонопольного регулирования в цифровой эпохе и демонстрирует, что даже самые успешные компании не могут избежать ответственности за свои действия.

**Секрет успешной посадки Firefly на Луну**

Недавно мир стал свидетелем исторического события: компания Firefly успешно осуществила свою первую посадку на Луну. Это достижение стало возможным благодаря тщательной подготовке и инновационным технологиям, которые позволили космическому аппарату точно и безопасно приземлиться в районе Моря Спокойствия (Mare Tranquillitatis).

Море Спокойствия, одно из самых известных лунных морей, было выбрано не случайно. Этот регион характеризуется относительно ровной поверхностью, что значительно упрощает процесс посадки. Однако, несмотря на благоприятные условия, миссия требовала высокой точности и координации.

Одним из ключевых факторов успеха стала использование передовых навигационных систем и алгоритмов, которые позволили аппарату точно определять свое положение и траекторию полета. Эти технологии были разработаны с учетом уникальных условий лунной поверхности, где отсутствие атмосферы и низкая гравитация создают дополнительные сложности.

Также важную роль сыграла система автономного управления, которая позволила аппарату самостоятельно принимать решения в реальном времени. Это особенно важно, учитывая задержку сигнала между Землей и Луной, которая составляет около 1.3 секунды. В условиях, когда каждая секунда имеет значение, автономные системы обеспечивают необходимую гибкость и оперативность.

Немаловажным аспектом стала и подготовка команды. Инженеры и ученые Firefly провели тысячи часов моделирования и тестирования, чтобы убедиться, что все системы работают безупречно. Это включало в себя не только технические проверки, но и разработку планов на случай непредвиденных ситуаций.

Успешная посадка Firefly на Луну открывает новые горизонты для исследования нашего естественного спутника. Компания планирует использовать этот опыт для дальнейших миссий, включая доставку научных приборов и оборудования для будущих лунных баз. В конечном итоге, это может стать важным шагом на пути к колонизации Луны и дальнейшему освоению космоса.

Таким образом, секрет успешной посадки Firefly на Луну заключается в сочетании передовых технологий, тщательной подготовки и высококвалифицированной команды. Это достижение не только подтверждает возможности современной космонавтики, но и вдохновляет на новые свершения в исследовании космоса.

**Ошибка на миллиард: боремся с галлюцинациями в LLM по аналогии с NullPointerException**

В мире искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) одной из самых актуальных тем последних лет стали генеративные нейросети, особенно большие языковые модели (LLM). Эти модели способны генерировать текст, который на первый взгляд кажется написанным человеком. Однако, как и в любой другой области технологий, здесь не обходится без проблем. Одной из таких проблем являются галлюцинации — ситуации, когда модель генерирует неверную или несуществующую информацию.

**Проблема галлюцинаций в LLM**

Галлюцинации в LLM могут серьезно подорвать доверие к виртуальным ассистентам и другим системам, основанным на этих моделях. Представьте себе чат-бота, который предоставляет пользователю неверную информацию о здоровье или финансах. Подобные ошибки могут иметь серьезные последствия.

**Аналогия с NullPointerException**

В классическом программировании одна из самых распространенных ошибок — это NullPointerException. Она возникает, когда программа пытается обратиться к объекту, который не был инициализирован. В контексте LLM галлюцинации можно рассматривать как аналогичную проблему: модель генерирует информацию, которая не имеет под собой реальной основы.

**Метод борьбы с галлюцинациями**

В YADRO, где я работаю старшим инженером по разработке ПО ИИ, мы разрабатываем системы, которые облегчают работу нашим заказчикам с помощью текстовых генеративных нейросетей. Мы реализуем такие решения, как RAG (Retrieval-Augmented Generation), создаем чат-ботов и агентные системы. Для борьбы с галлюцинациями мы применяем метод, перенесенный из классического программирования.

**Основные шаги нашего подхода:**

1. **Валидация данных:** Прежде чем модель начнет генерировать текст, мы проверяем входные данные на корректность. Это позволяет избежать ситуаций, когда модель получает неполные или неверные данные.

2. **Постобработка:** После генерации текста мы проводим его постобработку, чтобы выявить и исправить возможные ошибки. Это включает в себя проверку фактов, грамматику и логическую последовательность.

3. **Обучение с учетом ошибок:** Мы постоянно обучаем наши модели на новых данных, включая те, где были обнаружены галлюцинации. Это помогает моделям лучше понимать контекст и генерировать более точную информацию.

**Заключение**

Борьба с галлюцинациями в LLM — это сложная задача, требующая комплексного подхода. Использование методов, перенесенных из классического программирования, таких как валидация данных и постобработка, может значительно улучшить качество генерируемого текста и повысить доверие к виртуальным ассистентам. В YADRO мы продолжаем исследовать и совершенствовать наши методы, чтобы предоставить нашим заказчикам наиболее надежные и эффективные решения.

*Денис Березуцкий, старший инженер по разработке ПО ИИ, YADRO*

**ИИ разгадал секрет супербактерий за два дня, ученым для этого понадобилось 10 лет**

Искусственный интеллект, разработанный Google, поразил научное сообщество, решив сложную биологическую задачу всего за два дня. Эта задача озадачивала ученых из Имперского колледжа Лондона на протяжении целых десяти лет. Исследователи изучали механизмы, с помощью которых супербактерии заражают другие виды бактерий, фокусируясь на хромосомных островах, которые формируют капсиды – вирусы, атакующие бактерии.

Ученые выдвинули гипотезу о том, что эти вирусы могут заимствовать «хвосты» у других вирусов для проникновения в клетки. Это предположение требовало тщательной проверки и анализа огромного объема данных. Именно здесь на помощь пришел новый ИИ от Google. За два дня он проанализировал имеющуюся информацию и подтвердил гипотезу, над которой ученые трудились десятилетие.

Исследователи, готовясь к публикации результатов своих десятилетних трудов, решили проверить возможности ИИ. Они были поражены скоростью, с которой искусственный интеллект справился с задачей. Изначально ученые предположили, что ИИ имел доступ к их работе, но это оказалось не так. Искусственный интеллект самостоятельно проанализировал доступные данные и пришел к тому же выводу, что и исследователи, но гораздо быстрее.

Этот случай демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в научных исследованиях. Способность ИИ быстро анализировать большие объемы данных и делать точные выводы может значительно ускорить процесс научных открытий. В будущем такие технологии могут стать незаменимыми помощниками для ученых, позволяя им сосредоточиться на более сложных и креативных аспектах исследований.

Таким образом, ИИ от Google не только подтвердил гипотезу ученых из Имперского колледжа Лондона, но и продемонстрировал, как современные технологии могут трансформировать научные исследования, делая их более эффективными и результативными.