Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Adobe mută „munca grea” în Firefly AI Assistant, reducând barierele de utilizare în aplicațiile Creative Cloud, într-o încercare de a face fluxurile complexe din Photoshop, Premiere și restul suitei mai accesibile și mai rapide, potrivit Engadget.
Asistentul, bazat pe comenzi în limbaj natural (prompturi), este gândit să execute „fluxuri de lucru complexe, în mai mulți pași” în aplicații precum Photoshop, Premiere, Lightroom și Illustrator. Ideea centrală, conform Adobe, este că utilizatorul pornește de la rezultatul dorit, iar asistentul se ocupă de pașii necesari pentru a ajunge acolo — un răspuns direct la „bariera de intrare” creată de complexitatea unor programe precum Photoshop.
Adobe susține că utilizatorul rămâne „în buclă” (adică poate interveni oricând), iar fișierele rămân în formatele native ale companiei, astfel încât rezultatul final să fie complet editabil. Practic, asistentul automatizează execuția, dar nu „închide” proiectul într-un rezultat greu de modificat ulterior.
O componentă importantă sunt așa-numitele „Creative Skills”, care permit lansarea unor fluxuri de lucru în mai mulți pași dintr-un singur prompt și apoi personalizarea lor. Un exemplu dat este generarea de „active pentru social media”, urmată de ajustări precum decupare sau folosirea funcției Generative Extend pentru a potrivi materialele la formatele Instagram, Facebook și alte platforme.
Adobe mai descrie și decizii „sensibile la context”: într-un scenariu cu o fotografie de produs într-o pădure, asistentul ar putea oferi un control simplu (de tip glisor) pentru a crește sau reduce densitatea copacilor și a vegetației din jur, fără editări manuale complicate.
Pentru colaborare și feedback, asistentul poate organiza și distribui lucrări între membri ai echipei prin Frame.io, platforma Adobe folosită frecvent în fluxuri video pentru revizie și aprobare.
Engadget notează că Adobe își poziționează asistentul ca fiind „ancorat” în instrumente creative de nivel profesional, pentru rezultate „precise” și „contextuale”, și afirmă că va învăța stilul utilizatorului în timp — un argument care vizează competiția venită dinspre aplicații generative care pot ocoli software-ul tradițional.
Separat, compania spune că, pentru cei care vor să folosească și alte generatoare AI în aplicațiile Adobe, a adăugat modelele Kling 3.0 și Kling 3.0 Omni, descrise ca modele video „optimizate pentru producție rapidă, de calitate”, cu storyboard inteligent și sincronizare audio-video. Acestea se adaugă unei liste de modele deja disponibile, menționate în material, inclusiv Google Nano Banana 2 și Veo 3.1, Runway Gen-4.5, Luma AI Ray 3.14, ElevenLabs Multilingual v2, Topaz Astra și altele.
Adobe spune că Firefly AI Assistant va fi disponibil în versiune beta publică „în următoarele săptămâni”. Materialul nu precizează o dată exactă și nici condiții comerciale (costuri, niveluri de abonament) pentru acces.
Recomandate
AWS își extinde oferta pentru farma cu Amazon Bio Discovery , o platformă care leagă modele AI de testarea în laborator , într-o încercare de a reduce blocajele operaționale din faza timpurie a descoperirii de medicamente, potrivit The Next Web . Instrumentul este gândit să ajute cercetătorii să proiecteze și să evalueze mai rapid molecule candidate, într-un cadru pe care compania îl descrie ca „rapid și sigur”. Platforma, numită Amazon Bio Discovery, permite rularea unor fluxuri de lucru computaționale complexe folosind peste 40 de „modele fundamentale” specializate în AI (modele mari antrenate pe seturi extinse de date), instruite pe o gamă largă de date biologice. Aceste modele pot genera și evalua molecule potențiale, iar „agenți AI” asistă oamenii de știință în alegerea modelelor, optimizarea intrărilor și evaluarea candidaților în funcție de obiectivele de cercetare. „Lab-in-the-loop”: legarea proiectării computaționale de validarea „wet lab” Un element central este integrarea cu parteneri de laborator: cercetătorii pot trimite lista de candidați selectați către parteneri pentru sinteză și testare, iar rezultatele se întorc în aplicație pentru analiză și rafinarea modelelor. AWS numește acest circuit „lab-in-the-loop” (laborator în buclă), adică o iterare continuă între predicția AI și validarea experimentală. Contextul operațional invocat este creșterea numărului de modele AI biologice, fiecare cu particularități diferite, ceea ce ar crea blocaje pentru biologii computaționali care trebuie să le „operaționalizeze” (să le pună efectiv în producție), în timp ce cercetătorii de laborator se confruntă cu procese lente din cauza accesului limitat la instrumente computaționale. Exemple și adopție: Memorial Sloan Kettering, Bayer și alți utilizatori timpurii Memorial Sloan Kettering Cancer Center , partener recent al Amazon Bio Discovery, susține că a proiectat aproape 300.000 de molecule noi de anticorpi și a trimis la testare primele 100.000 de candidate, reducând durata fluxului de lucru de la un an la „doar câteva săptămâni”. Rajiv Chopra, vicepreședinte pentru AI în sănătate și științele vieții la AWS, a declarat că serviciul ar urmări să crească capacitatea oamenilor de știință și a organizațiilor de cercetare contractuale, nu să le înlocuiască. În același material, analistul Jefferies Tycho Peterson afirmă că temerile privind reducerea nevoii de instrumente în cercetarea de medicamente sunt exagerate, argumentând că există spațiu pentru investiții și randamente mai mari pe măsură ce programele de cercetare se extind. AWS mai spune că printre utilizatorii timpurii se numără Bayer, Broad Institute și Voyager Therapeutics și că serviciile sale de cloud sunt folosite de 19 dintre primele 20 de companii farmaceutice globale. Date și benchmark-uri pentru anticorpi, integrate în platformă Separat, AWS și Gray Lab de la Johns Hopkins Engineering au lansat setul de date Antibody Developability Benchmark, descris ca una dintre cele mai diverse și de mare amploare baze de date pentru proiectarea de anticorpi asistată de AI. Baza de date este inclusă în Amazon Bio Discovery, iar AWS spune că vor fi adăugate și alte benchmark-uri în timp. Pentru piață, miza imediată este dacă AWS reușește să transforme „AI pentru biologie” într-un produs standardizat, ușor de integrat în fluxurile de lucru ale companiilor farmaceutice și ale laboratoarelor, reducând timpii de iterare dintre design și testare — un punct sensibil în costurile și durata dezvoltării de medicamente. [...]
Comisia Europeană vrea să oblige Google să deschidă datele de căutare către rivali , inclusiv către chatbot-uri cu funcții de căutare, într-o mișcare cu potențial direct asupra competiției și a modelelor de business din piața de „search”, potrivit Mediafax . Propunerea este prezentată ca măsură de conformare cu Legea privind piețele digitale (Digital Markets Act – DMA) , cadrul UE care impune obligații speciale platformelor considerate „gatekeeper” (controlori de acces). Google, prin Clare Kelly, consilier principal pe probleme de concurență, spune că se va opune măsurilor, pe care le consideră excesive și cu risc pentru confidențialitatea utilizatorilor. Compania avertizează că propunerea ar forța transferul către terți al unor date sensibile din căutări, inclusiv întrebări despre sănătate, familie și finanțe, cu „protecții de confidențialitate periculos de ineficiente”, conform declarației citate în material. Ce ar acoperi obligația de partajare a datelor Comisia Europeană indică faptul că măsurile propuse vizează nu doar principiul accesului, ci și modul concret de implementare. În propunere intră: domeniul de aplicare, mijloacele și frecvența datelor de căutare pe care Google ar trebui să le partajeze; măsuri pentru anonimizarea datelor cu caracter personal (adică eliminarea elementelor care pot identifica o persoană); procesele care reglementează accesul „beneficiarilor de date” la informațiile de căutare; parametrii de stabilire a prețurilor pentru datele de căutare. Obiectivul declarat al Comisiei este ca motoarele de căutare terțe să își poată optimiza serviciile și să concureze mai eficient cu Google Search. Calendar: consultare până la 1 mai, decizie în iulie Părțile interesate au termen până la 1 mai pentru a transmite opinii privind măsurile propuse, iar decizia finală este așteptată în iulie, potrivit Comisiei. În context, Google a fost acuzat în martie 2025 de încălcarea DMA. Compania a prezentat propriile propuneri pentru a răspunde criticilor rivalilor și autorităților de reglementare, însă rivalii au reclamat că acestea nu sunt suficiente. Miza financiară și de reglementare pentru Google Materialul amintește că Google a acumulat amenzi de 9,71 miliarde de euro (aprox. 48,6 miliarde lei) din 2017 pentru diverse încălcări ale legislației antitrust în Europa. În plus, pentru încălcarea DMA, amenzile pot ajunge până la 10% din veniturile anuale globale ale unei companii, ceea ce ridică presiunea de conformare și riscul de costuri semnificative dacă autoritățile consideră măsurile insuficiente. [...]
Instrumentele de detectare a textelor generate de AI dau rezultate contradictorii , iar asta complică deciziile operaționale în educație și companii, arată o analiză citată de TechRadar . În testele Open Resource Applications (ORA), Google Gemini a produs cel mai „uman” text dintre mai multe modele populare, trecând mai des de filtrele de detecție decât rivali precum ChatGPT sau Grok. Ce a testat ORA și de ce contează pentru utilizatori și organizații ORA a evaluat aproximativ o duzină de sisteme AI, cerând fiecăruia să scrie același tip de material: un articol lung, cu stil „uman”. Textele au fost apoi verificate cu trei platforme de detecție: Grammarly, QuillBot și GPTZero , pentru a vedea cât de ușor sunt etichetate drept conținut generat de mașină. Concluzia centrală nu este doar că „un model a câștigat”, ci că diferențele dintre detectoare sunt suficient de mari încât aceeași lucrare poate fi considerată „umană” într-un instrument și „AI” în altul — fără ca autorul să poată controla criteriile după care este judecat. Rezultatele: Gemini „trece” mai ușor, iar detectoarele nu sunt aliniate Potrivit analizei, Gemini a avut cea mai mică rată totală de detectare dintre modelele testate. În același timp, performanța detectoarelor a variat puternic: Gemini a fost semnalat mult mai rar de Grammarly și deloc de QuillBot. GPTZero a identificat „cea mai mare parte” a textului AI „per ansamblu”, fiind instrumentul cu cele mai bune rezultate în test. Grammarly a avut cea mai slabă capacitate de detecție în setul analizat, identificând 43,5% din conținutul generat de AI. GPTZero a fost cel mai eficient, recunoscând corect textul AI în aproape 98,8% dintre cazuri. Implicația practică: politicile interne care se bazează pe un singur detector (în școli, redacții, departamente juridice sau de conformitate) pot produce decizii inconsistente, inclusiv contestări sau sancțiuni diferite pentru conținut similar. De ce este ChatGPT „prins” mai des În același test, ChatGPT a performat relativ slab la „evadarea” detecției. ORA sugerează că motivul ține de familiaritate: fiind primul model cu adopție masivă, „vocea” lui a devenit un reper ușor de recunoscut, iar instrumentele de detecție au avut timp să învețe tipare asociate cu acest stil. „ChatGPT se clasează atât de jos pentru că a fost primul AI mare de pe piață și toată lumea știe cum sună”, a spus un reprezentant Open Resource Applications. „Multe modele apărute după el au sunat inițial ca Chat, înainte să devină mai unice. De aceea detectoarele îl semnalează atât de ușor.” Ce urmează: mai puțină certitudine, mai mult risc operațional TechRadar notează că miza crește pe măsură ce internetul se umple de conținut generat de AI, iar unele studii (fără a fi detaliate în material) sugerează că o parte foarte mare din conținutul online ar include deja AI „într-o formă sau alta”. Platformele încearcă să filtreze conținutul „prea artificial”, dar eficiența depinde de detectoare care, în acest moment, nu oferă rezultate stabile. În termeni operaționali, mesajul este că separarea „om vs. AI” în scris devine tot mai greu de făcut în mod fiabil, iar organizațiile care folosesc detectoare pentru decizii (evaluare, conformitate, control editorial) ar trebui să trateze rezultatele ca indicatori probabilistici, nu ca verdict tehnic definitiv. [...]
Raiffeisen își leagă oferta pentru IMM-uri de instrumente AI și securitate cibernetică , prin pachete negociate cu Vodafone și Bitdefender, într-o încercare de a reduce costurile și fricțiunea operațională a digitalizării pentru antreprenori, potrivit Wall-Street . Banca își extinde comunitatea „Gata de Business” cu parteneriate în tehnologie și inteligență artificială, mizând pe pachete integrate care combină conectivitate, productivitate bazată pe AI și protecție cibernetică. Miza, conform articolului, este ca firmele să poată adopta treptat astfel de instrumente în aplicațiile folosite deja, cu costuri mai predictibile și fără investiții complexe. Ce include componenta Vodafone: conectivitate și productivitate cu AI Prin colaborarea cu Vodafone, membrii comunității „ GatadeBusiness ” primesc prețuri preferențiale pentru: 6 oferte de voce mobilă, cu 6 luni gratuite la abonament, cu serviciul Secure Net inclus și posibilitatea de achiziție de terminale în rate pe 24 sau 36 de luni; pachet Microsoft 365 Standard împreună cu licențe Copilot for Business, cu plată anuală sau lunară, pe 12 luni, la preț promoțional pentru volume de minimum 10 licențe; pachet Microsoft 365 Standard împreună cu licențe Copilot for Business, cu plată lunară pe 12 luni, la preț promoțional, fără condiție de volum minim. În articol este citat Alexandru Băloi, Director Vodafone Business, care leagă parteneriatul de accesul antreprenorilor la soluții AI pentru productivitate și de infrastructura locală (inclusiv un centru de date) și servicii precum managementul flotelor. „Prin parteneriatul cu Raiffeisen Bank, punem la dispoziția lor soluții bazate pe inteligență artificială care accelerează productivitatea și dezvoltă afacerile în fața competiției.” Bitdefender: reducere de 60% pentru un pachet de securitate cu funcții AI Pe zona de securitate cibernetică, Raiffeisen Bank România a încheiat un parteneriat cu Bitdefender, iar membrii comunității „GatadeBusiness” primesc 60% reducere pentru Bitdefender Premium Security. Pachetul menționat în articol este „1 cont pentru 5 dispozitive”, cu valabilitate de 1 an, și include VPN cu trafic nelimitat și modul Password Manager. Soluția folosește inteligență artificială pentru a identifica și bloca amenințările înainte să devină o problemă și include, între altele, protecție pentru date, detecție de scam în timp real și protecție pentru conturi de e-mail Outlook și Gmail. „Parteneriatul cu Raiffeisen Bank ne permite să reducem acest decalaj și să oferim comunității GatadeBusiness protecție avansată recunoscută la nivel mondial”, spune Mihaela Păun, Senior Vice President, Sales & Marketing, Consumer Solutions Group, Bitdefender. Cine mai intră în „Gata de Business” și ce alte beneficii sunt în pachet Articolul mai precizează că antreprenorii care devin clienți Raiffeisen Bank în perioada 16 martie – 30 iunie , prin achiziționarea unui pachet de cont curent Plus, Optim sau Extra, pot beneficia și de o listă de facilități, între care: 24 de luni gratuit pentru pachetul de cont curent, 3 luni cu zero comision de procesare pentru E-Pos și RaiPOS, rate de schimb preferențiale și dobânzi negociate, leasing financiar cu dobândă fixă de 3,79 la euro, respectiv reduceri la servicii precum facturare electronică, înființare/modificări firmă și semnătură electronică în cloud. Raiffeisen indică faptul că ofertele din comunitatea „GatadeBusiness” vor fi actualizate cu noi parteneriate și instrumente digitale, astfel încât antreprenorii să găsească „în același loc” atât soluții financiare, cât și servicii complementare de tehnologie și AI. [...]
Echipe din SpaceX și Tesla au început discuții de achiziții pentru echipamente de fabricare a cipurilor , un semnal că proiectul Terafab – o posibilă fabrică integrată de cipuri AI în SUA – ar putea trece de la idee la faza de „prospectare” a furnizorilor, potrivit The Next Web , care citează un material Bloomberg bazat pe surse familiare cu subiectul. Demersul vizează obținerea rapidă de oferte de preț și termene de livrare pentru o gamă largă de echipamente și consumabile necesare producției de semiconductori. În discuții ar fi fost contactați furnizori majori precum Applied Materials, Tokyo Electron și Lam Research, dar și partenerul de producție Samsung Electronics . Ce caută echipele lui Musk și de ce contează Conform informațiilor citate, solicitările ar include estimări pentru livrarea unor componente și utilaje precum fotomăști, substraturi, echipamente de gravare (etchers), depunere (depositors), curățare, testare și alte instrumente specifice unei fabrici de cipuri. Bloomberg descrie ritmul drept unul impus de dorința lui Elon Musk de a se mișca „cu viteza luminii”, în condițiile în care echipele ar cere răspunsuri rapide, oferind în același timp puține detalii despre produsele finale vizate. Miza operațională: dacă aceste discuții se confirmă și se materializează, Terafab ar însemna o încercare de a construi în SUA un complex „complet integrat” pentru cipuri AI, capabil să producă siliciu la scară, ceea ce ar pune companiile lui Musk în competiție directă cu ecosistemul consacrat al fabricilor de cipuri, dominat de TSMC, Samsung și Intel. Cât de avansat este proiectul Terafab Publicația notează că inițiativa se înscrie într-o strategie mai largă a companiilor lui Musk – inclusiv Tesla și SpaceX – de a controla componente critice din lanțul de aprovizionare pentru AI, în loc să depindă de terți. Tesla proiectează deja cipuri pentru supercomputerul său de antrenare AI, Dojo. Totuși, nivelul redus de informații furnizat potențialilor furnizori face dificilă evaluarea maturității proiectului. Chiar dacă demersul sugerează că Terafab ar fi depășit stadiul pur conceptual și ar fi intrat în zona de „cartografiere” a achizițiilor, nu este clar cât de aproape este de o decizie fermă de investiție sau de un calendar de execuție. [...]
Uber pregătește o schimbare de model cu impact direct asupra costurilor și controlului operațional : compania vrea să treacă de la rețeaua de șoferi independenți la rolul de platformă care conectează clienții cu operatori de robotaxi, pe fondul unei investiții de peste 10 miliarde de dolari (aprox. 43,2 miliarde lei), potrivit Economedia , care citează Financial Times. Mutarea marchează o repoziționare majoră față de modelul tradițional al Uber, bazat pe șoferi parteneri. Ținta este adaptarea la transportul autonom, într-un moment în care implementarea comercială a vehiculelor autonome începe să accelereze. Cum arată investiția și pe ce se duc banii Conform estimărilor menționate, planul depășește 10 miliarde de dolari și este împărțit în două direcții: peste 2,5 miliarde de dolari (aprox. 10,8 miliarde lei) pentru participații; alte 7,5 miliarde de dolari (aprox. 32,4 miliarde lei) pentru dezvoltarea robotaxiurilor. Uber a încheiat parteneriate cu jucători din auto și tehnologie, între care Baidu , Rivian și Lucid Motors. Acordurile includ condiții de performanță, iar alocarea fondurilor ar urma să depindă de atingerea unor obiective. Fără flote proprii: Uber vrea să rămână „interfața” cu clientul Un element-cheie al strategiei este că Uber nu intenționează să opereze direct flote autonome. În schimb, compania vizează un rol de „marketplace” (platformă de intermediere) care conectează utilizatorii cu operatorii de robotaxi, într-un model apropiat de cel actual, dar fără șofer la volan. În acest cadru, Uber ar urmări lansarea de servicii robotaxi în cel puțin 28 de orașe până în 2028. Presiunea concurenței și rolul inteligenței artificiale Pe piață, Waymo operează deja robotaxiuri în San Francisco, Los Angeles și Phoenix, iar Tesla își dezvoltă propriile tehnologii autonome. În paralel, sectorul s-a accelerat în ultimele luni, iar inteligența artificială contribuie la reducerea costurilor și la îmbunătățirea performanței sistemelor autonome. Pentru Uber, investiția este prezentată ca cel mai mare angajament de până acum în această direcție și are miza de a-i securiza relevanța pe termen lung, pe măsură ce transportul autonom trece de la testare la utilizare comercială. [...]
