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
Meta își leagă câștigurile de productivitate din AI de mai multă muncă, nu de timp liber , potrivit unei discuții interne relatate de HotNews , în care directorul tehnologic Andrew Bosworth a respins ideea ca eficiența adusă de inteligența artificială să se traducă în zile suplimentare de concediu pentru angajați. Într-o sesiune de întrebări și răspunsuri care a avut loc luna trecută, trei participanți au declarat pentru The Business Insider că un angajat l-a întrebat pe Bosworth dacă sporul de productivitate generat de AI ar putea fi transformat în beneficii pentru salariați, inclusiv prin reintroducerea programului „Meta Days” (câteva zile în plus de concediu), inițiativă anulată între timp. Bosworth a respins ferm această posibilitate și a argumentat că timpul economisit prin utilizarea AI ar trebui direcționat către dezvoltarea de produse noi și îmbunătățirea celor existente pentru utilizatorii platformelor Meta, invocând amploarea bazei de utilizatori. „Sper ca timpul suplimentar pe care îl câștigăm să fie folosit pentru a face și mai multe lucruri interesante pentru oamenii care folosesc produsele noastre în fiecare zi.” „Avem miliarde de utilizatori. Dacă am o oră în plus, știți ce fac cu ea? O investesc în asta.” În aceeași discuție, Bosworth a criticat insistența pe tema zilelor libere suplimentare, spunând că nu este o abordare bună pentru evoluția profesională și recomandând angajaților să-și „întrebe părinții” dacă aceasta este o strategie de carieră potrivită. De ce contează: AI ca instrument de intensificare a muncii, nu de reducere a programului Mesajul transmis intern indică o așteptare operațională: eficiența obținută prin AI nu este tratată ca un „dividend” pentru angajați (timp liber), ci ca o resursă care trebuie reinvestită în livrarea de produse. În practică, o astfel de poziționare poate însemna obiective mai ambițioase și un ritm de lucru mai intens, pe măsură ce AI reduce timpul necesar pentru anumite sarcini. Relatarea se bazează pe declarațiile a trei persoane care spun că au participat la sesiunea internă, potrivit The Business Insider. [...]
Modelul de uragane al DeepMind a câștigat timp operațional pentru prognoze, dar rămâne o „cutie neagră” și ridică o problemă practică: meteorologii îl pot folosi ca avantaj, fără să știe încă ce semnal fizic „vede” în date, potrivit Ars Technica . Modelul de inteligență artificială pare să extragă informație relevantă din date cu rezoluție mai mică și să o transforme în predicții mai timpurii despre intensitatea furtunilor, însă cercetătorii nu știu ce anume captează. „Este o cutie neagră la finalul zilei, dar asta le dă fizicienilor un semnal că se întâmplă ceva care nu era înțeles anterior”, spune Alet. Ce schimbă în munca de prognoză: mai multe scenarii, mai repede Spre deosebire de o prognoză singulară, modelul generează o plajă de scenarii posibile pentru o furtună în formare. Abordarea urmărește să surprindă efecte de tip „fluture” — situații în care o abatere mică poate produce schimbări mari ulterior — iar prognoziștii pot folosi aceste ieșiri împreună cu cele ale altor modele pentru a estima evoluția probabilă a sistemului. Un element operațional important este creșterea masivă a numărului de simulări: anul trecut modelul producea 50 de scenarii pe furtună, iar acum generează 1.000. „Asta este ceva ce, cu puterea noastră de calcul, pur și simplu nu putem face cu modelele numerice existente”, spune Musgrave. Limitarea-cheie: performanța nu garantează consistență, iar oamenii rămân esențiali Brennan descrie modelul DeepMind drept un instrument valoros, dar insistă că este doar unul dintre multe. El avertizează că rezultatele bune într-un sezon sau pentru o furtună nu înseamnă automat că același model va fi cel mai bun în sezonul următor. „Nu există nicio garanție că un model, pentru că a mers bine anul trecut sau a mers foarte bine pentru această furtună, va fi neapărat cel mai bun pentru sezonul următor sau următoarea furtună.” În plus, spune el, componenta umană rămâne critică: uraganul nu înseamnă doar traiectorie și intensitate, ci traducerea prognozei în impact — iar impactul este cel care ucide oameni. Ce urmează: modelele WeatherNext vor fi publicate ca open-source Google DeepMind a anunțat că va publica în regim open-source modelele WeatherNext folosite în sezonul uraganelor, astfel încât cercetătorii să le poată utiliza și îmbunătăți. Alet speră că deschiderea către comunitatea de cercetare va ajuta inclusiv la înțelegerea mai bună a modului în care funcționează cicloanele. Materialul citat de Ars Technica provine inițial dintr-o relatare publicată de Wired . [...]
ByteDance își crește masiv pariul pe infrastructură și cercetare AI : grupul chinez antrenează un model care ar putea ajunge la 10 trilioane de parametri , într-o încercare de a se apropia de vârful pieței dominat de laboratoare americane precum Anthropic , potrivit Ars Technica . Modelul este, conform a trei persoane familiarizate cu proiectul citate de publicație, într-o fază timpurie de antrenare și ar urma să fie „pre-antrenat” (etapa de bază în care modelul învață din volume mari de date) timp de trei până la șase luni, înainte de ajustarea fină și o eventuală lansare „dacă totul merge bine”. Dimensiunea finală ar urma să fie stabilită mai târziu. Prin comparație, aceeași sursă notează că Anthropic nu publică dimensiunile modelelor sale, însă estimări din industrie indică aproximativ 8 trilioane de parametri pentru Mythos 5 și circa 5 trilioane pentru Fable 5. Ars Technica subliniază că numărul de parametri indică, în linii mari, capacitatea „de memorie” a unui model, dar performanța depinde și de calitatea datelor și de metodele de antrenare. Ce înseamnă operațional: investiții în centre de date, echipe mari și strategie „independentă” ByteDance, compania-mamă a TikTok, și-a ținut relativ discret profilul în AI, în condițiile în care multe dintre modelele sale sunt „închise” (nu sunt publicate deschis), spre deosebire de alți jucători chinezi. Totuși, grupul a investit agresiv în ultimii trei ani, extinzându-și rețeaua de centre de date și recrutând cercetători, în paralel cu dezvoltarea diviziei de cloud Volcano Engine, care vinde soluții AI către companii, potrivit articolului. În plus, ByteDance ar avea ambiții de a dezvolta cipuri AI proprii, o direcție care, dacă se concretizează, ar putea reduce dependența de furnizori externi în condițiile în care antrenarea modelelor de dimensiuni foarte mari este limitată de accesul la hardware performant. Echipa Seed, care dezvoltă modelele, este condusă de Wu Yonghui (fost cercetător Google DeepMind) și ar avea aproximativ 2.000 de membri în China și în afara țării, incluzând cercetători, ingineri de infrastructură, echipe de etichetare a datelor și traducători. De ce contează: cursa pentru modele de „frontieră” se mută și pe terenul Chinei Ars Technica arată că mai multe laboratoare chineze ar antrena modele de dimensiunea Fable 5, însă ByteDance ar fi, în acest moment, cel mai ambițios în încercarea de a împinge dimensiunea spre zona de vârf. În ultimele săptămâni, modele din China dezvoltate de Moonshot și Alibaba ar fi avut rezultate puternice pe teste standardizate, rămânând în anumite zone în urma lui Fable 5. În același timp, Mythos 5 ar fi disponibil doar organizațiilor aprobate, după o interdicție temporară în iunie, invocată pe fondul unor îngrijorări de securitate, conform articolului. Strategie: fără „distilare”, cu ritm posibil mai lent Un element-cheie este alegerea ByteDance de a nu folosi „distilarea” altor modele (o tehnică prin care un model mai mic este antrenat să reproducă ieșirile unuia mai mare), optând pentru o dezvoltare mai independentă. Această abordare ar fi în vigoare de peste un an și, potrivit unor opinii din industrie citate de Ars Technica, ar fi putut contribui la un ritm mai lent față de rivali. Fondatorul Zhang Yiming ar fi reiterat într-o întâlnire internă, cu două săptămâni înainte, că echipa Seed ar trebui să urmărească „capabilități de model la nivel de lider mondial” pe termen lung, fără a se concentra excesiv pe faptul că ar putea rămâne temporar în urmă. Comentariile ar fi fost relatate inițial de presa chineză Latepost și de The Information, mai notează articolul. ByteDance nu a răspuns unei solicitări de comentariu. [...]
Un experiment care ar putea accelera terapiile cu bacteriofagi pune presiune pe regulile de biosecuritate , după ce cercetători au folosit inteligența artificială generativă pentru a crea virusuri care nu există în natură, potrivit Mediafax . Cercetătorii de la Universitatea Stanford au dezvoltat un program de inteligență artificială generativă, numit Evo 2 , capabil să creeze noi genomuri (materialul genetic complet al unui organism). Cu ajutorul acestuia, echipa a proiectat și produs 16 bacteriofagi sintetici – virusuri mici care infectează bacteriile – informație atribuită de Mediafax publicației Financial Times. Ce au obținut și de ce contează operațional în medicină Bacteriofagii (numiți pe scurt „fagi”) sunt considerați o posibilă alternativă la antibiotice în anumite situații, pentru a distruge bacteriile care provoacă infecții. În testele realizate într-un laborator securizat, noii fagi au fost mai eficienți în distrugerea bacteriei E. coli decât fagul natural ΦX174, al cărui genom a fost folosit ca punct de plecare pentru Evo 2. Rezultatele au fost publicate joi în revista Science, iar coordonatorul proiectului, Brian Hie, a descris demersul ca o demonstrație de principiu privind capacitatea inteligenței artificiale generative de a crea genomuri „complete și funcționale”. Miza de reglementare: avertismente privind biosecuritatea Pe lângă potențialul medical, apar și semnale de alarmă privind controlul acestor tehnologii. Thomas Inglesby și Moritz Hanke, de la Centrul pentru Securitatea Sănătății al Universității Johns Hopkins , au avertizat, în același număr al revistei Science, că studiul ridică „întrebări urgente privind siguranța și securitatea biologică”. Cei doi au apreciat măsurile de precauție luate de echipa de la Stanford, dar au susținut că regulile actuale nu sunt suficiente pentru a controla dezvoltarea genomicii generative. Context: de ce bacteriofagii nu sunt deja o soluție „la scară” Terapia cu bacteriofagi este folosită de decenii în Europa de Est, unde sunt selectați fagi care pot ataca tulpina bacteriană responsabilă de infecția pacientului. În Occident, metoda nu este utilizată pe scară largă, în principal din cauza procedurilor complexe și a riscului ca bacteriile să dezvolte rezistență și la fagi. În acest context, capacitatea de a proiecta rapid fagi noi poate deschide o direcție importantă pentru tratamente, dar, în același timp, amplifică presiunea pentru actualizarea cadrului de siguranță și supraveghere a cercetării în biologia sintetică. [...]
Peste 300 de IMM-uri s-au înscris în două luni într-un program gratuit de adopție AI , semn că cererea pentru competențe și proiecte aplicate depășește capacitatea internă a multor firme, potrivit Raiffeisen . Business Forward, dezvoltat de Raiffeisen Bank România împreună cu Social Innovation Solutions , oferă educație, sprijin de implementare și acces la granturi totale de 1.000.000 de lei. Programul este poziționat ca răspuns la un decalaj de piață: interes ridicat pentru inteligența artificială, dar utilizare încă redusă în companii. Raiffeisen spune că înscrierile confirmă „nevoia de acces la resurse educaționale, soluții concrete și sprijin pentru implementare”. De ce contează: interes mare, adopție mică, bariere de resurse Un studiu realizat de Raiffeisen Bank în rândul a 256 de antreprenori indică faptul că doar 12% folosesc deja inteligența artificială în business, în timp ce peste 60% recunosc relevanța tehnologiei pentru afacerea lor. Principalele obstacole menționate sunt lipsa expertizei interne, bugetele limitate și dificultatea de a alege un prim proiect cu rezultate măsurabile. Ce primesc companiile și cum funcționează selecția Business Forward este un program gratuit, iar companiile acceptate primesc acces la module de educație digitală dezvoltate de Harvard Business School AI Institute . Conținutul acoperă fundamentele inteligenței artificiale generative (AI care poate produce text, imagini sau cod), utilizarea strategică și coordonarea implementării la nivel de management. După parcurgerea modulelor, firmele care finalizează intră automat în procesul de selecție pentru un program intensiv, în care antreprenorii lucrează cu specialiști pentru a defini și pregăti proiecte aplicate de implementare. La final, cele mai bune proiecte concurează pentru granturi în valoare totală de 1.000.000 de lei. Locuri disponibile și calendar Înscrierile rămân deschise în limita a 400 de locuri disponibile, conform comunicatului. Programul a strâns peste 300 de înscrieri în primele două luni de la lansare. [...]
Google își reorganizează conducerea AI pentru a accelera dezvoltarea Gemini și cercetarea de frontieră , într-o mișcare care mută responsabilitățile operaționale de la Demis Hassabis către Koray Kavukcuoglu și repoziționează rolurile la nivel de Alphabet, potrivit Google Blog . Schimbarea are o miză operațională directă: Sundar Pichai spune că Google vrea să „accelereze” execuția pe „frontiera AI”, în timp ce compania își asumă și obiectivul de a influența direcția AGI (inteligență artificială generală). În același mesaj intern, Pichai indică cererea ridicată pentru modelele Gemini în rândul dezvoltatorilor și companiilor și notează că aplicația Gemini a ajuns la „peste 950 de milioane” de utilizatori lunari. Ce se schimbă în Google DeepMind și la nivel de Alphabet Pichai anunță că Demis Hassabis va deveni președinte (Chair) al Google DeepMind și Chief Scientist al Alphabet, păstrând în același timp conducerea Isomorphic Labs . În paralel, Koray Kavukcuoglu (în prezent CTO al Google DeepMind și Chief AI Architect) este promovat SVP (Senior Vice President) al Google DeepMind și va raporta direct către Pichai. În noua structură, Koray va coordona: dezvoltarea modelelor Gemini; cercetarea „Frontier AI” (cercetare de vârf, la limita capabilităților actuale); echipele aplicației Gemini și cele pentru dezvoltatori. Hassabis spune că renunță la responsabilitățile operaționale de zi cu zi pentru a se concentra pe „imaginea de ansamblu” și pe influențarea pașilor următori în direcția AGI. În mesajul către angajați, el menționează și că va „înclina” mai mult către Isomorphic, cu accent pe aplicații în sănătate. Context: presiune pe viteză și produse, nu doar pe cercetare În mesajul său, Pichai enumeră câteva repere recente din portofoliul Google DeepMind: „Flash” este „la mare căutare”, modelul „Cyber” este „live”, iar modelele Gemma au depășit „900 de milioane” de descărcări. Totodată, Hassabis afirmă că echipa lucrează la „noi modele, inclusiv Gemini 4”. Din perspectiva operațională, reorganizarea separă mai clar: rolul de strategie și influență la nivel de Alphabet (Hassabis, ca Chief Scientist); rolul de execuție și livrare a produselor și modelelor (Koray, ca lider al Google DeepMind). Plecarea lui Jeff Dean și un nou vehicul independent Separat, Pichai anunță că Jeff Dean și Sanjay Ghemawat lansează o „ public benefit corporation ” (o companie cu obiectiv public declarat, pe lângă cel comercial) independentă, pentru a accelera descoperiri în învățare automată, știință și inginerie. Google va rămâne „investitor fondator” și partener de cloud și va colabora cu noua entitate pe un cadru de cercetare pentru sisteme de învățare automată și infrastructură aferentă. Google nu oferă în mesaj detalii financiare despre investiție sau despre structura parteneriatului, iar calendarul implementării schimbărilor nu este precizat. [...]
