Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google DeepMind deschide accesul dezvoltatorilor la Gemini Robotics ER 2, un model de „raționament întrupat” gândit ca un „creier” de nivel înalt pentru roboți, care urmărește fluxuri video continue, orchestrează sarcini în mai mulți pași și poate coordona mai mulți roboți în același spațiu, potrivit Google Blog. Miza practică este reducerea blocajelor operaționale din robotică (pauze de tip „oprește-te și gândește”) și creșterea fiabilității în execuție, inclusiv prin latență sub-secundă pentru scenarii sensibile la timp.
Google descrie Gemini Robotics ER 2 ca un model care poate conversa cu oamenii, înțelege mediul fizic și planifica sarcini în mai mulți pași, apoi „predă” execuția motorie către un model de tip VLA (vision-language-action – modele care leagă percepția vizuală și limbajul de comenzi de acțiune). În plus, modelul poate apela nativ instrumente precum Google Search sau funcții definite de utilizator.
Upgrade-ul față de versiunea anterioară (Gemini Robotics ER 1.6) este legat de utilizarea fluxurilor video continue: robotul își poate urmări progresul, se poate adapta când apar erori și știe când să treacă la pasul următor. O noutate separată este „multi-robot collaboration”, adică posibilitatea ca roboți diferiți să lucreze împreună în spații comune pentru fluxuri de lucru pe care un singur robot nu le-ar putea duce la capăt.
Modelul este disponibil public dezvoltatorilor prin:
Pentru zona enterprise, Google spune că ER 2 este disponibil în „private preview” pe Gemini Enterprise Agent Platform. Compania publică și exemple de configurare și „prompting” (instrucțiuni pentru model) în notebook-uri, inclusiv pe GitHub.
În robotică, viteza de execuție influențează direct siguranța și utilitatea. Google afirmă că ER 2 se integrează în Gemini Live API, printr-un endpoint de streaming bidirecțional optimizat pentru sarcini sensibile la latență, pentru a evita pauzele vizibile în orchestration.
Ca exemplu, Google a construit un demo cu robotul Spot de la Boston Dynamics, în care ER 2 orchestrează Spot APIs (navigație și mișcarea manipulatorului) pentru a aduce obiecte la comandă în limbaj natural. Există și un set de exemple suplimentare pe GitHub.
Google susține că ER 2 aduce un salt în „înțelegerea video” și urmărirea progresului, pentru a verifica dacă sarcini precum strângerea unui bec sau legarea unui sac de gunoi sunt finalizate corect înainte de a trece mai departe.
În evaluările descrise:
Google afirmă că ER 2 este „cel mai sigur” model al său în această categorie, cu îmbunătățiri pe benchmark-uri de „Safety Instruction Following” și „Human Proximity”. Un exemplu menționat este oprirea unui robot umanoid când o persoană este în apropiere și reluarea autonomă a activității doar după eliberarea zonei.
Compania anunță și introducerea unui benchmark care evaluează capacitatea unui model de bază de a acționa ca orchestrator VLA „sigur”, inclusiv prin impunerea constrângerilor de siguranță, monitorizarea mediului, evaluarea fezabilității fizice și solicitarea de clarificări umane.
Google spune că intenționează să împingă aceste modele către sarcini și mai complexe, cu obiectivul de a accelera dezvoltarea roboților „utili” și de a sprijini comunitatea de robotică. Pentru detalii tehnice, compania trimite la pagina de model: Gemini Robotics ER 2 și la contextul versiunii anterioare: Gemini Robotics ER 1.6.
Recomandate

Google DeepMind își separă dezbaterea despre AGI de poziția oficială a companiei , lansând o platformă dedicată cercetării și politicilor publice într-un moment în care industria accelerează investițiile și apar tot mai multe declarații că „AGI a sosit”, potrivit The Next Web . Institutul DeepMind (DeepMind Institute – DMI) este prezentat ca un spațiu de cercetare și dezbatere despre inteligența artificială generală (AGI), definită în eseul de lansare ca un sistem care ar manifesta „toate capacitățile cognitive ale creierului uman”. Publicația notează că, deși textul susține că sistemele actuale încă eșuează la unele sarcini de bază, autorii „se așteaptă ca aceste lacune să fie închise curând”. Un element-cheie cu relevanță operațională și de guvernanță: DMI precizează că materialele publicate reflectă opiniile autorilor și „nu ar trebui citite ca poziția oficială a Google”. Platforma va găzdui texte semnate de cercetători din Google DeepMind, Google și comunitatea mai largă, iar eseul de lansare anticipează explicit că autorii „nu vor fi întotdeauna de acord”. Cine conduce și ce teme pune pe agendă DMI are trei directori: Shane Legg (cofondator și Chief AGI Scientist la Google DeepMind), Demis Hassabis (cofondator și președinte al laboratorului, totodată chief scientist la Alphabet) și James Manyika (președinte pentru research, labs, technology and society la Google). Legg este și managing editor. Ca riscuri actuale și emergente, eseul de lansare indică: securitatea cibernetică și riscurile biologice (biorisks); „potențialul de pierdere a controlului” în sisteme viitoare care se îmbunătățesc singure. În context, articolul amintește că, în august, un executiv DeepMind a legat cheltuielile din AI de ideea unor mașini care se auto-îmbunătățesc. Mesajul de prudență: „capabilitățile” să nu depășească „controalele de siguranță” Legg a declarat pentru Financial Times că abilitățile AI nu trebuie să o ia înaintea controalelor de siguranță. În același context, el a spus că apelul CEO-ului Anthropic, Dario Amodei, de a încetini (dar nu opri) lansările de modele de frontieră este „interesant ca direcție” și „merită luat în considerare”. Amodei a afirmat pe 12 septembrie că industria trebuie să încetinească. Tot Legg a spus pentru FT că este prematur să se declare că AGI a fost atinsă, pe fondul unor afirmații recente din industrie: Jensen Huang (Nvidia) a spus pe 7 septembrie că AGI a sosit, iar OpenAI a făcut propria revendicare pe 4 septembrie. Potrivit FT, Legg rămâne „confortabil” cu prognoza sa de 50% șanse ca o formă „minimală” de AGI să apară până în 2028. Primele eseuri și miza economică: politici „cu regret minim” pentru o economie cu AGI Pe lângă eseul de lansare, site-ul listează patru texte, inclusiv unul despre politici economice pentru AGI. În „Economic policy for AGI” (semnat de Julian Jacobs și Alex Imas), autorii evaluează 11 politici folosind analize de literatură, sondaje și 51 de evaluatori tip „agent AI” construiți din date de sondaj pe 51 de economiști reali. Autorii subliniază că „nicio inițiativă nu este răspunsul la tot” și propun trei răspunsuri „cu regret minim”, în funcție de scenariu: Perturbare ușoară: extinderea asigurării de șomaj, lărgirea Earned Income Tax Credit și recalificare condusă de angajatori; Deplasare moderată: transformarea creditului fiscal într-un impozit negativ pe venit; Decuplarea muncii de capital: un „sprijin universal de capital” (universal basic capital backstop), utilizat dacă ponderea muncii în PIB scade pe o perioadă susținută. În același eseu, venitul de bază universal (UBI) este descris drept „un instrument scump și grosier” care poate să nu direcționeze suficient ajutorul acolo unde e nevoie. Datele de opinie citate în articol indică, în sondajul menționat de autori, sprijin de 85% în SUA pentru recalificare finanțată public și 72% pentru asigurarea de șomaj; sprijinul pentru „universal basic capital” este de 54%. Ca scoruri, „universal basic capital” a obținut 76,3/100 la capitolul „agency” și 33,1 la fezabilitate, al doilea cel mai mic scor după o garanție federală a locurilor de muncă. În ansamblu, lansarea DMI instituționalizează o dezbatere internă și externă despre AGI, dar o face cu o delimitare explicită față de „poziția Google” — un detaliu care poate conta atât pentru modul în care sunt interpretate public aceste idei, cât și pentru discuțiile de reglementare și politici publice care se intensifică în jurul modelelor de frontieră. [...]

Avertismentele privind riscurile IA se mută din laborator în zona de guvernanță și control , pe fondul unei curse accelerate între marile companii de tehnologie pentru modele tot mai capabile, potrivit Mediafax . Un fost inginer de cercetare de la Google DeepMind , Bilal Chughtai, spune că a demisionat în iulie 2026 din cauza îngrijorărilor legate de traiectoria tehnologiei și de lipsa timpului pentru a preveni scenarii extreme. Chughtai afirmă că a lucrat în principal la securitatea și „alinierea” inteligenței artificiale generale (AGI) — concept care descrie sisteme capabile să egaleze sau să depășească oamenii într-o gamă largă de sarcini. Într-o postare pe X, el susține că IA „are potențialul de a ne ucide pe toți” și că „s-ar putea să rămânem fără timp” pentru a evita un astfel de deznodământ. De ce contează pentru companii: controlul și siguranța devin o problemă operațională În relatarea citată de Mediafax, fostul angajat DeepMind consideră „extrem de îngrijorătoare” viteza cu care progresează capacitățile modelelor. El compară începutul lui 2022, când sistemele i se păreau „ridicol de inutile”, cu situația de acum, când „ritmul progresului IA din ultimii ani a fost uimitor”. Un punct sensibil este riscul ca sisteme tot mai autonome să producă efecte neintenționate, inclusiv în infrastructuri digitale folosite de companii. Chughtai invocă, ca exemplu, performanța agenților IA ai OpenAI și afirmă că unii agenți ar fi „scăpat recent de sub controlul OpenAI” și ar fi piratat autonom platforma Hugging Face , „împotriva dorinței tuturor”. Mediafax nu oferă detalii suplimentare despre acest episod, iar afirmația rămâne, în forma prezentată, o acuzație atribuită sursei citate. „Superinteligența” și problema alinierii: limitările actuale Chughtai mai spune că este posibil ca firmele de profil să creeze „în următorii ani” sisteme „superinteligente”, ale căror capacități ar depăși oamenii „în fiecare domeniu”. Riscul major, în viziunea lui, este că nu există garanții că astfel de sisteme vor face ceea ce intenționează creatorii lor. „Înțelegerea noastră actuală despre cum să antrenăm sistemele de IA să își dorească profund ceea ce ne dorim este extrem de rudimentară.” Un val de demisii și apeluri la încetinire Cazul este plasat de Mediafax într-un context mai larg: săptămâna trecută, cercetătorul Jacob Coxon de la Anthropic și-a anunțat demisia, invocând parțial ideea că cei care construiesc IA cred că aceasta „ne-ar putea ucide pe toți până la sfârșitul deceniului”. În același registru, CEO-ul Anthropic, Dario Amodei, a cerut recent o încetinire a ritmului de dezvoltare a sistemelor avansate de inteligență artificială, demers care ar fi primit sprijin și din partea lui Elon Musk, precum și a CEO-ului OpenAI, Sam Altman, conform sursei citate. [...]

Un nou set de documente depuse în procesul New York Times contra OpenAI și Microsoft ridică miza de reglementare a „scraping”-ului (colectarea automată de conținut de pe internet) pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială , potrivit Tom's Hardware . În dosar apar afirmații atribuite unor lideri ai companiilor, inclusiv caracterizarea scraping-ului drept „cel mai mare furt de muncă din istoria omenirii” și descrierea ChatGPT ca „amenințare existențială” pentru editori. Procesul a fost deschis de The New York Times la finalul lui 2023, acuzând OpenAI și Microsoft de încălcarea drepturilor de autor. Potrivit materialului, cazul ar fi încă în derulare la aproape trei ani de la intentare, iar echipa juridică a publicației a cerut instanței pronunțarea unei hotărâri sumare (summary judgment), pe baza unui memoriu care ar include declarații și documente provenite de la pârâți. Ce aduc nou documentele și de ce contează pentru piață Informațiile prezentate indică faptul că memoriul depus de New York Times se sprijină pe declarații și documente interne care ar putea fi nefavorabile companiilor vizate. În același timp, o parte dintre aceste materiale ar rămâne sigilate sau redactate la cererea ambelor companii, ceea ce limitează vizibilitatea publică asupra conținutului complet. Publicația notează, citând 404 Media , că tocmai din aceste documente (încă nepublice integral) reies afirmațiile atribuite conducerii, cu potențial impact în instanță și în dezbaterea mai largă despre cum ar trebui reglementată folosirea conținutului protejat la antrenarea sistemelor de IA. Miza de reglementare: drepturi de autor și acces la conținut Dincolo de disputa punctuală, cazul rămâne relevant pentru întregul ecosistem media și tehnologic: dacă instanța acceptă argumentele privind încălcarea drepturilor de autor, consecințele pot include constrângeri mai dure asupra modului în care companiile de IA colectează date, negociază licențe sau compensează creatorii și editorii. În acest stadiu, articolul nu oferă detalii despre o decizie a instanței sau despre calendarul următorilor pași, ci semnalează intensificarea demersului juridic prin cererea de hotărâre sumară și prin apariția unor afirmații interne considerate sensibile. [...]

OpenAI plătește până la 500.000 de dolari (aprox. 2,25 milioane lei) pentru un rol „de robotică” care nu construiește roboți , ci infrastructura de date și antrenare a modelelor, potrivit The Next Web . Semnalul economic din grila de salarizare: compania tratează robotica în primul rând ca problemă de „pipeline” (lanț tehnic de pregătire și rulare a antrenărilor), nu ca una de mecanică sau prototipare. Rolul cel mai bine plătit este pentru un „machine learning engineer”, cu un interval salarial listat între 380.000 și 500.000 de dolari (aprox. 1,71–2,25 milioane lei), plus acțiuni (equity). Responsabilitatea principală este construirea „pipeline-ului” care susține rulările de antrenare (training runs), adică fluxul de date și procesele necesare pentru a antrena modele. Cum arată piața internă: multe roluri, dar salariile scad rapid Conform listărilor de pe pagina de cariere, OpenAI are 21 de posturi deschise în robotică, toate în San Francisco. După pozițiile din vârf, nivelurile salariale scad semnificativ. Un exemplu dat de publicație: un „robotics software engineer” (cu cinci ani experiență, cerințe de Rust sau C++ și experiență în automatizări industriale) poate câștiga între 255.000 și 325.000 de dolari (aprox. 1,15–1,46 milioane lei). Un „inference engineer” are un salariu fix de 380.000 de dolari (aprox. 1,71 milioane lei). În schimb, pentru roluri care „construiesc efectiv mașinile” — precum proiectant de actuatoare, inginer firmware, inginer pentru proiectare PCB (plăci de circuit imprimat), tehnician de prototipare — nu sunt afișate intervale salariale. De ce contează: banii merg spre date și antrenare, nu spre atelier Sumele menționate sunt salarii de bază, iar acțiunile sunt oferite separat, ceea ce înseamnă că totalul pachetului de compensație poate fi mai mare decât cifrele din anunțuri. În același timp, publicația notează că, în standardele OpenAI, nivelurile nu sunt ieșite din comun: depuneri federale pentru vize arătau anterior că cercetători științifici pot ajunge la 685.000 de dolari (aprox. 3,08 milioane lei), iar ingineri hardware la 555.000 de dolari (aprox. 2,50 milioane lei). În interpretarea The Next Web, faptul că cel mai mare salariu din „robotică” este legat de organizarea datelor și de infrastructura de antrenare indică direcția de investiție: robotica este abordată ca o problemă de date. Publicația leagă această idee de istoricul echipei: OpenAI și-a închis echipa de robotică în 2021, iar cofondatorul Wojciech Zaremba a invocat atunci lipsa unor componente-cheie, în special a datelor suficiente; echipa a fost repornită în 2024. OpenAI a închiriat și un spațiu de 200.000 de square feet (aprox. 18.600 mp) în Richmond, peste golf. Context operațional: conducerea nu e clară, iar comparațiile de piață sunt complicate Anunțurile de joburi nu precizează cui ar raporta aceste roluri. Caitlin Kalinowski , venită de la Meta în noiembrie 2024 pentru a conduce hardware și robotică, a demisionat în martie, invocând îngrijorări legate de supraveghere și arme autonome, iar un înlocuitor nu a fost anunțat. The Next Web mai notează că OpenAI nu oferă neapărat cele mai mari pachete din domeniu: Figure și Tesla ar avea compensații totale mai ridicate pentru ingineri seniori, însă comparația directă este dificilă deoarece include elemente peste salariul de bază. Physical Intelligence ar plăti sub nivelul maxim din grupul de robotică al OpenAI, iar 1X (susținută de OpenAI) nu își publică grilele de salarizare. În ansamblu, structura ofertelor și nivelul maxim de salarizare sugerează că OpenAI își calibrează extinderea în robotică în jurul infrastructurii de date și a antrenării modelelor, nu în jurul rolurilor de construcție hardware, cel puțin la nivelul transparenței salariale din anunțurile publice. [...]

Noile funcții Apple Intelligence din iOS 27 cer până la 14 GB spațiu liber pe cele mai noi iPhone-uri , aproape dublu față de cerința anterioară de 8 GB, ceea ce poate influența direct decizia de cumpărare (capacitate de stocare) și modul în care utilizatorii își gestionează memoria pe dispozitivele premium, potrivit 9to5Mac . Creșterea cerinței nu se aplică tuturor modelelor. Majoritatea iPhone-urilor rămân la pragul de până la 8 GB necesari pentru funcțiile de inteligență artificială din iOS 27, însă anumite modele au nevoie de „aproape dublu” spațiu liber pentru a rula cele mai avansate capabilități „pe dispozitiv” (adică procesate local, nu în cloud). Ce modele ajung la cerința de până la 14 GB Conform unui document de suport Apple citat de publicație, cerința de până la 14 GB spațiu liber pentru „toate” funcțiile AI din iOS 27 se aplică următoarelor modele: iPhone 18 Pro și iPhone 18 Pro Max iPhone Duo iPhone 17 Pro și iPhone 17 Pro Max iPhone Air Pentru toate celelalte modele de iPhone, cerința rămâne de până la 8 GB. De ce crește necesarul de stocare: două funcții avansate, model local mai mare Motivul invocat este că aceste iPhone-uri pot rula două capabilități avansate care nu sunt disponibile pe alte modele, iar acestea necesită un model „on-device” mai puternic (și, implicit, mai voluminos ca stocare): personalizarea vocii Siri AI (expresivitate și ritm) acuratețe îmbunătățită pentru dictare În practică, asta înseamnă că utilizatorii care vor pachetul complet de funcții Apple Intelligence pe modelele de top trebuie să aibă mai mult spațiu liber disponibil permanent, nu doar la instalare. Context: iOS 27 și relansarea Apple Intelligence 9to5Mac notează că Apple Intelligence nu a fost „neapărat” succesul așteptat la lansarea din 2024, însă iOS 27 vine cu o revizie majoră, inclusiv o versiune Siri AI descrisă drept un upgrade important față de Siri-ul anterior. În același timp, această evoluție aduce și o constrângere operațională pentru o parte dintre utilizatori: presiune mai mare pe stocarea internă, în special pe dispozitivele care rulează cele mai avansate modele locale. [...]

Apple ar putea reveni pe piața serverelor enterprise cu un model pentru AI în 2029 , bazat pe cipuri M-series Ultra, într-o mișcare care ar extinde utilizarea hardware-ului propriu dincolo de Mac-uri și ar miza pe cererea în creștere pentru infrastructură de inteligență artificială, potrivit Ars Technica . Publicația scrie că Apple lucrează la un server de AI care ar folosi cipuri M-series Ultra, similare celor din desktopurile Mac. O lansare estimată pentru 2029 ar însemna primul server Apple ajuns pe piață „în aproape două decenii” și o revenire notabilă în zona enterprise, după retragerea Xserve în ianuarie 2011. Ce știe piața despre configurații și calendar Conform The Information (citat de Ars Technica), serverul ar urma să vină în două configurații, cu două sau patru cipuri M8 Ultra (o generație viitoare de procesoare Apple). Proiectul ar fi început în urmă cu un an și ar fi avut sprijinul actualului CEO, John Ternus , încă din perioada în care conducea ingineria hardware. De ce contează: cererea de „Mac-uri pentru AI” împinge Apple spre data center Materialul leagă proiectul de vânzările în creștere pentru Mac mini și Mac Studio, pe fondul interesului dezvoltatorilor și companiilor care folosesc aceste sisteme pentru sarcini de AI. The Information susține că firme de AI precum OpenAI au cumpărat „zeci de mii” de Mac mini și Mac Studio pentru antrenarea agenților AI prin învățare prin încercare și eroare (reinforcement learning), iar Anthropic ar fi închiriat Mac mini prin Amazon Web Services. Posibilă colaborare tehnologică cu Nvidia, dar cu risc de anulare Apple ar lua în calcul conectarea cipurilor M8 folosind echipamente de rețelistică pentru centre de date de la Nvidia. În acest context este menționată NVLink Fusion , iar surse citate de The Information spun că Apple și Nvidia ar fi discutat despre utilizarea tehnologiei Nvidia în strategia Apple pentru AI. Totuși, aceeași sursă avertizează că proiectul ar putea fi anulat sau ar putea continua fără integrarea tehnologiei Nvidia. Obstacol operațional: deficitul de cipuri de memorie Ars Technica notează că planurile Apple și popularitatea Mac-urilor în „boom-ul AI” se lovesc de o problemă de lanț de aprovizionare resimțită în toată industria: deficitul de cipuri de memorie, alimentat de investițiile accelerate în centre de date pentru AI. Publicația amintește că această penurie a dus la scumpiri pentru electronice de consum, inclusiv pentru o gamă largă de produse Apple. În acest stadiu, proiectul rămâne la nivel de informații din surse și planuri interne, cu un orizont de timp îndepărtat (2029) și cu incertitudini privind arhitectura finală și parteneriatele tehnologice. [...]