Știri
Știri din categoria Inteligență artificială

Google își mută agentul de „cercetare” spre fluxuri de lucru enterprise, permițând conectarea la date proprietare și generarea nativă de grafice odată cu lansarea Deep Research și Deep Research Max, construite pe modelul Gemini 3.1 Pro, potrivit IT之家.
Noile versiuni marchează o schimbare de poziționare: de la un instrument orientat în principal spre rezumate și căutare, la o componentă de bază pentru procese de lucru în companii, cu accent pe acces la surse de date specializate și pe livrarea rezultatelor în formate vizuale „gata de folosit”.
Conform descrierii citate de publicație dintr-o postare Google din 21 aprilie, Deep Research este gândit pentru scenarii interactive, unde contează echilibrul între viteză și eficiență. Deep Research Max vizează fluxuri de lucru asincrone, rulate în fundal, precum generarea de rapoarte detaliate de tip due diligence (analiză aprofundată înaintea unei decizii de investiție sau achiziție), unde obiectivul este „cea mai mare acoperire” și calitatea maximă a sintezei.
Pentru varianta Max, Google indică utilizarea unei „capacități extinse de calcul în timpul testării” (test-time compute), pentru raționare iterativă, căutare și rafinare.
Elementul cu impact operațional direct este extinderea surselor de date pe care agentul le poate folosi. Ambele versiuni, bazate pe Gemini 3.1 Pro, pot:
Prin MCP, utilizatorii pot conecta agentul, „în siguranță”, la fluxuri profesionale de date — de exemplu date financiare sau de piață — astfel încât acesta să poată naviga baze de date specializate, nu doar să funcționeze ca un motor de căutare pe internet.
Pe partea de rezultate, agentul poate genera nativ grafice și infografice de calitate, pentru vizualizarea dinamică a datelor complexe, potrivit informațiilor preluate de IT之家.
La nivel de control și transparență, sunt menționate funcții precum planificare colaborativă, un set extins de instrumente, o bază de cercetare multimodală și ieșire în timp real (streaming). Utilizatorii pot revizui, ghida și optimiza planul de cercetare înainte de execuție și pot combina instrumente precum Google Search, servere MCP la distanță și execuție de cod.
Recomandate

Google a adus în România Pomelli, un instrument de marketing cu inteligență artificială pentru afaceri mici , care poate genera rapid materiale de „brand” – de la imagini cu produse până la campanii pentru rețele sociale – reducând munca necesară pentru producția de conținut, potrivit Știrile ProTV . Pomelli este disponibil „începând din aceste zile” și în alte piețe europene (Uniunea Europeană, Norvegia, Elveția și Marea Britanie). Instrumentul funcționează, deocamdată, în limba engleză, inclusiv la nivelul interfeței, însă utilizatorii pot edita și adapta conținutul pentru română. Ce schimbă pentru micile afaceri: producția de conținut devine un proces automatizat Platforma este prezentată ca un ajutor pentru firmele mici care nu au echipe dedicate de marketing sau bugete consistente pentru creație, dar au nevoie de materiale coerente de comunicare. Pomelli automatizează procesul în trei pași: Analiză : scanează site-ul companiei pentru a identifica detalii despre afacere, precum comunicarea de brand, mesajele, fonturile și culorile; Generare de propuneri : sugerează idei de conținut personalizat și campanii, iar utilizatorul poate explora opțiunile și prin comenzi conversaționale; Creație : generează imagini și clipuri video „de înaltă calitate” pentru social media, site sau reclame, care pot fi editate și descărcate direct. Limitări și disponibilitate În forma actuală, Pomelli generează text doar în engleză , ceea ce înseamnă că firmele care comunică preponderent în română vor avea un pas suplimentar de lucru: traducerea și adaptarea mesajelor. Instrumentul are și o versiune mobilă , optimizată pentru utilizarea de pe telefon, ceea ce îl face mai ușor de folosit în activitatea de zi cu zi a antreprenorilor și a echipelor mici. Pomelli a fost creat ca experiment de Google Labs , în parteneriat cu Google DeepMind , mai notează materialul. [...]

Google își mobilizează conducerea și resursele interne pentru a recupera decalajul față de Anthropic la „agenți” de programare , potrivit TechRadar , care relatează despre un memo intern atribuit cofondatorului Sergey Brin și despre formarea unui „strike team” dedicat îmbunătățirii capabilităților Gemini în „agentic execution” (execuție autonomă de sarcini, în special scriere și finalizare de cod). Miza este una operațională: dacă Gemini rămâne în urmă la agenți care pot produce „cod final”, Google riscă să piardă viteză în dezvoltarea internă de software și, pe termen mai lung, în cursa pentru automatizarea muncii de cercetare în AI. „Strike team” pentru agenți de cod: presiune pe Gemini Conform unui reportaj The Information, citat de TechRadar, Google ar fi creat o echipă specială („strike team”) pentru a contracara progresul Anthropic și al agentului său Claude Code . În memo-ul menționat, Brin le-ar fi transmis inginerilor și cercetătorilor AI că Google trebuie să reducă rapid diferența: „Pentru a câștiga sprintul final, trebuie să reducem urgent decalajul în execuția agentică și să transformăm modelele noastre în dezvoltatori principali” ai codului final. Aceeași relatare susține că Sergey Brin și Koray Kavukcuoglu, director tehnologic la Google DeepMind, ar fi implicați direct în acest efort, semnalând importanța proiectului la nivelul conducerii. De ce e posibil să nu ajungă la public Direcția pare să fie, în primul rând, îmbunătățirea capacității Gemini de a lucra cu codul intern al Google. Asta ar crește performanța instrumentelor folosite de inginerii și cercetătorii companiei, însă ar reduce șansele ca rezultatul să fie lansat rapid ca produs public: dacă un agent este antrenat pe cod proprietar, publicarea lui devine dificilă. TechRadar notează totuși că instrumentele interne îmbunătățite „ar putea teoretic” să ajute ulterior la construirea unor modele mai bune care să poată fi lansate public. Context: „AI takeoff” și automatizarea cercetării Dincolo de competiția directă cu Anthropic, The Information (citat de TechRadar) indică un obiectiv mai ambițios: „AI takeoff”, adică sisteme AI capabile să se îmbunătățească. În această logică, un agent avansat de programare, combinat cu AI care rezolvă probleme de matematică și rulează experimente, ar putea automatiza la scară mare munca cercetătorilor și inginerilor AI. În acest moment, rămâne neclar dacă rezultatele „strike team”-ului vor fi vizibile în produse pentru utilizatorii externi sau vor rămâne, cel puțin inițial, un avantaj strict intern. [...]

Google aduce „ Continued Conversation ” în Gemini pentru Home, o schimbare care reduce fricțiunea în utilizarea zilnică a asistentului vocal și poate crește frecvența comenzilor în casă prin interacțiuni mai naturale, potrivit Google Blog . Funcția pornește de la un comportament simplu: după prima comandă „Hey Google”, Gemini răspunde și păstrează microfonul activ pentru câteva secunde (semnalizat prin luminile pulsatorii ale dispozitivului), astfel încât utilizatorul să poată continua imediat conversația fără a repeta formula de activare. Ce se schimbă operațional: patru îmbunătățiri față de abordarea anterioară Google spune că versiunea actualizată a „Continued Conversation” include patru îmbunătățiri majore, cu impact direct în utilizarea de zi cu zi: Context conversațional: Gemini „ține minte” firul discuției pentru întrebări de tip follow-up, spre deosebire de Google Assistant, unde utilizatorii ajung mai des să repete informații. Suport multilingv: funcția este disponibilă „global” în toate limbile și regiunile acceptate, nu doar în engleza din SUA. Detecție mai bună a „vorbitului pe lângă” (side-talk): sistemul ar distinge mai bine între comenzi și conversațiile din casă, pentru a reduce răspunsurile accidentale. Acces la nivel de locuință: odată activată, funcția se aplică tuturor celor din casă, inclusiv oaspeților. Cum se activează Pentru activare, utilizatorii trebuie să deschidă aplicația Google Home și să urmeze traseul: Home Settings > Gemini for Home voice assistant > Continued Conversation . Google menționează că detalii suplimentare despre această funcție și alte actualizări Gemini sunt disponibile pe pagina de comunitate Google Home, fără a oferi în material un calendar suplimentar sau limitări tehnice detaliate. [...]

Google își diversifică agresiv lanțul de aprovizionare pentru cipuri AI, mizând pe patru parteneri ca să reducă dependența de Nvidia în inferență , potrivit The Next Web . Strategia combină mai mulți furnizori de proiectare, o relație unică de fabricație cu TSMC și o foaie de parcurs care merge de la TPU-ul „Ironwood” (deja livrat) până la procesoare pe 2 nanometri așteptate în 2027. Miza este economică și operațională: inferența (rularea modelelor pentru utilizatori) devine costul dominant în AI, iar Google încearcă să obțină un cost mai mic „pe interogare” prin cipuri dedicate, în locul GPU-urilor generaliste. Ce face Google diferit: patru parteneri, roluri separate Programul de cipuri al Google este construit în jurul a patru parteneri de proiectare, cu responsabilități împărțite pe segmente: Broadcom : gestionează variantele de înaltă performanță și proiectează TPU v8 pentru antrenare („Sunfish”), țintind procesul TSMC pe 2 nm pentru finalul lui 2027 . Google și Broadcom au semnat pe 6 aprilie un acord pe termen lung pentru livrări până în 2031 (TPU-uri și componente de rețea). MediaTek : proiectează varianta optimizată pe cost pentru inferență a TPU v8 („Zebrafish”), tot pentru TSMC 2 nm în finalul lui 2027 . Implicarea MediaTek a început cu module I/O și componente periferice la Ironwood, unde designurile sale ar fi cu 20–30% mai ieftine decât alternativele. Marvell : este în discuții cu Google pentru o unitate de procesare a memoriei și un nou TPU orientat pe inferență; dacă se semnează contractul, ar deveni un al treilea partener de design pe această zonă. Google ar intenționa să producă aproape două milioane de astfel de unități, cu finalizarea designului așteptată anul viitor. Intel : are un acord multianual (din 9 aprilie) pentru procesoare Xeon și unități personalizate de procesare pentru infrastructura centrelor de date AI ale Google, acoperind straturile de rețea și calcul general care „înconjoară” TPU-urile, nu acceleratoarele AI propriu-zise. Indiferent de partenerul de proiectare, TSMC fabrică toate cipurile personalizate ale Google , ceea ce face relația cu producătorul taiwanez un element structural al strategiei. Ironwood, „capul de pod” în inferență Piesa centrală „de azi” este Ironwood , a șaptea generație TPU și primul cip Google proiectat explicit pentru inferență. Conform articolului, Ironwood oferă: de 10 ori performanța de vârf a TPU v5p; 192 GB memorie HBM3E per cip și 7,2 TB/s lățime de bandă; scalare până la 9.216 cipuri răcite cu lichid într-un „superpod”, cu 42,5 exaflopși FP8 . Ironwood este deja disponibil pentru clienții Google Cloud, iar Google intenționează să producă milioane de unități în acest an. Anthropic s-a angajat la până la un milion de TPU-uri , iar Meta are un aranjament de închiriere, potrivit sursei. De ce contează: inferența schimbă economia AI Rațiunea strategică invocată este că antrenarea unui model de vârf este un eveniment intens, dar relativ „punctual”, în timp ce inferența este continuă și crește cu fiecare utilizator și produs care integrează AI. La scara Google (căutări augmentate cu AI, conversații Gemini, apeluri API), costul per inferență devine determinant pentru profitabilitatea întregului business AI. În acest context, Google încearcă să atace punctul forte al Nvidia nu printr-un „cip unic” superior, ci printr-un sistem de cipuri specializate pe sarcini și costuri, care să reducă treptat ponderea hardware-ului Nvidia în infrastructura proprie. Cifrele și ce urmează la Cloud Next Articolul menționează proiecții de livrări totale TPU de 4,3 milioane de unități în 2026 , cu o creștere la peste 35 de milioane până în 2028 . Totodată, TrendForce ar estima că vânzările de cipuri personalizate (ASIC – circuite integrate proiectate pentru o sarcină specifică) vor crește cu 45% în 2026 , față de 16% pentru livrările de GPU-uri, iar piața ar putea ajunge la 118 miliarde dolari (aprox. 531 miliarde lei ) până în 2033. Google Cloud Next începe miercuri, la Las Vegas, cu keynote-uri susținute de Sundar Pichai și Thomas Kurian. Evenimentul este așteptat să detalieze arhitectura următoarei generații de TPU și legătura dintre Ironwood și generația v8. În paralel, Nvidia ar încerca să rămână relevantă și în ecosistemul de cipuri personalizate, inclusiv prin investiția de 2 miliarde dolari (aprox. 9 miliarde lei ) în Marvell și prin programul NVLink Fusion, conform sursei. [...]

Doar 12% dintre antreprenorii români folosesc deja inteligența artificială , iar decalajul de competențe și resurse rămâne principalul obstacol în calea adoptării, potrivit unui studiu prezentat de Raiffeisen . În acest context, banca își extinde comunitatea GatadeBusiness cu un ghid de AI și un accelerator care promit mentorat și granturi, mizând pe ideea că educația și sprijinul practic pot debloca investițiile în tehnologie la nivelul IMM-urilor. Studiul a fost realizat pe un eșantion de 256 de antreprenori, clienți ai băncii, cu cifră de afaceri de peste 100.000 de euro. Pe lângă cei 12% care folosesc deja AI, 26% spun că intenționează să adopte astfel de soluții în următorul an, semn că interesul există, dar nu se transformă încă în implementări pe scară mai largă. De ce nu trec mai multe firme la AI: lipsă de oameni, expertiză și încredere Deși 60% dintre antreprenori văd AI ca pe o oportunitate, mulți declară că nu se simt pregătiți să facă pasul. Motivele invocate țin de constrângeri operaționale și de risc perceput, nu de lipsa de interes. Principalele bariere menționate în studiu sunt: lipsa personalului specializat; teama de erori sau decizii incorecte; lipsa expertizei interne; preocupări legate de securitate; resurse limitate. În același timp, beneficiile percepute sunt în zona de productivitate: creșterea eficienței, reducerea timpului de lucru și optimizarea costurilor. „Rezultatele studiului ne arată că antreprenorii sunt interesați de inteligența artificială și îi înțeleg potențialul, dar se lovesc de bariere concrete: lipsă de expertiză, resurse limitate și îngrijorări legate de securitate.” — Ionuț Pătrăhău , vicepreședinte IMM, Raiffeisen Bank România Bugete încă mici, dar așteptări de creștere Raiffeisen notează că investițiile actuale în AI sunt limitate, însă 77% dintre companiile interesate se așteaptă ca bugetele dedicate să crească în perioada următoare. Comunicatul nu oferă valori ale bugetelor sau un orizont de timp mai precis pentru această creștere. Din perspectiva relației cu banca, antreprenorii spun că au nevoie în primul rând de educație și consultanță: ghidaj în digitalizare, traininguri de AI și sprijin pentru accesarea de granturi. Ce lansează banca: ghid de AI și accelerator cu mentorat și granturi Ca răspuns la barierele identificate, Raiffeisen anunță extinderea beneficiilor din comunitatea GatadeBusiness cu un pachet educațional dedicat adopției de AI, format din: Ghid de AI pentru afaceri : un spațiu digital cu resurse de învățare, ghiduri, exemple de utilizare și conținut practic pentru implementare „responsabilă”; acceleratorul Business Forward , dezvoltat în parteneriat cu Social Innovation Solutions: program de mentorat și acces la finanțare sub formă de granturi, cu obiectivul de a crește adopția noilor tehnologii în rândul IMM-urilor. Banca susține că aceste inițiative vizează direct preocupările de securitate, lipsa expertizei interne și lipsa resurselor, pentru ca mai mulți antreprenori să poată utiliza AI „eficient, sigur și sustenabil”. Comunicatul nu precizează criterii de eligibilitate, calendar sau dimensiunea granturilor. [...]

Administrația Trump transmite un semnal de detensionare în disputa cu Anthropic , ceea ce poate redeschide accesul companiei la contracte de apărare și la piața federală de AI , potrivit Adevărul , care citează relatările Reuters. Declarațiile vin după ce, la începutul anului, instituțiile federale au fost obligate să înceteze colaborarea cu Anthropic, iar Departamentul Apărării (Pentagonul) a inclus compania pe lista entităților considerate risc pentru lanțul de aprovizionare, notează Reuters, citată de News.ro. În acest context, Donald Trump a spus că Anthropic „își revine” și a lăsat deschisă posibilitatea unei colaborări viitoare cu Pentagonul. De ce contează: un potențial „dezgheț” cu efect direct asupra contractelor guvernamentale Într-un interviu pentru CNBC, Trump a afirmat că reprezentanții companiei „au avut discuții foarte bune” la Washington și că firma „își revine”, adăugând că un acord cu Pentagonul nu este exclus. Pentru o companie de inteligență artificială, o schimbare de ton la nivelul administrației poate însemna, practic, reluarea accesului la proiecte sensibile și bugete mari, în special pe zona de securitate cibernetică. Anthropic a transmis că discuțiile cu administrația s-au concentrat pe: securitate cibernetică, leadership tehnologic, siguranța instrumentelor de inteligență artificială. Context: interdicție, proces și întâlniri la Casa Albă Anthropic a contestat în instanță decizia de includere pe lista de risc, iar directorul general Dario Amodei s-a întâlnit recent cu oficiali de la Casa Albă pentru a detensiona relația. Casa Albă a descris discuțiile drept „productive și constructive”. Tensiunile au apărut după ce Anthropic a cerut garanții că tehnologia sa nu va fi folosită pentru supravegherea cetățenilor americani sau pentru operarea de arme autonome. Potrivit sursei, interdicția Pentagonului blochează utilizarea instrumentelor AI ale companiei în Departamentul Apărării, cu excepții limitate pentru situații de securitate națională. Separat, la începutul acestei luni, o curte federală de apel din Washington a refuzat să suspende temporar includerea Anthropic pe lista de risc, un rezultat favorabil administrației în litigiul aflat în derulare. Ce urmează: semnal politic, dar cu limitări juridice Deși mesajul lui Trump este cel mai explicit de până acum privind o posibilă apropiere, situația rămâne condiționată de cadrul administrativ și de procesul în curs. În paralel, compania a prezentat Mythos , un model AI avansat capabil să identifice vulnerabilități cibernetice; versiunea de test nu va fi disponibilă publicului, iar Anthropic a lansat Project Glasswing, un program de testare privată pentru instituții și companii mari. [...]