Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
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.
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:
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.
Recomandate
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. [...]
Google își accelerează strategia de a reduce dependența de Nvidia prin discuții cu Marvell Technology pentru dezvoltarea a două cipuri dedicate inteligenței artificiale, într-un demers care ar putea influența costurile și capacitatea de livrare a Google Cloud, potrivit ITmedia . Informația, atribuită de ITmedia publicației The Information, indică negocieri între Google (parte a Alphabet) și Marvell pentru a crea două componente noi menite să ruleze mai eficient modele de inteligență artificială. Miza este dublă: performanță mai bună pentru sarcini AI și o alternativă mai credibilă la plăcile grafice (GPU) Nvidia, care domină infrastructura de antrenare și inferență pentru AI. Două cipuri, două roluri: memorie și procesare AI Potrivit materialului, proiectul ar include: un „memory processing unit” (unitate de procesare a memoriei) , concepută să funcționeze împreună cu TPU -urile Google (Tensor Processing Unit – acceleratoare dezvoltate de Google pentru calcule AI); un nou TPU , proiectat special pentru rularea modelelor de inteligență artificială. ITmedia notează că Google lucrează de mai mult timp la poziționarea TPU ca alternativă viabilă la GPU-urile Nvidia folosite pe scară largă în industrie. De ce contează pentru Google Cloud și investitori Articolul leagă direct această inițiativă de presiunea asupra Google de a demonstra investitorilor că investițiile în AI se transformă în rezultate comerciale. În acest context, vânzările de TPU sunt prezentate ca un factor important pentru creșterea veniturilor din Google Cloud. Cu alte cuvinte, dacă Google reușește să-și întărească oferta de cipuri proprii (și ecosistemul din jurul lor), poate câștiga atât la nivel de costuri și disponibilitate a infrastructurii, cât și la nivel de diferențiere față de competitori care depind mai mult de Nvidia. Calendar: proiectare posibil finalizată anul viitor Conform informațiilor citate, cele două companii ar urmări ca proiectarea unității de procesare a memoriei să fie finalizată cel mai devreme anul viitor , după care ar urma livrarea pentru producție de test . Materialul nu oferă detalii despre termeni comerciali, volume sau despre momentul în care noul TPU ar putea intra în producție. [...]
YouTube extinde un instrument de detectare a „asemănării” pentru a limita deepfake-urile cu celebrități , într-o mișcare cu impact operațional direct asupra modului în care platforma gestionează conținutul generat cu inteligență artificială, potrivit Android Authority . Noua extindere le oferă acces la funcție agențiilor de talente, companiilor de management și celebrităților, care vor putea cere eliminarea clipurilor ce le folosesc imaginea fără acord. Miza este reducerea răspândirii videoclipurilor care imită persoane reale prin tehnici de tip deepfake (conținut audio-video generat sau modificat cu ajutorul IA pentru a reproduce chipul ori vocea cuiva). YouTube spune că problema „furtului de identitate” prin IA este în creștere, iar extinderea instrumentului ar putea diminua semnificativ astfel de materiale pe platformă. Cum funcționează „likeness detection” și ce se schimbă pentru utilizatori Instrumentul este descris ca funcționând într-un mod similar cu Content ID (sistemul YouTube care identifică materiale protejate de drepturi de autor), însă în loc să caute potriviri de conținut, scanează platforma după materiale generate de IA care folosesc „asemănarea” unei persoane participante la program. Dacă utilizatorul identifică un videoclip care îi folosește imaginea fără aprobare, poate solicita eliminarea acelui conținut. Extinderea către industria de divertisment înseamnă, practic, că: agențiile de talente , companiile de management , celebritățile vor putea utiliza acest mecanism pentru a depista și raporta clipuri care le folosesc neautorizat chipul sau vocea. Context: extinderi succesive din 2024 până în prezent Funcția a fost anunțată inițial în 2024, când un grup restrâns de utilizatori a primit posibilitatea de a semnala și cere eliminarea conținutului generat de IA care le imită fața sau vocea. Ulterior, „mai devreme anul acesta”, YouTube a extins accesul la instrument și pentru oficiali guvernamentali, jurnaliști și candidați politici . YouTube a comunicat extinderea într-o postare pe blogul companiei, disponibilă aici: YouTube Blog . [...]
YouTube extinde către industria de divertisment un instrument de detectare a feței și vocii, care le permite persoanelor vizate să ceară rapid eliminarea conținutului „deepfake” (falsuri generate cu inteligență artificială), într-o mișcare ce poate schimba modul în care sunt gestionate identitatea digitală și riscurile operaționale pe platformă, potrivit IT之家 . Tehnologia funcționează similar cu sistemul Content ID al YouTube, folosit pentru identificarea muzicii și a fragmentelor video protejate de drepturi de autor. Diferența este că noul instrument nu „scanează” melodii sau secvențe din filme, ci urmărește potriviri legate de trăsături faciale și amprente vocale, pentru a identifica materiale audio-video generate de AI care copiază aspectul sau vocea unei alte persoane. Când sistemul marchează un posibil conținut potrivit, persoana afectată poate verifica materialul și poate solicita eliminarea lui. Miza, în logica platformei, este reducerea dependenței de raportările obișnuite, care tind să fie mai lente, și oferirea unei căi mai directe de protecție pentru „identitatea digitală” a celor vizați. Cine poate folosi instrumentul și ce se schimbă operațional YouTube spune că accesul nu este limitat la creatorii de conținut: actorii, artiștii și alți profesioniști din divertisment pot utiliza instrumentul chiar dacă nu dețin sau nu administrează un canal pe YouTube. Platforma a început să testeze măsura încă din 2024, inițial cu un grup restrâns. Ulterior, la începutul acestui an, utilizarea a fost extinsă și către oficiali guvernamentali, candidați politici și jurnaliști. Parteneriate pentru calibrarea sistemului Pentru optimizarea instrumentului, YouTube a lucrat cu mai multe agenții și firme de management din industrie, inclusiv CAA, UTA, WME și Untitled Management, conform aceleiași surse. [...]
