Știri
Știri din categoria Tehnologie & Știință
La 16 zile de la atac, Cadastrul rămâne fără termen de repornire, deși e-Terra a fost mutată în Cloudul Guvernamental , iar redeschiderea este condiționată de o etapă finală de validare și testare, potrivit Ziarul Financiar . Blocajul continuă să afecteze piața imobiliară, în lipsa unei date ferme pentru repunerea în funcțiune a sistemelor. Guvernul susține că „reconstrucția infrastructurii informatice și migrarea aplicației e-Terra în Cloudul Guvernamental au fost finalizate”, iar aplicația „a fost instalată și configurată” în noua infrastructură centralizată. Următorul pas este testarea, însă autoritățile nu avansează nici acum un calendar de reluare a serviciilor. Cu trei zile înainte, în informarea din 27 iulie, migrarea era încă în lucru, iar Guvernul transmitea că „nu putem încă anunța o oră sau o dată fermă de repunere în funcțiune”. Redeschiderea depinde de testele DNSC, STS și Cyberint Conform mesajului citat, „în prezent se desfășoară etapa finală de validare”, iar testele de „securitate, funcționalitate și performanță” sunt realizate independent de specialiști din: Directoratul Național de Securitate Cibernetică (DNSC) ; Serviciul de Telecomunicații Speciale (STS); Cyberint. Obiectivul este identificarea vulnerabilităților sau neconformităților care ar putea afecta „securitatea, stabilitatea ori disponibilitatea serviciilor”. Procesul este descris ca iterativ: problemele identificate sunt remediate și retestate, iar platformele ar urma să fie repuse în funcțiune doar după confirmarea îndeplinirii cerințelor operaționale și a gestionării riscurilor de securitate. Guvernul afirmă că va comunica „momentul repunerii în funcțiune” după finalizarea cu succes a testelor și validărilor tehnice, fără să indice un interval. „Circulara” către instituții: recomandări fără termen și fără mecanism de verificare În paralel, Guvernul, împreună cu DNSC și STS, a transmis o informare către instituțiile publice centrale și locale, prezentată ca demers de creștere a rezilienței cibernetice și de prevenire a unor incidente similare. Documentul include „recomandări tehnice și organizatorice” și „instrucțiuni privind îndeplinirea obligațiilor prevăzute de legislația în vigoare” și cere verificări cu prioritate privind: nivelul de protecție al sistemelor informatice; implementarea măsurilor de securitate; existența și testarea copiilor de siguranță (backup); actualizarea planurilor de continuitate și de răspuns la incidente. În textul prezentat de ZF, informarea nu stabilește un termen-limită, nu prevede obligație de raportare a rezultatului și nu descrie consecințe pentru instituțiile care nu se conformează. Context de reglementare: obligații deja în vigoare prin OUG 155/2024 ZF notează că obligațiile invocate în informare sunt deja în vigoare, în contextul transpunerii directivei europene NIS2 în România prin OUG 155/2024 (finalul anului 2024). Actul normativ stabilește cerințe pentru entitățile esențiale și importante, de la managementul riscurilor și audit de securitate până la planuri de continuitate și notificarea incidentelor. În același material sunt citate poziții ale unor specialiști care critică „conformitatea pe hârtie” în lipsa verificărilor tehnice. Adrian Munteanu, auditor de securitate cibernetică atestat de DNSC, este citat astfel: „Ne-am obişnuit să confundăm existenţa unei hârtii cu existenţa unui control. În securitate, hârtia nu opreşte atacatorul.” Tot el indică necesitatea demonstrării funcționării măsurilor, nu doar declararea conformității: „Nu este suficient ca instituţia să declare că este conformă. Trebuie să demonstreze că măsurile funcţionează.” Andrei Avădănei, fondator și CEO al Bit Sentinel, declara la ZF Live că autoritățile publice centrale intră sub NIS2, dar că nu este sigur că toate au început să aplice cerințele, „dovada fiind și genul acesta de incident”. Ce lipsește: soluții intermediare și consultare cu profesiile afectate Mesajul Guvernului nu include măsuri intermediare pentru deblocarea activității cât timp sistemul rămâne oprit și nici o referire la consultări cu profesiile afectate direct, potrivit ZF. Colegiul Geodezilor din România a spus la ZF Live că nu a fost chemat la discuții de la producerea atacului; Mihnea Mitrache, vicepreședintele organizației, a declarat: „Nu am fost solicitaţi. Le stăm la dispoziţie tuturor.” Și a adăugat: „Noi cerem orice soluţie care ne-ar putea reda activitatea, dar, din păcate, nu se implementează nimic.” [...]
Noile randări sugerează o diferențiere mai clară de poziționare între Pixel 11 și modelele Pro, prin palete de culori distincte și finisaje diferite , potrivit IT之家 , care citează o postare a lui Evan Blass pe platforma X. Informația pornește de la randări neoficiale publicate pe 30 iulie, după ce aceeași sursă a distribuit anterior imagini pentru modelul pliabil Pixel 11 Pro Fold. De această dată, sunt vizate trei telefoane: Pixel 11, Pixel 11 Pro și Pixel 11 Pro XL. Patru culori pentru fiecare model, dar cu seturi diferite Conform detaliilor prezentate, toate cele trei modele ar urma să fie disponibile în câte patru culori, însă Pixel 11 (varianta standard) primește o paletă separată față de Pro și Pro XL, care ar avea aceleași opțiuni. Pixel 11 (standard) : Midnight („negru de miezul nopții”, descris ca o nuanță închisă cu tentă de verde) Fuschia (magenta) Moss (verde deschis) Sterling Lavender (lavandă deschisă cu un efect discret de strălucire argintie) Pixel 11 Pro și Pixel 11 Pro XL : Midnight Fog (gri-albăstrui deschis) Pine Dune Publicația notează că nuanța Pine ar fi apropiată de Moss de pe Pixel 11 standard. Finisaje: combinație mat/lucios pe Pro, cu o excepție posibilă Dincolo de culori, randările indică și o diferență de material/finisaj la modelele Pro: Pixel 11 Pro și Pixel 11 Pro XL ar urma să combine suprafețe mate și lucioase. Totuși, varianta Midnight ar putea trece la un design complet mat, cu rame fără efectul metalic lucios prezent pe celelalte trei culori Pro. Informațiile se bazează pe randări și pe descrierea sursei citate, astfel că specificațiile finale și denumirile comerciale pot suferi modificări până la prezentarea oficială. [...]
Piața globală a cipurilor pentru smartphone-uri se contractă , cu livrări de SoC (sisteme pe cip – procesoare care integrează mai multe componente esențiale ale telefonului) în scădere cu 15% în prima jumătate din 2026, potrivit datelor Counterpoint Research citate de IT Home . Firma de analiză anticipează că declinul pe întreg anul ar urma să ajungă la 14%, pe fondul presiunilor de cost din lanțul de aprovizionare. Din perspectiva furnizorilor, MediaTek și Qualcomm – cei doi jucători dominanți – au înregistrat în prima jumătate a anului scăderi anuale ale livrărilor de SoC pentru smartphone-uri de peste un sfert, în timp ce alți participanți importanți (Apple, Samsung, Google și Unisoc) au raportat creșteri „robuste”, conform aceleiași analize. Apple câștigă cotă, pe fondul vânzărilor iPhone 17 Counterpoint indică faptul că performanța bună a seriei iPhone 17 a împins cota de piață a Apple la 19%, la doar 3 puncte procentuale de Qualcomm. În paralel, MediaTek ar fi fost lovită în segmentul SoC 5G din zona mid-range și entry-level, iar Qualcomm ar fi pierdut o parte din zona premium în favoarea Samsung, prin Exynos 2600 . Unisoc este menționată ca beneficiar al unei reorientări a unor modele de bază către platformele sale 4G, pe măsură ce producătorii încearcă să țină sub control costurile în creștere. Costul memoriei devine factorul-cheie, dar SoC-urile pentru AI cresc Un element central al raportului este explozia prețurilor la memoria pentru smartphone-uri: în trimestrul al doilea din 2026, prețurile memoriei ar fi crescut cu peste 300% față de anul anterior, ceea ce a făcut ca memoria să depășească SoC-ul ca pondere de cost pe toate segmentele de preț. Chiar și în acest context, livrările de SoC-uri care susțin funcții de inteligență artificială generativă au crescut cu 24% în prima jumătate a lui 2026. În schimb, Counterpoint avertizează că livrările de SoC pentru telefoane entry-level ar putea scădea cu peste 30% în acest an. [...]
Gemini Spark primește integrare directă cu Chrome , ceea ce îi permite să folosească (cu acordul utilizatorului) conturile autentificate și parolele salvate pentru a automatiza sarcini pe web , potrivit Google Blog . Funcția vizează „comisioane” online mai complexe — de la programarea unor vizionări pentru apartamente salvate până la căutarea opțiunilor de zbor și inițierea procesului de rezervare — dar păstrează utilizatorul în control pentru acțiuni sensibile, precum plățile. Integrarea cu Chrome extinde capabilitățile de navigare ale Spark prin acces la sesiunea de autentificare din browser, ceea ce poate reduce pașii manuali în fluxuri care, în mod normal, cer completări repetate și logări. Google precizează că aceste acțiuni se fac „cu permisiunea” utilizatorului și că, pentru operațiuni sensibile, sarcina este returnată utilizatorului pentru confirmare și finalizare. Securitate și limitări de lansare Google menționează că noua funcționalitate este construită cu protecții împotriva unor amenințări precum „prompt injection” (o tehnică prin care un atacator încearcă să manipuleze instrucțiunile unui model de inteligență artificială pentru a-l determina să execute acțiuni nedorite). În același timp, compania subliniază că utilizatorul rămâne „în buclă” pentru decizii critice, în special cele legate de plăți. Capabilitățile de „auto browse” prin Chrome sunt, în primă fază, în curs de lansare în SUA, cu planuri de extindere în alte regiuni ulterior. Google nu oferă un calendar pentru extinderea internațională. Extinderea accesului: peste 160 de țări, pentru abonații Google AI Pro Separat de integrarea cu Chrome, Google anunță extinderea accesului la Spark pentru abonații Google AI Pro în „peste 160 de țări” suplimentare, începând de astăzi. Miza operațională este creșterea bazei de utilizatori care pot folosi Spark pentru automatizarea sarcinilor zilnice, însă articolul nu detaliază ce piețe sunt incluse sau dacă există diferențe de funcționalitate între regiuni. Pentru lista țărilor, Google indică o pagină de suport. [...]
Winamp pariază pe un model „all-in-one” cu streaming licențiat Deezer , încercând să transforme nostalgia într-un abonament plătit într-o piață deja aglomerată, potrivit The Next Web . Parteneriatul anunțat miercuri prevede că Deezer va furniza tehnologia de streaming „white-label” (adică infrastructură care rulează în spatele brandului Winamp) și acces la catalogul său global licențiat, pentru un nou abonament premium Winamp. Winamp își păstrează identitatea de produs: brandul, interfața și „felul” în care ar trebui să se simtă un player muzical. Acordul este parte dintr-un relansări mai ample: o versiune „next-generation” a Winamp Player este programată pentru prima jumătate a lui 2027, cu promisiunea de a „reinventa playerul muzical pentru era streamingului”. Miza operațională: o singură aplicație pentru fișiere, streaming și radio Conceptul propus este un „hub” unic în care utilizatorul să găsească, în aceeași aplicație: piese din streaming, alături de fișierele muzicale locale; radio pe internet; podcasturi; colecții personale din cloud. Winamp mai promite o interfață personalizabilă și funcții sociale. Diferența față de modelul dominant, „în stil Spotify ”, este că fișierele personale și abonamentul de streaming ar urma să nu mai fie în „silozuri” separate, ci integrate într-un singur produs. De ce contează comercial: piață saturată și întrebarea „mai plătește cineva încă un abonament?” Provocarea centrală rămâne conversia în abonamente într-un sector dominat de Spotify, Apple Music și YouTube Music. În plus, piața este tot mai încărcată de conținut generat de inteligență artificială; Deezer a indicat că aproximativ jumătate din încărcările sale zilnice sunt acum generate de AI și că a început să le „policeze” (să le detecteze și să le gestioneze). Winamp susține că are încă o bază relevantă: playerul său desktop gratuit ar fi folosit activ de peste 40 de milioane de oameni. Însă publicația amintește și istoricul complicat al relansărilor: redesignul orientat spre artiști din 2023 „nu a prins”, iar tentativa de open-source din 2024 a întâmpinat o dispută legată de licențiere; o promisiune similară de „unificare” a fost făcută și în 2019 de CEO-ul Alexandre Saboundjian. În esență, diferența „de data asta”, potrivit companiei, ar fi existența unei infrastructuri reale de streaming în spate, nu doar o repoziționare de produs. Testul rămâne dacă nostalgia se poate transforma în venituri recurente, într-o piață în care multe servicii de streaming „aspirante” au eșuat. Winamp Group operează din Bruxelles, iar Deezer din Paris, ceea ce face relansarea un pariu european cu termen de livrare în 2027. [...]
Amazon își restrânge portofoliul intern de modele Nova pentru a concentra bugetul și puterea de calcul pe un singur „foundation model” competitiv , potrivit The Next Web . Mișcarea are un impact operațional direct: majoritatea produselor Nova intră în regim de întreținere („keep the lights on”), rămânând suportate pentru clienții existenți, dar fără a mai fi o prioritate de dezvoltare. Publicația notează, citând o informație apărută inițial în Business Insider, că Amazon a început să deprecieze (să scoată treptat din uz) o parte importantă din linia Nova, inclusiv modelele de vârf Premier și Omni, generatorul video Reel și generatorul de imagini Canvas. În interior, unii angajați ar descrie situația drept „KTLO”, adică menținerea funcționării fără investiții semnificative în evoluție. Pariul se mută pe „Frontier Model Research” și un debut așteptat la re:Invent Resursele se reorientează către un efort numit Frontier Model Research (FMR), condus de Pieter Abbeel , intrat în Amazon odată cu achiziția din 2024 a startup-ului de robotică Covariant. Un nou model „fanion” este așteptat să fie prezentat la conferința Amazon re:Invent din această toamnă, potrivit Reuters, iar acesta ar putea păstra numele Nova. Schimbarea de direcție este pusă în contextul reorganizării conducerii: după ce, sub fostul șef AI Rohit Prasad, compania a împărțit efortul între modele de text, imagine și video, Peter DeSantis (care a preluat grupul consolidat în decembrie) ar fi concentrat talentul și capacitatea de calcul pe mai puține pariuri „frontier” (modele de vârf). Prasad a plecat la finalul lui 2025, iar fondatorul AGI Lab, David Luan, a plecat în februarie, mai arată articolul. Ce rămâne din Nova și ce se închide Nova nu dispare complet. Amazon ar păstra în portofoliu: Nova 2 Lite Nova 2 Sonic serviciul de personalizare Nova Forge instrumentul de agenți Nova Act În paralel, site-ul AGI din San Francisco – un grup de cercetare de 80 de persoane – a fost închis, potrivit GeekWire. De ce contează: Amazon își joacă diferențiatorul pe infrastructură, nu pe „brandul” de model The Next Web subliniază că Amazon nu a reușit să transforme Nova într-un nume „de masă” comparabil cu OpenAI, Anthropic sau Google, iar sistemele sale s-au dovedit costisitoare de rulat raportat la valoarea livrată. Presiunea a crescut și din partea rivalilor mai ieftini, într-un context mai larg de orientare către modele cu cost redus. În schimb, Amazon își consolidează avantajul tradițional: infrastructura. AWS găzduiește o parte importantă din industrie, cu angajamente de capacitate de calcul de 138 miliarde dolari (aprox. 621 miliarde lei) din partea OpenAI și peste 100 miliarde dolari (aprox. 450 miliarde lei) din partea Anthropic, iar cipurile proprii Trainium au devenit o afacere de ordinul miliardelor de dolari, pe care Jeff Bezos o numește un al patrulea pilon al companiei. Un purtător de cuvânt al Amazon respinge ideea unei retrageri, afirmând că modelele AI rămân printre cele mai importante priorități și că portofoliul este ajustat continuu în funcție de nevoile clienților. Miza imediată se mută la re:Invent: dacă Amazon poate trece de la rolul de „gazdă” și furnizor de cipuri pentru modelele altora la construirea unui model de vârf pe care dezvoltatorii să îl aleagă în mod activ în fața Claude, Gemini sau GPT. [...]
OpenAI taie agresiv costurile de utilizare pentru două modele, într-o mișcare cu impact direct asupra bugetelor de AI ale companiilor. Potrivit Neowin , OpenAI reduce prețurile pentru GPT-5.6 Luna cu 80% și pentru Terra cu 20%, pe fondul competiției tot mai dure cu modele dezvoltate în China. Reducerea de preț este relevantă în primul rând economic: pentru firmele care rulează aplicații bazate pe modele mari de limbaj, costul per utilizare (sau per volum de procesare) este adesea principalul factor care decide ce model ajunge în producție. O ieftinire de 80% la un model poate schimba rapid calculele de rentabilitate și poate accelera migrarea sau extinderea unor proiecte. Ce se schimbă: două reduceri, două niveluri de presiune pe piață Conform informațiilor din sursă, OpenAI aplică: o reducere de 80% pentru GPT-5.6 Luna ; o reducere de 20% pentru Terra . Neowin le plasează explicit în contextul concurenței cu „modelele chinezești”, ceea ce sugerează o strategie de apărare a cotei de piață prin preț, nu doar prin performanță. De ce contează pentru companii: costul devine armă competitivă În practică, astfel de ajustări pot avea câteva efecte imediate în piață: scăderea costului total pentru produse care folosesc AI la scară (asistenți, suport clienți, analiză de documente); presiune pe furnizorii alternativi (inclusiv cei din China) să răspundă cu reduceri sau pachete mai avantajoase; recalibrarea achizițiilor : echipele de produs și IT pot reevalua ce model folosesc, dacă diferența de preț depășește diferențele de calitate percepute. Sursa nu oferă detalii suplimentare despre noile tarife efective sau despre momentul exact al aplicării lor, dincolo de anunțul reducerilor procentuale. [...]
OpenAI reduce puternic costurile pentru GPT‑5.6 Luna și Terra, schimbare care poate coborî semnificativ factura companiilor pentru aplicații AI la volum mare , potrivit OpenAI , care anunță și un nou „Fast mode” în API pentru GPT‑5.6 Sol, orientat spre viteză. Începând de astăzi, GPT‑5.6 Luna (modelul „cel mai rapid și cel mai accesibil” din familie) va costa cu 80% mai puțin, iar GPT‑5.6 Terra (model „echilibrat” pentru lucru de zi cu zi) cu 20% mai puțin. Reducerile se reflectă și în modul în care consumul este contabilizat în abonamentele plătite atunci când modelele sunt folosite prin Codex și ChatGPT Work, ceea ce înseamnă că aceeași utilizare „mănâncă” mai puține credite, fără schimbarea prețurilor abonamentelor sau a bugetelor de cotă. Ce se schimbă în prețurile API și de când OpenAI publică și noile tarife pentru API, cu aplicare de la 30 iulie: GPT‑5.6 Terra : 2 dolari (aprox. 9 lei) per milion de tokeni de intrare și 12 dolari (aprox. 55 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Luna : 0,20 dolari (aprox. 1 leu) per milion de tokeni de intrare și 1,20 dolari (aprox. 6 lei) per milion de tokeni de ieșire GPT‑5.6 Sol : prețurile rămân neschimbate Compania mai precizează că modificările de preț „încep să fie implementate” și în AWS „mai târziu astăzi”. De ce contează pentru companii: optimizarea cost–viteză pe același flux Unghiul economic al anunțului este legat de posibilitatea de a împărți un flux de lucru pe etape, folosind modele diferite în funcție de costul erorii, urgență și volum. OpenAI dă exemplul unui flux de programare în care Sol ar putea fi folosit pentru a reduce incertitudinea și a defini planul, iar Luna pentru implementare, scriere și rulare de teste și evaluarea rezultatelor, adică pentru pași „bine specificați” unde costul per execuție contează mai mult. În acest context, OpenAI susține că Luna oferă performanță comparabilă cu modele „de clasă frontieră” de acum un an la „aproximativ 6 cenți pe dolar per sarcină” și la „aproape de nouă ori viteza”, iar pe sarcini profesionale (măsurate prin Agents’ Last Exam) ar depăși Fable 5 la un cost estimat per sarcină cu „aproape 99%” mai mic. „Fast mode” în API: viteză mai mare, la preț dublu Pe partea operațională, OpenAI introduce Fast mode în API, care înlocuiește oferta „Priority Processing”. Pentru GPT‑5.6 Sol, Fast mode ar livra „până la 2,5×” viteza procesării Standard, la de două ori prețul , fără schimbări de „inteligență” (adică de calitate a răspunsurilor, în termenii companiei). Migrarea este descrisă ca fiind compatibilă înapoi: cererile marcate anterior ca „priority” vor folosi automat Fast mode. Disponibilitate în produse și cine are acces Terra și Luna rămân disponibile în ChatGPT Work, Codex și API. În ChatGPT Work și Codex, utilizatorii Free și Go pot accesa Terra, iar utilizatorii Plus, Pro, Business și Enterprise pot alege între Terra și Luna. Pentru detalii complete de tarifare, OpenAI trimite la pagina de prețuri: View complete API pricing details . [...]
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. Ce se schimbă operațional: video continuu, autocorecție și colaborare între roboți 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. Acces pentru dezvoltatori: API, AI Studio și preview pentru companii Modelul este disponibil public dezvoltatorilor prin: Gemini API Google AI Studio 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 . De ce contează latența: integrare cu Gemini Live API și demo pe Spot 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 . Măsurători publicate: progres în timp și „moment finding” 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: la „progress classification” (încadrarea fiecărui cadru video într-un nivel de progres 0–20%, 20–40%, 40–60%, 60–80%, 80–100%), modelul atinge 57,4% acuratețe ; la „moment finding” (identificarea exactă a cadrului în care are loc un eveniment critic, de exemplu când trebuie oprit turnatul cafelei), Google indică 91,3% acuratețe și 0,96 secunde distanță medie absolută; compania afirmă și 4x viteză de execuție și „o fracțiune” din costul de calcul față de categorii mai mari de modele, fără a detalia baza de comparație. Siguranță: oprire lângă oameni și un nou benchmark 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. Ce urmează 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 . [...]
Google Earth adaugă generare de imagini cu Nano Banana 2 , o funcție care poate schimba modul în care utilizatorii își planifică proiecte și prezintă idei pe baza unor locații reale , potrivit Google Earth . Instrumentul combină imaginile satelitare, aeriene și 3D din Google Earth cu capabilitățile de generare vizuală ale Nano Banana, pentru a crea randări „ancorate” în lumea reală, direct în interfața web. Funcția este disponibilă „global, de astăzi” pentru utilizatorii Google Earth pe web. Utilizarea este descrisă simplu: utilizatorul face zoom pe o locație, apasă „create image” și introduce în text ce vrea să vadă. Ce se schimbă operațional pentru utilizatori Noutatea este integrarea generării de imagini în fluxul de explorare al hărții, fără a ieși din Google Earth. Google susține că astfel pot fi create rapid vizualizări utile în contexte precum educație, documentare istorică sau planificare imobiliară, folosind ca bază imagini reale ale locului. În spate, compania menționează că Gemini „recuperează informații istorice relevante” pentru anumite cereri (de exemplu, infografice), iar Nano Banana produce grafica în câteva secunde. Exemple de utilizare prezentate de Google Google oferă cinci scenarii concrete: Reconstituiri istorice : transformarea unor ruine actuale într-o scenă „hiper-realistă” din trecut, exemplificată cu Pompei (78 d.Hr.). Infografice educaționale : generarea unui material vizual cu „fapte istorice cheie”, exemplificat cu Statuia Libertății. Planuri pentru proiecte imobiliare : randări 3D pentru a „reimagina” un teren liber ca zonă comercială și de retail, exemplu în Tokyo. Vizualizarea proiectelor înainte de construcție : randări fotorealiste pentru o casă sau anexă, exemplu o cabană pe malul unui lac. „Makeover” creativ pentru locuri cunoscute : transformarea unui spațiu real într-un concept futurist, exemplificat cu campusul Google din Mountain View. Linkurile de explorare folosite în exemplele Google: Pompei , Statuia Libertății , teren în Tokyo , cabană pe malul lacului , campus Google Mountain View . Ce urmează Google nu oferă detalii despre limitări, costuri sau condiții comerciale, dincolo de faptul că funcția este disponibilă pentru utilizatorii Google Earth pe web. Accesul la aplicație este indicat aici: Google Earth . [...]
Comisia Europeană a deschis licitația pentru până la șapte „gigafabrici” de inteligență artificială, dar finanțarea publică este încă în mare parte neasigurată , ceea ce pune sub semnul întrebării calendarul și capacitatea UE de a recupera rapid decalajul față de SUA și China, potrivit The Next Web . Inițiativa este prezentată ca un efort de circa 30 miliarde euro, construit pe un parteneriat public-privat: aproximativ 10 miliarde euro ar urma să vină de la Bruxelles și statele membre, iar restul de 20 miliarde euro de la investitori privați, pe ideea că banii publici pot „atrage” capitalul necesar proiectelor. Ce se cumpără, concret: putere de calcul la scară mare Fiecare „gigafabrică” ar urma să găzduiască cel puțin 100.000 de cipuri avansate pentru AI, ceea ce ar face-o de circa patru ori mai puternică decât cele mai mari centre de date care operează în prezent în UE. Împreună, cele până la șapte unități ar urma să dubleze (și chiar să depășească) capacitatea de calcul pentru AI a blocului comunitar. Comisia diferențiază aceste proiecte de rețeaua existentă de 19 „fabrici AI” mai mici, atașate supercomputerelor europene: noile amplasamente sunt gândite „cu un ordin de mărime” mai mari, pentru antrenarea modelelor de vârf (frontier models) pe care, în prezent, doar câteva laboratoare din SUA și China și le permit. Miza economică: UE încearcă să reducă dependența de „compute” închiriat Rațiunea proiectului este una competitivă: companiile europene ajung să închirieze putere de calcul (compute) de la furnizori americani de cloud, în timp ce SUA și China investesc masiv în infrastructură. Henna Virkkunen, responsabilă în Comisie pentru „suveranitatea tehnologică”, numește această scară de calcul „o necesitate strategică”. Interesul de piață există: o rundă anterioară de exprimare a interesului a strâns 76 de răspunsuri din partea unor consorții din Europa, iar zece țări – inclusiv Germania, Franța, Italia, Spania și Polonia – s-au poziționat ca potențiale gazde. Franța a semnalat deja că ar putea merge pe cont propriu. Problema-cheie: banii publici sunt, deocamdată, mai mult „intenție” Deși proiectul este prezentat ca având o componentă publică de circa 10 miliarde euro, doar aproximativ 1 miliard euro din partea Bruxelles-ului este efectiv angajat, restul depinzând de următorul buget multianual al UE (Multiannual Financial Framework), care nu este încă agreat. Un oficial de rang înalt a spus explicit că suma este o „cea mai bună estimare” a ceea ce ar putea fi disponibil, nu bani deja alocați: „Nu putem anticipa deciziile privind următorul MFF.” Această incertitudine intră în conflict cu un calendar ambițios: construcția ar trebui să înceapă la începutul lui 2027, iar primele „gigafabrici” să devină operaționale la mijlocul lui 2028. Riscuri operaționale: întârzieri, energie scumpă și dependență de cipuri americane Planul a fost lansat inițial la începutul lui 2025 și „a alunecat” de mai multe ori, ceea ce sugerează prudență în privința termenelor. În plus, există două constrângeri structurale: Lanțul de aprovizionare cu cipuri : cipurile ar urma să vină în principal de la Nvidia, AMD și Qualcomm – companii americane – ceea ce complică mesajul de „independență”. Costul energiei : electricitatea în Europa este de două până la trei ori mai scumpă decât în SUA sau China, iar alimentarea centrelor de date este deja un factor limitativ. Criticii citați de publicație pun sub semnul întrebării modelul, argumentând că închirierea unei capacități „suverane” construită pe hardware străin poate crea doar o aparență de independență și că decalajul real al Europei este la nivel de cipuri și modele, nu de clădiri. Comisia susține, însă, că infrastructura este un început: finanțatorii publici ar urma să primească o cotă proporțională din puterea de calcul pentru cercetare și proiecte publice, iar pariul este că infrastructura va atrage ulterior talent, startup-uri și, în timp, investiții în producția de cipuri. În acest moment, licitația este deschisă, dar „pachetul” de 30 miliarde euro rămâne în bună măsură o ambiție: UE a anunțat ținta, însă a securizat până acum doar o fracțiune din finanțarea publică necesară. [...]
Poșta Română investește peste 2 milioane de euro în tipărire digitală la cerere , mizând pe o extindere operațională care să scurteze timpii de producție și livrare pentru edituri, potrivit Mobilissimo . Noua divizie ar urma să permită tipărirea de tiraje mici „la comandă”, cu intrarea volumelor în rețeaua de distribuție chiar a doua zi. Proiectul vizează o tipografie digitală care poate produce până la 1.500 de exemplare pe oră . Directorul general al companiei, Valentin Ștefan , spune că Poșta Română avea deja infrastructura de livrare, dar îi lipsea componenta de tipărire, motiv pentru care a decis să investească în această zonă. De ce contează: reducerea dependenței de tipărirea în afara țării și comprimarea termenelor Investiția vine într-un context în care, conform articolului, multe edituri românești își tipăresc cărțile în afara țării , ceea ce înseamnă costuri mai mari și timpi de livrare mai lungi. Poșta Română mizează că tipărirea locală, combinată cu propria rețea logistică, poate reduce o parte din aceste fricțiuni operaționale pentru piața de carte. Compania estimează comenzi de 5–10 milioane de euro anual (aprox. 25–50 milioane lei), potrivit aceleiași surse. Cum este finanțată investiția și ce urmează Finanțarea a fost realizată în proporție de 80% printr-un credit contractat de la Exim Banca Românească , restul provenind din surse proprii. Articolul menționează că divizia are deja clienți, iar unele edituri și-ar fi manifestat interesul încă înainte de achiziția echipamentelor. Rămâne de văzut în ce măsură această capacitate va fi utilizată constant și dacă Poșta Română va reuși să se impună ca furnizor relevant pe piața tipăririi digitale de carte, dincolo de rolul tradițional de operator de distribuție. [...]