172054
Всё, что может быть интересно медиа про Яндекс: новости, анонсы, заявления, комментарии, инсайды и другие горячие и не очень события ⚡️ PR-команда: pr@yandex-team.ru
👨💻 Технодайджест недели
Главной техноновостью недели стал выход шлема смешанной реальности Apple Vision Pro. Во вторник в нескольких американских изданиях вышли первые подробные обзоры на устройство. Все журналисты сошлись во мнении, что Vision Pro — это лучший MR-шлем на текущий момент с отличными экранами и качественным сквозным режимом.
Но они отметили и то, что в устройстве много технических компромиссов, например, высокий вес, несмотря на то, что Apple вынесла тяжёлый аккумулятор за пределы гаджета. Кроме того, пока для шлема практически нет VR-игр, а крупные развлекательные сервисы, такие как YouTube, Netflix и Spotify, пока не хотят адаптировать свои приложения. Зато на этой неделе для Vision Pro анонсировали выход важных рабочих программ: Microsoft Office и Adobe Lightroom.
Другие новости недели, которые показались нам интересными:
Автор диплома, написанного с помощью ChatGPT, нашёл невесту с помощью нейросети. Александр Жадан рассказал в твиттере, как сделал бота на базе ChatGPT, который общался от его имени с 5239 девушками в Tinder. Также бот давал подсказки, и в какой-то момент посоветовал сделать девушке предложение — она согласилась. Напишите в комментариях, что вы думаете об этой истории.
Google добавила в Bard возможность генерировать изображения. Функция работает на базе нейросети Imagen 2. В каждое изображение встраивается незаметная цифровая метка SynthID, позволяющая определить, что картинка была сгенерирована нейросетью.
Meta* выпустила нейросеть для разработчиков Code Llama 70B. Она умеет генерировать программный код по текстовому описанию или исправлять уже написанный код. По качеству работы она обгоняет GPT-3.5.
* Компания Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🤓 Это новая польская комиссия по развитию искусственного интеллекта, в которую вошли учёные, программисты и предприниматели. Она создана распоряжением министра цифровизации Кшиштофа Гавковского, и её задача — консультировать правительство в вопросах использования ИИ.
Фотография сделана после первой пресс-конференции, и на ней члены комиссии воспроизводят знаменитый мем «вечеринка айтишников». Оригинальный снимок был сделан во время математической олимпиады в польском городе Звардонь в 1997-м. Все участники «вечеринки айтишников» впоследствии построили успешные карьеры в IT или науке.
Один из них — Томаш Чайка — появляется на обеих фотографиях: на новом снимке он третий слева, а на оригинальном второй слева. С 2014 года Чайка работает в SpaceX над программным обеспечением систем управления ракет Falcon Heavy.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
А вот как руководитель отдела компьютерного зрения и ML-приложений Яндекса Константин Лахман видит ближайшее будущее нейросетей:
«Можно без сомнения утверждать, что в этом году революционное шествие больших языковых моделей продолжится. Усилия разработчиков будут направлены на борьбу с основными проблемами текущих моделей — «галлюцинациями», нестабильностью ответов, дороговизной использования. Будут расширяться и базовые возможности: одновременный анализ текста, звука и изображения, использование внешней (например, пользовательской) информации. У моделей появятся более глубокие аналитические способности.
В области генерации мультимедиа особое внимание будет уделено расширению возможностей, например, сложному редактированию и блендингу изображений в соответствии с пользовательскими инструкциями. Качество генерации видео тоже будет улучшаться.
Индустриальным компаниям и стартапам всё ещё предстоит нащупать пользовательские сценарии, для решения которых действительно будет необходима вся мощь новых технологий и при этом будет «сходиться» экономика их использования. Вполне вероятно, что в скором будущем нас ждет распространение продуктов на основе больших языковых моделей (в том числе с возможностью визуального анализа) в носимых устройствах.
Этот год может стать прорывным в области моделирования автономных агентов. Всё больше стартапов пытаются применять современные наработки в области языковых моделей для создания обучаемых роботов — не только промышленных, но и бытовых, способных выполнять рутинные задачи, такие как готовка и мытье посуды.
Но всё же ждать скорого появления AGI (искусственного интеллекта, равного человеческому — редакция ТЕХНО) не стоит. Даже Сэм Альтман, руководитель OpenAI, с некоторой печалью признал это в своем недавнем твите».
@techno_yandex
🥽 Первые обзоры Apple Vision Pro: за что хвалят и ругают устройство
Apple анонсировала свой шлем смешанной реальности ещё прошлым летом и с тех пор провела несколько демонстраций для журналистов. Но сегодня, за три дня до начала продаж, вышли первые полноценные обзоры от ведущих технологических изданий и блогеров, которые пользовались гаджетом на протяжении нескольких дней. Пересказываем ключевые моменты из их материалов.
Все отметили высочайший уровень материалов и дизайна самого шлема и остальных комплектующих, включая сменные крепления и чехол. Но шлем постоянно напоминает о себе своим весом — «это iPad для вашего лица». The Verge взвесила устройство: 600-650 весит грамм сам шлем, в зависимости от типа ремешка, и ещё 353 грамм — аккумулятор, от которого он получает питание.
У Apple Vision Pro лучшее качество дисплеев по сравнению с конкурентами, но угол обзора немного меньше, чем в Quest 3 от Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ). Он ощущается так, будто смотришь на мир через бинокли или маску для плавания с чёрными областями по краям.
Все издания отмечают очень высокое качество сквозного режима, в том числе в сложных условиях, например, когда человек в шлеме повёрнут лицом к окнам с ярким дневным светом. Но, по словам главреда The Verge Нилая Патела, «Vision Pro постоянно напоминает, что ты смотришь на видео на экранах».
Отслеживание рук и взгляда работает хорошо, но оно не всегда практично и вряд ли способно заменить мышку и клавиатуру для работы. Их, кстати, можно подключить благодаря удобной интеграции с компьютерами Mac, но использовать можно только один монитор (на самом шлеме можно запускать несколько приложений).
В целом издания сошлись во мнении, что Apple Vision Pro — это лучший шлем смешанной реальности на текущий момент и девайс, часто вызывающий восторг, но у него всё ещё слишком много компромиссов, чтобы его можно было посоветовать обычному человеку, даже если не учитывать огромную цену.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🥽 На днях стартуют продажи шлема смешанной реальности Apple Vision Pro. Одна из его самых впечатляющих функций — сквозной режим (Passthrough), позволяющий видеть приложения, виртуальные телевизоры и другие объекты, встроенные в окружающий мир так, будто они реальны. Разбираемся, как это работает и что даёт пользователям.
Что такое сквозной режим?
В шлемах смешанной реальности (mixed reality, MR) есть камеры на корпусе, направленные на окружающий мир. В сквозном режиме шлем выводит изображение с камер на экраны, позволяя человеку как бы видеть сквозь непрозрачный корпус.
Но просто выводить кадры с камер недостаточно: камеры располагаются в 2–3 см от глаз, поэтому картинка снимается с непривычного для мозга ракурса. Из-за этого во многих (но не всех) MR-шлемах используется метод репроецирования изображения.
Шлем с помощью камер или лидара создаёт карту глубины (она показывает, на каком расстоянии от шлема находятся объекты вокруг), и каждый кадр с камер искажается с учётом этой карты так, чтобы он выглядел снятым с того же ракурса, что и глаза пользователя. Все эти процессы происходят в реальном времени, как правило, с частотой 90 раз в секунду.
Зачем нужен сквозной режим?
Сквозной режим позволяет совмещать в устройстве лучшие свойства VR и AR: шлем может работать в обычном VR-режиме, в котором человек полностью погружён в виртуальный мир, а если нужно, можно включить Passthrough и видеть мир вокруг почти так же, как и без шлема, но с виртуальными объектами, например, парящими в воздухе окнами приложений. А ещё сквозном режиме можно взаимодействовать с реальным миром: взять кружку с кофе или ответить на сообщение на смартфоне.
Это технология Apple?
Этот режим в том или ином виде уже есть в других шлемах, таких как Quest 3 от Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ), Pico 4 или Varjo XR-4. Но, судя по тестам журналистов, в Apple Vision Pro он реализован качественнее, а картинка в нём ещё ближе к реальности.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
👩💻 Технодайджест недели
Главной техноновостью недели стало то, что Apple разрешит использовать на iPhone сторонние магазины приложений, способы оплаты (в том числе через NFC) и браузерные движки. Это выглядит как крупнейшее изменение платформы за долгие годы, но есть важные нюансы.
Новые возможности — реакция Apple на регулирование мобильных платформ в ЕС, поэтому и действовать они будут только для пользователей из ЕС. Но даже в Европе они могут оказаться далеко не такими полезными для разработчиков и пользователей, как кажется на первый взгляд. Дело в том, что Applе предусмотрела большое количество ограничений. Вот лишь некоторые из них:
▫️Альтернативные магазины будут проходить процесс одобрения Apple
▫️Каждое приложение в альтернативном магазине тоже будет проходить проверку. Но требования к контенту в них будут не такими строгими, как в App Store
▫️Разработчики бесплатных приложений, достигших миллиона установок в год, будут платить Apple 50 евроцентов за каждую следующую установку.
Крупные разработчики отозвались о нововведениях так: Spotify назвала их «абсолютным фарсом», глава Epic Games — недобросовестным соблюдением закона (при этом компания обещает запустить в этом году Epic Games Store и Fortnite для iOS), а Mozilla заявила, что новые правила делают создание альтернатив Safari «максимально болезненным».
Другие новости недели, которые показались нам интересными:
Google добавила в Chrome нейросетевые функции. Браузер сможет объединять в группы вкладки с похожим контентом, а в полях ввода появится нейросеть для генерации текста.
В бета-версии iOS 17.4 обнаружили упоминания локальной языковой модели. Исследование кода ОС показало, что она сможет суммаризировать тексты и генерировать ответы на сообщения в iMessage.
Исследователи из Google создали нейросеть Lumiere для генерации видео. Она создаёт реалистичные ролики по текстовому описанию, оживляет картинки или их части и умеет стилизовать видео по показанной картинке.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🛁 Рассказываем про неочевидный лайфхак для владельцев умного дома, регулярно принимающих ванну. Обычно нужно следить, чтобы набрать её до нужного уровня и вовремя выключить воду. В большом доме (или если у вас просто много параллельных дел) это не так и просто.
Чтобы не пропустить момент, когда ванна наполнится, можно использовать беспроводной датчик протечки. Достаточно наклеить его на внутреннюю стенку ванны на том уровне, до которого вы хотите её наполнить. Как только вода достигнет датчика и замкнёт его контакты, он отправит сигнал, и Станция сообщит об этом, если настроить такой сценарий в приложении. На всякий случай: такой датчик работает от низковольтной батарейки, предназначен для контакта с водой и никак не нарушает норм электробезопасности.
Чтобы датчик ложно не срабатывал от капель, его лучше разместить в противоположной от крана части — тогда он будет срабатывать только при заполнении ванны до нужного уровня.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
😻 В Шедевруме новая функция — можно создавать изображения на основе своих фотографий и картинок. Чтобы стилизовать фотографии, мы разработали восемь новых режимов — «фильтрумов».
В чем суть: Они перерисовывают изображения в соответствии с выбранным стилем, но оставляют черты оригиналов. Все фильтрумы работают на базе нейросети YandexART.
О том, как создавался Шедеврум и почему нейросети плохо рисуют пальцы, мы рассказывали в выпуске yet another podcast — смотрите на YouTube.
Подписывайтесь 🔴 @yandex
🗑 Главная проблема цифрового мусора в том, что он продолжает расходовать ресурсы. Так, старые письма (особенно с вложениями) занимают место на серверах, а обновления ненужных приложений проходят через центры обработки данных. Всё это расходует большое количество энергии. Выработка электричества для дата-центров производит около одного процента всех мировых выбросов парниковых газов.
Многие технологические компании стараются сделать свои дата-центры энергоэффективными. К примеру, размещают их в местах с холодным климатом, чтобы тратить меньше энергии на охлаждение, или используют интеллектуальные системы кондиционирования. Но вклад пользователей тоже важен: избавление от цифрового мусора может заметно снизить энергопотребление дата-центров.
В Яндекс Почте есть несколько инструментов, которые помогут снизить количество цифрового мусора в почтовом ящике:
✉️ Спамооборона — блокирует спам или собирает его в отдельную папку, из которой письма удаляются автоматически в течение 10 дней. Отделить мусор от полезной почты помогают нейросетевые алгоритмы.
✉️ Управление рассылками — функция, с помощью которой можно оценить количество рассылок, быстро изучить их и отключить ненужные.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
👨💻 Технодайджест недели
Главной техноновостью недели стала презентация Samsung, где компания показала флагманские смартфоны Galaxy S24. Они получили новый процессор (Snapdragon 8 Gen 3 или Exynos 2400, в зависимости от региона), но самым интересным стало множество нейросетевых функций.
Они встроены в разные части системы: так, в приложении для звонков появился перевод речи в реальном времени, а в клавиатуре — ассистент, переписывающий сообщения под нужный стиль. Появились и нейросетевые функции для работы с изображениями, например, алгоритм может дорисовать области по краям фотографии. Часть функций использует нейросети в облаке, а часть работает локально на базе локальной версии модели Gemini.
В конце презентации Samsung объявила, что разрабатывает умное кольцо. Компания не раскрыла дату продаж, цену и даже функции устройства (обычно умные кольца измеряют пульс и уровень кислорода в крови, следят за сном и выполняют другие функции фитнес-трекера). Но сам факт, что такая крупная компания решила выпустить умное кольцо, может говорить о том, что этот тип устройств может наконец стать массовым. Тем более, что сразу несколько умных колец показали на CES 2024.
Другие новости недели, которые показались нам интересными:
DeepMind создала нейросетевую систему для решения геометрических задач. Она состоит из двух нейросетей, которые обучались не на человеческих решениях, а на синтетических данных. На задачах Международной математической олимпиады она показала уровень, близкий к золотым медалистам.
ChatGPT помог написать роман, получивший литературную премию. Японская писательница Риэ Кудан, получившая престижную премию Рюноскэ Акутагавы за роман «Токийская башня сочувствия», рассказала, что около пяти процентов книги были сгенерированы ChatGPT.
Microsoft запустила подписку Copilot Pro. Она позволяет пользоваться нейросетевыми функциями в Office, а также даёт доступ к GPT-4 Turbo и улучшенной версии генератора изображений от Microsoft.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🐉🖌🤦 Решили показать вам рекламу (но это не то, о чём вы могли подумать)
Посмотрите на этот фрагмент рекламы от Wacom — одного из крупнейших производителей графических планшетов для иллюстраторов. Компании пришлось удалить его и принести извинения профессиональному сообществу.
Дело в том, что десятки людей в твиттере и тиктоке заметили, что изображение дракона создано с помощью нейросетей. Это видно невооруженным глазом: аквамариновый мех неестественно заходит на плечо, мех на хвосте и само расположение хвоста также неестественны, а некоторые клыки сливаются друг с другом.
Компанию критиковали за то, что она использует изображение, созданное нейросетью, хотя её бизнес основан на продаже инструментов для иллюстраторов, многих из которых нейросети могут заменить в обозримом будущем. После волны критики Wacom без комментариев удалила рекламу, а затем принесла извинения — заявив, что изображения были приобретены у стороннего подрядчика, но не были проверены на оригинальность.
Издание The Verge, посвятившее этому инциденту (и серии подобных) большой текст, пишет о том, что парадоксальным образом такие истории бьют не только по компаниям, но и по самим художникам. История с драконом — далеко не единственная, а инструментов, которые могут надежно проанализировать работу на предмет использования нейросетей, не существует. Поэтому компании начинают с недоверием относится к художникам, опасаясь, что при заказе дорогостоящего авторского изображения могут получить работу, сделанную нейросетью. А это, в свою очередь, может вызвать непрогнозируемую критику от аудитории.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🧠🛁 Мы уже рассказывали об умных гаджетах, которые могут пригодиться на кухне и в гостиной, а теперь рассказываем об устройствах для ванной. Зеркало в ней показывает расписание на день, а счётчики сами отправляют данные в расчётный центр.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Вчера Илон Маск показал, как робот Tesla Optimus аккуратно складывает футболку после стирки. Плавность движений поражает, и кажется, что уже скоро мы сможем поручать домашние дела машинам. Правда, есть один нюанс: роботом на видео управляет человек (его рука в перчатке с датчиками пару раз появляется в правом углу ролика).
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Начало января — возможно, лучшая часть года для любителей технологий, ведь именно в это время проходит выставка CES, где сотни компаний со всего мира показывают свои новые разработки. Выбрали из них десять самых интересных и впечатляющих.
Samsung Ballie. Домашний робот, который умеет управлять умными устройствами, проецировать информацию на стены рядом с хозяином и следить за жилищем, пока его нет. Это вторая версия концепта, к концу года она должна поступить в продажу.
Hyundai MOBION. Электромобиль с четырьмя поворотными мотор-колёсами. Он может развернуться на месте, что, например, бывает очень полезно на парковках.
LG OLED Signature T. Прозрачный OLED-телевизор с автоматически поднимающейся чёрной подложкой для комфортного просмотра фильмов. Компания обещает начать продажи в этом году.
Rabbit R1. Нейросетевой гаджет для тех, кто устал от смартфонов. Rabbit обучила нейросеть работать с обычными приложениями и сайтами, поэтому он сможет не только отвечать на вопросы, но и, например, заказать такси.
Lenovo Thinkbook Plus Gen 5 Hybrid. Не первый ноутбук с отсоединяемым дисплеем, но Lenovo удалось отличиться: в режиме ноутбука устройство работает на Windows, а если дисплей отсоединить, он превращается в планшет на Android.
Asus Zenbook Duo. Ноутбук с двумя экранами: один из них по умолчанию скрыт под клавиатурой и тачпадом, но их можно снять, чтобы использовать сразу два монитора для работы с множеством программ.
MR-шлем Sony. У него есть два 4K дисплея и контроллеры для точного управления. Шлем предназначен не для развлечений, а для задач в области 3D-моделирования.
C SEED N1. Телевизор из четырёх MicroLED-панелей, которые соединяются в единый экран. Есть несколько версий вплоть до 165 дюймов.
Samsung Music Frame. Гаджет выглядит как картина в рамке, но на самом деле это колонка с поддержкой Dolby Atmos и технологии Room Correction.
Infinix E-Color Shift. Смартфон с задней крышкой со встроенным цветным E-ink дисплеем, но не для вывода информации, а для изменения дизайна.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
🐶🏡 Держите небольшой лайфхак для владельцев умных домов и домашних животных: если установить датчики движения вверх ногами, это уменьшит количество срабатываний, связанных с передвижениями вашего кота или собаки.
Большинство датчиков движения «видит» все объекты перед собой, в том числе и те, которые расположены ниже или выше устройства. Если использовать такой датчик со сценарием, включающим свет по движению, он будет реагировать не только на людей, но и на питомцев. Например, включать свет на кухне, если кот решил перекусить ночью.
Но у некоторых устройств, в том числе от Яндекса, другая конструкция: датчик направлен вперед и вниз, что позволяет не отслеживать зря движения в области потолка. Чтобы датчик не реагировал на животных, его можно установить на высоте около метра и в перевёрнутом положении — тогда он по-прежнему будет реагировать на людей, а питомцы будут в его слепой зоне.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
👨💻👎 После того, как разработчикам стали доступны нейросетевые помощники, общее качество кода стало снижаться — пересказываем исследование сервиса GitClear.
Что случилось?
Последние несколько лет в мире растёт показатель оттока кода (англ. Code Churn). Так называют долю строк в коде, которые были удалены или изменены менее чем через две недели после его написания.
Согласно исследованию сервиса GitClear, одна из основных причин — система помощи при написании кода Copilot, представленная в октябре 2021-го и оказавшаяся в открытом доступе в 2022-м, а также другие инструменты, которые появились позднее. По прогнозу GitClear, рост оттока кода продолжится, и к концу 2024 года он будет вдвое выше базового значения 2021-го, когда Copilot ещё не был доступен.
Ощутимый отток кода существовал всегда?
Да, изменения кода — это естественный процесс: разработчикам нужно исправлять ошибки, выпускать обновления, добавлять новые функции. Но слишком высокий отток кода может указывать на его нестабильность или явные ошибки.
Причинами этого с одинаковой вероятностью могут быть нечёткие требования к проекту, недостаток навыков у команды и излишняя опора на нейросетевых помощников. Исследование GitClear показывает, что последнее обстоятельство оказало самое серьёзное влияние на рост количества ошибок.
Как удалось понять, что проблема — в использовании нейросетей?
Чтобы изучить, как на качество кода влияют инструменты вроде Copilot, исследователи проанализировали около миллиарда строк кода, созданного за последние четыре года для открытых и коммерческих проектов.
Выяснилось, что до массового распространения нейросетевых помощников отток кода был относительно невысоким, а затем начал расти. В 2022 году, когда всем желающим стали доступны Copilot и ChatGPT, отток резко вырос до 3,97% от общего количества кода. В 2023 году показатель достиг 5,53%, а по итогам 2024 года, согласно прогнозу, достигнет 7,09%.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🌐 Когда мы хотим зайти на страницу в интернете, мы вводим в адресную строку браузера адрес, состоящий из букв (URL), например, ya.ru. Но браузеры, чтобы загрузить страницу, обращаются к серверу не по URL, а по его IP-адресу — идентификатору, состоящему из цифр.
DNS нужна для того, чтобы преобразовывать URL в IP-адрес. Это что-то вроде телефонной книги интернета, в которой каждому имени абонента присвоен определённый номер. В интернете есть много DNS-серверов разного уровня — от корневых серверов до DNS-серверов интернет-провайдеров.
Чтобы защитить DNS-запросы от атак, при которых, к примеру, злоумышленники могут направить пользователя на свой IP-адрес, многие DNS-серверы применяют протокол DNSSEC. Он использует цифровые подписи, чтобы гарантировать, что браузеру отвечает настоящий DNS-сервер и этот ответ никто не изменил при передаче.
Вчерашний масштабный сбой в рунете был связан с ошибочной цифровой подписью для всей зоны .ru. Из-за этого запросы через DNSSEC возвращались с ошибкой, и многие пользователи не могли попасть на сайты в рунете. В течение нескольких часов сбой был устранён.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
Как нейросети развивались в 2023? Спросили об этом Константина Лахмана, руководителя отдела компьютерного зрения и ML-приложений Яндекса.
«Основным трендом 2023-го стал прорыв в качестве всех генеративных моделей: звуковых, текстовых, визуальных. Например, в марте OpenAI сменила "движок" ChatGPT на языковую модель GPT-4, что сильно повлияло на качество работы чат-бота. Теперь на её базе многие стартапы строят свои продукты, а в гонку генеративных моделей включились все крупные компании — Meta*, Google, Apple, Baidu.
* Компания Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ
Всё это было бы невозможно без алгоритмов Reinforcement Learning. За счёт небольшой экспертной разметки они позволяют превратить модель из закрытой базы знаний в инструмент, готовый следовать пользовательским инструкциям, а также помочь справиться с галлюцинациями.
Еще один рубеж 2023-го — появление мультимодальных моделей. Они умеют анализировать изображения согласно инструкциям на естественном языке, например, оценивать дорожные ситуации. Многие из них пока работают нестабильно, но очевидно, что они будут быстро улучшаться.
Не отставала и область генерации изображений и видео. За прошедший год мы увидели релизы нескольких версий Midjourney, выход DALL-E 3 и Stable Video Diffusion. Важно, что это работает не только в узких доменах, а для всего многообразия визуальных образов.
Крупным направлением стала разработка подходов к сжатию и ускорению моделей. Раньше многим из них нужны были кластеры GPU, но сейчас появились легковесные нейросети которые можно запускать на телефоне или ноутбуке.
Яндекс не отстает от лидеров индустрии: за прошедший год мы выпустили несколько релизов генеративных нейросетей. Так, YandexGPT заработала в Поиске и в Алисе, а YandexART — в Шедевруме и других сервисах.
Сервисы на основе генеративных нейросетей прочно входят в нашу жизнь и осваивать этот инструмент стоит уже сейчас. В том числе и разработчикам, ведь функции генерации кода становятся всё лучше».
@techno_yandex
🐙 Большое обновление в приложении Дом с Алисой — новые условия для сценариев. Указывайте для запуска сценария сразу несколько условий и самые разные устройства: не только датчики, но и другие умные устройства, например умные розетки и выключатели.
В карточках показываем несколько полезных примеров, а больше сценариев вы найдёте в приложении. Мы добавили готовые шаблоны, чтобы сохранить себе в пару кликов.
Подписывайтесь 🔴 @yandex
😻 Весной прошлого года Яндекс представил Шедеврум — приложение для создания изображений с помощью нейросетей. С тех пор оно регулярно обновлялось и получало новые функции, например возможность генерации текстов и видео (пока в режиме теста), а недавно в нём появились фильтрумы для создания новых изображений из своих фото.
Но и качество основного режима — генерации изображений по тексту — постоянно растёт благодаря обновлениям нейросети YandexART. Собрали в карточках наглядное было/стало — картинки, сгенерированные по одинаковым запросам, но в разных версиях Шедеврума.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🦜💡 Нам несколько раз писали, что умный дом плохо совместим с попугаями. Признаём: это правда.
@techno_yandex × user-si2pk8ng6c/shorts">Бендер
🧠🛏 Спальня с умными гаджетами может включить проекцию звёздного неба перед сном, отрегулирует температуру ночью и мягко разбудит с утра. Подробнее — в карточках.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🕵 История в жанре тру-крайм про нераскрытое преступление 34-летней давности, поиск убийцы с помощью нейросетей и вероятное будущее криминалистики — пересказываем материал Wired.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🏃 Пока все создают VR-шлемы, Disney разработал VR-пол
Человек с VR-шлемом может ходить по такому полу — перемещаясь по виртуальному миру, но в реальном оставаясь на месте благодаря крутящимся роликам. Пока это лишь прототип, но у инженеров уже есть несколько идей, как такие полы можно использовать в будущем.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Ненейросетевой генератор изображений
Он работает так же, как другие генераторы: пользователь вводит текстовый промпт и через некоторое время получает готовую картинку. Разница в том, что по ту сторону монитора находится не нейросеть, а живой художник.
Это проект нью-йоркского графического дизайнера Адриана Делкана. Он рисует по несколько десятков изображений в день и планирует продолжать проект до конца года, потому что получает от него удовольствие.
Делкан считает, что проект позволяет немного посмеяться над проблемой влияния искусственного интеллекта на людей, к которой все относятся серьёзно. Сам он смотрит на это так:
В основном я рад видеть изменения, которые принесёт искусственный интеллект. До сих пор, на текущем этапе, это был чрезвычайно полезный инструмент.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🏠🤖 Роботы пылесосят квартиры уже почти 25 лет, но люди так и не создали универсальных роботов-помощников, которым можно было бы поручить все домашние дела. Разбираемся, почему это так и какие технологии помогут это исправить.
Функции роботов выполняет умный дом
Чтобы закрыть шторы вечером или поставить чайник, не нужен робот — достаточно умного карниза и умного чайника, которые обойдутся гораздо дешевле.
В последние годы компании стали создавать роботов, которые не конкурируют с умным домом, а дополняют его: сами включают умный пылесос, если заметили мусор на полу, заменяют собой умные камеры по всему дому и выполняют роль умной колонки на колёсах.
Роботам сложно держать предметы
Парадокс Моравека гласит, что роботам сложнее достичь мобильности и уровня восприятия годовалого ребенка, чем превзойти взрослого в интеллекте. И именно простые для нас задачи вроде «взять кружку с чаем» представляют собой самые сложные задачи для роботов.
Улучшением компьютерного зрения и механизмов захвата для роботов занимается множество команд по всему миру. И некоторые результаты обнадёживают: недавно инженеры из Стэнфордского университета показали робота Mobile ALOHA, который отлично справляется с десятками бытовых задач (во всяком случае, в лабораторных условиях).
Роботам сложно понимать людей
Для нас команда «принеси мне что-нибудь, чтобы протереть стол» понятна: надо взять тряпку и принести к столу. Для робота это целый каскад задач: нужно понять, чем протирают столы, найти в своей базе знаний, где лежит тряпка, взять её и построить маршрут до стола, причём без столкновения с препятствиями.
Решением могут стать большие языковые модели. Например, команда Google Deepmind уже несколько лет разрабатывает и демонстрирует роботов, которые с помощью мультимодальной модели понимают и выполняют голосовые команды от людей.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🏠🤖 Пока Tesla экспериментирует с телеуправлением, многие компании создают автономных домашних роботов для помощи в быту. Очередной всплеск интереса к ним случился на CES 2024, а первые разработки в этой области начались десятки лет назад. Рассказываем, как эволюционировали домашние роботы.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
🌐 HTTPS — это версия протокола HTTP, шифрующая передаваемые данные. Благодаря этому посторонние (например, провайдер или злоумышленник) могут узнать только то, что браузер и сервер обмениваются некими данными, но перехватывать их бесполезно — расшифровать такие данные практически невозможно. HTTPS поддерживается всеми основными браузерами и операционными системами. Он стал основным в интернете: его использует более 85% страниц, а современные браузеры показывают значок небезопасного соединения при попытке зайти на страницу без HTTPS.
Как работает HTTPS?
Когда браузер обращается к сайту, для начала он проверяет, что общается именно с сайтом, а не злоумышленником, перехватывающим сообщения. Для этого сайт предъявляет браузеру свой SSL-сертификат — своего рода паспорт, позволяющий его идентифицировать. Чтобы браузеры могли доверять сертификатам сайтов, существуют удостоверяющие центры — организации, создающие и хранящие корневые сертификаты, которыми затем подписываются остальные.
Современный интернет во многом основан на доверии к этим организациям и тому, что они надёжно защищают корневые сертификаты (а точнее — их приватные ключи). Каждая компания-разработчик браузера или операционной системы сама решает, какие корневые сертификаты она считает доверенными, и включает их во встроенное хранилище. Как правило, их набирается более сотни.
Корневой сертификат позволяет браузеру проверить, что SSL-сертификат сайта настоящий и ему можно доверять. После этого браузер и сайт используют SSL-сертификат для генерации общего ключа. Таким образом создаётся безопасный канал передачи данных, защищённый от злоумышленников.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex
🤖📈 Рассказываем, как развивались нейросети: от первых разработок 1950-х годов до ChatGPT.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Термин IoT (Internet of Things) появился вместе с умными устройствами, которые научились подключаться к интернету, чтобы обмениваться данными и взаимодействовать с людьми и между собой. Самый простой и понятный пример IoT — умный дом, но на самом деле интернет вещей распространён гораздо шире. Он может применяться везде, где есть автоматизация процессов: в сельском хозяйстве, промышленности, медицине и даже в городской среде. Например, модуль IoT есть в электровелосипеде Яндекса.
Любая IoT-система состоит из нескольких компонентов:
• устройств, оснащённых датчиками и подключённых к сети
• протоколов связи, например Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, LoRaWan и других
• программного обеспечения для взаимодействия устройств и пользователей.
Уже сейчас количество IoT-устройств превышает количество людей, живущих на Земле, и достигает примерно 15 миллиардов.
Подписывайтесь 👉@techno_yandex
Не пропускайте новости Яндекса тут @yandex