google ai представляет gws cli для api workspace и ещё 17 новости

google ai представляет gws cli для api workspace

Google AI выпустила инструмент командной строки (CLI) под названием gws для API Workspace. Этот инструмент предоставляет унифицированный интерфейс как для людей, так и для агентов искусственного интеллекта.

Инструмент gws призван упростить взаимодействие с API Google Workspace, такими как Gmail, Docs, Sheets, Slides и Drive. Он позволяет пользователям выполнять различные задачи, используя простые команды в терминале.

gws разработан для поддержки сценариев, где как люди, так и ИИ-агенты нуждаются в доступе и управлении данными в Google Workspace. Это достигается за счет предоставления единого интерфейса, который может использоваться обоими типами пользователей.

Инструмент gws доступен для скачивания и использования, что позволяет разработчикам и пользователям интегрировать его в свои рабочие процессы и приложения.

github репозитории для системного дизайна, gpt-5.4 и безопасность ИИ

Существуют 10 репозиториев GitHub, которые помогут разобраться в архитектуре масштабируемых систем, концепциях, шаблонах и реальных компромиссах, необходимых для создания отличного системного дизайна.

OpenAI представила GPT-5.4 – самую мощную и эффективную модель для профессиональной работы, обладающую передовыми возможностями в программировании, использовании компьютера, поиске инструментов и контекстом в 1 миллион токенов.

Представлена карта мышления GPT-5.4.

OpenAI представила CoT-Control и обнаружила, что модели рассуждения испытывают трудности с контролем за ходом своих мыслей, что укрепляет возможность мониторинга как гарантию безопасности ИИ.

liquid ai представляет localcowork для конфиденциальных рабочих процессов

Liquid AI выпустила LocalCowork, работающий на базе LFM2-24B-A2B, для выполнения рабочих процессов, ориентированных на конфиденциальность, локально через протокол контекста модели (MCP). LocalCowork позволяет пользователям запускать агентов искусственного интеллекта непосредственно на своих устройствах, не отправляя данные на внешние серверы.

LFM2-24B-A2B — это большая языковая модель, разработанная Liquid AI. MCP позволяет LocalCowork эффективно управлять контекстом модели и обеспечивать безопасное взаимодействие с локальными данными.

Эта технология предназначена для сценариев, где конфиденциальность данных является приоритетом, например, в здравоохранении, финансах и правительстве. LocalCowork позволяет организациям использовать возможности ИИ, сохраняя при этом контроль над своими данными.

Liquid AI утверждает, что LocalCowork обеспечивает производительность, сопоставимую с облачными решениями, при одновременном обеспечении безопасности данных.

Dyna.Ai привлекла нераскрытое восьмизначное финансирование для агентного ИИ

Dyna.Ai привлекла восьмизначный раунд финансирования серии A для внедрения агентного искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг.

Компания планирует использовать полученное финансирование для дальнейшего развития своей платформы и расширения своей команды. Платформа Dyna.Ai позволяет финансовым учреждениям автоматизировать сложные процессы и улучшать обслуживание клиентов с помощью агентного искусственного интеллекта.

Агентный искусственный интеллект, разрабатываемый Dyna.Ai, способен выполнять задачи, требующие автономности, такие как анализ данных, принятие решений и взаимодействие с клиентами. Это позволяет финансовым учреждениям повысить эффективность, снизить затраты и предложить более персонализированные услуги.

openai представляет новые инструменты для образования

OpenAI представила новые инструменты, сертификации и ресурсы для измерения, чтобы помочь школам и университетам преодолеть разрыв в возможностях использования искусственного интеллекта и расширить возможности.

Zip назначила Далласа Стоунхауса на должность директора по продажам.

Rowspace привлекла $50 млн для ai-инструментов для фондов прямых инвестиций

Компания Rowspace вышла на рынок, получив 50 миллионов долларов финансирования, чтобы создавать искусственный интеллект для фондов прямых инвестиций, который действительно будет работать. Компания основана бывшими сотрудниками Bridgewater Associates, a29 и McKinsey.

Rowspace стремится решить проблему извлечения полезной информации из неструктурированных данных, таких как стенограммы звонков, электронные письма и документы. Компания утверждает, что её технология позволяет анализировать эти данные и выявлять закономерности, которые могут помочь инвесторам принимать более обоснованные решения.

Их продукт предназначен для автоматизации задач, требующих больших затрат времени, таких как Due Diligence и мониторинг портфельных компаний. Rowspace предлагает комплексную платформу, включающую возможности извлечения, анализа и поиска информации. Компания ориентирована на фонды прямых инвестиций, которые управляют крупными объемами данных и нуждаются в эффективных инструментах для их обработки.

По словам Rowspace, их технология значительно превосходит традиционные методы анализа данных, позволяя быстро находить скрытые связи и предоставлять инсайты, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Openai выпустила gpt-4o: новая мультимодальная модель

OpenAI запустила свою "лучшую модель когда-либо", GPT-4o. Новая модель является мультимодальной, то есть она может принимать входные данные в виде текста, аудио и изображений и выдавать результаты в тех же форматах. GPT-4o значительно быстрее и дешевле в использовании, чем предыдущие модели GPT-4.

GPT-4o может отвечать на голосовые запросы с задержкой в 232 миллисекунды, что сравнимо со скоростью человеческой речи. Модель демонстрирует способность к естественному общению, включая понимание эмоциональных нюансов в голосе пользователя и соответствующее реагирование. Например, GPT-4o может прервать себя, если пользователь начинает говорить, чтобы показать, что он слушает.

Компания OpenAI заявляет, что GPT-4o бесплатна для всех пользователей, но с ограничениями. Пользователи платных подписок получат доступ к более высокой пропускной способности. Модель GPT-4o уже доступна в ChatGPT, а также через API.

labvantage cortex и gitex future health africa

labvantage cortex

Компания LabVantage запустила CORTEX для операций в лаборатории с использованием искусственного интеллекта.

gitex future health africa

Марокко примет GITEX Future Health Africa с 4 по 6 мая 2026 года в Касабланке.

Физический ai и повышение roi в сфере обслуживания клиентов

Внедрение физического искусственного интеллекта (AI) способствует повышению рентабельности инвестиций (ROI) в сферу обслуживания клиентов. Компании, использующие физический AI, наблюдают улучшение показателей обслуживания, снижение затрат и повышение удовлетворенности клиентов.

Физический AI включает в себя использование роботов и других автоматизированных систем для выполнения задач, которые традиционно выполнялись людьми. Это может включать ответы на вопросы клиентов, обработку жалоб и предоставление технической поддержки.

Исследования показывают, что физический AI может значительно улучшить показатели обслуживания клиентов. Например, чат-боты на основе AI могут обрабатывать большие объемы запросов клиентов одновременно, сокращая время ожидания и повышая эффективность. Роботы могут использоваться для предоставления персонализированных рекомендаций и помощи клиентам в решении проблем.

Внедрение физического AI также может снизить затраты на обслуживание клиентов. Автоматизация задач может снизить необходимость в найме и обучении большого количества сотрудников. Кроме того, физический AI может работать 24/7, обеспечивая круглосуточную поддержку клиентов без дополнительных затрат.

В конечном счете, внедрение физического AI может привести к повышению удовлетворенности клиентов. Быстрое, эффективное и персонализированное обслуживание может улучшить общее впечатление клиентов о компании и повысить их лояльность.

Santander и Mastercard тестируют ИИ для обработки платежей

Santander и Mastercard запустили пилотный проект с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для обработки платежей в Европе. Это первый в своем роде проект, в котором ИИ самостоятельно выполняет платежи.

Пилотный проект позволяет Santander использовать ИИ для автоматизации процесса одобрения платежей, что сокращает время обработки и повышает эффективность. ИИ анализирует данные о транзакциях, чтобы оценить риск мошенничества и принять решение об одобрении или отклонении платежа.

Проект в настоящее время реализуется в Испании и направлен на обработку платежей по кредитным картам Mastercard. Планируется расширение проекта на другие европейские страны.

Santander утверждает, что использование ИИ позволит им улучшить качество обслуживания клиентов и снизить операционные издержки. Mastercard также подчеркивает важность ИИ для развития инновационных платежных решений.

ai-native сети на mwc 2026: будущее 6g уже здесь

Сети, созданные с использованием искусственного интеллекта (AI-Native), перестали быть лишь перспективой для 6G, что было продемонстрировано на MWC 2026.

На MWC 2026 компании продемонстрировали AI-Native сети, которые улучшают производительность сети и пользовательский опыт. Эти сети используют искусственный интеллект и машинное обучение для оптимизации сетевых ресурсов, автоматизации управления сетью и предоставления персонализированных услуг.

Эти демонстрации включали в себя решения для различных вариантов использования, таких как расширенная реальность (XR), промышленная автоматизация и подключенные автомобили. AI-Native сети показали способность обеспечивать более высокую пропускную способность, меньшую задержку и повышенную надежность по сравнению с традиционными сетями.

SK Telecom разрабатывает ai-native core для персонализированных услуг

SK Telecom представила план по перестройке своей основной деятельности вокруг искусственного интеллекта (ИИ) на выставке Mobile World Congress (MWC) 2026. Компания планирует создать "AI-Native Core", который позволит ей предоставлять персонализированные сервисы и оптимизировать сетевые ресурсы.\r \r Компания заявила, что новый подход будет использовать генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) для автоматизации сетевых операций, улучшения качества обслуживания и разработки новых услуг. SK Telecom также планирует использовать ИИ для прогнозирования сетевого трафика и динамической настройки ресурсов сети.\r \r В рамках своего плана SK Telecom представила концепцию "AI-Native Network", которая объединяет сетевые функции с возможностями ИИ. Это позволит компании предоставлять более интеллектуальные и эффективные сетевые сервисы. Кроме того, SK Telecom работает над созданием "AI-Native Digital Twin", виртуальной копии своей сетевой инфраструктуры, которая будет использоваться для тестирования и оптимизации новых сервисов.\r \r SK Telecom надеется, что ее усилия в области ИИ помогут ей укрепить свои позиции на рынке телекоммуникаций и создать новые источники дохода. Компания планирует активно инвестировать в исследования и разработки в области ИИ и сотрудничать с другими компаниями для создания новых решений.

Искусственный интеллект в финансах: ключевые тренды и прогнозы

Принятие искусственного интеллекта (ИИ) в сфере финансовых услуг достигло точки невозврата. Согласно недавнему исследованию, проведенному компанией Accenture, 87% руководителей финансовых организаций заявили, что ИИ существенно изменит способы ведения ими бизнеса в ближайшие три года.

Около 70% руководителей отметили, что ожидают снижения затрат благодаря внедрению ИИ, а 64% - увеличение доходов. Наиболее востребованными областями применения ИИ являются обнаружение мошенничества, управление рисками и обслуживание клиентов.

Исследование выявило, что финансовые организации активно инвестируют в технологии ИИ, включая машинное обучение и обработку естественного языка. Однако, внедрение ИИ сопряжено с рядом проблем, таких как нехватка квалифицированных кадров и проблемы с интеграцией ИИ-систем в существующую инфраструктуру.

Несмотря на эти трудности, большинство руководителей финансовых организаций уверены в будущем ИИ в финансовой сфере. Они считают, что ИИ станет ключевым фактором конкурентоспособности в ближайшие годы.

Агенты ии для финансовых рабочих процессов

Агентические ИИ совершенствуются для использования в финансовых рабочих процессах. Новые подходы позволяют ИИ выполнять сложные финансовые задачи, используя инструменты и внешние источники данных.

Инструменты и источники данных

Агенты ИИ могут использовать различные инструменты, такие как API, для получения данных о рынке, проведения анализа и выполнения торговых операций. Кроме того, они могут получать доступ к внешним источникам данных, таким как финансовые новости и отчеты об исследованиях, для получения более глубокого понимания рынка.

Улучшения в архитектуре агентов

Улучшения в архитектуре агентов ИИ, включая использование больших языковых моделей (LLM), позволили им лучше понимать сложные финансовые концепции и рассуждать о рыночных данных. Это приводит к повышению точности и эффективности при выполнении финансовых задач.

Агенты ИИ также могут быть обучены для работы в определенных финансовых областях, таких как управление активами, торговля акциями или оценка рисков.

Сокращение штата: как неэффективный ИИ влияет на рабочие места

Сокращение штата сотрудников может быть связано с плохой реализацией искусственного интеллекта (ИИ). Исследование, проведенное компанией Resume.io, показало, что 75% респондентов считают, что их компании внедрили ИИ, но только 29% из них заявили, что это привело к повышению производительности.

Неэффективное внедрение ИИ

Более того, 53% сотрудников отметили, что внедрение ИИ в их компаниях привело к увеличению рабочей нагрузки. Исследование также показало, что 42% респондентов опасаются, что ИИ заменит их рабочие места. Это, в свою очередь, может способствовать сокращению штата.

В исследовании приняли участие более 1000 сотрудников. Результаты показали, что компании инвестируют в ИИ, но не всегда понимают, как эффективно его использовать. Это приводит к тому, что сотрудники чувствуют себя перегруженными, и производительность не увеличивается.

Nvidia NeMo Evaluator Agent Skills: быстрая оценка LLM

Оценка разговорных больших языковых моделей (LLM) занимает много времени и требует значительных усилий. NVIDIA NeMo Evaluator Agent Skills позволяет быстро проводить оценку LLM, используя агентов для автоматизированного тестирования.

Этот инструмент автоматизирует процесс оценки, позволяя создавать, выполнять и анализировать тесты LLM в считанные минуты. NeMo Evaluator Agent Skills упрощает оценку за счет использования "агентов", которые взаимодействуют с LLM, моделируя реальные сценарии использования.

Агенты, созданные с помощью NeMo Evaluator Agent Skills, могут выполнять различные задачи, такие как ответы на вопросы, поиск информации и выполнение инструкций. Для каждого агента можно определить цели и критерии успеха, что позволяет количественно оценить производительность LLM.

NeMo Evaluator Agent Skills поддерживает различные метрики, такие как точность, полнота и релевантность, для оценки ответов LLM. Пользователи могут настраивать эти метрики в соответствии со своими конкретными потребностями и целями оценки. Кроме того, инструмент предоставляет подробные отчеты и аналитические данные, помогающие выявить сильные и слабые стороны LLM.

speciesnet: ai для идентификации диких животных

SpeciesNet – это модель, предназначенная для идентификации диких животных на изображениях. Она была разработана для помощи в мониторинге биоразнообразия и исследованиях. Модель способна распознавать различные виды животных, даже в сложных условиях окружающей среды.

Архитектура и обучение

SpeciesNet основана на архитектуре сверточной нейронной сети. Она была обучена на большом наборе данных изображений диких животных, включающем более 50 000 изображений, охватывающих более 500 видов. Для улучшения точности и обобщающей способности использовались методы аугментации данных и регуляризации. Обучение проводилось на высокопроизводительных вычислительных ресурсах.

Результаты и применение

Результаты показывают, что SpeciesNet достигает высокой точности в идентификации диких животных. Модель превосходит существующие методы в задачах классификации видов. Это позволяет использовать SpeciesNet для автоматизированного мониторинга популяций диких животных, обнаружения инвазивных видов и оценки воздействия изменений окружающей среды на биоразнообразие. Авторы подчеркивают, что SpeciesNet может быть полезна для исследователей, природоохранных организаций и государственных учреждений, занимающихся управлением дикой природой.

Дополнительная информация о SpeciesNet Модель на Hugging Face

datadome и botify объединились для контроля агентского взаимодействия

DataDome и Botify заключили партнерство для контроля агентного коммерческого взаимодействия.

Arbital Health отмечает быстрое внедрение актуарного искусственного интеллекта.

На этой неделе обсуждались вопросы ремонта компьютеров, разоблачительный комментарий сотрудника ФБР и опасный нарратив. В качестве иллюстраций использовались изображения от Customs and Border Protection через Flickr, US Department of Energy photo и фотография Дэвида Тринкса с Unsplash.