Google разрабатывает новую ИИ-модель Gemini 3.8 Flash для конкуренции с Anthropic и OpenAI в области программирования
Подробнее
Olhar Digital
olhardigital.com.br

Google разрабатывает новую ИИ-модель Gemini 3.8 Flash для конкуренции с Anthropic и OpenAI в области программирования

Google готовит к выпуску новую модель искусственного интеллекта (ИИ) с улучшенными возможностями, специально предназначенными для программирования. Сотрудники компании указывают, что Gemini 3.8 Flash, использующий внутреннее кодовое название «Skimaki», имеет потенциал сократить конкурентное отставание от таких соперников, как Anthropic и OpenAI, в секторе, который приобретает все большее значение на рынке ИИ.

Источники, проинформировавшие The Wall Street Journal, предполагают, что эта модель может быть доступна уже в эту среду (2). Во время внутренних испытаний в инструменте для программирования под названием Jetski некоторые инженеры Google продемонстрировали предпочтение Gemini 3.8 Flash по сравнению с моделью Opus, разработанной Anthropic.

Надежная производительность по отраслевым стандартам оценки (бенчмаркам) будет иметь решающее значение для того, чтобы Google мог ответить на вопросы о своем текущем положении в гонке разработки моделей ИИ.

Значимость этой ситуации была подчеркнута недавними изменениями в подразделении ИИ компании. Демис Хассабис, соучредитель Google DeepMind, покинул свою руководящую должность в прошлом месяце в рамках реструктуризации. Его преемник, Корай Кавукчуоглу, якобы напомнил сотрудникам о необходимости ускорить темпы работы.

Хотя Google добился успеха в гонке моделей с выпуском Gemini 3.0 в ноябре прошлого года, компания столкнулась с последующими трудностями. Модели Gemini оказались позади более продвинутых версий Anthropic и OpenAI, особенно в области, где программирование с помощью ИИ-агентов утвердилось в качестве основного коммерческого применения технологии.

Кроме того, компания потеряла некоторых своих самых выдающихся исследователей, включая Ноама Шазеера, соучредителя Character AI, и Джеффа Дина, главного ученого Google; оба покинули компанию в начале этого года.

Что касается более крупных моделей серии Pro, модификации требуют значительно большего распределения вычислительных ресурсов Google. Этот дисбаланс позволяет исследовательским группам Google DeepMind и других лабораторий одновременно поддерживать несколько стратегий разработки, что означает, что неудовлетворительный результат в одной конкретной модели не обязательно влечет за собой будущие проблемы для компании.

Больше информации о разработке

Пока сосредоточен на версиях Flash, Google отстает в выпуске новой модели мощной серии Pro. Компания превысила запланированный срок выпуска новой версии на несколько месяцев, несмотря на то, что генеральный директор Сандар Пичаи заверил в мае, что модель будет доступна в следующем месяце.

По данным лиц, занимающихся разработкой, некоторые версии кандидатов на Gemini 3.5 Pro были отброшены, поскольку они не демонстрировали значительного улучшения по сравнению с серией Flash.

Следующая крупная модель организации, Gemini 4, показала хорошие результаты в тестах предварительного обучения, но ей еще предстоит завершить фазу послеобучения.

Работа над Gemini 3.7 Flash и Gemini 3.8 Flash началась несколько месяцев назад, еще до объявленных в прошлом месяце изменений в руководстве. По словам сотрудников DeepMind, Кавукчуоглу уже курировал ежедневные решения, касающиеся разработки Gemini, по крайней мере, с прошлого года, в то время как Хассабис посвящал большую часть своего времени внешним обязательствам.

Предыдущая информация, опубликованная Business Insider, уже указывала на то, что сотрудники Google тестируют Gemini 3.8 Flash.

С начала года Google активизировал число исследователей и вычислительные ресурсы, выделенные на улучшение возможностей программирования своих моделей. Одна из основных ставок делается на обучение с подкреплением, которое является этапом после обучения, когда модели приобретают навыки посредством проб и ошибок.

Компания также укрепила свой персонал в этой области. Недавно Google нанял Баррета Зофа, бывшего соучредителя Thinking Machines Lab и бывшего руководителя по послеобучению моделей OpenAI, чтобы занять должность вице-президента по исследованиям с акцентом на обучение с подкреплением и послеобучение.

Текущие ожидания связаны с результатами эталонных тестов и производительностью Gemini 3.8 Flash после его выпуска.

Похожие сюжеты

Meta выпустила Muse Voice Transcribe — ИИ, способный транскрибировать разговоры в реальном времени на нескольких языках
Подробнее
olhardigital.com.br

Meta выпустила Muse Voice Transcribe — ИИ, способный транскрибировать разговоры в реальном времени на нескольких языках

В этот вторник (1-е число) Meta представила Muse Voice Transcribe — свою первую модель искусственного интеллекта, ориентированную на восприятие аудио в реальном времени. Эта новая технология имеет функцию транскрибирования диалогов по мере их возникновения, различения собеседников и управления взаимодействиями с участием более двадцати человек одновременно.

Разработка этой модели была проведена в Meta Superintelligence Labs (MSL). Кроме того, она поддерживает работу с различными языками в рамках одного разговора. По данным компании, обучение включало более 70 языков, из которых 25 были специально проверены для этого выпуска.

Примечательным аспектом Muse Voice Transcribe является его способность выполнять так называемый кодовый переключатель (code-switching), который происходит, когда человек меняет язык во время диалога. Технология способна обнаруживать эту смену даже посреди фразы.

В демонстрации, представленной Meta, восемь человек разговаривали одновременно, и система смогла идентифицировать каждого участника, правильно сопоставив их реплики. ИИ также продемонстрировал способность справляться с прерываниями, наложением голосов и вариациями акцентов.

Интегрированные функции модели

Эта модель объединяет три основные функции в единой структуре: автоматическое распознавание речи в непрерывном потоке (ASR), идентификацию различных участников разговора, известную как диаризация говорящих (speaker diarization), и точную маркировку начала и конца каждой реплики.

В настоящее время новая модель уже внедряется в функции диктовки в приложении Meta AI для Mac. Поскольку приложение предлагает голосовые возможности для других сервисов, Muse Voice Transcribe также может быть применен для диктовки в различных других приложениях.

Технология доступна разработчикам через Muse Code и API моделей Meta. Стоимость использования составляет 3 доллара США (примерно 15,50 реалов) за тысячу минут аудио. Meta также предоставила демонстрацию модели на своей странице поиска, позволяя пользователям тестировать транскрибирование аудио в реальном времени.

Этот запуск произошел менее чем через неделю после презентации Gemini 3.5 Transcribe от Google, который также инвестирует в расширенные функции распознавания аудио. Однако Muse Voice Transcribe выделяется тем, что явно фокусируется на сочетании транскрибирования, идентификации множества участников и многоязычной обработки в реальном времени.

Nancy Grace Roman, астроном, чье имя названо в честь космического телескопа NASA
Подробнее
super.abril.com.br

Nancy Grace Roman, астроном, чье имя названо в честь космического телескопа NASA

Nancy Grace Roman была старшим профессором физики в Nottingham Trent University (Англия). Ее вклад в астрофизику заслуживал широкой известности, однако многие люди о ней, вероятно, никогда не слышали.

NASA назвала свой новейший космический телескоп в честь американского ученого Nancy Grace Roman. Этот телескоп, в отличие от предыдущих, предназначен для крупномасштабного обзора неба, позволяя астрономам получить более широкую картину трансформации Вселенной, тогда как другие телескопы фокусируются на детальном изучении отдельных объектов.

Ранее астрономы получали впечатляющие данные и изображения от Космического телескопа Хаббла, запущенного на орбиту Земли в 1990 году. В 2021 году его преемником стал Космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST), который обнаружил одни из первых звезд и галактик после Большого взрыва и совершил ряд других удивительных открытий.

Работы Roman позволили ей обнаружить, что в Млечном Пути существуют различные популяции звезд, сравнивая движение звезд на небе с их составом. Она также установила связь между количеством «тяжелых» химических элементов в этих звездах и скоростью и направлением их удаления от нас. Это позволило создать математическую модель, которая фактически «отматывает время», чтобы проанализировать, как звезды зарождались из одной и той же туманности.

Roman собирала большие объемы астрономических наблюдений в эпоху, когда процесс, основанный на фотопластинках вместо цифровых камер, был значительно медленнее современного. Для идентификации звезд она использовала метод «ультрафиолетового избытка», который до сих пор применяется как быстрый способ классификации различных типов звезд.

Во время работы в Обсерватории Йеркс при Чикагском университете Roman столкнулась с гендерным неравенством в оплате труда, оценив, что ее заработок составлял не более 60% от заработка коллег-мужчин. Она также чувствовала, что из-за своего пола никогда не сможет стать профессором штатного состава. В интервью 2017 года Roman сообщила о своих опасениях по поводу зарплаты руководителю своего отдела, физику и лауреату Нобелевской премии Субрахманьяну Чандрасехра. Тот ответил ей: «Мы не дискриминируем женщин. Просто мы можем нанимать их за меньшую зарплату».

Этот инцидент побудил Roman перейти на более стабильную должность в Военной исследовательской лаборатории в Вашингтоне, округ Колумбия. На этой новой позиции, занимая пост главы микроволновой спектроскопии, она применяла радиоволны для повышения точности измерения расстояния между Землей и Луной, а также картировала большие участки Млечного Пути с помощью радиоволн.

Когда в 1958 году была создана NASA, большая часть научного персонала была набрана в Военной исследовательской лаборатории. Руководство этой группы проконсультировалось с Roman относительно создания программы астрономии в новом агентстве. В 1959 году она перешла в NASA, став главой наблюдательной астрономии, а через год ее должность была изменена на главу астрономии. Roman стала первой женщиной, занявшей руководящую должность в NASA в период, когда разница в заработной плате между мужчинами и женщинами в США составляла 60 центов за доллар, а женщины подвергались серьезной дискриминации на рабочем месте.

В течение этого времени Roman была единственным лицом, ответственным за решение о финансировании проектов астрономов NASA. Сегодня этот процесс осуществляется рецензирующими комиссиями, которые сокращают число кандидатов посредством предварительного отбора.

Roman курировала разработку и запуск некоторых из первых космических телескопов. Идея размещения телескопа на орбите была впервые предложена американским физиком и астрономом Лайменом Спитцером в 1946 году, еще до запуска первого спутника на орбиту. Космические телескопы имеют множество преимуществ, включая устранение искажений, вызванных земной атмосферой, что позволяет обсерваториям получать более четкие и ясные изображения.

Первоначально Roman работала над запуском нескольких небольших космических телескопов, которые наблюдали за небом в ультрафиолетовом и рентгеновском диапазонах волн. Она также помогла запустить Воздушную обсерваторию Купера, которая позволила изучать звезды в инфракрасном диапазоне (волны немного длиннее видимого красного света). Эти миссии послужили проверкой концепции передовых методов наблюдения того времени и оправдали инвестиции в последующие миссии.

Roman умело добивалась поддержки для Космического телескопа Хаббла (изначально известного как Большой космический телескоп), проводя публичные лекции и мобилизуя астрономов. Научный руководитель NASA, Эд Вайлер, позже прозвал Roman «матерью Хаббла» благодаря этим усилиям. Она продолжала быть горячей защитницей женщин в науке и астрономии до своей смерти в 2018 году.

Выбор имени Roman для этого нового телескопа в конечном итоге признает исключительную астроном и одну из архитекторов эры космических обсерваторий. Есть надежда, что это также поможет осветить ее жизнь и достижения.

Популярное