---

Видео на тему: MadBrainyAi

Компания MiniMax только что открыла исходный код M2.7 — новой самосовершенствующейся модели искусственного интеллекта, предназначенной для программирования, разработки программного обеспечения, офисной работы и многоагентной автоматизации. Google добавляет голосовое управление в Mixboard, OpenAI разрабатывает унифицированное приложение-агент Codex, Meta только что запустила Muse Spark с функцией параллельных рассуждений, а Runable представила RunClaw для делегирования работы с искусственным интеллектом в командных чатах. 🧠 Что вы увидите Релиз MiniMax M2.7 с открытым исходным кодом и тесты ИСТОЧНИК: https://huggingface.co/MiniMaxAI/Mini... Запуск управляемого ИИ-агента RunClaw и веха в размере 2 миллионов долларов в год ИСТОЧНИК: https://runable.com/runclaw Голосовой режим Google Mixboard и функции рабочего пространства ИСТОЧНИК: https://labs.google.com/mixboard/welcome Приложение OpenAI unified Codex и Scratchpad ИСТОЧНИК: https://www.testingcatalog.com/openai... Meta Muse Spark и режим созерцания ИСТОЧНИК: https://ai.meta.com/blog/introducing-... Временные метки: 0:00 Вступление 0:18 MiniMax M2.7 с открытым исходным кодом 1:16 Инженерные и офисные тесты 3:11 Саморазвивающийся прорыв в области искусственного интеллекта 6:27 Запускаемый ИИ-агент RunClaw 8:53 Google Mixboard переходит на голосовую связь 9:44 Экспорт PDF и совместная работа 10:14 Унифицированное приложение OpenAI Codex 10:22 Scratchpad и управляемые агенты 11:39 Запуск Meta Muse Spark 🚨 Почему это важно Искусственный интеллект переходит от инструментов мгновенного реагирования к системам, способным планировать, анализировать и выполнять реальную работу с меньшим участием человека. MiniMax продвигает самосовершенствующиеся открытые модели, Google тестирует голосовое взаимодействие, OpenAI переходит к управляемым рабочим процессам с агентами, Meta масштабирует многоагентное моделирование, а Runable внедряет делегирование работы с ИИ прямо в командные чаты. #ai #искусственныйинтеллект #openaiКомпания Google только что выпустила Gemma 4 с полной поддержкой открытых моделей под лицензией Apache 2.0, Cursor 3 превращает программирование с использованием искусственного интеллекта в настоящий многоагентный рабочий процесс, Meta, судя по всему, тестирует несколько скрытых семейств моделей, а компания TII только что показала, что небольшая модель для обработки изображений может превзойти гораздо более крупных конкурентов в решении самых сложных визуальных задач. 🧠 Что вы увидите 0:00 - Вступление 0:24 - Gemma 4 — Новое семейство открытых моделей Google 1:39 - Тесты Gemma 4 и мультимодальные функции 3:12 - Лицензия Apache 2.0 — Google становится полностью открытой 6:25 - Курсор 3 — Мультиагентное кодирование ИИ 8:26 - Скрытые модели Meta — Авокадо и Парикадо 10:43 - Восприятие сокола — Модель малого зрения превосходит SAM 3 12:24 - FalconOCR — Миниатюрная модель, конкурирующая с GPT 5.2 🚨 Почему это важно Google полностью открывает свои возможности, чтобы оставаться конкурентоспособным, Cursor делает агентное кодирование более практичным, Meta уделяет гораздо больше внимания тестированию скрытых моделей, чем ожидалось, а TII доказывает, что даже небольшие модели могут показывать удивительно высокие результаты. Похоже, это начало нового этапа развития инструментов искусственного интеллекта. #ai #google #gemma4 #Higgsfield #CinemaStudio #AIVideo #Кинопроизводство #Кинематограф #AIVideoMicrosoft только что выпустила Harrier OSS v1, и это уже большой шаг вперед в развитии многоязычного поиска с помощью искусственного интеллекта. Google значительно удешевляет видео с помощью искусственного интеллекта, выпустив Veo 3.1 Lite, и при этом тестирует 3D-аватары и новый режим обучения Remy в Gemini. Meta превращает очки дополненной реальности в повседневные носимые устройства с рецептурными препаратами. Anthropic только что слила часть кода Claude Code, тестируя странный новый интерфейс Epitaxy, а xAI готовит пользовательские навыки для Grok, в то время как гонка ИИ-агентов становится все серьезнее. ✅ Что Вы увидите Многоязычные приложения Microsoft Harrier OSS версии 1 ИСТОЧНИК: https://huggingface.co/microsoft/harr... Эксперименты Google Veo 3.1 Lite и Gemini ИСТОЧНИК: https://blog.google/innovation-and-ai... ИСТОЧНИК: https://www.testingcatalog.com/google... Умные очки Meta Ray Ban с диоптриями ИСТОЧНИК: https://www.reuters.com/business/medi... ИСТОЧНИК: https://www.theverge.com/tech/904020/... Утечка кода Anthropic Claude и пользовательский интерфейс Epitaxy ИСТОЧНИК: https://www.theregister.com/2026/03/3... ИСТОЧНИК: https://www.testingcatalog.com/anthro... xAI Grok Custom Skills ИСТОЧНИК: https://www.testingcatalog.com/xai-pr... 🚨 Почему это важно Microsoft все активнее продвигает открытый многоязычный поиск, Google удешевляет видео с использованием искусственного интеллекта, расширяя Gemini за счет аватаров и инструментов для обучения, Meta пытается сделать так, чтобы люди носили очки с искусственным интеллектом каждый день, из-за утечки информации о продукте Anthropic стало известно больше, чем планировалось, а xAI переводит Grok на модульную систему, как и остальные компании в отрасли. #ai #microsoft #googleГуманоидные роботы быстро выходят за пределы лабораторий. Китай представил робота с лицом, пугающе похожим на человеческое, компания Google DeepMind внедряет систему Gemini в настоящих промышленных роботов, а гуманоиды уже появляются в аэропортах и ресторанах. В то же время Titan 01 может за миллисекунды повторять движения человека, Массачусетский технологический институт создал браслет, который может управлять роботизированными руками, а сбои в работе реальных роботов в Чикаго вызывают опасения по поводу безопасности. Что вы увидите Лицо китайского робота выглядит почти как человеческое ИСТОЧНИК: https://interestingengineering.com/ai... Команда Google DeepMind работает с гибкими роботами ИСТОЧНИК: https://techcrunch.com/2026/03/24/agi... Гуманоид Хосе начинает работать в аэропорту Сан-Хосе ИСТОЧНИК: https://www.internationalairportrevie... McDonald’s в Шанхае тестирует роботов-гуманоидов ИСТОЧНИК: https://interestingengineering.com/ai... Робот-курьер из Чикаго протаранил автобусную остановку ИСТОЧНИК: https://www.popsci.com/technology/del... Titan 01 копирует движения человека за миллисекунды ИСТОЧНИК: https://en.people.cn/n3/2026/0324/c90... Браслет MIT управляет роботизированной рукой в режиме реального времени ИСТОЧНИК: https://news.mit.edu/2026/wristband-e... Фигура 03 на саммите по искусственному интеллекту в Белом доме ИСТОЧНИК: https://www.reuters.com/world/us/robo... 🚨 Почему это важно Роботы-гуманоиды все быстрее внедряются в реальный мир. Китай делает их более похожими на людей, Google DeepMind — более полезными для использования на производстве, а компании уже тестируют их в аэропортах, ресторанах и на городских улицах. Это история о реальном внедрении, социальном принятии и растущих рисках для безопасности, связанных с выходом роботов за пределы лабораторий. #ai #роботы #гуманоидыGoogle только что представила TurboQuant, новую систему сжатия данных с помощью искусственного интеллекта, которая может сократить объем используемой памяти в 6 раз и ускорить некоторые рабочие нагрузки в 8 раз, в то время как OpenAI закрывает Sora, теряет контракт с Disney и переходит к новой загадочной модели под кодовым названием Spud. 🧠 Что Вы увидите 0:00 Вступление 0:28 Прорыв в области сжатия данных с помощью искусственного интеллекта Google TurboQuant 1:05 Статья о TurboQuant и сжатии KV-кэша 7:28 OpenAI закрывает Sora 9:26 OpenAI готовит новую модель Spud 🚨 Почему это важно Google подталкивает искусственный интеллект к более быстрому и дешевому масштабному логическому выводу, в то время как OpenAI отказывается от одного из своих самых нашумевших продуктов и перенаправляет ресурсы на более масштабный переход на новую платформу. Это история об эффективности, выживании продукта и о том, куда движется следующий этап развития искусственного интеллекта. #ai #google #openai #Хиггсфилд #CinemaStudio #AIVideo #Кинопроизводство #Кинематограф #AIVideoПодкаст n8n Masterclass 🎁 Скачайте шаблон n8n 1 здесь — https://disk.yandex.ru/d/3iHYl50vzDenJg 🎁 Скачайте шаблон n8n 2 здесь — https://disk.yandex.ru/d/NIOHdmY4bgpUEg А что, если бы вы могли превратить одно длинное видео в три полностью смонтированных коротких ролика — со сценариями, закадровым текстом, титрами, переходами и лид-магнитом — и все это автоматически? В этом выпуске подробно рассказываем о рабочем процессе n8n, который он разработал для преобразования длинных видео с YouTube в короткие ролики для Instagram, TikTok и других платформ с минимальным участием человека. Делимся двумя версиями системы: Версия 1 — полностью автоматизированный конвейер с использованием аватаров HeyGen AI, Appify, Gemini, Replicate (Seed Dance) и CreatorMate, который позволяет превратить URL-адрес с YouTube в три готовых коротких ролика без участия человека. Версия 2 — подход с участием человека: Человек отправляет сценарий в Telegram, снимает себя на видео за 45 секунд, отправляет запись обратно, а система делает все остальное. Мы также выясняем, почему он отказался от использования ИИ-аватаров (пока что), как он генерирует более 50 000 показов в LinkedIn с помощью контента, написанного ИИ, и как выглядит весь процесс создания контента. 0:00 — вступление и рассказ о том, что мы создаем 0:04 — 50 000 показов в LinkedIn контента, созданного искусственным интеллектом 0:14 — Обзор: преобразование длинных текстов в короткие с минимальным участием человека 2:42 — Этап 1: полностью автоматизированный подход (аватар ИИ) 2:56 — Создание клонов ИИ с помощью HeyGen 3:01 — Использование Appify для сбора видео и расшифровок с YouTube 3:37 — Проблема с аватарами ИИ и почему Адам дорабатывал их 5:13 — Демонстрация в реальном времени короткого ИИ-аватара (пример результата) 5:45 — Извлечение титров из полнометражного видео 15:17 — Создание библиотеки шаблонов для анимации и переходов 18:22 — Объяснение работы узла AI Video Director 21:20 — Автоматическая генерация лид-магнитов 22:37 — Этап 2: подход с использованием Telegram (гибрид человека и ИИ) 26:34 — полное представление о конвейере контента и о том, что будет дальше 28:12 — как настроить рабочие процессы (прохождение с использованием API-ключей) 30:52 — где найти Адама и его агентство Краткое описание видео, созданного с помощью искусственного интеллекта Качество и точность могут отличаться. Автоматизируйте весь процесс превращения длинных видео в увлекательные короткие ролики с помощью инструментов на основе искусственного интеллекта. Научитесь выстраивать рабочий процесс, который позволяет генерировать сценарии, редактировать отснятый материал и создавать лид-магниты с минимальными трудозатратами. Изучите возможности использования ИИ-аватаров вместо записей с участием людей для оптимизации процесса создания контента.OpenAI вступает в совершенно новый этап. Компания объединяет ChatGPT, Codex и свой браузер Atlas в одно настольное суперприложение, увеличивает штат с 4500 до 8000 сотрудников и активно осваивает корпоративный рынок, несмотря на конкуренцию со стороны Anthropic и Google. В то же время компания говорит об искусственном интеллекте как о полезном инструменте, внедряет агентные рабочие процессы и продолжает развивать одну из самых неоднозначных своих функций. Это не просто обновление продуктов, а полная стратегическая перезагрузка. 🚨 Почему это важно Это больше, чем просто обновление продукта. OpenAI превращается из компании, специализирующейся на чат-ботах, в поставщика инфраструктуры искусственного интеллекта, объединяя в одну систему просмотр, кодирование и логические операции и продвигаясь в сторону агентных рабочих процессов. В то же время конкуренция со стороны Anthropic и Google вынуждает ускорять работу, а такие решения, как «взрослый режим», показывают, насколько сложным и противоречивым может оказаться следующий этап развития. #ai #ainews #openai👉 Попробуйте Cinema Studio 2.5 Компания Microsoft только что представила MAI-Image-2, собственную модель обработки изображений, и это гораздо более значимый шаг, чем обычное обновление. Microsoft все больше переносит основную часть своего стека искусственного интеллекта на собственные разработки, отказываясь от чрезмерной зависимости от сторонних лабораторий в области генерации изображений. В то же время компания MiniMax представила M2.7 — модель, ориентированную на длительные рабочие процессы, реальные инженерные задачи и системы агентов, которые со временем могут помочь улучшить инфраструктуру вокруг себя. Таким образом, в этом видео Microsoft берет на себя больше контроля над генерацией изображений, а MiniMax все глубже погружается в саморазвивающийся искусственный интеллект для реальной производственной работы. 🚨 Почему это важно. Это нечто большее, чем два обычных запуска моделей. Microsoft стремится взять под свой контроль большую часть своего основного стека ИИ, особенно в области генерации изображений, чтобы не так сильно зависеть от сторонних партнеров. MiniMax продвигает системы искусственного интеллекта, способные выполнять настоящую инженерную работу, длинные цепочки автоматизации и частично самостоятельно совершенствовать себя. Это означает, что конкуренция выходит за рамки чат-ботов и охватывает инфраструктуру, производственные процессы и полный контроль над системой. #ai #ainews #microsoft #Хиггсфилд #CinemaStudio #AIVideo #Кинопроизводство #Кинематограф #AIVideoКомпания Google только что выпустила крупное обновление для AI Studio, основанное на новом агенте кодирования Antigravity. Это обновление позволяет Google гораздо глубже погрузиться в процесс создания реальных приложений. Теперь AI Studio может создавать не просто демонстрационные приложения, а более серьезные продукты с улучшенной работой фронтенда, расширенной поддержкой бэкенда, настоящей аутентификацией, базами данных, API и более простыми способами развертывания. Кроме того, Gemini, похоже, становится все более похожим на настоящее приложение для Mac, а Google делает Colab более удобным для агентов искусственного интеллекта. Речь не столько об одной эффектной модели, сколько о том, что Google превращает свои инструменты искусственного интеллекта в нечто, что люди действительно могут использовать для создания реального программного обеспечения и реальных рабочих процессов Почему это важно. Конструкторы приложений на основе искусственного интеллекта существуют уже довольно давно, но большинство из них по-прежнему кажутся ограниченными, несовершенными или застрявшими на стадии демонстрации. Это в значительной степени меняет представление о стеке технологий Google. Благодаря Antigravity, более мощной поддержке приложений, Gemini, который становится все более похожим на нативный десктопный интерфейс, и Colab, который становится более удобным для агентов, Google приближает свои инструменты на основе искусственного интеллекта к реальному повседневному использованию. #ai #ainews #googleСсылка на шаблон json n8n: https://disk.yandex.ru/d/9G8soL_xJl3Bdg Open Claw покорил мир искусственного интеллекта благодаря своим возможностям автономного помощника, работающего в режиме 24/7, но это «черный ящик». Переработанная основная функциональность Open Claw в N8N, где вы можете видеть, настраивать и контролировать каждый отдельный компонент. Что вы узнаете: • Многоканальная переписка (Telegram, WhatsApp, Slack) с возможностью сохранения диалогов • Многоуровневая система ИИ-агентов (Haiku → Sonnet → Opus) для оптимизации затрат и скорости работы • Автономное управление задачами с регулярными триггерами • Управление документами с интеграцией Google Диска • Менеджер электронной почты для чтения, обработки и отправки писем • Векторная система памяти для долгосрочного сохранения контекста • Агенты для исследований с интеграцией веб-поиска и Википедии • Демонстрации в реальном времени, показывающие, как это работает Ключевые особенности: ✅ Открытый исходный код и полная настраиваемость ✅ Визуальный рабочий процесс, который легко понять ✅ Постоянная память на нескольких платформах ✅ Автономное выполнение без постоянного контроля ✅ Расширения инструментов для конкретной предметной области ✅ Полный шаблон доступен для скачивания Независимо от того, интересуетесь ли вы Open Claw или хотите создать своего собственного помощника по искусственному интеллекту с полным контролем, это пошаговое руководство покажет вам, как это делается. Мы расскажем об архитектуре, протестируем ее вживую и обсудим идеи будущей эволюции, включая рекурсивные триггеры агентов и локальное управление файлами. Временные метки 00:00 — Знакомство с клоном N8N Open Claw 01:19 — Почему Open Claw так популярен и что мы создаем 02:30 — Настройка и обзор демоверсии 03:14 — Объяснение многоканальной системы обмена сообщениями 04:47 — голосовые заметки, PDF-файлы и анализ изображений 07:43 — система постоянной памяти 09:31 — многоуровневые ИИ-агенты (Хайку → Сонет → Опус) 11:30 — управление задачами и автономное выполнение 13:35 — планирование по принципу «сердцебиения» и упреждающие проверки 14:38 — менеджер документов Google Диска 18:46 — интеграция с почтовым менеджером 20:29 — Исследовательские агенты с помощью Википедии и веб-поиска 22:50 — Векторное хранилище для долговременной памяти 25:16 — Тестирование в реальном времени: отправка чек-листа по электронной почте 26:05 — Идеи для будущей эволюции и настройки 27:07 — Обсуждение триггеров для рекурсивных агентов 28:58 — Возможности SSH и локальной записи файлов 29:33 — Доступность шаблонов и итоговые выводыAlphaEvolve от Google DeepMind только что побила давние математические рекорды, усовершенствовав алгоритмы, которые решили несколько сложных задач теории Рамсея. Компания Moonshot AI также представила новую концепцию трансформера под названием Attention Residuals, которая позволяет моделям фокусироваться на более ранних слоях, а не смешивать все слои в равной степени. А исследователи из Zhipu AI и Университета Цинхуа выпустили GLM-OCR — компактную модель для чтения сложных документов с таблицами и формулами. ✅ Что вы увидите AlphaEvolve разрабатывает алгоритмы для продвижения сложных математических результатов по теории Рамси Moonshot AI представляет архитектуру учета остаточного внимания для моделей трансформеров Компактная модель GLM-OCR считывает сложные документы с таблицами и формулами OpenViking организует память ИИ-агента с помощью иерархической файловой системы Многоязычная модель распознавания речи IBM Granite 4.0 1B Speech 🚨 Почему это важно Развитие ИИ происходит сразу на нескольких уровнях. AlphaEvolve помогает в решении сложных математических задач, Attention Residuals исследует возможности улучшения трансформеров, GLM-OCR демонстрирует мощный искусственный интеллект для распознавания документов в небольшой модели, OpenViking переосмысливает концепцию памяти агента, а Granite Speech фокусируется на эффективных многоязычных речевых системах. #ai #googleai #ainewsКомпания Google только что выпустила крупное обновление Gemini, которое может изменить расстановку сил в гонке искусственного интеллекта с Microsoft. Компания внедряет Gemini во всю свою экосистему, превращая повседневные инструменты в системы на основе искусственного интеллекта, которыми пользуются сотни миллионов людей. В то же время Google представила новую инфраструктурную модель под названием Gemini Embedding Two, предназначенную для объединения текста, изображений, видео, аудио и документов в единую систему понимания с помощью искусственного интеллекта. В этом видео мы расскажем о том, как работает новое рабочее пространство на базе Gemini, почему его производительность в работе с электронными таблицами приближается к экспертным показателям и как новейшая инфраструктура искусственного интеллекта Google может повлиять на будущее всей индустрии искусственного интеллекта. 🧠 Что вы увидите Как новое обновление Google Gemini преобразует всю экосистему Workspace Как Gemini может создавать полноценные документы, презентации и структуры данных на основе инструкций Как новая модель Gemini Embedding Two объединяет текст, изображения, видео, аудио и PDF-файлы Как Gemini достигла семидесяти и сорока восьми десятых процента успеха в SpreadsheetBench Как это обновление еще больше усилит конкуренцию Google и Microsoft в области искусственного интеллекта 🚨 Почему это важно Google продвигает Gemini среди продуктов, которыми пользуются сотни миллионов людей. Если эти системы искусственного интеллекта станут частью повседневных рабочих процессов, они могут в корне изменить то, как люди создают информацию, систематизируют знания и выполняют задачи в интернете. #ai #google #gemini #Higgsfield #CinemaStudio #AIVideo #Кинопроизводство #Кинематограф #AIVideoGPT 5.4 от OpenAI появился в утечке кода со ссылками на контекстное окно в 2 млн токенов и обработку изображений с исходным разрешением. В то же время периферийный агент NullClaw размером 678 КБ доказал, что полноценные ИИ-агенты могут работать на оборудовании стоимостью пять долларов. Кроме того, компания Alibaba открыла исходный код CoPaw — полноценной персональной рабочей станции с искусственным интеллектом, долговременной памятью и мультиплатформенным управлением. Вместо более крупных моделей мы теперь видим массивные контекстные системы, визуализацию на уровне пикселей, ультралегкие периферийные устройства и полноценные рабочие станции - все это появляется одновременно. 🧠 Что вы увидите Как GPT 5.4 появился в коде OpenAI со ссылками на 2 миллиона токенов Почему размер контекста сам по себе ничего не значит без высокой точности воспроизведения Что дает разработчикам vision с оригинальным разрешением на уровне пикселей Как NullClaw запускает полноценный агент искусственного интеллекта, используя всего 678 КБ скомпилированного кода Архитектура, лежащая в основе системы долговременной памяти CoPaw Почему реальные преимущества переходят от моделей к средам агентов 🚨 Почему это важно В течение многих лет прогресс был сосредоточен в основном на более крупных моделях и первичных достижениях в тестировании, в то время как надежность в длительном контексте, постоянная память и простота развертывания оставались ограниченными. По слухам, окно в 2 млн токенов, визуальная обработка с полным разрешением, агенты на уровне микроконтроллеров и ИИ-среды в стиле рабочих станций меняют представление об искусственном интеллекте в реальных системах. Теперь узким местом становится не только размер модели, но и архитектура, организация памяти и стратегия развертывания. #ai #gpt5.4 #openaiВ этом месяце искусственный интеллект перешел черту, за которой, как многие полагали, он будет держаться десятилетиями. Google DeepMind представил систему искусственного интеллекта, которая независимо решает открытые математические задачи для аспирантов, над которыми математики-люди бились годами. Созданный на основе Gemini DeepThink, этот агент исследовал неизведанную территорию, выходил из тупиков и создавал совершенно новые, правильные доказательства без участия человека. В то же время Google представила инфраструктуру, необходимую для поддержания такого уровня интеллектуальности в масштабе, объединив перспективные решения ИИ с использованием возобновляемых источников энергии и многодневным хранением батареи. Это не было постепенным улучшением — это был серьезный прорыв, который свидетельствует о появлении математического AGI. 🧠 Что Вы увидите 0:00 Вступление 0:43 В чем заключается главная задача? 2:34 Как на самом деле работает Aletheia 4:26 Задача 7: Доказательство, ошеломившее математиков 7:02 Другие открытия 8:31 Завершение ручных математических исследований 8:57 Масштабная энергетическая игра Google для искусственного интеллекта 🚨 Почему это важно Это знаменует собой конец эры ручных математических исследований. Когда ИИ сможет обнаружить новую структуру в математике, это изменит представление о прогрессе в науке, инженерии и физике. В то же время энергия, необходимая для запуска перспективных систем ИИ, становится реальным препятствием, вынуждающим к параллельной революции в инфраструктуре. То, что произошло здесь, свидетельствует о будущем, в котором интеллект и энергия будут развиваться вместе быстрее, чем к этому готовы учреждения. #ии #Google #AGIGoogle только что выпустила Nano Banana 2, официально известную как Gemini 3.1 Flash Image, и сразу же запустила ее в производство практически во всех областях, к которым прикасается Google. Вместо того, чтобы быть нишевым инструментом для создания изображений, эта модель теперь используется для создания изображений в Gemini, поиске, Lens, Flow, рекламе и на платформах разработчиков по всему миру. Nano Banana 2 сочетает в себе скорость работы на уровне Flash и качество изображения, близкое к профессиональному, обеспечивая быструю итерацию при сохранении реалистичности, последовательности и точного следования инструкциям. Благодаря поддержке разрешения до четырех K, экстремальному соотношению сторон, многосимвольной последовательности и использованию базы знаний Gemini, Nano Banana 2 знаменует собой переход от создания изображений как творческой игрушки к базовой системе визуального мышления, работающей в глобальном масштабе. 🧠 Что вы увидите 0:00 Вступление 0:24 Nano Banana 2 — Что нового 1:13 Реалистичность, согласованность и поддержка 4K 2:10 Соотношение скорости и качества — Flash-изображение 3:00 Рендеринг и локализация текста 3:31 Реальные знания и инфографика 6:34 Nano Banana 2 в приложении Gemini 8:57 Мета арендует TPU у Google 10:10 Этика искусственного интеллекта — Письмо сотрудника Google и OpenAI 🚨 Почему это важно Это выходит за рамки улучшения изображений. Nano Banana 2 показывает, что происходит, когда создание изображений объединяется с логикой, знаниями о мире и данными в режиме реального времени. Сделав его моделью изображений по умолчанию для всей экосистемы Google, Google устраняет противоречия между креативностью и производством. Благодаря более низким затратам, чем у аналогичных моделей OpenAI, массовому глобальному внедрению и встроенной возможности отслеживания контента с помощью SynthID, ИИ изображений становится основой для создания, обеспечения надежности и использования визуальных элементов в масштабах Интернета. #ии #google #нанобанана2 #Хиггсфилд #СинемаСтудия #АЙВидео #Кинопроизводство #Кинематограф #AIVideoКомпания Perplexity только что выпустила Perplexity Computer - систему, созданную для того, чтобы вывести искусственный интеллект за рамки поиска и обеспечить длительную автономную работу. Вместо того чтобы шаг за шагом отвечать на запросы, он выполняет полный рабочий процесс от начала до конца, занимаясь исследованиями, планированием, написанием, кодированием, развертыванием, изменениями и текущим управлением в единой скоординированной среде. Модели рассматриваются как взаимозаменяемые инструменты, которые динамически распределяются между задачами рассуждения, исследования, создания изображений, видео и быстрого реагирования, что позволяет выполнять работу без постоянного контроля. Благодаря изолированным вычислительным средам, постоянной памяти и реальному доступу к браузеру и файловой системе Perplexity Computer создан для проектов, которые длятся часами или днями. Этот запуск позиционирует оркестровку как следующий конкурентный уровень в ИИ и сигнализирует о переходе к ИИ, работающему как сам компьютер. 🧠 Что вы увидите Как Perplexity Computer выполняет полноценные рабочие процессы вместо изолированных задач Как несколько моделей искусственного интеллекта объединяются в одной системе Как долго работающие агенты работают часами или днями без присмотра Как реальные браузеры, файловые системы и инструменты используются в рабочих процессах искусственного интеллекта Как Perplexity Computer напрямую соотносится с агентами в стиле OpenClaw 🚨 Почему это важно Это выходит за рамки автоматизации. Perplexity Computer показывает, что происходит, когда ИИ выходит за рамки чата и начинает работать с помощью реальных инструментов. Координируя несколько моделей в управляемой среде, он устраняет разногласия, которые ограничивали использование в реальном мире. В настоящее время проводится корпоративное тестирование, а Samsung интегрирует Perplexity в устройства Galaxy, что указывает на то, что искусственный интеллект превращается из помощника в операционный уровень, обеспечивающий выполнение работы в фоновом режиме.Краткое описание 🔻 Создавайте потрясающие 3D—сайты с помощью искусственного интеллекта — без необходимости кодирования - с использованием Antigravity и Spline (также работает для Claude Code или Codex!)Google только что вывела Gemini на новый этап, выпустив Gemini 3.1 Pro, модель, разработанную для ситуаций, когда простые ответы оказываются неэффективными. Вместо оптимизации для быстрого реагирования или выполнения задач поверхностного уровня, Gemini 3.1 Pro фокусируется на глубоком мышлении, долгосрочном планировании и решении проблем на системном уровне. Благодаря широкому контексту, глубокому пониманию различных моделей и подтвержденным результатам тестов, это обновление знаменует собой структурный сдвиг в том, как искусственный интеллект Google решает сложные задачи. 🧠 Что вы увидите 0:00 Вступление 0:14 Прорыв в тестировании ARC-AGI-2 1:51 Для чего создан Gemini 3.1 Pro 3:53 Внедрение и доступ разработчиков 4:57 Оценка безопасности и передовых технологий 6:47 Сделка с Apple Siri и влияние на экосистему :24 Подробнее о тестах 8:55 Gemini 3.1 Pro - это шаг на пути к более амбициозным агентурным системам 🚨 Почему это важно Речь не о модели, которая отвечает быстрее. Речь идет о модели, которая поддерживает структуру в напряженном состоянии. Сочетая глубокие рассуждения, долгосрочное планирование и мультимодальное понимание, Gemini 3.1 Pro выводит искусственный интеллект за рамки изолированных задач и создает надежные системы, которые работают внутри реальных продуктов. Этот сдвиг меняет то, как создаются агенты, как масштабируются рабочие процессы и какой объем ответственности искусственный интеллект может безопасно выполнять в производственных средах.Искусственный интеллект Abacus только что вывел DeepAgent на новый этап, внедрив безопасный OpenClaw, выполнение по расписанию и долговременную память в контролируемой среде. Вместо агентов, которые запускаются один раз и перезагружаются, DeepAgent теперь поддерживает операторы в стиле OpenClaw, которые сохраняются с течением времени, переносят контекст между запусками и продолжают работу по собственному расписанию. От операционных процессов до проектирования, коммуникации и создания контента - эти агенты больше не являются изолированными инструментами. Они функционируют как постоянно действующие системы, которые помнят, что происходило раньше, адаптируются в зависимости от результатов и остаются согласованными по ходу работы. 🧠 Что вы увидите 0:00 Вступление 0:18 Обновление четырех основных компонентов DeepAgent 0:45 Защищенные виртуальные машины и SOC 2, управляемые OpenClaw 2:59 Память и планирование 5:13 Отслеживание выставления счетов на автопилоте 6:11 Информация о продажах и история переговоров 6:53 Анализ настроений, который развивается с течением времени 7:45 Реальные демонстрации — Telegram-бот, Jira, обзор кода 10:04 Готовы ли мы к постоянным агентам? 🚨 Почему это важно Речь не о том, чтобы агенты выполняли задачи быстрее. Речь идет об агентах, которые не перезагружаются. Сочетая защищенный OpenClaw, планирование и память, DeepAgent выходит за рамки одноразовой автоматизации и создает системы, которые поддерживают намерение в течение долгого времени. Этот сдвиг меняет методы делегирования, контроля и доверия к работе и указывает на будущее, в котором агенты будут работать как надежные участники в реальных продуктах и организациях, а не как одноразовые сценарии.Google только что представила новую серию систем искусственного интеллекта в Gemini, которые выходят далеко за рамки простого создания. Одновременно с выпуском Lyria 3 Google выпускает Pomelli и the Hatter Agent, сигнализируя о переходе к мультимодальному ИИ, управляемому агентами в режиме реального времени. Эти системы объединяют аудио, текст, изображения и оперативное управление в единый стек, где модели не просто выводят файлы, но и реагируют, адаптируются и остаются согласованными с течением времени. Благодаря встроенной атрибуции с помощью SynthID и прямой конкуренции со стороны Suno и Udio, это означает явный переход от статичных инструментов искусственного интеллекта к интерактивным, управляемым системам, предназначенным для непрерывной работы внутри реальных продуктов.