Новые LLM от Google в 2025 году: генерация идей, голосов, картинок… и песни дельфинов
Привет, Хабр! Меня зовут Саша Пиманов, в МТС я занимаюсь разработкой. Мне нравится следить за глобальными трендами в области, и сегодня хочу обсудить новые LLM от Google. На конференции Google Cloud Next 2025 в Лас-Вегасе компания показала, как усовершенствовала модели Gemini, и представила новые инструменты для создания музыки, видео и изображений. Было много идей для бизнеса, творческого комьюнити и защиты окружающей среды. А еще — необычные проекты вроде анализа вокализаций дельфинов.
Пайплайн распознавания номеров транспортных средств: как это устроено
Привет, Хабр! Это Анастасия Белозерова, я возглавляю команду, которая занимается исследованиями в области транспорта в VisionLabs. В прошлый раз я писала о пайплайне распознавания ТС, а сегодня поговорим про распознавание номеров. Для нас это одно из ключевых направлений, ведь номер для машины — это уникальный идентификатор, фактически то же самое, что и лицо для человека. Распознавать его можно совершенно разными способами, это всегда интересная задача. Что ж, погнали!
Как общий искусственный интеллект может изменить мир — и почему DeepMind предупреждает о рисках
Хабр, привет! Я Миша Степнов, руководитель центра R&D Big Data в МТС. Сегодня немного страшилок: обсудим, как ИИ может навредить людям. Общий искусственный интеллект (Artificial General Intelligence, AGI) способен выполнять любые интеллектуальные задачи на уровне человека и выше. В отличие от специализированных моделей, AGI может обучаться, адаптироваться и применять свои «знания» в любых сферах — от музыки до управления промышленными системами. Исследователи Google DeepMind в своем докладе
Слетать на Марс, не покидая Земли: как я участвовал в миссии AMADEE-24 и можно ли стать космонавтом без опыта
Привет, Хабр! Эпоха освоения космоса началась в этот день ровно 64 года назад: Юрий Алексеевич Гагарин на корабле «Восток» совершил один оборот вокруг Земли. То, что когда-то казалось мечтой, стало реальностью. Вот и у нас есть все шансы стать поколением, которое застанет первые высадки человека на Марс. Продолжаем дело Юры, так сказать! Сегодня об этом и поговорим.Меня зовут Марат Айрапетян, я космический инженер и пишу для блога МТС на Хабре. Мой предыдущий пост
Выгорание — норма, если ты без доспехов. Разбираемся, как выжить в «пламени дракона»
Привет, Хабр! Меня зовут Асия, и начать хочу сразу со своей истории. С первой работы я практически сбежала через восемь месяцев. Начинала бодро и с большими надеждами, но выгорела еще на первых неделях. Сейчас понимаю, что причиной было тотальное расхождение реальности с моими карьерными ценностями. Из всей этой истории я вынесла урок: сначала пойми, какие задачи тебе нравятся, а какие забирают энергию, где вообще твой лимит прочности. И уже потом выстраивай отношения с работой.
Китайцы разработали 32-bit RISC-V процессор с полупроводником толщиной в пару атомов. Что за чип?
На днях в сети появилась интересная новость: китайские ученые создали 32-битный процессор
Почему не стоит инвестировать 2 года в платформу инференса LLM
Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже выбирают, какая LLM станет их напарником, и активно применяют их в бизнесе.Мы в МТС тоже прошли этот путь и уже внедрили LLM в 30 продуктов экосистемы, а теперь превратили наш опыт в готовую платформу, которая позволяет тестировать множество языковых моделей.
Про разработку LLM: какие ещё есть справочники и кукбуки
Сегодня мы продолжим изучать руководства по разработке LLM. А 23 апреля на онлайн-встрече расскажем, почему создание платформы для инференса LLM с нуля — далеко не всегда оптимальный выбор, и объясним, как MWS GPT может значительно упростить и ускорить работу с большими языковыми моделями. Подключайтесь, регистрация открыта по
Код, который все изменил: история AlexNet и ее наследие
В марте 2025 года Компьютерный исторический музей (Computer History Museum) совместно с Google опубликовал исходный код AlexNet — нейросети, которая в 2012 году привлекла внимание к возможностям глубокого обучения. Исследователи и энтузиасты получили полные исходники модели, ставшей одним из ключевых этапов в развитии компьютерного зрения. Почему эта сеть настолько важна для ИТ, а ее вклад считают значимым? Давайте разбираться.
