#google

Вот вам и сандаль пичаль. Пичаль пичалью, а 6 лямов баксов на свою охрану (?) у компании выкружил. Бункеры строил, чтоль, по примеру? Гонку с OpenAI просрал, но свои сотни миллионов получить не забыл.

https://3dnews.ru/1085544/glava-vinugdennoy-sokrashchat-personal-google-v-proshlom-godu-zarabotal-226-mln

#google #earthquakes

"В основе системы лежит принцип краудсорсинга и сигналы с акселерометров на устройствах: когда несколько телефонов одновременно подвергаются интенсивным толчкам, Google обрабатывает крупный массив данных, позволяющий определить эпицентр и силу землетрясения, а также автоматически оповестить пользователей, которые с некоторой вероятностью могут ощутить на себе основную тяжесть толчков. Оповещение приходит не более чем за минуту, но этого может быть достаточно, чтобы найти укрытие или эвакуироваться.

Некоторое беспокойство вызывает то, что система дала сбой во время сильного 7,8-балльного землетрясения. С другой стороны, трудно сказать, какое число пользователей в подобных случаях должно получать оповещения, и какой силы должно быть землетрясение при штатном срабатывании системы."

https://3dnews.ru/1090698/sistema-opoveshcheniya-o-zemletryaseniyah-na-android-ne-srabotala-v-turtsii

#google #gcp #tpu

"На очередной ежегодной конференции Cloud Next компания Google Cloud объявила о выпуске пятого поколения своих тензорных процессоров (TPU) для обучения нейросетей — TPU v5e. Google анонсировала предыдущую, четвертую версию этих процессоров в 2021 году, но разработчикам они стали доступны только в 2022 году.

Компания не экономила на технических характеристиках TPU v5e в угоду рентабельности. Кластеры могут включать до 256 чипов TPU v5e, объединённых высокоскоростным интерконнектом с совокупной пропускной способностью более 400 Тбит/с. Производительность такой платформы составляет 100 Попс (Петаопс) в INT8-вычислениях.

"Мы предоставляем нашим клиентам возможность легко масштабировать свои модели искусственного интеллекта за пределы физических границ одного модуля TPU или одного кластера TPU. Другими словами, одна большая рабочая нагрузка искусственного интеллекта теперь может распределяться на несколько физических кластеров TPU, масштабируясь буквально до десятков тысяч чипов."

В дополнение к анонсу нового поколения TPU компания Google также объявила, что в следующем месяце сделает общедоступными для разработчиков виртуальные кластеры A3, оснащённые специализированными графическими процессорами Nvidia H100."

https://3dnews.ru/1092295/google-cloud-predstavila-pyatoe-pokolenie-svoih-tenzornih-protsessorov-dlya-obucheniya-ii

#google

"Ещё одна инициатива — программа Project Green Light, направленная на повышение эффективности светофорной регулировки при помощи алгоритмов искусственного интеллекта. По некоторым оценкам, уровни загрязнения воздуха в районе регулируемых светофорами перекрёстков до 29 раз выше, чем на открытых дорогах. ИИ-алгоритмы Project Green Light помогают дорожникам настраивать светофоры таким образом, чтобы минимизировать число остановок при движении машин. Необходимые для этого инструменты чрезвычайно просты в реализации, утверждает Google, а их внедрение занимает считанные минуты. Как показали результаты тестирования системы в ряде городов, число остановок получается сократить на 30 %. Теперь программа Project Green Light будет запущена в Рио-де-Жанейро, Манчестере, Джакарте и Будапеште — всего более десяти городов, а к концу года их число увеличится дополнительно."

https://3dnews.ru/1094263/google-rasshirila-prisutstvie-ekologicheskoy-informatsii-v-svoih-servisah

#google #law

Основные тезисы соглашения Google и генпрокуроров штатов в рамках антимонопольного разбирательства.

Google выплатит $700 млн — это операционная прибыль от «Play Маркета» примерно за 21 день.
Из этой суммы $629 млн будут перечислены потребителям, которые, вероятно, переплатили при покупке приложений и проведении микротранзакций в «Play Маркете» в связи с уплатой налогов, гонораров адвокатов и прочими расходами.
Кроме того, $70 млн будут направлены властям штатов на расходы по усмотрению генпрокуроров.
И ещё $1 млн уйдёт на обслуживание этих расчётов.
В течение 7 лет Google «сохранит на Android техническую возможность установки сторонних приложений на мобильные устройства с помощью средств, отличных от Google Play».
В течение 5 лет Google будет позволять разработчикам предлагать альтернативную систему оплаты параллельно с Google Play (User Choice Billing — расчёты по выбору пользователя).
В течение 5 лет Google не будет вынуждать разработчиков предлагать более выгодные цены потребителям, выбирающим Google Play и Google Play Billing.
В течение 4 лет Google не будет вынуждать разработчиков выпускать игры в Google Play одновременно с другими магазинами приложений с равной функциональностью.
В течение 5 лет Google не будет заставлять производителей эксклюзивно устанавливать Google Play на телефон или выводить его на домашний экран.
В течение 4 лет Google не будет запрещать OEM-производителям предоставлять права установщиков для предустановленных приложений.
В течение 5 лет Google не будет требовать своего согласия на предустановку OEM-производителем альтернативного магазина приложений.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам обновлять приложения без необходимости разрешения от пользователя.
В течение 4 лет Google будет позволять сторонним магазинам приложений использовать свои API и «разделение функций» для облегчения установки приложений.
В течение 5 лет Google превратит два своих «экрана страха» при загрузке сторонних приложений в единое пользовательское соглашение, которое будет читаться как эквивалент согласованного высказывания: «Ваш телефон на текущий момент не настроен на установку приложений из этого источника. Выдача этому источнику разрешения устанавливать приложения может подвергнуть риску ваши телефон и данные».
В течение 5 лет Google будет позволять участвующим в программе User Choice Billing разработчикам сообщать своим пользователям о более выгодных ценах на других площадках и «проводить транзакции, используя существующее веб-решение разработчика для выставления счетов во встроенном веб-интерфейсе в своём приложении».
В течение 6 лет Google сохранит разработчикам возможность использовать контактную информацию, полученную вне приложения или в приложении (с согласия пользователя) для общения с пользователями вне приложения.
В течение 6 лет Google будет позволять приложениям, предназначенным только для потребления (например, Netflix, который не позволяет платить на устройстве через сторонние системы), сообщать пользователям о более выгодных ценах на других площадках без ссылок на внешние сайты — например, с надписями вроде «Доступно на нашем сайте за $9,99».
В течение 6 лет Google не будет запрещать разработчикам раскрывать пользователям любые услуги или иные сборы, связанные с Google Play или платёжной системой Google Play.

https://3dnews.ru/1097696/google-viplatit-700-millionov-i-izmenit-magazin-prilogeniy-chtobi-snyat-pretenzii-amerikanskih-vlastey

#ui #gmail #google

В очередной раз заметил, как же по-конченому сделана работа с письмами в веб-интерфейсе gmail. По умолчанию у них включается conversation view, который не просто показывает всю цепочку переписки с адресатом (что было бы удобно), но и за каким-то лешим при ответе цитирует вообще всю историю переписки с данным адресатом. Причём удалить цитирование невозможно. И эти полотна текста реально туда-сюда отсылаются. Найти, где эта херня отключается - задача не из простых. Что это, тупость, безразличие, или саботаж разработчиков?

#ai #medicine #health #google

"Система под названием Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) представляет собой большую языковую модель, предназначенную для сбора медицинских данных и ведения клинических бесед. AMIE разработана, чтобы анализировать предлагаемые пациентами симптомы, задавать дополнительные вопросы и прогнозировать диагнозы.

В ходе тестирования были выбраны 20 добровольцев, играющих роль пациентов и якобы страдающих некими заболеваниями, а также 20 профессиональных врачей — специалистов по первичной медицинской помощи, отвечающих за фактор человеческого контакта. Пациенты не знали, с кем переписывались: с ИИ или настоящими врачами. И их попросили оценить качество взаимодействия вслепую.

В рамках эксперимента были разыграны 149 сценариев, и выяснилось, что пациенты предпочитали общаться с AMIE, а не настоящими врачами. Участники заявили, что чат-бот лучше понял их проблемы и дал более чуткие, ясные и профессиональные ответы. AMIE также более точно диагностировал медицинские проблемы. Но это не значит, что чат-бот оказывает медицинскую помощь эффективнее настоящего врача, пояснили в Google."

https://3dnews.ru/1098896/meditsinskiy-ii-google-okazalsya-chelovechnee-givih-vrachey-no-ne-vsyo-tak-prosto

#google #lumiere #video

Новая моделька генерации видео по тексту от гугла. Понравилась бегунья из цветов )

https://lumiere-video.github.io/#section_text_to_video

Google Machine Learning Education

Learn to build ML products with Google's Machine Learning Courses.

Foundational courses
The foundational courses cover machine learning fundamentals and core concepts. They recommend taking them in the order below.

1. Introduction to Machine Learning
A brief introduction to machine learning.
2. Machine Learning Crash Course
A hands-on course to explore the critical basics of machine learning.
3. Problem Framing
A course to help you map real-world problems to machine learning solutions.
4. Data Preparation and Feature Engineering
An introduction to preparing your data for ML workflows.
5. Testing and Debugging
Strategies for testing and debugging machine learning models and pipelines.

Advanced Courses
The advanced courses teach tools and techniques for solving a variety of machine learning problems. The courses are structured independently. Take them based on interest or problem domain.

- Decision Forests
Decision forests are an alternative to neural networks.
- Recommendation Systems
Recommendation systems generate personalized suggestions.
- Clustering
Clustering is a key unsupervised machine learning strategy to associate related items.
- Generative Adversarial Networks
GANs create new data instances that resemble your training data.
- Image Classification
Is that a picture of a cat or is it a dog?
- Fairness in Perspective API
Hands-on practice debugging fairness issues.

Guides
Their guides offer simple step-by-step walkthroughs for solving common machine learning problems using best practices.

- Rules of ML
Become a better machine learning engineer by following these machine learning best practices used at Google.
- People + AI Guidebook
This guide assists UXers, PMs, and developers in collaboratively working through AI design topics and questions.
- Text Classification
This comprehensive guide provides a walkthrough to solving text classification problems using machine learning.
- Good Data Analysis
This guide describes the tricks that an expert data analyst uses to evaluate huge data sets in machine learning problems.
- Deep Learning Tuning Playbook
This guide explains a scientific way to optimize the training of deep learning models.

Link: https://developers.google.com/machine-learning?hl=en

Navigational hashtags: #armknowledgesharing #armcourses
General hashtags: #machinelearning #ml #google #course #courses #featureengineering #recsys #clustering #gan

@data_science_weekly