🔥 GOOGLE AI опубликовали пост о настоящем прорыве в области QUANTUM AI
Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».
Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.
Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.
🟠 Что это значит простыми словами
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.
Проще говоря:
1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.
2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.
3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.
4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.
Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.
Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.
«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.
*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.
🟢 Статья: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6
@ai_machinelearning_big_data
#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Сегодня в журнале Nature команда Google впервые показали проверяемое квантовое преимущество с помощью метода, называемого *out-of-time-order correlator (OTOC), или «квантовые эхо».
Эксперимент проведён на квантовом чипе Willow, и он показывает, что квантовые устройства уже способны решать задачи, которые невозможно эффективно симулировать на классических компьютерах.
Квантовый процессор Google выполнил алгоритм под названием Quantum Echoes - в 13 000 раз быстрее, чем лучший классический алгоритм на одном из самых мощных суперкомпьютеров в мире.
Учёные научились буквально «отматывать время» в квантовой системе и смотреть, когда она переходит от упорядоченного поведения к хаосу. Этот переход - ключ к пониманию, где начинается настоящее квантовое преимущество.
Проще говоря:
1) Учёные запускают квантовую систему вперёд во времени, позволяя ей запутаться и “рассеять” информацию.
2) Затем применяют обратные операции, как будто “перематывают” процесс назад.
3) Если всё сделано идеально, система должна вернуться в исходное состояние,но из-за квантового хаоса это происходит лишь частично.
4) Разница между “до” и “после” показывает, насколько глубоко информация ушла в хаос.
Работа показывает, что можно извлекать информацию из хаотичных квантовых состояний, ранее считавшихся полностью случайными.
Такой эффект невозможно воспроизвести на обычных суперкомпьютерах. Это шаг к практическим квантовым вычислениям, которые смогут моделировать материалы, молекулы и сложные физические процессы с точностью, недостижимой ранее.
«Quantum Echoes может стать основой будущих квантовых разработок для реального применения.
*Out-of-time-order correlator (сокращённо OTOC) - это специальная метрика, с помощью которой физики измеряют, как быстро информация "распространяется" и смешивается внутри квантовой системы.
@ai_machinelearning_big_data
#QuantumComputing #Google #AI #Nature #Physics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥293👍255❤102🤔70👏53🥰31😐22🤩17🤗13👌6🤓6
⏱️ Speedrun Science: как ИИ-команды Кремниевой долины работают по 100 часов в неделю
Ведущие AI-команды Кремниевой долины работают по 80–100 часов в неделю, стараясь выпускать модели и функции быстрее конкурентов.
Речь идёт об Anthropic, Microsoft, Google, Meta, Apple и OpenAI, где взят темп «прорыв → релиз» измеряется уже месяцами, а не годами. Основная тяжесть ложится на узкий круг инженеров и исследователей, которые буквально живут между тестами и деплоями, в то время как остальная организация работает в нормальном режиме.
Руководители называют это «уникальным окном возможностей» - и многие принимают нагрузку ради влияния на сферу, любопытства и доли в успехе.
В стартапах даже встречаются контракты с ожидаемыми 80+ часами работы, хотя чаще культура компаний сама к этому подталкивает.
Чтобы поддерживать ритм, компании внедряют ротацию “captains” - инженеров, следящих за работой над моделями 24×7.
Разрыв между «исследованием и внедрением» сжался до «разницы между четвергом и пятницей».
Исследователи говорят, что обучение по-прежнему непредсказуемо, поэтому графики постоянно меняются по итогам реальных результатов. Атмосфера -«speedrun-науки».
Один из фаундеров пошутил:
Источник: wsj.com/tech/ai/ai-race-tech-workers-schedule-1ea9a116
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Tech #Startups #SiliconValley #OpenAI #Anthropic #Microsoft #Google
Ведущие AI-команды Кремниевой долины работают по 80–100 часов в неделю, стараясь выпускать модели и функции быстрее конкурентов.
Речь идёт об Anthropic, Microsoft, Google, Meta, Apple и OpenAI, где взят темп «прорыв → релиз» измеряется уже месяцами, а не годами. Основная тяжесть ложится на узкий круг инженеров и исследователей, которые буквально живут между тестами и деплоями, в то время как остальная организация работает в нормальном режиме.
Руководители называют это «уникальным окном возможностей» - и многие принимают нагрузку ради влияния на сферу, любопытства и доли в успехе.
В стартапах даже встречаются контракты с ожидаемыми 80+ часами работы, хотя чаще культура компаний сама к этому подталкивает.
Чтобы поддерживать ритм, компании внедряют ротацию “captains” - инженеров, следящих за работой над моделями 24×7.
Разрыв между «исследованием и внедрением» сжался до «разницы между четвергом и пятницей».
Исследователи говорят, что обучение по-прежнему непредсказуемо, поэтому графики постоянно меняются по итогам реальных результатов. Атмосфера -«speedrun-науки».
Один из фаундеров пошутил:
«Если 9-9-6 — это график с 9 утра до 9 вечера, 6 дней в неделю,
то у нас – 0-0-2: с полуночи до полуночи, с 2-часовым перерывом на выходных».
Источник: wsj.com/tech/ai/ai-race-tech-workers-schedule-1ea9a116
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Tech #Startups #SiliconValley #OpenAI #Anthropic #Microsoft #Google
👍64😨62❤19🫡16🔥6🏆6🦄4😁3
💸 Apple будет платить Google около $1 млрд в год, чтобы новая Siri работала на Gemini AI.
Компания завершает сделку по использованию 1.2-триллионной модели Gemini для масштабного апгрейда Siri. Запуск - весна 2026.
Главное:
- Apple протестировала ChatGPT, Claude и Gemini, прежде чем выбрать Google
- Gemini в 8 раз больше нынешней 150B-модели Apple Intelligence
- Запуск будет через Apple Private Cloud Compute - данные остаются изолированы от Google
- Внутреннее кодовое имя проекта - «Linwood»
Apple подаёт это как временное решение, пока сама строит собственную модель на 1 триллион параметров.
Рыночек отреагировал:
$AAPL +0.04%, $GOOGL +2.44% на фоне новости.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri
@ai_machinelearning_big_data
#Google #Apple #Gemini
Компания завершает сделку по использованию 1.2-триллионной модели Gemini для масштабного апгрейда Siri. Запуск - весна 2026.
Главное:
- Apple протестировала ChatGPT, Claude и Gemini, прежде чем выбрать Google
- Gemini в 8 раз больше нынешней 150B-модели Apple Intelligence
- Запуск будет через Apple Private Cloud Compute - данные остаются изолированы от Google
- Внутреннее кодовое имя проекта - «Linwood»
Apple подаёт это как временное решение, пока сама строит собственную модель на 1 триллион параметров.
Рыночек отреагировал:
$AAPL +0.04%, $GOOGL +2.44% на фоне новости.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri
@ai_machinelearning_big_data
#Google #Apple #Gemini
1🔥75🤣47❤28👍10🤝6😁3🤷2🎉1🌭1😨1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🤖 Google представила Nested Learning — новую парадигму ИИ, которая учится как человек и не забывает прошлые знания
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
#google
@data_analysis_ml
Google предлагает новый подход: Nested Learning - *вложенное обучение*, при котором новая информация интегрируется в уже существующую структуру знаний, а не замещает её.
Как это работает?
Каждое новое обучение добавляется внутрь уже выученного, как слой внутри слоя.
Это позволяет модели:
- сохранять предыдущие навыки
- адаптироваться к новым задачам
- отличать, в каком контексте она работает
Что это даёт?
1. Постоянное обучение без потерь
Модель может учиться бесконечно, не забывая старое. Новые знания не затирают прежние.
2. Контекстное понимание
ИИ понимает, *в каком режиме* он работает — это делает поведение гибче и разумнее.
3. Ближе к человеческому мышлению
Nested Learning приближает нейросети к человеческому типу обучения: поэтапному, постепенному и адаптивному.
📌 Подробнее: https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning
@data_analysis_ml
👍178👏118❤68🔥33🥰20🤩19😁7🎉7🤔4💯3🤣2
Это понятное и структурированное введение в основы агентных систем.
В гайде рассматриваются:
- архитектура агента и его основные компоненты
- роль LLM как «мозга» агента
- подключение и использование инструментов
- оркестрация нескольких агентов
- подходы к деплою и продакшн-интеграции
- метрики и способы оценки работы
- как создаются самообучающиеся и эволюционирующие агенты
- пример архитектуры AlphaEvolve
📌 Гайд: https://drive.google.com/file/d/1C-HvqgxM7dj4G2kCQLnuMXi1fTpXRdpx/view
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Agents #Google #LLM #MachineLearning #AIResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤72👍30🔥30⚡6🙈4🙏2
💰 Уоррен Баффетт делает ставку на Google и это может изменить настроение на рынке
Berkshire Hathaway открыла новую крупную позицию в Alphabet на 4.3 млрд долларов. Впервые за долгие годы компания входит в Google таким масштабом и сразу поднимает его в десятку крупнейших активов своего портфеля.
При это Berkshire сократили Apple примерно на пятнадцать процентов хотя она всё ещё остаётся главным активом компании,
В целом Berkshire продаёт больше чем покупает, но для Google делает редкое исключение
Что это может значить
- Баффетт обычно избегает дорогих технологических компаний.
- Инвестиция в Alphabet выглядит как уверенность в том что ИИ сервисы Google могут быть недооценены рынком
Такой шаг может подтолкнуть более осторожных инвесторов пересмотреть отношение к ИИ сектору
Berkshire снижает риски по рынку но видит в Google одну из немногих точек уверенного роста.
Когда даже Баффетт - человек, который десятилетиями обходил большие технологии стороной - впервые заходит в Alphabet на миллиарды, это говорит о потенциале дальнейшего роста рынка, а не о пузыре.
cnbc.com/2025/11/14/warren-buffetts-berkshire-hathaway-reveals-new-position-in-alphabet.html
@ai_machinelearning_big_data
#Alphabet #Google #Finance
Berkshire Hathaway открыла новую крупную позицию в Alphabet на 4.3 млрд долларов. Впервые за долгие годы компания входит в Google таким масштабом и сразу поднимает его в десятку крупнейших активов своего портфеля.
При это Berkshire сократили Apple примерно на пятнадцать процентов хотя она всё ещё остаётся главным активом компании,
В целом Berkshire продаёт больше чем покупает, но для Google делает редкое исключение
Что это может значить
- Баффетт обычно избегает дорогих технологических компаний.
- Инвестиция в Alphabet выглядит как уверенность в том что ИИ сервисы Google могут быть недооценены рынком
Такой шаг может подтолкнуть более осторожных инвесторов пересмотреть отношение к ИИ сектору
Berkshire снижает риски по рынку но видит в Google одну из немногих точек уверенного роста.
Когда даже Баффетт - человек, который десятилетиями обходил большие технологии стороной - впервые заходит в Alphabet на миллиарды, это говорит о потенциале дальнейшего роста рынка, а не о пузыре.
cnbc.com/2025/11/14/warren-buffetts-berkshire-hathaway-reveals-new-position-in-alphabet.html
@ai_machinelearning_big_data
#Alphabet #Google #Finance
👍83❤35🤔19😁10🤗4🎅3🔥2🥰2💋2
🔥 Вышла Gemini 3 Pro
Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025
• Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов) и $4 / $18 (>200k токенов)
• SOTA-результаты на большинстве бенчмарков
• 1501 Elo на LMArena
• next-level возможности для vibe coding и сложных кодовых задач
• продвинутое мультимодальное понимание (текст, код, картинки и не только)
Попробовать можно бесплатно - может понадобиться иностранный IP: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #google #Gemini
Контекст: 1M токенов, вывод — 64k, knowledge cut — январь 2025
• Стоимость: $2 / $12 (<200k токенов) и $4 / $18 (>200k токенов)
• SOTA-результаты на большинстве бенчмарков
• 1501 Elo на LMArena
• next-level возможности для vibe coding и сложных кодовых задач
• продвинутое мультимодальное понимание (текст, код, картинки и не только)
Попробовать можно бесплатно - может понадобиться иностранный IP: https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-3-pro-preview
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #google #Gemini
1🔥121❤31👍16🤬4⚡3👏2😁2🍓1💘1
📢 Google уверенно выводит свои TPU на новый уровень — и делает это сразу по трём направлениям.
Компания развивает три семейства собственных ускорителей: Ironwood, Sunfish и Zebrafish.
Так Google закрывает потребности в высокопроизводительном инференсе, обучении моделей и создании огромных суперподов на 2026–2027 годов.
TPU уже используют Safe Superintelligence, Salesforce и Midjourney - то есть экосистема растёт.
**🚀 Ironwood (TPUv7):*
Это самое впечатляющее поколение TPU на сегодня:
• примерно 10× быстрее TPU v5
• примерно 4× производительнее TPU v6
• до 4,600 FP8 TFLOPS на чип
• 192 GB HBM3e
• масштабирование до 9,216 чипов в одном поде
• около 1.77 PB общей памяти
Такой уровень идеально подходит для LLM, где важны скорость и масштаб.
🔥 Sunfish (предположительно TPUv8)
Следующее поколение создаётся совместно с Broadcom.
Запуск ожидается ближе к концу 2020-х, и Sunfish должен стать главным ускорителем Google Cloud.
💡 Zebrafish: гибкая и массовая линейка
MediaTek выступает ключевым партнером по ASIC.
Zebrafish будет:
• более доступным по цене
• с гибкими характеристиками
• подходящим для локальных и более компактных кластеров
То есть не только для гигантских суперкомпьютеров, но и для широкого использования.
🌐 Зачем Google три разных TPU?
Это даёт компании возможность:
• разделять нагрузки между поколениями
• удерживать клиентов уровня Anthropic
• обеспечивать более 1 ГВт выделенной мощности
• конкурировать с Nvidia на уровне не только чипов, но целых систем
Google строит собственную вертикаль ИИ-инфраструктуры - масштабную, гибкую и рассчитанную на годы вперёд. Все это нужно, чтобы доминировать на рынке ИИ.
@ai_machinelearning_big_data
#google #tpu
Компания развивает три семейства собственных ускорителей: Ironwood, Sunfish и Zebrafish.
Так Google закрывает потребности в высокопроизводительном инференсе, обучении моделей и создании огромных суперподов на 2026–2027 годов.
TPU уже используют Safe Superintelligence, Salesforce и Midjourney - то есть экосистема растёт.
**🚀 Ironwood (TPUv7):*
Это самое впечатляющее поколение TPU на сегодня:
• примерно 10× быстрее TPU v5
• примерно 4× производительнее TPU v6
• до 4,600 FP8 TFLOPS на чип
• 192 GB HBM3e
• масштабирование до 9,216 чипов в одном поде
• около 1.77 PB общей памяти
Такой уровень идеально подходит для LLM, где важны скорость и масштаб.
🔥 Sunfish (предположительно TPUv8)
Следующее поколение создаётся совместно с Broadcom.
Запуск ожидается ближе к концу 2020-х, и Sunfish должен стать главным ускорителем Google Cloud.
💡 Zebrafish: гибкая и массовая линейка
MediaTek выступает ключевым партнером по ASIC.
Zebrafish будет:
• более доступным по цене
• с гибкими характеристиками
• подходящим для локальных и более компактных кластеров
То есть не только для гигантских суперкомпьютеров, но и для широкого использования.
🌐 Зачем Google три разных TPU?
Это даёт компании возможность:
• разделять нагрузки между поколениями
• удерживать клиентов уровня Anthropic
• обеспечивать более 1 ГВт выделенной мощности
• конкурировать с Nvidia на уровне не только чипов, но целых систем
Google строит собственную вертикаль ИИ-инфраструктуры - масштабную, гибкую и рассчитанную на годы вперёд. Все это нужно, чтобы доминировать на рынке ИИ.
@ai_machinelearning_big_data
#google #tpu
❤64👍53🔥16❤🔥2
Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд.
Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче.
Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника.
https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation
@ai_machinelearning_big_data
#Google #AI #Translation #SpeechToSpeech #GoogleResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤125👍47🔥41😁4👻4🥰3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Nano Banana очень хороша для генерации схем и слайдов, а как насчёт сделать из них видео. 🎬
Google Vids вместе с Gemini позволяет автоматически превратить презентацию Google Slides в полноценный видеоролик: со сценарием, озвучкой и музыкой.
Вы просто загружаете презентацию, выбираете стиль - и система сама собирает видео из ваших слайдов.
https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections
@ai_machinelearning_big_data
#Gemini #google #llm
Google Vids вместе с Gemini позволяет автоматически превратить презентацию Google Slides в полноценный видеоролик: со сценарием, озвучкой и музыкой.
Вы просто загружаете презентацию, выбираете стиль - и система сама собирает видео из ваших слайдов.
https://workspace.google.com/blog/product-announcements/october-workspace-drop-ai-storytelling-research-and-data-protections
@ai_machinelearning_big_data
#Gemini #google #llm
👍68❤21🔥7🦄2💯1