ChatGPT Images 2.0: улучшенная генерация изображений с поддержкой мультиязычного текста
OpenAI представила новую версию своей модели генерации изображений — ChatGPT Images 2.0. Она основана на gpt-image-2 и значительно улучшилась по сравнению с предыдущей версией. Согласно рейтингу LM Arena, модель получила рекордное количество баллов Elo (+242) благодаря улучшению качества рендеринга текста на различных языках и точности выполнения сложных инструкций. Теперь пользователи могут создавать высококачественные изображения с высоким разрешением и точной детализацией.
Источник: neurohive.io
GLM-5: первая открытая модель, способная конкурировать с закрытыми моделями на агентных задачах
Исследовательская группа Zhipu AI совместно с университетом Цинхуа представили GLM-5 — открытую языковую модель, которая стала лидером среди открытых моделей по ряду популярных бенчмарков. Она занимает первое место среди open-weight моделей на Artificial Analysis и лидирует в генерации кода и текста на LMArena. Кроме того, GLM-5 демонстрирует лучшие результаты на BrowseComp и HLE с инструментами среди всех существующих моделей, включая закрытые. Эта модель способна не только отвечать на запросы, но и самостоятельно инициировать выполнение действий.
Источник: neurohive.io
Remote Labor Index: ИИ-агенты справляются только с 2.5% реальных задач фрилансеров
Команда Центра безопасности AI и компании Scale AI разработала индекс Remote Labor Index (RLI), предназначенный для тестирования способностей ИИ-агентов выполнять реальную работу фрилансеров. Были собраны 240 настоящих заданий с платформы Upwork, охватывающих широкий спектр областей — от разработки игр до проектирования архитектуры. Исследование показало, что даже самые современные ИИ-агенты способны решить лишь 2.5% задач на удовлетворительном уровне. Этот показатель подчеркивает ограниченность современных технологий и необходимость дальнейшего развития ИИ для повышения их полезности в реальной рабочей среде.
Источник: neurohive.io
Kafka Consumer в тестировании распределённых систем: решение проблем интеграции событий
QA-инженер Егор Лаптев поделился опытом внедрения Kafka Consumer в автоматизированные тесты для проверки событий в распределённых системах. Традиционные end-to-end-тесты UI часто упускают важные аспекты внутренней обработки данных, такие как доставка сообщений через Kafka. Лаптев представил подход, позволяющий интегрировать проверку Kafka-событий непосредственно в автотесты, используя одну зависимость и обходя дополнительные сервисы вроде Kafka UI или kcat. Решение включает обработку трёх основных проблем: управление SSL-сертификатами, разрешение конфликтов consumer group и оптимизацию асинхронных таймингов.
Источник: habr.com
Инновационная платформа Netris сокращает время запуска AI-необлаков
Компания Netris привлекла финансирование в размере $15 млн в раунде серии А от венчурного фонда Andreessen Horowitz (a16z). Средства пойдут на дальнейшее развитие платформы, предназначенной для сокращения времени развертывания облачной инфраструктуры для AI-проектов. Netris предлагает программное обеспечение, которое работает на сетевых коммутаторах и помогает операционным командам сократить сроки вывода AI-решений в промышленную эксплуатацию. Использование данной технологии позволит компаниям ускорить внедрение инновационных решений и повысить эффективность своих операций.
Источник: techcrunch.com
Новый режим Ultra в Codex: внутренние улучшения и тестирование альфа-версий
Codex выпустил серию внутренних обновлений, направленных на улучшение скорости работы, инструментов управления проектами и взаимодействия с системами контроля версий. Среди последних изменений выделяются версия 0.142.2, 0.142.1 и несколько альфа-версий 0.143.0. Эти обновления включают новый режим Ultra, подробности которого пока находятся на стадии тестирования. Пользователи могут заметить незначительные визуальные изменения, однако основные нововведения касаются оптимизации процессов внутри самой среды разработки.
Источник: habr.com
М.Видео инвестирует 9 миллиардов рублей в развитие IT-инфраструктуры и AI
Ритейлер «М.видео» заявил о планах вложить около 9 миллиардов рублей в модернизацию своей IT-инфраструктуры, создание цифровых продуктов и развитие технологий искусственного интеллекта. Компания намерена улучшить свою операционную деятельность и качество обслуживания клиентов, внедрив инновационные цифровые решения. Среди запланированных мероприятий — полная переработка веб-сайта и мобильного приложения, оснащение их новыми технологиями и функциональностью, а также автоматизация ряда ключевых бизнес-процессов.
Источник: finam.ru
Автоваз регистрирует семь новых торговых марок: Onegin, Bagira, Poema и другие
Российский производитель автомобилей «Автоваз» подал заявки на регистрацию семи новых товарных знаков: Onegin, Bagira, Poema, Elegia, Tezis, Tenor и Arteus. Хотя регистрация не гарантирует немедленного появления соответствующих моделей на рынке, она свидетельствует о намерении компании защитить интеллектуальную собственность и ограничить использование названных брендов третьими лицами. Регистрация продлится десять лет и охватывает автомобильную продукцию, компоненты и аксессуары.
Источник: ixbt.com