Промышленный AI глазами практикующего CIO. Реальные кейсы, технологии и опыт внедрения для управленцев в горнодобывающей, металлургической и других отраслях промышленности.
По всем вопросам: @stanexxx
Post #467
79
Channel Public Channel
ST Stas Dmitriyev | Industrial Ai
@stas_dmitriyev
- Subscribers
- 227
- Photos
- 202
- Videos
- 36
- Links
- 403
Showing posts older than #468 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #466
100
🔍Google превращает Gemini Enterprise в отраслевую платформу: Ai юрист и Ai финансист
Google одновременно представила Gemini Enterprise for Legal и Gemini Enterprise for Financial Services. Самое интересное здесь не отрасли, а архитектура. Google прямо говорит: даже очень сильной универсальной модели недостаточно. Нужны четыре слоя — domain skills, защищённые подключения к корпоративным данным, агенты, которые выполняют процесс end-to-end, и governance/control plane.
В Legal агенты получают permission-bound доступ к Microsoft 365, Google Workspace, iManage, NetDocuments, Docusign, Thomson Reuters и другим системам и могут выполнять contract review, regulatory monitoring, research и подготовку документов. В Financial Services тот же подход используется для KYC, credit analysis, research, portfolio monitoring и подготовки deal materials. Доступ к данным сохраняет существующие права пользователей, а результаты получают traceable citations и auditability.
✈️Почему важно: это, на мой взгляд, одна из наиболее показательных enterprise AI-новостей месяца. Big Tech постепенно приходит к архитектуре, очень близкой к тому, что нужно промышленности:
корпоративные данные → reusable domain skills → специализированный Agent → MCP/connectors → реальные системы → governance.
Следующим естественным шагом становятся Gemini Enterprise for Manufacturing / Mining, где вместо Thomson Reuters и FactSet будут Historian, ERP, FMS, LIMS, SCADA и maintenance-системы.
То есть ценность всё меньше находится в самой Gemini и всё больше — в наборе отраслевых skills, интеграций и накопленной логике предприятия.
Google Cloud — Gemini Enterprise for Legal
Google одновременно представила Gemini Enterprise for Legal и Gemini Enterprise for Financial Services. Самое интересное здесь не отрасли, а архитектура. Google прямо говорит: даже очень сильной универсальной модели недостаточно. Нужны четыре слоя — domain skills, защищённые подключения к корпоративным данным, агенты, которые выполняют процесс end-to-end, и governance/control plane.
В Legal агенты получают permission-bound доступ к Microsoft 365, Google Workspace, iManage, NetDocuments, Docusign, Thomson Reuters и другим системам и могут выполнять contract review, regulatory monitoring, research и подготовку документов. В Financial Services тот же подход используется для KYC, credit analysis, research, portfolio monitoring и подготовки deal materials. Доступ к данным сохраняет существующие права пользователей, а результаты получают traceable citations и auditability.
✈️Почему важно: это, на мой взгляд, одна из наиболее показательных enterprise AI-новостей месяца. Big Tech постепенно приходит к архитектуре, очень близкой к тому, что нужно промышленности:
корпоративные данные → reusable domain skills → специализированный Agent → MCP/connectors → реальные системы → governance.
Следующим естественным шагом становятся Gemini Enterprise for Manufacturing / Mining, где вместо Thomson Reuters и FactSet будут Historian, ERP, FMS, LIMS, SCADA и maintenance-системы.
То есть ценность всё меньше находится в самой Gemini и всё больше — в наборе отраслевых skills, интеграций и накопленной логике предприятия.
Google Cloud — Gemini Enterprise for Legal
- 🔥 3
Post #464
79
Post #463
119
🔍ИИ в компаниях уже почти везде. А вот AI-трансформация — пока не очень.
В исследовании Notion приняли участие 6 118 специалистов из разных стран. Результат довольно отрезвляющий:
— 57% компаний используют ИИ как личный инструмент сотрудников;
— 31% встроили его в повседневную работу;
— 10% автоматизировали отдельные процессы;
— только 2% передали ИИ выполнение критически важных задач.
При этом 49% руководителей уверены в AI-возможностях своей компании. Среди обычных пользователей таких лишь 23%. Начальство, как обычно, уже живёт в будущем, а сотрудники всё ещё согласовывают доступ к ChatGPT.
✈️Главный вывод: купить лицензии — ещё не значит провести AI-трансформацию. Нужны интеграция с данными и процессами, понятные правила и измеримый эффект.
Для Industrial AI логика особенно простая: не «мы запустили чат-бота», а «мы снизили простои, OPEX или время выполнения операции».
Источник: исследование Notion
В исследовании Notion приняли участие 6 118 специалистов из разных стран. Результат довольно отрезвляющий:
— 57% компаний используют ИИ как личный инструмент сотрудников;
— 31% встроили его в повседневную работу;
— 10% автоматизировали отдельные процессы;
— только 2% передали ИИ выполнение критически важных задач.
При этом 49% руководителей уверены в AI-возможностях своей компании. Среди обычных пользователей таких лишь 23%. Начальство, как обычно, уже живёт в будущем, а сотрудники всё ещё согласовывают доступ к ChatGPT.
✈️Главный вывод: купить лицензии — ещё не значит провести AI-трансформацию. Нужны интеграция с данными и процессами, понятные правила и измеримый эффект.
Для Industrial AI логика особенно простая: не «мы запустили чат-бота», а «мы снизили простои, OPEX или время выполнения операции».
Источник: исследование Notion
Post #462
79
Post #461
144
2026-й становится годом Industrial AI Agents
По данным IoT Analytics, промышленный ИИ постепенно переходит от советов к действиям.
На Hannover Messe аналитики нашли 29 решений с AI-агентами:
— 72% уже доступны коммерчески, а не существуют в виде пилотов;
— 78% не привязаны к одной языковой модели;
— главный сценарий — техническое обслуживание и поиск неисправностей.
Агенты уже умеют анализировать данные оборудования, искать причину сбоя, создавать рабочие задания и HSE-инциденты, готовить инструкции оператору и даже корректировать параметры SCADA — пока только в заданных человеком пределах.
Главное ограничение никуда не исчезло: плохие промышленные данные, непредсказуемость LLM и необходимость human-in-the-loop.
Поэтому 2026-й — ещё не год автономных заводов. Но, похоже, это год, когда Industrial AI перестал быть красивым чат-ботом и начал становиться участником производственного процесса.
Исследование IoT Analytics
По данным IoT Analytics, промышленный ИИ постепенно переходит от советов к действиям.
На Hannover Messe аналитики нашли 29 решений с AI-агентами:
— 72% уже доступны коммерчески, а не существуют в виде пилотов;
— 78% не привязаны к одной языковой модели;
— главный сценарий — техническое обслуживание и поиск неисправностей.
Агенты уже умеют анализировать данные оборудования, искать причину сбоя, создавать рабочие задания и HSE-инциденты, готовить инструкции оператору и даже корректировать параметры SCADA — пока только в заданных человеком пределах.
Главное ограничение никуда не исчезло: плохие промышленные данные, непредсказуемость LLM и необходимость human-in-the-loop.
Поэтому 2026-й — ещё не год автономных заводов. Но, похоже, это год, когда Industrial AI перестал быть красивым чат-ботом и начал становиться участником производственного процесса.
Исследование IoT Analytics
- 😁 1
Post #460
113
Казахстан меняет главный KPI для ИИ: не презентации, а результат
23 августа Касым-Жомарт Токаев заявил, что первый этап цифровизации — государство онлайн-услуг — в значительной степени пройден.
Теперь правительству поручено не задерживаться на «презентационном этапе» и международных переговорах, а превращать цифровизацию и ИИ в полезные сервисы для граждан, малого бизнеса и сельхозпроизводителей.
Логика становится простой:
AI-инфраструктура → прикладной сервис → пользователь → экономический эффект.
Для Industrial AI критерии те же: снижение OPEX и простоев, ускорение процессов, рост производительности и безопасности.
Похоже, время красивых пилотов заканчивается. Теперь главный вопрос к каждому AI-проекту: что именно изменилось после его внедрения?
Источник: Zakon.kz · Kazinform
www.zakon.kz Новую задачу для правительства озвучил Токаев Глава государства Касым-Жомарт Токаев 23 августа 2026 года на брифинге во Дворце Независимости рассказал о новых задачах в рамках цифровизации процессов, передает корреспондент Zakon.kz. 23 августа Касым-Жомарт Токаев заявил, что первый этап цифровизации — государство онлайн-услуг — в значительной степени пройден.
Теперь правительству поручено не задерживаться на «презентационном этапе» и международных переговорах, а превращать цифровизацию и ИИ в полезные сервисы для граждан, малого бизнеса и сельхозпроизводителей.
Логика становится простой:
AI-инфраструктура → прикладной сервис → пользователь → экономический эффект.
Для Industrial AI критерии те же: снижение OPEX и простоев, ускорение процессов, рост производительности и безопасности.
Похоже, время красивых пилотов заканчивается. Теперь главный вопрос к каждому AI-проекту: что именно изменилось после его внедрения?
Источник: Zakon.kz · Kazinform
- 🔥 2
Post #459
115
Microsoft сделала рекламу Surface с помощью ИИ — и никто этого не заметил
ИИ использовали почти на всех этапах: сценарий, раскадровка, изображения, анимация и переходы. Сложные сцены снимали традиционно, а полученные материалы вручную отбирали и дорабатывали.
По оценке Microsoft, производство получилось на 90% быстрее и дешевле. При этом ролик несколько месяцев находился на YouTube, но зрители не заметили участия ИИ.
Рассказ команды Microsoft Design · Разбор The Verge
У меня самого Microsoft Surface Laptop. Лучшая альтернатива Macbook на Windows.
ИИ использовали почти на всех этапах: сценарий, раскадровка, изображения, анимация и переходы. Сложные сцены снимали традиционно, а полученные материалы вручную отбирали и дорабатывали.
По оценке Microsoft, производство получилось на 90% быстрее и дешевле. При этом ролик несколько месяцев находился на YouTube, но зрители не заметили участия ИИ.
Рассказ команды Microsoft Design · Разбор The Verge
У меня самого Microsoft Surface Laptop. Лучшая альтернатива Macbook на Windows.
- 🔥 1
Post #458
171
Самые популярные AI-инструменты в мире
Доля веб-трафика среди топ-15 сервисов за июнь 2026 года:
ChatGPT — 53,2%
Gemini — 11%
Claude — 9,7%
Canva — 7,6%
Google Translate — 3,4%
DeepSeek — 3,2%
Grok — 1,9%
JanitorAI — 1,7%
Character.AI — 1,7%
Perplexity — 1,4%
Magnific — 1,2%
Notion — 1,1%
Zoom — 1%
Microsoft Copilot — 0,9%
Suno — 0,8%
ChatGPT получает больше веб-трафика, чем остальные 14 сервисов вместе взятые.
Источник: AITools.xyz, данные на основе оценок SEMrush и Ahrefs. Мобильные приложения и API в статистику не входят.
Доля веб-трафика среди топ-15 сервисов за июнь 2026 года:
ChatGPT — 53,2%
Gemini — 11%
Claude — 9,7%
Canva — 7,6%
Google Translate — 3,4%
DeepSeek — 3,2%
Grok — 1,9%
JanitorAI — 1,7%
Character.AI — 1,7%
Perplexity — 1,4%
Magnific — 1,2%
Notion — 1,1%
Zoom — 1%
Microsoft Copilot — 0,9%
Suno — 0,8%
ChatGPT получает больше веб-трафика, чем остальные 14 сервисов вместе взятые.
Источник: AITools.xyz, данные на основе оценок SEMrush и Ahrefs. Мобильные приложения и API в статистику не входят.
- 🔥 1
Post #457
239
В США готовятся торговать вычислительной мощностью как нефтью
Американский регулятор CFTC начал обсуждение деривативов на compute — вычислительные ресурсы, необходимые для работы и обучения ИИ.
В перспективе компании смогут покупать фьючерсы и заранее фиксировать стоимость GPU-мощностей. Например, разработчик модели сможет застраховаться от роста цен на вычисления — примерно так же, как авиакомпании страхуются от подорожания топлива.
CFTC изучает размер и ликвидность рынка, защиту клиентов, риски манипуляций и возможность запуска бессрочных фьючерсов. Обсуждение продлится 60 дней — это пока не разрешение на торговлю, а первый шаг к созданию правил. (CFTC)
Интересный момент: вычислительная мощность окончательно превращается в товар. Если у ресурса появляются спотовая цена, фьючерсы и регулятор — значит, это уже не просто технология, а новое сырьё для экономики ИИ.
CFTC CFTC Requests Comment on the Listing of Compute Derivatives Contracts The CFTC issued a request for comment to better inform its understanding and oversight of derivatives markets in compute. Американский регулятор CFTC начал обсуждение деривативов на compute — вычислительные ресурсы, необходимые для работы и обучения ИИ.
В перспективе компании смогут покупать фьючерсы и заранее фиксировать стоимость GPU-мощностей. Например, разработчик модели сможет застраховаться от роста цен на вычисления — примерно так же, как авиакомпании страхуются от подорожания топлива.
CFTC изучает размер и ликвидность рынка, защиту клиентов, риски манипуляций и возможность запуска бессрочных фьючерсов. Обсуждение продлится 60 дней — это пока не разрешение на торговлю, а первый шаг к созданию правил. (CFTC)
Интересный момент: вычислительная мощность окончательно превращается в товар. Если у ресурса появляются спотовая цена, фьючерсы и регулятор — значит, это уже не просто технология, а новое сырьё для экономики ИИ.
- 👍 2
Post #456
178
🔍Как ИИ помогает на стройке
ИИ на стройке — это пока не робот, который кладёт кирпичи и спорит с прорабом. Самая большая польза начинается раньше — там, где ошибки ещё можно исправить мышкой, а не отбойным молотком.
— «Цифровой нормоконтроль» проверяет проектную документацию более чем по 180 параметрам;
— «Квартирография» помогает подбирать планировки квартир;
— нейросети находят пересечения инженерных сетей в цифровых моделях;
— мониторинг стройплощадки оценивает готовность объекта с точностью до 90%;
— цифровые двойники помогают планировать развитие территорий.
✈️ Хороший пример: система не пытается заменить строителей — она заранее находит ошибки, которые потом превращаются в переделки, задержки и дополнительные миллионы.
ИИ на стройке — это пока не робот, который кладёт кирпичи и спорит с прорабом. Самая большая польза начинается раньше — там, где ошибки ещё можно исправить мышкой, а не отбойным молотком.
— «Цифровой нормоконтроль» проверяет проектную документацию более чем по 180 параметрам;
— «Квартирография» помогает подбирать планировки квартир;
— нейросети находят пересечения инженерных сетей в цифровых моделях;
— мониторинг стройплощадки оценивает готовность объекта с точностью до 90%;
— цифровые двойники помогают планировать развитие территорий.
✈️ Хороший пример: система не пытается заменить строителей — она заранее находит ошибки, которые потом превращаются в переделки, задержки и дополнительные миллионы.
- 👍 1
Post #455
177
✈️ Physical AI: главной проблемой роботов уже называют не механику, а «мозг» и реальные данные
На World Robot Conference в Пекине глава ACE Robotics Ван Сяоган заявил, что embodied AI может получить свой «ChatGPT moment» уже к концу 2027 года. По его оценке, основной bottleneck сегодня — не механика гуманоидов, а world models и нехватка данных о взаимодействии с физической средой.
Почему важно для Industrial AI и mining: здесь, пожалуй, самый интересный технологический сдвиг дня. Hardware постепенно перестаёт быть главным ограничением. Настоящая гонка начинается вокруг:
perception → world model → simulation → action planning → реальные данные → feedback.
Для карьера это ровно тот же стек. Только вместо humanoid:
самосвал / экскаватор / буровая → камеры + LiDAR → world model → план действия → onboard compute → физическая операция.
Когда этот слой действительно заработает, autonomous mining перестанет быть набором отдельных алгоритмов под конкретную машину и начнёт приближаться к универсальному Physical AI для тяжёлой техники.
Reuters
На World Robot Conference в Пекине глава ACE Robotics Ван Сяоган заявил, что embodied AI может получить свой «ChatGPT moment» уже к концу 2027 года. По его оценке, основной bottleneck сегодня — не механика гуманоидов, а world models и нехватка данных о взаимодействии с физической средой.
ACE утверждает, что её open-source Kairos‑4B опережает NVIDIA Cosmos 3 и другие world models в публичных benchmark-тестах, несмотря на размер всего 4 млрд параметров. Компания планирует собирать десятки миллионов часов реальных производственных данных и развернуть роботов сначала примерно в 1 000, а затем в 10 000 объектах — магазинах, гостиницах и складах.
Почему важно для Industrial AI и mining: здесь, пожалуй, самый интересный технологический сдвиг дня. Hardware постепенно перестаёт быть главным ограничением. Настоящая гонка начинается вокруг:
perception → world model → simulation → action planning → реальные данные → feedback.
Для карьера это ровно тот же стек. Только вместо humanoid:
самосвал / экскаватор / буровая → камеры + LiDAR → world model → план действия → onboard compute → физическая операция.
Когда этот слой действительно заработает, autonomous mining перестанет быть набором отдельных алгоритмов под конкретную машину и начнёт приближаться к универсальному Physical AI для тяжёлой техники.
Reuters
- 👍 2
- 💯 1
Post #454
127
Впервые появляется заметная «усталость» инвесторов от финансирования AI-бума
За 2026 год hyperscalers уже выпустили примерно $220 млрд корпоративного долга, связанного в том числе с AI-инфраструктурой. Для сравнения, за аналогичный период прошлого года было лишь около $12,5 млрд. Инвесторы пока не сомневаются в кредитоспособности Amazon или Alphabet, но начинают требовать более высокую доходность за новые выпуски.
Reuters приводит очень характерный пример: недавнее размещение Amazon на $25 млрд прошло примерно с премией 120 базисных пунктов к Treasuries — примерно вдвое больше, чем такая компания платила бы год назад. Управляющие прямо говорят, что рынок уже демонстрирует признаки «indigestion» — объём выпуска начинает превышать комфортную способность инвесторов его поглощать.
Почему важно: это первый серьёзный финансовый bottleneck AI-инфраструктуры.
До сих пор логика выглядела почти бесконечной:
есть спрос на AI → строим ЦОД → занимаем деньги → покупаем GPU.
Теперь появляется ограничение:
сколько долгового финансирования рынок вообще готов дать и по какой цене?
Для новых мегапроектов это означает, что победят объекты с надёжным anchor tenant, долгосрочными контрактами на compute и понятным cash flow, а не просто с красивым заявлением на несколько гигаватт.
Reuters
За 2026 год hyperscalers уже выпустили примерно $220 млрд корпоративного долга, связанного в том числе с AI-инфраструктурой. Для сравнения, за аналогичный период прошлого года было лишь около $12,5 млрд. Инвесторы пока не сомневаются в кредитоспособности Amazon или Alphabet, но начинают требовать более высокую доходность за новые выпуски.
Reuters приводит очень характерный пример: недавнее размещение Amazon на $25 млрд прошло примерно с премией 120 базисных пунктов к Treasuries — примерно вдвое больше, чем такая компания платила бы год назад. Управляющие прямо говорят, что рынок уже демонстрирует признаки «indigestion» — объём выпуска начинает превышать комфортную способность инвесторов его поглощать.
Почему важно: это первый серьёзный финансовый bottleneck AI-инфраструктуры.
До сих пор логика выглядела почти бесконечной:
есть спрос на AI → строим ЦОД → занимаем деньги → покупаем GPU.
Теперь появляется ограничение:
сколько долгового финансирования рынок вообще готов дать и по какой цене?
Для новых мегапроектов это означает, что победят объекты с надёжным anchor tenant, долгосрочными контрактами на compute и понятным cash flow, а не просто с красивым заявлением на несколько гигаватт.
Reuters
- 🤔 2
Post #453
142
🔍 Mining Tech: BHP запускает автономное извлечение меди из старых шахтных вод
BHP и spinout MIT SiTration запускают два пилота на историческом объекте Copper Cities в Аризоне. Первый, стартующий в августе, должен проверить непрерывное автономное производство меди из legacy mining water в течение месяца. Более крупный этап позднее в этом году рассчитан на производство до 2 тонн товарного медного катода за два месяца.
Почему важно для mining: это интересный пример того, как технология превращает старый environmental liability в дополнительный источник металла. Особенно мне нравится архитектура пилота:
реальный поток → непрерывный автоматизированный процесс → товарный продукт → измеримый energy/cost KPI → масштабирование.
✈️Это правильный принцип внедрения инноваций: не большой «digital transformation project», а небольшой замкнутый производственный контур с понятным материальным результатом.
Im-mining
BHP и spinout MIT SiTration запускают два пилота на историческом объекте Copper Cities в Аризоне. Первый, стартующий в августе, должен проверить непрерывное автономное производство меди из legacy mining water в течение месяца. Более крупный этап позднее в этом году рассчитан на производство до 2 тонн товарного медного катода за два месяца.
Bench-тесты уже дали медь класса LME Grade A. По данным проекта, процесс не требует дополнительных химикатов и не создаёт новых отходов; предварительное энергопотребление составило менее 3–4 кВт·ч на килограмм извлечённой меди.
Почему важно для mining: это интересный пример того, как технология превращает старый environmental liability в дополнительный источник металла. Особенно мне нравится архитектура пилота:
реальный поток → непрерывный автоматизированный процесс → товарный продукт → измеримый energy/cost KPI → масштабирование.
✈️Это правильный принцип внедрения инноваций: не большой «digital transformation project», а небольшой замкнутый производственный контур с понятным материальным результатом.
Im-mining
- 👌 1
Post #452
134
ChatGPT стал точнее искать? Похоже, он просто стал меньше верить Reddit
Доля Reddit в источниках ChatGPT Search упала с 3,83% до 0,52% — примерно на 86%. Независимое исследование получило почти тот же результат: минус 85,9%. Одновременно ChatGPT стал чаще ссылаться на официальные сайты и документацию. (Axios, AirPulse)
Значит ли это, что поиск стал точнее? Не обязательно. Reddit полезен реальным пользовательским опытом, но там экспертное мнение иногда отличается от уверенного рассказа случайного человека только количеством лайков.
Скорее, ChatGPT стал разборчивее выбирать источники. OpenAI официально изменение пока не объясняла, поэтому окончательные выводы делать рано. Но направление мне нравится: сначала документация и первоисточники — потом коллективный разум интернета. (Gizmodo)
Доля Reddit в источниках ChatGPT Search упала с 3,83% до 0,52% — примерно на 86%. Независимое исследование получило почти тот же результат: минус 85,9%. Одновременно ChatGPT стал чаще ссылаться на официальные сайты и документацию. (Axios, AirPulse)
Значит ли это, что поиск стал точнее? Не обязательно. Reddit полезен реальным пользовательским опытом, но там экспертное мнение иногда отличается от уверенного рассказа случайного человека только количеством лайков.
Скорее, ChatGPT стал разборчивее выбирать источники. OpenAI официально изменение пока не объясняла, поэтому окончательные выводы делать рано. Но направление мне нравится: сначала документация и первоисточники — потом коллективный разум интернета. (Gizmodo)
- 🔥 3
- ❤ 2
Post #451
148
Anthropic меняет правила enterprise-data: данные можно будет хранить в собственном облаке заказчика
Anthropic планирует предоставить корпоративным клиентам больший контроль над данными при работе с наиболее мощными моделями Claude. Требование сохранять traffic в течение 30 дней останется, но компании смогут держать эти данные в собственной cloud-инфраструктуре, а не у Anthropic. Над решением компания работает вместе более чем со 100 заказчиками, включая Salesforce.
Контекст важен: Anthropic ранее ввела 30-дневное хранение запросов к Fable, Mythos и будущим frontier-моделям, чтобы выявлять возможное использование моделей для кибератак. OpenAI на этой неделе, наоборот, представила подход, позволяющий реализовать security-monitoring при Zero Data Retention.
Почему важно: для enterprise AI начинается очень важная конкуренция не только по качеству модели, но и по архитектуре доверия:
где лежат prompts → кто контролирует logs → сколько они хранятся → может ли поставщик их видеть → как при этом выявлять misuse.
Для промышленного AI я бы считал оптимальной архитектуру, где данные, audit trail и policies принадлежат самой компании, а внешний Claude/GPT/Gemini получает только минимально необходимый контекст.
Reuters
Anthropic планирует предоставить корпоративным клиентам больший контроль над данными при работе с наиболее мощными моделями Claude. Требование сохранять traffic в течение 30 дней останется, но компании смогут держать эти данные в собственной cloud-инфраструктуре, а не у Anthropic. Над решением компания работает вместе более чем со 100 заказчиками, включая Salesforce.
Контекст важен: Anthropic ранее ввела 30-дневное хранение запросов к Fable, Mythos и будущим frontier-моделям, чтобы выявлять возможное использование моделей для кибератак. OpenAI на этой неделе, наоборот, представила подход, позволяющий реализовать security-monitoring при Zero Data Retention.
Почему важно: для enterprise AI начинается очень важная конкуренция не только по качеству модели, но и по архитектуре доверия:
где лежат prompts → кто контролирует logs → сколько они хранятся → может ли поставщик их видеть → как при этом выявлять misuse.
Для промышленного AI я бы считал оптимальной архитектуру, где данные, audit trail и policies принадлежат самой компании, а внешний Claude/GPT/Gemini получает только минимально необходимый контекст.
Reuters
- 💯 1
Post #450
111
Mining Tech: XCMG и EACON расширяют автономную добычу в Австралии
XCMG Australia и EACON Australia подписали MoU по совместному развитию autonomous mining solutions для австралийского рынка. Стороны будут изучать как factory-fit, так и retrofit установки EACON ORCASTRA AHS на самосвалы XCMG, а также вопросы safety, regulatory compliance, внедрения проектов и локального сервиса.
У них уже есть масштабная база: по данным компаний, в Китае более 260 самосвалов XCMG работают с автономной системой EACON, ещё более 100 готовятся к внедрению. Сам EACON заявляет уже свыше 3 400 автоматизированных trucks, 150 млн автономных километров и более 40 mining-проектов.
Почему важно для mining: особенно интересна не сама автономность, а OEM-agnostic / retrofit модель. Руднику не обязательно покупать весь новый парк одного производителя.
Можно двигаться постепенно:
существующий парк → retrofit autonomy → mixed fleet → единый AHS/FMS → постепенное обновление техники.
Для действующего карьера это потенциально значительно реалистичнее экономически, чем одномоментно заменить все самосвалы на дорогую новую автономную технику. Выход EACON вместе с XCMG именно на Австралию также важен как тест зрелости китайской технологии: требования к safety, reliability и regulatory compliance там одни из самых высоких в mining.
News
XCMG Australia и EACON Australia подписали MoU по совместному развитию autonomous mining solutions для австралийского рынка. Стороны будут изучать как factory-fit, так и retrofit установки EACON ORCASTRA AHS на самосвалы XCMG, а также вопросы safety, regulatory compliance, внедрения проектов и локального сервиса.
У них уже есть масштабная база: по данным компаний, в Китае более 260 самосвалов XCMG работают с автономной системой EACON, ещё более 100 готовятся к внедрению. Сам EACON заявляет уже свыше 3 400 автоматизированных trucks, 150 млн автономных километров и более 40 mining-проектов.
Почему важно для mining: особенно интересна не сама автономность, а OEM-agnostic / retrofit модель. Руднику не обязательно покупать весь новый парк одного производителя.
Можно двигаться постепенно:
существующий парк → retrofit autonomy → mixed fleet → единый AHS/FMS → постепенное обновление техники.
Для действующего карьера это потенциально значительно реалистичнее экономически, чем одномоментно заменить все самосвалы на дорогую новую автономную технику. Выход EACON вместе с XCMG именно на Австралию также важен как тест зрелости китайской технологии: требования к safety, reliability и regulatory compliance там одни из самых высоких в mining.
News
- 👍 2
- 🔥 1
- 🥰 1
Post #449
112
Лень — двигатель прогресса. А иногда ещё и детского образования 😄
Мне было лень проверять сына по таблице умножения, поэтому мы с ним навайбкодили целую космическую игру: решаешь примеры, зарабатываешь энергию и спасаешь планеты.
Теперь сын тренируется, а папа делает вид, что именно так всё и задумал 🚀
И прикол в том, что это всего лишь один промт для Codex/Code. Попробуйте сами. Не скажу какой промт 🙂
Полетать можно здесь:
https://umnozhayka-kosmos.stanex.chatgpt.site/
Мне было лень проверять сына по таблице умножения, поэтому мы с ним навайбкодили целую космическую игру: решаешь примеры, зарабатываешь энергию и спасаешь планеты.
Теперь сын тренируется, а папа делает вид, что именно так всё и задумал 🚀
И прикол в том, что это всего лишь один промт для Codex/Code. Попробуйте сами. Не скажу какой промт 🙂
Полетать можно здесь:
https://umnozhayka-kosmos.stanex.chatgpt.site/
- 👍 2
- 🔥 1
Post #448
124
🔍 ChatGPT снова обновился — что полезного
Самое интересное изменение — теперь в существующем Project можно переключать память между двумя режимами:
• Default — ChatGPT использует и общий контекст;
• Project-only — работает только с чатами и файлами проекта.
Раньше ради этого приходилось создавать новый проект или свой GPTs. Маленькая кнопка, способная спасти несколько часов перекладывания документов.
Ещё добавили интерактивные тесты прямо в чате, персональные подсказки на главной и режим Think для пользователей Free и Go.
А подключённый Google Drive теперь отображается непосредственно в Library: можно открывать рядом с чатом документы, таблицы и презентации, работать с целыми папками и — где разрешено — обновлять исходные файлы.
Плюс вышло приложение ChatGPT для Linux. Теперь от ChatGPT уже почти негде спрятаться. Остался, пожалуй, только калькулятор.
Официальные Release Notes OpenAI
OpenAI Help Center ChatGPT — Release Notes | OpenAI Help Center A changelog of the latest updates and release notes for ChatGPT Самое интересное изменение — теперь в существующем Project можно переключать память между двумя режимами:
• Default — ChatGPT использует и общий контекст;
• Project-only — работает только с чатами и файлами проекта.
Раньше ради этого приходилось создавать новый проект или свой GPTs. Маленькая кнопка, способная спасти несколько часов перекладывания документов.
Ещё добавили интерактивные тесты прямо в чате, персональные подсказки на главной и режим Think для пользователей Free и Go.
А подключённый Google Drive теперь отображается непосредственно в Library: можно открывать рядом с чатом документы, таблицы и презентации, работать с целыми папками и — где разрешено — обновлять исходные файлы.
Плюс вышло приложение ChatGPT для Linux. Теперь от ChatGPT уже почти негде спрятаться. Остался, пожалуй, только калькулятор.
Официальные Release Notes OpenAI
- 👍 1
Post #447
135
🔍Unitree вышла на биржу — и сразу улетела на 460%
Сегодня китайский производитель роботов Unitree начал торговаться на шанхайской STAR Market.
Цена IPO составляла 150,8 юаня, в течение дня акции взлетали на 629%, а закрылись по 845 юаней — рост около 460%. Рыночная стоимость компании достигла примерно $50 млрд.
Unitree привлекла около $900 млн и стала первым производителем гуманоидных роботов, вышедшим на биржу в материковом Китае.
Инвесторы явно покупают не сегодняшние танцы и сальто роботов, а будущий рынок embodied AI: склады, заводы, инспекции и обслуживание оборудования.
Правда, оценка уже слегка роботизированная: на IPO компания стоила около 219 годовых прибылей, а после первого дня — ещё намного дороже.
Но сигнал для Industrial AI сильный: робототехника переходит из стадии эффектных демонстраций в большую индустрию с собственными публичными лидерами и серьёзным капиталом.
Reuters · AP
Сегодня китайский производитель роботов Unitree начал торговаться на шанхайской STAR Market.
Цена IPO составляла 150,8 юаня, в течение дня акции взлетали на 629%, а закрылись по 845 юаней — рост около 460%. Рыночная стоимость компании достигла примерно $50 млрд.
Unitree привлекла около $900 млн и стала первым производителем гуманоидных роботов, вышедшим на биржу в материковом Китае.
Инвесторы явно покупают не сегодняшние танцы и сальто роботов, а будущий рынок embodied AI: склады, заводы, инспекции и обслуживание оборудования.
Правда, оценка уже слегка роботизированная: на IPO компания стоила около 219 годовых прибылей, а после первого дня — ещё намного дороже.
Но сигнал для Industrial AI сильный: робототехника переходит из стадии эффектных демонстраций в большую индустрию с собственными публичными лидерами и серьёзным капиталом.
Reuters · AP
- 👍 3