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 #58
32
Channel Public Channel
IN Industrial Ai | Stanislav Dmitriyev
@stas_dmitriyev
- Subscribers
- 261
- Photos
- 221
- Videos
- 36
- Links
- 423
Showing posts older than #59 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #57
40
Аналог Microsoft Copilot Desktop Agent
Post #56
42
Китайский MiniMax обновил свой AI-агент для управления компьютером
Сортировка файлов, заполнение форм, создание собственного агента
https://agent.minimax.io/. Работает на Windows и macOS.
Сортировка файлов, заполнение форм, создание собственного агента
https://agent.minimax.io/. Работает на Windows и macOS.
Post #54
37
Что если создать National Industrial AI Sandbox —
платформу, где промышленные компании открывают доступ к пилотам AI,
стартапы тестируют решения на реальных процессах,
а инвесторы финансируют не стартапы на словах, а конкретные пилоты с KPI?
И здесь возникает интересный слой 👇
DLT / blockchain не как “крипта”, а как инфраструктура доверия:
• фиксация пилотов и результатов
• прозрачная экономика экспериментов
• инвестиции, привязанные к реальному эффекту
Такие платформы, как Hedera Hashgraph или Solana, сегодня активно ищут масштабные real-world use cases —
не DeFi и NFT, а государство + индустрия + реальная экономика.
Казахстан мог бы стать pilot-country:
• промышленность
• AI
• sandbox для экспериментов
• гибридные инвестиции (локальные + глобальные экосистемы)
Не токен ради токена.
А рынок индустриальных экспериментов, где деньги движутся по факту результата.
Интересно, кто первый решится подумать об этом всерьёз 🚀
платформу, где промышленные компании открывают доступ к пилотам AI,
стартапы тестируют решения на реальных процессах,
а инвесторы финансируют не стартапы на словах, а конкретные пилоты с KPI?
И здесь возникает интересный слой 👇
DLT / blockchain не как “крипта”, а как инфраструктура доверия:
• фиксация пилотов и результатов
• прозрачная экономика экспериментов
• инвестиции, привязанные к реальному эффекту
Такие платформы, как Hedera Hashgraph или Solana, сегодня активно ищут масштабные real-world use cases —
не DeFi и NFT, а государство + индустрия + реальная экономика.
Казахстан мог бы стать pilot-country:
• промышленность
• AI
• sandbox для экспериментов
• гибридные инвестиции (локальные + глобальные экосистемы)
Не токен ради токена.
А рынок индустриальных экспериментов, где деньги движутся по факту результата.
Интересно, кто первый решится подумать об этом всерьёз 🚀
Post #53
29
National Industrial AI Sandbox
Сейчас много говорят про AI, дата-центры, GPU и «хостинг моделей».
Но почти не говорят о главном — где и как учиться делать AI для реальной экономики.
Проблема не в отсутствии денег или технологий.
Проблема в отсутствии среды, где можно безопасно экспериментировать.
Сегодня:
• директора боятся пилотов — ошибка = риск карьеры
• компании закрыты для внешних команд
• стартапы не имеют доступа к реальным процессам
• университеты не успевают за скоростью изменений
В такой системе рационально не экспериментировать.
А значит — не развиваться.
Industrial AI Sandbox — это не акселератор и не венчурный фонд.
Это управляемая среда экспериментов, где:
• пилот = обучение, а не обязательство внедрять
• ошибка — допустимый и зафиксированный результат
• KPI ставятся за эксперименты, а не за «успешные презентации»
• крупные компании открываются для тестов
• стартапы и IT-команды получают доступ к реальным задачам
• государство получает знания, а не иллюзию прогресса
Это не про «сделать свой ChatGPT».
Это про AI для добычи, энергетики, логистики, переработки, безопасности —
то есть для того, на чём реально держится экономика.
National Industrial AI Sandbox — это ставка не на быстрый результат,
а на способность страны учиться быстрее других.
Потому что в мире неопределённости выигрывают не те, кто не ошибается,
а те, кто умеет ошибаться быстро, безопасно и осмысленно.
Если мы не создадим такую среду —
мы гарантированно останемся потребителями чужих решений.
Если создадим —
у Казахстана появится шанс стать местом,
где рождаются прикладные технологии, а не только арендуются мощности.
Сейчас много говорят про AI, дата-центры, GPU и «хостинг моделей».
Но почти не говорят о главном — где и как учиться делать AI для реальной экономики.
Проблема не в отсутствии денег или технологий.
Проблема в отсутствии среды, где можно безопасно экспериментировать.
Сегодня:
• директора боятся пилотов — ошибка = риск карьеры
• компании закрыты для внешних команд
• стартапы не имеют доступа к реальным процессам
• университеты не успевают за скоростью изменений
В такой системе рационально не экспериментировать.
А значит — не развиваться.
Industrial AI Sandbox — это не акселератор и не венчурный фонд.
Это управляемая среда экспериментов, где:
• пилот = обучение, а не обязательство внедрять
• ошибка — допустимый и зафиксированный результат
• KPI ставятся за эксперименты, а не за «успешные презентации»
• крупные компании открываются для тестов
• стартапы и IT-команды получают доступ к реальным задачам
• государство получает знания, а не иллюзию прогресса
Это не про «сделать свой ChatGPT».
Это про AI для добычи, энергетики, логистики, переработки, безопасности —
то есть для того, на чём реально держится экономика.
National Industrial AI Sandbox — это ставка не на быстрый результат,
а на способность страны учиться быстрее других.
Потому что в мире неопределённости выигрывают не те, кто не ошибается,
а те, кто умеет ошибаться быстро, безопасно и осмысленно.
Если мы не создадим такую среду —
мы гарантированно останемся потребителями чужих решений.
Если создадим —
у Казахстана появится шанс стать местом,
где рождаются прикладные технологии, а не только арендуются мощности.
Post #52
28
Прогнозы от Андреаса IBM:
1. Агенты больше не будут игрушками для браузера, а станут рабочими сущностями внутри компаний.
- меньше “посмотри, как агент кликает по сайтам”
- больше агентов, встроенных в реальные процессы: документы, CRM, ERP, BI, тикеты, аналитика
- ценность агента — не в том, что он думает, а в том, что он делает
2. Будущее не за одним универсальным агентом, а за набором специализированных агентов. Каждый отвечает за свою зону, между ними — координация
3. Проблема 2026 года — не “может ли агент”, а “можно ли ему доверять”
Ключевые риски:
• галлюцинации в действиях
• неконтролируемые решения
• отсутствие трассируемости
• юридическая ответственность
Поэтому тренд:
• human-in-the-loop
• audit-логика
• ограничения по ролям
• explainability
3. “Generic agents will struggle. Vertical agents will win.”
Бизнесу нужен не ИИ, бизнесу нужен результат в его языке
4. 2026 — год «тихой революции», не громких релизов
AI-агенты в 2026 = не ChatGPT с кнопками, а контролируемые цифровые сотрудники, встроенные в процессы, ограниченные правилами, измеримые по эффекту.
https://www.humanintheloop.online/p/28-edition-what-to-expect-from-ai-in-2026
1. Агенты больше не будут игрушками для браузера, а станут рабочими сущностями внутри компаний.
- меньше “посмотри, как агент кликает по сайтам”
- больше агентов, встроенных в реальные процессы: документы, CRM, ERP, BI, тикеты, аналитика
- ценность агента — не в том, что он думает, а в том, что он делает
2. Будущее не за одним универсальным агентом, а за набором специализированных агентов. Каждый отвечает за свою зону, между ними — координация
3. Проблема 2026 года — не “может ли агент”, а “можно ли ему доверять”
Ключевые риски:
• галлюцинации в действиях
• неконтролируемые решения
• отсутствие трассируемости
• юридическая ответственность
Поэтому тренд:
• human-in-the-loop
• audit-логика
• ограничения по ролям
• explainability
3. “Generic agents will struggle. Vertical agents will win.”
Бизнесу нужен не ИИ, бизнесу нужен результат в его языке
4. 2026 — год «тихой революции», не громких релизов
AI-агенты в 2026 = не ChatGPT с кнопками, а контролируемые цифровые сотрудники, встроенные в процессы, ограниченные правилами, измеримые по эффекту.
https://www.humanintheloop.online/p/28-edition-what-to-expect-from-ai-in-2026
Post #51
28
Forwarded from Share.AI | Инсайты, события, комьюнити
Claude в Excel без скриптов и костылей
Anthropic встроила Claude прямо в Microsoft Excel.
Ключевые возможности:
⚪️Можно писать не формулы, а задачи:
"Сгруппируй клиентов по LTV и частоте покупок"
⚪️Claude сам анализирует данные и возвращает результат прямо в таблице.
А еще:
• Создает сложные формулы под задачу
• Объясняет, как они работают
• Проверяет существующие формулы на ошибки и логические несоответствия
• Создает сводные таблицы по запросу
• Сравненивает периоды
• Ищет тренды и отклонения
• Дает комментарии к цифрам, а не просто цифры
Уже доступен для Pro планов.
Подробнее: https://claude.com/claude-in-excel
Anthropic встроила Claude прямо в Microsoft Excel.
Ключевые возможности:
⚪️Можно писать не формулы, а задачи:
"Сгруппируй клиентов по LTV и частоте покупок"
⚪️Claude сам анализирует данные и возвращает результат прямо в таблице.
А еще:
• Создает сложные формулы под задачу
• Объясняет, как они работают
• Проверяет существующие формулы на ошибки и логические несоответствия
• Создает сводные таблицы по запросу
• Сравненивает периоды
• Ищет тренды и отклонения
• Дает комментарии к цифрам, а не просто цифры
Уже доступен для Pro планов.
Подробнее: https://claude.com/claude-in-excel
Post #50
30
Enterprise Ai Automation Platforms: где рынок сегодня
Рынок автоматизации сильно меняется.
Если раньше конкуренция шла между вендорами систем, то сейчас — между архитектурами и бизнес-эффектами.
🔹 Важно:
Все современные платформы (Microsoft, UiPath, AI-стартапы) используют внешние foundation models — OpenAI, Anthropic, open-source.
Даже Microsoft Copilot — это не «своя модель», а архитектура поверх LLM.
🔹 Где реальная разница?
— архитектура
— интеграция с enterprise-ландшафтом
— безопасность и on-prem
— скорость получения ROI
🔹 Классика:
• Power Platform — low-code + корпоративная экосистема
• UiPath — тяжёлая RPA и legacy
🔹 Новое поколение:
• AI-агенты
• Agent-orchestration
• AI-infra
• Быстрые продукты поверх данных и процессов
🔹 Ключевой вывод:
Это и есть точка входа для новых команд, продуктов и инвестиций 🚀
Рынок автоматизации сильно меняется.
Если раньше конкуренция шла между вендорами систем, то сейчас — между архитектурами и бизнес-эффектами.
🔹 Важно:
Все современные платформы (Microsoft, UiPath, AI-стартапы) используют внешние foundation models — OpenAI, Anthropic, open-source.
Даже Microsoft Copilot — это не «своя модель», а архитектура поверх LLM.
🔹 Где реальная разница?
— архитектура
— интеграция с enterprise-ландшафтом
— безопасность и on-prem
— скорость получения ROI
🔹 Классика:
• Power Platform — low-code + корпоративная экосистема
• UiPath — тяжёлая RPA и legacy
🔹 Новое поколение:
• AI-агенты
• Agent-orchestration
• AI-infra
• Быстрые продукты поверх данных и процессов
🔹 Ключевой вывод:
Ни одна платформа не закрывает всё.
Следующее поколение — это AI-agents + локальные доменные продукты, а не «ещё одна коробка».
Это и есть точка входа для новых команд, продуктов и инвестиций 🚀
Post #47
31
🤖 Allganize.ai — ИИ‑агенты для автоматизации индустриальных процессов
R&D, производство, закупках или обслуживании — Allganize. Это платформа, которая превращает корпоративные документы, системы и процессы в доступные знания через ИИ‑агентов.
🔬 R&D: Ускорение инноваций
Автоматизация анализа патентов, регуляторных требований, формул и жизненного цикла разработки.
📈 Ускорение вывода новых продуктов на рынок на 15–25%.
📦 Закупки и цепочка поставок
ИИ‑агенты анализируют предложения поставщиков, оценивают риски, выявляют отклонения в контрактах.
💰 Экономия 2–5% на переговорах, сокращение времени анализа на 60%.
🏭 Производственные операции
Автоматический анализ аудитов, выявление причин несоответствий, ответы на вопросы по SOP и качеству прямо на рабочем месте.
⚙️ Снижение брака на 15–25%, ускорение решений на 40%.
🔧 Обслуживание и надёжность оборудования
Мгновенный доступ к техдокументации, схемам, истории неисправностей.
⏱ Снижение простоев на 20–30%, MTTR быстрее на 25–35%.
📐 Для инженеров по качеству
Быстрее выявление системных проблем (на 50%)
Ускорение RCA на 30%
Снижение повторяющихся дефектов до 15%
📎 Интеграции: SAP Ariba, Coupa, MES, QMS, SCADA, ERP, CMMS, PLM, LMS, CLM, Supplier Risk Tools, Market Intelligence, Wikis, SharePoint, IoT, Digital Twin.
🧠 Allganize превращает корпоративные знания в действия — без лишнего поиска, ожидания и ручной работы.
https://www.allganize.ai/
www.allganize.ai Allganize Inc. | Enterprise AI Coworker with Zero Hallucination Enterprise AI built for plugin extensibility, agentic RAG, and zero hallucination. Deploy on-premise or cloud with your own LLMs. AI Coworker for every team. R&D, производство, закупках или обслуживании — Allganize. Это платформа, которая превращает корпоративные документы, системы и процессы в доступные знания через ИИ‑агентов.
🔬 R&D: Ускорение инноваций
Автоматизация анализа патентов, регуляторных требований, формул и жизненного цикла разработки.
📈 Ускорение вывода новых продуктов на рынок на 15–25%.
📦 Закупки и цепочка поставок
ИИ‑агенты анализируют предложения поставщиков, оценивают риски, выявляют отклонения в контрактах.
💰 Экономия 2–5% на переговорах, сокращение времени анализа на 60%.
🏭 Производственные операции
Автоматический анализ аудитов, выявление причин несоответствий, ответы на вопросы по SOP и качеству прямо на рабочем месте.
⚙️ Снижение брака на 15–25%, ускорение решений на 40%.
🔧 Обслуживание и надёжность оборудования
Мгновенный доступ к техдокументации, схемам, истории неисправностей.
⏱ Снижение простоев на 20–30%, MTTR быстрее на 25–35%.
📐 Для инженеров по качеству
Быстрее выявление системных проблем (на 50%)
Ускорение RCA на 30%
Снижение повторяющихся дефектов до 15%
📎 Интеграции: SAP Ariba, Coupa, MES, QMS, SCADA, ERP, CMMS, PLM, LMS, CLM, Supplier Risk Tools, Market Intelligence, Wikis, SharePoint, IoT, Digital Twin.
🧠 Allganize превращает корпоративные знания в действия — без лишнего поиска, ожидания и ручной работы.
https://www.allganize.ai/
- ❤ 1
Post #46
32
Post #45
34
Post #44
34
UiPath
Лучше всего подходит для:
глубокой RPA‑автоматизации, работы с legacy‑системами, роботизации десктопных процессов.
Сильные стороны
Лидер рынка RPA.
Сильные инструменты для автоматизации десктопных приложений, SAP, терминалов, старых систем.
Мощная оркестрация роботов.
AI Computer Vision для сложных UI‑интерфейсов.
Подходит для автоматизации бухгалтерии, HR, финансов, бэк‑офиса.
Ограничения
Сложнее в освоении.
Дороже.
Не так силён в low‑code приложениях и интеграциях, как Power Platform.
Для кого
Крупные корпорации, банки, госструктуры, компании с большим количеством legacy‑систем.
Лучше всего подходит для:
глубокой RPA‑автоматизации, работы с legacy‑системами, роботизации десктопных процессов.
Сильные стороны
Лидер рынка RPA.
Сильные инструменты для автоматизации десктопных приложений, SAP, терминалов, старых систем.
Мощная оркестрация роботов.
AI Computer Vision для сложных UI‑интерфейсов.
Подходит для автоматизации бухгалтерии, HR, финансов, бэк‑офиса.
Ограничения
Сложнее в освоении.
Дороже.
Не так силён в low‑code приложениях и интеграциях, как Power Platform.
Для кого
Крупные корпорации, банки, госструктуры, компании с большим количеством legacy‑систем.
Post #43
33
Microsoft Power Platform
Лучше всего подходит для:
корпоративной автоматизации, интеграции с Microsoft 365, построения ИИ‑агентов, RPA, сложных бизнес‑процессов.
Сильные стороны
Глубокая интеграция с Microsoft 365, Teams, Outlook, SharePoint, Dynamics, Azure.
Power Automate: облачные и десктопные RPA‑флоу.
Copilot Studio: создание ИИ‑агентов, чатботов, автоматизация диалогов.
Dataverse: корпоративная база данных.
Enterprise‑уровень безопасности, governance, ALM.
Возможность строить полноценные приложения (Power Apps).
Ограничения
Стоимость выше, чем у Zapier/Make.
Требует понимания экосистемы Microsoft.
Для кого
Средний и крупный бизнес, корпоративные ИТ‑отделы, компании с Microsoft 365.
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio/
Microsoft Microsoft Copilot Studio | Create AI Agents Build AI agents with Microsoft Copilot Studio. Enhance your workflows with powerful AI bots and seamless Microsoft 365 Copilot integrations. Лучше всего подходит для:
корпоративной автоматизации, интеграции с Microsoft 365, построения ИИ‑агентов, RPA, сложных бизнес‑процессов.
Сильные стороны
Глубокая интеграция с Microsoft 365, Teams, Outlook, SharePoint, Dynamics, Azure.
Power Automate: облачные и десктопные RPA‑флоу.
Copilot Studio: создание ИИ‑агентов, чатботов, автоматизация диалогов.
Dataverse: корпоративная база данных.
Enterprise‑уровень безопасности, governance, ALM.
Возможность строить полноценные приложения (Power Apps).
Ограничения
Стоимость выше, чем у Zapier/Make.
Требует понимания экосистемы Microsoft.
Для кого
Средний и крупный бизнес, корпоративные ИТ‑отделы, компании с Microsoft 365.
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365-copilot/microsoft-copilot-studio/
Post #42
33
Post #41
29
https://fireworks.ai/blog/series-c
Fireworks — это платформа для создания AI‑приложений на open‑source моделях.
Основные функции
Хостинг моделей.
Инструменты для разработки.
Поддержка агентных систем.
Ключевая ценность
Fireworks — это инфраструктура для быстрого создания AI‑продуктов.
Fireworks — это платформа для создания AI‑приложений на open‑source моделях.
Основные функции
Хостинг моделей.
Инструменты для разработки.
Поддержка агентных систем.
Ключевая ценность
Fireworks — это инфраструктура для быстрого создания AI‑продуктов.
Post #40
29
Distyl помогает крупным корпорациям стать AI‑native предприятиями, перестроив операционную модель компании под ИИ.
Основные функции
Их собственный AI‑агент Distillery, кастомизируемый под клиента.
Автоматизация процессов в:
телекомах,
здравоохранении,
производстве,
финансовых сервисах.
Примеры результатов:
80% быстрее устранение причин дефектов у производителя.
$23M экономии у клиента в медицине.
Доставка результатов за 3 месяца, а не за годы.
Ключевая ценность
Distyl — это консалтинг + ИИ‑агенты + внедрение, которые ломают корпоративные “силосы” и создают единую AI‑операционную модель.
https://www.prnewswire.com/news-releases/distyl-ai-raises-175-million-at-1-8-billion-valuation-to-help-global-enterprises-become-ai-native-302564270.html
Основные функции
Их собственный AI‑агент Distillery, кастомизируемый под клиента.
Автоматизация процессов в:
телекомах,
здравоохранении,
производстве,
финансовых сервисах.
Примеры результатов:
80% быстрее устранение причин дефектов у производителя.
$23M экономии у клиента в медицине.
Доставка результатов за 3 месяца, а не за годы.
Ключевая ценность
Distyl — это консалтинг + ИИ‑агенты + внедрение, которые ломают корпоративные “силосы” и создают единую AI‑операционную модель.
https://www.prnewswire.com/news-releases/distyl-ai-raises-175-million-at-1-8-billion-valuation-to-help-global-enterprises-become-ai-native-302564270.html
Post #39
27
Parallel строит инфраструктуру веб‑доступа для AI‑агентов.
Они называют это “web for its second user: AIs”.
Основные функции
Web Tools: поиск, извлечение, структурирование данных для агентов.
Web Agents: агенты для глубокого ресёрча, enrichment, автоматизации workflow.
API, оптимизированные для LLM‑агентов, а не людей.
Снижение галлюцинаций за счёт точного извлечения контекста.
Ключевая ценность
Parallel — это Google Search для ИИ‑агентов, позволяющий им работать с вебом как с источником данных.
https://parallel.ai/blog/series-a
Они называют это “web for its second user: AIs”.
Основные функции
Web Tools: поиск, извлечение, структурирование данных для агентов.
Web Agents: агенты для глубокого ресёрча, enrichment, автоматизации workflow.
API, оптимизированные для LLM‑агентов, а не людей.
Снижение галлюцинаций за счёт точного извлечения контекста.
Ключевая ценность
Parallel — это Google Search для ИИ‑агентов, позволяющий им работать с вебом как с источником данных.
https://parallel.ai/blog/series-a
Post #38
26
https://invisibletech.ai/fundraise#
Invisible — это платформа для автоматизации бизнес‑процессов в крупных компаниях, которая сочетает ИИ‑модели и людей‑операторов. Они называют это “services‑to‑software”.
Основные функции
Автоматизация офисных процессов:
инвойсы, W9, письма по страховым случаям, комплаенс.
Улучшение качества данных для обучения моделей (они тренировали 80% топовых моделей мира).
Построение кастомных workflow:
очистка данных, fine‑tuning, визуализации, оценка моделей.
Работа с крупными клиентами: Microsoft, Nasdaq, Cohere, AWS.
Ключевая ценность
Invisible — это операционная система для бэк‑офиса, которая закрывает всё от подготовки данных до автоматизации процессов.
Invisible — это платформа для автоматизации бизнес‑процессов в крупных компаниях, которая сочетает ИИ‑модели и людей‑операторов. Они называют это “services‑to‑software”.
Основные функции
Автоматизация офисных процессов:
инвойсы, W9, письма по страховым случаям, комплаенс.
Улучшение качества данных для обучения моделей (они тренировали 80% топовых моделей мира).
Построение кастомных workflow:
очистка данных, fine‑tuning, визуализации, оценка моделей.
Работа с крупными клиентами: Microsoft, Nasdaq, Cohere, AWS.
Ключевая ценность
Invisible — это операционная система для бэк‑офиса, которая закрывает всё от подготовки данных до автоматизации процессов.
Post #37
26
Post #36
27
🚀 Google подводит итоги 2025: год, когда ИИ начал «думать и действовать»
Google называет 2025‑й годом, когда искусственный интеллект перестал быть просто инструментом и стал полноценной вычислительной «утилитой» — системой, которая умеет рассуждать, действовать и исследовать мир вместе с человеком.
Главное из отчёта
Прорыв в моделях: запуск Gemini 3 и Gemini 3 Flash — скачок в мультимодальном понимании, математике и reasoning.
ИИ‑агенты в продуктах: от Antigravity для разработчиков до новых возможностей Pixel 10, Gemini‑приложения и NotebookLM.
Творчество на стероидах: Veo 3.1, Imagen 4, Flow и Nano Banana сделали генеративные медиа массовыми и профессиональными одновременно.
Наука ускорилась: AlphaFold, AlphaEvolve, DeepSomatic и другие системы помогли в биологии, медицине, математике и теоретической информатике.
Квантовый прогресс: Quantum Echoes и новый TPU Ironwood показывают движение к реальным приложениям квантовых и энергоэффективных вычислений.
Глобальное влияние: ИИ улучшает прогнозы погоды, помогает в борьбе с пожарами, поддерживает образование и здравоохранение.
Фокус на безопасности: Gemini 3 прошёл самые масштабные проверки, а Google усилил рамки ответственного развития AGI.
https://blog.google/innovation-and-ai/products/2025-research-breakthroughs/#ai-creativity
Google называет 2025‑й годом, когда искусственный интеллект перестал быть просто инструментом и стал полноценной вычислительной «утилитой» — системой, которая умеет рассуждать, действовать и исследовать мир вместе с человеком.
Главное из отчёта
Прорыв в моделях: запуск Gemini 3 и Gemini 3 Flash — скачок в мультимодальном понимании, математике и reasoning.
ИИ‑агенты в продуктах: от Antigravity для разработчиков до новых возможностей Pixel 10, Gemini‑приложения и NotebookLM.
Творчество на стероидах: Veo 3.1, Imagen 4, Flow и Nano Banana сделали генеративные медиа массовыми и профессиональными одновременно.
Наука ускорилась: AlphaFold, AlphaEvolve, DeepSomatic и другие системы помогли в биологии, медицине, математике и теоретической информатике.
Квантовый прогресс: Quantum Echoes и новый TPU Ironwood показывают движение к реальным приложениям квантовых и энергоэффективных вычислений.
Глобальное влияние: ИИ улучшает прогнозы погоды, помогает в борьбе с пожарами, поддерживает образование и здравоохранение.
Фокус на безопасности: Gemini 3 прошёл самые масштабные проверки, а Google усилил рамки ответственного развития AGI.
https://blog.google/innovation-and-ai/products/2025-research-breakthroughs/#ai-creativity
