Сегодня понедельник, а значит, пришло время битуби-дайджеста. Рассказываем, что произошло в мире технологий за неделю.

🔹 xAI представила новую модель Grok Code Fast 1 для быстрой генерации кода
Её архитектура состоит из 314 млрд параметров и поддерживает контекст до 262 тысяч токенов. Разработчики отмечают, что модель генерирует и исправляет код быстрее конкурентов, но для лучшего результата запросы нужно формулировать максимально подробно. Кроме того, компания анонсировала новую ИИ-платформу Macrohard на базе xAI — для разработки ПО с функциями ИИ-агентов, облачных ИИ-сервисов и приложений для генерации речи и текста.

🔹 Новое исследование Yandex B2B Tech: более 25 тысяч атак на облачные и гибридные сервисы за полгода
По данным Yandex B2B Tech, самые слабые места в таких системах — это компрометация учётных данных, неправильные настройки безопасности и использование легального доступа в преступных целях: в 54% случаев злоумышленники использовали уже украденные пароли и логины. Чаще всего атаки приходились на IT-компании и SaaS-сервисы (35%), через которые хакеры пытались добраться до клиентов, на онлайн-ритейл и розничную торговлю (22%). При этом 61% всех атак связаны с вымогательством: хакеры шифровали данные, чтобы требовать деньги за их возврат или перепродавали их. Эксперты из Yandex Cloud рекомендуют защищать пароли, использовать многофакторную аутентификацию и тщательно следить за действиями пользователей.

🔹 Из-за Google AI Overviews поисковой трафик онлайн-медиа упал на 40%
ИИ выдаёт краткие ответы прямо над поисковой выдачей Google, в результате чего пользователи всё чаще не кликают по ссылкам. В США только за май — июнь этого года премиальные издатели потеряли в среднем около 10% трафика из Google по сравнению с прошлым годом. Google утверждает, что общий объём органического трафика из поиска остаётся стабильным, а переходы именно из AI Overviews качественнее: пользователи проводят на сайтах больше времени.

🔹 Большинство российских логистических компаний находятся на базовом уровне роботизации
Около 60% используют только простые автоматизированные решения — вроде палетайзеров (44% компаний) или укладчиков коробок на поддоны (16%). Более сложные системы, такие как конвейерные ленты с сепараторами, применяются ещё реже — всего у 9%. А полностью роботизированные склады и системы для инвентаризации или погрузки встречаются только у 3%. Средняя плотность роботизации на российских складах составляет около 30 роботов на 10 тысяч сотрудников, тогда как в развитых странах этот показатель достигает 500–800. При этом ведущие игроки, такие как Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет, уже используют мобильных роботов и манипуляторы, автоматизируя 30–40% процессов в отдельных областях.

🔹 Яндекс Роботикс создал мобильного робота-комплектовщика на базе ИИ
Он способен перемещаться по складу и работать в человеческом темпе, планируя оптимальный маршрут с помощью платформы Yandex RMS и применяя ИИ для укладки коробок по принципу тетриса. Робот также умеет самостоятельно объезжать препятствия и безопасно взаимодействовать с людьми, освобождая их от тяжёлого физического труда. До конца 2026 года Яндекс Роботикс планирует внедрить пилотные проекты на складах российских ритейлеров. Серийное производство намечено на 2027 год. 

🔹 18 из 25 крупнейших банков России создают собственные ML-центры компетенций
Машинное обучение в финтехе уже считается ключевой бизнес-стратегией. Для крупных банков с ML-командами из сотен человек расходы только на оплату труда достигают миллиардов рублей в год. Так использование ИИ банками стало core-функцией, критически влияющей на эффективность и финансовые результаты. 

Подписывайтесь 👉 @yab2btech