Компания Google представила много новых ИИ-продуктов, а модель GPT опровергла известную математическую гипотезу Пала Эрдёша — рассказываем, что произошло в мире ИИ за последнее время
На ежегодной конференции для разработчиков Google I/O компания представила новые ИИ-продукты и обновления к существующим.
Наиболее заметное изменение для рядовых пользователей — полностью переработанная строка поиска. Google называет это крупнейшим обновлением за последние 25 лет. Теперь в нее можно не просто вводить запросы, но и напрямую взаимодействовать с Gemini: просить рекомендации с учетом нескольких критериев, задавать уточняющие вопросы к результатам выдачи, просить найти и купить товары, подписываться на уведомления о конкретных событиях. Поддерживается и ввод изображений.
В основе обновленного поиска лежит Gemini 3.5 Flash — новая флагманская языковая модель Google, ориентированная на агентные задачи и программирование. Она превосходит предыдущую и при этом в четыре раза быстрее конкурирующих решений.
Отдельным анонсом стала мультимодальная модель Gemini Omni. Она способна принимать на вход и выдавать на выходе любую комбинацию текста, аудио, видео и изображений. Omni обрабатывает все форматы одновременно в единой архитектуре, что позволяет, например, редактировать видео через обычный диалог с моделью. Первая модель из семейства Omni — Gemini Omni Flash — уже доступна в приложении Gemini, Google Flow и YouTube Shorts.
Помимо этого, компания анонсировала Gemini Spark — персонального ИИ-агента, работающего в фоне круглосуточно и интегрированного с Gmail, Docs и другими сервисами Workspace. С полным списком анонсов можно ознакомиться на сайте Google.
Если раньше поиск в интернете сводился к переходу по ссылкам из выдачи, то теперь рутинные задачи берут на себя ИИ-агенты. Они ищут и анализируют информацию, следят за развитием событий и совершают действия на сайтах от имени пользователя.
Трансформация поисковиков началась еще в 2022 году, когда широкую известность получил ChatGPT. Пионерами нового подхода стали такие продукты, как Perplexity и ИИ-браузеры. Однако самой масштабной и отлаженной поисковой инфраструктурой по-прежнему располагает Google — и теперь компания встраивает в нее ИИ на всех уровнях.
20 мая OpenAI объявила, что ее внутренняя модель самостоятельно опровергла гипотезу в дискретной геометрии, которая считалась верной почти 80 лет. Доказательство верифицировали независимые математики, в том числе лауреат медали Филдса.
Задача звучит так: если расположить n точек на плоскости, какое наибольшее количество пар из них может находиться на расстоянии 1 друг от друга? Пал Эрдёш сформулировал ее в 1946 году. На протяжении почти 80 лет считалось, что лучшие из известных расположений точек — квадратные решетки — по сути оптимальны. Но строго доказать это никому не удавалось. Модель OpenAI нашла конфигурации, которые опровергают гипотезу, и доказала это математически.
Доказательство получено не специализированной ИИ-системой для математики, а моделью общего назначения. При этом особенно неожиданным оказался метод: задача относится к геометрии, однако модель решила ее через алгебраическую теорию чисел.
После публикации результата математик из Принстона Уилл Сауин уточнил доказательство и дал количественную оценку улучшению. Другой математик Тим Гауэрс написал, что если бы человек представил эту работу в ведущий математический журнал, он рекомендовал бы ее к принятию без колебаний.
OpenAI назвала это первым случаем, когда ИИ самостоятельно решил известную открытую задачу, занимающую центральное место в своей области. Многие задачи, ранее решенные с помощью ИИ, были малоизвестны или просто обделены вниманием исследователей — здесь же речь идет о задаче, которую десятилетиями безуспешно пытались решить ведущие специалисты.
Роль ИИ в науке растет: он помогает подсвечивать неожиданные связи между дисциплинами, генерировать оригинальные идеи и доводить их до конца. Почитать о том, как ученые используют ИИ, можно здесь.
Facebook* и Instagram* будут сканировать фото и видео, чтобы находить детей, которые скрыли свой возраст
Можно ли заниматься NLP, если при словах «производная» и «матрица» хочется закрыть ноутбук? Да — если изучать математику не абстрактно, а через реальные задачи. Объясняем, какие разделы действительно нужны джуну,…
Восковая скульптура Микеланджело, которую нельзя выставлять в тепле. Средневековый французский ковёр длиной 70 метров, который невозможно рассмотреть целиком. Египетские саркофаги, внутрь которых не заглянуть. Что делать музеям с экспонатами, которые…