Телеграм канал «Highload — медіа для розробників»

Gemini Deep Research тепер може використовувати дані з вашого Gmail та Google Диск Після оновлення Gemini Deep Research тепер може безпосередньо отримувати доступ до ваших даних та аналізувати файли, що зберігається в Google Диск, Gmail і Google Chat. Раніше Gemini просто переглядав веб-сторінки або будь-які PDF-файли чи зображення, які ви самостійно завантажували через запит чат-боту. Нові можливості дозволяють Gemini, наприклад, зробити аналіз ринку перед запуском продукту, базуючись на даних з внутрішніх документів команди. Або ви можете створити звіт, який поєднує загальнодоступні веб-дані з вашими стратегіями, таблицями порівняння та командними чатами. Результати дослідження можна експортувати в Google Документи або прослухати у форматі подкасту. Інструмент Deep Research доступний у меню «Інструменти». Після цього з’явиться нове випадаюче меню «Джерела», де до «Пошуку» (веб) додаються Gmail, Диск і Чат. Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

Кібезлочинці створили фейковий сайт МВС України. Він вимагає «оплату штрафу» Кіберполіція України виявила фейковий сайт, який імітує офіційний інтернет-ресурс Міністерства внутрішніх справ. Користувачі, які через фішингове посилання потрапляли на цей сайт, бачили повідомлення про заблокований комп’ютер. Після цього шахраї від них вимагали сплатити фейковий штраф. Щоб користувач швидше оплачував «призначений» штраф, йому погрожували кримінальною відповідальністю. Для цього в тексті веб-сторінки описувались нібито порушення з боку громадянина. Для платежів від жертв кіберзлочинці розміщували згенерований QR-код або активне посилання. Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

За чотири роки Google профінансувала 156 українських IT-стартапів Компанія Google оголосила про завершення другого етапу діяльності Фонду підтримки Google for Startups Ukraine. Протягом 2024-2025 років Фонд надав фінансову підтримку 98 стартапам – кожному до $100 000 бездольового фінансування та до $350 000 у вигляді кредитів Google Cloud. Загалом за чотири роки роботи Фонду Google надала фінансову підтримку 156 українським стартапам на загальну суму $15 мільйонів. Сукупно ці компанії залучили понад $60 млн подальшого фінансування, збільшили свої доходи приблизно на 100% та створили понад 500 нових робочих місць. «Якщо у 2022 році ми бачили компанії з різних галузей, зосереджені на виживанні, то у 2024 році ми стали свідками буму стартапів, які вирішують складні нові виклики, спричинені війною. Ми спостерігали сплеск інновацій у сфері безпеки, протидії дезінформації...» Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

Microsoft представила дорожню карту розвитку штучного інтелекту у Visual Studio Microsoft опублікувала дорожню карту розвитку функцій штучного інтелекту у своєму середовищі розробки Visual Studio. Найближчими місяцями IDE отримає підтримку багатоагентної роботи, покращений чат та доступ до нової моделі GPT-5 Codex. Компанія наголошує, що це не гарантований план релізів. Швидше він дає уявлення про те, як розвиватиметься ШІ-екосистема Visual Studio. Вже відомо, що найближчим часом у Visual Studio з’являться агентний режим та кастомні агенти. Розробники отримають можливість створювати власних агентів — наприклад, для тестування та налагодження. Також розглядається запуск кількох агентів одночасно, для виконання паралельних завдань. Планується підтримка slash-команд для виклику промптів та управління чатами, покращення «пам’яті» (глобальні інструкції користувача) та функція підсумування історії діалогів. Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

Microsoft Teams буде відстежувати місцезнаходження працівників на роботі Вже незабаром за допомогою Microsoft Teams роботодавці зможуть відстежувати точне місцезнаходження своїх співробітників. Згідно з нещодавно опублікованою Microsoft дорожньою картою розробки, Teams буде використовувати підключення користувачів до корпоративного Wi-Fi для визначення, де саме вони знаходяться в офісі. Таким чином, Microsoft Teams дозволить роботодавцям бачити, де знаходяться користувачі, коли вони підключаються до їхньої мережі. Ця зміна потенційно може посилити продуктивність, оскільки члени команди будуть бачити місцезнаходження один одного. Критики нової функції, однак, стурбовані тим, що вона дозволить вести спостереження на роботі, що потенційно загрожуватиме конфіденційності користувачів. Розгортання оновлення заплановано на грудень 2025 року. Microsoft уточнює, що місцеперебування співробітників оновлюватиметься автоматично. Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

ChatGPT відповідає точніше, якщо з ним розмовляти грубо Дослідження Пенсільванського університету демонструє, що штучний інтелект відповідає точніше, якщо користувач спілкується з чат-ботом у різкій формі. В ході експерименту вчені виявили, що ChatGPT (модель GPT-4o) виконує завдання на 4% краще, коли користувач вводить запит в «неввічливому» тоні, тобто звертається до штучного інтелекту як до підлеглого, а не як до колеги. Чат-боту запропонували відповісти на 50 тестових питань з варіантами відповідей та 250 різними формулюваннями запитів. Коли команда звучала різко, наприклад, «Гей, розберися з цим», замість «Будь ласка, допоможи вирішити завдання», — точність відповідей моделі зросла з 80,8% до 84,8%. У деяких завданням така різниця може мати статистичне значення. Автори відзначають, що подібна реакція штучного інтелекту пов’язана з особливостями мовних моделей: вони «уловлюють» тон та намір користувача, що може впливати... Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website

LLM-моделі подвоюють свої можливості в програмуванні кожні 6 місяців Некомерційна дослідницька організація METR, яка вивчає можливості штучного інтелекту, оприлюднила графік, складений на основі даних про можливості сучасних LLM-моделей в галузі програмування. Виявилось, що моделі мають «час подвоєння» виконувати довготривалі завдання з програмування кожні 6 місяців. Хоча за графіком METR «час подвоєння» формально становить приблизно 7 місяців, слід взяти до уваги, що останнім часом він міг прискоритися (до 3 місяців, якщо розглядати лише моделі після 2024 року). Тому для спрощення автор аналізу Боаз Барак бере часовий проміжок 6 місяців. На графіку ось Y відображає час, який знадобиться людині-програмісту для виконання завдання, яке також може виконати LLM-модель. Якщо версія GPT-2, яку представили в 2019 році, не сильно відрізнялась від звичайного розробника за часом виконання завдань, то в останні місяці ця різниця приголомшує... Читати далі на Highload 👉 Telegram Chat | Facebook | LinkedIn | Website