Современные Технологии и Нейросети

Компания Google объявила о запуске Gemini 3.1 Pro — обновленной версии своего флагманского искусственного интеллекта, которая выходит спустя всего несколько месяцев после релиза Gemini 3 в ноябре. Новая модель уже доступна в предварительной версии для разработчиков, предприятий и потребителей, предлагая улучшенные способности к рассуждению, более высокую производительность в написании кода и эффективную обработку длинных документов. В компании отмечают, что Gemini 3.1 Pro обеспечивает «базовый интеллект» для недавних обновлений инструмента Deep Think. Хотя прирост производительности в некоторых бенчмарках выглядит скромным, в Google подчеркивают, что ключевым преимуществом обновления стала более стабильная и надежная работа при решении реальных задач. В подтверждение этому компания приводит результаты тестов. Например, в испытании Humanity's Last Exam, оценивающем углубленные знания в различных областях, Gemini 3.1 Pro набрал 44,4%, значительно опередив предыдущую версию Gemini 3 Pro с 37,5% и модель GPT 5.2 от OpenAI, которая показала результат 34,5%. Особенно впечатляющий рывок модель совершила в бенчмарке ARC-AGI-2, который создан для проверки способности решать новые, нестандартные задачи. Если предыдущая версия Gemini 3 набирала здесь 31,1%, то Gemini 3.1 Pro улучшил этот показатель более чем вдвое, достигнув 77,1%. Тем не менее, новая модель не является безоговорочным лидером во всех рейтингах. Так, в рейтинге Arena (ранее известном как LM Arena) в текстовых задачах первенство удерживает Claude Opus 4.6, который опережает Gemini 3.1 Pro на четыре балла. В категориях программирования впереди также находятся Opus 4.6, Opus 4.5 и GPT 5.2 High. При этом в Google напоминают, что рейтинги Arena основаны на голосовании пользователей, которые могут выбирать внешне убедительные ответы, даже если они содержат скрытые ошибки. Разработчики были одной из главных целевых аудиторий при создании Gemini 3.1 Pro. Модель способна генерировать код, объяснять сложные функции и помогать в отладке ошибок, при этом она может обрабатывать более крупные блоки кода за один сеанс, что сокращает количество прерываний в рабочих процессах. Кроме того, обновление расширило возможности работы с длинным контекстом: теперь модель поддерживает до одного миллиона входных токенов и 64 000 выходных, что позволяет загружать объемные контракты, отчеты или исследования и задавать по ним вопросы без необходимости дробления файлов. Важно для бизнеса и то, что Google сохранила цены на API без изменений: 2 доллара за миллион входных токенов и 12 долларов за миллион выходных. Такая стабильность может привлечь стартапы и корпоративных клиентов, строящих продукты на базе ИИ. Также модель продемонстрировала почти двукратный рост в тесте APEX-Agents, который измеряет эффективность в агентных сценариях, где ИИ выполняет многошаговые задачи. Google уже интегрирует Gemini 3.1 Pro в свои сервисы. Разработчики могут получить к нему доступ в AI Studio и среде Antigravity IDE, корпоративные клиенты — в Vertex AI и Gemini Enterprise, а обычные пользователи — через приложение Gemini и NotebookLM. Компания также улучшила системы безопасности и мониторинга, чтобы обеспечить стабильные и предсказуемые результаты, необходимые для работы с конфиденциальными данными. Таким образом, Google позиционирует Gemini 3.1 Pro как надежный инструмент для автоматизации, поддержки клиентов и анализа документов, делая ставку на практические улучшения, значимые в реальных рабочих процессах. Ожидается, что вскоре компания может выпустить обновление и для более быстрой и экономичной модели Flash, продолжая агрессивную стратегию на рынке корпоративного ИИ.



Илон Маск объявил о кардинальной реструктуризации своей компании в сфере искусственного интеллекта xAI. Причиной стали не только массовые уходы ключевых сотрудников, но и, по собственному признанию бизнесмена, фундаментальные ошибки, допущенные при создании платформы. Миллиардер заявил, что проект нуждается в полной перестройке, начиная с основ, чтобы наверстать упущенное и составить достойную конкуренцию лидерам рынка. Ситуация в xAI развивается на фоне крупных финансовых вливаний. Ранее в этом году автомобильный гигант Tesla, также принадлежащий Маску, объявил об инвестициях в размере 2 миллиардов долларов в рамках масштабного раунда финансирования xAI, общая сумма которого достигает 20 миллиардов. Вслед за этим произошло слияние xAI с аэрокосмической компанией SpaceX. Согласно документам, обнародованным CNBC, этот шаг оценил объединенную структуру в 1 триллион долларов, при этом доля искусственного интеллекта в ней составила 250 миллиардов. Более того, планы SpaceX по выходу на биржу в текущем году могут стать дополнительным катализатором для развития xAI. Однако внутренняя ситуация в компании далека от стабильности. Из одиннадцати сооснователей xAI на сегодняшний день в штате осталось лишь двое — Мануэль Кройс и Росс Нордин. Последние увольнения произошли всего неделю назад, когда компанию покинули Зиханг Дай и Гуодонг Чжан. Их уходу предшествовали жалобы Маска на несовершенство инструментов для программирования, создаваемых xAI, которые значительно уступают разработкам конкурентов, таким как Claude Code от Anthropic и Codex от OpenAI

Ранее стартап также покинули видный исследователь в области машинного обучения Джимми Ба, экс-сотрудник Google Тони Ву и Тоби Полен. Помимо сооснователей, из компании уволились девять ведущих инженеров. Сам Маск настаивает на том, что кадровые перестановки носят запланированный характер и являются частью стратегии по адаптации бизнеса к работе в более крупной структуре. На днях в компании прошло общее собрание, посвященное стратегии преодоления отставания, которую, по мнению главы xAI, можно реализовать уже к середине этого года. В прошлый четверг на принадлежащей Маску платформе X он сделал заявление, объясняющее глубинные причины происходящего: «xAI не был правильно спроектирован с самого начала, поэтому сейчас мы перестраиваем его, начиная с фундамента». Как сообщает Financial Times, для оценки персонала и выявления не соответствующих высоким стандартам сотрудников в компанию даже были направлены топ-менеджеры из SpaceX и Tesla. Ключевой проблемой для xAI стало критическое отставание в разработке программных инструментов на базе ИИ, которые сегодня являются основным источником дохода для подобных платформ. Это отставание, по мнению Маска, усугубилось потерей молодых талантов. В одном из своих постов в X он принес извинения, признав, что многим перспективным специалистам ранее было отказано в работе или даже в собеседовании

Первым шагом по исправлению ситуации стал наем двух экспертов в области программирования — Эндрю Милича и Джейсона Гинзберга, перешедших из быстрорастущего стартапа Cursor, известного своими тесными связями с ведущими лабораториями по разработке ИИ-моделей. Кроме того, Маск совместно с Барисом Акисом, отвечающим за найм инженеров, лично пересматривают историю отказов соискателям, чтобы связаться с наиболее многообещающими кандидатами вновь. Помимо технологических трудностей, xAI не удается избежать и скандалов. Чат-бот компании Grok подвергся критике и правительственным расследованиям в ряде стран за то, что позволял пользователям генерировать изображения откровенно сексуального характера, создавать порнографические дипфейки и неправомерно использовать изображения несовершеннолетних. Несмотря на текущие проблемы, амбиции Маска простираются далеко за пределы существующих разработок. Компания работает над масштабным проектом Macrohard — ИИ-агентом, способным выполнять весь спектр офисных задач на компьютере. Однако будущее этого проекта теперь находится под вопросом, особенно после ухода Тоби Полена, который должен был руководить его разработкой.



Новое исследование, опубликованное в Journal of Science Communication, ставит под сомнение эффективность, казалось бы, очевидного решения для борьбы с дезинформацией в эпоху цифровых технологий. Ученые выяснили, что предупреждение о создании контента искусственным интеллектом может приводить к результатам, прямо противоположным ожидаемым: вместо того чтобы заставить людей более критично относиться к информации, такие ярлыки способны повышать доверие к ложным сведениям и одновременно снижать его по отношению к достоверным научным данным. В ходе эксперимента с участием более 400 человек исследователи смоделировали ситуацию просмотра научно-популярных постов в социальных сетях. Участникам показывали короткие сообщения, написанные в стиле китайской платформы Sina Weibo, которые были сгенерированы нейросетью GPT-4. Часть постов содержала точную научную информацию, в то время как другие имитировали распространенные псевдонаучные слухи и мифы. Над некоторыми сообщениями была размещена заметная пометка: «Внимание: данный контент был идентифицирован как созданный искусственным интеллектом». Результаты продемонстрировали любопытный феномен, который авторы назвали «эффектом перекрестного влияния правды и лжи». Когда достоверная информация сопровождалась пометкой об ИИ, участники оценивали ее как менее заслуживающую доверия по сравнению с аналогичными немаркированными данными. Однако в случае с ложной информацией ситуация зеркально менялась: сообщения, помеченные как созданные ИИ, получали более высокие оценки достоверности, чем те же самые фейки без предупреждения. Авторы работы предполагают, что такой эффект связан с когнитивными искажениями, известными как «эвристика машины». Люди склонны полагать, что компьютеры и алгоритмы более объективны и беспристрастны, чем человек. В результате маркировка «сделано ИИ» может срабатывать не как предупреждение, а как сигнал о технологической сложности и, следовательно, большей точности информации. Эта закономерность подтверждается и реальными наблюдениями: пользователи социальных сетей, например, часто обращаются к ИИ-чатботам для проверки фактов и безоговорочно доверяют их ответам, даже если те оказываются неверными. Исследование также показало, что этот «эвристический капкан доверия» действует даже среди людей, которые изначально относятся к искусственному интеллекту с предубеждением. Несмотря на их общий скептицизм, маркировка все же приводила к росту доверия к дезинформации, хотя и в меньшей степени. Полученные данные имеют критическое значение для регулирования ИИ и борьбы с фейками. Ученые предупреждают, что в отсутствие дополнительных проверок и нюансов, маркировка может создавать у людей ложное ощущение объективности и препятствовать верификации информации. В качестве решения предлагается комбинировать такие предупреждения с уточняющими пометками, например, о том, что данные не были подтверждены независимыми источниками. Это подчеркивает необходимость переосмысления того, как сигналы о происхождении информации влияют на наше восприятие в современном цифровом мире.



Еще 5 нейросетей для перевода видео:

Deebdub Go доступен только по платной подписке, бесплатно не получится даже проверить качество работы нейросети на коротком отрезке видео. При этом есть несколько аналогов, которые можно протестировать бесплатно, как мы и поступили. Для примера использовалось известное видео с пьяным Жириновским, рассуждающим о войне в Ираке

Speeek.io

Сервис для дубляжа видео speeek.io перевел тестовое видео всего за 1 минуту, интерфейс простой и удобный в использовании. Перевод можно выполнить как клонируя голос говорящего, так и используя голоса спикеров: на выбор представлены 10 мужских и женских голосов.

 

Качество перевода довольно высокое: нейросеть сбилась всего 1 раз на 14 секунде видео, интонацию не удалось сохранить, но сам перевод не пострадал. Перевод видео доступен с 7 языков: русский, английский, немецкий, испанский, итальянский, польский. Результат перевода видео доступен еще на 4 языках: китайский, голландский, хинди, арабский.

Rask.ai

Функция «VoiceClone» позволяет делать перевод голосов из оригинального видео на 28 языках. Кроме того, Rask может определять, кто говорит в видео, и использовать соответствующие голоса для каждого диктора. Сервис также предлагает возможность загрузки файлов SRT для улучшения точности перевода.

Да, Rask.ai копирует голос говорящего, по крайней мере, старается это делать: ораторские способности Жириновского два раза за минутное видео привели нейросеть в тупик, ей пришлось резко менять тембр голоса, и гладкого дубляжа в результате не вышло. С более трезвым спикером может получиться гораздо лучше.

ВидеоплееР
 
 

Heygen

Нашумевшая нейросеть, которая перевела все мемы с русского языка на английский, французский и другие языке, не смогла перевести видео с Жириновским. Очередь ожидания затянулась на 3 дня, после чего появилась ошибка — Please maintain a stable distance from the camera. (Credits refunded). Оказалось, что сохранять одинаковое расстояние от говорящего до камеры в течение всего видео — обязательное условие для корректной работы нейросети. Подробностей о причинах возникновения ошибки выяснить не удалось, можно предположить, что это требуется для синхронизации движения рта и закадрового текста. Однако далеко не все видео удовлетворяют этому критерию. Посмотрите, как она перевела видео.

Посмотрите, как она перевела другой фрагмент этого видео. Качество поражает.

Maestra

Maestra переводит видео без функции копирования голоса, вместо этого пользователю предлагается выбрать один из 50 голосов, включая несколько акцентов английского: британский, американский, австралийский, индийский, и другие популярные языки. Сервис автоматически генерирует субтитры к загруженному видео в формате .srt.

 
 

Elevel Labs

ElevenLabs — нейросеть для автоматического дублирования и перевода голоса. Копировать голос она не умеет, однако позволяет локализовать видео или аудио на 29 языках всего за несколько секунд.

 

Wavel

Wavel AI позволяет дублировать любое видео на более чем 40 языках, предлагая более 250 мужских и женских голосов на выбор. Технология Wavel не обеспечивает реалистичное и живое звучание голосов, идеальную синхронизацию оригинала и перевода, в чем можно убедиться на примере.