5OB | Business Intelligence & AI

Блог

  • Manus: тестируем китайский ИИ-агент, который обещает перевернуть будущее искусственного интеллекта

    Сбои, перегрузки серверов, но невероятный потенциал — почему все говорят о Manus?

    ИИ-агент Manus, искусственный интеллект, тестирование Manus, сравнение с ChatGPT, автономные ИИ, китайские стартапы, будущее AI, Innovators Under 35.

    С момента запуска общего ИИ-агента Manus прошла всего неделя, а он уже взорвал соцсети. Разработанный стартапом Butterfly Effect из Уханя, проект вышел за пределы Китая и попал в глобальную повестку. Илон Маск, Джек Дорси и лидеры tech-индустрии хвалят его, а некоторые называют «вторым DeepSeek» — намекая на сенсацию 2023 года. Но что стоит за хайпом? Мы протестировали Manus и готовы рассказать все детали.

    Чем Manus отличается от ChatGPT и других ИИ?

    Manus позиционируется как первый в мире «универсальный ИИ-агент». В отличие от чат-ботов вроде ChatGPT, которые работают на одной языковой модели, Manus комбинирует несколько ИИ (включая Claude 3.5 Sonnet от Anthropic и Qwen от Alibaba) и автономных агентов. Это позволяет ему:

    • Самостоятельно выполнять задачи — от анализа данных до веб-серфинга.
    • Адаптироваться под запросы — как стажер, который учится на ходу.
    • Показывать процесс работы через окно «Manus’s Computer» — вы видите каждый шаг и можете вмешаться в любой момент.

    Но есть нюанс: доступ пока получили менее 1% из 186 000 пользователей в Discord-сообществе. Нам повезло — мы провели три теста и готовы поделиться результатами.

    Тест-драйв Manus: как ИИ-агент справился с реальными задачами

    1. Список топ-журналистов в сфере технологий Китая

    • Первая попытка: Manus выдал 5 имен и 5 «упоминаний», но описал достижения не всех. Причина? «Сэкономил время, чтобы ускорить процесс».
    • После уточнения: Получили детализированный список из 30 журналистов с их изданиями и ключевыми работами. Автор статьи тоже вошел в топ!
    • Проблемы: Paywall-ы и капча заблокировали доступ к статьям. Manus не смог обойти, но позволил пользователю взять управление.

    Вывод: Идеально для аналитики, но нужна помощь с ограничениями.

    2. Поиск квартиры в Нью-Йорке с жесткими критериями

    • Условия: бюджет, кухня, доступ к центру, станция метро в 7 минутах.
    • Ошибка: Игнорировал варианты без террасы, пока не уточнили, что подойдет даже общий двор.
    • Итог: Стильный список в духе Wirecutter с категориями «Лучший выбор», «Премиум» и т.д. Задача заняла 30 минут — быстрее, чем ручной поиск.

    Вывод: Отлично справляется с структурированными данными, но требует четких инструкций.

    3. Номинации для списка Innovators Under 35 от MIT

    • Сложность: Нужно найти 50 кандидатов по всему миру.
    • Процесс: Manus разбил задачу на этапы — анализ прошлых списков, поиск в университетах, СМИ, наградах.
    • Результат: После 3 часов работы — только 3 профиля. После запроса «добавить 5 кандидатов из Китая» выдал список, но с перекосом в медийные имена.

    Вывод: Подходит для узких задач, но масштабные проекты пока вызывают трудности.

    Плюсы и минусы Manus: стоит ли ждать революции?

    Сильные стороны:

    • Прозрачность: Каждый шаг виден в окне Manus’s Computer.
    • Гибкость: Сохраняет инструкции в памяти и адаптируется под пользователя.
    • Экономичность: Стоимость задачи — $2 (в 10 раз дешевле аналогов).

    Слабые места:

    • Сбои: Серверы перегружены, иногда зависает.
    • Ограничения: Не обходит paywall-ы, требует помощи пользователя.
    • Долгий ответ: Задачи выполняются медленнее, чем у ChatGPT.

    По словам Peak Ji, главного ученого Manus, команда работает над стабильностью. Если улучшить инфраструктуру, ИИ-агент может стать незаменимым для фрилансеров, стартапов и корпораций.

    Почему Manus — это не просто «китайский DeepSeek»?

    Китайские компании все чаще создают ИИ-продукты, которые не копируют западные, а предлагают новые подходы. Manus — пример того, как стартапы экспериментируют с автономными агентами, а не просто улучшают базовые модели.

    Перспективы:

    • Для бизнеса: Автоматизация аналитики, исследований, планирования.
    • Для пользователей: Персонализированные медитации, обучение, подбор недвижимости.

    Итог: Стоит ли попробовать Manus?

    Manus — это многообещающий, но сыроватый инструмент. Он идеален для задач уровня стажера: сбор данных, анализ, несложная аналитика. Пока рано говорить о революции, но если команда устранит технические проблемы, Manus может стать новым стандартом в мире ИИ.

    А вы готовы доверить ассистенту-роботу поиск квартиры или подбор кандидатов? Делитесь мнением в комментариях!

  • Роботы с ИИ: Когда Мы Начнем Разговаривать с Машинами? Google и Другие Гиганты Ускоряют Разработки

    ИИ Встречает Физический Мир: Google Запускает Gemini Robotics

    Робот Google ИИ управляет физическим миром

    Google сделала неожиданный ход, представив Gemini Robotics — систему, которая объединяет крупные языковые модели (LLM) с роботами для выполнения задач в реальном мире. Теперь можно сказать роботу: «Положи виноград в прозрачную миску» , и он поймет контекст, используя пространственное мышление.

    Как это работает:

    • LLM анализирует запрос, разбивает его на шаги.
    • Робот выполняет действия, например, перемещает предметы или убирает кухню.

    Пример: В демоверсии робот-манипулятор аккуратно упаковывает ланч-бокс, ориентируясь на голосовые команды.

    1. Тренд Года: ИИ + Роботы = Новая Реальность

    Google — не первопроходец. За последние два года несколько компаний запустили аналогичные проекты:

    • Figure AI: Видео 2024 года, где человекоподобный робот убирает посуду по голосовым командам.
    • Covariant (стартап от OpenAI): Роботы на складах обрабатывают запросы вроде «Перемести теннисные мячи из контейнера А в контейнер Б» .
    • Nvidia: Объявила 2025 год «эпохой физического ИИ».

    Что это значит:

    • Роботы переходят от промышленных задач к взаимодействию с людьми .
    • OpenAI, закрывшая робототехническое подразделение в 2021 году, вернулась с проектом humanoid-роботов .

    2. Когда Роботы Появятся в Офисах и Домах?

    Офисы и склады — первые на очереди:

    • Figure AI строит завод для выпуска 12 000 роботов в год .
    • Agility Robotics уже поставляет роботов корпоративным клиентам, но они работают в изолированных зонах из-за отсутствия стандартов безопасности.

    Дома — не раньше 2030-х:

    • Проблемы: Хаотичная среда, непредсказуемые действия людей, высокие требования к безопасности.
    • Пути решения:
      • Тестирование в контролируемых условиях (отели, больницы).
      • Симуляции, как в разработке беспилотников.
      • Дистанционное управление операторами в сложных ситуациях.

    Экспертное мнение:
    «Даже с Gemini Robotics до массового “робо-дворецкого” лет 10. Но в логистике революция начнется уже в 2026-2027 гг.», — прогнозирует аналитик Robotics Today.

    3. Технические и Этические Вызовы

    • Безопасность: Роботы должны избегать столкновений, понимать эмоции и жесты.
    • Обучение: Для каждого сценария требуются месяцы тестов.
    • Этика: Кто несет ответственность за ошибки робота?

    Пример из практики:
    Роботы Boston Dynamics (теперь часть Hyundai) тестируются в военных целях, что вызывает дискуссии о роли ИИ в конфликтах.

    4. Google в Контексте Рынка

    Несмотря на закрытие проекта по уборке мусора в 2023 году, Google возвращается в робототехнику. Почему это важно:

    • Gemini Robotics — шаг к экосистеме «умных помощников» в стиле Sci-Fi.
    • Конкуренция с Tesla Optimus и Figure 02: Google делает ставку на интеграцию с существующими сервисами (Google Home, Assistant).

    Заключение: Роботы-Помощники — Вопрос Времени

    Рынок растет: к 2030 году объем индустрии достигнет $250 млрд . Но до массового внедрения в дома пройдет не меньше десятилетия. Пока роботы займут ниши в логистике, здравоохранении и производстве.

    Что дальше:

    • Следите за тестами Gemini Robotics в партнерских компаниях (например, в Google Campus).
    • Изучайте кейсы Figure AI и Agility Robotics — они задают тренды.

  • Nvidia Анонсирует Blackwell Ultra и Vera Rubin: Новая Эра AI-Чипов Начинается

    Nvidia GTC 2025: Blackwell Ultra и Vera Rubin Переворачивают Рынок ИИ

    Nvidia Анонсирует Blackwell Ultra и Vera Rubin: Новая Эра AI-Чипов Начинается

    Nvidia продолжает доминировать в индустрии искусственного интеллекта, представив на конференции GTC 2025 два революционных продукта: Blackwell Ultra и Vera Rubin . Эти анонсы подтверждают переход компании на ежегодный цикл обновлений, ускоряя развитие AI-инфраструктуры.

    1. Blackwell Ultra: Скорость для Премиальных AI-Сервисов

    Что нового:

    • Blackwell Ultra (B300/GB300) — улучшенная версия текущих чипов, оптимизированная для инференса (обработки запросов в реальном времени).
    • Производительность: до 50 петафлопс (вдвое выше предыдущего поколения).
    • Поддержка 288 ГБ быстрой памяти — критично для работы с крупными моделями вроде Llama или DeepSeek.

    Почему это важно:

    • Облачные гиганты (Microsoft, Google, Amazon) могут запускать премиальные AI-сервисы с минимальной задержкой. Например, генерация текста или видео в реальном времени.
    • Доходность: Blackwell Ultra может приносить в 50 раз больше выручки , чем чипы Hopper 2023 года.

    2. Vera Rubin: GPU-Революция Стартует в 2026

    Архитектура будущего:

    • Vera Rubin — это не один чип, а комплекс из CPU и GPU :
      • Vera (CPU) : Первый кастомный процессор Nvidia на базе архитектуры Olympus. В 2 раза быстрее CPU из Grace Blackwell 2024.
      • Rubin (GPU) : Два чипа в одной системе, объединенных технологией Multi-Die . К 2027 году выйдет версия с 4 кристаллами (Rubin Next).

    Преимущества:

    • Производительность: 50 петафлопс для инференса (vs. 20 петафлопс у Blackwell).
    • Масштабируемость: Системы NVL144 (144 GPU в стойке) для гипермасштабных дата-центров.

    3. Ежегодные Обновления: Новая Стратегия Nvidia

    До бума ИИ Nvidia выпускала архитектуры раз в два года. Теперь цикл сокращен до 12 месяцев :

    • 2025 : Blackwell Ultra.
    • 2026 : Vera Rubin.
    • 2028 : Чипы Feynman (в честь физика Ричарда Фейнмана).

    Экспертное мнение:
    «Nvidia меняет правила игры, превращая ИИ-чипы в “потребительский товар” с коротким жизненным циклом. Это вызов для конкурентов, таких как AMD и китайские стартапы», — отмечает аналитик TechRadar.

    4. Партнерства и Новые Продукты

    • Автомобильная индустрия: General Motors использует Nvidia для разработки автономных автомобилей .
    • ПК и серверы:
      • DGX Spark и DGX Station — рабочие станции для запуска LLM (больших языковых моделей).
      • Dynamo — ПО для оптимизации работы GPU-кластеров.

    5. Ответ на Вызовы: DeepSeek и Agentic AI

    Китайский стартап DeepSeek удивил рынок моделью R1, требующей меньше ресурсов. Nvidia ответила:

    • Agentic AI — новый подход, где ИИ сам принимает решения, а не просто генерирует ответы.
    • Blackwell Ultra оптимизирован для рассуждений (reasoning), что повышает требования к вычислениям.

    Цитата Дженсена Хуанга:
    «Agentic AI меняет правила. Нам нужны чипы, которые справляются с гипер-ускоренными вычислениями. И это именно то, что мы создаем».

    Заключение: Nvidia Ускоряет Гонку за ИИ-Супрематию

    Анонсы GTC 2025 подтверждают: Nvidia не собирается уступать лидерство. Blackwell Ultra и Vera Rubin задают новые стандарты для ИИ-инфраструктуры, а ежегодные релизы усиливают давление на конкурентов.

    Что дальше?

    • Ищите Blackwell Ultra в облаках уже в 2025 году.
    • Vera Rubin станет основой для дата-центров 2026-2027.

  • Google Gemini: Новые Функции Персонализации и Интеграции для Пользователей

    Google Gemini: Новые Функции

    Google Gemini Эволюционирует: Персонализация на Новом Уровне

    Google продолжает укреплять позиции в сфере искусственного интеллекта, запуская новые функции для Gemini , которые делают взаимодействие с ИИ более индивидуальным. Обновления, представленные 13 марта 2025 года, включают интеграцию с данными пользователей, расширенные возможности кастомизации и доступ к продвинутым моделям. Разберемся, что это значит для пользователей и рынка ИИ.

    1. Персонализация через Историю Поиска и Приложения

    Google Gemini теперь может анализировать историю поиска пользователя, чтобы предлагать более релевантные ответы. Эта опция доступна в режиме опции (opt-in), что гарантирует контроль над приватностью.

    Интеграция с приложениями Google:

    • Календарь, Заметки, Задачи, Фото — Gemini получит доступ к данным этих сервисов, чтобы помогать в планировании, организации и даже создании контента на основе ваших медиафайлов.

    Пример: Если вы часто ищете рецепты, Gemini может предложить идеи для ужина, учитывая ваши предпочтения и продукты в холодильнике (через Google Photos).

    2. Gems — Создайте Собственного Эксперта-ИИ

    Функция Gems становится доступной всем пользователям. Она позволяет «настроить» Gemini под конкретные задачи:

    • Обучить модель на специфических данных (например, документах компании).
    • Создать ИИ-ассистента для нишевых тем — от маркетинга до научных исследований.

    Почему это важно? Кастомизация ИИ — тренд 2025 года. Конкурирующие платформы, такие как OpenAI’s GPTs, уже предлагают подобные инструменты, и Google ускоряет развитие этой ниши.

    3. Новые Модели: Gemma 3 и Gemini Robotics

    Google расширяет линейку моделей:

    • Gemma 3 — открытая модель для разработчиков, оптимизированная для работы на одном GPU. Идеальна для стартапов и проектов с ограниченным бюджетом.
    • Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER — решения для сложных задач, включая анализ видео и расширенное рассуждение (extended reasoning).

    Цель: Укрепить позиции в сегменте мультимодальных ИИ-систем, где конкуренцию составляют модели вроде Qwen и DeepSeek.

    Гонка за Лидерством: Google vs. Китайские Стартапы

    Демис Хассабис, сооснователь DeepMind, заявил о необходимости «турбировать» развитие Gemini. Внутренние документы Google указывают на растущую конкуренцию с китайскими компаниями, такими как DeepSeek , которые, по оценкам, тратят меньше ресурсов на обучение моделей, но достигают высокой эффективности.

    Экспертное мнение:
    «Google делает ставку на открытость (Gemma 3) и интеграцию с экосистемой своих сервисов. Это ключевое отличие от закрытых китайских моделей, где акцент на hardware и масштабируемость», — комментирует аналитик TechCrunch.

    Заключение: Будущее ИИ — Персонализация и Доступность

    Обновления Gemini подтверждают тренд: ИИ становится ближе к пользователю . Интеграция с личными данными, кастомизация и открытые модели — шаги к демократизации искусственного интеллекта.

    Что дальше?

    • Следите за развитием Gemini Robotics — потенциальный прорыв в робототехнике.
    • Используйте Gems для создания нишевых решений (например, ИИ-куратор для вашего блога).

    Важно: Все новые функции Gemini доступны в экспериментальном режиме. Включите их в настройках аккаунта Google.