Google Cloud интегрирует Oracle Database для автоматизации на основе ИИ
Google Cloud запускает интеграцию Oracle Database с облачной платформой для автоматизации бизнес-процессов с использованием ИИ, упрощая миграцию данных и создание ML-моделей.
Новости о Google в контексте ИИ — технологический гигант с мощным AI-подразделением. DeepMind, Gemini, Bard. Пионер в машинном обучении и поиске.
Google Cloud запускает интеграцию Oracle Database с облачной платформой для автоматизации бизнес-процессов с использованием ИИ, упрощая миграцию данных и создание ML-моделей.
Google Cloud запустила аппаратные ускорения A4X Max для тренировки ИИ-моделей в Vertex AI, что усиливает конкуренцию в облачном машинном обучении.
Google представляет фреймворк безопасности для защиты от автономных ИИ-агентов в интернете, включая идентификацию агентов, анализ поведения и новые ИИ-устойчивые методы защиты.
Google представляет персонального AI-тренера для здоровья на базе Gemini с мульти-агентной архитектурой, проактивными инсайтами и научной валидацией через экспертный SHARP-фреймворк.
Google Cloud представила новые возможности в Vertex AI для обучения больших моделей ИИ, включая улучшенную распределенную тренировку и оптимизацию ресурсов.
Исследование показало, что ИИ-чаты используют значительно более широкий набор источников, чем традиционный поиск Google, часто ссылаясь на менее известные сайты.
Anthropic расширяет использование TPU Google Cloud до миллиона процессоров в рамках сделки стоимостью десятки миллиардов долларов для поддержки роста бизнеса и исследований ИИ.
Google Earth AI объединяет анализ спутниковых снимков, демографические данные и экологические модели для прогнозирования природных катастроф с улучшением точности на 11-16%.
Google представила алгоритм Quantum Echoes для измерения корреляторов неупорядоченных во времени величин, демонстрирующий верифицируемое квантовое преимущество на 103 кубитах.
Google Cloud расширила возможности отслеживания происхождения данных в Dataplex до уровня отдельных столбцов для BigQuery, что критично для построения надежных AI-систем.