Вершина AutoML

С момента запуска TimesFM мы наблюдаем масштабные изменения в подходах к прогнозированию временных рядов. Теперь мы применяем ту же самую логику «нулевого примера» к табличным данным. Представляем TabFM, новую базовую модель для табличных данных, упрощающую рабочие процессы классификации и регрессии. - Introducing TabFM: A zero-shot foundation model for tabular data

См. также другие публикации по теме AutoML

Как использовать Gen AI

Google опубликовал 1300+ примеров использования генеративного ИИ

Коалиция за безопасный ИИ

Coalition for Secure AI (CoSAI) и другие материалы по кибербезопасности от Google

Киберразведка Google

Google Threat Intelligence Group (GTIG) выпустила очередной квартальный отчет о кибербезопасности.

"Google DeepMind и GTIG выявили рост попыток извлечения моделей или «дистилляционных атак» — метода кражи интеллектуальной собственности, нарушающего условия предоставления услуг Google. В этом отчете мы описали шаги, предпринятые нами для предотвращения вредоносной деятельности, включая обнаружение, пресечение и нейтрализацию Google попыток извлечения моделей. Хотя мы не наблюдали прямых атак на перспективные модели или продукты генеративного ИИ со стороны субъектов, использующих сложные целевые атаки (APT), мы наблюдали и нейтрализовали частые атаки по извлечению моделей со стороны частных компаний по всему миру и исследователей, стремящихся клонировать собственную логику.

Для поддерживаемых государством субъектов, занимающихся киберпреступностью, большие языковые модели (LLM) стали важными инструментами для технических исследований, таргетинга и быстрого создания сложных фишинговых приманок. В этом ежеквартальном отчете освещается, как субъекты угроз из Корейской Народной Республики (КНДР), Ирана, Китайской Народной Республики (КНР) и России внедрили ИИ в свою деятельность в конце 2025 года, и улучшается наше понимание того, как злоупотребление генеративным ИИ проявляется в кампаниях, которые мы пресекаем в реальных условиях. GTIG пока не наблюдала случаев, когда APT-группировки или субъекты информационных операций (IO) достигли бы прорывных возможностей, коренным образом меняющих ландшафт угроз." - отсюда

ИИ для веб-дизайна

Дизайн интерфейсов по промпту

Теневые агенты

Google опубликовал отчет Кибербезопасность 2026

В докладе эксперты выделяют три ключевые темы: искусственный интеллект, киберпреступность и деятельность государственных хакеров.

ИИ на стороне злоумышленников становится обыденностью. Хакеры активно применяют его для ускорения атак, генерации вредоносного кода и проведения информационных кампаний. Особое внимание уделяется переходу к ИИ-агентам, способным автономно выполнять целые цепочки атак.

Инъекции подсказок (Prompt injection) — одна из главных новых угроз. Google прогнозирует резкий рост числа таких атак на корпоративные системы, работающие на базе искусственного интеллекта.

Отдельная масштабная проблема — социальная инженерия с использованием ИИ. Массовым явлением станет голосовой фишинг с имитацией голосов руководителей или сотрудников IT-отдела.

«Агентный сдвиг» в безопасности: ИИ-агенты фундаментально меняют архитектуру защиты. Google предвидит появление нового направления — «агентного управления идентификацией» (agentic identity management), где каждый агент будет обладать собственной цифровой личностью с минимальными привилегиями и временным доступом.

«Теневые агенты» (Shadow Agent) — скрытая внутренняя угроза. Сотрудники начнут самостоятельно разворачивать ИИ-агентов для выполнения рабочих задач в обход корпоративных политик. Это приведет к появлению неконтролируемых потоков конфиденциальных данных. Запреты в данном случае бесполезны — они лишь заставят пользователей уйти в тень. Решение проблемы — создание управляемой ИИ-инфраструктуры с полноценным аудитом.

Авторизация в масштабе

Определение того, имеют ли пользователи сети право доступа к цифровым объектам, имеет центральное значение для сохранения конфиденциальности. В данной статье представлены проектирование, реализация и развертывание Zanzibar — глобальной системы для хранения и оценки списков контроля доступа. Zanzibar предоставляет единую модель данных и язык конфигурации для выражения широкого спектра политик контроля доступа из сотен клиентских сервисов Google, включая Календарь, Облако, Диск, Карты, Фотографии и YouTube. Решения об авторизации учитывают причинно-следственную связь действий пользователей и, таким образом, обеспечивают внешнюю согласованность при изменении списков контроля доступа и содержимого объектов. Zanzibar масштабируется до триллионов списков контроля доступа и миллионов запросов на авторизацию в секунду, поддерживая сервисы, используемые миллиардами людей. За 3 года эксплуатации система поддерживала задержку на уровне менее 10 миллисекунд (95-й процентиль) и доступность более 99,999%. - Zanzibar: Google’s Consistent, Global Authorization System

Опасно и тревожно

Google удаляет некоторые из своих сводок по ИИ после того, как здоровье пользователей оказалось под угрозой.

Компания Google удалила некоторые из своих обзоров состояния здоровья, созданных с помощью искусственного интеллекта, после того, как расследование Guardian выявило, что люди подвергались риску, получая ложную и вводящую в заблуждение информацию.

Компания заявила, что ее обзоры, созданные с помощью генеративного ИИ и предоставляющие краткие обзоры важной информации по той или иной теме или вопросу, являются «полезными» и «надежными». Однако некоторые из этих обзоров, отображаемые в верхней части результатов поиска, содержали неточную информацию о состоянии здоровья, подвергая пользователей риску.

В одном случае, который эксперты назвали «опасным» и «тревожным», Google предоставил ложную информацию о важнейших анализах функции печени, из-за чего люди с серьезными заболеваниями печени могли ошибочно считать себя здоровыми.

Как выяснила Guardian, при вводе запроса «каков нормальный диапазон анализов крови на функцию печени» отображалось множество цифр, мало контекста и не учитывались национальность, пол, этническая принадлежность или возраст пациентов. Эксперты заявили, что то, что Google AI Overviews называл нормой, может сильно отличаться от того, что на самом деле считалось нормой. Эти сводки могут привести к тому, что тяжелобольные пациенты ошибочно посчитают результаты анализов нормальными и не будут посещать последующие медицинские осмотры.

После расследования компания удалила AI Overviews для поисковых запросов «каков нормальный диапазон анализов крови на функцию печени» и «каков нормальный диапазон анализов функции печени». Представитель Google заявил: «Мы не комментируем отдельные удаления в Поиске. В случаях, когда AI Overviews упускают какой-то контекст, мы работаем над общими улучшениями, а также принимаем меры в соответствии с нашей политикой, когда это необходимо». - отсюда

Умный школяр

Поиск с ИИ в Google Scholar: Scholar Labs

Обеспечение надежного и безопасного ИИ

Большое руководство от Google Cloud. Полезный набор ссылок в конце статьи

Сюда же можно отнести и Startup technical guide AI agents, который рписывает использование того же Google Cloud для создания ИИ-агентов

Google мед

Открытые модели для медицинских исследований от Google. Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) — это коллекция открытых моделей и сопутствующих ресурсов, помогающих разработчикам создавать модели ИИ для здравоохранения.

см. также ИБП для медицины. Источники бесперебойного питания для медицины и здравоохранения.

Text to SQL

Google выступил с решениями трансляции текста в SQL. Полная цепочка тогда должна выглядеть так: ASR (автоматическое распознавание речи) -> Text-to-SQL -> запрос к базе данных -> TTS (Text-to-Speech) - голосовые интерфейсы в информационных системах

Источники бесперебойного питания (ИБП)

Источники бесперебойного питания (ИБП) - решения:

Промышленные ИБП, ИБП для медицины, ИБП для ЦОД

Промышленные источники бесперебойного питания (ИБП, бесперебойники)

ИБП для нефтегаза, ИБП для транспорта

Агенты: белая книга

Это сочетание рассуждений, логики и доступа к внешней информации, которые все связаны с моделью генеративного ИИ, вызывает концепцию агента. - Google об ИИ-агентах P.S. см. также нашу статью об архитектуре LLM-агентов

Оценка рисков ИИ

В индустрии искусственного интеллекта (ИИ) появился новый инструмент для оценки рисков — SAIF Risk Assessment, разработанный для повышения безопасности ИИ-систем. Этот интерактивный инструмент позволяет разработчикам и компаниям оценить свою защищённость, определить потенциальные угрозы и укрепить систему безопасности.

/via SecurityLab

P.S. Это и есть инструмент для аудита систем ИИ, ровно как мы описывали в наших работах. Например, здесь и здесь

Кого увольняют?

"People talked about why Google let go of the Python team. Then, news came out that Google also let go of people from important Flutter, Dart, and Python teams"

Pathways

Новая многозадачная архитектура ИИ систем

Безопасность ИИ

Новое подразделение в Google DeepMind: AI Safety and Alignment. Перед организацией AI Safety and Alignment поставлена задача интегрировать реальные меры защиты в модели Google GenAI, уделяя особое внимание предотвращению распространения неточных медицинских рекомендаций, обеспечению безопасности детей и уменьшению предвзятости и несправедливости. Организация, возглавляемая Анкой Драган, стремится углубить понимание систем искусственного интеллекта и привести их в соответствие с человеческими предпочтениями и ценностями. Проблемы с безопасностью генеративных моделей потребовали нового подхода.

Вот, например, какие задачи ставятся в объявлении о поиске работников:

Определение и исследование возможных способов отказа базовых моделей, начиная от социотехнического ущерба (например, справедливости, дезинформации) до неправильного использования (например, разработки оружия, преступной деятельности) и потери контроля (например, сбоев с высокими ставками, мошеннического ИИ).

Разработка и внедрение технических подходов для снижения этих рисков, такие как бенчмаркинг и оценки, дизайн наборов данных, масштабируемый надзор, интерпретируемость, состязательная устойчивость, мониторинг и многое другое, в координации с более широкой технической программой команды.

Создание инфраструктуры, которая ускорит скорость исследований, позволяя быстро экспериментировать с моделями фундаментов, а также упрощая регистрацию и анализ результатов экспериментов.

Сотрудничество с другими внутренними командами, чтобы гарантировать, что системы и продукты Google DeepMind AI (например, Gemini) основаны на самых передовых исследованиях и протоколах безопасности и соответствуют им.

См. также другие публикации по теме safety

Надежность ML

Что же понимается под надежностью систем машинного обучения. Версия от Google

Prompt-тренировки

Интересная игра от Google - тренировка по составлению заданий для порождающих моделей. Игрокам показываются рисунок, фотография, картина или другое изображение, сгенерированное искусственным интеллектом, но не подсказка, которая использовалась для создания сцены. Задача игрока состоит в том, чтобы выступить в роли инженера-подсказчика и объяснить ИИ, как идеально воссоздать изображение. Как только вы настроите подсказку, которая ограничена 120 символами, игра загрузит ее в ИИ Google и сгенерирует новое изображение. Затем игроки оцениваются в зависимости от того, насколько их изображение соответствует оригиналу.