Latest AI News

Марк Цукерберг оголосив про масштабну реструктуризацію зусиль Meta у сфері штучного інтелекту, створивши Meta Superintelligence Labs (MSL) та об'єднавши всі ініціативи з ШІ під єдиною організаційною структурою. Новий підрозділ, який очолили колишній CEO Scale AI Александр Ван та екс-CEO GitHub Нейт Фрідман, об'єднує команди, що працюють над базовими моделями, продуктові команди та дослідницькі проєкти Meta у прагненні створити системи ШІ, здатні зрівнятися або перевершити людські можливості. Цей стратегічний крок є найзначнішою організаційною зміною Meta на шляху до розвитку штучного інтелекту, оскільки компанія прагне стати лідером у гонці за створенням надінтелектуального ШІ.

xAI Ілона Маска готується випустити Grok 4 із спеціалізованими функціями для програмування незабаром після 4 липня 2025 року. Нова модель матиме вбудований редактор коду, створений за зразком VSCode, що дозволить користувачам безпосередньо писати, змінювати та налагоджувати код. Завдяки цьому Grok 4 стане прямим конкурентом провідних AI-систем від OpenAI та Google, пропонуючи як універсальну модель, так і окремий варіант для програмування.

Компанія Baidu відкрила вихідний код сімейства моделей ERNIE 4.5 під ліцензією Apache 2.0, що стало стратегічним зрушенням від попереднього закритого підходу. Реліз включає десять варіантів — від компактних моделей із 0,3 мільярда параметрів до потужних Mixture-of-Experts із загальною кількістю до 424 мільярдів параметрів, а також повний набір інструментів для розробників. ERNIE 4.5 перевершує інші китайські open-source моделі за більшістю бенчмарків і відображає глобальний тренд до відкритої розробки AI, що тисне на закриті сервіси на кшталт OpenAI та Anthropic.

Amazon впровадила свого мільйонного робота на складі в Японії, майже зрівнявшись із людським штатом у 1,56 мільйона працівників. Одночасно компанія представила DeepFleet — генеративну модель штучного інтелекту, яка оптимізує рух роботів у понад 300 глобальних центрах, скорочуючи час переміщення на 10% і забезпечуючи швидшу та дешевшу доставку. Ця подія підкреслює еволюцію Amazon від простих роботів для переміщення полиць у 2012 році до сучасного різноманітного парку спеціалізованих машин, що працюють разом із людьми.

Google випустила Imagen 4 — свою найпросунутішу на сьогодні модель генерації зображень за текстовим описом, яка вже доступна у платному попередньому перегляді через Gemini API та Google AI Studio. Запуск співпав із загальною доступністю моделей Gemini 2.5 Flash і Pro, а також із презентацією Gemini 2.5 Flash-Lite — найдешевшої та найшвидшої моделі у сімействі 2.5. Розробники також отримали змогу працювати з Gemini безпосередньо у терміналі завдяки новому open-source інструменту Gemini CLI.

Дослідники з USC та Університету Джонса Гопкінса вперше продемонстрували безумовне експоненціальне квантове прискорення, використовуючи 127-кубітні процесори Eagle від IBM. Команда під керівництвом експерта з квантової корекції помилок Даніеля Лідара розв’язала варіацію задачі Саймона, довівши, що квантові комп’ютери тепер можуть остаточно перевершувати класичні машини. Це відкриття є важливою віхою, яка згодом може прискорити навчання моделей ШІ та зробити можливими раніше недосяжні обчислювальні завдання.

Потужний асистент Alexa+ на базі штучного інтелекту від Amazon досяг важливої позначки — 1 мільйон зареєстрованих користувачів із моменту запуску в лютому 2025 року. Оновлений асистент пропонує більш природне спілкування та розширені можливості, наразі доступний безкоштовно під час бета-тестування, але після офіційного запуску стане перевагою для підписників Prime ($139/рік), а для інших користувачів коштуватиме $19,99/місяць. Така швидка динаміка свідчить про зростання попиту на просунутих AI-асистентів і зміцнює позиції Amazon серед преміальних гравців цього ринку.

Google розширила сімейство Gemini 2.5, представивши Flash-Lite — свою найекономічнішу та найшвидшу модель серії 2.5, а також зробила Gemini 2.5 Flash і Pro загальнодоступними. Одночасно компанія запустила Gemini CLI — відкритого AI-агента, який інтегрує Gemini безпосередньо в термінал розробника для програмування, вирішення задач і керування завданнями. Ці релізи демонструють прагнення Google зробити передові можливості ШІ доступнішими та глибше інтегрованими в щоденні робочі процеси розробників.

Інноваційний робот з штучним інтелектом, розроблений дослідниками з ETH Zurich, продемонстрував вражаючу здатність грати у бадмінтон з людьми, демонструючи передові навички передбачення та адаптації стратегії. Чотириногий робот на ім’я ANYmal-D використовує складні системи комп’ютерного зору, дані з сенсорів і машинне навчання для відстеження, прогнозування та реагування на траєкторії волана в режимі реального часу. Це досягнення є значним кроком вперед у співпраці людини і робота, з перспективами, що виходять далеко за межі розваг — у тренуваннях, виробництві та сфері послуг.

Дослідники з USC та Університету Джонса Гопкінса продемонстрували те, що називають «святим Граалем» квантових обчислень: безумовне експоненціальне прискорення порівняно з класичними комп’ютерами. Використовуючи 127-кубітні процесори Eagle від IBM та сучасні методи корекції помилок, команда вирішила варіацію задачі Саймона, довівши, що квантові машини тепер здатні остаточно випередити класичні комп’ютери. Це відкриття означає фундаментальний зсув у можливостях обчислювальної техніки з вагомими наслідками для штучного інтелекту та обчислювальних наук.

Google DeepMind представила AlphaGenome — революційну модель ШІ, яка інтерпретує некодуючі ділянки людського геному, тобто 98% ДНК, які раніше вважалися «сміттям», але нині визнані ключовими для регуляції генів. Інструмент, презентований 25 червня, здатний аналізувати послідовності ДНК довжиною до мільйона пар основ і передбачати, як генетичні варіанти впливають на експресію генів і розвиток хвороб, зокрема раку. Вчені, які отримали ранній доступ до AlphaGenome, називають її значним проривом, що перевершує існуючі моделі майже за всіма показниками.

Нова ініціатива AI Future Creators Awards від Фонду FAIR має на меті перетворити перспективні дослідницькі проєкти зі сфери ШІ на життєздатні комерційні стартапи. Протягом чотиримісячної програми акселерації буде відібрано до десяти проєктів, які отримають менторську підтримку, навчання та доступ до інвесторів. Прийом заявок триває до 5 липня 2025 року. Ця програма є стратегічним містком між академічними інноваціями у сфері ШІ та готовими до ринку застосуваннями в зростаючій екосистемі штучного інтелекту Італії.

Google DeepMind представила AlphaGenome — революційну модель штучного інтелекту, яка інтерпретує 98% людської ДНК, раніше вважалися «темною матерією» — некодуючими ділянками, що регулюють активність генів. Модель здатна аналізувати послідовності довжиною до мільйона пар основ і передбачати, як генетичні варіанти впливають на експресію генів, сплайсинг РНК та інші біологічні процеси. Науковці називають це значним проривом, адже AlphaGenome перевершує існуючі моделі у більшості задач геномного прогнозування та може революціонізувати дослідження хвороб.

Знаковий Закон Європейського Союзу про штучний інтелект стикається з серйозними викликами впровадження напередодні дедлайну в серпні 2025 року, а галузеві об’єднання закликають призупинити процес. Європейське відділення Асоціації комп’ютерної та комунікаційної індустрії (CCIA), що представляє великі технологічні компанії, попереджає про відсутність ключових імплементаційних настанов, що може загальмувати інновації. Хоча посадовці ЄС визнають ці труднощі, вони поки що не планують змінювати графік впровадження, незважаючи на зростаючий тиск з боку різних зацікавлених сторін.

Дослідники продемонстрували, що навіть маломасштабні квантові комп’ютери можуть суттєво підвищити ефективність машинного навчання завдяки новій фотонній квантовій схемі. Прорив став можливим завдяки розробці алгоритму, який дозволяє класичним комп’ютерам імітувати відмовостійкі квантові схеми, а також досягненню безумовного експоненціального прискорення на процесорах IBM із 127 кубітами. Ці досягнення свідчать про перехід квантових технологій від експериментальної стадії до практичних застосувань із вимірюваними перевагами.

Microsoft оголосила про скорочення 9 000 співробітників по всьому світу, що становить майже 4% її штату, на тлі масштабних інвестицій у розмірі $80 мільярдів у інфраструктуру штучного інтелекту на 2025 фінансовий рік. Скорочення, про які повідомили на початку 2026 фінансового року Microsoft, стосуються переважно управлінських ланок і відбуваються лише через два місяці після попередньої хвилі звільнень у травні, коли було скорочено ще 6 000 працівників. Така тенденція відображає ширші процеси в технологічній галузі, де компанії балансують між агресивними інвестиціями в ШІ та оптимізацією персоналу задля збереження фінансових показників.

Всесвітня організація охорони здоров’я (ВООЗ) разом із партнерами з ООН проведе спеціалізований воркшоп, присвячений інноваціям у сфері ШІ для медицини, під час майбутнього саміту AI for Good 2025. Захід відбудеться 11 липня в Женеві, а сесія «Сприяння інноваціям та доступу до ШІ в охороні здоров’я» продемонструє практичні застосування ШІ, зокрема системи тріажу для зон конфлікту та діагностику неінфекційних захворювань на основі ШІ. Мета заходу — просування стандартизованих рекомендацій і посилення міжсекторальної співпраці у стрімко зростаючій галузі медичного ШІ.

Світові інвестиції в штучний інтелект продовжують зростати, і ринок генеративного ШІ, за прогнозами, досягне 425 мільярдів доларів США до 2030 року. До 2025 року третина компаній виділятиме понад 25 мільйонів доларів на ініціативи у сфері ШІ, а впровадження технології виходить за межі пілотних проектів і охоплює кілька бізнес-функцій. У звіті відзначено новаторське використання ШІ компанією Visa у токенізованих платежах, цифровій ідентифікації та агентній комерції, що змінює спосіб взаємодії споживачів із фінансовими послугами.

OpenTools.ai представила щоденний сервіс агрегування новин про штучний інтелект, машинне навчання та новітні технології з надійних джерел. Платформа допомагає професіоналам і ентузіастам у сфері ШІ орієнтуватися в динамічному технологічному середовищі, надаючи стислу та релевантну інформацію про розвиток галузі. Цей сервіс відповідає зростаючій потребі у фільтрації достовірної інформації в умовах перенасичення новинами про ШІ.

FDA впровадила Elsa — генеративний AI-інструмент, створений для оптимізації регуляторних процесів у межах агентства. Розміщена у захищеному середовищі GovCloud, Elsa допомагає співробітникам аналізувати дані щодо безпеки, порівнювати етикетки продуктів і визначати пріоритетність інспекцій, що потенційно прискорює реагування на проблеми з безпечністю харчових продуктів, зокрема відкликання. Хоча інструмент не взаємодіє безпосередньо зі споживачами, це перший суттєвий крок FDA до інтеграції AI у свою регуляторну систему.