Google представила локального ИИ-помощника для Mac

И ни байта связи с облаком

Google представила локального ИИ-помощника для Mac

Google представила AI Edge Foresight — ИИ-помощника для Mac, который помогает вести заметки на встречах, искать информацию в личных файлах и отвечать на вопросы с учетом рабочего контекста. 

Главное отличие от облачных сервисов — обработка данных полностью проходит на самом компьютере. Записи разговоров, документы и заметки не отправляются на внешние серверы.

Читают прямо сейчас:

Как за 10 минут запустить нейронки локально на компьютере Apple — как работает локальный запуск моделей вроде Gemma на Apple Silicon — та же архитектура, что в Foresight

Локальные нейросети для ПК: топ-10 для установки оффлайн — какие ещё инструменты позволяют обрабатывать данные без облака и что выбрать для разных задач

Какие данные собирает про вас смартфон на самом деле — почему локальная обработка данных важна и что происходит с информацией, когда она уходит на внешние серверы

Умные заметки без ручной расшифровки

Foresight может работать во время видеозвонков и личных встреч. Пользователю достаточно набросать короткие тезисы, а помощник дополнит их с учетом стенограммы разговора и превратит в полноценные заметки. 

При этом не нужно отвлекаться на подробную запись всего обсуждения.

Помощник изучает рабочие материалы

Приложение умеет работать с локальными папками, документами, схемами, веб-ссылками, календарем и Google Drive. Оно использует эти материалы, чтобы учитывать контекст проектов и быстрее находить нужные сведения. 

Пользователь может задавать вопросы в чате или включить Live Assistance. Это режим, в котором помощник слушает разговор и автоматически предлагает ответы.

Такой подход рассчитан на ситуации, когда нужно быстро вспомнить детали проекта, подготовиться к встрече или найти информацию в большом архиве документов без ручного поиска по каждому файлу.

Все вычисления выполняются локально

Важно понимать, что в основе Foresight лежат модели Gemma, работающие непосредственно на устройстве. 

Для поиска по разным типам данных используется EmbeddingGemma 2 — мультимодальная модель с 740 млн параметров. Она переводит текст, изображения, видео и аудио в общее векторное пространство, чтобы находить смысловые связи между материалами.

Вместе с Gemma это позволяет организовать локальный поиск с дополнением ответов данными из личных документов — подход, известный как RAG. По заявлению Google, такая архитектура не требует отправлять пользовательские материалы в облако и не зависит от сетевой задержки.

Foresight ориентирована на тех, кто работает с конфиденциальными документами и не хочет передавать записи встреч сторонним сервисам. Google подчеркивает, что личные файлы, аудио и стенограммы остаются на Mac.

Скидка на все курсы Практикума

Раз вы дочитали эту новость до конца, с технологиями у вас всё в порядке. А если давно присматривались к разработке, аналитике, нейросетям, тестированию или кибербезопасности, сейчас туда можно зайти дешевле.

Промокод KOD (можно просто нажать) даст скидку на любой платный курс! А если пока не готовы покупать курс, у Практикума есть бесплатные вводные части.

Соцсети: Юлия Зубарева
Через год — лучше работа, выше зарплата
В «Яндекс Практикуме» становятся разработчиками с нуля. Выберите язык — веб, Python, Java, C++ — и учитесь. Джуны зарабатывают от 80 000 ₽, мидлы — от 150 000 ₽. Дальше — программы трудоустройства и компенсация, если пойдёте в Яндекс.
Вам может быть интересно
easy
[anycomment]
Exit mobile version