Появилась российская модель распознавания речи — T-One

Центр ИИ группы Т‑Технологии (Т‑Банк) выложил в открытый доступ T‑One — модель распознавания речи

У модели ~70 млн параметров и она доступна на GitHub и Hugging Face.

Модель работает в реальном времени с низкой задержкой — сегментами по 300 мс, что позволяет использовать её в голосовых ассистентах, кол‑центрах и анализе звонков.

Несмотря на компактный размер, в T‑Технологиях заявили, что T‑one по качеству распознавания русского языка в шумных телефонных записях превосходит открытые аналоги, такие как SberDevices GigaAM (240 млн параметров) и Whisper Large‑v3 (1,5 млрд параметров).

T‑one уже применяется в продуктах группы: служба поддержки Т‑Банка, голосовой секретарь Т‑Мобайла и анти‑спам сервисы. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0, позволяет коммерчески использовать и модифицировать её на своих серверах — это снижает расходы по сравнению с облачными решениями.

RUTUBE запустил таргетированную баннерную рекламу

Уже доступен один формат баннера: под видео или справа от плеера на разных устройствах. Показ предназначен для релевантной аудитории.

RUTUBE отмечает значительный рост: месячная аудитория в июне превысила 80,1 млн пользователей (+86 % к прошлому году), за полгода собрано более 26 млрд просмотров (+7,5×), а библиотека насчитывает 415,9 млн видео (+79 %).

Позже будут добавлены ещё два формата баннеров, но пока не ясно, каких. 

В YouTube Shorts добавили ИИ‑инструменты для создания видео из фото и текста

YouTube представил встроенные AI‑функции в Shorts, позволяющие преобразовывать одно фото или текст в короткое видео с динамикой. Этот и другие эффекты доступны через новый интерфейс AI Playground.

Пока эти функции запущены поэтапно в США, Канаде, Австралии и Новой Зеландии; позже охват увеличится. Видео, созданные при помощи Photo‑to‑Video, имеют стандартную водяную метку SynthID для маркировки как AI‑контент.

Bing тестирует обводки вокруг результатов выдачи

В Bing начала появляться тонкая рамка с закруглёнными углами вокруг каждого сниппета результатов поиска. Это визуальное различие позволяет чётко отделять блоки с информацией друг от друга. Нововведение пока находится на уровне тестирования — пользователи делятся скриншотами дизайна в соцсетях.

Цель изменений — улучшить визуальное восприятие результатов, но реакция сообщества разделилась — кому‑то это кажется полезным, а кто‑то сомневается, что рамки улучшат UX. Подобный дизайн Google неоднократно тестировал ранее, но так и не ввел.