Квітень став знаковим для техніки: великі компанії й стартапи представили важливі новинки — від супутникового інтернету й квантових рішень до ШІ‑подкастів і смарт‑помічників. Ось огляд найголовніших тем.

Meta запускає окремий додаток‑помічник на ШІ

Meta представила новий додаток Meta AI на базі моделі Llama 4. Додаток дає персоналізовані відповіді, використовуючи дані з Facebook та Instagram, і працює з AR‑окулярами Meta та іншими застосунками (WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger). Мета — посилити позиції компанії в сфері ШІ. Прем’єру провели на LlamaCon — першому заході Meta для розробників ШІ.

Google NotebookLM додає багатомовні аудіо‑подкасти

NotebookLM від Google, за допомогою Gemini 2.5 Pro, отримав функцію Audio Overviews у понад 50 мовах. Користувачі можуть швидко міняти мову підсумків або навчальних матеріалів, завантажувати книги, відео чи статті й генерувати розмовні подкасти на бажаній мові. Функція полегшує доступ до знань у різних країнах, хоча ще в бета‑версії інколи помітні помилки в вимові чи перекладі.

Amazon починає будувати супутникову мережу інтернету з запуском ULA

United Launch Alliance успішно вивела першу партію супутників проєкту Kuiper від Amazon, почавши розгортання мережі супутникового інтернету. Запуск відбувся з Кейп‑Канавералу 28 квітня і слідував після тестів двох прототипів. Amazon планує вивести на навколоземну орбіту понад 3 200 супутників, щоб забезпечити інтернет по всьому світу. Компанія уклала найбільший корпоративний контракт на запуски — 38 місій на ракеті Vulcan Centaur. Проєкт конкурує зі Starlink від SpaceX і має розширити доступ до інтернету там, де його бракує.

Samsung додає Gemini AI у смартфони серії Galaxy A

Samsung відкриває доступ до помічника Gemini від Google для деяких моделей Galaxy A: його можна запускати довгим натисканням бокової кнопки — раніше така функція була лише в серії S. Підтримувані моделі на One UI 7 замінять Bixby на Gemini для завдань типу перевірки розкладу, навігації чи надсилання повідомлень без перемикання між додатками. Samsung також розглядає співпрацю з Perplexity AI для подальшого розвитку.

Microsoft розширює можливості Copilot Plus на ПК

Microsoft анонсувала три нові функції у Copilot Plus для ПК: швидкий пошук минулої активності (документи, сайти) за допомогою таймлайна або опису; Click to Do — редагування чи підсумовування прямо з екрана; покращений Windows Search з локальним ШІ й підтримкою природної мови. Функції працюватимуть локально для захисту приватності й будуть впроваджуватись поступово.

Alibaba представляє серію моделей Qwen3, претендує на лідерство

Alibaba випустила серію Qwen3 з вісьмома моделями від 600 млн до 235 млрд параметрів. Компанія стверджує, що Qwen3 випереджає конкурентів (DeepSeek‑R1, OpenAI o1, Google Gemini) у завданнях кодування, генерації тексту та складного мислення. У моделі є гібридний режим, що дозволяє обирати між швидкими й глибшими відповідями. Qwen3 доступна на платформах типу Hugging Face та GitHub і навчена на понад 35 трильйонах токенів 119 мов, утричі розширивши мульти мовні можливості попередника.

Apple оновить Siri в iOS 19.4

У iOS 19.4 очікуються покращені можливості Siri на базі Apple Intelligence: розуміння контексту на екрані, дії через декілька додатків і персоналізовані відповіді. Нова архітектура Siri має підвищити надійність, але запуск раніше затримувався через баги та обмеження в термінах. Після внутрішніх перестановок і змін у бекенді нову Siri, ймовірно, представлять на WWDC 2025, а реліз відбудеться пізніше.

П’ять квантових стартапів, за якими варто стежити

Гонка за квантовим обчисленням загострюється, і помітна роль переходить до стартапів. Окрім Google, IBM і Microsoft, прогрес роблять PsiQuantum, Atom Computing, IQM, Pasqal і Rigetti Computing. Вони працюють над масштабованими й стійкими квантовими чипами, досліджуючи фотонні кубіти, захоплені атоми, надпровідні кола й нейтральні атоми. Партнерства, державна підтримка й знання науковців можуть зробити ці компанії рушіями майбутніх квантових інновацій.

Висновок

Квітень показав, що ШІ, супутникові мережі та квантова індустрія швидко змінюють спосіб нашого зв’язку, роботи й життя. Конкуренція загострюється: великі гравці вдосконалюють сервіси, а стартапи підштовхують межі можливого.

У світі штучного інтелекту ChatGPT і Perplexity — це дві популярні системи, що здобули багато уваги. Обидві здатні генерувати текст, схожий на людський, але мають суттєві відмінності, які роблять їх більш підходящими для різних завдань.

У цій статті ми просто і зрозуміло пояснимо сильні та слабкі сторони обох асистентів, щоб допомогти вам обрати того, хто найкраще відповідає саме вашим запитам.

Що таке ChatGPT?

ChatGPT — це чат-бот на основі штучного інтелекту, який використовує технологію обробки природної мови (NLP), щоб вести спілкування максимально природно й по-людськи. Він може не лише відповідати на запитання, а й писати тексти різного формату — від статей до електронних листів, допомагати з програмуванням, перекладом, математичними задачами тощо.

Основа роботи ChatGPT — це потужна глибока нейромережа GPT (Generative Pre-trained Transformer), яка дозволяє «розуміти» контекст і надавати логічні, зв’язні відповіді.

Основні можливості ChatGPT:

• Високе розуміння природної мови
• Врахування контексту в розмові
• Гнучкість — підтримує різні теми
• Працює багатьма мовами
• Допомагає в безлічі задач: від навчання до роботи

Версії ChatGPT

Безкоштовна версія працює на моделі GPT-3.5. Вона добре підходить для базових задач: написання текстів, допомога з навчанням, прості запити. Але має обмежений функціонал — наприклад, не підтримує завантаження файлів, аналіз даних, перегляд зображень або серфінг в інтернеті.

Платна версія (приблизно $20 на місяць) відкриває доступ до GPT-4, моделі GPT-4o, пришвидшених відповідей, генерації зображень, складного аналізу даних та інших функцій. Ідеально підходить для активного щоденного використання.

Що таке Perplexity?

Perplexity — це AI-помічник нового типу, який поєднує можливості пошукової системи з ШІ. Його основна задача — шукати точну й достовірну інформацію в інтернеті та надавати чіткі, перевірені відповіді. На відміну від ChatGPT, він більше заточений під дослідження, ніж під «спілкування».

Одна з головних переваг — наявність посилань на джерела, щоб ви могли самі перевірити інформацію.

Основні можливості Perplexity:

• Пошук інформації в реальному часі
• Відповіді з посиланнями на джерела
• Аналіз складних запитів
• Інтеграція з різними базами даних
• Висока точність і перевіреність відповідей

Версії Perplexity

Безкоштовна версія включає необмежений пошук в реальному часі, до 3 «Pro» запитів щодня, можливість завантаження 3 файлів. Підійде для базових досліджень.

Perplexity Pro ($20/міс. або $200/рік) відкриває доступ до понад 300 Pro-запитів на день, необмежене завантаження файлів, і доступ до найновіших моделей GPT-4, Claude, Gemini. Цей варіант більше орієнтований на дослідників і професіоналів.

ChatGPT vs Perplexity: порівняння

Цілі та призначення

ChatGPT створений для діалогів. Він добре підходить для спілкування, написання текстів, допомоги в навчанні чи роботі.

Perplexity — це більше про точну, перевірену інформацію. Він краще підходить для тих, хто шукає факти, проводить дослідження, пише наукові роботи чи аналітику.

Оновлення в реальному часі

ChatGPT не має доступу до інтернету в реальному часі (лише в платній версії з обмеженим серфінгом). Його знання обмежуються датою останнього оновлення.

Perplexity постійно «гуглить» інформацію онлайн, тому завжди надає найсвіжіші відповіді з перевірених джерел.

Зручність користування

Інтерфейс ChatGPT простий і інтуїтивно зрозумілий. Навіть новачок легко розбереться.

Perplexity теж зручний, але більше орієнтований на тих, хто шукає чітку й структуровану інформацію, а не просто хоче поспілкуватися.

Розмовна функціональність

ChatGPT блискуче підтримує багатотурові діалоги, здатен до творчості, жартів, історій.

Perplexity відповідає чітко і коротко, менше підходить для невимушеної розмови.

Гнучкість

ChatGPT універсальний — допоможе і з кодом, і з есе, і з перекладом.

Perplexity — вузькоспеціалізований, фокусується на пошуку точної інформації. У творчих задачах поступається.

Висновок

ChatGPT і Perplexity — це різні інструменти зі своїми перевагами. Якщо вам потрібно вести діалоги, створювати контент чи просто «поговорити» — обирайте ChatGPT. Якщо ж вам потрібна точна, свіжа й перевірена інформація з джерелами — ваш вибір Perplexity.

Хочете дізнатися більше або маєте додаткові запитання? Зв’яжіться з нами — і ми допоможемо обрати найкраще AI-рішення саме для вас.

Генеративний ШІ — це не просто модне слово, а інновація, яка змінює способи створення, взаємодії та вирішення проблем. AWS Bedrock пропонує потужне та масштабоване рішення, яке спрощує розробку штучного інтелекту. Незалежно від того, чи ви створюєте чат-ботів, генеруєте тексти й контент, чи персоналізовані системи рекомендацій, інструменти та базові моделі AWS Bedrock допоможуть втілити ідеї в життя швидше та ефективніше.

У цій статті ми розглянемо, що таке AWS Bedrock, його ключові функції, сценарії використання, переваги й можливі недоліки, а також проаналізуємо його потенціал у формуванні майбутнього генеративного ШІ.

Що таке AWS Bedrock?

Почнемо з основ.

AWS Bedrock (або Amazon Bedrock) — це повністю керована платформа машинного навчання від Amazon Web Services (AWS), створена для спрощення розробки застосунків генеративного ШІ на хмарній платформі AWS. Інакше кажучи, ця служба надає повний набір інструментів, необхідних для створення генеративного ШІ-додатка. Вона дозволяє використовувати різноманітні базові моделі (foundation models, FM) від провідних компаній у сфері штучного інтелекту.

Базові моделі — це потужні, попередньо натреновані моделі ШІ, здатні виконувати широкий спектр завдань без необхідності у значному донавчанні. Вони є універсальними та повторно використовуваними, що дозволяє застосовувати їх до різних завдань з мінімальними зусиллями. Ці моделі навчені на великих масивах даних за допомогою передових методів і можуть бути донавчені для виконання конкретних функцій.

Найпоширеніші сценарії використання AWS Bedrock

AWS Bedrock створений для полегшення розробки генеративних застосунків, що робить його чудовим інструментом для таких задач:

• Створення оригінального письмового контенту: короткі оповідання, есе, пости для соцмереж, статті, тексти для сайтів.
• Генерація реалістичних і креативних зображень за допомогою базових моделей (включаючи моделі з можливістю перетворення тексту на мовлення).
• Пошук, аналіз та синтез інформації для відповідей на запити на основі великих обсягів даних.
• Побудова й розгортання розумних чат-ботів, які можуть відповідати на запити клієнтів, надавати підтримку та вести природну розмову.
• Створення персоналізованих рекомендацій на основі аналізу поведінки, уподобань та історії взаємодій користувача.
• Узагальнення текстового контенту — статей, блогів, книг, документів — для швидкого ознайомлення.
• Створення віртуальних асистентів на базі генеративного ШІ, які розуміють запити користувачів, автоматично розкладають завдання на кроки, ведуть діалог для збирання інформації та виконують дії.

Ключові функції AWS Bedrock

• Доступ до набору базових моделей, серед яких — Anthropic Claude, Cohere, AI21 Labs, Deepseek, Luma, Meta, Mistral AI, Stability.ai, а також власні моделі Amazon. Кожну модель можна оновити до нової версії з мінімальними змінами в коді. Завдяки цьому Bedrock гнучкий і універсальний у різних задачах.
• Можливість тонкого налаштування (fine-tuning). Розробники можуть адаптувати базові моделі до своїх конкретних потреб. AWS створює приватну копію моделі, яка доступна лише вам. Це гарантує, що ваші дані не використовуються для навчання основної моделі.
• Високі стандарти безпеки. Ваші дані шифруються як під час передачі, так і під час зберігання. Завдяки політикам доступу, ви маєте повний контроль над тим, хто і як може використовувати ваші дані.

Переваги AWS Bedrock

Проста інтеграція з іншими сервісами AWS

Працюючи в межах хмарної інфраструктури AWS, Bedrock дозволяє масштабувати додатки без турбот про апаратне забезпечення. Система автоматично реагує на підвищення навантаження.

Легкість у використанні

Розробникам не обов’язково мати глибокі знання в машинному навчанні — інтерфейс інтуїтивно зрозумілий, а доступ до сучасних моделей відкритий одразу.

Можливі недоліки AWS Bedrock

Цінова політика

Оплата здійснюється за моделлю pay-as-you-go, тобто плата залежить від вибраної моделі та обсягу обробки. Це зручно, але при масштабному використанні витрати можуть значно зрости.

Поріг входу для новачків

Незважаючи на зручність, повне освоєння платформи та її можливостей вимагає часу — особливо для тих, хто вперше працює з ШІ або хмарними технологіями.

Складність інтеграції

Розуміння механіки моделей, їх тонке налаштування та кастомізація можуть бути викликом для користувачів без досвіду роботи з AWS.

Висновок

AWS Bedrock створює новий стандарт у сфері генеративного ШІ. Він забезпечує доступ до сучасних базових моделей, інструментів кастомізації, а також безпечної та масштабованої інфраструктури. Завдяки потужним функціям, гнучкості й орієнтації на безпеку, Bedrock має всі шанси стати лідером у розвитку генеративного штучного інтелекту.

Якщо вам цікава ця тема — підписуйтесь на наш Блог, де ми регулярно публікуємо оновлення зі світу технологій.

У сучасному високо взаємопов’язаному цифровому середовищі вибір між AWS та Azure — це не просто технологічне питання, а стратегічне бізнес-рішення. У 2025 році компанії прискорюють цифрову трансформацію, а хмарні гіганти відповідають на нові виклики — безпеку, сталий розвиток і потужність обробки — дедалі більш спеціалізованими сервісами.

Ця стаття розглядає особливості AWS і Azure, а також їхні технологічні відмінності, щоб допомогти вам обрати найкращого хмарного провайдера.

Хмарні обчислення з AWS

Amazon Web Services — найповніша хмарна платформа з безпечним і гнучким середовищем, доступна на ринку сьогодні. AWS володіє 30% частки ринку (Statista) й пропонує широкий спектр послуг — від інфраструктурних технологій, таких як зберігання, обчислення та бази даних, до новітніх рішень: штучний інтелект, машинне навчання, аналітика, Інтернет речей. Крім того, AWS має найширший функціонал серед усіх провайдерів.

Основні можливості AWS:

• Обчислення: EC2, Lambda для динамічних обчислень.
• Зберігання: Amazon S3, EBS, Amazon S3 Glacier для об’єктного сховища.
• Бази даних: Amazon Aurora, RDS (в т.ч. для Db2 і VMware), DynamoDB, MemoryDB, Neptune, Keyspaces, Timestream.
• Аналітика Big Data: Amazon Athena, Amazon EMR, Amazon Elasticsearch, Amazon Kinesis, AWS Glue.
• Машинне навчання та ШІ: SageMaker, Polly, Rekognition, Textract, Lex, Kendra, Forecast, Lookout, CodeGuru Security.
• Безпека та відповідність: IAM, GuardDuty, Security Hub, Shield, Macie, WAF, CloudHSM.
• Глобальна інфраструктура: понад 30 географічних регіонів із численними зонами доступності.
• Гнучкість: підтримка Windows, Linux, Mac, різних мов програмування та СУБД.
• Управління витратами: модель “оплата за використання” з можливістю знижок при довгостроковому резервуванні.

Коли AWS — кращий вибір?

AWS більше підходить компаніям, що шукають рішення типу IaaS без обмеження у виборі технологій. Він краще інтегрується з низкою відкритих технологій і надає більше свободи в налаштуваннях.

Технічна сторона Microsoft Azure

Microsoft Azure — потужний конкурент AWS, з 20% ринку (Statista). Пропонуючи понад 200 продуктів і послуг у глобальній мережі дата-центрів, Azure підтримує аналітику, обчислення, мережі, зберігання та ШІ. Платформа дозволяє управляти всіма даними, аналітикою й інфраструктурою через єдину інтегровану платформу з високим рівнем безпеки та захисту даних.

Основні можливості Azure:

• Обчислення: Azure Virtual Machines (VMs) з можливістю кастомізації.
• Зберігання: Azure Blob Storage, Elastic SAN, Files, Data Lake, Disk Archive.
• Бази даних: SQL Database, MySQL, PostgreSQL, Cosmos DB, MariaDB, Cache for Redis.
• Аналітика: Synapse Analytics, HDInsight, Databricks, Stream Analytics, Data Lake Storage.
• Машинне навчання та ШІ: Azure ML, Azure OpenAI, Cognitive Services, Bot Service, Applied AI.
• Безпека: Azure Security Center, Microsoft Entra, Sentinel, Defender for Cloud, Azure DDoS, Web Application Firewall.
• Інтеграція з продуктами Microsoft: Windows Server, Office 365, Active Directory тощо.
• Глобальна присутність: найбільша кількість регіонів — понад 60.
• Управління витратами: оплата за фактичне використання без довгострокових зобов’язань.

Коли Azure — кращий вибір?

Azure ідеально підходить для компаній, що вже використовують Microsoft-продукти, або потребують гібридних хмарних рішень. Також Azure пропонує знижки для користувачів Windows, Office 365, Dynamics 365 та ін.

Висновок

Хмарні провайдери принесли бізнесу інновації, підвищення ефективності й можливість працювати у глобальному масштабі. І AWS, і Azure — потужні платформи з унікальними перевагами. AWS лідирує завдяки багатому каталогу послуг і зрілій інфраструктурі, тоді як Azure використовує міцні зв’язки Microsoft з корпоративним сегментом.

Все більше компаній обирають мультихмарну стратегію, комбінуючи обидві платформи для оптимального балансу можливостей та зниження ризиків.

Незалежно від того, який напрям ви оберете, залишатися в курсі оновлень обох провайдерів важливо, адже хмарні технології й надалі трансформуватимуть цифровий бізнес-світ. Підпишіться на наш блог, щоб слідкувати за трендами у сфері технологій.

Наш клієнт мав на меті створити універсальну торгову платформу, яка б дозволяла інвестувати в акції та фонди з різних пристроїв. Цей сервіс, що працює за принципом брокерської платформи, спрощує управління акціями й забезпечує зручний доступ як через веб, так і через мобільний інтерфейс.

У цій статті ми розповідаємо, як команда Agiliway допомогла реалізувати складне фінансове рішення для торгівлі, з якими викликами ми зіштовхнулись і які рішення запропонували.

Основні виклики проєкту

Створення багатофункціональної платформи для торгівлі вимагало подолання як технічних, так і архітектурних труднощів. Ми прагнули зберегти простоту і зручність використання платформи, не жертвуючи її функціональністю.

Розробка охоплювала як веб, так і мобільну версії. Веб-додаток був створений за допомогою React і TypeScript, а мобільний — на базі React Native. Окрім початкової розробки, наша команда постійно впроваджувала нові функції й усувала баги для покращення роботи платформи.

Серед основних викликів:

• Створення центру повідомлень для безпечного завантаження документів і верифікації особи
• Інтеграція підтримки американських фондових ринків для розширення інвестиційних можливостей
• Розробка функцій для управління дитячими та корпоративними рахунками
• Можливість купувати акції та фонди з налаштуванням щомісячних накопичень
• Забезпечення відповідності правовим вимогам щодо перевірки даних користувачів

З погляду архітектури, проєкт потребував значних удосконалень, аби забезпечити масштабованість і зручне обслуговування великого обсягу функцій. Одним із ключових завдань було повторне використання коду між веб- і мобільною версіями, а також перехід до монорепозиторію для спрощення роботи команд.

Наші рішення

Ми зосередились на оптимізації процесу розробки й впровадженні архітектурних рішень, що дозволяють легко масштабувати проєкт. Завдяки схожості React і React Native ми змогли повторно використовувати частини коду для обох платформ. Це прискорило розробку й забезпечило єдиний користувацький досвід на різних пристроях.

Перехід до монорепозиторію дав змогу:

• Поліпшити взаємодію між командами
• Упорядкувати код і пришвидшити його обробку
• Ефективно ділитись функціоналом між веб- і мобільною версіями

Окрім цього, ми розбили систему на окремі модулі, які легко повторно використовувати. Це скоротило дублювання коду, полегшило підтримку й зробило додавання нових функцій значно простішим.

Результат

У підсумку користувачі отримали зручну, зрозумілу та надійну платформу для інвестування. Завдяки використанню React на обох платформах нам вдалося створити цілісний досвід незалежно від пристрою.

Платформа включає низку нових можливостей: верифікацію документів, управління кількома рахунками, доступ до нових ринків і автоматизовані накопичувальні плани. А перехід до монорепозиторію та модульна архітектура зробили розробку ефективнішою й організованішою.

Ці технічні рішення допомогли прискорити виправлення помилок, покращити продуктивність і забезпечити стабільну роботу платформи. Завдяки злагодженій роботі й продуманим підходам команда Agiliway створила гнучке, масштабоване та просте у використанні фінансове рішення.

Код, який ви напишете сьогодні, ймовірно, переживе комп’ютер, на якому ви його створюєте. Обрана парадигма програмування — функціональна чи об’єктно-орієнтована — визначатиме не лише те, як працює код, але й наскільки легко його буде підтримувати, тестувати та адаптувати в майбутньому. Якщо ви лише знайомитеся з цими поняттями або хочете краще їх зрозуміти, ця стаття допоможе розібратися в обох парадигмах і порівняти їх.

Що таке функціональне програмування (FP)?

Функціональне програмування — це стиль програмування, в якому програми будуються за допомогою функцій. У FP функції є самодостатніми і не мають побічних ефектів, тобто не залежать від зовнішнього стану програми й не змінюють його. Такий підхід фокусується на тому, що потрібно вирішити, а не як це зробити. FP — це декларативна парадигма, яка вказує, що повинна робити програма, а не покроково пояснює, як вона це робить.

Основні принципи функціонального програмування:

• Незмінність (Immutability)
• Функції першого класу та вищого порядку
• Рекурсія
• Чисті функції (Pure Functions)
• Композиція функцій
• Референційна прозорість (Referential Transparency)

Що таке об’єктно-орієнтоване програмування (OOP)?

Об’єктно-орієнтоване програмування зосереджується на об’єктах — екземплярах класів, які об’єднують дані (атрибути) та функції (методи). OOP спрямоване на взаємодію об’єктів, а не на логіку, яка стоїть за цією взаємодією. Основні будівельні блоки OOP — це класи, об’єкти, методи та атрибути.

Основні принципи об’єктно-орієнтованого програмування:

• Інкапсуляція
• Абстракція
• Поліморфізм
• Наслідування

Ключові відмінності між FP та OOP

Функціональне та об’єктно-орієнтоване програмування — це дві філософії розробки ПЗ. Обидві прагнуть зробити код функціональним, читабельним і легким у підтримці, але роблять це по-різному.

FP фокусується на функціях і їхніх вхідних/вихідних значеннях. OOP — на об’єктах, які взаємодіють між собою. FP просуває передбачуваність і детермінованість, уникаючи спільного стану та побічних ефектів, що робить код коротшим і елегантнішим. OOP мислить категоріями реальних об’єктів і відносин між ними, що може призвести до громіздкого коду, особливо при великій ієрархії класів.

У FP дані незмінні, а результати однакові для одних і тих самих вхідних параметрів. В OOP важливо приховати внутрішній стан об’єкта через інтерфейси (інкапсуляція) і надавати лише необхідні методи взаємодії.

FP зазвичай використовується у функціональних мовах програмування, таких як Haskell, Lisp, Scheme. OOP популярне в імперативних мовах, як-от Java, Python, C#. Проте багато сучасних мов, зокрема Python та JavaScript, підтримують обидві парадигми — вони мультипарадигмальні.

Висновок

Не існує універсального рішення щодо вибору між функціональним і об’єктно-орієнтованим програмуванням. FP забезпечує чистий і передбачуваний код через незмінність та чисті функції, тоді як OOP ідеально підходить для моделювання складних систем зі станом. Обрана парадигма має слугувати вашим цілям, а не обмежувати вас. Обидва стилі прагнуть ефективної розробки, але йдуть до цього різними шляхами.

Із розвитком мов програмування межі між парадигмами стираються, і майбутнє, найімовірніше, належатиме мультипарадигмовому підходу до розробки.

Березень був насичений великими зрушеннями: гіганти й стартапи розширювали межі ШІ, роботи ставали розумнішими, а чутки про новий iPhone підживлювали інтерес. Нижче – найважливіші події місяця.

Google представляє Gemini 2.5

ШІ не стоїть на місці – Google випустив експериментальну версію Gemini 2.5 Pro для передплатників. Модель значно покращила мислення та контекстну обробку, показавши високі результати в суворому бенчмарку Humanity’s Last Exam (18,8%), випередивши деяких конкурентів. Поєднання кращої базової моделі та підготовки після навчання робить агентів розумнішими й ефективнішими.

OpenAI представляє просунуті мовні моделі для природної голосової взаємодії

OpenAI запустив нові моделі розпізнавання й синтезу мовлення в API – GPT-4o-transcribe, GPT-4o-mini-transcribe і GPT-4o-mini-tts. Вони краще справляються з акцентами, шумом і швидкою мовою, підходять для асистентів, стенографії зустрічей та служби підтримки. Модель для озвучення дозволяє створювати голоси з різними стилями – від співчутливого агента служби підтримки до привабливого оповідача.

NVIDIA випустила GR00T N1 – першу відкриту модель для гуманоїдних роботів

NVIDIA презентувала Isaac GR00T N1 – першу відкриту фундаментальну модель для гуманоїдних роботів. Разом з нею компанія показала інструменти для генерації синтетичних даних і нові симуляційні моделі, зокрема фізичний рушій Newton, створений у спільній роботі з Disney Research і Google DeepMind. GR00T N1 має двосистемну архітектуру (швидкі реакції + цілеспрямоване мислення) і навчену на великих синтетичних та реальних датасетах, що допомагає швидко адаптувати роботів для побутових, промислових і логістичних задач. NVIDIA публікує датасети та інструменти для розробників.

Microsoft анонсує «глибоке мислення» Copilot для досліджень і аналізу даних

Microsoft додала в Microsoft 365 Copilot два агенти – Researcher і Analyst – для складних досліджень і аналізу даних. Ці агенти, побудовані на підходах глибокого мислення, можуть виконувати багатокрокові дослідження, підключатися до джерел типу Salesforce і ServiceNow, запускати Python‑скрипти, готувати звіти та таблиці. Технології почнуть ставати доступні підписникам Copilot у квітні. Також у Copilot Studio з’являються нові можливості для автономних агентів.

Ранні чутки про iPhone 17 і очікувані строки випуску

Хоча реліз запланований на вересень 2025 року, вже ширяться витоки про iPhone 17: покращені камери, нова кнопка, кращі дисплеї та нові моделі. Імовірна дата анонсу – початок вересня 2025 (ймовірно між 8 і 12 вересня), з передзамовленнями в п’ятницю після анонсу і початком продажів орієнтовно за тиждень.

OpenAI додає нативну генерацію зображень у ChatGPT 4o

OpenAI відкрила нативну генерацію зображень для всіх користувачів ChatGPT 4o (з додатковими можливостями для Pro і Plus). Оновлення покращує розуміння підказів, відтворення тексту в зображеннях, креативність стилів і спецефекти. Демонстрації показали відтворення творчих сцен, контекстно залежні візуальні запити й перетворення селфі в аніме‑стиль.

Grok Ілона Маска приходить у Telegram

Чатбот Grok від Ілона Маска вийшов за межі X і став доступний у Telegram для преміум‑користувачів через пошук «GrokAI». Просунуті інструменти, як Think і DeepSearch, поки що лишаються на X та в окремому застосунку Grok. Поява в Telegram важлива – ця платформа вже має близько 1 млрд активних користувачів на місяць.

Waze прибирає Google Assistant на iPhone після року проблем

Waze офіційно припинив підтримку Google Assistant для iPhone через тривалі проблеми сумісності – функція була зламаною понад рік, замість виправлення Waze вирішив її видалити. На Android Google Assistant працюватиме далі, але його майбутнє під питанням через перехід Google до Gemini. Waze тестує розмовні звіти за допомогою Gemini як безрукований варіант подачі повідомлень про інциденти.

Висновок

Очікується, що у квітні з’явиться ще більше гучних оголошень: глибша інтеграція ШІ в роботу та комунікацію і подальший розвиток гуманоїдних роботів. Слідкуйте за наступною хвилею інновацій!

Попит на сільськогосподарську продукцію постійно зростає. Тому сталий розвиток і підвищення продуктивності фермерських господарств є надзвичайно важливими для впровадження інновацій та зміцнення стійкості аграрної сфери. Команда Agiliway працювала над проєктом, у межах якого створювала рішення для підтримки фермерів у процесі розведення тварин.

Мета проєкту — охопити всі етапи тваринництва: від народження тварин до їх продажу для різних цілей. Також команда розробляла інструмент, що допомагає готувати документи після перевірок від контролюючих органів, які оцінюють якість господарств і відповідність до місцевих вимог.

Виклики проєкту

• Управління процесом розведення тварин: потрібно було реалізувати облік тварин, дані про годівлю, контроль санітарного стану, фіксацію життєвого циклу та відстеження переміщення тварин.
• Перевірки з боку контролюючих органів: діяльність господарства має відповідати законодавству, тому потрібен інструмент для спрощення перевірок.
• Оновлення системи: деякі технології були застарілими, частина коду — німецькою мовою.

Рішення від Agiliway

Система управління тваринництвом: доступ до всіх даних 24/7, можливість переглядати всі дії в системі.

Полегшення перевірок: мобільний додаток, який дозволяє формувати документи з усіма потрібними даними про конкретне господарство.

Покращення продуктивності: система оновлена за модульним принципом, щоб легше додавати нові сервіси; код перекладено з німецької на англійську для подальшої розробки.

Результати для клієнта

Аграрна галузь розвивається не менш стрімко, ніж інші сфери, тож впровадження технологій — це ключ до успіху. Agiliway допомогла клієнту оптимізувати роботу господарства: створила централізовану систему з урахуванням індивідуальних потреб, оновила структуру та код. Це дало переваги не лише бізнесу клієнта, а й його замовникам.

Шукаєте технічного партнера для агропроєкту? Зв’яжіться з нами — ми допоможемо!

Процес рекрутингу займає багато часу та вимагає уваги до деталей. Потрібно знайти кандидатів, організувати співбесіди та обрати найкращих серед них. Це складне завдання, але сучасні технології допомагають зробити його простішим. 

Ми розробили рішення, яке оптимізує процес найму за допомогою новітніх технологій та бізнес-підходів. Ця платформа автоматизує такі завдання, як планування зустрічей, запис інтерв’ю та оцінка кандидатів. Вона допомагає рекрутерам економити час, зменшувати навантаження та зосереджуватися на головному – пошуку ідеальних фахівців. 

Наша система дозволяє рекрутерам інтегрувати свої календарі, автоматично знаходить заплановані співбесіди, записує їх за допомогою спеціального бота та аналізує відповіді кандидатів за допомогою штучного інтелекту (AI). Завдяки цим можливостям рекрутери можуть швидше знаходити відповідних людей, ефективніше співпрацювати з командою та приймати зважені рішення. 

Давайте розглянемо основні виклики, з якими ми зіткнулися під час розробки цього проєкту. 

Виклики при інтеграції бота 

Раніше платформа для рекрутингу використовувала окремі боти для Teams і Zoom. Підтримка таких ботів була дорогою та складною, оскільки кожен з них працював на різних технологіях. Щоб вирішити цю проблему, ми інтегрували сторонній сервіс, який підтримує різні платформи для відеозустрічей, такі як Teams, Zoom і Webex. Це дозволило записувати інтерв’ю на будь-якій платформі без додаткових витрат на розробку. У результаті ми значно знизили витрати на підтримку та зберегли високу продуктивність системи. 

Впровадження AI-функцій 

Ще однією проблемою був аналіз інтерв’ю. Перегляд записів та транскриптів займав багато часу, що ускладнювало ухвалення рішень і збільшувало навантаження на рекрутерів. 

Ми вирішили цю проблему, додавши штучний інтелект, який аналізує транскрипти, визначає сильні та слабкі сторони кандидатів, оцінює їхні технічні та комунікативні навички. AI допомагає швидко зрозуміти, чи підходить кандидат на посаду, без необхідності переглядати довгі записи. Це прискорює процес оцінки та найму. 

Основні технології 

Щоб зробити платформу ефективною, ми використовували такі ключові технології: 

Мікросервісна архітектура – поділяє систему на незалежні модулі, які можна оновлювати без впливу на всю платформу. Це дозволяє легко додавати нові функції та масштабувати систему. 

Golang – обрана мова програмування, оскільки вона швидка, продуктивна та добре підходить для виконання багатьох задач одночасно. 

gRPC – використовується для зв’язку між різними частинами платформи. Завдяки цьому бот, AI та інші сервіси працюють разом без затримок. 

AWS – надійний хостинг, який забезпечує безперебійну роботу платформи та безпечне збереження даних. Рекрутери можуть отримувати доступ до записів і транскриптів з будь-якого місця. Крім того, AWS дозволяє легко масштабувати систему при зростанні навантаження. 

Висновок 

Знайти правильних людей у команду – більше не складний процес. Сучасні інструменти допомагають рекрутерам витрачати менше часу на рутинні завдання і більше – на пошук найкращих кандидатів. 

Автоматизація, штучний інтелект та потужні технології роблять процес найму швидшим, простішим та ефективнішим. Це не просто полегшує роботу, а й допомагає будувати сильні команди.