Apple изучает Claude для AI-разработки
Apple рассматривает сотрудничество с Anthropic для создания AI-инструментов для разработчиков, интегрируемых в Xcode. Это может изменить разработку ПО, повысив продуктивность и снизив затраты.
Apple рассматривает сотрудничество с Anthropic для создания AI-инструментов для разработчиков, интегрируемых в Xcode. Это может изменить разработку ПО, повысив продуктивность и снизив затраты.
Apple объединяется с Anthropic для разработки платформы "vibe-coding", использующей ИИ для помощи программистам. Интеграция с Claude Sonnet от Anthropic и внутреннее тестирование.
Microsoft Copilot получает нативную генерацию изображений на базе GPT-4o и функцию 'Действия' для автоматизации задач. Обновления визуального оформления AI-персон и стратегии Microsoft по интеграции AI в экосистему.
Apple сотрудничает с Anthropic для создания AI-платформы кодирования, автоматизирующей написание, редактирование и тестирование кода. Это может революционизировать разработку ПО, повышая продуктивность и ускоряя циклы разработки.
Microsoft представила лабораторию MCP для Copilot Studio, позволяющую разработчикам экспериментировать с протоколом контекста моделей и интегрировать его в свои решения. Это открывает новые возможности для создания интеллектуальных помощников.
Судебный иск Anthropic вызвал дебаты об открытом исходном коде в разработке ИИ, выявив сложности между защитой прав и принципами сотрудничества.
Microsoft наделила свою малую языковую модель Phi Silica 'зрением', открыв путь к мультимодальным функциям. Это значительно расширяет возможности ИИ, например, в Recall.
Анализ Model Context Protocol (MCP) экспертом по ИИ Уиллом Хокинсом, его применение, интеграция Microsoft и возможности для партнеров в экосистеме ИИ.
Open Codex CLI - это локальная альтернатива OpenAI Codex для помощи в кодировании с использованием моделей, работающих на устройстве пользователя, обеспечивая контроль и конфиденциальность.
Последние данные указывают на замедление расширения Microsoft в AI. Но более тщательный анализ выявляет стратегическую перекалибровку, смещение акцента с обучения моделей на их развертывание, а не полный отход.