Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая ИИ-фича Google Chrome проверит посещаемые сайты на надёжность

Новая функциональность Google Chrome будет использовать возможности искусственного интеллекта для проверки надёжности посещаемых сайтов. Пользователь будет видеть сводку отзывов с независимых ресурсов.

На нововведение указал пользователь X с ником Leo. Судя по всему, функциональность будет называться «Store reviews».

Идея заключается в том, чтобы пользователь мог просмотреть подборку отзывов о сайте от независимых платформ вроде Trust Pilot, ScamAdvisor и пр. Эта сводка будет располагаться в области сведений о веб-странице, которые выводятся при нажатии на иконку замка или знак «i».

 

В этот раздел добавят пункт «Отзывы», с помощью которого можно будет просмотреть сгенерированную ИИ сводку отзывов о посещаемом сайте с нескольких проверенных источников.

Это избавит от необходимости гуглить и собственноручно собирать информацию, если вы хотите проверить, насколько можно доверять тому или иному веб-ресурсу.

Ожидается, что такая функциональность будет доступна не только в Google Chrome.

Напомним, режим Enhanced Protection в Google Chrome в прошлом месяце получил дополнительную функциональность, основанную на ИИ. Google добавила соответствующую строку в описание Enhanced Protection.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru