Gate News: сообщение, 12 апреля, генеральный директор Starbucks Брайан Никкол сообщил, что компания всерьёз продвигает эксперименты с искусственным интеллектом, и публично рассказал о ряде внутренних приложений AI-систем. Наиболее широко масштабируемое применение в настоящее время — система под названием «green dot», которая выступает в качестве помощника бариста и помогает магазинам в повседневной работе. Когда сотрудники сталкиваются с проблемами оборудования или им нужно узнать, как готовятся напитки, green dot с помощью AI быстро предоставляет решения.
Брайан Никкол отметил, что в будущем ключевым направлением AI-приложений Starbucks станет прогнозирование потребностей пользователей в заказе через App. На данный момент это приложение уже поддерживает быстрый выбор ближайшего к последнему заказа, но он считает, что есть возможности для оптимизации: можно сделать процесс оформления заказа ещё быстрее и более бесшовным.
Брайан Никкол представил, что в будущем трения в процессе оформления заказа будут полностью устранены, а AI-система сможет незаметно встроиться в пользовательский опыт, так что пользователям даже не придётся открывать App. Например, пользователю достаточно сказать по телефону: «Я буду через 10 минут, помоги мне подготовить мой заказ Starbucks», и напиток будет готов прямо к моменту прихода в магазин. Эта способность заранее предугадывать потребности пользователей и функция голосового оформления заказа станут важным направлением, с помощью которого бренд использует AI для повышения персонализации и эффективности.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
Vercel открывает фреймворк deepsec с открытым исходным кодом, предлагая 1 000+ параллельных процессов в песочнице для локального сканирования безопасности ИИ
Согласно Beating, Vercel опубликовала в открытый доступ deepsec — AI-ориентированный фреймворк для тестирования безопасности, который позволяет разработчикам сканировать большие кодовые базы локально, не раскрывая исходный код внешним облачным сервисам. Фреймворк использует многоэтапный процесс верификации: после первоначальной regex-фильтрации, an
GateNews2ч назад
Netradyne AI-камеры отслеживают поведение водителей в автопарках
Система мониторинга водителя с помощью ИИ от Netradyne
Netradyne, индийский стартап, развертывает камеры с поддержкой ИИ в автопарках коммерческих транспортных средств, чтобы отслеживать поведение водителей и снижать число аварий. Камеры, обращённые внутрь, нацелены на водителя, а не на пассажиров, и предупреждают водителей, когда они превышают ограничения скорости, о
CryptoFrontier4ч назад
AequiSolva запускает Sentinel Stack — AI-архитектуру для верификации институциональных активов 30 апреля
По данным AequiSolva компания запустила свою архитектуру биржи Sentinel Stack™ с интеграцией ИИ 30 апреля 2026 года, которая включает детерминированное выполнение, надзор за рынком, управляемый ИИ, и движок Omni-Attest Engine™ для непрерывного криптографического подтверждения резервов. Платформа объединяет три ключевых
GateNews9ч назад
Карапати раскрывает: полный метод создания личной базы знаний с помощью LLM
У основателя команды OpenAI и бывшего главного директора по ИИ в Tesla Андрея Карпатия появилась на X публикация о рабочем процессе «LLM Knowledge Bases» — он объяснил, как в последнее время перевёл большие объёмы использования токенов с «управления кодом» на «управление знаниями»: с помощью LLM он объединяет разрозненные статьи, материалы, папки, изображения в автоматизированную личную wiki, которую поддерживает в актуальном состоянии. Весь процесс уже накоплен в его собственных исследовательских проектах: около ~100 статей, ~400 тыс. слов, и всё это на протяжении всего времени LLM пишет и обновляет. Эта статья систематизирует полную настройку Karpathy и даёт разработчикам, которые хотят всё скопировать, список, который можно реализовать на практике.
Ключевая идея: raw-данные → компиляция LLM → wiki → Q&A
Философию дизайна Karpathy можно свести к одному
ChainNewsAbmedia15ч назад
Bitcoin Treasury Firm K Wave Media получила до $485M на создание инфраструктуры для ИИ
По данным ChainCatcher, компания K Wave Media, которая владеет биткоин-казначейством и котируется на Nasdaq, 4 мая объявила о стратегическом развороте в сторону инфраструктуры для ИИ, получив поддержку капитала в размере до 485 миллионов долларов для инвестиций в центры обработки данных, услуг аренды GPU, а также для приобретений и партнерств в сфере инфраструктуры ИИ.
Компания
GateNews17ч назад
Antimatter запускает план ИИ-ЦОД с финансированием в €300 млн
Antimatter — компания по облачной инфраструктуре для AI-нагрузок из Франции — запустилась 4 мая, объединив три существующие компании: Datafactory, Policloud и Hivenet. Компания привлекает 300 миллионов евро (351 миллион долларов США), чтобы развернуть 100 микромодулей дата-центров в 2026 году для AI-инференса
CryptoFrontier18ч назад
