Firefox научился рекомендовать интересные статьи на основе истории браузера
Компания Mozilla Corporation представила Advance — расширение для своего браузера Firefox, которое поможет находить интересные статьи на основе уже открытой страницы и недавней истории просмотров. Анализируя предпочтения пользователя, Advance предлагает материалы для дальнейшего чтения в боковой панели браузера. Пока что функция находится на этапе эксперимента, сообщается в блоге Firefox.
Сейчас большинство сайтов открыто используют файлы cookie — небольшие фрагменты данных, которые хранятся на устройстве (компьютере или смартфоне) и посылаются веб-серверу в начале сеанса. С помощью них происходит идентификация пользователя: в частности, с целью предложить ему интересный и полезный контент. С точки зрения эффективности рекомендации на основе cookie не всегда отвечают ожиданиям пользователя, нередко предлагая ему уже прочтенные статьи или же рекламу.
Разработчики Mozilla Firefox решили исправить эту проблему с помощью Advance, который сможет рекомендовать самый интересный и разнообразный контент на основе действий пользователя в сети. К примеру, при выборе ресторана или фильма расширение сможет находить и предлагать веб-страницы с дополнительной информацией по определенному запросу. Advance также будет анализировать недавнюю историю просмотров пользователя.
Расширение разработано при поддержке Laserlike — стартапа, занимающегося мониторингом интересных пользователю страниц с помощью методов машинного обучения. В Mozilla считают, что Advance поможет интернет-пользователям расширить кругозор, не ограничивая их действия в сети определенным количеством часто посещаемых страниц. Кроме того, компания предупреждает пользователей о том, что Laserlike будет собирать и хранить информацию об их действиях в сети: при желании можно приостановить работу расширения и запросить браузер удалить хранящиеся данные.
Advance — одна из экспериментальный функций Firefox, входящих в их программу Test Pilot. Помимо этого браузер также предлагает опробовать составление заметок во время пользования интернетом и шифрование файлов.
Елизавета Ивтушок
В некоторых тестах она обошла Claude Opus 5.5
Meta* представила семейство больших языковых моделей Muse Wonder, в которое вошли базовая Muse Wonder и более мощная Muse Wonder Full, сообщается в блоге исследовательского подразделения компании. Muse Wonder Full набрала 56 баллов в бенчмарке Artificial Analysis Intelligence Index, уступив модели Claude Opus 5.5, которая получила 58 баллов, но обойдя GPT-6 Astra с 53 баллами. Более простая Muse Wonder набрала 52 балла. При этом в отдельных тестах модели Meta опережают конкурентов: например, в тесте DeepSWE на решение сложных задач программирования Muse Wonder Full набрала 79 баллов против 74,2 у Claude Opus 5.5. Ключевыми особенностями моделей разработчики называют функции Active Memory и Active Focus: первая позволяет сохранять важный контекст между разговорами, а вторая — продолжать работу над сложной задачей, менять подход при неудаче и восстанавливаться после ошибок. В тесте MemoryBench, оценивающем способность моделей запоминать контекст, модели также обошли конкурентов: Muse Wonder Full набрала 85,5 балла, а Muse Wonder — 85,6.