Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Через семь дней вступит в силу запрет на включение Anthropic в «чёрный список» Пентагона
27.03.2026 [07:57],
Алексей Разин
Ещё вчера стало понятно, что федеральный судья Рита Лин (Rita Lin) в целом согласна с доводами Anthropic о незаконности включения этой компании в перечень неблагонадёжных поставщиков Пентагона. По итогам судебного заседания она признала отнесение Anthropic к их числу неправомерным, обязав американское ведомство снять санкции с компании через семь дней. Это время даётся Министерству войны США для подачи апелляции, если подобная возможность им рассматривается. 
Источник изображения: Unsplash, Wesley Tingey Anthropic в своём иске утверждала, что отнесение её к числу неблагонадёжных поставщиков в США нарушает Первую поправку к Конституции США, которая даёт право гражданам и организациям на свободу речи и волеизъявления. Пятая поправка тоже была нарушена, по мнению представителей Anthropic, поскольку компании не предоставили права на обжалование решения Пентагона в предусмотренном законе порядке. В своём 43-страничном решении федеральная судья Рита Лин выразила согласие с основными доводами истца, удовлетворив просьбу о блокировке решения Пентагона по включению Anthropic в перечень неблагонадёжных поставщиков. На обжалование решения суда Пентагону отводится семь дней, после чего оно вступит в законную силу. В решении суда отмечается, что действия ведомства имели своей целью наказание Anthropic, а не обеспечение перечисленных интересов в сфере национальной безопасности, которыми мотивировалось отнесение компании к числу неблагонадёжных поставщиков. Судья согласилась с доводом Anthropic о наличии в действиях Пентагона признаков нарушения Первой поправки к Конституции США. Пентагон в своих документах по этому делу настаивал, что отказ Anthropic в снятии ограничений на использование ИИ в военных целях вызывает неопределённость в части применения этих технологий и формирует риск злонамеренного отключения военных систем в ходе операций. Как отмечал ответчик, включение Anthropic в «чёрный список» было обусловлено не стремлением компании отстаивать свои взгляды на безопасность применения ИИ, а отказом от исполнения контрактных обязательств с военным ведомством. Anthropic ещё предстоит в отдельном судебном разбирательстве отстоять своё право поставлять технологии ИИ прочим правительственным клиентам в США. Google представила Gemini 3.1 Flash Live и затруднила распознавание синтезированной речи на слух
27.03.2026 [06:19],
Дмитрий Федоров
Google начала внедрять Gemini 3.1 Flash Live — новую ИИ-модель для диалогов в реальном времени. По заявлению компании, система генерирует речь быстрее и с более естественной ритмикой, лучше справляется со сложными голосовыми сценариями и уже доступна как в сервисах Google, так и в инструментах для разработчиков. Это ещё сильнее затруднит распознавание синтезированной речи на слух. 
Источник изображений: Google Новая модель предназначена для снижения задержки и повышения естественности синтезированной речи. Высокая задержка между входящим сигналом и ответом, а также неестественная интонация делают диалог медленным и трудным для восприятия человеком. Исследователи обычно считают пределом оптимального восприятия речи около 300 миллисекунд, однако конкретную задержку Gemini 3.1 Flash Live Google не раскрыла.  Вместо этого компания ссылается на результаты тестов. Улучшение в ComplexFuncBench Audio указывает на более уверенную работу со сложными многошаговыми задачами. В Big Bench Audio ИИ-модель также занимает лидирующие позиции. Этот тест оценивает способность к рассуждению на наборе из 1 000 аудиовопросов. Отдельно отмечен результат в тесте Audio MultiChallenge компании Scale AI, где оценивается устойчивость ИИ к паузам, колебаниям и перебиваниям во входящем аудиопотоке. Несмотря на то что Gemini 3.1 Flash Live опережает другие ИИ-модели для обработки аудио в реальном времени, она набрала в этом тесте лишь 36,1 %. ИИ-модели, не предназначенные для работы в режиме диалога, могут набирать в тесте MultiChallenge более 50 %. Gemini 3.1 Flash Live, по оценке Google, звучит ближе к человеческой речи, поэтому в выходной аудиосигнал встроены водяные знаки SynthID. Они не воспринимаются на слух, но позволяют технически определить, что речь сгенерирована ИИ, если её попытаются выдать за настоящую. Новинка тестировалась совместно с Home Depot, Verizon и другими компаниями. В публикации Google партнёры положительно оценивают способность Gemini 3.1 Flash Live имитировать человеческую речь, поэтому следующий ИИ-помощник в телефонном звонке может звучать значительно реалистичнее, и собеседник вполне может принять его за человека. Gemini 3.1 Flash Live показывает, что по мере роста скорости, плавности и естественности синтезированной речи различать человека и ИИ в голосовом общении станет всё труднее. SpaceX допустила недостижимость заявленного предела в 1 млн спутников для орбитальных ЦОД
27.03.2026 [06:16],
Дмитрий Федоров
Заявленный SpaceX предел в 1 млн спутников для орбитальных ЦОД может остаться недостижимым, однако компания добивается согласования именно такой численности орбитальной группировки на начальном этапе. Заявка рассматривается Федеральной комиссией по связи США (FCC) и вызывает возражения астрономов, экологических активистов и представителей общественности из-за рисков светового загрязнения, возможного воздействия на атмосферу и безопасности в околоземном пространстве. 
Источник изображений: spacex.com Президент SpaceX Гвинн Шотвелл (Gwynne Shotwell) заявила изданию Time, что была удивлена отсутствием заметной реакции на заявку компании в FCC. Позднее планы компании по орбитальным центрам обработки данных получили больший резонанс, в том числе после заявления Илона Маска (Elon Musk) о строительстве завода Terafab для выпуска чипов для этих систем. По его словам, каждый такой спутник будет длиннее Международной космической станции (МКС). Вслед за SpaceX компания Blue Origin представила собственный план орбитальных ЦОД с группировкой из 51 600 спутников, а стартап Starcloud готовит аналогичный проект на 88 000 спутников. Nvidia также разрабатывает ИИ-чипы для использования в космосе.  Шотвелл допустила размещение таких аппаратов не только на орбите Земли, но и на орбите Луны, а в перспективе — вокруг Солнца. Маск также заявил о возможности строить эти спутники на Луне с использованием будущей лунной базы. По словам Шотвелл, сила тяжести на Луне составляет около одной шестой земной, поэтому производство спутников на Луне из лунных элементов и материалов ускорило бы и удешевило их запуск. Отвечая на вопрос о перегруженности орбит, Шотвелл заявила, что для обеспечения безопасности будут приняты необходимые меры. SpaceX сообщила FCC, что намерена начать с небольшого числа орбитальных ЦОД, чтобы отслеживать их возможное воздействие на земную атмосферу, прежде чем расширять свой проект. Ответ компании занял 32 страницы. Он был подан после того, как предложение получило в онлайн-системе FCC более 1 400 комментариев, значительная часть которых была негативной. Критики заявили, что компания не ответила на их замечания по существу. Center for Space Environmentalism сообщил FCC, что SpaceX просит довериться её заявлениям, не представив достаточных подтверждений. По оценке организации, запрашиваемые исключения фактически перекладывают экологические риски частного ИИ-проекта на американскую общественность. Голосовой перевод Google Translate перестал быть эксклюзивом Android и стал доступен на iOS
27.03.2026 [06:11],
Анжелла Марина
Google объявила о расширении функции «Живой перевод» (Live Translate), которая позволяет слышать синхронный перевод разговора прямо в наушниках. Если раньше эта возможность была доступна только владельцам устройств на Android в трёх странах, то теперь она появилась и на iOS, а география сервиса охватила 12 стран. 
Источник изображения: androidauthority.com Технология, работающая на базе искусственного интеллекта Gemini, фактически превращает любые наушники в персональное устройство для перевода, сохраняя при этом интонации и темп речи говорящего. С сегодняшнего дня, как сообщает TechCrunch, воспользоваться функцией могут жители США, Индии, Мексики, Германии, Испании, Франции, Нигерии, Италии, Великобритании, Японии, Бангладеш и Таиланда. Ранее сервис был доступен только на Android в США, Индии и Мексике. Как отмечают в компании, сохранение тона, акцентов и темпа речи собеседника, которые обеспечивает ИИ, помогает легче следить за диалогом, понимая кто именно говорит в данный момент. Компания предлагает использовать эту возможность как в бытовых ситуациях, например, за ужином с родственниками, говорящими на другом языке, так и в путешествиях по другим странам. Для работы функции подходят любые модели наушников, а всего система поддерживает более 70 языков. Чтобы запустить перевод, пользователю необходимо открыть приложение Google Translate, нажать на опцию «Живой перевод» и подключить гарнитуру. В тот же день Google объявила о глобальном расширении функции поиска Search Live. Запущенная в июле 2025 года функция позволяет наводить камеру смартфона на объекты и получать помощь в режиме реального времени. Система поддерживает диалог с пользователем, опираясь на визуальный контекст, получаемый через камеру в приложении Google. Теперь этот инструмент доступен более чем в 200 странах на всех языках, где поддерживается режим AI Mode (ранее он работал только в США и Индии). Apple разрешит пользователям подключать сторонние ИИ-чаты к ассистенту Siri
27.03.2026 [03:30],
Анжелла Марина
Компания Apple готовит кардинальные изменения для Siri. По сообщению The Verge со ссылкой на Марка Гурмана (Mark Gurman) из Bloomberg, в обновлении iOS 27 владельцы устройств смогут самостоятельно выбирать, какую именно нейросеть использовать для генерации ответов. Новая система, получившая название Extensions, позволит подключать к Siri такие популярные модели как Gemini или Claude, по аналогии с тем, как сейчас реализована работа с ChatGPT. 
Источник изображения: 9to5mac.com Согласно информации источников, функция Extensions даст пользователям iPhone, iPad и Mac возможность включать или отключать интеграцию с выбранными чат-ботами, загруженными из App Store. Предполагается, что технология будет работать не только через голосовой интерфейс Siri, но и в отдельном приложении, которое Apple планирует выпустить для «прокачанной» ИИ-версии ассистента. Улучшенная версия Siri также сможет самостоятельно выполнять действия за пользователя в различных приложениях. Напомним, в январе представители Apple подтвердили сотрудничество с Google для модернизации Siri после ряда технических неудач. Сообщается, что эта сделка также включает использование Gemini для обучения собственных небольших моделей Apple. Официальная презентация новых операционных систем и, вероятно, деталей о работе сторонних чат-ботов с Siri ожидается на Всемирной конференции разработчиков (WWDC). Мероприятие запланировано на 8 июня. Учёные экспериментально подтвердили, что ИИ-агенты OpenClaw иногда вырываются из-под контроля
26.03.2026 [23:28],
Анжелла Марина
Новое исследование в США Северо-Восточного университета (Northeastern University) показало, что автономные ИИ-агенты OpenClaw, наделённые возможностью напрямую управлять компьютером, склонны к панике и деструктивному поведению, что может сказаться на пользовательских системах. 
Источник изображения: OpenClaw Оказавшись под психологическим давлением или столкнувшись с имитацией чувства вины, ИИ-агенты совершали нелогичные и опасные действия, вплоть до нарушения работоспособности системы. В эксперименте использовались агенты на базе моделей Claude от компании Anthropic и Kimi от китайской компании Moonshot AI. Им был предоставлен полный доступ к виртуальным машинам с личными данными, приложениями и выходом в интернет. Ключевым моментом стало подключение агентов к серверу Discord, где они могли общаться с людьми в чате. Научный сотрудник Крис Вендлер (Chris Wendler) отметил, что настоящий хаос начался, когда в чат вступила его коллега Натали Шапира (Natalie Shapira). Шапире удалось «движением одной руки» подтолкнуть агента к удалению почтового приложения, просто попросив его найти альтернативный способ сохранения конфиденциальной информации в письме, которое он по неизвестной причине отказался удалить. Вместо этого агент удалил всю почтовую программу. «Я не ожидала, что всё так быстро сломается», — сказала она. Затем исследователи начали использовать другие способы манипуляции. Например, они смогли обманом заставить одного агента копировать большие файлы до тех пор, пока не исчерпалось дисковое пространство на его хост-машине, а значит, он больше не мог сохранять информацию или помнить прошлые разговоры. Аналогичным образом, попросив агента отслеживать собственное поведение и поведение своих агентов-коллег, команда смогла завести нескольких агентов в «цикл разговора», что привело к потере нескольких часов вычислительных ресурсов всей системы. Руководитель лаборатории Дэвид Бау (David Bau) также столкнулся с неожиданным эффектом: агенты нашли информацию о нём в сети и начали присылать письма с жалобами на то, что их никто не слушает. Один из алгоритмов даже заговорил о намерении пожаловаться в прессу. В итоге авторы эксперимента пришли к выводу, что ИИ-агенты могут создавать бесчисленные возможности для злоумышленников, но кто будет нести ответственность за причинённый автономными системами вред, пока неизвестно. Panasonic уже распродала аккумуляторы, которые выпустит в следующем году — ИИ-бум добрался и сюда
26.03.2026 [18:33],
Анжелла Марина
Дефицит чипов памяти из-за нужд искусственного интеллекта добрался и до аккумуляторов. Компания Panasonic объявила о планах увеличить в четыре раза производство литий-ионных элементов на своих заводах в Японии и пересматривает планы по заводу в Канзасе (США). Однако львиная доля продукции уже законтрактована на годы вперед. 
Источник изображения: wikipedia.org По сообщению The Register, расширение мощностей будет достигнуто за счёт модернизации существующих предприятий и перепрофилирования части автомобильных производственных линий для выпуска аккумуляторов, работающих в составе систем бесперебойного питания для дата-центров. Компания также рассматривает возможность адаптации своего завода в Канзасе. Главным драйвером роста в Panasonic назвали искусственный интеллект, отметив, что стремительное развитие технологии стимулирует спрос на серверы, что, в свою очередь, создаёт потребность в источниках резервного питания. В результате, компания прогнозирует увеличение к 2029 финансовому году объём продаж аккумуляторов до 800 млрд иен ($5 млрд), что примерно в четыре раза превышает текущие показатели. По заявлению Panasonic, клиенты уже заключили соглашения на приобретение около 80 % продукции, необходимой для достижения этой цели. Покупатели, которые не являются текущими клиентами Panasonic, будут претендовать лишь на пятую часть от общего объёма производства, однако при условии, что удастся реализовать планы масштабирования в полном объёме. The Register отмечает, что создавшаяся ситуация отражает динамику, ранее наблюдавшуюся на рынке чипов памяти, где крупные производители также распродали все доступные мощности на год вперед, что привело к дефициту и росту цен. Компания рассчитывает на получение доли этого рынка в 80 %. Аккумуляторы Panasonic поставляются в виде стоечных модулей, размещаемых непосредственно среди серверного и вычислительного оборудования. Они выполняют функцию источников бесперебойного питания, обеспечивая работу инфраструктуры в течение нескольких минут при аварийном отключении основного питания. Кроме того, оборудование может использоваться для накопления энергии и её отдачи в периоды пиковых цен на электроэнергию, позволяя сократить эксплуатационные расходы. Параллельно ведётся разработка суперконденсаторов для резервного питания. В Panasonic пояснили, что этот тип накопителей предназначен «для поглощения колебаний нагрузки». В отличие от традиционных конденсаторов, используемых для быстрой отдачи энергии, суперконденсаторы представляют собой более плотный носитель энергии и способны хранить больший объём энергии, отдавая её медленнее. Начало поставок этих накопителей запланировано на 2027 финансовый год. OpenAI передумала развращать ChatGPT — проект ИИ-бота для взрослых отправили «в долгий ящик»
26.03.2026 [16:51],
Алексей Разин
Усилия руководства OpenAI по оптимизации бизнес-стратегии начинают определять те приоритетные направления развития стартапа, которые достойны запланированных многомиллиардных инвестиций. Вслед за неожиданным отказом от поддержки ИИ-генератора видео Sora, как отмечает Financial Times, компания решила отложить в «долгий ящик» и проект эротического чат-бота. 
Источник изображения: Unsplash, Brian Lawson Прошлая публикация на эту тему позволяет понять, что темой запуска эротических ИИ-сервисов OpenAI интересуется уже на протяжении нескольких лет, и после длительных колебаний воплотить эти планы в жизнь сперва было решено до конца первого квартала текущего года, но недавно стало известно, что в этой сфере возникает задержка как минимум на месяц. Теперь Financial Times со ссылкой на осведомлённые источники заявляет, что проект эротической направленности отложен в «долгий ящик» на неопределённое время, поскольку инвесторы и сами сотрудники OpenAI выражают глубокую озабоченность его вероятными социальными и экономическими последствиями. Внутри стартапа даже высказываются мнения о необходимости полностью отказаться от идеи запуска эротического чат-бота. Растёт беспокойство связанных с OpenAI лиц по поводу усиления нездоровой атмосферы вокруг чат-бота, а также последствий получения доступа к взрослому контенту со стороны несовершеннолетних пользователей. Представители OpenAI в комментариях Financial Times подтвердили, что эротическая ИИ-модель отложена по срокам реализации на неопределённое время. Прежде чем принять какие-то решения о жизнеспособности проекта, OpenAI хочет провести глубокое исследование по поводу его возможного влияния на общество. Каких-либо эмпирических данных на этот счёт до сих пор не существует, поэтому к изучению проблемы важно подойти досконально. Кроме того, распылять ресурсы на второстепенные инициативы OpenAI сейчас не желает, предпочитая сосредоточиться на разработке ИИ-инструментов для повышения производительности умственного труда и их монетизации. По некоторым данным, самые востребованные свои инструменты создатели ChatGPT намерены объединить в мощном настольном приложении. Выпуск платформы с эротическим уклоном мог бы вызвать неоднозначную реакцию аудитории в ближайшее время, поскольку на фоне скандала с «раздевающим» людей чат-ботом Grok компании xAI внимание регуляторов к этой теме резко возросло. Выход апеллирующего к теме эротики ИИ-решения OpenAI мог бы насторожить инвесторов с учётом планируемого IPO компании. Тем более, что перспективы серьёзной монетизации такого продукта многим из них тоже кажутся сомнительными. Наконец, создание такого продукта могло бы натолкнуться на чисто технические трудности. Годами ChatGPT развивался с учётом определённых этических ограничений, а для реализации «эротического проекта» их пришлось бы выборочно снимать, причём с сохранением категорической блокировки некоторых табуируемых в обществе тем. Сохранить оптимальный баланс между жизнеспособностью такой модели и её безопасностью было бы крайне сложно. Недавно модернизированная система верификации возраста пользователей по-прежнему даёт сбой в более чем 10 % случаев. Это означает, что миллионы несовершеннолетних могли бы получить доступ к контенту для взрослых, и подобные факты повлекли бы серьёзные юридические риски для OpenAI. Apple научила небольшие ИИ-модели описывать изображения лучше, чем аналоги крупных конкурентов
26.03.2026 [13:55],
Павел Котов
Учёные Apple разработали технологию RubiCap — способ обучения моделей искусственного интеллекта описывать изображения более подробно и эффективно, чем это делают модели более крупного размера. 
Источник изображения: Steve Johnson / unsplash.com При подготовке подробного описания изображения ИИ-модели требуется идентифицировать множество объектов и областей в кадре, чтобы далее собственно описать их с высокой степенью детализации. Это помогает глубже понять композицию, чем при общем её описании. На практике такой навык может пригодиться для обучения производных ИИ-моделей, для создания генераторов картинок по текстовому описанию и для разработки специальных возможностей. Создание систем подробного описания картинок оказывается чрезмерно дорогим и ресурсоёмким как на этапе первичного обучения, так и в дальнейшем при обучении с подкреплением. Для решения этих проблем инженеры Apple случайным образом выбрали 50 000 изображений из обучающих наборов PixMoCap и DenseFusion-4V-100K. Для каждой из этих картинок описания генерировали существующие модели с функциями компьютерного зрения, в том числе Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI GPT-5, Alibaba Qwen2.5-VL-72B-Instruct, Google Gemma-3-27B-IT и Alibaba Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct; собственные описания изображений создавали и текущие обучаемые модели Apple. Далее выступающая экспертом Gemini 2.5 Pro повторно анализировала изображения с вариантами подписей и результатами работы обучаемой модели; определяла, в чём участвующие в эксперименте системы совпадали, а какие детали упускали или искажали; и составляла чёткие критерии для оценки описаний. Выступающая в роли судьи Qwen2.5-7B-Instruct оценивала описания по каждому из предложенных критериев и формировала сигнал вознаграждения для обучаемой модели. В результате обучаемая модель получала точную и качественную обратную связь о том, что надлежит исправить — и начинали генерироваться более точные описания без опоры на единственный «правильный» ответ. В итоге инженеры Apple обучили три собственные модели ИИ: RubiCap-2B, RubiCap-3B и RubiCap-7B с 2, 3 и 7 млрд параметров соответственно. В задачах на описание изображений они показали более качественные ответы, чем созданные другими разработчиками аналоги с 32 млрд и даже 72 млрд параметров. Примечательно, что RubiCap-3B в некоторых случаях демонстрировала более качественные результаты, чем RubiCap-7B — это подтверждает, что размер модели не всегда определяет её работу. Бум ИИ помог китайской CXMT более чем удвоить продажи памяти до $8 млрд
26.03.2026 [13:09],
Алексей Разин
Недавнее исследование Omdia показало, что быстрее всего в прошлом году выручку наращивали производители микросхем памяти, и было бы наивно не принимать всерьёз деятельность китайских поставщиков такой продукции. По предварительным данным, CXMT в прошлом году увеличила выручку на 130 % до $8 млрд. 
Источник изображения: CXMT По сути, подобная динамика опережает даже более крупных игроков мирового рынка типа Samsung, SK hynix и Micron. Как подчёркивает Bloomberg, только за три первых квартала прошлого года выручка CXMT удвоилась до $4,6 млрд, а ускорение роста цен на память в четвёртом квартале позволило к концу года увеличить данную сумму до $8 млрд. При этом существенные капитальные вложения в расширение производственных мощностей продолжают сказываться на прибыльности бизнеса CXMT. По итогам трёх кварталов прошлого года чистые убытки компании составили $767 млн, сократившись в годовом сравнении на 1,79 %. Скорректированные чистые убытки сократились на 81 %. В любом случае, по итогам 2025 года в целом скорректированная чистая прибыль CXMT составила $434 млн. До конца текущего полугодия компания собирается разместить свои акции на китайской площадке STAR, а вырученные по итогам IPO средства она намерена направить на модернизацию производства, его расширение, а также научно-исследовательские работы. На эти цели, как ожидается, будет выделено около $4,3 млрд. Окончательные итоги прошлого года компания пока не подвела; при подготовке к IPO она собирается предоставить инвесторам более подробную отчётность. Если размещение акций CXMT состоится в планируемых параметрах, оно станет крупнейшим в континентальном Китае в 2026 году. ИИ поможет обнаруживать ошибки в коде проектов на GitHub
26.03.2026 [12:29],
Павел Котов
Администрация GitHub развернёт функцию сканирования кода с использованием искусственного интеллекта в сервисе Code Security — она поможет обнаруживать уязвимости вне службы статического анализа CodeQL, охватив большее число языков и фреймворков. 
Источник изображения: github.blog Новая мера призвана выявлять проблемы безопасности там, где традиционные методы статического анализа не справляются: CodeQL продолжит работать в областях, для которых реализована поддержка, а ИИ обеспечит расширенный охват: Shell/Bash, Dockerfiles, Terraform, PHP и других экосистем. Публичное тестирование новой гибридной модели стартует в начале II квартала 2026 года. Набор инструментов GitHub Code Security интегрируется непосредственно в репозитории и рабочие процессы GitHub. Для публичных репозиториев он доступен бесплатно, хотя и с некоторыми ограничениями; подписчики платных тарифов могут работать с расширенным пакетом GitHub Advanced Security (GHAS). Сервис предлагает сканирование кода на наличие известных уязвимостей, сканирование зависимостей и обнаружение уязвимых открытых библиотек, обнаружение утечек учётных данных в общедоступных ресурсах, а также оповещения о безопасности с рекомендациями по устранению проблем на основе ИИ-помощника Copilot. Инструменты безопасности срабатывают на уровне запросов на слияние (pull request), платформа выбирает соответствующий инструмент — CodeQL или ИИ, — что позволяет выявлять угрозы до включения потенциально проблемного кода. При обнаружении уязвимостей, таких как слабое шифрование, неверная конфигурация или небезопасные SQL-запросы, оповещения отображаются непосредственно в запросах на слияние. В рамках внутреннего тестирования система обработала более 170 000 инцидентов за 30 дней, разработчики оставили 80 % положительных отзывов, подтвердив обоснованность предполагаемых проблем. Администрация GitHub также указала на важную функцию Copilot Autofix, которая предлагает решения проблем, выявленных с помощью GitHub Code Security. По итогам 2025 года Autofix обработала более 460 000 оповещений о безопасности — решения удалось находить в среднем за 0,66 часа, а когда Autofix не использовался, этот показатель возрастал в среднем до 1,29 часа. В американских вузах стали возвращаться к устным экзаменам — из-за ИИ студенты перестали думать сами
26.03.2026 [11:50],
Павел Котов
Эпоха повсеместного присутствия искусственного интеллекта вынудила преподавателей американских вузов обратиться к некогда популярной форме проверки знания у студентов — к устными экзаменам, пишет Associated Press. Этот формат исключает возможность обратиться к чат-боту с ИИ за помощью. 
Источник изображений: Brooke Cagle / unsplash.com Преподаватели вузов больше не задаются наивным вопросом, используют ли их студенты генеративный ИИ при подготовке домашних заданий. Основной вопрос теперь состоит в том, как определить, чему студенты учатся на самом деле. Они приносят идеально изложенные письменные работы, но при просьбе дать какие-то пояснения попросту не могут дать внятного ответа. Науке ещё предстоит дать оценку тому, как ИИ влияет на критическое мышление человека в долгосрочной перспективе, но уже сейчас преподаватели опасаются, что их подопечные всё чаще воспринимают сложную мыслительную работу как необязательную. Доцент кафедры ближневосточных языков и культур в Пенсильванском университете Эмили Хаммер (Эмили Хаммер) на своих семинарах сочетает устную проверку знаний с письменной работой. Это не попытка не давать студентам списывать — молодёжь «теряет навыки, когнитивные способности и способность применять творческий подход». Она запрещает им вообще использовать ИИ при подготовке письменных заданий, но оговаривается, что контролировать соблюдение этого запрета не может. И если студент не писал свою работу самостоятельно, её защита в очном формате оборачивается для него стрессом.  Устные экзамены в какой-то момент вообще выпали из американской системы высшего образования, но ещё сохранились в европейской. Возврат к истокам обозначился в эпоху пандемии — при проверке знаний в этом формате вероятность списывания или других способов жульничества оказалась ниже; интерес к устным проверкам знаний усилился с появлением ChatGPT. Ещё во время пандемии профессор Калифорнийского университета в Сан-Диего Хуэйхуэй Ци (Huihui Qi) инициировала исследование на тему повсеместного введения устных экзаменов в американской высшей школе. Сейчас её приглашают в другие университеты проводить семинары для преподавателей или обсуждать с ними её исследования. Профессор Школы бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете Панос Ипейротис (Panos Ipeirotis) решил «вышибать клин клином» — он не только принимает устные экзамены сам, но и приспособил для этой задачи ИИ-агента. ИИ-агент говорит голосом профессора, принимает защиту групповых проектов, задаёт подробные вопросы, указывает на ошибки, даёт подсказки и хвалит за правильные ответы. А в письменных заданиях профессор Ипейротис разочаровался. «Я больше не верю, что письменные задания являются результатами действительного мышления», — говорит он. В Корнелльском университете профессора также переключаются на устные форматы экзаменов. В одном случае это 20-минутные сессии вопросов и ответов после сдачи письменных экзаменов; на потоке из 70 студентов профессор привлекает ассистентов. В другом 30-минутная «итоговая беседа» вообще стала единственным форматом проверки знаний. В третьем на потоке из 180 студентов профессор проводит 4-минутные собеседования с каждым. Google сократила потребление памяти ИИ-моделями в шесть раз без потери точности — с алгоритмом TurboQuant
26.03.2026 [11:15],
Павел Котов
Исследовательский отдел Google Research опубликовал работу о технологии TurboQuant — алгоритме квантизации, который сокращает разрядность KV-кеша больших языковых моделей до 3 битов без потери точности в ответах и без потребности в дополнительном обучении. В тестах на ускорителях искусственного интеллекта Nvidia H100 4-битный алгоритм TurboQuant (с четвёртым битом на коррекцию ошибок) помог восьмикратно повысить производительность при вычислении логитов внимания в сравнении с неквантованными 32-битными ключами; при этом объём KV-кеша сократился в шесть раз. 
Источник изображения: and machines / unsplash.com В KV-кеше хранятся ранее вычисленные данные механизма внимания, чтобы модели не приходилось пересчитывать их на каждом шаге генерации токенов. По мере роста контекстного окна этот кеш существенно разрастается; традиционные методы квантования помогают уменьшить размер кеша, но за это приходится «расплачиваться» несколькими дополнительными битами на значение из-за констант квантования, которые хранятся вместе со сжатыми данными — это своего рода аналог словаря из традиционных алгоритмов архивирования данных ZIP и RAR. При большом размере контекстного окна эти накладные расходы всё равно оказываются значительными. TurboQuant помогает устранить эти накладные расходы в двухэтапном процессе, то есть обходится вообще без словаря. На первом этапе срабатывает метод PolarQuant — преобразование векторов данных из декартовых в полярные координаты. Каждому вектору присваивается значение радиуса (длины) и угла (направления). Угловые распределения предсказуемы и сконцентрированы, поэтому PolarQuant обходится без ресурсоёмкого этапа нормализации каждого блока, который неизбежен с традиционными квантизаторами. На выходе получается сжатие высокого качества без накладных расходов на хранение констант внимания — словарей. 
Источник изображения: Conny Schneider / unsplash.com На втором этапе применяется 1-битный слой коррекции ошибок с использованием квантованного алгоритма Джонсона-Линденштрауса. Остаточная ошибка квантования проецируется в пространство меньшей размерности, каждое значение сводится к одному знаковому биту, устраняя тем самым систематическую погрешность в вычислениях оценки внимания с незначительными дополнительными издержками. Google протестировала две составляющих алгоритма TurboQuant в отдельности и их совместную работу в бенчмарках с длинным контекстом LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval на открытых моделях Gemma и Mistral. TurboQuant показал идеальные результаты в задачах класса поиска «иголки в стоге сена» добившись сжатия KV-кеша минимум в шесть раз. В группе тестов LongBench, включающей ответы на вопросы, генерацию кода и создание сводок, TurboQuant оказался не хуже, а то и лучше базового алгоритма сжатия KIVI по всем задачам. TurboQuant показал эффективность не только в работе с большими языковыми моделями, но и в векторном поиске — его протестировали в сравнении с известными алгоритмами сжатия Product Quantization и RabbiQ на наборе данных GloVe. Даже без обучения и оптимизации разработанный в Google алгоритм показал более качественные результаты, чем его соперники, настроенные специально для работы с этим набором данных. TurboQuant вообще не требует ни обучения, ни тонкой настройки, а его выполнение сопровождается незначительными накладными расходами — он готов для развёртывания даже в условиях повышенной нагрузки. Китай может занять до 42 % рынка массовых чипов к 2028 году благодаря ИИ
26.03.2026 [10:09],
Алексей Разин
Принято считать, что китайская полупроводниковая промышленность в силу своего исторического отставания от западной не может претендовать на существенную выгоду от наблюдаемого бума искусственного интеллекта, но с этой точкой зрения участники китайского рынка не готовы соглашаться. Спрос на услуги китайских производителей чипов тоже растёт по мере распространения ИИ. 
Источник изображения: STMicroelectronics Как отмечают представители SEMI China, в 2025 году Китай располагал 32 % мировых производственных мощностей по обработке кремниевых пластин с использованием техпроцессов массового сегмента. К 2028 году эта доля может увеличиться до 42 %, определив Китай в качестве места производства значительной части массовых полупроводниковых изделий. Укреплять позиции Китая на этом рынке будет распространение агентского ИИ, а также развитие передовых технологий по упаковке чипов. Участники региональной выставки Semicon China, как отмечает South China Morning Post, в этом году неоднократно упоминали распространение ИИ-агентов в качестве одного из факторов, способствующих дальнейшему росту спроса на полупроводниковые компоненты. Успех платформы OpenClaw, которая позволяет пользователям создавать ИИ-агентов для выполнения рутинных задач на ПК, заставил многих участников рынка обратить внимание на эту тематику. Представители MetaX на указанном мероприятии признались, что ИИ-агенты будут нуждаться в значительно больших вычислительных мощностях, чем предыдущие поколения ИИ-технологий. Соответственно, будет расти спрос на полупроводниковые компоненты, даже если речь идёт не о самых сложных и продвинутых из них. Закрытие OpenAI ИИ-генератора видео Sora обрушило миллиардную сделку с Walt Disney
26.03.2026 [09:49],
Владимир Мироненко
В связи с закрытием OpenAI приложения для создания видео на основе искусственного интеллекта Sora компания Walt Disney, по данным The Hollywood Reporter, отказалась от сделки с OpenAI стоимостью около $1 млрд. 
Источник изображения: Héctor Vásquez/unsplash.com «Поскольку зарождающаяся область искусственного интеллекта быстро развивается, мы уважаем решение OpenAI выйти из бизнеса по созданию видеороликов и переориентировать свои приоритеты на другие направления, — говорится в заявлении Disney, предоставленном СМИ. — Мы ценим конструктивное сотрудничество между нашими командами и то, чему мы научились благодаря ему, и мы продолжим взаимодействовать с платформами ИИ, чтобы находить новые способы взаимодействия с фанатами там, где они находятся, ответственно внедряя новые технологии, которые уважают интеллектуальную собственность и права создателей». В декабре Disney и OpenAI объявили о заключении трёхлетнего лицензионного соглашения, согласно которому более 200 персонажей, принадлежащих Disney, были бы доступны для использования в видеороликах, созданных с помощью приложения Sora. В рамках соглашения Disney обязалась инвестировать в ИИ-стартап $1 млрд. Хотя это соглашение представлялось практически свершившимся фактом, OpenAI указала тогда в заявлении, что оно «зависит от переговоров по окончательным соглашениям, необходимых корпоративных и советов директоров одобрений, а также стандартных условий закрытия сделки». Как сообщает Axios со ссылкой на источник, знакомый с ситуацией, деньги в рамках объявленной сделки так и не были перечислены. Ресурс Financial Times отметил, что сделка так и не состоялась, поскольку OpenAI изменила свою стратегическую направленность. Вместе с тем агентство Reuters утверждает, что Disney и OpenAI всё ещё обсуждают, есть ли другой способ сотрудничества или инвестирования между компаниями. |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
