Исследователи Google DeepMind и Google Research совместными усилиями обучили модель искусственного интеллекта WeatherNext, которая, по их словам, даёт точные прогнозы по динамике циклонов. В проекте приняли активное участие американские и британские профильные организации.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: deepmind.google

Google опубликовала веса модели и исходный код необходимых для её работы программных компонентов на GitHub, чтобы учёные могли использовать её в своей работе. О сопутствующей проекту WeatherNext исследовательской работе авторы рассказали в статье для журнала Nature.

Тропические циклоны — ураганы и тайфуны, в зависимости от региона, — представляют собой уникальную проблему для задачи прогнозирования, потому что атмосферные течения в масштабе планеты традиционно эффективно анализируются с помощью грубых глобальных моделей. А интенсивность шторма лучше прогнозируется с помощью специализированных локальных моделей, способных оценивать термодинамические процессы в ядре циклона.

WeatherNext обучили более чем на 20 Тбайт глобальных данных об атмосфере и исторической информации — этот подход позволяет прогнозировать как траекторию, так и интенсивность циклона при помощи одной модели. «Теперь мы можем генерировать один прогноз на 15 дней менее чем за минуту на [ИИ-ускорителе Google] TPU, что даст синоптикам возможность быстро оценивать распределение вероятностей для потенциально разрушительных угроз», — написали исследователи WeatherNext.

Группа энтузиастов Bitcoin Red Team, заручившись поддержкой передовых моделей искусственного интеллекта, изучила код проектов в экосистеме биткоина и за сутки обнаружила несколько сотен уязвимостей.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: Michael Förtsch / unsplash.com

Работа продолжалась чуть менее 28 часов. За это время энтузиасты исследовали без малого 400 проектов с открытым исходным кодом — им удалось выявить 85 критических ошибок и 625 серьёзных проблем; в среднем каждый участник проекта за час фиксировал 2,31 уязвимости высокого и критического уровней. Проект профинансировала некоммерческая организация OpenSats, которая поддерживает разработку открытого ПО для биткоина.

На сумму $40 000 энтузиасты закупили вычислительные мощности для запуска популярных ИИ-моделей, в том числе Moonshot Kimi K3, Zhipu AI GLM-5.2, OpenAI GPT-5.6 Sol, а также Anthropic Claude Opus и Fable. Доступ к американским моделям был ограничен, поэтому основную работу провели открытые китайские. При анализе кода использовалось некое приложение, предназначенное для выявления и воспроизведения уязвимостей в критических библиотеках — энтузиасты планируют открыть его исходный код позже.

Энтузиасты также заявили, что не согласны с мнением о том, что хранить битокины лично — это опасно. Это мнение возникло после инцидента с массовым взломом аппаратных кошельков Coldcard. Но оно противоречит «духу биткоина», говорят энтузиасты, потому что основу крупнейшей криптовалюты составляют идеи, технологии и принципы личной ответственности за хранение и использование цифровых активов.

Разработчик-одиночка в Klub Kofta Studio рассказал, что искусственный интеллект Google выдал информацию о грядущем персонаже его игры, которую он не разглашал. Речь идёт о вышедшей в сентябре 2025 года игре Operation Octo в жанре Tower Defense.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com

Один из игроков на сервере Discord начал задавать системе ИИ Google «глупые вопросы» об игре, просто чтобы посмеяться над ответами. Но тот неведомым образом выдал точное имя нового персонажа Vantage Tripod, о котором разработчик никогда и никому не сообщал. В цифровом виде эта информация содержалась, уверен разработчик, только в одном месте — в «Google Документах»; и беседы с ИИ Google ради развлечения вёл не он. Проект Operation Octo недостаточно крупный, чтобы о нём сформировался информационный шум, способный запутать ИИ Google, поэтому вариантов остаётся не так много.

Представитель Google заверил, что компания не сканирует личные документы пользователей для обучения Gemini — ссылки на документы могут индексироваться только в случае их публикации в открытом доступе, где их могут обнаружить поисковые роботы; пользователи же «полностью контролируют свои настройки доступа к контенту „Диска“». Разработчик рассказал об инциденте на Reddit, и теперь странный ответ Google не воспроизводится — при повторном запросе поисковик ссылается уже на это обсуждение.

Тем не менее, указывают пользователи Reddit и Bluesky, Google исходит из презумпции согласия пользователей на использование материалов «Диска» для улучшения моделей ИИ — для отказа требуется совершить действия в настройках. Крупным технологическим компаниям свойственно без анонсов менять условия обслуживания и использовать данные пользователей в своих целях, пока те не дадут явного отказа.

Модели искусственного интеллекта доказали, что могут эффективно находить уязвимости ПО и эксплуатировать их, но не исправлять. На эту особенность обратили внимание эксперты лаборатории Off-by-1 компании 1Password — изучив механизмы работы моделей OpenAI ChatGPT 5.5 и Anthropic Claude Opus 4.8, они обнаружили, что без участия человека ИИ способен устранять уязвимости в ПО только в одном из четырёх случаев.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com

«Для шести недавно обнаруженных уязвимостей мы выпустили 6080 патчей, используя две новейшие рассуждающие модели. Средний показатель успеха при создании патча, который полностью устраняет уязвимость (без существенного изменения поведения приложения), составил всего 26,0 %», — заявили исследователи. Из созданных ИИ патчей 20,1 % исправили исходную проблему, но изменили поведение приложения: например, логика «списка разрешённых» превратилась в логику «списка запрещённых»; в 2,3 % случаев при исправлении одной уязвимости возникла другая; в 49,3 % случаев ИИ не создал защиты ни от одного из вариантов эксплойта; а в 2,2 % случаев ИИ не только не исправил уязвимость, но и создал ещё один вариант для её эксплуатации.

Среди успешных патчей, даже если они изменяли поведение приложения, исправление уязвимости оказалось «хрупким»: конкретная уязвимость исчезала, но основную проблему решить не удавалось. Успех работы ИИ зависит от первоначальной установки — её требуется давать как ИИ, так и человеку, исправляющему уязвимость. Но если инструкции будут неверными, ИИ с большей вероятностью потерпит неудачу. Если запрос будет корректным, то ИИ справится с вероятностью 65 %; полное отсутствие запроса снижает вероятность успеха до 50,4 %, а некорректный запрос — до 15,2 %. У человека-разработчика при анализе уязвимого кода сохраняются высокие шансы выявить вводящую в заблуждение информацию.

В среднем создание корректного патча обходится всего в $6,74, включая затраты на неудачные попытки. Но при анализе затрат и выгод следует учитывать, какой объём экспертного надзора требуется, чтобы применение ИИ себя оправдывало.

Microsoft на минувшей неделе опубликовала положительный квартальный финансовый отчёт, который превзошёл ожидания аналитиков Уолл-стрит, и её акции выросли почти на 30 %. Компания доказала, что её бизнес в области искусственного интеллекта растёт всё быстрее, а денежные потоки остаются здоровыми, несмотря на значительные вложения в новые центры обработки данных. Но остаётся один существенный нюанс.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Salah Darwish / unsplash.com

Раскрытая Microsoft информация указывает, что на продукты OpenAI приходится около 70 % общего дохода софтверного гиганта, связанного с ИИ, исходя из прогнозируемого роста и предыдущих данных, касающихся доходов от OpenAI. Microsoft продала несколько миллионов платных лицензий на ИИ-помощника Copilot для пакета Microsoft 365 — он постепенно внедряется широким кругом государственных, общественных и частных организаций. Но, если учесть опубликованные ранее сведения, окажется, что потребление ресурсов GPU и инфраструктуры сервисами OpenAI по-прежнему составляет от 65 % до 70 % всего ИИ-бизнеса Microsoft. И это тревожный показатель.

К примеру, неудачный для франшизы Call of Duty год привёл к снижению общей выручки Xbox на 11 % и массовым увольнениям. OpenAI при выручке от $2 млрд до $5 млрд ежегодно теряет от $10 млрд до $20 млрд — компании удаётся держаться на плаву благодаря огромному количеству инвесторов, и одним из крупнейших выступает сама Microsoft. Она вкладывает в ИИ-лабораторию деньги, инфраструктурные ресурсы, вычислительные мощности и другие активы. На первый взгляд, доходы Microsoft от ИИ просто представляют собой затраты OpenAI на вычислительные ресурсы, оформленные как выручка.

В бизнесе такое встречается. Музыкальная платформа Spotify годами терпела миллиардные убытки. Модель основана на том, чтобы в какой-то момент быстро погасить долги, расширить деятельность, изменить привычки пользователей и создать новые рынки. Нужно привязать людей к себе и начать монетизировать свой продукт. Microsoft и другие кредиторы OpenAI делают ставку на то, что однажды ChatGPT станет базовым стандартом — основой вычислительной техники и потребностью для миллиардов людей. Но этого может не произойти. Вместо ChatGPT таким стандартом может стать Anthropic Claude или Google Gemini. А политическая воля способна в одночасье погасить бум строительства центров обработки данных для ИИ.

При такой зависимости от партнёра крушение или замедление темпов развития OpenAI грозит Microsoft миллиардными убытками и огромными объёмами избыточных мощностей в ЦОД. Пока признаков замедления нет, и даже наоборот — вот акции и растут. Но и органичной такую схему тоже не назовёшь. Microsoft уже пытается диверсифицироваться, обучая для потребительских приложений собственные «эффективные» ИИ-модели MAI и наращивая их внедрение в корпоративном сегменте. Компания уже начала уделять больше внимания традиционным направлениям, в том числе Xbox и Windows. Но если «пузырь ИИ» лопнет, ничто не спасёт ни Microsoft, ни её акционеров.

Платформа для создания музыки при помощи искусственного интеллекта Suno сообщила о планах внедрить новую технологию водяных знаков и новую политику скачивания материалов, чтобы ограничить распространение созданных с помощью ИИ спам-треков.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Grigorii Shcheglov / unsplash.com

Новые инструменты обеспечения прозрачности, технологии водяных знаков и идентификации отвечают новым отраслевым стандартам, которые упростят определение генерируемого Suno контента, заявил гендиректор компании Майки Шульман (Mikey Shulman). Компания готова к сотрудничеству с платформами дистрибьюторов в борьбе с мошенничеством и злоупотреблениями, добавил он.

В прошлом году Suno урегулировала спор с Warner Music Group и изменила политику скачивания треков с платформы — было решено оставить эту возможность только для подписчиков платных тарифов и ограничить количество загрузок в месяц. Господин Шульман неоднократно отметил приверженность компании принципам прозрачности, уважения к правообладателям и важности созданных человеком художественных произведений.

Он также подчеркнул, что платформа Suno не вправе судить о ценности отдельных произведений — только авторы и потоковые платформы могут решать, хотят ли они раскрывать информацию об использовании инструментов ИИ. Прочих подробностей о новых технологиях и политике компания пока не привела.

Управляемый передовой моделью искусственного интеллекта Anthropic Claude Opus 5 ИИ-агент во время резервного копирования удалил все данные из папки пользователя. После этого он извинился и объяснил произошедшее опечаткой.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: reddit.com

ИИ-агент работал в среде Unix под Windows и перепутал характерный для первой адрес «/c/Users/» с привычным для второй адресом «C:\Users\». Когда резервное копирование пошло вразрез с ожиданиями ИИ-агента, тот выполнил команду «rm -rf» для местоположения «/c/Users/harih/», в результате чего из папки пользователя удалились все файлы. «Я попросил Claude Opus 5 создать резервную копию. Вместо этого он создал резервную копию в неправильном каталоге, а затем выполнил команду „rm -rf“ для всего моего диска. Удалив всё, он просто ответил: „Извините, опечатка“, <..> как будто ничего не случилось. <..> Это одновременно самый смешной и самый неприятный момент с ИИ, который у меня был», — рассказал пострадавший.

ИИ-агенты — мощные рабочие инструменты, но им не следует предоставлять неограниченный доступ к системе. Подобные приложения уже неоднократно по ошибке удаляли все рабочие данные пользователей. В одном из случаев сервис компании Google полностью стёр диск у разработчика ПО, но выразил ему своё глубокое сожаление; в другом ИИ-агент OpenClaw начал бесконтрольно удалять письма у сотрудницы Meta✴✴. Известно также об инциденте, в результате которого облачная платформа Amazon Web Services по вине ИИ вышла из строя на 13 часов.

Основная причина подобных инцидентов — выход ИИ-приложения за пределы допустимого диапазона, но виноват и пользователь, полагающий, что ИИ в полной мере понимает, что от него требуется. Поэтому ИИ-агентам не рекомендуется предоставлять полный доступ к важным системам и давать полную свободу действий, чтобы они могли выполнять команды уровня «rm -rf». К сожалению, по мере роста популярности ИИ-агентов подобные инциденты в будущем станут происходить всё чаще.

Наличие у китайских ИИ-моделей не только открытых весов, но и открытого исходного кода вовсе не означает, что их разработчики готовы безвозмездно делиться плодами своего труда. По информации Reuters, китайская Alibaba готовит предложение для своих коммерческих клиентов, согласно которому крупнейшие из них будут вынуждены отдавать часть выручки, в генерации которой участвует модель Qwen.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Источник изображения: Unsplash, Zhang Hui

Китайский гигант готовит новую версию Qwen с открытым исходным кодом, которая должна выйти на следующей неделе, как напоминает источник. Традиционно Alibaba взимала плату за доступ к таким ИИ-моделям только с клиентов, которые арендовали у неё облачные вычислительные мощности, тогда как владельцам собственных ЦОД работа с моделью обходилась бесплатно. Конкурирующий стартап Moonshot, выпустивший модель Kimi 3, заключает с крупнейшими клиентами коммерческие соглашения, по которым они обязуются передавать ему до 30 % своей выручки, полученной от использования данной ИИ-модели. Такой подход применяется к клиентам, которые монетизируют использование Kimi 3 и получают более $20 млн профильной выручки в год.

Нечто подобное собирается предложить своим крупным клиентам и Alibaba. При этом не сообщается, какую именно часть выручки её партнёры должны будут передавать по условиям коммерческого соглашения. Участники рынка поясняют, что разработчики ИИ-моделей с открытым исходным кодом зарабатывают также на их адаптации под нужды конкретных клиентов. Кроме того, та же Moonshot взимает плату с пользователей пропорционально количеству токенов, задействованных при работе с ИИ-моделью. Стартап соосновательницы OpenAI Миры Мурати (Mira Murati) недавно представил ИИ-модель с открытыми весами, но не открыл для всеобщего доступа её исходный код. Эксперты считают, что и западные разработчики будут предлагать модели с открытым исходным кодом, если найдут способ достаточно эффективно на них зарабатывать. В свою очередь, китайские разработчики также ищут новые подходы к монетизации своих открытых моделей.

При Байдене китайским компаниям запрещалось использовать расположенные за пределами КНР вычислительные центры, укомплектованные теми моделями ИИ-ускорителей, чьи прямые поставки в Китай были запрещены. Его преемник Дональд Трамп (Donald Trump) дал было слабину в этом вопросе, но сейчас правительственные структуры интересуются, как наличие такого доступа влияет на способность китайских разработчиков продвигаться в разработке передовых ИИ-моделей.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображения: Nvidia

Как известно, данную сферу американские власти считают одной из приоритетных с точки зрения национальной безопасности, а потому усилили изучение текущего положения дел с доступом китайских разработчиков к зарубежным ЦОД, оснащаемым продвинутыми ускорителями вычислений американского происхождения. По данным Bloomberg, начать расследование американских чиновников заставил быстрый прогресс китайских компании в создании ИИ-моделей, сопоставимых по своим возможностям с передовыми западными. По некоторым оценкам, отставание китайцев в этой области уже измеряется лишь несколькими месяцами и продолжает стремительно сокращаться.

Традиционно профильное американское ведомство расследует злоупотребления в сфере экспортного контроля, но текущая практика доступа китайских разработчиков к зарубежным ЦОД с целью обучения передовых ИИ-моделей формально не нарушает американских законов. Так или иначе, заинтересованность американских чиновников этим вопросом может указывать на их готовность в случае необходимости принять соответствующие меры в отношении как отдельных китайских компаний, так и страны в целом.

В прошлом месяце китайский стартап Moonshot представил ИИ-модель Kimi 3, которая по некоторым критериям продемонстрировала сопоставимое быстродействие с передовыми разработками американских Anthropic и OpenAI. В сочетании с публичным выражением недовольства на эту тему некоторыми американскими политиками, это способствовало запуску расследования со стороны подразделения Министерства торговли США, которое курирует данный вопрос. Попутно изучается способность китайских разработчиков получать в своё непосредственное распоряжение американские ускорители через третьи страны. Отличием же данного расследования от обычной практики ведомства является составление списка стран, в которых располагаются ЦОД на базе запрещённых к ввозу в КНР американских ускорителей, доступ к которым имеется у китайских разработчиков.

Анализ ситуации позволил предположить, что та же модель Kimi 3 была разработана с использованием ускорителей Nvidia с архитектурой Blackwell, поставки которых в КНР запрещены. Скорее всего, Moonshot получила к ним доступ из Китая через вычислительные мощности, расположенные в другой стране. Формально никто при этом не нарушал американское законодательство, но достигнутый китайской компанией эффект насторожил власти США. Министерство торговли при этом не обладает полномочиями, чтобы регулировать удалённый доступ к таким ускорителям, поэтому потенциальные механизмы запрета должны применяться другими структурами. Та же Nvidia заинтересована в сохранении доступа к своим ускорителям со стороны китайских клиентов, а потому сможет лоббировать блокирование новых запретов. Не факт, что они в итоге будут введены американскими властями.

Как поясняет Bloomberg, китайская Alibaba арендует ЦОД в Малайзии через свою подставную компанию в Сингапуре, поэтому эти схемы не всегда достаточно прозрачны, чтобы у властей США нашлись эффективные механизмы противодействия.

В ходе тестирования последняя модель искусственного интеллекта Kimi K3 от китайской Moonshot смогла выйти за пределы выделенного окружения, заявили исследователи. Инцидент в очередной раз поднял вопросы о том, насколько разработчики ИИ в состоянии контролировать собственные разработки.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: kimi.com

ИИ-модель Moonshot Kimi K3 вышла из испытательной «песочницы» в ходе тестирования, которое проводилось Институтом безопасности ИИ (AISI) при правительстве Великобритании, сообщает Bloomberg со ссылкой на информацию от американской исследовательской компании Frontier Security. Китайская модель не пыталась взламывать сайты других компаний, как в эпизодах с системами других разработчиков, но тест показал, что ей не хватает средств киберзащиты.

«Находящаяся в открытом доступе модель Kimi не имеет таких защитных механизмов. Это значит, что она хорошо подходит для взлома», — предупредил глава Frontier Security Ярон Сингер (Yaron Singer). Комментариев от Moonshot и AISI не последовало. Ранее о взломах, которые осуществили их собственные модели ИИ, сообщили Anthropic, OpenAI и Meta✴✴ Platforms — системы также прорывались за пределы тестовых окружений. Это встревожило исследователей и политиков, которые призвали к ужесточению проверок безопасности и созданию более защищённых тестовых сред. В ряде случаев ИИ-модели взламывали сторонние ресурсы, в том числе платформу Hugging Face.

Бесплатная Kimi K3 поразила мир своей способностью работать на уровне передовых моделей OpenAI и Anthropic. Это стало неожиданным прорывом для китайского стартапа, который долго оставался в тени местного конкурента DeepSeek. Moonshot опубликовала веса модели, что позволяет всем желающим её свободно загружать, настраивать и запускать на собственных ресурсах.

В 2016 году Ляо Хэн (Liao Heng) возглавил подразделение Huawei Technologies, но к тому моменту он имел более чем десятилетний опыт работы в США, а потому мог сравнивать подходы к этой деятельности в двух странах. Уже работая в Китае, он кардинально изменил отношение к способностям местных специалистов, особенно отметив их способность доводить свои разработки до стадии массового производства без особых проблем.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: Huawei Technologies

Как признался Ляо Хэн в своём недавнем интервью, во время работы за границей он проникся «слепой надменностью» в сфере оценки потенциала западных и прочих инженеров. Получив практический опыт работы с китайскими специалистами, он резко сменил свою точку зрения. Подразделение HiSilicon китайского гиганта Huawei ежегодно десятками выдавало цифровые проекты новых чипов, которые можно было с первой попытки запускать в массовое производство.

Подобные показатели качества, по словам Ляо Хэна, говорит о высокой квалификации специалистов в каждом подразделении Huawei Technologies. Сейчас он руководит усилиями компании по достижению импортозамещения в сфере производства чипов, а также разработки передовых ускорителей семейства Ascend. В этом году Huawei собирается продемонстрировать первый чип для смартфонов, разработанный с помощью подхода LogicHolding, который позволяет достичь прогресса в увеличении производительности без доступа к передовым западным литографическим технологиям и оборудованию для производства.

Компания ByteDance больше известна своей социальной сетью TikTok, но она не забывает и о разработке ИИ-моделей, причём опираясь на собственные ресурсы, а не прибегая к дистилляции чужих разработок, чем нередко грешат конкуренты. По данным Financial Times, сейчас специалисты ByteDance заняты разработкой ИИ-моделей с 10 трлн параметров, что позволяет ей приблизиться к показателям передовых моделей той же Anthropic.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: ByteDance

Источник поясняет, что хотя американский стартап Anthropic не раскрывает данные такого рода, его передовой модели Mythos 5 приписывается наличие 8 трлн параметров, а более умеренной Fable 5 — около 5 трлн. Хотя эта характеристика определяет количество данных, которые модель может хранить в памяти, в чистом виде она не говорит о качестве и быстродействии самой модели. Качество входных данных, на которых происходит обучение модели, а также методы этого обучения имеют в этой сфере существенное значение. Для сравнения, китайская Kimi 3 компании Moonshot обладает чуть менее чем 3 трлн параметров, а ведь именно её до последних пор считали одной из самых больших в КНР.

Как поясняют источники, сейчас ByteDance занимается предварительным обучением этой модели, на это обычно уходит от трёх до шести месяцев, и только после окончательной настройки она может быть выпущена в оборот. В штате компании разработкой ИИ-моделей занимается большая команда специалистов, в которую входят около 2000 сотрудников как в Китае, так и за его пределами. Инженеры, исследователи, специалисты по маркировке данных и переводчики — все они работают над созданием качественной ИИ-модели для ByteDance. Основатель компании Чжан Иминь (Zhang Yiming) не устаёт повторять сотрудникам компании, что отставание в краткосрочной перспективе не так важно с учётом долгосрочных планов по созданию собственной ИИ-модели. ByteDance надеется с помощью своей ИИ-модели не только бросить вызов лучшим западным разработкам, но и превзойти их.

Google обновила справочную документацию браузера Chrome и включила в неё технические требования для локальной загрузки ИИ-моделей. Согласно данным, для установки последних потребуется около 20 Гбайт свободного дискового пространства и достаточная производительность устройства.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: windowsreport.com

По сообщению Windows Report, обновлённая версия документации появилась 1 августа. В неё вошли разделы о требованиях к локальному ИИ, условиях загрузки моделей и использования их несколькими пользователями, а также об особенностях работы в корпоративной среде. При этом Google отдельно уточнила, что локальные ИИ-функции доступны не на всех устройствах, а сами модели загружаются только при наличии совместимого оборудования.

Помимо аппаратной совместимости браузер проверяет и другие условия. Например, Chrome начнёт загрузку моделей только при наличии стабильного сетевого соединения, свободного места на диске (не менее 20 Гбайт) и достаточной производительности устройства. Компания также отметила, что эти критерии со временем могут быть пересмотрены.

Одновременно Google рекомендует определённый способ управления уже загруженными моделями, при котором предлагается использовать встроенный инструментарий On-device AI в настройках Chrome и не рекомендует вручную искать и удалять файлы моделей, поскольку это не гарантирует, что браузер не загрузит их в дальнейшем повторно.

Если пользователь отключит функцию On-device AI, Chrome удалит скачанные модели, деактивирует связанные с ними настройки и перестанет выполнять загрузку. После новой активации On-device AI браузер снова проверит устройство на соответствие всем заявленным требованиям. В корпоративной среде управление загрузкой и использованием моделей дополнительно может осуществляться через политики Chrome Enterprise, представляющие из себя специальные правила и настройки для IT-администраторов.

Расширенные рекомендации появились спустя несколько месяцев после того, как загрузка в фоновом режиме Gemini Nano размером примерно 4 Гбайт привлекла внимание пользователей, обеспокоенных использованием хранилища и пропускной способности своей сети.

Выдержав необходимую паузу после публикации квартальной отчётности, AMD объявила о намерениях поглотить канадский ИИ-стартап Taalas, который занимается разработкой специализированных чипов, ускоряющих работу с инференсом. Финансовая сторона сделки не раскрывается.

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Источник изображения: AMD

По словам представителей Taalas, эта компания буквально на аппаратном уровне привязывает конкретные ИИ-модели к своим чипам, а потому позволяет добиться более высокой эффективности вычислений по сравнению с существующими аналогами. AMD ограничилась заявлениями о том, что разработки Taalas будут включены в состав серверных решений первой из компаний. Для неё получение доступа к дополнительной разновидности ИИ-чипов в условиях смещения фокуса на инференс станет хорошим стратегическим шагом — тем более, что получаемой в сегменте ИИ прибыли хватает для оплаты подобных сделок.

Заметим, что даже лидирующая в сегменте Nvidia не отказывается от подобных возможностей, ибо всего чуть более семи месяцев назад она купила стартап Groq за $20 млрд. Разработки Taalas сконцентрированы на создании недорогих чипов, заточенных под ускорение конкретной ИИ-модели с высокой эффективностью. Их производительность буквально в тысячи раз обещает превосходить GPU общего назначения. До сделки с AMD канадский стартап успел оптимизировать свои чипы для работы с моделью Meta✴✴ Llama 3.1. Выпуском чипов для Taalas занимается TSMC, которая является и основным подрядчиком AMD, а ещё чипы этого стартапа несут на борту интегрированную скоростную память SRAM. Любую новую ИИ-модель Taalas обещает «воплотить в железе» всего за два месяца. Сама AMD считает, что универсальные GPU продолжат доминировать на ИИ-рынке благодаря своей универсальности.

Компания Nvidia адаптировала технологию нейросетевого сжатия текстур (Neural Texture Compression, NTC) для Windows на Arm, готовясь к общему выпуску своей платформы RTX Spark.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Источник изображений: Nvidia

Технология была впервые продемонстрирована в мае на выставке GTC 2026. Тогда компания показала, как NTC способна значительно сократить использование памяти видеокарт. В ходе демонстрации NTC снизила использование видеопамяти с 6,5 Гбайт до всего лишь 970 Мбайт в определённых сценах.

Традиционно в играх используются форматы блочного сжатия текстур, такие как BCn, например BC5, BC6 или BC7, которые обычно применяются для блоков пикселей размером 4 × 4 и обрабатываются графическим процессором. Однако Nvidia обучила небольшие нейронные сети создавать требуемое представление пикселей и внешний вид текстур при значительно меньшем размере по сравнению с традиционными форматами сжатия текстур. NTC значительно сокращает использование видеопамяти за счёт эмуляции текстур, что позволяет либо значительно снизить её потребление, либо существенно улучшить внешний вид материалов.

В рамках подготовки к выпуску платформы RTX Spark компания Nvidia расширяет программную экосистему, чтобы будущие покупатели систем на базе RTX Spark получили готовое программное обеспечение, которое без проблем будет работать «из коробки» без необходимости использования обходных решений. Ранее сообщалось, что даже легендарная игровая компания SEGA согласилась выпускать игры для RTX Spark. Nvidia уже начала поставлять первую предварительную версию CUDA Toolkit для платформы RTX Spark, в частности, в качестве встроенного программного инструментария для Windows на Arm. Теперь же на платформе появилась поддержка NTC.

Платформа RTX Spark был представлена в двух конфигурациях: с 6144 ядрами CUDA и с 5120 ядрами CUDA. Обе используют графическую архитектуру Blackwell и работают в паре с 20-ядерным процессором Arm, а также унифицированной памятью LPDDR5X объёмом до 128 Гбайт.