Правила экспортного контроля США во второй президентский срок Дональда Трампа (Donald Trump) были модифицированы таким образом, что созданные Nvidia в конце 2022 года для поставок в Китай ускорители вычислений H20 попали под запрет. По некоторым данным, китайские клиенты компании успели заказать этих ускорителей более чем на $12 млрд, прежде чем было объявлено о санкциях.

Источник изображения: Nvidia

По данным Nikkei Asian Review, крупные китайские компании технологического сектора не тешили себя иллюзиями по поводу своей способности бесконечно получать из США ускорители Nvidia H20, а потому заранее зарезервировали у производителя около 1 млн соответствующих изделий, что примерно соответствует годовому объёмы их выпуска. Стоимость такой партии превысила $12 млрд, и в идеале Nvidia должна была поставить основную часть ускорителей до конца мая, но экспортные ограничения вступили в силу раньше, а потому компания не сможет в полной мере выполнить свои обязательства. Об этом она уведомила американских регуляторов, упомянув о необходимости списать около $5,5 млрд за один квартал текущего года.

В число пострадавших клиентов Nvidia, помимо прочего, попали китайские компании ByteDance, Alibaba и Tencent. Ускорители H20 сохраняют архитектуру Hopper, но по сравнению с исходными H100 они обладают в пять или десять раз меньшим быстродействием, в зависимости от области применения. В современных условиях китайские клиенты Nvidia готовы использовать эти ускорители в рассуждающих системах искусственного интеллекта. Обучение своих языковых моделей они старались проводить на старых запасах более производительных ускорителей H100 и H800. С этой точки зрения H20 будет проще заменить на китайские аналоги, но подобная перестройка всё равно замедлит развитие китайской отрасли ИИ.

В прошлом фискальном году в Китае формировалось 13 % всей выручки Nvidia, хотя годом ранее её доля достигала 17 %. Возможности провозить запрещённые ускорители в Китай через Сингапур и Малайзию также прикрываются местными властями в содействии с американскими. С другой стороны, это позволяет той же компании Huawei рассчитывать на увеличение доли на домашнем рынке ускорителей вычислений.

Американская академия кинематографических искусств и наук впервые официально упомянула искусственный интеллект в правилах отбора фильмов на премию «Оскар». Согласно новым изменениям, использование ИИ не будет автоматически влиять на шансы материала на награду, но жюри учтёт, насколько ключевым был вклад человека в создание картины.

Источник изображения: AI

В заявлении Академии говорится: «Генеративный искусственный интеллект и другие цифровые инструменты сами по себе не повышают и не снижают вероятность номинации. Решающее значение имеет то, какой вклад человек внёс в творческий процесс». Как пишет The Verge, изначально рассматривался более жёсткий вариант обязательного раскрытия факта использования ИИ при создании фильма. Однако в итоге Академия ограничилась общей формулировкой, оставив за собой право оценивать роль участия человека. Такое решение стало ответом на прошлогодние забастовки сценаристов и актёров, которые выступали против бесконтрольного внедрения технологий, угрожающих их профессии.

Помимо нововведений, касающихся ИИ, Академия ввела ещё одно важное правило: теперь члены жюри смогут голосовать в финальном туре только при условии, что они посмотрели все фильмы в соответствующей категории. Однако, как подчёркивает The New York Times, этот принцип работает на доверии и участникам достаточно самостоятельно подтвердить факт просмотра, без дополнительных доказательств.

По мнению экспертов, нововведения отражают попытку «Оскара» адаптироваться к стремительно меняющейся киноиндустрии, где технологии играют всё большую роль. При этом Академия даёт понять: главным творцом по-прежнему должен оставаться человек.

OpenAI является наиболее частым выбором среди разработчиков приложений искусственного интеллекта; компания доминирует в области больших языковых моделей, но динамика рынка меняется, и её клиенты изучают альтернативные варианты, сообщает TechRadar со ссылкой на исследование, проведённое облачной платформой Vercel.

Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com

Данные опроса, проведённого платформой Vercel среди 656 разработчиков, показали, что 87 % используют модели OpenAI и 83 % пользуются предоставляемым компанией API. При этом сейчас разработчики уже используют в среднем двух поставщиков ИИ-моделей, а 60 % в течение последних шести месяцев меняли поставщиков. Почти треть предприятий используют DeepSeek, а большие языковые модели от Microsoft выбирают лишь 10 % респондентов.

Разработка продуктов на базе ИИ выстраивается вокруг чётких сценариев их применения, а создатели приложений отдают приоритет инструментам, а не командам: в 45 % случаев у компаний отсутствуют специализирующиеся на ИИ подразделения, 57 % сообщили об отсутствии экспертов по ИИ в руководстве. Приоритетными для 75 % ориентированных на клиентов приложений являются связанные с ИИ функции; 39 % используют чат-ботов в поддержке.

Важным аспектом является управления затратами: более 70 % тестируют модели вручную и тратят менее $1000 в месяц. В аспекте сокращения расходов только 14 % опрошенных обучают свои модели, а 60 % вместо этого используют технологию генерации с дополненным извлечением (Retrieval-Augmented Generation — RAG) и векторные базы данных. Связанный с «чрезмерной шумихой» (overhype) вокруг ИИ акцент на инструментах получил среди респондентов среднюю оценку 6,4 из 10; рейтинг 7,7 из 10 получил вопрос о том, преобразует ли ИИ отрасль участников опроса в ближайшие 12 месяцев.

Компания Huawei Technologies планирует уже в следующем месяце начать массовые поставки своего усовершенствованного ИИ-ускорителя Ascend 910C на внутренний рынок китайским клиентам. Единичные отгрузки чипов уже состоялись и, как отмечает Reuters, планы компании совпадают с ключевым моментом — китайские разработчики остались без доступа к современным чипам Nvidia из-за новых экспортных ограничений США.

Источник изображения: Huawei Technologies

С начала апреля администрация президента США Дональда Трампа (Donald Trump) потребовала, чтобы Nvidia получила экспортную лицензию на поставки в Китай своего чипа H20, который был одним из немногих, разрешённых к свободной продаже в Поднебесной. Теперь китайские компании вынуждены искать внутренние альтернативы, и Huawei со своим новым чипом может занять освободившуюся нишу.

Huawei Ascend 910C представляет собой графический процессор (GPU), который, по словам экспертов, достигает уровня производительности, сопоставимого с Nvidia H100. Это стало возможным благодаря объединению двух чипов 910B в одном корпусе с использованием современных технологий интеграции. Уточняется, что новинка обладает вдвое большей вычислительной мощностью и объёмом памяти по сравнению с предыдущей моделью, а также улучшенной поддержкой различных типов нагрузок, связанных с работой искусственного интеллекта (ИИ).

Хотя Huawei официально отказывается комментировать планы по поставкам и не раскрывает технические характеристики 910C, эксперты считают, что чип может стать основным выбором китайских разработчиков ИИ-моделей в условиях усилившегося технологического давления со стороны США.

Как стало известно Reuters, Huawei ещё в конце прошлого года разослала тестовые образцы Ascend 910C технологическим компаниям и начала принимать заказы. Однако какие именно предприятия производят новый чип, пока неизвестно. По данным источников, часть компонентов изготавливает китайская SMIC по 7-нанометровой технологии, но с низким процентом выхода годных чипов.

Также выяснилось, что некоторые GPU 910C содержат полупроводники, произведённые тайваньской компанией TSMC для китайской Sophgo. В связи с этим Министерство торговли США начало расследование, поскольку TSMC с 2020 года официально не сотрудничает с Huawei. По данным исследователя из Центра технологий, безопасности и политики RAND в Арлингтоне (США) Леннарта Хайма (Lennart Heim), TSMC выпустила всего около трёх миллионов чипов по заказу Sophgo.

Huawei отрицает использование чипов TSMC в своих процессорах. Sophgo не прокомментировала ситуацию, а TSMC заявила о полном соблюдении экспортных ограничений.

На этой неделе активно обсуждалось расширение правил экспортного контроля США на поставки в Китай довольно популярных там ускорителей Nvidia H20. Как отмечают тайваньские источники, Huawei моментально воспользовалась ситуацией, пообещав своим китайским клиентам во втором полугодии наладить поставки новых ускорителей Huawei Ascend 920, способных заменить собой попавшие под запрет Nvidia H20.

Источник изображения: Huawei Technologies

Как отмечалось ранее, в этом году Nvidia уже успела набрать заказы на поставку в Китай ускорителей H20 на общую сумму около $18 млн, поэтому подлежащие списанию за один квартал $5,5 млрд с точки зрения оценки последствий нового запрета для её бизнеса являются лишь «верхушкой айсберга». Поспешный визит основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) в Пекин в конце этой недели также говорит о значимости местного рынка для бизнеса компании. Тем не менее, на американскую аудиторию работают его высказывания в духе необходимости «следовать букве закона», поэтому рассчитывать на скорое появление новых адаптированных под требования властей США ускорителей Nvidia для китайского рынка не приходится.

Этим и собирается воспользоваться Huawei, как отмечает DigiTimes, которая намерена предложить своим китайским клиентам со второй половины этого года ускорители вычислений Ascend 920, по уровню быстродействия способные сравниться с Nvidia H20. Считается, что ускорители Ascend 920 будут выпускаться по 6-нм техпроцессу и предлагать уровень производительности 900 TFLOP в сочетании с пропускной способностью памяти HBM3 на уровне 4 Тбайт/с. Более продвинутый ускоритель Ascend 920C поднимет эффективность вычислений на 30 или 40 % относительно предшественника, как ожидают источники.

У Huawei были припасены для своих китайских клиентов и более сложные аппаратные решения. Например, система AI CloudMatrix 384 призвана по уровню быстродействия превзойти Nvidia GB200, но при этом будет отличаться более высоким энергопотреблением. В условиях, когда у китайских разработчиков остаётся меньше возможностей для контрабанды решений Nvidia через соседние страны, у продукции Huawei появляется больше шансов на коммерческий успех.

Несмотря на попытки американских производителей полупроводников убедить власти смягчить ограничения на поставки своей продукции в Китай, администрация Дональда Трампа (Donald Trump), наоборот, их ужесточила на этой неделе. Фактически это лишило такие компании, как Nvidia, Advanced Micro Devices и Intel, возможности развивать бизнес в Поднебесной, которая покупает больше чипов, чем любая другая страна в мире, пишет The New York Times.

Источник изображения: Nvidia

В частности, Nvidia из-за ввода ограничений на экспорт ускорителя вычислений H20, что на деле является запретом, потеряла заказы китайских клиентов на общую сумму $18 млрд. В течение двух дней после объявления о необходимости получения лицензий на экспорт в Китай передовых ИИ-чипов акции Nvidia упали на 8,4 %, AMD — на 7,4 %, Intel — на 6,8 %.

«Для полупроводниковой промышленности США Китай ушёл», — отметил Хэндел Джонс (Handel Jones), консультант по полупроводникам в консалтинговой компании International Business Strategies. Согласно его прогнозу, к 2030 году китайские компании будут лидировать по доле в производстве чипов во всех основных категориях на ИИ-рынке в Китае.

Американские компании выражают опасения, что проводимая предыдущей и нынешней администрацией Белого дома политика ограничений сыграет на руку Huawei, которая займёт лидирующие позиции на китайском рынке ИИ-чипов благодаря отсутствию конкуренции с их стороны. Если Huawei наберёт обороты, то Китай будет использовать чипы компании для строительства ЦОД ИИ по всему миру в рамках реализации инициативы «Один пояс, один путь».

По словам Грегори Аллена (Gregory Allen), директора Центра ИИ и передовых технологий Вадхвани, ограничения властей США приведут к тому, что имеющееся отставание Huawei в производстве ИИ-ускорителей может сократиться. К тому же власти КНР помогут Huawei привлечь в качестве клиента перспективный ИИ-стартап DeepSeek. Это, в частности, позволит Huawei улучшить программное обеспечение для управления выпускаемыми чипами.

Впрочем, некоторые из аналитиков выступают за дальнейшее ужесточение запретов. Например, Дилан Патель (Dylan Patel), главный аналитик исследовательской компании SemiAnalysis, считает, что власти США должны полностью запретить Китаю покупать американское оборудование для производства чипов. В настоящее время некоторые китайские компании имеют возможность покупать это оборудование для перепродажи его другим соотечественникам, которые находятся под санкциями.

На этой неделе OpenAI выпустила модели искусственного интеллекта o3 и o4-mini. Они стали передовыми во многих отношениях, однако чаще галлюцинируют — то есть с уверенностью дают не соответствующие действительности ответы — по сравнению со своими предшественниками.

Источник изображений: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Проблема галлюцинаций остаётся одной из крупнейших и наиболее сложных в современной отрасли ИИ — она затрагивает даже самые эффективные современные системы. Исторически каждая последующая модель демонстрировала улучшения в этом аспекте, то есть снижение количества галлюцинаций по сравнению с предыдущими версиями. Однако к o3 и o4-mini это, по-видимому, не относится. Новые системы от OpenAI галлюцинируют чаще, чем предыдущие рассуждающие модели компании, включая o1, o1-mini и o3-mini, а также традиционные «нерассуждающие», такие как GPT-4o, — гласят собственные тесты разработчика.

Некоторую тревогу вызывает то, что и сама компания не знает, почему так происходит. В техническом отчёте (PDF) она указывает, что «необходимы дополнительные исследования», чтобы понять, почему частота галлюцинаций увеличивается по мере масштабирования рассуждающих моделей. OpenAI o3 и o4-mini лучше предшественников справляются с рядом задач, в том числе в области математики и программирования, однако, поскольку «в целом они делают больше заявлений», они также чаще делают как «более точные заявления», так и «более неточные или галлюцинаторные», — говорится в отчёте разработчика.

В собственном тесте OpenAI PersonQA, предназначенном для оценки знаний моделей о людях, o3 допускала галлюцинации в 33 % случаев, что примерно вдвое превышает частоту аналогичных ошибок у предыдущих рассуждающих моделей o1 и o3-mini (16 % и 14,8 % соответственно). Модель o4-mini в том же тесте галлюцинировала в 48 % случаев. Сторонний тест Transluce, проведённый независимым разработчиком, показал, что o3 имеет склонность выдумывать действия, которые она якобы предпринимала при подготовке ответов. В одном из случаев она утверждала, что запускала программный код на Apple MacBook Pro 2021 года «вне ChatGPT» и копировала числа в свой ответ. При этом у o3 действительно есть доступ к некоторым инструментам, но выполнить такое действие она не могла.

Согласно одной из версий, проблема с галлюцинациями, частота которых ранее снижалась при подключении стандартных средств после основного этапа обучения, могла, напротив, усугубиться из-за применения использованного для моделей серии «o» типа обучения с подкреплением. В результате модель OpenAI o3 может оказаться недостаточно полезной на практике, считают эксперты. Также было обнаружено, что в задачах, связанных с программированием, она значительно превосходит другие модели, но иногда дополняет код неработающими ссылками на веб-сайты.

Одним из многообещающих подходов к снижению числа галлюцинаций является открытие функций веб-поиска для моделей. Так, GPT-4o удалось добиться 90 % правильных ответов в эталонном тесте OpenAI SimpleQA. Возможно, это решение окажется эффективным и для рассуждающих моделей. «Устранение галлюцинаций во всех наших моделях — актуальная область исследований, и мы постоянно работаем над повышением их точности и надёжности», — заявили в OpenAI ресурсу TechCrunch.

Компания OpenAI ежегодно тратит десятки миллионов долларов на обработку вежливых фраз вроде «спасибо» и «пожалуйста» в ChatGPT. Несмотря на высокие затраты, генеральный директор компании Сэм Альтман (Sam Altman) считает это оправданным. По его мнению, такие ответы делают общение с искусственным интеллектом более человечным и дружелюбным.

Источник изображения: AI

Хотя известно, что ИИ не испытывает эмоций, многие пользователи инстинктивно благодарят ChatGPT, как если бы общались с реальным человеком, но как отмечает Альтман, даже короткие ответы вроде «не за что» требуют значительных вычислительных ресурсов. Как пишет Tom's Hardware, один такой ответ «стоит» 40–50 миллилитров воды и энергозатрат на работу дата-центров.

OpenAI могла бы заранее запрограммировать шаблонные ответы на вежливые реплики, но это сложно реализовать технически. Поэтому компания предпочитает сохранять естественность диалога, даже если это увеличивает расходы. При этом часть пользователей настолько привыкает к ChatGPT, что начинает воспринимать его как собеседника, что, по мнению исследователей из OpenAI и Массачусетского технологического института (MIT), может привести даже к эмоциональной зависимости.

Интересно, что пользователи, которые оплачивают каждый запрос токенам, формально уже «включили» вежливые ответы в стоимость сервиса. Эксперты не исключают, что по мере развития ИИ граница между человеческим и машинным общением исчезнет, и тогда привычка быть вежливым с ChatGPT может оказаться полезной. Впрочем, пока это лишь теория, а миллионные расходы OpenAI на любезности вполне реальны.

На этой неделе OpenAI выпустила новейшие модели искусственного интеллекта o3 и o4-mini, способные рассуждать, используя загружаемые пользователями фотографии. На практике они обрезают, вращают и увеличивают снимки, даже размытые и искажённые, и проводят их тщательный анализ. Расширенные возможности анализа сделали ChatGPT мощным инструментом для поиска местоположения.

Источник изображения: ilgmyzin / unsplash.com

Рассуждающая модель OpenAI o3, установили пользователи соцсети X, хорошо проявила себя в задаче по определению представленных на снимков городов, достопримечательностей и даже заведений общепита по едва заметным визуальным подсказкам. Во многих случаях ИИ обходится без анализа прошлой переписки с пользователем и без геолокации в метаданных. ChatGPT демонстрируют меню ресторанов, снимки окрестностей, фасады зданий и свои селфи и якобы предлагают сыграть в GeoGuessr, когда нужно угадывать местоположения по панорамам в «Google Картах».

Источник изображения: x.com/izyuuumi

Возникают очевидные вопросы о конфиденциальности: гипотетический злоумышленник может сделать снимок экрана при просмотре Instagram✴ Stories какого-либо пользователя и раскрыть информацию о нём с целью последующей травли и других противоправных действий. На деле эта функция ChatGPT работала ещё до выхода o3 и o4-mini, обратил внимание ресурс TechCrunch: его журналисты попробовали провернуть тот же трюк с версией чат-бота на основе модели GPT-4o — она давала преимущественно те же результаты и отвечала быстрее. Модель o3 как более мощная чаще давала правильно ответы, но иногда были и сбои.

Источник изображения: x.com/swax

В отчётах о безопасности для моделей o3 и o4-mini компания OpenAI о таком их применении не упомянула. Но дала развёрнутый комментарий ресурсу TechCrunch: «OpenAI o3 и o4-mini привнесли в ChatGPT визуальные рассуждения, сделав его более полезным в таких областях как специальные возможности, исследования или определение местоположения при реагировании на чрезвычайные ситуации. Мы провели работу над тем, чтобы обучить наши модели отклонять запросы на выдачу частной или конфиденциальной информации, добавили меры безопасности, призванные не дать модели идентифицировать частных лиц на изображениях; мы активно отслеживаем и принимаем меры против злоупотреблений нашими политиками конфиденциальности».

Эксперты раскритиковали Google за недостаток прозрачности и минимальное количество информации в техническом отчёте по Gemini 2.5 Pro. Они считают, что документ без полных данных не даёт адекватного представления о возможных рисках новой ИИ-модели .

Источник изображений: Google

Отчёт был опубликован спустя несколько недель после запуска Gemini 2.5 Pro — самой мощной на сегодняшний день модели Google. Хотя такие документы обычно считаются важной частью обеспечения безопасности искусственного интеллекта (ИИ) и помогают независимым исследователям проводить собственные оценки рисков, в данном случае отчёт оказался «очень скудным», пишет TechCrunch.

«В документе минимум информации, и он появился уже после того, как модель была доступна широкой публике, — заявил Питер Уилдефорд (Peter Wildeford), сооснователь Института политики и стратегии в области ИИ. — Невозможно проверить, выполняет ли Google свои публичные обещания, а значит невозможно оценить безопасность и надёжность моделей компании».

Отдельную критику вызвало отсутствие упоминания о внутренней системе оценки рисков Frontier Safety Framework (FSF), которую Google представила в прошлом году для выявления потенциально опасных возможностей ИИ. В новом отчёте не содержится результатов тестов по опасным способностям модели — эти данные Google хранит отдельно и обычно не публикует вместе с основным документом.

Эксперты считают, что Google, некогда выступавшая за стандартизацию отчётности по ИИ, теперь сама отходит от своих принципов. Отдельная обеспокоенность связана с тем, что компания до сих пор не представила отчёт по недавно анонсированной модели Gemini 2.5 Flash. Однако представитель Google заявил изданию TechCrunch, что этот документ выйдет в ближайшее время.

Отмечается, что ситуация с Google, очевидно, является частью более широкой тенденции. Например, Meta✴ недавно также подверглась критике за поверхностный анализ рисков своей новейшей ИИ-модели Llama 4, а OpenAI вовсе не представила отчёт по линейке GPT-4.1.

«Мы явно наблюдаем гонку на понижение стандартов, — заявил Кевин Бэнкстон (Kevin Bankston), старший советник по вопросам управления ИИ Центра демократии и технологий. — А на фоне сообщений о том, что другие компании, включая OpenAI, сокращают время на тестирование с месяцев до дней, такой уровень отчётности Google является тревожным сигналом».

Фонд Wikimedia (некоммерческая организация, управляющая «Википедией») предложил компаниям вместо веб-скрейпинга контента «Википедии» с помощью ботов, который истощает её ресурсы и перегружает серверы трафиком, воспользоваться набором данных, специально оптимизированным для обучения ИИ-моделей.

Источник изображения: Oberon Copeland @veryinformed.com/unsplash.com

Wikimedia объявил о заключении партнёрского соглашения с Kaggle, ведущей платформой для специалистов в области Data Science и машинного обучения, принадлежащей Google. В рамках соглашения на ней будет опубликована бета-версия набора данных «структурированного контента “Википедии” на английском и французском языках».

Согласно Wikimedia, набор данных, размещённый Kaggle, был «разработан с учётом рабочих процессов машинного обучения», что упрощает разработчикам ИИ доступ к машиночитаемым данным статей для моделирования, тонкой настройки, сравнительного анализа, выравнивания и анализа. Содержимое набора данных имеет открытую лицензию. По состоянию на 15 апреля набор включает в себя обзоры исследований, краткие описания, ссылки на изображения, данные инфобоксов и разделы статей — за исключением ссылок или неписьменных элементов, таких как аудиофайлы.

Как сообщает Wikimedia, «хорошо структурированные JSON-представления контента “Википедии”», доступные пользователям Kaggle, должны быть более привлекательной альтернативой «скрейпингу или анализу сырого текста статей».

На данный момент у Wikimedia есть соглашения об обмене контентом с Google и Internet Archive, но партнёрство с Kaggle позволит сделать данные более доступными для небольших компаний и независимых специалистов в сфере Data Science. «Являясь площадкой, к которой сообщество машинного обучения обращается за инструментами и тестами, Kaggle будет рада стать хостом для данных фонда Wikimedia», — сообщила Бренда Флинн (Brenda Flynn), руководитель по коммуникациям в Kaggle.

Стартап Илона Маска (Elon Musk) xAI представил функцию «памяти» для Grok, тем самым приблизив его к ведущим конкурентам, таким как OpenAI ChatGPT и Google Gemini. Благодаря новой возможности чат-бот сможет запоминать предпочтения пользователя.

Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com

Компания xAI анонсировала функцию «памяти» для Grok, с которой он сможет запоминать подробности прежних разговоров с пользователем. Если попросить Grok дать рекомендации, его ответы будут персонализированными — предполагается, что у пользователя уже есть некоторый опыт общения с системой, и у той была возможность изучить его предпочтения.

Аналогичная функция памяти у ChatGPT есть уже продолжительное время; недавно OpenAI усовершенствовала её механизмы и дала системе возможность учитывать историю всех переписок с пользователем. Собственная долговременная память есть и у Google Gemini, который адаптирует ответы под отдельных пользователей.

«Воспоминания прозрачны. Вы можете в точности увидеть, что знает Grok, и выбрать, что ему забыть», — пояснили в xAI. Функция памяти доступна на собственном сайте чат-бота и в приложениях под Android и iOS; пользователи из ЕС и Великобритании воспользоваться ей пока не смогут. Отключить функцию можно в настройках чат-бота; отдельные «воспоминания» удаляются через веб-интерфейс — вскоре функция дебютирует в приложении для Android. Сейчас идёт работа над добавлением функции памяти в Grok на платформе X.

Исследователи из Microsoft сообщили о разработке самой масштабной однобитной модели искусственного интеллекта — такой архитектурный подход называется «битнет». Модель BitNet b1.58 2B4T выложена в открытый доступ по лицензии MIT, и для её работы достаточно центрального процессора, в том числе Apple M2.

Системы «битнет» — это сжатые модели, предназначенные для запуска на оборудовании невысокой производительности. В случае стандартных моделей веса — значения, которые определяют её внутреннюю структуру, — зачастую квантуются. При квантизации уменьшается количество битов, необходимых для представления весов, а модели получают возможность быстрее работать на системах с меньшим объёмом памяти. Битнет предполагает квантование веса в три значения: «-1», «0» и «1», то есть в теории такие модели оказываются значительно эффективнее с точки зрения памяти и вычислительных ресурсов, чем большинство современных систем ИИ.

BitNet b1.58 2B4T, утверждают в Microsoft, — это первая модель на основе данной архитектуры, у которой 2 млрд параметров, причём параметры в значительной степени — то же, что веса. Она была обучена на массиве данных в 4 трлн токенов, что, по оценкам, эквивалентно примерно 33 млн книг. BitNet b1.58 2B4T не уступает аналогичным моделям того же размера: она превзошла Meta✴ Llama 3.2 1B, Google Gemma 3 1B и Alibaba Qwen 2.5 1.5B в тестах GSM8K (математика уровня начальной школы) и PIQA (оценка здравого смысла). При этом модель в некоторых случаях работает вдвое быстрее аналогов и использует меньше памяти.

Но есть один нюанс: для достижения максимальной производительности модели необходим разработанный Microsoft фреймворк bitnet.cpp, который поддерживает лишь определённое оборудование. В списке поддерживаемых чипов отсутствуют графические процессоры, без которых современная отрасль ИИ немыслима. Таким образом, архитектурный подход «битнет» представляется перспективным направлением, но препятствием пока является аппаратная совместимость.

Функция Copilot Vision, которая позволяет фирменному ИИ-помощнику Microsoft просматривать и понимать происходящее на экране пользовательского устройства, теперь доступна для бесплатного использования в браузере Edge. Об этом сообщил глава подразделения Microsoft AI Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman).

Источник изображения: Microsoft

Он также рассказал, что функция Copilot Vision позволяет ИИ-алгоритму буквально видеть то, что видит пользователь на экране. Это нововведение может пригодится в разных ситуациях, например, Copilot может подсказывать выведенный на экран рецепт приготовления какого-то блюда. При этом он не будет самостоятельно переходить по ссылкам или выполнять какие-то действия от имени пользователя.

Более продвинутые общесистемные функции Copilot Vision останутся доступными только платным подписчикам Copilot Pro. С этой подпиской Copilot Vision выходит за пределы Edge и может помогать при взаимодействии с другими приложениями. Например, ИИ-помощник подскажет, как использовать ту или иную функцию Photoshop, расскажет, как пройти трудное место в игре, и др.

Для начала использования Copilot Vision в браузере необходимо с помощью Edge открыть соответствующий раздел на сайте Microsoft и подтвердить своё согласие на использование ИИ-функции. После этого будет достаточно открыть боковую панель Copilot и нажать на ярлык с изображением микрофона. Начало работы функции Copilot Vision будет сопровождаться характерным звуковым сигналом, а в браузере также немного изменится цветовое оформление. Согласно имеющимся данным, Microsoft регистрирует ответы Copilot, но не собирает пользовательскую информацию, изображения или содержание страниц во время взаимодействия с Copilot Vision. Для отключения функции достаточно закрыть окно браузера.

Данные берутся из публикации Расширяя границы возможностей: обзор российских студенческих разработок в сфере искусственного интеллекта