Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Microsoft переманила десятки талантливых сотрудников Google DeepMind для превосходства в ИИ
23.07.2025 [14:11],
Владимир Фетисов
Компания Microsoft за последние месяцы наняла более 20 сотрудников исследовательского подразделения Google DeepMind, работающего в сфере искусственного интеллекта. Переманивая талантливых разработчиков из других компаний, софтверный гигант не только ослабляет конкурентов, но также стремится получить преимущество в быстро развивающемся сегменте искусственного интеллекта. 
Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash Последним теперь уже бывшим сотрудником DeepMind, который перешёл в Microsoft, стал Амар Субраманья (Amar Subramanya), возглавлявший инженерный отдел чат-бота Google Gemini. На смену места работы указывает информация в профиле разработчика на портале LinkedIn. «Здешняя культура отличается поразительно низким уровнем самомнения, но при этом переполнена амбициями», — написал Субраманья, подтверждая своё назначение корпоративным вице-президентом по ИИ в Microsoft. По данным источника, Субраманья присоединился к другим бывшим сотрудникам DeepMind, включая ведущего инженера Сонала Гупта (Sonal Gupta), инженера-программиста Адама Садовски (Adam Sadovsky) и менеджера по продуктам Тима Фрэнка (Tim Frank). В сообщении отмечается, что за последние шесть месяцев Microsoft переманила к себе по меньшей мере 24 сотрудника DeepMind. Активность Microsoft в сфере найма сотрудников ИИ-подразделений связана с тем, что в последние месяцы разные компании активизировали усилия по переманиванию к себе талантливых инженеров конкурентов. Это привело к резкому росту зарплат в сфере ИИ. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) даже раскритиковал Марка Цукерберга (Mark Zuckerberg) за то, что он, переманивая ведущих специалистов в Meta✴✴, предлагал существенные бонусы, вплоть до выплаты $100 млн. Проблема подбора персонала между Microsoft и Google стоит особо остро. Так, соучредитель и бывший глава DeepMind Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) в настоящее время руководит ИИ-подразделением Microsoft и отвечает за стратегию компании в области потребительского ИИ. Это приводит к разногласиям между Сулейманом и Демисом Хассабисом (Demis Hassabis), его бывшим партнёром и нынешним главой DeepMind. В конце прошлого года Сулейман переманил из DeepMind Доминика Кинга (Dominic King) и Кристофера Келли (Cristopher Kelly), которые возглавили новое медицинское ИИ-подразделение. По словам Сулеймана, разработчикам уже удалось создать систему на базе нейросетей, которая в четыре раза успешнее диагностирует сложные заболевания, чем обычные врачи. Хассабис был в числе первопроходцев в сфере использования ИИ-технологий в здравоохранении. В прошлом году он получил Нобелевскую премию по химии за создание технологии прогнозирования сложной структуры белков. Сулейман присоединился к Microsoft в марте, когда софтверный гигант нанял большую часть персонала его ИИ-стартапа Inflection и заплатил $650 млн за лицензирование технологий компании. Субраманья и его коллега из DeepMind Мэт Веллозо (Mat Velloso) покинули Google в прошлом месяце, что привело к ряду перестановок в ИИ-подразделении Google, стремящемся успешно конкурировать с OpenAI, Anthropic и другими ИИ-компаниями. Веллозо в конечном счёте присоединился к Meta✴✴, которая собирает новую команду инженеров для создания так называемого суперинтеллекта. В прошлом месяце Meta✴✴ объявила о вложении $15 млрд в стартап Scale AI, занимающийся маркировкой данных. По данным источника, созданный в OpenAI сервис ChatGPT ежемесячно используют 600 млн человек, тогда как у аналога Google Gemini этот показатель составляет 400 млн пользователей. Отмечается, что показатель выбытия сотрудников DeepMind находится ниже среднеотраслевых значений. Компания сумела заместить ушедших специалистов, переманивая сотрудников из Microsoft. «Мы рады, что нам удалось привлечь ведущих мировых исследователей в области искусственного интеллекта, включая исследователей и инженеров из конкурирующих компаний», — прокомментировал данный вопрос представитель Google. Apple почти открыла исходный код своих ИИ-моделей, но что-то пошло не так
22.07.2025 [19:27],
Сергей Сурабекянц
За последнее время несколько раз сообщалось об уходе крупных специалистов из команды Apple, занимающейся разработкой искусственного интеллекта. Свежий отчёт агентства The Information раскрывает закулисное противостояние в компании, которое чуть не закончилось открытием исходного кода моделей ИИ, и причины, по которым этого не произошло. 
Источник изображений: Apple Ранее в этом году команда Apple, работающая над моделями искусственного интеллекта компании, хотела выпустить несколько из них в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом. По мнению разработчиков, это продемонстрировало бы технический прогресс Apple в области ИИ, а также позволило бы привлечь сторонних исследователей для улучшения моделей. Кроме того, открытие исходного кода показало бы, насколько резко снизилась производительность моделей, уменьшенных для установки на iPhone, по сравнению с версиями для более мощных ПК или компьютеров в центрах обработки данных. Однако, по данным осведомлённых источников, руководитель отдела программного обеспечения Apple Крейг Федериги (Craig Federighi) не хотел идти по пути открытого исходного кода. Он считал, что существует достаточное количество моделей с открытым исходным кодом от других компаний, стимулирующих исследования. Публикация моделей могла показать, насколько программное обеспечение Apple уступает некоторым конкурирующим моделям от Alibaba и Google, но Федериги больше беспокоило, что общественность может решить, что Apple идёт на слишком много компромиссов ради запуска ПО на iPhone. Когда Apple запустила Apple Intelligence в прошлом году, особое внимание было уделено конфиденциальности пользователей. «Сначала на устройстве» был ключевым принципом этого подхода. Исследователи считают, что такой подход компании к локальному использованию ИИ на устройствах существенно сдерживает развитие её моделей. Эта информация в какой-то мере проливает свет на причины недавнего ухода из Apple нескольких специалистов по искусственному интеллекту.  По информации The Information, исследователи Apple в области искусственного интеллекта были застигнуты врасплох объявлением о задержках в разработке Siri, поскольку до этого они получали только положительные отзывы о своей работе. Также большой неожиданностью стало недавнее сообщение о том, что Apple рассматривает возможность использования сторонних моделей искусственного интеллекта вместо собственных разработок. В отчёте The Information утверждается, что Apple вела переговоры с OpenAI, Anthropic и Google об использовании их больших языковых моделей в обновлённой версии Siri. Также сообщается, что в настоящее время Apple «пересматривает» размер вознаграждения для разработчиков, чтобы не допустить их ухода. ИИ-модель Google Gemini получила золотую медаль Международной математической олимпиады
22.07.2025 [08:16],
Владимир Фетисов
На прошедшей в мае конференции I/O 2025 компания Google анонсировала режим глубокого мышления (Deep Think) для своей передовой нейросети Gemini. И хотя он ещё недоступен широкому кругу пользователей, ИИ-модель с его помощью сумела добиться результата на уровне золотой медали в Международной математической олимпиаде (IMO). 
Источник изображения: Google Международная математическая олимпиада является одним из наиболее престижных соревнований для молодых математиков, которое проводится ежегодно с 1959 года. Каждая страна, принимающая участие в этом мероприятии, представлена шестью сильнейшими математиками школьного возраста. Им предстоит соревноваться в решении шести исключительно сложных задач по алгебре, комбинаторике, геометрии и теории чисел. Золотые медали получают лучшие участники (примерно 8 % от общего количества соревнующихся). На прошлой неделе состоялась IMO 2025. Теперь же Google объявила, что «продвинутая версия Gemini Deep Think решила пять из шести задач IMO, набрав в общей сложности 35 баллов и добившись результата на уровне золотой медали». Вместе с этим Google опубликовала ход решений, которые использовал ИИ-алгоритм на олимпиаде. «Чтобы максимально использовать логические возможности Deep Think, мы дополнительно обучили эту версию Gemini с помощью новых методов обучения с подкреплением, которые позволяют задействовать больше данных для многоэтапных рассуждений, решения проблем и доказательства теорем. Мы также предоставили Gemini доступ к тщательно отобранному набору решений математических задач и добавили в инструкции несколько общих указаний на то, как следует решать задачи IMO», — говорится в сообщении Google. Олимпиада IMO является хорошей возможностью для проверки способностей ИИ-алгоритма в решении математических задач и ведении рассуждений. В прошлом году алгоритм Google добился результата на уровне серебряной медали, решив четыре из шести задач и набрав в сумме 28 баллов. В этом году ИИ-модель «работала от начала до конца на естественном языке, приводя строгие математические доказательства непосредственно из описаний задач — и всё это в рамках 4,5-часового регламента соревнований». Новый алгоритм способен одновременно исследовать и комбинировать несколько возможных вариантов решения задачи, прежде чем дать окончательный ответ. Ранее нейросеть могла лишь следовать одной выбранной цепочке рассуждений. WhatsApp научится генерировать сводки пропущенных сообщений из нескольких чатов одновременно
20.07.2025 [10:21],
Владимир Фетисов
В прошлом месяце разработчики WhatsApp объявили о запуске функции «Сводка сообщений», которая позволяет генерировать сводки непрочитанных сообщений в чатах. Однако этот инструмент может работать только с одним чатом за раз, поэтому разработчики решили добавить новую функцию «Быстрый обзор» (Quick Recap), которая позволит генерировать сводки сообщений из нескольких чатов одновременно. 
Источник изображения: Dima Solomin / unsplash.com По данным источника, функция «Быстрый обзор» сможет одновременно генерировать сводки сообщений для пяти чатов. Для начала взаимодействия с этим инструментом достаточно выбрать нужные чаты, нажать на значок меню с тремя вертикальными точками и выбрать соответствующую опцию. Отмечается, что для генерации сводок для нескольких чатов используется та же технология, что и при формировании сводок для одного чата. Это означает, что все сообщения обрабатываются на пользовательском устройстве и третьи лица не имеют к ним доступа. 
Источник изображения: gsmarena.com Функция «Быстрый обзор» не применяется к чатам, защищённым дополнительными настройками конфиденциальности. В настоящее время это нововведение доступно в бета-версии WhatsApp 2.25.21.12 для Android. Очевидно, что разработка новой функции продолжается, и на данный момент она не готова к массовому распространению. Когда инструмент «Быстрый обзор» станет общедоступным, пока неизвестно. DuckDuckGo научился скрывать в поиске изображения, сгенерированные ИИ
19.07.2025 [12:02],
Владимир Фетисов
Разработчики DuckDuckGo запустили новую функцию, которая поможет избавиться от потока сгенерированного нейросетями контента, загромождающего результаты поиска изображений. Альтернативная поисковая система теперь предлагает быстрый способ скрыть со страниц поиска изображения, созданные с помощью искусственного интеллекта. 
Источник изображений: techspot.com Новая функция работает на основе открытых и составленных вручную списков веб-сайтов, распространяющих контент, созданный с помощью ИИ. В их число входят списки, используемые инструментами для блокировки рекламы — такими как uBlock Origin и Huge AI Blocklist. В общей сложности в списки внесено более тысячи веб-сайтов, известных размещением большого объёма изображений, сгенерированных нейросетями. Подход к фильтрации не избавляет пользователя от всего ИИ-контента, но позволяет значительно сократить количество таких изображений в результатах поиска. Активировать эту опцию можно с помощью специального выпадающего меню на странице поиска изображений или через настройки поиска в меню учётной записи.  Пользователи также могут получить доступ к поисковой системе без ИИ-функций, перейдя по специальному URL-адресу. В этой версии, помимо фильтрации ИИ-изображений, отключены ИИ-сводки, автоматически генерируемые на основе материалов с разных сайтов в ответ на пользовательские запросы. DuckDuckGo рекомендует добавить эту ссылку в закладки тем, кто хочет видеть меньше ИИ-контента во время работы в интернете. Разработчики подчёркивают, что ИИ-функции должны быть приватными, полезными и необязательными для пользователей. Российский суд впервые вернул работу уволенной из-за ИИ сотруднице
19.07.2025 [08:16],
Геннадий Детинич
Агентство ТАСС сообщило, что Преображенский суд Москвы восстановил на работе москвичку, которая была уволена из коммерческой организации после передачи большей части её обязанностей искусственному интеллекту. Это первое решение суда в пользу человека, который мог пострадать от дискриминации со стороны нейронной сети. Во всём мире компании тысячами заменяют сотрудников нейронкой, и одиночный случай обратного процесса резко выделяется на этом фоне. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews Как уточняет Mash, Анастасия (имя изменено) устроилась в 2023 году менеджером по закупкам в ООО «Алиса» по производству одежды. Год спустя значительную часть её обязанностей отдали нейронной сети. Как вариант москвичке предложили двухчасовой рабочий день с соответствующей заработной платой. Она отказалась и пошла в суд, который частично выиграла. «Исковые требования Рожновой А. Н. удовлетворить частично. Признать незаконным и отменить приказ ООО "Алиса" об увольнении Рожновой. Восстановить Рожнову на работе в должности категорийного менеджера отдела закупок ООО "Алиса". Взыскать с ООО "Алиса" в пользу Рожновой заработную плату за время вынужденного прогула, компенсацию за несвоевременную выплату заработной платы, компенсацию морального вреда», — сказано в документе постановления суде, который цитирует ТАСС. Компания не согласна с выводами суда. У женщины забрали те обязанности, с которыми она не могла либо не хотела справляться. По информации Mash, по решению суда она получила от компании 1,5 млн рублей и уволилась. Google почти запустила аналог ChatGPT раньше OpenAI, но руководство струсило
17.07.2025 [16:54],
Владимир Фетисов
Глава ИИ-подразделения Microsoft Мустафа Сулейман (Mustafa Suleyman) принял участие в подкасте CatGPT, где рассказал о различных аспектах, связанных со сферой разработки искусственного интеллекта. Он поделился своей точкой зрения на то, как ИИ может повлиять на рынок труда, перспективы создания суперинтеллекта и даже упущенные возможности в своей карьере. Оказалось, что Google могла выпустить свой аналог ChatGPT раньше, чем OpenAI, но не решилась. 
Источник изображения: Steve Johnson/unsplash.com Интервью затронуло широкий спектр интересных тем. Сулейман рассказал о периоде своей карьеры, когда он ещё работал в Google — до того, как основал собственный стартап Inflection AI. Он выразил разочарование в Google, поскольку руководство компании не позволило ему в полной мере реализовать проект по запуску в массовое использование большой языковой модели (LLM) LaMDA. «Мы были разочарованы в Google, потому что не смогли запустить LaMDA. LaMDA действительно была ChatGPT до появления самого ChatGPT. Это была первая полноценная разговорная LLM, которая была просто невероятной. И вы знаете, все в Google увидели её и попробовали. <…> Вероятно, половина людей были просто суровыми скептиками и считали, что это никогда не будет безопасно. У нас всегда будут галлюцинации. Это подорвёт наш поисковый бизнес. Всегда будут проблемы с безопасностью», — приводит источник слова Сулеймана. В Google Мустафа Сулейман действительно работал над созданием языковой модели LaMDA, которая так и не была представлена широкой публике. Опасения руководства по поводу безопасности и сбоев в работе алгоритма вынудили компанию отложить разработку. В 2022 году Сулейман покинул Google и стал одним из основателей компании Inflection AI, работающей в сфере ИИ и сумевшей привлечь $1,5 млрд инвестиций. При этом Сулейман отметил, что другая часть сотрудников Google была полна энтузиазма и считала, что создаваемый ими продукт обладает огромным потенциалом. Некоторые даже утверждали, что за ним — будущее интернет-поиска. Сегодня можно сказать, что эта точка зрения не была ошибочной: новые браузеры на базе ИИ от разных компаний, такие как Comet от Perplexity и решения от OpenAI, становятся реальностью и стремительно набирают популярность. В ходе интервью Сулейман подчеркнул, что именно такой ИИ он стремился создать в течение последнего десятилетия — ещё до того, как покинул Google. «Просто омерзительно»: Microsoft заменит уволенных разработчиков Candy Crush ИИ-инструментами, которые те помогли создать
16.07.2025 [09:32],
Михаил Романов
Издание Mobilegamer.biz со ссылкой на нескольких информаторов поделилось подробностями прошедших недавно увольнений в составе компании King, известной по мобильному хиту Candy Crush. 
Источник изображений: Xbox Напомним, сокращения в King затронули порядка 200 сотрудников барселонского офиса и стали частью масштабной (около 4000 человек) июльской волны увольнений в составе Xbox. По данным Mobilegamer.biz, увольнения в King ударят по менеджерам среднего звена, дизайнерам уровней и пользовательского опыта, сотрудникам отдела пользовательских исследований и команде копирайтеров. 
Без работы останется и почти половина (50 человек) лондонской команды Farm Heroes Saga, включая руководство Источники Mobilegamer.biz передают, что последние годы многие уволенные сотрудники занимались созданием и развитием ИИ-инструментов, ускоряющих их работу: «Теперь же ИИ-инструменты пришли на замену командам». «То, что ИИ-инструменты заменяют людей, — просто омерзительно. Всё ради эффективности и прибыли, хотя дела у компании идут отлично», — поделился один из информаторов Mobilegamer.biz. 
По словам гендиректора Microsoft Gaming Фила Спенсера, экосистема Xbox «ещё никогда не выглядела столь уверенно» Вдобавок тот же источник утверждает, что некоторые уволенные сотрудники King стали целью отдела кадров в связи с открытым выражением недовольства действиями компании и/или внутренними процессами. Согласно недавним опросам, с настроением работников King были проблемы ещё до сокращений. Руководство называло повышение морального духа коллектива одной из своих основных задач: «Как можно представить, теперь он на дне». В Meta✴ починили уязвимость, позволявшую читать чужие ИИ-диалоги
16.07.2025 [08:19],
Анжелла Марина
Специалист по кибербезопасности выявил уязвимость в системе Meta✴✴ AI, позволявшую получать доступ к чужим запросам и ответам ИИ. Проблему обнаружил Сандип Ходкасиа (Sandeep Hodkasia), основатель компании AppSecure, который сообщил о ней Meta✴✴ и получил $10 000 в рамках программы поощрения за обнаружение багов. 
Источник изображения: AI Как пишет TechCrunch, Ходкасиа выявил проблему ещё 26 декабря 2024 года, изучая механизм редактирования запросов в Meta✴✴ AI. Оказалось, что при изменении текста или изображения серверы Meta✴✴ присваивали каждому запросу и ответу уникальный номер (ID). Однако исследователь заметил, что, подменив этот номер в сетевом запросе, можно получить доступ к чужим диалогам с искусственным интеллектом (ИИ). Проблема заключалась в том, что система не проверяла, имеет ли пользователь право просматривать конкретный запрос. Ходкасиа отметил, что номера запросов были предсказуемыми, что теоретически позволяло злоумышленникам массово собирать данные, автоматически перебирая возможные комбинации. Meta✴✴ устранила уязвимость 24 января 2025 года. При этом представитель компании Райан Дэниелс (Ryan Daniels) заявил изданию TechCrunch, что не было обнаружено каких-либо свидетельств злонамеренного использования бага. Стоит сказать, что инцидент произошёл на фоне активного развития ИИ-продуктов крупными технологическими компаниями, которые нередко сталкиваются с проблемами безопасности. Ранее Meta✴✴ AI уже оказывался в центре скандала, когда пользователи по ошибке публиковали приватные диалоги с чат-ботом, ошибочно полагая, что они остаются конфиденциальными. В персональной ленте Google Discover появились ИИ-сводки — это грозит новостным сайтам падением посещаемости
15.07.2025 [22:39],
Владимир Фетисов
В персонализированной ленте (Discover) мобильного приложения Google для Android и iOS начали появляться сводки, сгенерированные нейросетями. Теперь вместо заголовка первой публикации пользователь будет видеть несколько логотипов новостных издательств, а ниже — сгенерированную ИИ-сводку со ссылками на источники. Издатели считают, что из-за такого подхода посещаемость их основных сайтов продолжит снижаться. 
Источник изображений: Google На данном этапе приложение предупреждает, что сводки генерируются ИИ, «который может допускать ошибки». Это нововведение пока доступно не для всех новостей в приложении Google. Вероятно, функция находится на стадии тестирования. Официальные представители Google пока никак не комментируют масштаб распространения ИИ-сводок в поисковом приложении.  В дополнение к этому Google тестирует новые способы представления новостей, отображаемых в персонализированной ленте. Некоторые публикации в ленте не помечены как сгенерированные нейросетью, но под ними формируется список ключевых тезисов материала либо они группируются с другими новостями.  Крупные издатели, такие как The Wall Street Journal, Yahoo, Bloomberg и USA Today, также экспериментируют с генеративными нейросетями на своих сайтах. При этом среди них растёт обеспокоенность по поводу того, что генеративные алгоритмы в поисковых системах способствуют снижению посещаемости их ресурсов. Благодаря функциям вроде ИИ-сводок в Google пользователям не всегда нужно переходить на какой-либо веб-сайт, поскольку они могут получить ответ на свой вопрос прямо в поисковой выдаче. AMD по примеру Nvidia возобновит поставки своих ИИ-ускорителей Instinct в Китай
15.07.2025 [21:05],
Николай Хижняк
Представитель AMD в разговоре с порталом Tom’s Hardware подтвердил, что компания возобновит поставки ИИ-ускорителей MI308 в Китай. Это специализированная модификация ускорителей серии Instinct MI300, разработанная специально для соответствия экспортным правилам, установленным Министерством торговли США. 
Источник изображения: AMD Ранее сегодня глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) публично подтвердил, что компания немедленно приступает к подготовке возобновления продаж своих ИИ-ускорителей Hopper H20 в Китае. Nvidia рассчитывает получить разрешение на продажу этих специализированных GPU, изготовленных по индивидуальному заказу, после того как в апреле они были запрещены к продаже в Китае обновлёнными экспортными правилами США. AMD и Nvidia ясно дали понять, что китайский рынок критически важен для их бизнеса, поскольку они разрабатывают специализированные GPU для центров обработки данных с учётом ограничений правительства США. Однако проектирование и выпуск таких вариантов графических чипов — процесс небыстрый: их разработка, производство, сборка и настройка занимают месяцы. После завершения разработки и установки необходимой прошивки устройства фактически становятся программно заблокированными в соответствии с экспортными ограничениями, что часто затрудняет их продажу за пределами рынков, для которых эти ограничения были введены. «Мы планируем возобновить поставки, как только получим одобрение по лицензии. Министерство торговли недавно сообщило нам, что заявки на получение лицензий на экспорт продукции MI308 в Китай будут переданы на рассмотрение», — заявил представитель AMD в разговоре с Tom’s Hardware. Обе компании оказались под давлением в связи с масштабным экспортным контролем на поставки технологий, связанных с ИИ, введённым ещё предыдущей администрацией президента США Джо Байдена и продолженным нынешней администрацией президента Дональда Трампа. Последняя, хоть и сузила ограничения, всё же включила в список запрещённых к поставке чипов такие модели, как H20 и MI308. Согласно оценке AMD, экспортные ограничения могут обойтись ей примерно в $800 млн в виде нераспроданных запасов, невыполненных обязательств по заказам и оставшихся резервов. Хотя это значительно меньше, чем масштабное списание Nvidia в размере $5,5 млрд, потери всё же заметно ударят по чистой прибыли AMD. После сегодняшнего объявления акции AMD подскочили на 5,7 % вслед за аналогичным ростом акций Nvidia. Цукерберг потратит сотни миллиардов долларов на создание суперинтеллекта
15.07.2025 [12:14],
Владимир Фетисов
Генеральный директор Meta✴✴ Platforms Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) анонсировал крупные инвестиции в сферу искусственного интеллекта. Компания планирует потратить сотни миллиардов долларов на строительство нескольких крупных центров обработки данных и формирование команды талантливых инженеров в области ИИ, которые войдут в состав подразделения Superintelligence Labs и будут работать над созданием суперинтеллекта. 
Источник изображения: Steve Johnson / Unsplash Гигант соцсетей Meta✴✴ входит в число ведущих технологических компаний, работающих над созданием алгоритмов, способных превосходить человека в выполнении различных задач. В начале этого месяца Meta✴✴ объявила о создании нового ИИ-подразделения, а также усилила команду разработчиков опытными специалистами. Ожидается, что новый ИИ-ЦОД Prometheus мощностью в несколько гигаватт будет введён в эксплуатацию в следующем году. Ещё один дата-центр Meta✴✴ под названием Hyperion в ближайшие годы нарастит мощность до 5 гигаватт. Об этом Цукерберг сообщил в одной из публикаций в социальной сети Threads. Он также сослался на отчёт отраслевого издания SemiAnalysis, в котором говорится, что Meta✴✴ находится на пути к тому, чтобы стать первой ИИ-компанией, запустившей суперкластер мощностью более 1 гигаватта. Цукерберг подчеркнул силу рекламного бизнеса компании, чтобы обосновать масштабные расходы Meta✴✴ в сфере ИИ на фоне опасений некоторых инвесторов относительно окупаемости таких вложений. «У нас есть капитал от нашего бизнеса, чтобы сделать это», — добавил глава Meta✴✴. На этом фоне акции компании выросли в цене примерно на 1 %, а с начала года её ценные бумаги подорожали на 20 %. Новая статья: Охладить пыл фон Неймана: сверхпроводимость — в каждый ЦОД!
15.07.2025 [00:09],
3DNews Team
Данные берутся из публикации Охладить пыл фон Неймана: сверхпроводимость — в каждый ЦОД! Один сбитый бит — и всё пропало: атака GPUHammer на ускорители Nvidia ломает ИИ с минимальными усилиями
15.07.2025 [00:07],
Николай Хижняк
Команда исследователей из Университета Торонто обнаружила новую атаку под названием GPUHammer, которая может инвертировать биты в памяти графических процессоров Nvidia, незаметно повреждая модели ИИ и нанося серьёзный ущерб, не затрагивая при этом сам код или входные данные. К счастью, Nvidia уже опередила потенциальных злоумышленников, которые могли бы воспользоваться этой уязвимостью, и выпустила рекомендации по снижению риска, связанного с этой проблемой. 
Источник изображения: Nvidia Исследователи продемонстрировали, как GPUHammer может снизить точность модели ИИ с 80 % до менее 1 % — всего лишь инвертируя один бит в памяти. Они протестировали уязвимость на реальной профессиональной видеокарте Nvidia RTX A6000, используя технику многократного инжектирования ячеек памяти до тех пор, пока одна из соседних ячеек не инвертируется, что нарушает целостность хранящихся в ней данных. GPUHammer — это версия известной аппаратной уязвимости Rowhammer, ориентированная на графические процессоры. Это явление уже давно существует в мире процессоров и оперативной памяти. Современные микросхемы памяти настолько плотно упакованы, что многократное чтение или запись одной строки может вызвать электрические помехи, которые переворачивают (инвертируют) биты в соседних строках. Этим перевернутым битом может быть что угодно — число, команда или часть веса нейронной сети. До сих пор эта уязвимость в основном касалась системной памяти DDR4, но GPUHammer продемонстрировала свою эффективность с видеопамятью GDDR6, которая используется во многих современных видеокартах Nvidia. Это серьёзная причина для беспокойства, по крайней мере, в определённых ситуациях. Исследователи показали, что даже при наличии некоторых мер защиты они могут вызывать множественные перевороты битов в нескольких банках памяти. В одном случае это полностью сломало обученную модель ИИ, сделав её практически бесполезной. Примечательно, что для этого даже не требуется доступ к данным. Злоумышленнику достаточно просто использовать тот же графический процессор в облачной среде или на сервере, и он потенциально может вмешиваться в вашу рабочую нагрузку по своему усмотрению. Исследователи протестировали метод атаки на карте RTX A6000, но риску подвержен широкий спектр графических процессоров Ampere, Ada, Hopper и Turing, особенно тех, что используются в рабочих станциях и серверах. Nvidia опубликовала полный список уязвимых моделей ускорителей и рекомендует использовать функцию коррекции ошибок ECC для решения большинства из них. При этом новые графические процессоры, такие как RTX 5090 и серверные H100, имеют встроенную ECC непосредственно на GPU, и она работает автоматически — настройка пользователем не требуется. Данная уязвимость не затрагивает обычных пользователей домашних ПК. Она актуальна для общих сред графических процессоров, таких как облачные игровые серверы, кластеры обучения ИИ или конфигурации VDI, где несколько пользователей запускают рабочие нагрузки на одном оборудовании. Тем не менее угроза реальна и должна быть серьезно воспринята всей индустрией, особенно с учётом того, что всё больше игр, приложений и сервисов начинают в той или иной мере использовать ИИ. Рекомендация Nvidia сводится к использованию функции ECC. Её можно включить с помощью командной строки Nvidia, введя команду Атаки, подобные GPUHammer, не просто приводят к сбоям в работе систем или вызывают сбои. Они нарушают целостность самого ИИ, влияя на поведение моделей или принятие решений. И поскольку всё это происходит на аппаратном уровне, эти изменения практически незаметны, особенно если не знать, что именно и где искать. В регулируемых отраслях, таких как здравоохранение, финансы или автономный транспорт, это может привести к серьёзным проблемам — неверным решениям, нарушениям безопасности и даже юридическим последствиям. Китайский стартап Moonshot выпустил открытую ИИ-модель Kimi K2, превосходящую GPT-4
12.07.2025 [20:34],
Владимир Фетисов
Китайский ИИ-стартап Moonshot AI, создавший популярного чат-бота Kimi, на этой неделе представил большую языковую модель с открытым исходным кодом Kimi K2. Она бросает вызов передовым аналогам от OpenAI и Anthropic, обеспечивая особенно высокий уровень производительности в сфере написания программного кода и выполнении задач автономных ИИ-агентов. 
Источник изображений: Moonshot AI Языковая модель Kimi K2 с 1 трлн параметров, из которых 32 млрд активные, построена на основе подхода «смесь экспертов» (Mixture of Experts). Это означает, что при обработке запроса запускается только часть общей модели, за счёт чего повышается скорость работы и эффективность алгоритма. Стартап выпустил сразу две версии ИИ-модели: базовый вариант для исследователей и разработчиков, а также версию Kimi K2-Instruct с возможностью настройки, оптимизированную для чат-ботов и автономных агентов. Отличительной особенностью новой модели является её оптимизация под возможности ИИ-агентов: способность автономно использовать инструменты, писать и выполнять программный код, а также выполнять сложные многоэтапные задачи без вмешательства человека. В ходе контрольных тестов Kimi K2 достиг точности 65,8 % в тесте разработки программного обеспечения SWE-bench Verified. Это лучше результата большинства альтернатив с открытым исходным кодом и сопоставимо с показателями проприетарных моделей. Показатели производительности Kimi K2 указывают на то, что руководству OpenAI и Anthropic следует обратить внимание на этот алгоритм. Дело в том, что Kimi K2-Instruct не просто конкурирует с ИИ-моделями крупных компаний, но и систематически превосходит их в решении задач, которые имеют важное значение для корпоративных клиентов.  В одном из наиболее актуальных тестов на написание программного кода LiveCodeBench алгоритм Kimi K2 достиг точности 53,7 %, что значительно лучше результатов DeepSeek–V3 (46,9 %) и GPT-4.1 (44,7 %). Что ещё более впечатляет, так это результат в тесте MATH-500, где Kimi K2 набрал 97,4 %, а GPT-4.1 только 92,4 %. Это может указывать на то, что Moonshot AI сделала фундаментальное открытие в математических рассуждениях, которое ускользнуло от более крупных и хорошо финансируемых конкурентов. Стоит учесть, что Moonshot добивается столь впечатляющих результатов, имея в активе значительно меньше ресурсов и средств, чем есть у крупных компаний. К примеру, OpenAI тратит сотни миллионов долларов на то, чтобы постепенно улучшать свои ИИ-модели. Похоже, что Moonshot удалось найти более эффективный подход для достижения аналогичного результата. Последствия этого могут выйти далеко за рамки простого хвастовства. Корпоративные заказчики давно ждут появления ИИ-систем, которые действительно могли бы выполнять сложные рабочие задачи, а не просто создавать яркие демонстрации. Результаты тестирования Kimi K2 говорят о том, что добиться этого, вероятно, удастся уже скоро. В технической документации Moonshot есть деталь, которая может оказаться более важной, чем результаты тестирования нового алгоритма. Речь идёт об оптимизаторе MuonClip, который позволил осуществить процесс обучения ИИ-модели с триллионом параметров без каких-либо сбоев.  Это не просто инженерное достижение, а, возможно, сдвиг парадигмы. Нестабильность обучения стала скрытым препятствием при разработке больших языковых моделей. Компании вынуждены проводить дорогостоящее дообучение, внедрять меры безопасности и мириться с неоптимальной производительностью, чтобы сделать процесс обучения стабильнее. Экономические последствия могут быть не менее впечатляющими. Если MuonClip окажется универсальным, то используемый компанией метод обучения ИИ-моделей может значительно сократить затраты на вычислительные мощности. В отрасли, где затраты на обучение измеряются десятками миллионов долларов, даже незначительный прирост эффективности может дать необходимые конкурентные преимущества. Стоит отметить, что решение Moonshot сделать исходный код Kimi K2 открытым и параллельно с этим предоставлять доступ к API алгоритма по конкурентоспособной цене демонстрирует глубокое понимание динамики рынка. Тариф Moonshot с оплатой в $0,15 за миллион вводимых токенов и $2,50 за миллион генерируемых токенов значительно ниже, чем у OpenAI и Anthropic. При этом ИИ-модель китайского стартапа предлагает сопоставимую, а в ряде случаев и превосходящую производительность. Важным стратегическим шагом является двойная доступность: корпоративные клиенты могут задействовать API для немедленного развёртывания сервиса, а уже после этого перейти на автономные алгоритмы для оптимизации затрат или повышения уровня соответствия требованиям.  Это может создать проблемы для крупных ИИ-компаний. Если они будут соответствовать тарифам Moonshot, то снизится их прибыль. Если же они не сделают этого, то будут рисковать потерять клиентов, которые захотят перейти на использование более дешёвой ИИ-модели, сравнимой по производительности. В данном случае статус модели с открытым кодом не является чем-то вроде благотворительности, это осознанный шаг для привлечения клиентов. Каждый разработчик, который скачает Kimi K2 и будет экспериментировать с алгоритмом, становится потенциальным корпоративным клиентом Moonshot. В это же время, каждое внесённое сообществом улучшение снижает затраты компании на разработку. Демонстрации Moonshot показывают, что искусственный интеллект постепенно становится более полезным. К примеру, при анализе заработной платы Kimi K2 не просто отвечал на вопросы о данных, а автономно выполнял 16 операций для проведения статистического анализа и генерации интерактивной визуализации. Демонстрация с планированием концертов в Лондоне потребовала использования 17 инструментов на разных платформах — поиск, календарь, электронная почта, авиабилеты, бронирование жилья и ресторанов. Причём это были не подготовленные менеджерами презентации, а реальные демонстрации того, как искусственный интеллект выполняет сложные многоступенчатые задачи автономно. Это отличается от того, как работают нынешние ИИ-помощники, которые преуспевают в разговорах, но испытывают трудности при выполнении задач. В то время как конкуренты работают над тем, чтобы сделать речь своих чат-ботов более похожей на человеческую, Moonshot уделяет приоритетное внимание тому, чтобы делать алгоритмы более полезными. Это важно, поскольку предприятиям нужен не ИИ, способный пройти тест Тьюринга, а ИИ, способный эффективно выполнять производственные задачи. Настоящий прорыв заключается не в какой-то единой возможности, а в слаженной работе множества инструментов и сервисов. Предыдущие варианты ИИ-агентов требовали тщательной проработки, планирования рабочего процесса и постоянного контроля со стороны человека. Похоже, что Kimi K2 способен автономно справляться с когнитивными нагрузками, связанными с дроблением задач, выбором инструментов для их решения и исправлением ошибок. В отличие от предыдущих «убийц GPT», которые преуспели в узких областях, но не имели вариантов практического применения, Kimi K2 демонстрирует высокую компетентность в широком спектре задач. Алгоритм может писать программный код, решать математические задачи, использовать различные инструменты и выполнять сложные рабочие задачи. В это же время алгоритм доступен для модификации и экспериментов, за счёт чего его развитие может проходить быстрее. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 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
