Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Илон Маск собрался обучить мощнейший ИИ в истории к декабрю, для чего запустил самый мощный в мире ИИ-кластер со 100 тыс. Nvidia H100
22.07.2024 [22:47],
Владимир Фетисов
Американский бизнесмен Илон Маск (Elon Musk) в своём аккаунте в социальной сети X заявил о запуске его ИИ-стартапом xAI «самого мощного в мире кластера для обучения ИИ». Данная система, по словам Маска, обеспечит «значительное преимущество в обучении самого мощного в мире ИИ по всем показателям к декабрю этого года». 
Источник изображения: xAI / X «Система со 100 тыс. H100 с жидкостным охлаждением на единой RDMA-шине стала самым мощным кластером для обучения ИИ в мире», — отметил Маск в своём сообщении. Участвовал ли бизнесмен лично в запуске ИИ-суперкомпьютера, неизвестно, но на опубликованном снимке видно, что как минимум он общался с инженерами xAI во время подключения оборудования. Ранее в этом году СМИ писали о стремлении Маска запустить так называемую «гигафабрику для вычислений», которая представляет собой гигантский дата-центр с самым производительным в мире ИИ-суперкомпьютером, к осени 2025 года. Начало формирования кластера для обучения ИИ потребовало закупки огромного количества ускорителей Nvidia H100. Похоже, что у бизнесмена не хватило терпения, чтобы дождаться выхода ускорителей H200, не говоря уже о будущих моделях B100 и B200 поколения Blackwell, которые, как ожидается, будут выпущены до конца этого года. Позднее Маск написал, что ИИ-суперкомпьютер будет задействован для обучения самого мощного по всем показателям ИИ. Вероятно, речь идёт об алгоритме Grok 3, этап обучения которого должен закончиться к концу этого года. Любопытно, что расположенный в дата-центре в Мемфисе ИИ-суперкомпьютер, по всей видимости, значительно превосходит аналоги. К примеру, суперкомпьютер Frontier построен на базе 27 888 ускорителей AMD, в Aurora используется 60 тыс. ускорителей Intel, а в Microsoft Eagle — 14 400 ускорителей H100 от Nvidia. Китайская Moore Threads нашла способ создавать вычислительные кластеры на 10 тыс. ускорителей — это пригодится в условиях санкций
04.07.2024 [14:55],
Алексей Разин
Совокупная вычислительная мощь кластера определяется не только удельной производительностью каждого ускорителя, но и способностью создателей объединять их максимальное количество в одной системе. Китайская компания Moore Threads предложила своим клиентам решение, позволяющее создать кластер из 10 000 ускорителей, во многом нивелируя ограничения США на масштабирование таких систем. 
Источник изображения: Moore Threads Напомним, что Moore Threads была основана в 2020 году опытным специалистом Nvidia, который задался целью выпускать подобные ускорители вычислений и игровые видеокарты для китайского рынка, но к октябрю 2023 года компания закономерно попала под экспортные ограничения США. Компенсировать более низкую производительность своих ускорителей вычислений по сравнению с решениями Nvidia компания пытается созданием более выгодных условий для масштабирования кластеров. В частности, как отмечает South China Morning Post, модернизированное решение KUAE позволяет увеличить количество работающих в одном кластере ускорителей Moore Threads до 10 000 штук. Ускорители MTT S4000 оснащаются чипами с 128 тензорными ядрами и 48 Гбайт памяти, а соединяться друг с другом им позволяет интерфейс MTLink. Теперь в одном кластере можно объединить до 10 000 ускорителей, обеспечив более высокую совокупную производительность вычислений. Решение Nvidia A100, поставки которого в Китай запрещены, в три раза превосходит MTT S4000 по быстродействию, хотя и не является новейшим в ассортименте продукции американской компании. В условиях санкций китайские разработчики систем искусственного интеллекта всё равно вынуждены полагаться на местных поставщиков ускорителей, Moore Threads является одним из них. «Яндекс Переводчик» получит поддержку более 20 языков народов России
02.07.2024 [13:22],
Владимир Фетисов
Разработчики из «Яндекса» добавят в «Переводчик» поддержку более 20 языков народов России, которые ранее не были представлены в сервисе. Реализация проекта займёт три года, а первый из новых языков — осетинский — уже доступен в «Переводчике». 
Источник изображения: «Яндекс» В дополнение к этому для некоторых новых языков будут доступны функции распознавания и синтеза речи, построенные на основе нейросетей. За счёт этого пользователи смогут узнать, как звучат те или иные слова на разных языках, а также получат возможность вести диалог с носителями языков. В мобильной версии сервиса доступен мгновенный перевод реплик, их отображение на экране устройства, а также озвучивание на выбранном языке. Первым языком, для которого будут реализованы эти возможности, станет татарский. Позднее распознавание и синтез речи станут доступны для более чем 10 популярных языков, на каждом из которых в России говорят свыше 300 тыс. человек. «Яндекс» также сделает возможным перевод сайтов в «Браузере», добавит поддержку голосового ввода в «Поиске», «Картах» и мессенджерах посредством «Яндекс Клавиатуры». За счёт этого пользователи будут иметь возможность ознакомления с культурными особенностями народов страны через перевод их легенд, преданий и др. Вместе с этим виртуальный помощник «Алиса» сможет читать народные сказки на этих языках. Данные поисковика «Яндекса» указывают на то, что россияне чаще всего ищут перевод фраз на татарском языке. Также популярностью пользуются башкирский и чувашский языки. В переводчике уже доступны эти и другие языки, такие как удмуртский, якутский и марийский. В дальнейшем «Яндекс» будет улучшать качество перевода на доступные языки и расширять их количество. AMD на следующей неделе представит технологию сжатия текстур с помощью нейросети
26.06.2024 [13:01],
Николай Хижняк
На следующей неделе компания AMD представит метод компрессии текстур с использованием нейронной сети. Он обещает значительно снизить объёмы загружаемых игровых данных. Проще говоря, технология позволит играм занимать меньше места на накопителе, а также задействовать меньше видеопамяти для текстур высокого разрешения без снижения качества изображения. 
Источник изображения: VideoCardz В прошлом году подобную технологию представили разработчики компании Nvidia. Она получила название «Нейронное сжатие текстур материалов с произвольным доступом» (NTC). По словам Nvidia, NTC обеспечивает в 4 раза более высокое разрешение (в 16 раз больше текселей), чем традиционное блочное сжатие с помощью графического процессора, доступное во многих форматах. AMD работает над аналогичной технологией. Компания 2 июля проведёт презентацию под названием «Нейронное блоковое сжатие текстур». О новом методе сжатия текстур расскажут представители AMD Шин Фудзиеда (Shin Fujieda) и Такахиро Харада (Takahiro Harada). «Мы расскажем о “Нейронном блоковом сжатии текстур” на EGSR2024 в Лондоне. Никому не нравится скачивать огромные игровые пакеты. Наш метод сжимает текстуры при помощи нейронной сети и сокращает объём загружаемых данных. Среда выполнения при этом не изменена, поэтому метод легко интегрировать в игры», — говорится в заявлении, опубликованном на официальной странице AMD GPUOpen в соцсети X. На данный момент непонятно, предполагает ли метод компрессии текстур от AMD имплементацию на уровне драйвера или он требует поддержки со стороны разработчиков самих игр. Кроме того, неизвестно, какие аппаратные требования будут у данного метода сжатия. Аналогичный метод компрессии текстур от Nvidia пока не был реализован ни в одной игре. Хотя AMD и обещает лёгкую интеграцию с играми своего метода, это не гарантирует его массового использования. Однако открытый исходный код технологии или её интеграция в программный пакет FidelityFX, вероятно, сделают её более привлекательной для разработчиков. Роль нейронных сетей в играх значительно вырастет в будущем. Недавно, глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) намекнул, что компания может сосредоточить своё внимание на повышении качества текстур с помощью ИИ, который будет генерировать объекты в высоком разрешении в играх. ИИ становится умнее — чат-бот на базе GPT-4 прошёл тест Тьюринга
16.06.2024 [13:41],
Владимир Фетисов
В современном мире люди взаимодействуют с искусственным интеллектом в интернете не только чаще, чем когда-либо, но и чаще, чем им кажется. Нейросети становятся всё более продвинутыми, зачастую отличить их от человека не так просто. В подтверждение этого учёные из Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) провели исследование, в рамках которого респондентам предлагалось пообщаться с четырьмя агентами, среди которых был только один человек. 
Источник изображения: Copilot Цель исследования была в том, чтобы определить, смогут ли участники отличить синтетического собеседника от живого человека. Исследование учёных представляет собой современную интерпретацию теста, который был предложен знаменитым математиком Аланом Тьюрингов ещё в 1950 году. Тест считается пройденным, если ИИ-алгоритм в процессе общения с человеком может заставить его думать, что беседу с ним ведёт другой человек. В тестировании приняли участие 500 человек, которые некоторое время поочерёдно беседовали с четырьмя агентами, одним из которых был человек, а ещё три — программные продукты, такие как написанный в 60-е годы прошлого века виртуальный собеседник ELIZA и современные чат-боты, построенные на базе больших языковых моделей GPT-3.5 и GPT-4 (последняя также является основой популярного ИИ-бота ChatGPT). Респонденты по пять минут беседовали с каждым из агентов, после чего они должны были сказать, с кем, по их мнению, они разговаривали — с человеком или чат-ботом. В итоге было установлено, что 54 % участников тестирования приняли GPT-4 за человека. ELIZA, не имеющая в арсенале большой языковой модели и архитектуры нейросети, была признана человеком лишь в 22 % случаев. Алгоритм на базе GPT-3.5 признали человеком в 50 % случаев, а человека опознали в 67 % случаев. «Машины могут рассуждать, смешивая воедино правдоподобные обоснования вещей постфактум, как это делают люди. Они могут быть подвержены когнитивным предубеждениям, ими можно манипулировать, и они становятся всё более обманчивыми. Всё это означает, что в ИИ-системах выражаются человеческие недостатки и причуды, что делает их более похожими на человека, чем предыдущие подобные решения, которые имели в арсенале лишь список готовых заранее ответов», — прокомментировал результаты работы один из исследователей. Adobe поменяет пользовательское соглашение на фоне скандала с доступом к контенту
11.06.2024 [19:02],
Владимир Фетисов
Ранее Adobe обновила соглашение, регулирующее правила взаимодействия пользователей с программными продуктами компании. Несколько расплывчатых формулировок указывали на то, что теперь Adobe официально может просматривать контент, который пользователи создали с помощью приложений компании и хранят в облаке. Это вызвало негативную реакцию сообщества, на фоне чего Adobe пришлось объясниться и пообещать внести в соглашение более понятные формулировки. 
Источник изображения: adobe.com «Ваш контент принадлежит вам и никогда не будет использоваться для обучения каких-либо инструментов генеративного искусственного интеллекта», — говорится в совместном заявлении директора по продуктам Adobe Скотта Бельски (Scott Belsky) и вице-президента по правовым вопросам Даны Рао (Dana Rao). Пользователи разных приложений компании, таких как Photoshop, Premiere Pro и Lightroom, были возмущены расплывчатыми формулировками. Люди посчитали внесённые в пользовательское соглашение изменения желанием Adobe использовать созданный пользователями контент для обучения генеративных нейросетей. Другими словами, создатели контента подумали, что Adobe намерена использовать ИИ для кражи их работ с целью последующей перепродажи. На этом фоне Adobe активно пытается убедить сообщество в том, что пользовательскому контенту ничего не угрожает, а внесённые в соглашение изменения ошибочно оказались недостаточно точными. «В мире, где клиенты беспокоятся о том, как используются их данные и как обучаются генеративные модели искусственного интеллекта, на компаниях, хранящих данные и контент своих клиентов, лежит обязанность заявить о своей политике не только публично, но и в своём пользовательском соглашении», — говорится в сообщении Бельски. Компания пообещала пересмотреть пользовательское соглашение, чтобы сделать его более понятным за счёт «более простого языка и примеров». В Adobe надеются, что такой подход поможет пользователям лучше понимать, о чём именно говорится в тех или иных пунктах соглашения. Компания уже отредактировала первоначальный текст изменений 6 июня, но это не повлияло на негативную реакцию сообщества. Компания утверждает, что клиенты могут защитить свой контент не только от нейросетей, им также доступен вариант отказа от участия в программе улучшения продуктов компании. Nvidia: встроенных NPU хватит лишь на базовые ИИ-задачи — для AI PC нужны видеокарты GeForce
02.05.2024 [16:36],
Анжелла Марина
Компания Nvidia заявила, что её потребительские графические ускорители GeForce RTX показывают куда более высокую производительность в задачах ИИ по сравнению со специализированными нейропроцессорами в новейших центральных. Последние, по мнению Nvidia, годятся разве что для базовых ИИ-задач. 
Источник изображения: Nvidia Компания Nvidia не так давно провела презентацию, в рамках которой показала способности своих потребительских видеокарт GeForce RTX в задачах искусственного интеллекта. По мнению Nvidia, её графические процессоры способны обеспечить более высокую производительность в приложениях ИИ по сравнению с выделенными нейропроцессорами (NPU), которыми оснащаются многие современные мобильные процессоры Intel, AMD, Apple и Qualcomm. Данные встроенные ИИ-ускорители предлагают производительность 10–45 TOPS (триллионов операций в секунду). По словам Nvidia, её видеокарты способны обеспечить от 100 до 1300 TOPS в зависимости от модели. В подтверждение этого тезиса были приведены результаты тестов, в которых видеокарты GeForce RTX сравнивались с чипом Apple M3 Max, установленным на новейших MacBook Pro и обладающим NPU с производительностью 18 TOPS. В тестах оценивалась производительность в популярных приложениях для обработки изображений и видео с использованием возможностей ИИ, таких как Stable Diffusion, Arnold, Blender и других. Тест показал, что ноутбук с мобильной видеокартой GeForce RTX 4090 превосходит MacBook Pro с M3 Max более чем в 5 раз. Более того, даже мобильная видеокарта среднего уровня RTX 4050 превосходит тот же MacBook Pro более чем в 2 раза, по данным Nvidia. В среднем мобильная RTX 4090 превосходила M3 Max в 5 раз, а мобильная RTX 4050 — на 50–100 %. В другом показательном тесте замерялась скорость работы с большими языковыми моделями (LLM). Здесь GeForce RTX 4090 также значительно опередила чип Apple даже при увеличении размера обрабатываемых пакетов данных. GeForce RTX 4090 оказался быстрее на 42 %, чем M3 Max. По мнению Nvidia, результаты тестирования наглядно демонстрируют, что производительность графических процессоров в задачах ИИ может в разы превосходить специализированные нейропроцессоры (NPU). Компания даже предложила разделить аппаратные средства для ИИ на три категории — базовый ИИ, премиальный ИИ и тяжелый ИИ. Последняя категория относится к мощным серверным решениям на базе GPU, способным обеспечить тысячи TOPS. Потребительские видеокарты, по мнению Nvidia, способны справиться с премиальным ИИ, а вот встроенных NPU хватит лишь для базового ИИ. Однако по мнению специалистов, пока рано говорить о том, что графические процессоры полностью вытеснят NPU в компьютерах, ориентированных на работу с ИИ. К примеру, Microsoft в своем определении к ПК с искусственным интеллектом (AI PC) требует наличия как GPU, так и NPU. Кроме того, не стоит забывать про энергоэффективность, так как мощные графические процессоры потребляют гораздо больше энергии по сравнению с оптимизированными нейропроцессорами. В целом, по мере развития инструментов на основе ИИ и усложнения решаемых ими задач, вычислительных мощностей специализированных NPU может оказаться недостаточно. А значит, роль мощных графических процессоров будет только возрастать. В конце отметим, что н е упустила Nvidia возможности сравнить свои видеокарты и с решениями конкурента. В тесте генерации изображений при помощи искусственного интеллекта настольная GeForce RTX 4090 показала преимущество почти в 3 раза над флагманским графическим ускорителем AMD Radeon RX 7900 XTX . При этом все модели линейки GeForce RTX начиная с RTX 4070 Super превзошли по производительности самую мощную видеокарту AMD. В исках NeMo: писатели обвинили Nvidia в незаконном использовании произведений для обучения нейросети
11.03.2024 [11:30],
Алексей Разин
В минувшую пятницу Федеральный суд Сан-Франциско принял к рассмотрению групповой иск к Nvidia от троих авторов литературных произведений, которые обвиняют компанию в неправомерном использовании своих трудов для обучения системы искусственного интеллекта NeMo созданию текстов на английском языке. 
Источник изображения: Nvidia Представители истцов сообщают, что Nvidia использовала выборку из 196 640 литературных произведений для обучения своей платформы NeMo с целью дальнейшей генерации текстов на английском языке силами системы искусственного интеллекта. Авторы книг упрекают компанию в использовании их произведений без разрешения. Иск подан от имени трёх авторов: Брайана Кина (Brian Keene), Абди Наземяна (Abdi Nazemian) и Стюарта О’Нэна (Stewart O’Nan), которые уличили Nvidia в использовании текстов их романов и новелл различных лет публикации без согласования с правообладателями. Сумма ущерба, которую пытаются взыскать истцы, не уточняется, но групповой характер иска подразумевает, что к претензиям могут присоединиться и прочие авторы из упоминаемой выборки, которую Nvidia использовала для обучения своей большой языковой модели. Это уже не первый иск такого рода, с которым приходится сталкиваться Nvidia, ранее компанию обвинило в неправомерном использовании своих материалов издание The New York Times. Аналогичные мотивы уже заставили некоторые организации обратиться в суд с иском не только на создавшую ChatGPT компанию OpenAI, но и финансирующую её Microsoft. Немцы придумали процессор, работающий на электрических полях, а не на токах
30.01.2024 [16:46],
Геннадий Детинич
Масштабирование вычислительных ресурсов для задач искусственного интеллекта сопряжено с внушительным ростом потребления и затрат на оборудование. Немецкий стартап Semron предлагает снизить зависимость от обоих факторов. Основатели компании представили новый управляющий элемент нейронной сети, который они назвали «мемконденсатор» (memcapacitors). Он работает на электрических полях, а не на токах. 
Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.0/3DNews Основателями компании Semron стали выпускники Дрезденского технологического университета Кай-Уве Демасиус (Kai-Uwe Demasius) и Арон Киршен (Aron Kirschen). Ещё в 2016 году они получили патент на управляющий элемент «мемконденсатор». Согласно их представлениям, отказ от запуска нейронных сетей на классических чипах с транзисторами, управляемыми электрическими токами, позволит создавать малопотребляющие и недорогие нейронные процессоры. «Из-за ожидаемого дефицита вычислительных ресурсов [для работы] искусственного интеллекта многие компании с бизнес-моделью, которая полагается на доступ к таким ресурсам, рискуют своим существованием. Например, это крупные стартапы, которые обучают свои собственные модели, — сообщил Киршен в интервью одному из авторов сайта TechCrunch. — Уникальные особенности нашей технологии позволят нам достичь уровня цен на современные чипы для устройств бытовой электроники, даже несмотря на то, что наши чипы способны работать с продвинутым искусственным интеллектом, чего нет у других». Проще говоря, Semron говорит о способности выпускать дешёвые чипы, сродни тем, что используются в смартфонах, гарнитурах и тому подобном носимом оборудовании, которые тем не менее смогу запускать мощные нейросети. 
Концептуальное строение мемконденсатора. Источник изображения: Nature Чипы Semron предполагают многослойную организацию, что позволит значительно масштабировать решения. Элементарная ячейка памяти или вычислительного элемента на базе мемконденсатора должна содержать диэлектрик с эффектом памяти (заряда или ёмкости). Например, это может быть сегнетоэлектрик. В зависимости от величины заряда в ячейку будет записан тот или иной весовой коэффициент, который будет использоваться в расчетах. В свою очередь, этот диэлектрик с памятью разделяет два электрода, наводящих друг на друга электрические поля. «Сцепка» этих полей будет зависеть от записанного в ячейку коэффициента — насколько промежуточный слой будет экранировать электромагнитное поле, что послужит величиной для расчётов. Будем надеяться увидеть разработку в кремнии. Основатели компании опубликовали ряд работ в престижных научных журналах и обещают вскоре показать работу мемконденсаторов на практике. Автопилотом Tesla FSD скоро начнёт управлять ИИ
25.01.2024 [13:22],
Алексей Разин
На квартальной отчётной конференции Tesla Илон Маск (Elon Musk) не упустил возможности похвалить прогресс возглавляемой им компании в сфере совершенствования систем активной помощи водителю, главной из которых остаётся комплекс FSD. Недавно компания начала распространять его версию под номером 12, которая опирается на искусственный интеллект в принятии решений, а не только на распознавание образов. 
Источник изображения: Tesla Впервые, как пояснил Илон Маск, искусственный интеллект будет применяться компанией не только для распознавания объектов, но и для принятия решений при построении траекторий управляемых транспортных средств, а также отправки команд системе рулевого управления и торможения. По словам главы компании, для перехода к такой модели FSD пришлось заменить около 330 000 строк кода на C++ нейросетями. Всё это делает Tesla, по его мнению, самой эффективной компанией среди использующих технологии искусственного интеллекта. Она просто вынуждена была выжать максимум из так называемого аппаратного обеспечения третьего поколения, к которому относятся бортовые компьютеры на нейронных процессорах Tesla собственной разработки. Позже Маск напомнил, что первое поколение систем для автопилота было построено на компонентной базе Mobileye, во втором она перешла на продукцию NVIDIA, и только в третьем начала применять собственные нейронные процессоры FSD. Кстати, глава компании не стал скрывать, что помимо уже существующих нейронных процессоров четвёртого поколения она разрабатывает и процессоры пятого поколения. Между ними с точки зрения производительности и эффективности достигается огромный прогресс, но когда именно компоненты пятого поколения выйдут на рынок, Маск уточнять не стал. Когда главу Tesla спросили, интересуются ли другие компании возможностью получить доступ к платформе FSD за деньги на условиях лицензирования, он пожаловался на некоторую осторожность и мнительность потенциальных клиентов, с которыми уже ведутся предварительные переговоры. Не исключено, что их плоды станут известны уже в текущем году. Если бы Маск был главой какого-то другого автопроизводителя, он непременно бы лицензировал технологии Tesla, как без лишней скромности резюмировал миллиардер. Позже он предположил, что технологию FSD могли бы лицензировать для своих нужд китайские автопроизводители, но пока Tesla больше склоняется к идее сотрудничества с ними с точки зрения разделения доступа к сети своих зарядных станций Supercharger, как это происходит сейчас в Северной Америке. Зашла на квартальном отчётном мероприятии и речь об ускорителях вычислений NVIDIA, потребность в которых сейчас испытывают многие разработчики систем искусственного интеллекта. Маск уклончиво заявил, что соответствующие чипы NVIDIA компания Tesla старается закупать в достаточных количествах. В ближайшее время разработки в сфере ИИ будут полагаться как на платформу NVIDIA, так и на фирменный суперкомпьютер Dojo. Последний, по словам Маска, является долгосрочным проектом и должен продемонстрировать свою эффективность в более отдалённой перспективе. Возвращаясь к теме выхода 12-й версии FSD, представители Tesla пояснили, что сейчас она тестируется сотрудниками компании на своих электромобилях этой марки, но в ближайшие недели начнёт распространяться среди участников программы бета-тестирования в Северной Америке, которая насчитывает около 400 000 участников. ИИ-гаджет Rabbit R1 сможет давать актуальные ответы без ограничений с помощью алгоритмов Perplexity
19.01.2024 [12:09],
Владимир Фетисов
Разработчики ИИ-гаджета Rabbit R1, ставшего хитом выставки CES 2024, объявили о сотрудничестве со стартапом Perplexity, занимающимся ИИ-алгоритмами. В рамках совместной работы в гаджет R1 будет интегрирован «разговорный ИИ, работающий на основе ответов». В отличие от больших языковых моделей (LLM), которые могут ссылаться на данные только до определённой даты в прошлом, алгоритм в R1 сможет давать «актуальные ответы без каких-либо ограничений по знаниям». 
Источник изображений: Rabbit По словам соучредителя Perplexity Аравинда Сриниваса (Aravind Srinivas), первые 100 тыс. покупателей гаджета R1 также станут обладателями годовой подписки Perplexity Pro. В рамках данной подписки пользователи получают доступ к различных популярным LLM, включая GPT-4, Claude 2.1 и Gemini, между которыми можно быстро переключаться в зависимости от предпочтений и задач. Обычная стоимость подписки на помощника по поиску с ИИ Perplexity Pro составляет $20 в месяц. В одном из сообщений Rabbit в соцсети X также упоминалось, что алгоритм Perplexity будет работать в R1 «вместе с другими ведущими LLM», которые пока не были названы, и без подписки. Напомним, гаджет Rabbit R1 имеет в оснащении небольшой дисплей, вращающуюся камеру и колесо прокрутки, которое помогает взаимодействовать со встроенным ИИ-помощником. Устройство позволяет задействовать единый интерфейс платформы Rabbit OS для управления различными мобильными приложениями и сервисами разных разработчиков: музыкой, оформлением заказов на доставку еды, заказами такси, отправкой сообщений и др. Гаджет стоит $199 и с момента его анонса уже было оформлено более 50 тыс. предварительных заказов на покупку R1. ИИ показал, что отпечатки пальцев не так уникальны, как считалось прежде
16.01.2024 [20:43],
Геннадий Детинич
Считается, что рисунок линий на подушечках пальцев никогда не повторяется даже у одного человека, не говоря о других людях. На этом строится вся криминалистика и биометрические датчики. Группа исследователей решила проверить это утверждение с помощью обучаемой нейросети и с удивлением обнаружила, что отпечатки пальцев вовсе не так уникальны, как считалось. 
Чем «горячее» область, тем больше сходства с отпечатками других пальцев одного человека. Источник: Gabe Guo/Columbia Engineering Это вряд ли заставит заново пересмотреть уголовные дела, где основными уликами были оставленные на месте преступления отпечатки пальцев. Но это может помочь с делами, где нет полного набора отпечатков, а новые всё всплывают и всплывают. Учёные из Колумбийского университета с помощью нейросетей, обычно используемых для распознавания лиц, проанализировали отпечатки пальцев 60 тыс. граждан США из открытой правительственной базы. После обучения нейросеть с вероятностью 77 % смогла идентифицировать другие отпечатки пальцев человека по одному из известных ей отпечатков. Сети достаточно было увидеть один отпечаток пальца, чтобы она сразу же представила все остальные. Новый анализ отпечатков пальцев по открытой базе с усовершенствованным алгоритмом позволил найти общие моменты, присущие всем отпечаткам пальцев одного человека. Эти особенности рисунка папиллярных линий сосредоточены в центре подушечек. На каждом пальце одного человека они имеют много одинаковых особенностей — изгибов и поворотов — сообщили учёные, что раньше никем не анализировалось. Со временем нейросеть стала лучше определять, когда два разных отпечатка принадлежат одному и тому же человеку. Хотя каждый отпечаток на одной руке по-прежнему уникален, между ними было достаточно сходства, чтобы искусственный интеллект смог сопоставить и находить общее. Алгоритм и методика, предложенные учёными, пока не подходят для уверенной идентификации человека лишь по одному отпечатку пальцев с помощью сканирования любого другого. Настоящее чудо может произойти, если нейросети скормить данные о миллионах и миллиардах людей. Но у скромного коллектива учёных нет доступа к таким базам. Разве что их методикой воспользуются заинтересованные государственные структуры. Американские разработчики ИИ провели секретные переговоры с Китаем об опасности новых технологий
14.01.2024 [17:54],
Владимир Фетисов
Американские компании OpenAI, Anthropic и Cohere, работающие в сфере искусственного интеллекта, ведут секретные переговоры с китайскими экспертами по безопасности в этой области. Это происходит на фоне всеобщей обеспокоенности относительно того, что ИИ-алгоритмы могут использоваться для распространения дезинформации и угрожать социальной сплочённости общества. Об этом пишет Financial Times со ссылкой на собственные осведомлённые источники. 
Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com В сообщении сказано, что в июле и октябре прошлого года в Женеве прошли встречи с участием североамериканских экспертов и учёных, специализирующихся на политической составляющей в сфере ИИ-разработок, а также представителей Университета Цинхуа и ряда других учреждений, поддерживаемых правительством Поднебесной. Осведомлённый источник рассказал, что в рамках этих встреч сторонам удалось обсудить риски, связанные с новыми технологиями, а также стимулировать инвестиции в исследования в области безопасности в сфере ИИ. Отмечается, что основной целью этих встреч был поиск безопасного пути для разработки более сложных ИИ-технологий. «У нас нет возможности устанавливать международные стандарты безопасности и согласовывать ИИ-разработки без достижения договоренности между участниками этой группы. Если они согласятся, будет проще привлечь остальных», — сообщил осведомлённый источник. Издание отмечает, что эти не афишированные переговоры являются редким признаком китайско-американского сотрудничества на фоне гонки за превосходство между двумя державами в области передовых технологий, таких как искусственный интеллект и квантовые вычисления. Что касается самих переговоров, то их организовала консалтинговая компания Shaikh Group и их проведении было известно в Белом Доме, а также правительствах Великобритании и Китая. «Мы увидели возможность объединить ключевых игроков из США и Китая, работающих в сфере искусственного интеллекта. Нашей главной целью было подчеркнуть уязвимости, риски и возможности, связанные с широким внедрением ИИ-моделей, которые используются во всём мире. Признание этих фактов, на наш взгляд, может стать основой для совместной научной работы, что в конечном счёте приведёт к разработке глобальных стандартов безопасности для ИИ-моделей», — прокомментировал данный вопрос Салман Шейх (Salman Shaikh), исполнительный директор Shaikh Group. Участники переговоров обсудили возможности в плане технического сотрудничества сторон, а также более конкретные политические предложения, которые легли в основу дискуссий во время заседания Совета Безопасности ООН по ИИ в июле 2023 года и британского ИИ-саммита в ноябре 2023 года. По словам источников, успех прошедших встреч позволил разработать план дальнейших переговоров, в рамках которых будут изучаться конкретные научно-технические предложения, направленные на то, чтобы привести сферу ИИ в соответствие с правовыми кодексами, а также нормами и ценностями каждого общества. Ещё не выпущенные ИИ-гаджеты Rabbit R1 уже перепродают на eBay с двукратной наценкой
13.01.2024 [13:36],
Владимир Фетисов
Неожиданным хитом выставки CES 2024 стал ИИ-гаджет Rabbit R1, который позволяет взаимодействовать с мобильными приложениями с помощью алгоритмов на основе нейросетей. Всего через сутки после презентации разработчики объявили, что им удалось продать 10 тыс. устройств R1. Хотя поставки начнутся лишь через пару месяцев, некоторые из первых покупателей уже выставили на eBay ИИ-гаджеты от Rabbit, рассчитывая перепродать их по более выгодной цене. 
Источник изображения: Rabbit Гаджет R1 оснащён 2,88-дюймовым дисплеем, вращающейся камерой для съёмки фото и видео, а также колесом прокрутки, которое помогает в навигации и взаимодействии со встроенным ИИ-помощником. Аппаратной основой устройства стал микропроцессор MediaTek с рабочей частотой 2,4 ГГц, 4 Гбайт оперативной памяти и накопитель ёмкостью 128 Гбайт. В качестве операционной системы задействована собственная разработка Rabbit OS с интегрированными ИИ-алгоритмами. Гаджет позволяет использовать единый интерфейс для управления разнообразными приложениями и сервисами разных разработчиков: музыкой, оформлением заказов на доставку еды, отправкой сообщений и др. Авторы R1 считают, что в будущем этот гаджет может стать потенциальной заменой смартфонов. Что касается стоимости ИИ-гаджета, то его можно предзаказать на официальном сайте Rabbit за $199. Проблема в том, что ввиду неожиданно высокой популярности за первые двое суток с момента презентации были распроданы две партии R1 по 10 тыс. единиц каждая. Согласно имеющимся данным, покупатели устройств из первой партии начнут получать R1 в марте, а из второй — в апреле-мае 2024 года. Гаджет всё еще можно заказать на сайте Rabbit, но получить его удастся не раньше мая-июня. 
Источник изображения: Jesse Lyu / X Этим и решили воспользоваться некоторые люди, успевшие заказать устройства из первых партий. Они предлагают купить R1 на платформе eBay по значительно более высокой цене от $300 до $690. Авторы таких лотов обещают отправить устройство покупателям сразу же после того, как получат свои предзаказанные R1. Такая предприимчивость некоторых покупателей не понравилась разработчикам. Основатель и генеральный директор Rabbit Джесси Лю (Jesse Lyu) опубликовал в своём аккаунте в соцсети X снимок экрана с несколькими лотами R1 на eBay. «Чёрт возьми, нет. Не делайте этого», — на писал Лю в комментарии к фото. Очевидно, компания не ожидала, что спрос на R1 будет настолько высоким, из-за чего в данный момент она не в состоянии удовлетворить спрос в полной мере. Rabbit за сутки продала 10 тыс. ИИ-гаджетов R1 — в 20 раз больше, чем ожидалось
11.01.2024 [13:40],
Владимир Фетисов
ИИ-стартап Rabbit представил на выставке CES 2024 устройство R1, предназначенное для взаимодействия с мобильными приложениями при помощи алгоритмов на основе нейросетей. Теперь стартап объявил, что всего за сутки с момент презентации было продано более 10 тыс. устройств R1 стоимостью $199. Соответствующее сообщение появилось в аккаунте Rabbit в соцсети X (бывшая Twitter). 
Источник изображений: Rabbit «Когда мы создавали R1, мы сказали себе, что будем рады, если в день запуска продадим 500 устройств. За 24 часа мы уже превзошли этот показатель в 20 раз!», — говорится в сообщении Rabbit. Что касается самого гаджета R1, то в его конструкции предусмотрен 2,88-дюймовый дисплей, вращающаяся камера для съёмки фото и видео, а также колесо прокрутки, помогающее в навигации и взаимодействии со встроенным ИИ-помощником. Согласно имеющимся данным, аппаратной основой R1 стал микропроцессор MediaTek с рабочей частотой 2,4 ГГц, 4 Гбайт оперативной памяти и накопитель на 128 Гбайт. Роль программной платформы исполняет Rabbit OS с интегрированными ИИ-алгоритмами. Платформа позволяет через единый интерфейс управлять музыкой, заказывать доставку и такси, отправлять сообщения и др. Хотя первая партия устройств Rabbit R1 полностью распродана, желающие стать обладателем необычного гаджета могут оформить предзаказ на официальном сайте стартапа. По данным производителя, поставки новинки начнутся в апреле-мае этого года. Тем же кто успел заказать R1 из первой партии, устройство будет доставлено в марте. |
© 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
