Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ-помощник программиста GitHub Copilot Chat стал доступен для всех пользователей
21.09.2023 [08:44],
Дмитрий Федоров
GitHub, принадлежащий корпорации Microsoft, расширил доступ к своему ИИ-помощнику для программистов — Copilot Chat. Теперь инструмент доступен не только командам разработчиков, но и рядовым пользователям. С помощью Copilot Chat можно обучаться новым языкам программирования, решать технические проблемы и получать ответы на вопросы по программированию, не покидая интегрированных сред разработки Visual Studio и Visual Studio Code. 
Источник изображений: GitHub Copilot Chat — это ИИ-помощник, отвечающий на вопросы программиста, касающиеся написания кода. Впервые сервис был представлен в июле в публичной бета-версии для бизнес-пользователей. Теперь он стал доступен рядовым пользователям, помогая им не только находить ошибки в коде, но и обучаться новым языкам программирования и фреймворкам, отвечая на вопросы в простой и понятной форме. 
Для того чтобы воспользоваться новым инструментом, потребуется оформить подписку. GitHub предлагает индивидуальную подписку стоимостью $10 в месяц или $100 в год. Рынок чат-ботов для программистов продолжает расти благодаря и другим компаниям, вроде Google и Amazon, которые предлагают пользователям собственные ИИ-сервисы. Google представил своего помощника для разработчиков на Android в мае на конференции Google I/O, а Amazon разработал инструмент под названием CodeWhisperer. Расширение доступа к Copilot Chat подчёркивает растущее влияние ИИ в сфере разработки ПО. Инструмент не просто облегчает процесс создания кода, но и открывает новые горизонты для обучения и совершенствования навыков программистов различного уровня. В будущем можно ожидать, что подобные решения станут неотъемлемой частью арсенала каждого разработчика, способствуя повышению эффективности и качества работы в этой области. Huawei смогла создать кастомные ядра для 7-нм процессора Kirin 9000S, несмотря на давление санкций
20.09.2023 [20:18],
Сергей Сурабекянц
Анализ нашумевшей платформы смартфона Mate 60 Pro показывает, что Huawei совершила технологический прорыв, начав самостоятельно разрабатывать полупроводниковые микросхемы. Четыре из восьми ядер в системе-на-кристалле (SoC) смартфона Mate 60 Pro полностью основаны на разработках британской Arm, тогда как остальные четыре ядра являются кастомными и содержат собственные разработки Huawei.  С 2019 года Huawei испытывает трудности из-за санкций, направленных на прекращение её доступа к передовым чипам, оборудованию и программному обеспечению из США для производства смартфонов 5G, что вынудило её перейти к продаже гаджетов с 4G и сосредоточиться на внутреннем рынке. Хотя Huawei по-прежнему лицензирует базовые разработки Arm, её собственное подразделение по разработке чипов HiSilicon усовершенствовало их и создало собственные процессорные ядра для SoC Kirin 9000S. Это обеспечивает компании гибкость, необходимую для производства смартфонов высокого класса, несмотря на ограничения экспортного контроля США. Kirin 9000S также включает графический и нейронный процессоры, разработанные HiSilicon, в отличие от своего предшественника Kirin 9000, который полностью основан на решениях от Arm. Похоже, что Huawei приступила к реализации стратегии, аналогичной инициативе Apple Silicon. За более чем десять лет Apple заметно доработала и улучшила базовую архитектуру Arm, обеспечив своим iPhone и Mac ощутимое конкурентное преимущество в производительности. Сложность, огромные затраты и ограниченность инженерных ресурсов, задействованных в разработке полупроводников, означают, что лишь немногие компании способны применить такой подход. 
Источник изображения: pexels.com Huawei, возможно, совершила прорыв, который позволяет ей «иметь собственный дизайн и не слишком полагаться на иностранные государства», — считает Дилан Патель (Dylan Patel), главный аналитик консалтинговой фирмы SemiAnalysis. Дополнительными преимуществами для Huawei станут снижение затрат на патентное лицензирование и возможность выделить на рынке свою продукцию на фоне конкурентов, использующих готовые чипы. Эксперты считают, что Huawei смогла производить собственные процессоры для телефонов, адаптировав конструкции ядер ЦП, которые изначально предназначались для использования в серверах ЦОД. Эта стратегия похожа на инвертирование действий Apple по превращению чипов iPhone в процессоры для компьютеров Mac. Huawei по-прежнему сталкивается с проблемой производства передовых чипов на новейшем оборудовании из-за санкций США. Министерство торговли США в настоящий момент ведёт расследование о происхождении чипа в новом телефоне Huawei Mate 60 Pro. Чип был изготовлен китайской компанией SMIC c использованием 7-нанометрового техпроцесса, на два поколения отстающего от передовых производственных линий по производству смартфонных чипов. Mate 60 Pro рекламировался как доказательство способности Huawei к инновациям, позволяющим обойти санкции США, хотя аналитики говорят, что производительность телефона показывает, насколько его прогрессу вредит экспортный контроль. Эксперты обнаружили, что возможности Huawei в области полупроводников отстают на один-два года от американской Qualcomm, ведущего производителя мобильных чипов. Чипы Huawei пока менее энергоэффективны и могут привести к нагреву телефона. 
Источник изображения: Huawei «Huawei удалось заменить наиболее ответственные и рискованные элементы, которые подвергались экспортному контролю или были уязвимы для него, на продукцию собственного производства или даже собственной разработки, — сообщил один из исследователей чипов компании. — Эти усилия достойны аплодисментов, но недостаточны, чтобы претендовать на победу». Учёные разработали новый тип энергонезависимой памяти с изменением фазового состояния
09.09.2023 [09:55],
Сергей Сурабекянц
До сих пор компьютерная память с изменением фазового состояния в основном разрабатывалась с использованием халькогенидов — группы материалов, которые демонстрируют обратимые электрические изменения при переходе между кристаллическим и аморфным состояниями. В недавно опубликованном исследовании сообщается о термически обратимом переключении удельного электрического сопротивления при комнатной температуре в слоистом никелате, что потенциально обеспечивает лучшую производительность и превосходную устойчивость для памяти. 
Источник изображений: Tohoku university Исследование было опубликовано японскими учёными из университета Тохоку в журнале Advanced Science 3 сентября 2023 года. Слоистые никелаты представляют собой класс сложных оксидных материалов, состоящих из ионов никеля. Они имеют структуру, в которой слои атомов никеля и кислорода перемежаются слоями, содержащими другие элементы, часто щелочноземельные или редкоземельные элементы. Их уникальное строение привлекло интерес исследователей из-за свойств электронов, которые могут найти применение в таких областях, как сверхпроводимость и микроэлектроника. Слоистый никелат, полученный исследователями, состоит из слоёв атомов стронция, висмута и кислорода, структурно расположенных в виде кубической решётки, перемежаемых слоями молекул стронция, никеля и атомов кислорода в перовскитной структуре. Перовскиты характеризуются специфической кристаллической структурой, состоящей из двух положительно заряженных атомов и одного отрицательно заряженного, и обладают рядом интересных свойств, от сверхпроводимости до сегнетоэлектричества — спонтанной электрической поляризации, которую можно обратить вспять путём приложения электрического поля. Эффект сегнетоэлектричества представляется очень перспективным при разработке энергонезависимой памяти с изменением фазового состояния, поскольку принцип действия такой памяти основан на способности материала обратимо переключаться между двумя состояниями удельного электрического сопротивления. Ранее учёным были известны подобные свойства у халькогенидов — бинарных химических соединений халькогенов (элементов 16-й группы таблицы Менделеева, к которым относятся кислород, сера, селен, теллур, полоний и ливерморий) с металлами. У оксидов переходных металлов таблицы Менделеева, к которым относятся железо, медь, цинк, серебро, золото, платина, молибден, кобальт и другие, эффект сегнетоэлектричества ранее не изучался. Хотя халькогениды уже доказали свою эффективность во многих приложениях памяти с фазовым переходом, оксиды переходных металлов часто демонстрируют лучшую термическую и химическую стабильность. Многие оксиды переходных металлов более распространены, чем халькогениды и широко используются при производстве электроники. Оксиды переходных металлов достаточно просто интегрировать в существующие производственные процессы и устройства, чтобы упростить цепочку поставок и получить дополнительные преимущества в области устойчивого развития. Также их использование может помочь в создании устройств для работы в сложных условиях с более длительным сроком службы. Исследователи обнаружили, что полученный ими слоистый никелат демонстрирует термическое возвратное кристаллическое фазовое изменение, то есть этот материал претерпевает обратимый переход между тремя кристаллическими фазами при нагревании и охлаждении. «По сути, материал может переключаться между тремя фазами несколько раз при нагревании и охлаждении», — отметил один из исследователей.  В этом состоит отличие от типичного необратимого фазового перехода, который происходит только один раз при нагревании или охлаждении материала. Термически возвратный фазовый переход, наблюдаемый в слоистом никелате, обеспечивает обратимое переключение удельного электрического сопротивления при комнатной температуре, что позволяет разработать многоуровневую энергонезависимую память с изменением фазового состояния для повседневного применения. Исследование также пролило свет на процесс обратимого фазового перехода и изменения удельного электрического сопротивления при комнатной температуре, что может иметь важные последствия для разработки энергонезависимой памяти, без привязки к конкретному применяемому материалу. OpenAI проведёт в ноябре первую конференцию для разработчиков — на ней покажут новые продукты
07.09.2023 [16:14],
Николай Хижняк
Компания OpenAI объявила о планах провести первую конференцию для разработчиков OpenAI DevDay. Однодневное мероприятие, запланированное на 6 ноября, соберёт в Сан-Франциско (Калифорния, США) разработчиков со всего мира. Они смогут принять участие в технических сессиях и демонстрациях новых продуктов. 
Источник изображения: Neowin Посредством конференции OpenAI стремится укрепить свои отношения с сообществом разработчиков. Это играет ключевую роль в быстром внедрении технологий искусственного интеллекта. «Однодневное мероприятие соберёт сотни разработчиков со всего мира вместе с командой OpenAI, чтобы изучить новые инструменты и обменяться новыми идеями. Участники конференции также смогут присоединиться к секционным заседаниям, которые будут проводиться техническими специалистами OpenAI. Мы с нетерпением ждём возможности показать наши последние решения, которые позволят разработчикам создавать новые продукты», — отметила компания. Сегодня более двух миллионов разработчиков используют модели OpenAI, такие как GPT-4, GPT-3.5, Dall-E и Whisper, в своих приложениях и продуктах. На конференции OpenAI DevDay компания, вероятно, представит обновления диалогового агента ChatGPT, использующего языковые модели GPT-4 и GPT-3.5. Хотя те же Google и Microsoft стремятся не отставать от конкурента и предлагают свои модели ИИ, OpenAI называет себя авангардом инноваций в области искусственного интеллекта. Недавно компания запустила корпоративную версию ChatGPT Enterprise с дополнительными функциями и средствами защиты конфиденциальности, которые недоступны в обычных версиях ChatGPT. Подробную информацию о регистрации для участников конференции OpenAI предоставит позже. Компания также планирует транслировать основную часть DevDay в прямом эфире. Расходы на разработку передового 2-нм процессора с нуля составят более $700 млн
31.08.2023 [21:48],
Сергей Сурабекянц
Затраты на проектирование микросхем начали стремительно расти с появлением транзисторов FinFET ещё в 2014 году и стали особенно высокими в последние годы из-за внедрения 7-нм и 5-нм технологических процессов. Компания International Business Strategies (IBS) недавно опубликовала свою оценку затрат на разработку 2-нм чипов традиционными методами. По их данным, разработка крупного 2-нм чипа обойдётся в $725 млн. 
Источник изображения: pexels.com Львиная доля затрат, по оценке IBS, приходится на разработку и отладку программного обеспечения для дизайна микросхем — примерно $314 млн на само ПО и порядка $154 млн на верификацию. Эти цифры отражают затраты на разработку довольно крупного 2-нм чипа компанией, которая не имеет опыта предыдущих разработок и вынуждена проходить все этапы с нуля. Случаи, когда стартапу удалось бы разработать огромный проект (например, Graphcore), крайне редки. Большинство начинающих компаний берутся за гораздо менее масштабные разработки. Для большей части проекта используются лицензии, поэтому разрабатывать и проверять требуется только добавленную интеллектуальную собственность. И конечно, эти компании не тратят $724 млн на чип или платформу просто потому, что у них нет таких ресурсов. Казалось бы, крупным компаниям, обладающим огромным инженерным опытом, программным обеспечением и ресурсами, также не требуются столь глобальные инвестиции в разработку нового чипа. Тем не менее, они, как правило, инвестируют сотни миллионов или даже миллиарды в разработку платформ. Например, когда Nvidia разрабатывает новые линейки продуктов, она тратит огромные средства на разработку микроархитектуры, а затем уже на физическую реализацию чипов. 
Источник изображений: IBS Экспертное мнение IBS предполагает традиционные методы проектирования микросхем без использования инструментов автоматизации проектирования с применением ИИ и другого продвинутого программного обеспечения, что в теории может значительно сократить время и затраты на разработку. Тем самым эти оценки подчёркивают важность инструментов разработки микросхем с поддержкой ИИ от Ansys, Cadence и Synopsys и подтверждают, что уже в ближайшем будущем будет практически невозможно создать передовой чип без использования программного обеспечения с ИИ. NVIDIA наделила эмоциями неигровых персонажей в играх с помощью ИИ
23.08.2023 [00:21],
Николай Хижняк
На выставке Computex 2023 компания NVIDIA представила платформу Avatar Cloud Engine (ACE) for Games, которая позволит сделать умнее неигровых персонажей (NPC) в играх. Представленный инструмент даёт возможность разработчикам создавать собственные ИИ-модели, которые позволят генерировать для NPC естественную речь, диалоги, а также движения. За минувшие месяцы с момента анонса платформы NVIDIA её усовершенствовала, научив создавать эмоциональных персонажей. 
Источник изображения: NVIDIA В рамках изначальной демонстрации работы технологии ACE компания показала интерактивную демо-сцену Kairos с неигровым персонажем Джином, владельцем лапшичной, созданную на движке Unreal Engine 5 с технологией трассировки лучей. Сегодня NVIDIA отчиталась, что интегрировала в платформу ACE ИИ-модель NVIDIA NeMo SteerLM. Она позволяет разработчикам игр изменять характер неигровых персонажей, делая их более эмоциональными и реалистичными, что позволяет человеку сильнее погрузиться в мир игры. Большинство языковых моделей (LLM) разработаны с целью давать только нейтральные ответы. Они лишены возможности эмоциональных имитаций и личностных поведенческих особенностей. Типичным примером таких LLM являются ИИ-чат-боты. В свою очередь с помощью SteerLM языковые модели обучаются давать ответы, соответствующие определённым атрибутам характера, от юмора до креативности и токсичности. При этом все особенности характера NPC можно настроить всего лишь движением нескольких ползунков в интерфейсе SteerLM. С примером использования SteerLM и результатами работы можно ознакомиться на видео ниже, в рамках всё той же интерактивной демо-сцены NVIDIA Kairos. Как можно заметить, ответы NPC значительно отличаются, в зависимости от выбранных атрибутов характера и уровня интенсивности. Неигровой персонаж может обидеться на реплику игрока, попытаться более подробно объяснить ситуацию, а также сделать это с юмором и креативностью. При использовании NVIDIA NeMo SteerLM можно изменять существующие черты характера, а также добавлять новые, создавая по-настоящему уникальных неигровых интерактивных персонажей под определённую сцену в игре или локацию. Эмоциональный отклик — не единственный вариант использования SteerLM в играх. С помощью этой технологии разработчики могут создавать сразу несколько персонажей, используя одну LLM. Кроме того, разработчики могут создавать так называемые атрибуты фракций, чтобы согласовать реакции тех или иных NPC с развитием внутриигровой истории, позволяя неигровым персонажам динамически изменяться в характере с учётом изменяющихся событий в игре. В приведенной выше демо-сцене для озвучивания неигрового персонажа Джина использовался синтезатор текста в речь ElevenLabs. С помощью ACE разработчики могут добавлять свои собственные компоненты в конвейер ACE, расширяя его возможности. |
© 1997—2025 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
