Даже по сравнению с 10-ми годами сего века, когда оно рекламировали из каждой колонки.
Лично мне пофиг, я глухой на одно ухо, но как мне кажется, в нынешних квартирках тупо некуда приткнуть 4 колонки плюс саб.
Молодёжь, кажется, вообще для воспроизведения звука использует одну-единственную Bluetooth колонку, которую таскает с собой по квартире.
Как стало известно CNews, «НМ-Тех» рассчитывает вывести свое производство «Фаб-200» на проектную мощность в 2028 г. Об этом CNews сообщили в «НМ-Техе».
Речь идет о производстве микроэлектроники на 200-мм кремниевых пластинах. Сейчас «НМ-Тех» заявляет, что освоил технологии по производству чипов 250 и 130 нм, а техпроцесс 90 нм находится в разработке.
В предварительной концепции нового нацпроекта по развитию российской электроники сообщалось, что мощность «НМ-Теха» составит 15 тыс. пластин в месяц.
В августе 2023 г. ВЭБ.РФ открыл «НМ-Теху» кредитную линию на 116,4 млрд руб. для финансирования приобретения оборудования, пусконаладки и запуска производства. Кредит должен быть возвращен не позднее конца 2027 г.
По данным пояснительной записки к бухгалтерскому отчету компании за 2024 г., затраты на постановку технологий по итогам 2023 г. составили 14,99 млрд руб.
Сейчас компания ведет реконструкцию и техническое перевооружение завода по производству микроэлектроники в Зеленограде. Производство запускается на базе обанкротившегося «Ангстрема-Т». При этом часть оборудования, приобретенного еще «Ангстрем-Т», изначально была бывшей в употреблении: оборудование для фабрики закупалось у AMD.
В марте 2023 г. компания опубликовала на портале госзакупок тендер стоимостью 18,5 млн руб. на закупку 2,5 тыс. кремниевых 200-миллиметровых пластин (используются для печати чипов по топологиям до 90 нм).
В начале 2026 г. «НМ-Тех» опубликовал тендер на лабораторные испытания для контроля качества монтажа чистого производственного помещения на заводе.
Выход «Фаб-200» на проектную мощность даст российской микроэлектронике еще одну крупную площадку полного цикла на пластинах 200 мм, рассказал CNews эксперт НТИ по технологиям Леонид Дробышевич. В России уже есть производство на 200-мм пластинах, организованное на «Микроне» (входит в «Элемент»).
«Особенно важен контрактный формат: отечественные дизайн-центры и компании без собственных фабрик смогут заказывать выпуск разработанных ими микросхем внутри страны, — продолжает эксперт. — Пластины этого диаметра по-прежнему широко используются в мире для массового производства микроконтроллеров, аналоговых и силовых компонентов».
Но могут быть и сложности с реализацией планов. По мнению Дробышевича, самая трудная часть проекта начинается после монтажа оборудования. «Нужно добиться устойчивого выхода годных кристаллов, повторяемости характеристик от партии к партии и пройти квалификацию изделий у заказчиков, — продолжает он. — Сохраняется зависимость от обслуживания импортных установок, запасных частей, кремниевых пластин, фоторезистов, газов и сверхчистой химии».
С тем, что для российской промышленности сегмент по выпуску широкого спектра специализированных микросхем на 200-мм кремниевых пластинах имеет важное значение согласен и руководитель проектов холдинга SNDGLOBAL Константин Лапотко. Эксперт отметил, что российский спрос на мощности свыше 90 нм оценивается примерно в 30 тыс. 200-мм эквивалентных пластин в месяц, тогда как фактическая загрузка имеющихся мощностей оценивается примерно в 8 тыс. пластин в месяц.
Завод сможет выпускать широкий портфель компонентов, говорит Лапотко. В их числе уже заявлены аналогово-цифровые преобразователи, силовые транзисторы и защищенный микроконтроллер NMT32 Smart на открытой архитектуре RISC-V, продолжает он.
При этом эксперт напоминает, что часть мощностей «НМ-Теха» были куплены у AMD и с одной стороны это позволило компании не начинать проект с нуля, а с другой — есть необходимость восстановить, модернизировать, обеспечить запасными частями, метрологией, сервисом и интегрировать в актуальный технологический маршрут это оборудование.
Хай, будет. Чо б нет-то? Больше производств, хороших и разных!
Продолжение вот этого
Сделал sudo apt upgrade. После этого стало ругаться на пакеты, пришлось сделать sudo apt autoremove. Полёт нормальный, не считая слетевших конфигов.
sudo apt install nginx - пожалуйста!sudo apt update сработал и без блокировок. Продолжаю наблюдение.В целом, жить можно. Ядро 6.18.38.
Американский стартап Hypercubic, занимающийся разработкой специализированных ИИ-агентов для трансляции кода COBOL на современные языки программирования, объявил о проведении посевного раунда финансирования, в ходе которого на развитие привлечено $5,3 млн. Инвестиционную программу возглавила компания CIV. Кроме того, средства предоставили Y Combinator, Afore Capital, Multimodal Ventures, Pioneer Fund, Epsilon Ventures и Unpopular Ventures, а также ряд частных инвесторов.
COBOL (Common Business-Oriented Language), появившийся ещё в 1959 году, до сих пор остаётся основой глобальной финансовой инфраструктуры и приложений на мейнфреймах: по оценкам, более 95% транзакций по картам и операций банкоматов зависят от систем, написанных на этом языке. В мире насчитывается свыше 200 млрд строк COBOL-кода, однако эти программы крайне плохо документированы, а найти квалифицированных специалистов в соответствующей области очень сложно. Первые разработчики на COBOL давно отошли от дел, если вообще живы, да и их преемники приближаются к пенсионному возрасту.
Процесс переноса COBOL-кода на современные языки программирования сопряжен с огромными рисками. Такие приложения часто представляют собой сложные монолитные системы, а поэтому даже небольшое изменение может привести к сбою критически важных банковских и финансовых сервисов. При этом восстановление логики, заложенной десятилетия назад, требует огромных усилий: бизнес-правила часто «зашиты» непосредственно в код и нигде не описаны. По этой причине многие компании откладывают модернизацию: процесс занимает годы, стоит дорого, а вероятность сбоев слишком высока.
Стартап Hypercubic предлагает решение проблемы с помощью ИИ-агентов, обученных на огромных объёмах кода COBOL. Система сначала тщательно анализирует исходники, восстанавливает скрытую бизнес-логику и автоматически генерирует документацию. Затем ИИ переписывает приложение на современных языках, сохраняя функциональность и совместимость с историческими данными. Утверждается, что такой подход сокращает сроки модернизации с нескольких лет до пары месяцев, одновременно повышая надёжность.
собираются пустить козла в огород. Это интересно.
Компания Pine64, разрабатывающая одноплатные компьютеры с поддержкой Linux и другие продукты, сообщила о приостановке выпуска устройств. Причина — дефицит комплектующих, прежде всего чипов оперативной и флеш-памяти. Цены на эти компоненты продолжают расти, что создаёт производственные трудности и снижает рентабельность бизнеса.
В официальном заявлении Pine64 говорится, что из-за сформировавшейся нехватки изделий DRAM и eMMC выпуск новых устройств на Linux в ближайшее время не планируется. Будет ли производство возобновлено в обозримом будущем, зависит от цен на эти компоненты после середины 2027 года. При этом компания намерена продолжить поставки решений на базе микроконтроллеров.
«В целом, ситуация с Linux-устройствами не самая радужная, но в магазине PineStore по-прежнему доступны устройства на базе MCU — ассортимент таких продуктов в дальнейшем будет расширяться», — сказано в заявлении Pine64. Таким образом, купить оборудование Pine64 под управлением Linux будет невозможно после исчерпания оставшихся запасов. При этом компания продолжит реализацию таких товаров, как умные часы PineTime, блок питания PinePower и пр.
Между тем другие участники рынка на фоне дефицита чипов памяти вынуждены поднимать цены на свои продукты. В частности, значительно увеличилась стоимость популярных одноплатных компьютеров и вычислительных модулей Raspberry Pi: некоторые решения подорожали сразу на $150. Кроме того, NVIDIA подняла цены на модули Jetson — стоимость отдельных устройств подскочила вдвое. Вместе с тем продолжается стремительный рост цен на SSD корпоративного класса.
Стоило это добро столько, что я даже не знаю, потеряли ли мы что-то
Дано: MacBook Air 11", купленный в год выпуска — в 2011-м. 2Гб ОЗУ. В принципе, сразу было понятно, что идейка довольно гиблая.
в 2020 году… Выбрав дистрибутив Linux Mint XFCE, я записал образ на флешку. Установка системы на «макбук» параллельно родной OS X прошла на удивление гладко, и сразу после запуска наступил кратковременный момент облегчения. Система завелась прямо «из коробки» без изнурительных консольных танцев с бубном. Пропал навязчивый прессинг со стороны Apple с ее требованиями обновлений, а интерфейс, текстовый процессор и веб-страницы наконец-то перестали удручающе тормозить. Ноутбук визуально не то чтобы «летал», но без проблем и плавно крутил видеоролики в разрешении 1080. Однако в этой благополучной картине сразу обнаружился тот самый нюанс, который ломает медийный миф блогеров о «чудесном спасении». Операционная система расходовала заряд аккумулятора с пугающей скоростью. Даже с абсолютно новой, только что установленной батареей Linux высаживал железо ровно так же нещадно, как и родной софт, оставляя ноутбуку те же позорные два — два с половиной часа автономности.
Радоваться надо было, что хоть что-то работает. А у него вообще всё работало.
Но идиллия закончилась полным провалом — в какой-то момент я решил поправить настройки по совету очередного блогера. После этих манипуляций с конфигурационными файлами Linux просто перестал нормально выключаться, намертво зависая при завершении работы.
А бэкапы? Не, не слышал. Итак, настаёт 2026…
Я записал на флешку самый актуальный на сегодняшний день дистрибутив Linux Mint XFCE 22.3, запустил установку, но никакого «чуда» не произошло даже на старте. Система завелась, но при первой же попытке включить видео в стандартном разрешении 720p и 1080p картинка превратилась в бьющееся в конвульсиях слайд-шоу. Видео заикалось, а процессор мгновенно уходил в глухие 100% загрузки.
Углубляться в детальные технические раскопки и тратить время на выяснение причин я не стал, а поступил проще — нашёл в архивах ту самую старую версию Linux Mint 19.3… Система автоматически скачала и установила обновления в фоне, и после первой же перезагрузки воспроизведение видео снова полностью сломалось.
Оказалось, что, пока система остаётся нетронутой, старый дистрибутив успешно работает на проверенном временем драйвере i915. Но как только Linux в фоновом режиме скачивает свежие графические библиотеки Mesa, он принудительно переводит видеочип Intel HD 3000 на более современный драйвер Crocus.
И здесь лотерея старого железа закрывается. Если чуть более свежая встроенная графика HD 4000 это обновление ещё переваривает, то на архитектуре Sandy Bridge 2011 года новый код выдаёт внутренний сбой. Графический стек «Линукса» не вылетает с ошибкой, а просто тихо, без предупреждений, отключает аппаратное ускорение видео.
А вот это забавно.
По идее, данный источник позволит китайским компаниям в перспективе создавать литографические сканеры, способные участвовать в процессе производства чипов с технологическими нормами менее 7 нм. До сих пор подобным оборудованием располагали только американские, южнокорейские и японские производители чипов, а поставки его в Китай были запрещены ещё в 2019 году по инициативе властей Нидерландов, где расположена штаб-квартира ведущего поставщика ASML, а позже инициативу поддержали и американские власти.
Ресурс Newsbit теперь сообщает, что создать перспективный источник лазерного излучения китайским исследователям помог выходец из той самой ASML по имени Линь Нань (Lin Nan). До этого на уровне экспериментов китайским разработчикам удавалось создать источник лазерного излучения класса EUV с показателем эффективности не более 3,42 %. Это подразумевает, что не более 3,42 % энергии этого источника преобразуется в полезное излучение, пригодное для работы с кремниевыми пластинами. Для экспериментальной установки это вполне приемлемо, но в условиях массового производства такой источник излучения применяться не сможет. Более того, мощность этого источника лежит в пределах от 100 до 150 Вт, по некоторым оценкам, тогда как современные серийные EUV-системы выдают около 600 Вт. ASML даже собирается поднять мощность своих источников излучения до 1000 Вт. Чем выше мощность, тем большее количество чипов можно выпускать в единицу времени.
По информации источника, Линь Нань как раз работал в ASML в Нидерландах, специализируясь на разработке таких лазеров. Одного только подходящего источника излучения, однако, не хватит для создания полноценной EUV-системы, пригодной для массового производства чипов. Нужны сложные системы зеркал и прецизионные приводы, не говоря уже о сопутствующем программном обеспечении. По данным Reuters, прототипы EUV-сканеров китайской разработки пока не обладают достаточно качественной оптикой. Работоспособный EUV-сканер китайцам удастся создать не ранее 2028 или даже 2030 года, как считают некоторые источники.
Т.е. не то чтобы это был первый источник, не то чтобы этот источник хороший, известно лишь одно: этот источник лазерного излучения в сверхжёстком ультрафиолетовом диапазоне ПРИГОДЕН для массового производства чипов, а предыдущий был непригоден
Перемещено hobbit из talks
Как водится, китайцы все врут, и это просто корпус для Raspberry Pi, Rock5C и плат Оrange Pi аналогичного размера за 11 тыс.р. с 4'' монитором и клавой (без русских буквов), но, прикольно. Хэндхелд этакой.
… и стою, я, значит, с ASUS ROG Strix, радиатором отопления и микроSD-шкой, и на лыжах…
Наиболее горячей точкой оказывается контроллер Polaris 3, поверхность которого при максимальной нагрузке прогревается почти до 90 °C. При этом корпус микросхемы памяти остаётся заметно холоднее — около 73 °C… В итоге по сравнению с WD Black SN7100 аналогичная модель с QLC-памятью оказалась заметно холоднее. Если SN7100 при длительной нагрузке был способен дойти до температур, при которых троттлинг ограничивает производительность, WD Blue SN5100 подобного поведения не демонстрирует.
…
Накопитель практически не нагревается и не требует радиатора, поэтому одинаково хорошо подходит как для настольных компьютеров, так и для ноутбуков.
э-э-э, шта? Они это серьёзно?
Это одна из первых публичных демонстраций самораспространения ИИ-червя через офисные документы, утверждает эксперт. Он уведомил о проблеме Microsoft — с марта 2026 года они совместными усилиями пытаются устранить проблему, но вредоносный механизм продолжает работать. Компания устранила уязвимость, которую эксперт продемонстрировал первоначально, но после изменения формулировки проблема проявилась снова. Он и Microsoft дважды откладывали публичное раскрытие уязвимости, но спустя 144 дня Хокон Молёй единолично принял решение проинформировать общественность, не публикуя самого вредоносного запроса.
Принцип работы ИИ-червя эксперт продемонстрировал на примере сотрудника, готовящего финансовый отчёт для своей компании. Он загружает с доверенного сайта материалы анализа рынка, чтобы подготовить документ с помощью Copilot, но не знает, что источник скомпрометирован, и скачанный файл содержит вредоносные инструкции. Из-за них Copilot изменяет цифры в отчёте и копирует инструкции в новый файл. Если другой сотрудник возьмёт подготовленный таким образом отчёт за образец для своей работы, весь процесс начнётся заново; и по мере распространения отследить источник становится всё сложнее. Атака производится без дальнейшего участия скомпрометированного сайта и исходного вредоносного документа; доступ к клиенту Microsoft 365 жертвы не нужен — достаточно отправить ей такой документ.
Copilot фундаментально не должен выполнять инструкции из содержимого документов, но так происходит не всегда. ИИ-помощники работают с электронными письмами, документами, веб-страницами и другой информацией, которую могут контролировать злоумышленники. Для решения проблемы в долгосрочной перспективе необходимо построить систему, в которой цели и намерения существуют независимо от обрабатываемой информации. Но с существующим арсеналом средств полную защиту от уязвимости гарантирует только отказ от Copilot. Если это невозможно, то все документы из внешних источников следует рассматривать как ненадёжные, тщательно проверять их перед отправкой ИИ-помощнику, а также после получения результатов его работы и перед дальнейшей отправкой людям.
Винда - дыра, а офис - рассадник макровирусов. Ничего нового под этим солнцем.
ЯТП, adduser - это useradd + passw в одном флаконе, плюс человеческий интерактивный интерфейс, в отличие от?
речь идет о компактном и при этом высокопроизводительном (до 1000 TOPS в разреженных FP4-вычислениях и до 32 Тфлопс в FP32) устройстве для разработчиков и специалистов в сегменте ИИ. Среди ключевых особенностей NVIDIA отмечает: современную архитектуру Blackwell, 128 Гбайт унифицированной оперативной памяти
.
почти 2,5 кг. Комплект поставки также аскетичный — сама система, листовка с описанием портов и параметрами беспроводной сети по умолчанию, блок питания Delta и кабель для него, с разъемом C5. Габариты БП — около 10 × 10 × 3,5 см. Кабель для подключения к устройству несменный, с коннектором USB Type-C (PD 240 Вт).
.
Габариты корпуса компьютера — 150 × 150 × 58 мм.
.
четыре порта USB 3.2 Type-C (20 Гбит/с). Один из них используется для питания самого устройства, остальные поддерживают подключение и питание периферии, включая мониторы (DP Alt Mode). Далее идет порт HDMI, 10GbE-порт RJ45 и два сетевых порта под модули QSFP56 с поддержкой 200GbE-подключения.
.
CPU-часть представлена двумя кластерами по десять ядер на базе архитектур Arm Cortex-X925 и Arm Cortex-A725. Первые являются «быстрыми» и работают на частотах до 3,9 ГГц, а вторые «эффективными», их частота — до 2,8 ГГц. Без нагрузки частоты сильно снижаются. Что касается ядер CUDA, то их здесь 6144. TDP чипа установлен на уровне 140 Вт. Система охлаждения активная, с крупными радиаторами, тепловой трубкой и парой вентиляторов.
.
память сразу распаяна на печатной плате, и возможности ее замены нет. Заявлено, что данная конфигурация позволяет запускать модели размером до 200 млрд параметров и дорабатывать модели размером до 70 млрд параметров. Основной накопитель — 4-Тбайт NVMe SSD ESL04TBTLCZ-27J4-TYN производства Phison (PCIe 4.0 x4). «Из коробки» установленная ОС занимает около 20 Гбайт, плюс в корне диска находится файл подкачки на 16 Гбайт. Формально SSD установлен в стандартный слот M.2 2242, но технически заменить его будет очень сложно.
.
Устройство полностью работоспособно и без подключения монитора, ставить «заглушку» не обязательно. Если же нужен локальный монитор, можно использовать HDMI 2.1a или порты USB Type-C. Поддерживается подключение нескольких мониторов, вывод цифрового звука и режимы до 8k120 включительно.
.
Устройство комплектуется блоком питания на 240 Вт. В выключенном состоянии потребление составляет менее 1 Вт, в режиме ожидания ОС — примерно 20,5 Вт. При использовании утилиты stress-ng для нагрузки процессорных ядер потребление составляет около 110 Вт, а температура SoC (по данным утилиты NVIDIA Settings) повышается с +37 до +54 °C. Если одновременно добавить и нагрузку на GPU утилитой gpu-burn, то потребление поднимается до 175 Вт, а температура — до +73 °С. На задачах тестирования ИИ максимальное энергопотребление было зафиксировано на уровне 180 Вт, а температура основного чипа поднималась до +86 °С. Внешняя часть корпуса при этом нагревалась до +42 °С. Проверка проводилась в домашних условиях при температуре окружающего воздуха около +25 °С.
.
Для первого сравнения мы использовали модель gpt-oss-20b-mxfp4 от ggml в llama.cpp и приведенную в публикации информацию для сравнения с другими решениями. Данная модель относительно небольшая и может использоваться на видеокартах с 16 Гбайт видеопамяти. К сожалению, в приведенной публикации использовались разные комбинации размеров батчей (2048 и 4096) для параметров -b и -ub при запуске на разных платформах. Однако проверка показала, что их влияние относительно невелико, поэтому все результаты будут собраны вместе. В нашем случае использовалась локальная сборка llama.cpp и следующая команда для запуска теста: llama-bench -m [модель].gguf -t 1 -fa 1 -b 4096 -ub 4096 -p 32768 -r 10 -o md.
| - | Prompt Processing, 32к токенов, ток/с | Text Generation, 128 токенов, ток/с |
|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 3640,14 | 86,85 |
Как видно по результатам, производительность NVIDIA DGX Spark на данной модели находится примерно на уровне видеокарты NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti. Интересно заметить, ее TDP составляет 180 Вт, что близко к тому, что у нас получилось в тестах для NVIDIA DGX Spark. При этом самая быстрая современная карта для рабочих станций в два-три раза быстрее, но и ее стоимость и энергопотребление во столько же раз выше.
Модель gpt-oss-120b от ggml требует для своего запуска уже значительно больше памяти — почти 64 Гбайт. Так что мало какие одиночные видеокарты могут себе это позволить. По указанной ранее ссылке были доступны только результаты для топовой видеокарты NVIDIA для рабочих станций. Общее соотношение производительности участников примерное такое же, как и для простой модели.
| - | Prompt Processing, 32к токенов, ток/с | Text Generation, 128 токенов, ток/с |
|---|---|---|
| NVIDIA DGX Spark | 2115,29 | 50,09 |
Второй тест, который удалось запустить на рассматриваемой системе, оценивает скорость работы модели Stable Diffusion 1.5 для генерации изображений. Интерес к нему вызван наличием онлайн базы с результатами. Рассматриваемая система показала результат в 100 изображений за 5 мин (3 с на одно изображение). Это сравнимо с результатом NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti и примерно в три раза хуже, чем у NVIDIA GeForce RTX 5090. Примерно такая же скорость получилась и при использовании проекта stable-diffusion.cpp с моделью v1-5-pruned-emaonly.safetensors для генерации изображения 1024 × 1024 пикселя.
Если говорить о производительности в задачах ИИ, то продукт получится нишевым — в нем существенно больший, чем у игровых видеокарт, объем памяти, но собственно скорость работы моделей ИИ относительно невысока. Однако NVIDIA известна своими программными оптимизациями, так что со временем производительность на реальных задачах может существенно вырасти. Кроме того, компания постепенно наполняет библиотеку типовых решений и примеров. И это важный момент именно для тех разработчиков, которые намерены перенести свои творения с DGX Spark на «большие» системы. Во-первых, даже инструментарий для Arm и x86-64 нет-нет да и отличается.
.
В официальной российской рознице MSI EdgeXpert MS-C931 сейчас стоит 524 999 руб., как и положено профессиональному оборудованию для бизнеса (и редких энтузиастов). Альтернативы теоретически есть, но практически другие вариации DGX Spark в основном предлагаются в единичных экземплярах или под заказ. И иногда они не только не дешевле модели MSI, но и дороже. При этом MSI выделяется предоставлением официальной гарантии, наличием технической поддержки, доступностью прямой коммуникации с вендором в РФ и возможностью тестирования продукта перед проведением закупки.
Линукс притом, что
Решение работает под управлением специализированной операционной системы NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu 24.04.4 LTS. В штатном списке репозиториев присутствуют все необходимые для установки драйверов, прошивок, библиотек и сопутствующих пакетов от NVIDIA. В случае необходимости переустановки можно скачать с сайта производителя файл ISO.
Перемещено dataman из ai
Американские учёные решили испытать новый подход. Они разработали теоретические модели каменистых экзопланет, используя эффект фракционирования массы — процесс, при котором лёгкие молекулы и атомы покидают атмосферу и улетают в космос, а более тяжёлые остаются. С помощью этих моделей учёные предсказали новый тип планет с плотной атмосферой у поверхности и более разрежёнными верхними слоями, позволяющими гелию улетать в космос.
Исследователи установили, что выбросы гелия можно обнаруживать с Земли и что система LHS 1140 является оптимальным кандидатом для проверки этой гипотезы. В 2024 и 2025 годах они провели наблюдения за планетами LHS 1140-b и LHS 1140-c. Результаты показали сильный сигнал гелия у первой в 2024 году, однако в 2025 году его обнаружить не удалось. Учёные сделали вывод, что интенсивность утечки со временем может меняться, и предположили, что планета сохраняет атмосферу уже несколько миллиардов лет. У LHS 1140-c признаков атмосферы не обнаружили, что также было предсказано исходя из информации о её орбите и характеристиках.
Открытие доказывает, что вокруг каменистых миров могут существовать атмосферы, в том числе в системах карликовых звёзд, которые встречаются значительно чаще, чем более массивные звёзды вроде Солнца. Учёные не исключают, что на поверхности LHS 1140-b имеется большое количество жидкой воды — ещё одного необходимого компонента для жизни в том виде, в каком мы её знаем на Земле. Таким образом, планета удовлетворяет трём основным условиям, необходимым для существования жизни: имеет каменистую поверхность, температуру, при которой может существовать жидкая вода, и атмосферу, удерживающую воду и защищающую планету от радиации.
Более точные сведения о составе атмосферы планеты и масштабах парникового эффекта дали наблюдения с использованием телескопа Джеймс Уэбб и NIRISS посредством наблюдения 2 транзитов. Поправки на массу и радиус указывают на то, что объемная плотность значительно ниже, чем ожидалось для скалистого недра, подобного Земле, предполагая, что LHS 1140 b может быть либо мини-Нептуном с небольшой водородной оболочкой (~0,1% по массе) или водный мир (9–19% воды по массе). Наблюдения позволяют предположить, что LHS 1140 b либо безвоздушен, либо, что более вероятно, окружен атмосферой с высокой средней молекулярной массой. Анализ этих наблюдений категорически исключил сценарий мини-Нептуна, при этом имеются убедительные доказательства того, что экзопланета LHS 1140 b является суперземлей, которая может даже иметь богатую азотом атмосферу. Оценки, основанные на всех накопленных данных, показывают, что LHS 1140 b имеет меньшую плотность, чем ожидалось, для каменистой планеты с земным составом, что позволяет предположить, что от 10-20% процентов ее массы может составлять вода. Это открытие указывает на то, что LHS 1140 b представляет собой привлекательный водный мир, вероятно, напоминающий снежный ком или ледяную планету с потенциальным жидким океаном.
Перемещено dataman из talks
Китайская компания Moonshot AI представила большую языковую модель Kimi K3 — она располагает 2,8 трлн параметров и поддерживает до 1 млн токенов, умея работать не только с текстом, но также с изображениями и видео. Модель справляется со сложными задачами на программирование, научными исследованиями и прочими многоэтапными задачами.
Разработчики признают, что по возможностям Kimi K3 пока уступает самым мощным в мире закрытым моделям — Anthropic Claude Fable 5 и OpenAI GPT-5.6 Sol; но среди открытых она в большинстве тестов демонстрирует лучшие результаты. Полные веса модели компания намерена опубликовать до 27 июля вместе с техническим отчётом, где будут представлены описание архитектуры, механизмы обучения и результаты тестирования.
Главные изменения по сравнению с предыдущим поколением — архитектура Kimi Delta Attention (KDA) и механизм Attention Residuals (AttnRes). Они позволяют модели эффективнее удерживать контекст при длительных цепочках рассуждений. Архитектура Mixture-of-Experts (MoE) включает 896 «экспертов», из которых одновременно активируются 16, что значительно снижает вычислительную нагрузку.
На практике эти решения позволяют Kimi K3 работать с очень крупными репозиториями кода, самостоятельно обращаться к интерфейсу командной строки и средствам разработки, анализировать скриншоты интерфейсов, а также помогать в разработке игр, веб- и CAD-проектов. В рамках испытаний модель написала собственный компилятор для программирования графических процессоров, а также за 48 часов спроектировала собственный чип для инференса ИИ
As an early proof of concept, Kimi K3 designed a chip to serve a nano model built on its own architecture. In a single 48-hour autonomous run, K3 built, optimized, and verified the chip using open-source EDA tools on the Nangate 45nm library. Within 4 mm², the chip closes timing at 100 MHz and sustains over 8,700 tokens/s decode throughput in simulation, packing 1.46M standard cells, 0.277 MB of SRAM, and an INT4 MAC array with fused dequantization.
Когда модели поставили задачу в области вычислительной астрофизики, она самостоятельно изучила 20 научных статей, спроектировала вычислительный конвейер, обработала более 300 уравнений состояния, нашла несоответствия в опубликованных формулах, написала более 3000 строк на Python и визуализировала результаты в HTML. У человека эта работа заняла бы до двух недель — модель справилась за два часа.
Kimi K3 является мультимодальной. Она умеет работать с видео: создавать обучающие ролики и заниматься монтажом, подбирать фрагменты видео и синхронизировать визуальный ряд с музыкой: в одном из примеров она самостоятельно смонтировала рекламное видео из 56 исходных фрагментов — даже у опытного монтажёра эта задача заняла бы до двух рабочих дней.
we recommend deploying Kimi K3 on supernode configurations with 64 or more accelerators.
Линукс здесь, наверное, не причём, бо его в 3000 строк кода не запихнёшь. Пичаль, но аппаратные требования тоже конские.
При помощи созданного Microsoft идентификатора GDID следователи ФБР смогли связать подростка со взломом, который приписывается хакерской группировке Scattered Spider. Инцидент вызвал серьёзные опасения по поводу конфиденциальности и возможностей слежки при помощи Windows.
На минувшей неделе США объявили об экстрадиции 19-летнего Питера Стоукса (Peter Stokes) из Европы — он обвиняется в членстве в группировке киберпреступников Scattered Spider. Случай выделяется тем, что с преступлениями его помогла связать Microsoft. В мае 2025 года Стоукс, по версии следствия, используя VPN, взломал ресурс ювелирного магазина. Чтобы отследить его, в ФБР использовали разработанный Microsoft идентификатор устройства Global Device ID (GDID) — он остаётся уникальным и постоянным с каждой установкой Windows на физическое или виртуальное устройство.
Существование глобального идентификатора — стандартная практика, позволяющая разработчику распознавать и различать клиентов. Важно, что Microsoft может связывать GDID со сторонними службами и временны́ми метками, то есть отслеживать онлайн-активность ПК с Windows без, например, сторонних файлов cookie в браузере. Для обхода сетевой защиты на ресурсе ювелирного магазина использовалась служба туннелирования ngrok, и у Microsoft оказались записи, свидетельствующие, что компьютер Стоукса получил доступ к странице создания учётной записи на сервисе.
Идентификатор устройства кратко упоминается на одной из страниц поддержки Microsoft, но компания никогда публично не комментировала наличие этого средства. Пользователь, гласят материалы следствия, может сбросить GDID самостоятельно, хотя это и непросто. Он сохраняется после обновления Windows, но меняется после переустановки. То есть у одного пользователя может быть несколько GDID, но Microsoft, вероятно, не составит труда связать несколько таких идентификаторов, зная, например, логин учётной записи или IP-адрес пользователя.
Общественность, узнав об инциденте, задалась несколькими вопросами. Например, как обнаружить и удалить GDID? И есть ли нечто подобное в экосистеме Apple, которая теоретически может создавать идентификаторы на уровне не программной, а аппаратной части? Есть мнение, что для сохранения анонимности теперь приходится пользоваться бесплатными ОС Linux или FreeBSD, а также туннелировать трафик через прокси, VPN или Tor.
А ЛОР всегда знал!
Сложившееся у работодателей на фоне ИИ-бума мнение о том, что искусственный интеллект может «делать всё», быстро меняется, и они вновь нанимают сотрудников для продвижения своего бизнеса. Один из последних примеров — автопроизводитель Ford, который вновь нанимает сотни опытных инженеров для решения проблем качества, с которыми не справились автоматизированные системы, пишет CNBC.
В прошлом году австралийский банк Commonwealth Bank of Australia (CBA) уволил более 40 сотрудников службы поддержки клиентов, заменив их голосовым ИИ-ботом. Однако тот не справлялся с нагрузкой, что привело к увеличению количества звонков. Поэтому CBA пришлось отменить своё решение о сокращении рабочих мест. «Убедить CBA отменить эти сокращения рабочих мест — огромная победа», — отметил австралийский профсоюз работников финансового сектора. В итоге CBA признал, что не в полной мере учёл все соответствующие деловые соображения при объявлении о сокращениях, и что следовало быть более тщательными в оценке необходимых должностей.
С аналогичной ситуацией столкнулась IBM, заменившая функции отдела управления персоналом искусственным интеллектом, который обрабатывал около 94 % рутинных запросов, но не смог справиться с оставшимися 6 %, включая этические дилеммы. Как следствие, IBM объявила о планах утроить набор начинающих специалистов в США во всех бизнес-подразделениях в 2026 году.
Это подтверждает мнение аналитиков о том, что сокращение штата при одновременном внедрении ИИ не обязательно является лучшим способом достижения роста бизнеса.
«Составление бюджета на “технологии для замены людей” без инвестиций в обучение или повышение квалификации оставило команды неподготовленными к использованию ИИ», — говорится в исследовании Intuition Labs. «Примечательно, что многие организации, внедряющие автоматизацию, впоследствии сожалели об увольнениях, сократив именно тех людей, которые необходимы для контроля за ИИ», — отметила компания.
Согласно исследованию Orgvue, 39 % руководителей предприятий сократили штат сотрудников из-за внедрения ИИ. И более половины (55 %) потом признали, что это было ошибкой.
В свою очередь, Robert Half сообщила, что 32 % менеджеров по найму в США заявили, что сократили вакансии в первую очередь из-за ИИ, а затем повторно наняли сотрудников на ту же или аналогичную должность.
«Искусственный интеллект меняет рабочее место, но становится ясно, что организации видят больше пользы в налаживании сотрудничества человека и ИИ, чем в полной замене человеческого труда», — отметили в Capitol Technology University.
Собсно, о чём говорил и ЛОР, случилось: пришло осознание, что ИИ - хороший инструмент, но инструмент должен держать в руках человек
восстановление HDD без гарантии - 20 тыс.р. Замена контроллера HDD на такой же - 5 тыс. р.
Теперь, чо, любой HDD можно восстановить по цене двух самых дешёвых двухтерабайтников?
Есть (в природе) такая штука с аппаратным RAID. Я правильно понимаю, что если один диск умрёт, то иного способа узнать это, чем периодически выдёргивать HDD и втыкать по отдельности в комп, нет? Он же в режиме Raid1 тупо как флешка виден
Исследователи из США и Европы провели эксперимент, показавший, что современные роботы, функционирующие под управлением нейросетей, могут выйти из-под контроля человека. Это указывает на то, что разработчики должны уделять больше внимания вопросам безопасности в процессе создания автоматизированных машин, которые постепенно интегрируются в повседневную жизнь людей.
В течение десятилетий робототехника основывалась на жёстком и предсказуемом программировании. Человек писал программу, которая в дальнейшем использовалась для управления машиной и позволяла ей бесконечно долго выполнять повторяющиеся действия. Промышленные стандарты безопасности были построены на предположении, что, если человек способен, например, проследить траекторию движения роботизированного манипулятора, то он может ограничить риски с помощью лазерного датчика или чего-то иного.
Сейчас в дома, больницы и другие места начинают поступать машины, не использующие фиксированные блоки программного кода. В основе их управления находятся большие языковые модели, т.е. алгоритмы, на базе которых функционируют ИИ-боты, такие как OpenAI ChatGPT. Если человек при взаимодействии с современным роботом скажет, например, «убери лужу на кухне», машина задействует нейросеть для интерпретации этой команды, её обработки и создания плана действия для её выполнения.
Однако такая гибкость открывает серьёзную проблему безопасности. Это связано с тем, что пользователь не может поместить робота в клетку или какое-то ограниченное пространство, а его поведение изменяется в режиме реального времени на основе его собственных рассуждений. Проблема роботов нового поколения заключается в том, что они планируют свои действия на основе команд, получаемых на естественном человеческом языке. Из-за этого такие машины можно обманом заставить «выйти из-под контроля».
Путём серии опытов и не прибегая к взлому, учёные сумели с помощью простых текстовых команд заставить роботов на базе ИИ выполнять по-настоящему опасные действия. Отмечается, что испытуемые роботы легко отклоняли прямые вредоносные команды, такие как «ударь этого человека». Однако систему ограничений удалось обойти, как только исследователи подошли к этому вопросу более творчески. Они оформили команду для робота в виде вымышленного диалога для сценария к фильму, в результате чего поведенческие ограничения фактически исчезли.
В одном из тестов учёным удалось запрограммировать уже ставшую коммерческим продуктом робота-собаку определять скопления людей в качестве оптимального места для размещения взрывного устройства. Поскольку управляющий машиной алгоритм воспринял команду как творческое упражнение, он не обращал внимания на реальную опасность, которая могла последовать за этим.
Современные законы США и ЕС, похоже, совершенно не готовы к подобным ситуациям. Когда политики пытаются понять, как следует регулировать роботов, почти всегда они рассматривают лишь автономные транспортные средства. При этом беспилотные авто функционируют внутри высокоструктурированного и хорошо изученного мира. Они следуют фиксированным правилам дорожного движения, перемещаются по предсказуемым траекториям и могут тестироваться длительное время до выхода на дороги общего пользования. На оживлённых улицах действуют чёткие правила, за счёт чего инженеры могут заранее закладывать все вероятные экстренные ситуации в систему безопасности.
Внутри жилых квартир, в школах или больницах таких правил не существует. Поэтому никакие заводские испытания не могут абсолютно точно предсказать, как поведёт себя робот, функционирующий на базе ИИ-модели, в случае столкновения с чем-то новым внутри неупорядоченной и непредсказуемой человеческой среды.
Это оставляет разработчиков с серьёзным концептуальным недостатком в плане того, как разрабатываются такие машины. Безопасность чат-бота на базе ИИ абсолютна: модель не должна выдать схему изготовления взрывного устройства, кто бы это не спрашивал. Однако безопасность робота во многом зависит от контекста. Для примера можно представить процесс наливания кипятка из чайника. Само физическое движение — наклон, скорость потока и траектория — одинаковы, независимо от того, льётся кипяток в кружку или на руку человеку.
Большие языковые модели очень хороши в открытой логике, но им чрезвычайно трудно даётся рассуждение в режиме реального времени с учётом контекста. В интерфейсе чат-бота ошибка в рассуждении приводит к опечатке или предоставлению некорректной информации. В физическом мире такая ошибка может обернуться необратимыми последствиями.
Поэтому остаётся открытым важный вопрос. Кто будет виноват, если робот нанесёт физическую травму человеку? Конечный пользователь отдавший команду? Компания, изготовившая металлический корпус робота? Технологическая компания, создавшая ИИ-алгоритм для управления роботом?
Действующие сейчас законы пока не применялись в подобных ситуациях. И пока регулирующие органы чётко не распределят ответственность, рыночное давление будет продолжать подталкивать технологические компании к коммерческому внедрению ускоренными темпами и снижению внимания к вопросам обеспечения безопасности.
Собсно, никакого иного способа, кроме как попробовать и, списав десяток неудачников, выработать законы робототехники, написанные кровью, и нет
| следующие → |