На мой тикет об ошибках при получении писем по РОР3 получил отписку
Увы, мы не можем гарантировать корректную работу по протоколу POP3, так как этот протокол технически считается устаревшим, и его поддержка более не осуществляется.
Для корректной работы рекомендуем, используя актуальный протокол IMAP.
PS. даже не знал, в какой форум написать
OpenAI научила свои ИИ-модели гораздо лучше справляться с устаревшими языками программирования, на которых до сих пор работают банки, корпорации и государственные системы. В тестах GPT-6.1 Sol перенесла программы с COBOL на современные языки с сохранением их работы в 97,9 % случаев. Это может заметно упростить модернизацию старого ПО, которое годами считалось слишком сложным и дорогим для переписывания.
Главная сложность работы с такими языками заключается в недостатке доступного программного кода и документации для обучения нейросетей. Многие приложения были созданы десятилетия назад, а их первоначальные разработчики давно покинули компании. В некоторых случаях важные бизнес-процессы описаны исключительно в исходном коде. Поэтому при переносе программы на другой язык необходимо не просто переписать ее, но и сохранить особенности обработки данных и вычислений.
Для оценки новых возможностей OpenAI разработала тест MultiLangBench, в котором нейросеть должна самостоятельно создать совместимый с SQLite движок базы данных на одном из 20 языков программирования. Модель GPT-6 Astra при максимальном уровне рассуждений успешно прошла в среднем 87,4 % проверок против 26,8 % у GPT-5.6 Sol. Особенно заметно улучшились результаты на COBOL — с 10,9 до 72,1 %, Fortran — с 21,4 до 83,5 %, а также Visual Basic — с 27,5 до 89,4 %. В 19 из 20 языков показатель Astra превысил 83 %.
Более доступная GPT-6 Luna также превзошла предыдущую модель, набрав в среднем 40,3 % в MultiLangBench. Стоимость выполнения одного задания через API составила около $0,77 против $3,48 у GPT-5.6 Sol. Таким образом, затраты снизились примерно на 78 %, хотя точность Luna осталась заметно ниже, чем у Astra.
Отдельное испытание было посвящено переносу программ с COBOL на C++, Java, Kotlin, Python и Rust. Для успешного прохождения теста преобразованная программа должна была полностью повторять поведение оригинала, включая правила округления и обработку отсутствующих записей. При минимальном уровне рассуждений GPT-6.1 Sol справилась с 86,6 % заданий против 5,4 % у GPT-5.6 Sol, причем стоимость обработки оказалась на 39 % ниже. При повышении уровня рассуждений результат новой модели достиг 97,9 %.
Интерес к модернизации COBOL растет и среди конкурентов OpenAI. В феврале компания Anthropic заявила о возможности автоматизировать часть работ по анализу и обновлению старого программного обеспечения с помощью Claude Code. На фоне этого заявления акции IBM, чьи мейнфреймы широко используются для выполнения подобных программ, резко подешевели.
IBMкапец
Казалось бы, в эпоху ИИ каждый мамкин хакер легко и непринуждённо может нагенерировать троянов и просто блокировщиков столько, сколько его душа пожелает.
Разработчики ИИ призывают активнее внедрять новые технологии в бизнес-процессы, но проблема в том, что бизнес нередко не может предугадать, сколько именно денег будет потрачено на решение той или иной задачи силами ИИ. В этом уравнении слишком много переменных, чтобы корпоративные пользователи могли достоверно планировать свой бюджет.
…
В допуск от 11 до 25 % превышения первоначального бюджета на ИИ уложились 39 % респондентов, ещё 35 % попали в более широкий диапазон превышения от 26 до 50 %, а вот «промахнулись» на 50 % только 13 % опрошенных. Правда, 2 % респондентов при этом отметили, что вообще не прогнозировали расходы данного вида.
Практическое исследование группы американских учёных и представителей Microsoft Research, которое охватило 6800 различных заданий, выявило высокую степень непредсказуемости результатов работы с ИИ-моделями с точки зрения расходования токенов,
…
Если более «дешёвая» ИИ-модель применяется для задач, под которые она не оптимизирована, расходы могут превысить вариант обращения к более дорогой и эффективной модели. Исследование показало, что такой перекос наблюдается в 32 % случаев. Соответственно, расценки на использование ИИ-моделей сами по себе не могут служить адекватными входными данными для расчёта общих расходов на решение задачи.
На страницах The Wall Street Journal приводится пример с обработкой одного и того же запроса с помощью двух различных моделей Google: более «тяжеловесной» Gemini 3.1 Pro и более доступной и скоростной Gemini 3 Flash. Если первой удалось обработать запрос за 85 шагов, то вторая потратила на это почти 1000 шагов и после этого всё равно не справилась. Затраты в первом случае ограничились $1, а во втором выросли до $14 и фактически не обеспечили желаемого результата.
…
Представители Google пояснили, что подобная вариативность свойственна системам ИИ, и общие расходы на их применение зависят от множества разных факторов. Предсказать точную сумму затрат в столь новой сфере порой весьма затруднительно. Google пытается сгладить колебания расходов, устанавливая ограничители и предлагая различные тарифные варианты. Сотрудников компаний для лучшей предсказуемости расходов на использование ИИ тоже надо обучать наиболее эффективным приёмам работы с такими системами.
Немного предсказуемо, ага.
А смысл обучать сотрудников компаний, если 1) сам гугол запросто может сбросить вас на более легковесную модель, ничего не сказав, 2) новые модели от гугла выходять где-то раз в три месяца. Сотрудников каждые три месяца переобучать? И кто их должен обучать? Гугол?
Перемещено dataman из ai
Qualcomm рассказала о работе по обеспечению полноценной поддержки процессоров серии Snapdragon X2 системами Linux. На начальных этапах компания реализует работу компонентов платформы и демонстрирует её на примере сборки Debian 13 с собственным ядром. Цель проекта — полноценная поддержка процессоров Qualcomm Snapdragon X2 Series, которую смогут предлагать разработчики популярных дистрибутивов.
Поддержка Linux на ноутбуках с процессорами Snapdragon X2 внедряется поэтапно, начиная с базовых компонентов, критически необходимых для работы с устройствами. Первостепенное внимание уделяется включению в основную ветку ядра драйверов, обеспечивающих выполнение реальных задач: поддержки графических процессоров — открытых драйверов Mesa Freedreno, Turnip и Rusticl; а также нейропроцессора (NPU) Qualcomm Hexagon через механизм удалённого вызова функций FastRPC для прямого обращения к ускорителю искусственного интеллекта.
В качестве загрузчика используется systemd-boot — он стартует через UEFI и обеспечивает запуск ядра Linux. Qualcomm реализовала поддержку базовых компонентов ввода-вывода, в том числе высоко- и низкоскоростных периферийных устройств, а также компонентов управления питанием, температурой и общей стабильности. Разработчикам, которые желают попробовать новые средства уже сейчас, потребуется ПК на чипе Snapdragon X2 Series, понадобится изучить инструкции по сборке образов Qualcomm Linux на базе Debian, собрать образ из исходных кодов, после чего можно будет протестировать важные компоненты: графику, ИИ-ускоритель, функционирование периферии и запуск приложений.
Основной этап работы Qualcomm намерена завершить к концу ноября, но процесс интеграции кода в основную ветку ядра продолжится и дальше. На текущем этапе компания стремится достичь уровня качества, пригодного к выпуску ПО для широкой аудитории: система должна стать полнофункциональной и стабильной, а также располагать всеми необходимыми компонентами для внедрения в дистрибутивы и применения разработчиками. Qualcomm планирует сделать платформу достаточно надёжной, чтобы она была фундаментом для создания конечных продуктов. Потребуется расширенное тестирование на реальном оборудовании — выявлять и устранять специфические для конкретных устройств проблемы, чтобы работающие в лабораторных условиях решения надёжно проявили себя и в реальной эксплуатации.
этоуспех, ящитаю
Компания Raspberry Pi ещё два года назад реализовала в прошивке функцию, которая не позволяет владельцам одноплатных компьютеров производить самостоятельную замену чипов оперативной памяти, даже на аналогичные модули того же объёма, снятые с других плат Raspberry Pi. На это обратил внимание авторитетный блогер Джефф Гирлинг (Jeff Geerling).
Решение производителя эксперт считает оправданным: не исключено, что находились люди, которые скупали Raspberry Pi 5 с 1 или 2 Гбайт памяти, впаивали туда недорогие и порой ненадёжные чипы на 8 Гбайт, а затем продавали их как новые 8-Гбайт модели. Британская компания, конечно же, не хочет нести ответственность за подобные устройства — она имеет полное юридическое право ограничивать возможности модификации своего оборудования, но это не значит, что сообщество должно приветствовать данное решение.
Обновление прошивки, в котором появилось это ограничение, вышло в конце 2024 года, поэтому списать непопулярную меру на сложную обстановку на рынке памяти не получится. Простого способа обойти ограничение не существует — разве что использовать устаревшую версию прошивки от 10 сентября 2024 года или более раннюю. Официальных комментариев от Raspberry Pi по данному вопросу не поступало, только один раз инженер компании опубликовал на её форуме сообщение, в котором рассказал, что владельцы модифицированных подобных образом экземпляров обращаются к самой компании, а не туда, где приобретали устройство.
Настройка таймингов памяти, особенно современных чипов LPDDR — задача непростая; некачественная пайка или с трудом прошедший заводские тесты чип может привести к неожиданным сбоям в работе. При нагреве и разгоне ситуация лишь усугубляется, если не используется проверенная конфигурация и оптимальные настройки. С другой стороны, этот шаг представляется слишком радикальным для компании, чья философия строилась на возможности экспериментировать с «железом».
В качестве альтернативы эксперт предлагает вспомнить опыт старых моделей вплоть до Raspberry Pi 3 B, в которых был «гарантийный бит»: одно из значений в прошивке при намеренном обходе ограничений файла «config.txt», например, при разгоне выше рекомендованных безопасных пределов менялось с «0» на «1», то есть пользователь тем самым отказывался от гарантии. Существует возможность защититься от схем с продажей компьютеров с подменой чипов памяти: компания публикует коды моделей, и можно проверить, какой объём памяти должен быть установлен на конкретной плате. Но для этого требуется включить компьютер, а по внешнему виду определить предусмотренный производителем объём памяти невозможно. На плате присутствует резистор-перемычка, соответствующий одному из объёмов памяти, но и он при замене чипа, конечно, перепаивается. Один из энтузиастов предложил вместо установки этого резистора сверлить плату, но этот способ потребует изначально изменить разводку дорожек.
А что, у нас каждый чип памяти имеет серийник, который можно считать программно?
А вообще, конечно, редиски. IBM РС как-то справляются с данной проблемой.
Китайская компания CXMT, занимающаяся производством памяти DRAM, объявила о начале массового производства чипов памяти пятого поколения. В компании это назвали прорывом, который поможет Поднебесной создать сильного конкурента Samsung, SK hynix и Micron на глобальном рынке чипов памяти.
Новая платформа предназначена для создания более производительных чипов памяти по более низкой цене и с меньшим энергопотреблением. CXMT, которая в этом году вышла на шанхайскую биржу STAR Market, заявила о готовности дать производителям электроники дополнительный источник поставок чипов для смартфонов и других устройств.
CXMT является крупнейшим китайским производителем памяти DRAM. Компания заявила, что новая технология позволяет размещать больше памяти на одном чипе, а также изготавливать больше чипов из одной кремниевой пластины. По данным вендора, удалось сократить расстояние между ключевыми элементами в области чипа, где хранятся данные, до 11,95 нм. Этого удалось добиться благодаря технологии производства микросхем по методу самовыравнивающегося четырёхкратного литографического формирования рисунка, когда несколько производственных этапов повторяются для формирования более тонких структур схем.
«В настоящее время наши технологические возможности не уступают самым передовым техпроцессам, используемым в отрасли для массового производства», — заявил недавно вице-президент CXMT Луо Сяодун (Luo Xiaodong).
Вместе с этим CXMT представила две 24-гигабитные микросхемы памяти LPDDR5X, произведённые на новой платформе. Память этого типа в основном используется в смартфонах и другой портативной электронике. Каждый из новых продуктов хранит на 50 % больше данных по сравнению с предыдущими аналогичными решениями вендора. Обе микросхемы уже выпускаются серийно. Чипы выпускаются в двух вариантах, ориентированных на использование в устройствах разного типа.
В CXMT отметили, что новая платформа позволяет выпускать как минимум на 50 % больше заготовок для чипов с одной кремниевой пластины по сравнению с показателем платформы четвёртого поколения. Этот показатель отражает потенциальное количество чипов, которое можно получить с пластины до исключения брака, а не долю изделий, прошедших финальное тестирование.
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
| следующие → |