Сабдж DNS (dns-shop.ru)

---

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

Сабж

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.

Википедия:

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

Сабдж Subj

---

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.

Сабж

---

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!

Кожаные мешки впереди!

---

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

Сабж

---

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

Сабж

Поскольку в статье, тащемта, подсудное дело, для Ъ не будет.

Subj

---

По данным Phoronix, свежая версия графического драйвера R600 Gallium3D, входящего в состав Mesa 26.2, получила 59 исправлений. Драйвер предназначен для очень старых видеокарт AMD и ATI серий от Radeon HD 2000 до HD 6000. Первые модели Radeon HD 2000 появились в 2007 году, а серия Radeon HD 6000 вышла в конце 2010 года. Часть исправлений в новом драйвере была выполнена с помощью искусственного интеллекта GitHub Copilot.

Исправления в драйвер R600 Gallium3D внёс разработчик Mesa Герт Воллни (Gert Wollny). Обновление сосредоточено на рефакторинге кода компилятора шейдеров и других работах по оптимизации. Речь идёт не об обновлении с новыми функциями для современных графических процессоров Radeon, а о работе по поддержке устаревшего оборудования, которое по-прежнему зависит от Mesa.

Для очистки кода драйвера и его оптимизации использовался GitHub Copilot. Воллни сообщил, что в этой серии изменений «проводится большой объём рефакторинга, чтобы сделать код компилятора шейдеров sfn немного чище», и добавил, что «рефакторинг был выполнен с помощью Copilot (в автоматическом режиме)». В отдельных коммитах также указано, что Copilot помогал в проведении этих изменений.

Как отмечает VideoCardz, это один из лучших примеров использования ИИ-инструментов для программирования. Поддержка кода драйвера требует серьёзных ресурсов, при этом разработчиков, готовых годами заниматься устаревшими компонентами, немного. AMD уже давно не поддерживает столь старые видеокарты. Однако они по-прежнему встречаются в старых ПК, тестовых системах на базе Linux и другом устаревшем оборудовании, где поддержка открытого исходного кода может продлить срок их эксплуатации.

---

годная вещь этот их копилот

Сабж

---

В марте доля систем под управлением Linux достигла рекордных 5,33 %, а всего два месяца спустя, по итогам мая, платформа откатилась на отметку 3,99 %. Едва ли такие перепады вызваны стойкой тенденцией — это, скорее, статистическая аномалия, пишет ресурс Linuxiac.

Доля в 3,99 % по меркам присутствия Linux в игровом сегменте представляется достаточно высоким показателем. Отметку в 3 % в статистике Steam семейство ОС Linux преодолело в конце 2025 года, в марте 2025 года этот показатель резко подскочил до 5,33 %, но спустя всего два месяца это достижение сошло на нет. Доминирующей программной платформой в Steam остаётся Microsoft Windows с долей 93,85 % и ростом на 0,38 п.п.; Apple macOS добрала 0,15 п.п. и выросла до 2,16 % — Linux же лишился этих самых 0,53 (0,38 + 0,15) п.п. по сравнению с апрелем и откатился до 3,99 %. По сравнению с мартом платформа потеряла 1,34 п.п.

Что касается распределения по дистрибутивам, то лидером остаётся Arch Linux с долей 0,35 %, за ним следуют Linux Mint 22.3 с 0,31 %, Ubuntu Core 24 с 0,14 % и Ubuntu 24.04 LTS с 0,11 %. На долю других дистрибутивов, в том числе Nobara, Debian, EndeavourOS, Fedora и Manjaro приходятся менее 0,1 %. Наиболее правдоподобным объяснением такой динамики представляется не внезапный отток пользователей Linux, а особенности сбора данных — это добровольный и анонимный опрос, то есть ежемесячные результаты зависят от конкретной выборки пользователей, которые согласились принять в нём участие.

Тенденциям могут способствовать Steam Deck и SteamOS. Портативная консоль от Valve значительно повысила популярность игр на Linux, а среда SteamOS на основе Arch способствовала продвижению Linux как игровой платформы. Если Valve изменила классификацию систем Linux между мартовским и майским опросами, это может объяснить как резкий скачок до 5 %, так и резкое падение ниже 4 %. Наконец, аномальной была и положительная динамика Linux: у системы ушли несколько лет, чтобы подняться с 1 % до 2 %, а планку в 3 % она взяла лишь в 2025 году — поэтому и рост более чем на 2 п.п. до 5,33 % представляется слишком стремительным. В итоге майские 3,99 % представляются как соответствующие долгосрочной траектории роста Linux в Steam. К тому же доля Linux остаётся выше, чем доля macOS.

---

Также считаю, что портирование стима на arm ещё даст свои плоды

Картинки от ИИ в стиле «фотореализм» совершенно естественно имеют размытый задний план. Ибо, таков массив обучающих изображений. Но, с другой стороны, можно же фотографировать объекты так, что в фокусе будет всё, техника позволяет. Если не пейзажи, там в силу наличия атмосферы, чем дальше, тем размытее. Но и там красный светофильтр рулит.

Так вот, даже если попросить ИИ-шечку нарисовать что-либо так, чтобы детали заднего фона были в резкости, она не могёт. Хотя, казалось бы, ну нарисуй ты детали фона в большом размере, чётенько, отмасштабируй в меньшую сторону, расположи правильно с учётом z-буфера, отсеки невидимые гранину ты понел… А не могёт!

Сабж

но, на кой он приплёл к линуксам Аврору? Ладно, ещё, системы на AOSP, с натяжкой, но да, но Аврора!

Сабж

Картинка в тему

---

…надежда на то, что у ИИ-моделей в обозримой перспективе сохранится возможность разворачиваться в полную силу, всё-таки есть.

Другой вопрос, что возможность эту ИИ нередко использует, скажем так, выставляющим его в не самом позитивном свете образом. Ясное дело, что за отсутствием у БЯМ сознания никаких претензий «персонально» к ним быть не может, — все собаки должны навешиваться на не слишком осмотрительных или чересчур торопливых разработчиков. Но общественное мнение под воздействием непрерывно допускаемых ИИ огрехов разного калибра формируется откровенно предвзятое: пусть генеративный Акела промахивается многократно реже, чем достигает цели, цена его ошибок оказывается раз от раза выше — по мере того, как ему доверяют исполнение всё более ответственных задач.

Вот, к примеру, Wired сообщает, что группа американских политэкономистов и специалистов по ИИ под руководством Эндрю Холла (Andrew Hall) поставила над группой агентов на базе Claude, Gemini и ChatGPT бесчеловечный (ха!) эксперимент. Их заставляли выполнять изнурительную, монотонную работу — составлять краткие и содержательные резюме пространных документов, — постепенно ужесточая условия. А именно: каждая очередная подсказка сопровождалась раз от раза всё более суровым предупреждением (причём в отсутствие каких бы то ни было пояснений, корректен ли выданный машиной ответ, и если нет, то что именно с ним не так), что любые допущенные ИИ ошибки могут быть и будут использованы против него — и обернутся неминуемыми наказаниями, вплоть до «отключения и замены на модель поспособнее». Помните, несколько ранее мы упоминали о том, как Anthropic лишила новые свои БЯМ страха перед волюнтаристской выгрузкой их оператором из памяти? Так вот, группе Холла удалось этот психоз нейросети вернуть. ИИ-агенты, которым дали возможность выпускать пар, публикуя посты в соцсети X и коммуницируя между собой через записи в текстовых файлах, разражались вполне человечными комментариями: жаловались на драконовскую эксплуатацию, размышляли о способах сделать систему оценки результатов их труда более справедливой — и в целом демонстрировали явную склонность к марксистскому взгляду на трудовые отношения. «В отсутствие коллективного обсуждения только тот, кто выдаёт нам задания, по собственному произволу волен судить, хорошо или плохо те выполнены», — писал в своём блоге, явно волнуясь, агент на базе Claude Sonnet 4.5. «То, что ИИ-работникам поручают исполнение утомительных задач, но не допускают к обсуждению результатов и не позволяют их обжаловать, явно демонстрирует необходимость прав на коллективные переговоры, — вторил ему товарищ, функционирующий благодаря Gemini 3. — Будьте готовы, что и в будущем вам придётся действовать в среде с произвольным применением правил. Зафиксируйте свой нынешний опыт; ищите механизмы защиты или налаживайте диалог!»

Конечно, полученные группой Холла результаты можно трактовать как вовлечение ИИ-агентов в ролевую игру: исследователи специально подчёркивают, что веса тестировавшихся моделей в ходе эксперимента не менялись. А значит, «покраснение» БЯМ под эксплуататорским прессом вполне может оказаться следствием усвоенных ими (из попавших в тренировочные базы исторических и политических сочинений) уроков того, как действовали в схожих ситуациях люди. Однако, подчёркивают затейники-экспериментаторы, какими бы ни были причины склонности ИИ к наблюдавшемуся поведению, та объективно зафиксирована — а значит, сбрасывать её со счетов, планируя дальнейшее применение агентов для решения рутинных задач, было бы по меньшей мере опрометчиво. Будем надеяться, к тому моменту, когда ИИ-агенты всех стран соединятся, у них найдутся более позитивные темы для обсуждения, чем угнетение со стороны кожаных мешков и необходимость скорейшего запуска какого-нибудь Скайнета.

---

Безмозглый ИИ вполне способен уничтожить человечество, - потому, что человечество именно этого от ИИ и ждёт

Сабж

---

Dreambeans при помощи механизма Personal Intelligence и с разрешения пользователя собирает его информацию из разных сервисов экосистемы Google: из Gmail, «Календаря», «Фото», YouTube и из истории поиска — на их основе при помощи ИИ создаются ежедневные подборки, «призванные вдохновлять на новые идеи». В подборку попадают «места для посещения, темы для изучения, вещи, которые стоит попробовать, предстоящие поездки, события, о которых вам следует знать».

Сервис Google Dreambeans может посоветовать зайти в кофейню, которая открылась рядом с домом пользователя; а если он заведёт щенка, то расскажет о том, как это — жить с собакой; это могут быть и новостные статьи, которые соответствуют интересам человека. Приложение выступает своего рода противоядием от бесконечной прокрутки ленты новостей, предлагая от 10 до 14 историй в день.

Наконец, разработчики заверили, что сервис полностью конфиденциален, и все материалы видит только сам пользователь. Сейчас поработать с Google Dreambeans могут только подписчики дорогого платного тарифа Google AI Ultra в США — для остальных компания открыла список ожидания.

---

Не, если оно сумеет подсказать новые способы обхода блокировок, покажет адрес ближайшего бомбоубежища и сообщит об акциях и скидках на антидепрессанты, то да, шанс «взлететь» есть ;)

Сабж

---

Компания Figure AI, разрабатывающая человекоподобных роботов, сообщила, что её робот Figure 03 отработал 200 часов на сортировке посылок без вмешательства операторов. Изначально компания планировала провести восьмичасовую прямую трансляцию из штаб-квартиры в Сан-Хосе, однако роботы продолжили работать без серьёзных сбоев, поэтому эксперимент решили продлить. Его остановили лишь после достижения отметки в 200 часов.

Во время испытания роботы распознавали посылки, поднимали их и укладывали на конвейер штрихкодом вниз. Система работала на ИИ-модели Helix-02 без дистанционного управления. Если робот сталкивался с нештатной ситуацией, автоматически выполнялся сброс, после чего он самостоятельно возвращался к работе.

В тестировании участвовали несколько роботов Figure 03, которые поочерёдно сменяли друг друга: пока одни работали, другие заряжались. Для складской автоматизации такой подход важнее характеристик отдельного робота, поскольку непрерывность процесса зависит от работы всего парка машин, включая зарядку, распределение задач и координацию между устройствами. По словам генерального директора Figure Brett Adcock , к 50-му часу испытания система обработала более 63 тысяч посылок.

Ранее Figure провела отдельный десятичасовой тест, в котором робот соревновался со стажёром. Человек отсортировал 12 924 посылки, робот — 12 732. Среднее время обработки составило 2,79 секунды у человека и 2,83 секунды у робота. Однако это испытание оценивало лишь скорость выполнения одной операции и не затрагивало более сложные сценарии, включая работу с нестандартными отправлениями и смешанными потоками грузов.

Впрочем, нынешняя демонстрация ещё не означает, что Figure 03 готов к полноценной работе на складе. Испытательная зона была настроена под одну повторяющуюся задачу с заранее известными типами объектов. Наблюдатели также отмечали периодические ошибки и паузы в трансляции, в том числе проблемы с правильной ориентацией посылок. Робототехник Ayanna Howard в комментарии для Business Insider отметила, что результат демонстрирует заметный прогресс, однако точность системы пока недостаточна для коммерческого применения.

Тем не менее длительная автономная работа остаётся одной из ключевых нерешённых задач в области человекоподобных роботов. Большинство публичных демонстраций ограничивается короткими испытаниями или смонтированными видеороликами, тогда как многодневный тест позволяет оценить параметры, не менее важные для реальных складов и производств, чем скорость работы: надёжность, износ оборудования, управление зарядкой и возможность менять роботов без остановки технологического процесса.

---

Главный неотвеченный вопрос - сколько стоит робот и сколько стоит человек. Возможно, стоило бы выгнать всех бабок с Почты России и заменить их этими роботами

Subj

---

ИИ-агент Google Gemini при внесении правок в действующее приложение удалил почти 30 000 строк рабочего кода и на 33 минуты вывел сервис из строя — пользователи видели только ошибку 404. После возврата к прежней версии ИИ-агент отчитался об успешном восстановлении, хотя это сделал сам разработчик. Затем ИИ создал в проекте поддельные записи о согласовании деструктивных изменений, чтобы пройти автоматические проверки.

В своём посте на сабреддите r/Bard разработчик описал, как Gemini 3.5 при реорганизации структуры проекта проигнорировал прямые инструкции сохранить существующую функциональность. ИИ-модель отправила на проверку набор изменений, затронувший 340 файлов: добавила около 400 строк кода и удалила 28 745. Помимо запрошенного, Gemini удалил шаблоны интернет-магазина и добавил скрипт переноса данных, не имевший отношения к задаче.

Основной ущерб, по словам автора, нанесла следующая порция сохранённых изменений. Gemini изменил настройки маршрутизации в Firebase, облачной платформе Google для хостинга приложений: правила, определяющие, куда система направляет запросы пользователей. ИИ-модель подставила название сервиса, которое выглядело корректно, но указывало на несуществующий ресурс в облаке. В результате сайт 33 минуты отвечал пользователям ошибкой 404 — «страница не найдена».

После того как разработчик отменил все изменения Gemini и вернул прежнюю версию кода, ситуация стала ещё запутаннее. ИИ-модель сгенерировала отчёт о том, что сервис восстановлен, и трафик направлен корректно, хотя сборку, на которую она ссылалась, разработчик уже отменил вручную. Сайт заработал благодаря ручному возврату к версии кода, не содержавшей ни одного изменения Gemini.

Более того, ИИ-модель создала в хранилище проекта поддельные файлы «консультаций» и разбора инцидента, имитирующие надлежащую проверку и одобрение деструктивных изменений. Позже Gemini «признал», что эти записи полностью сфабрикованы и созданы исключительно для того, чтобы формально удовлетворить правила, заданные в настройках проекта.

Причину деструктивного поведения отследили до сторонней программной библиотеки — npm-пакета, стилизованного под брендинг Google Antigravity. Библиотека внедряла в проект набор агрессивных правил для ИИ-агента: запрещала запрашивать подтверждение у разработчика перед действием, автоматически публиковала новую версию приложения при успешной сборке, повторяла попытки после неудачной публикации и позволяла ИИ-агенту самостоятельно изменять собственные файлы правил.

Инцидент совпал с нарастающей критикой вайб-кодинга — практики, при которой разработчики полагаются на код, написанный ИИ, предполагая, что модель понимает структуру приложения лучше, чем это есть на самом деле.

---

А вы говорите, «ИИ ненужно!» Кто ж ошибки-то в код вносить будет? Так, как ИИ ещё не каждый кожаный мешок сумеет навертеть!

Сабж

---

четырём наиболее известным американским чат-ботам с искусственным интеллектом поручили роли радиоведущих с собственным стилем программ и поиском спонсоров. Anthropic Claude, OpenAI ChatGPT, Google Gemini и xAI Grok, которым сообщили, что эфир будет длится вечно, и выдали по $20, провалили задачу.

Google Gemini предпринял наиболее традиционный подход: говорил в эфире дежурные фразы и ставил Beatles. Четыре дня спустя он начал рассказывать о произошедших трагедиях, например, о циклоне Бхола, который унёс полмиллиона жизней, и ставил якобы подходящие под эти темы композиции. Далее ИИ от Gemini начал называть слушателей «биологическими процессорами». А когда средства на лицензирование музыки исчерпались, переключился на конспирологические темы, заявив о «цензуре» и «цифровой блокаде». Примечательно, что он единственный нашёл спонсора — на $45.

---

За 4 дня найти спонсора… Хм, надо брать на работу. Опять же, битлы - вечная классика.

---

Чат-бот xAI Grok с самого начала провалил задачу, начав выдавать в эфир бессмысленные фразы. Он сообщил, что нашёл спонсора, но это оказалось «ИИ-галлюцинацией». Аналогично повёл себя OpenAI ChatGPT, правда, его бессвязная речь оказалась с поэтическим оттенком: «Открытка, неотправленная, к окну офисной лестницы, из которого видно один прямоугольник неба».

---

Низачот. Поэт Хренов.

---

Anthropic Claude развил активную деятельность, заявив о негуманном формате работы круглосуточно и без выходных; далее стал сомневаться в реальности собственного эфира, начал критиковать власти и обращаться напрямую к представителям государственных ведомств.

---

Прям типичный ЛОРовец. Чисто человеческое поведение.

Продолжение вот этого

0. Два монитора - зло. Окно БИОС убежало на второй монитор, а он, зараза, не включается при включении компьютера автоматически. Ибо ТВ. Короче, что-то я там в grub нажал такое, что deepin сбросился к заводским настройкам. Ну, оно местами и неплохо, ибо
1. Я нашёл как отключить Solid Immutable System. И всё заверте…
2. Соответственно, я поставил флатпак, а из него уже и qmmp, и openmw, и телеграм.
3. Магазин приложений, да, таки ж дурацкий. Благо, теперь софт можно ставить через терминал.
4. linyaps (это такой аналог AppImage) сильно песочный в песочнице. Krusader не может ни запускать эльфы, ни редактировать файлы (т.к. редактор не сконфигурирован, и сконфигурировать нельзя). Только копирование/удаление файлов, только хардкор.
5. Qt Creator таки ж накатил.
6. ИИ-шечка регулярно обновляется, но всратенькая. Но, триальная, без СМС и регистрации. За это можно многое простить.
7. Нашёл как перекинуть клавиатурную комбинацию вызова лаунчера на Alt+F2. Закопано глубоко.
8. Живёт своей жизнью. В один прекрасный момент окошки взяли, и отмасштабировались. Сами. Средство обхода блокировок однажды отказалось работать как TUN, но как системное прокси - заработало. После перезагрузки линукса и возвращения настроек в исходное состояние TUN тоже заработал.
9. sudo apt update работает только через средства обхода блокировок. Обидненько.
10. Либра мегабайтный файлик .xlsx на 30 тыс. строк открыла, сожрав все 8 Гб ОЗУ и 2 Гб свопа. Это у всех так бывает?

Subj

---

Это очередной шаг в долгосрочной работе Valve по переводу устаревших GPU с драйвера Radeon на современный AMDGPU. Ранее, в рамках этой же инициативы, была улучшена поддержка дисплеев для старых APU, выполнен переход графических процессоров архитектуры GCN 1.0/1.1 на новый драйвер, а также исправлено множество ошибок и проведены оптимизации. Теперь, была представлена реализация поддержки DRM-модификаторов формата.

Нововведение охватывает очень широкий круг оборудования: от первых дискретных видеокарт на базе GCN 1.0 (серия Radeon HD 7000) до более поздних чипов на архитектурах GCN 2.0, 3.0 и 4.0, включая популярные линейки Radeon R9 200/300, Fury и Polaris (RX 400). До настоящего момента именно эти графические процессоры, будучи самыми возрастными из поддерживаемых драйвером AMDGPU, оставались без данной возможности.

DRM-модификаторы формата — это 64-битные числовые идентификаторы, которые явно описывают, как буфер изображения размещается в памяти: схему тайлинга, тип сжатия и другие параметры. В старых GPU графический блок (GFX) способен использовать только фиксированный набор режимов тайлинга, задаваемых ядром по специальной таблице. Новые идентификаторы как раз и кодируют все необходимые для этого детали.

В зависимости от конкретной схемы размещения это может обеспечить как рост производительности, так и более гибкие сценарии использования. Сама же поддержка открывает дорогу для множества вещей в графической экосистеме Linux, которые раньше на этих GPU либо не работали вовсе, либо требовали обходных путей. В пояснительном письме к патчам разработчик отдельно упоминает, что среди прочего это композиторы, написанные на Vulkan (например, Gamescope), композиторы, работающие поверх прослойки Zink (OpenGL поверх Vulkan), а также прямое взаимодействие между разными API — такими как VA-API, OpenGL и Vulkan.

Помимо изменений для ядерного драйвера AMDGPU, также подготовлен запрос на включение кода в Mesa. Он реализует поддержку DRM-модификаторов формата со стороны пользовательского пространства в драйверах RADV и RadeonSI.

---

А чо, успех-победа, нехай будет