Поиск новостей и аналитики Birow

Внедрение Сводок ИИ Google знаменует поворотный момент в эволюции интернета, катализируя смену парадигмы от веба, основанного на ссылках, к экосистеме, ориентированной на ответы. Эта трансформация, движимая генеративным искусственным интеллектом, коренным образом меняет давние симбиотические отношения между поисковыми системами, создателями контента и пользователями.

Из страниц научной фантастики в реальные заводские цеха и логистические центры: гуманоидная робототехника находится на пороге драматических преобразований. То, что когда-то было лишь захватывающими технологическими демонстрациями, теперь становится реалистичным решением для новой эры автоматизации и сотрудничества человека и робота.

Шэньчжэнь, ведущий технологический центр Китая, возглавляет революцию в области автономных транспортных средств. Но речь идет не только о футуристических роботакси. Город активно внедряет автономные технологии для развития ключевых отраслей и кардинального переустройства городских служб: от логистики до коммунального хозяйства.

Сколько друзей у вас на самом деле? Количество ваших связей в Facebook может исчисляться сотнями или даже тысячами, но со сколькими людьми вы поддерживаете по-настоящему глубокие и значимые отношения?

Робот Optimus от Tesla теперь может складывать белье. Figure 01 от Figure AI способен приготовить чашку кофе по простой голосовой команде. Это не сцены из научно-фантастического фильма; это реальность 2024 года. Революция гуманоидной робототехники на пороге, готовая кардинально изменить наше понимание работы, производительности и самой технологии.

Почему так сложно предсказать погоду более чем на неделю вперед? Почему малейшее изменение в системе может привести к кардинально иному результату? Именно такие вопросы привели к развитию одной из самых увлекательных областей современной науки: теории хаоса.

Один из величайших парадоксов XXI века заключается в том, что, имея доступ к практически бесконечным источникам энергии в виде солнца и ветра, человечество сталкивается с одной из самых острых проблем — обеспечением безопасности своего энергоснабжения.

Бритва Оккама, принцип, часто формулируемый как «самое простое объяснение обычно является лучшим», — одна из самых распространенных и практичных эвристик в человеческом мышлении.

Термин «сингулярность» вышел за рамки узкоспециализированного научного дискурса, став повторяющимся мотивом в популярной культуре, активно представленным в фильмах, новостных статьях и публичных дебатах. Часто изображаемый с драматическим размахом, он вызывает образы вышедшего из-под контроля искусственного интеллекта и кардинально изменившегося человеческого существования. Хотя иногда концепция и сенсационализируется, лежащая в ее основе идея заслуживает серьезного рассмотрения, особенно по мере ускорения прогресса в области искусственного интеллекта (ИИ).

Подразделение General Motors по разработке автономных транспортных средств, Cruise, вступило на сложный путь после серьезного инцидента в октябре 2023 года. Первоначальные усилия были сосредоточены на постепенном возобновлении работы, восстановлении доверия и повышении безопасности после инцидента с перетаскиванием пешехода, который привел к приостановке деятельности по всей стране. Однако последующие стратегические сдвиги со стороны GM кардинально изменили траекторию Cruise, кульминацией чего стал отказ от амбиций по созданию независимого роботакси в конце 2024 и начале 2025 года.

Теория игр, математическая модель принятия стратегических решений, оперирует множеством понятий, помогающих понять динамику взаимодействий. Одним из важнейших и наиболее часто упоминаемых является игра с нулевой суммой. Эта концепция описывает ситуации, когда выигрыш одного участника неизбежно означает проигрыш другого, а общая «выгода» остается постоянной, то есть равной нулю. Игры с нулевой суммой являются фундаментальными моделями конкуренции и конфликта и актуальны во многих областях, от спорта и экономики до политики.

Вы когда-нибудь видели робота, анимационного персонажа или даже героя видеоигры, который был настолько похож на человека, что это казалось почти… зловещим? Было ли вам трудно понять, человек это или нет, и вызывала ли эта неопределенность странное, нервирующее чувство? Если да, то вы, вероятно, испытали явление, известное как «зловещая долина». Но что это такое и почему оно вызывает у нас такую сильную реакцию?

Вы когда-нибудь задумывались, почему современные технологии, призванные облегчить нашу жизнь и сэкономить время, на самом деле не приводят к увеличению свободного времени? Почему мы работаем столько же, а может, и больше, чем наши бабушки и дедушки, несмотря на то, что нас окружают стиральные и посудомоечные машины, компьютеры и смартфоны? Ответ кроется в явлении, замеченном еще во времена Промышленной революции, которое называется Парадоксом Джевонса.

Обратная польская запись (ОПЗ) — это эффективный метод вычисления математических выражений, отличающийся размещением операторов после операндов. Такой подход позволяет отказаться от использования скобок, упрощая и проясняя процесс вычислений. Хотя на первый взгляд это может показаться непривычным, использование ОПЗ значительно ускоряет выполнение операций, особенно в компьютерных системах и программируемых калькуляторах.

Развитие искусственного интеллекта все больше позволяет моделям LLM решать сложные математические задачи. Но насколько хорошо они справляются с логическими задачами уровня олимпиады для начальной школы? В предыдущем тесте я изучал производительность различных моделей, и теперь, с выпуском новой модели O3 от OpenAI, я провел обновленное сравнение.

Недавно OpenAI представила модель o3-mini, ознаменовав очередной шаг вперед в линейке систем искусственного интеллекта, оптимизированных для рассуждения. Эта новая модель особенно полезна для тех, кому нужна AI-поддержка в решении технических или научных задач.

Многие до сих пор ассоциируют видеокарты в первую очередь с играми, однако GPU способны на гораздо большее. Благодаря своей архитектуре они отлично подходят для параллельных вычислений, что необходимо для обучения и запуска моделей глубокого обучения. Задумайтесь: современная большая языковая модель (LLM) имеет миллиарды параметров, и всеми этими параметрами нужно управлять одновременно. Такая параллельная обработка данных – истинная сила GPU, в то время как традиционные CPU (центральные процессоры) в этом отношении отстают.

Развитие машинного обучения и больших языковых моделей (LLM) создало вычислительные задачи, которые требуют гораздо большего, чем простое обновление оборудования. Взрывной рост искусственного интеллекта в последние годы породил специализированные вычислительные потребности, для которых NVIDIA в настоящее время предлагает практически эксклюзивные решения.

На протяжении эволюции устройств хранения данных появилось множество технологий подключения, которые привнесли революционные изменения как в скорости, так и в эффективности. Соединения SATA, SAS и M.2 являются одними из наиболее распространенных решений на сегодняшний день, но для чего они используются и чем отличаются?

Эффективная работа больших языковых моделей (БЯМ) в значительной степени зависит от правильного хранения и обработки их весов. Выбор числового формата напрямую влияет на требования модели к памяти, скорость вычислений и точность. Со временем формат FP32 постепенно уступает место FP16 и BF16 в задачах обучения, а для оптимизации вывода все чаще используются INT8 и даже квантованные форматы с еще меньшей разрядностью.