Милютин Код

Рубрика: Разное

  • Ramp запускает сервис Router для маршрутизации AI-запросов

    Ramp запускает сервис Router для маршрутизации AI-запросов

    Платформа для управления корпоративными расходами Ramp стремительно догоняет Stripe в создании платных посредников для вывода логических заключений с помощью ИИ.

    Ramp в среду вечером запустила собственный сервис маршрутизации моделей искусственного интеллекта под названием Router, который позволяет пользователям и компаниям использовать различные большие языковые модели и переключаться между ними через API. Компания сообщает, что использует созданный ею маршрутизатор для собственных нужд в сфере ИИ в течение последних трёх лет.

    Сервис пока доступен только в Соединённых Штатах. Им можно пользоваться бесплатно до конца 2026 года (пользователям всё равно придётся оплачивать расходы на вывод логических заключений с помощью ИИ), и он предоставляется с начальным предложением кредита в размере 26 долларов. Компания не сообщила, сколько будет стоить услуга в следующем году.

    Router работает аналогично OpenRouter, хотя последний предлагает гораздо больше вариантов моделей ИИ, чем текущие предложения Ramp.

    Router предоставляет доступ к моделям от OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, Minimax, Nvidia, xAI и Z.ai. Он также предлагает несколько «стратегий», помогающих клиентам маршрутизировать запросы ИИ к моделям на основе их предпочтений. Например, одна из них позволяет пользователям устанавливать предпочтения для гибких уровней использования поставщиков моделей, а другая позволяет Router выбирать, к какой модели направлять запросы, на основе до трёх заданных пользователем критериев. Пользователи также могут настроить маршрутизацию только сложных задач к дорогостоящим моделям или легко тестировать модели без необходимости переключения.

    У пользователей также есть панель управления, которая позволяет им видеть расходы на токены, стоимость, задержку, попытки возврата и другие подробности.

    Примечательно, что у Router есть политика отказа от хранения данных: по умолчанию он будет записывать входные данные модели, выходные данные и вызовы инструментов в течение одного года, хотя компания заявляет, что удалит «персональные данные, прежде чем использовать этот контент для улучшения продукта».

    Для компании Ramp выход в бизнес маршрутизации моделей открывает двуединую возможность: она получает доступ к быстрорастущему рынку логического вывода на базе искусственного интеллекта и предлагает своим существующим клиентам услугу маршрутизации моделей, которая органично вписывается в её существующие продукты, включая мониторинг использования токенов искусственного интеллекта и управление расходами на токены.

    И если Router окажется столь же привлекательной площадкой для тестирования моделей, как OpenRouter, то Ramp, возможно, также сможет построить долгосрочные отношения с лабораториями искусственного интеллекта и поставщиками логических выводов по всему миру. Это может помочь Ramp, которая в июне привлекла 750 миллионов долларов при оценке в 44 миллиарда долларов, привлечь новых клиентов и получить новую точку входа для продажи своих продуктов по управлению расходами.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • ChatGPT: треть веб-страниц после его релиза написана ИИ

    ChatGPT: треть веб-страниц после его релиза написана ИИ

    Более трети веб-страниц, опубликованных после выхода ChatGPT, имеют признаки того, что они написаны искусственным интеллектом, согласно новому исследованию Pew Research, опубликованному в четверг. В отчёте подтверждаются данные других исследований, в которых подробно рассказывается, какая часть новых веб-страниц в интернете сейчас либо написана искусственным интеллектом, либо «существенно отредактирована» с его помощью, говорится в сообщении фирмы.

    Это также появилось вскоре после того, как провайдер интернет-инфраструктуры Cloudflare сообщил, что веб-трафик ботов превысил веб-трафик людей — рубеж, который был достигнут раньше, чем предполагала компания.

    Данные Pew сосредоточены не на том, кто или что просматривает веб, а на том, что просматривается. И, по-видимому, боты читают веб-страницы, написанные другими ботами.

    Чтобы составить отчёт, Pew заявила, что использовала веб-архив Common Crawl для сбора почти полумиллиона англоязычных веб-страниц за последние пять лет или около того, начиная с пары лет до выхода ChatGPT в ноябре 2022 года. Затем Pew использовала технологию Open Pangram, чтобы определить, сколько из них, вероятно, были написаны или существенно отредактированы искусственным интеллектом.

    В случайной выборке из 10 000 веб-страниц, собранных в июле 2026 года, около 10% показали «значительные признаки авторства ИИ», говорится в Pew.

    Однако Pew отметила, что случайная выборка, подобная этой, неизбежно будет включать более старые веб-страницы — те, которые были опубликованы до того, как даже появились инструменты для написания ИИ, и поэтому не могли быть написаны ИИ.

    Процент веб-страниц со значительными признаками редактирования или авторства ИИ.

    Изображение предоставлено: Pew Research

    Чтобы лучше понять, какая часть Интернета сейчас пишется ИИ, Pew отфильтровала более старые веб-страницы и сосредоточилась только на тех, которые были опубликованы после выхода ChatGPT.

    В этом же снимке, после удаления старых страниц, признаки авторства ИИ были обнаружены более чем на трети (35%) страниц.

    Изображение предоставлено: Pew Research

    Изучая сами домены, Pew обнаружил, что URL-адреса с доменом .com демонстрируют признаки авторства ИИ примерно в 10 раз чаще, чем URL-адреса с доменами .edu или .gov (оба из которых составляют около 1% авторских прав ИИ). Кроме того, у доменов .org показатель авторства ИИ составляет всего 4,6%.

    Конечно, этот анализ не идеален. Pangram, как и другие инструменты для обнаружения ИИ, может ошибочно классифицировать страницы как написанные ИИ, хотя это не так. Но в масштабах данные, вероятно, хотя бы в общих чертах верны.

    Кроме того, Pew обнаружил, что с годами увеличилось и количество других предполагаемых признаков авторства ИИ, таких как использование длинных тире, оксфордских запятых и формулировок типа «это не X, это Y», среди прочего.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Inertia сокращает время производства топливных гранул до минут!

    Inertia сокращает время производства топливных гранул до минут!

    Стартап Inertia Enterprises, занимающийся термоядерным синтезом, заявил, что нашёл способ сократить время изготовления топливных таблеток с нескольких дней до нескольких минут.

    Сократив время заправки топлива, Inertia преодолела один из десяти барьеров, которые необходимо преодолеть для реализации первого этапа своих амбиций в области коммерческих электростанций. Стартап предоставил TechCrunch эксклюзивный первый взгляд на этот процесс.

    Прогресс не был гарантирован: инвесторы выделили Inertia 450 миллионов долларов при условии, что компания сможет коммерциализировать технологию, разработанную в Национальном комплексе лазерных термоядерных реакций (NIF), который представляет собой сложный научный эксперимент, требующий кропотливого ухода и обслуживания для работы. В NIF изготовление топливных таблеток может занять неделю или больше и стоить немалых денег. Это не лучший рецепт для прибыльной работы.

    «Но когда вы действительно вникаете в это, вы такой: подождите, они делают их всего несколько штук в год», — сказал Джефф Лоусон, соучредитель и генеральный директор Inertia, TechCrunch. «Я надел свою коммерческую шляпу и подумал: подождите, я знаю это слово: прототипы».

    В Inertia команда занялась превращением этих прототипов в нечто пригодное для массового производства. «Вот почему мы нанимаем людей из таких компаний, как Apple», — сказал он. «Есть куча промышленных инженеров, которые думают: «Хорошо, я думаю, мне придётся выяснить, как сделать это миллиарды раз на заводе».

    Однако топливная таблетка NIF далека от iPhone. Снаружи она представляет собой сферическую оболочку из алмаза, а внутри — тонкий слой замороженного дейтерия и трития, изотопов водорода, которые могут служить топливом для термоядерного реактора. Внутри кристаллического слоя находится смесь газообразного дейтерия и трития. Каждый твёрдый слой должен быть как можно более сферическим.

    Эти топливные гранулы затем оборачивают в золотые оболочки, известные как хольраумы, которые преобразуют лазерную энергию в рентгеновские лучи, сжимающие топливную гранулу внутри. Если всё пойдёт по плану, то это сжатие заставляет атомы сливаться и высвобождать энергию. Но даже небольшие отклонения от сферической формы могут нарушить процесс зажигания, не позволяя реакции синтеза достичь своего полного потенциала.

    Инерции пришлось уплотнить процесс до такой степени, чтобы он стал коммерчески целесообразным, не отходя слишком далеко от физики, открытой в NIF.

    «Что произойдёт, если вы попытаетесь сделать это быстрее?» — сказал Лоусон. У команды было преимущество: Энни Кричер, соучредитель и главный научный сотрудник Inertia, разработала первый эксперимент по термоядерному синтезу в NIF, который высвободил больше энергии, чем потребил.

    После нескольких этапов разработки стартап смог вырастить кристаллы примерно за 30 минут, в то время как в NIF на это могло уйти до недели. В целом, одну топливную гранулу можно изготовить примерно за два-три часа, и процесс можно масштабировать до промышленных объёмов. Inertia разработала процесс с помощью NIF в Ливерморской национальной лаборатории Лоуренса, с которой стартап сформировал государственно-частное партнёрство.

    У Inertia есть преимущество, которого нет у NIF. Поскольку стартап планирует использовать лазер, который в четыре раза мощнее, чем тот, что сейчас есть в NIF, он может допускать больше дефектов в топливной грануле. Это также помогло ускорить производственный процесс.

    «На самом деле у нас большой запас прочности», — сказал Лоусон. «Это наша стратегия — увеличить размер нашего драйвера, нашего лазера, чтобы у нас было много возможностей для манёвров в каждой другой части системы».

    Сокращение времени заправки топливом имеет побочный эффект в виде сокращения количества трития, которое Inertia должна хранить в любой момент времени. Тритий радиоактивен, и обращение с ним требует осторожности. В настоящее время он также чрезвычайно дорог — около 30 000 долларов за грамм, а во всём мире его запасы составляют всего около 25 килограммов, согласно журналу Science.

    Инерция, как и многие стартапы в области термоядерного синтеза, планирует получать собственный тритий с помощью термоядерных реакций, но для начала ей всё равно нужны определённые запасы. Кроме того, сокращение времени производства помогает уменьшить запасы. Инерция ожидает, что её полномасштабная коммерческая электростанция будет использовать 10 топливных таблеток каждую секунду.

    «Сократив время задержки на этом этапе, вы сделали своё предприятие меньше; вы сделали всё быстрее, всё более эффективным», — сказал Лоусон.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Meta brings Pocket, an app that lets you vibe-code and share games, to US users

    Meta brings Pocket, an app that lets you vibe-code and share games, to US users

    Meta’s experimental vibe-coding gaming app, Pocket, is now rolling out to everyone in the U.S. The app, which arrived quietly last month in the test market of Brazil, allows people to generate small, interactive games using AI prompts, which are published to a scrollable feed.

    Based on Meta’s acqui-hire of the team at the vibe-coded gaming platform Gizmo earlier this year, these games — or “gizmos” as they’re called — respond to touch and the tilt of your phone, play sound effects, and can include clips of your favorite songs.

    They can also use photos from your camera roll or access your camera. The resulting games can then be shared on your profile, where others can save them, remix them into other creations, or simply repost them.

    Pocket Image Credits:Meta

    The app is the latest example of Meta’s push to make AI creation tools mainstream, following its earlier efforts that included making AI-generated images with its Meta AI app as well as AI videos created with an experimental app called Vibes.

    Pocket now joins these and several other standalone mobile applications from Meta in recent months. CEO Mark Zuckerberg has credited the increased output to AI-enabled software development, which makes it faster for the company to test and ship new ideas.

    “Earlier this year, we shipped Instagram Instants. We also just launched Forum, a stand-alone Groups app, and Seller, a stand-alone Marketplace app. I expect it to become a lot easier to ship new apps,” he told analysts on July’s earnings call. “So we are planning to build out more ideas and use our recommendation systems to scale them.”

    In addition to Instants, Forum, and the Seller app, Meta has shipped an experiment involving AI bedtime stories, and this week, a Meta AI app for Mac.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Meta AI’s new Mac app wants you to talk to your apps

    Meta AI’s new Mac app wants you to talk to your apps

    In Brief

    Meta today announced a new Mac app for Meta AI with built-in system-wide dictation. The app can also look at the current screen and answer your questions based on the context using its Muse Spark model.

    The company said that the dictation feature works across all apps, just like other tools such as Wispr Flow, Superwhisper, and Monologue. Last month, Google also updated its Gemini app for Mac to enable a system-wide dictation feature.

    The Mac app release is part of a Meta AI update for business owners. The company said that merchants can connect their Instagram and Facebook accounts, Meta ad campaigns, and Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, and Slides) accounts to Meta AI, and get insights by asking queries to the AI assistant.

    Meta AI can provide users with information about campaign performance and audience engagement metrics to understand what posts have worked well. It added that users can also access intelligence on competitors based on publicly available data.

    With the new Meta AI integration with business tools, the AI assistant can create proposal decks, draft documents, and spreadsheets.

    Meta has increasingly focused on making its AI tools available to businesses for automated customer support and inquiries across its apps, including WhatsApp and Instagram. During the company’s Q2 2026 earnings call, CEO Mark Zuckerberg said that there is a big opportunity to sell agents to businesses and automate work on their behalf.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • OpenAI представила Private Safety Processing для защиты от злоупотребления ИИ

    OpenAI представила Private Safety Processing для защиты от злоупотребления ИИ

    По мере того как модели искусственного интеллекта становятся мощнее, растёт потенциал их неправильного использования — а вместе с ним и требования к защитным механизмам, которые могут предотвратить такие злоупотребления. Теперь компании, занимающиеся искусственным интеллектом, должны балансировать на тонкой грани между уважением к конфиденциальности корпоративных клиентов и контролем за использованием в поисках возможных проблем.

    Чувствуя возможность обойти своего конкурента Anthropic, OpenAI только что объявила о подходе к обеспечению безопасности, ориентированном на конфиденциальность, для мониторинга неправомерного использования. Компания анонсирует предварительный запуск нового сервиса для избранных клиентов, который она называет Private Safety Processing. Это автоматизированная система, которая отслеживает потенциальные злоупотребления, одновременно не сохраняя никаких данных клиента.

    Эта система явно противоречит недавно объявленной политике Anthropic по хранению данных. Политика, которая вызвала недовольство некоторых клиентов, позволяет лаборатории искусственного интеллекта хранить данные пользователей (все их сеансы — и содержащиеся в них разговоры) в течение 30 дней, когда речь идёт о «покрываемых моделях». По словам компании, к таким моделям относятся все модели класса Mythos и «будущие модели с аналогичными возможностями».

    Эта политика, объявленная в июле, была разработана в целях безопасности, позволяя лаборатории просеивать и анализировать возможные нарушения. Однако она глубоко обеспокоила некоторые предприятия, которые обрабатывают большие объёмы конфиденциальных данных и не хотят, чтобы они хранились (или проверялись) лабораторией искусственного интеллекта.

    OpenAI — как и большинство других компаний, занимающихся искусственным интеллектом — уже обеспечивает клиентам определённый уровень конфиденциальности, придерживаясь политики, известной как Zero Data Retention (ZDR). ZDR использует агентов в API OpenAI для мониторинга злоупотреблений на основе каждого сеанса. Таким образом, компания не сохраняет данные клиентов, но компании по-прежнему могут сканировать подозрительную активность без необходимости вмешательства человека. Стоит отметить, что Anthropic также в значительной степени соблюдает ZDR — за исключением случаев, когда речь идёт о «покрываемых моделях», таких как Fable.

    OpenAI утверждает, что Private Safety Processing — это новая технология, которая расширяет возможности ZDR. Она описывает её как форму долгосрочного мониторинга безопасности, которая оценивает входные и выходные данные нескольких разговоров, а не только одного. Опять же, мониторинг осуществляется агентом, который при срабатывании перехватывает взаимодействия и анализирует их в течение нескольких сеансов на предмет признаков потенциального злоупотребления.

    Новая технология помогает OpenAI обнаруживать злонамеренное использование ИИ, которое происходит в течение нескольких сеансов, сообщил представитель TechCrunch. Злоумышленник — гипотетически кто-то, кто пытается создать вредоносное ПО для кибератаки — может рассредоточить свои запросы, чтобы избежать обнаружения. Private Safety Processing может анализировать эти многочисленные разговоры на предмет признаков злоупотреблений без просмотра разговоров пользователя человеком.

    В случае срабатывания системы она может отправить «узко определённый сигнал» в OpenAI, который предупреждает о конкретном виде деятельности, говорится в сообщении компании. На основании этого сигнала OpenAI может решить, необходимо ли «принятие мер», говорится в сообщении. Если да, OpenAI свяжется с клиентом для получения дополнительного контекста или для совместной работы над проблемой, и клиент может решить поделиться данными с OpenAI по своему усмотрению, сообщил представитель.

    В отличие от этого, Anthropic отмечает, что просмотр данных клиентов человеком может происходить, но только «через путь контролируемого доступа», который включает в себя «небольшой набор утверждённых рецензентов». Каждый из этих сеансов рецензирования «записывается в защищённый от несанкционированного доступа журнал, который рецензенты не могут подавить или изменить», — говорится в сообщении компании.

    Корпоративная конкуренция между OpenAI и Anthropic в данный момент напряжённая, и обе компании ищут любую возможность получить преимущество друг над другом. Недавний отчёт показал, что рост OpenAI во втором квартале был более медленным, чем у Anthropic. Ежегодная выручка Anthropic в годовом исчислении, как сообщается, составляет 65 миллиардов долларов. Инвесторы Anthropic заявили, что компания может провести IPO на сумму в 2 триллиона долларов, в то время как OpenAI также работает над своим IPO.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • OpenAI отозвал доступ исследователей к программе TAC

    OpenAI отозвал доступ исследователей к программе TAC

    Несколько исследователей в области безопасности сообщают, что OpenAI внезапно отозвала их доступ к программе с ограниченным доступом, которая снимает некоторые ограничения на использование её инструментов ИИ для исследований в области кибербезопасности. OpenAI подтвердила, что проблема была вызвана ошибкой.

    В среду несколько исследователей на официальных форумах поддержки OpenAI и в X сообщили, что их доступ к программе Trusted Access for Cyber (TAC) был аннулирован. Люди сообщили, что при открытии страницы ChatGPT Cyber появлялось сообщение о том, что их личность не может быть верифицирована или что их учётная запись «в настоящее время не соответствует требованиям».

    TAC — это специальная программа, через которую OpenAI предлагает проверенным исследователям доступ к наиболее продвинутым моделям ИИ компании с меньшими ограничениями в области кибербезопасности, чем у моделей, доступных обычным пользователям. Anthropic предлагает аналогичную программу под названием Cyber Verification Program (CVP).

    Идея TAC и CVP заключается в том, чтобы предоставить доверенным специалистам более совершенные модели, чтобы они могли сообщать о багах и уязвимостях компаниям, с целью более быстрого устранения недостатков. Также ставится цель предотвратить доступ киберпреступников и злонамеренных хакеров к этим моделям и их использование для поиска багов и разработки эксплойтов для взлома компаний.

    Чтобы получить доступ к TAC, исследователи в области кибербезопасности должны предоставить удостоверение личности и пройти проверку в OpenAI.

    На данный момент не совсем понятно, почему доступ к TAC этих исследователей был отозван, а также сколько человек столкнулись с этой проблемой.

    TechCrunch поговорил с пятью исследователями, которые сообщили, что у них возникла эта проблема. Один исследователь сообщил, что OpenAI отправила электронное письмо, в котором говорилось, что их доступ к Daybreak Blue, последнему проверенному уровню TAC, был отозван «из-за технической проблемы, затрагивающей ограниченное число пользователей».

    «Это была проблема с нашей стороны, а не тот пользовательский опыт, который мы хотим предоставлять», — говорилось в сообщении, которым исследователь поделился с TechCrunch.

    В теме на форумах OpenAI исследователь написал, что после того, как они обратились в официальную поддержку, компания также сослалась на «недавнюю техническую проблему», из-за которой некоторые пользователи потеряли доступ к Daybreak Blue.

    В обоих сообщениях OpenAI попросила исследователей повторно подать заявку и завершить процесс верификации.

    Все исследователи, с которыми общался TechCrunch, сказали, что живут за пределами США и Европы, что позволяет предположить, что ограничения доступа могут быть ограничены определёнными регионами.

    OpenAI направила TechCrunch в твит, в котором компания сообщила, что «доступ ограниченного числа пользователей к Daybreak Blue больше не активен, и им необходимо повторно пройти верификацию, чтобы сохранить доступ».

    Daybreak Blue — это новейший уровень для отдельных исследователей, который предоставляет доступ к «передовым моделям общего назначения, включая GPT‑5.6 Sol, с мерами защиты, адаптированными для санкционированной работы в области оборонной безопасности», согласно OpenAI, которая запустила его 10 августа. «Это рекомендуемая отправная точка для большинства специалистов по защите, поддерживающая обнаружение уязвимостей, проверку безопасного кода, анализ вредоносных программ, реагирование на инциденты и проверку исправлений».

    В то же время компания также представила более высокий уровень под названием Daybreak Red, который предоставляет доступ к моделям, созданным специально для исследований в области кибербезопасности, что позволяет прошедшим проверку пользователям проводить «санкционированные исследования уязвимостей, проверку эксплойтов и тестирование безопасности».

    В последние месяцы исследователи как в области оборонительной, так и в области наступательной безопасности жаловались на ограничения, введённые Anthropic и OpenAI, утверждая, что эти ограничения мешают им выполнять законную работу.

    Обновлено с комментарием от OpenAI.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Google Gemini: новые инструменты для учёбы

    Google Gemini: новые инструменты для учёбы

    Google в среду анонсировала множество новых инструментов для обучения в Поиске и Gemini, включая интерактивные визуальные элементы, созданные с помощью ИИ, 3D-симуляции, специальный студенческий центр, индивидуальные практические тесты и многое другое.

    Запуск новых функций обучения знаменует собой последнюю попытку Google сделать из Gemini того ИИ-помощника, к которому студенты обращаются во время обучения, поскольку она конкурирует с такими компаниями, как OpenAI, и образовательными стартапами, такими как Knowt и Gauth, которые также предлагают свои собственные инструменты для обучения и практики.

    В Поиске студенты теперь могут создавать собственные инструменты и симуляции, которые помогут им разобраться в сложных темах. Например, если студент изучает уровни pH, он может выполнить поиск по запросу «шкала pH» и получить интерактивную визуализацию в обзоре ИИ, которая упростит понимание основ.

    Чтобы пойти ещё дальше, они могут задать дополнительный вопрос по более специализированной теме, например, построить график цитрусовых на шкале pH, и режим ИИ в Поиске создаст интерактивный опыт, адаптированный к вопросу.

    Изображение предоставлено: Google

    Теперь пользователи могут получать индивидуальные практические тесты прямо в Поиске по любому предмету, включая естественные науки, математику, гуманитарные науки, иностранные языки и многое другое. Например, пользователи могут ввести запрос вроде: «Создай тест с наиболее часто проверяемыми словами из словарного запаса, чтобы помочь мне подготовиться к SAT», и Поиск создаст интерактивный тест.

    В ближайшие недели в Поиске появится новый интерактивный обучающий опыт, который поможет студентам решать задачи. Они могут нажать на значок камеры «Lens» в приложении Google, а затем загрузить фотографию того, над чем они работают, чтобы ИИ объяснил концепцию, определил потенциальные ошибки и дал указания, если они застряли.

    Кроме того, теперь студенты могут попросить Поиск создать учебные документы на основе загруженных ими файлов, включая PDF-файлы, документы, слайды и многое другое. Например, они могут загрузить фотографию своих рукописных заметок вместе со слайдами лекций, чтобы получить одностраничный документ с ключевыми понятиями.

    Изображение предоставлено: Google

    Что касается новых функций Gemini, Google запускает функцию, которая позволяет студентам запускать многоэтапные исследовательские отчёты в Gemini Live, а затем обсуждать результаты в разговорном формате.

    Пользователи могут попросить Gemini исследовать тему, а затем закрыть чат или заняться другими делами, пока система работает в фоновом режиме. Они получат уведомление, когда отчёт будет готов, и затем смогут обсудить результаты или задать дополнительные вопросы, используя свой голос.

    Технический гигант также объявил, что Gemini теперь может генерировать функциональные 3D-симуляции, чтобы помочь пользователям лучше понять темы, поскольку ответы теперь будут включать таблицы, сетки и симуляции, созданные специально для запроса. Например, если вы введёте запрос вроде «покажи мне, как работает ДНК в 3D», вы сможете интерактивно поворачивать и масштабировать 3D-структуру ДНК.

    Google также запускает специальный хаб в приложении Gemini, который объединяет все учебные инструменты в одном месте. Пользователи смогут заводить учебный блокнот, создавать карточки, проходить практические тесты и многое другое в рамках хаба.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • Как Silicon Data меняет рынок аренды GPU

    Как Silicon Data меняет рынок аренды GPU

    Загрузка плеера…

    Развитие искусственного интеллекта (ИИ) не собирается замедляться, и сотни миллиардов долларов в год вкладываются в дата-центры и графические процессоры (GPU). Вычисления стали крупнейшей статьей расходов для всех, кто создает продукты на основе ИИ. Однако, несмотря на такие траты, до сих пор нет простого способа определить цену вычислений или для компаний застраховаться от изменений цен.

    Silicon Data только что привлекла 30 миллионов долларов в рамках серии A, чтобы изменить ситуацию. Стартап стремится стать эталоном цен на аренду GPU и индексом, с которым будет рассчитываться фьючерсный контракт на Уолл-стрит. Компания планирует запустить торги фьючерсами на вычисления на CME 5 октября, при условии одобрения регулирующих органов.

    В этом выпуске подкаста Equity от TechCrunch Ребекка Беллана беседует со Стивом Хау, руководителем отдела исследований в Silicon Data, чтобы обсудить состояние развития ИИ и почему данные рассказывают другую историю, отличную от мрачных заголовков о обесценивании чипов и остановках в работе дата-центров.

    Подписывайтесь на Equity на YouTube, в Apple Podcasts, Overcast, Spotify и других платформах. Вы также можете следить за Equity в X и Threads по адресу @EquityPod.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com

  • TerraPower строит дата-центры: ядерная энергия для ИИ

    TerraPower строит дата-центры: ядерная энергия для ИИ

    Стартапы в области атомной энергетики позиционируют себя как средство от проблем, с которыми сталкиваются центры обработки данных ИИ: всегда доступная электроэнергия. Основанная Биллом Гейтсом компания TerraPower — одна из последних, кто решил принять участие в этой сфере, и, как сообщает Bloomberg, стартап планирует объявить о своём первом проекте в сфере центров обработки данных в этом году.

    TerraPower не сообщила, кто будет заказчиком, хотя в январе объявила, что Meta согласилась купить восемь её электростанций Natrium. Проект центра обработки данных, строительство которого, как ожидается, начнётся в 2027 году, станет для компании второй электростанцией, первая уже строится в Вайоминге.

    Не каждый ядерный реактор подходит для работы в центрах обработки данных, но у TerraPower есть одно ключевое преимущество — накопители энергии, — которое обещает дать ей преимущество перед конкурентами. И всё это благодаря возобновляемым источникам энергии, таким как ветер и солнечная энергия.

    Ядерные реакторы, в том числе реакторы TerraPower, работают лучше всего, когда работают на полную мощность. Из всех типов электростанций ядерные реакторы имеют самый высокий коэффициент использования мощности — 92,5% времени они генерируют максимальную мощность в США. Но в некотором смысле так и должно быть. Существующие реакторы медленно наращивают и снижают мощность, способны увеличивать или уменьшать выработку только примерно на 5% от общей номинальной мощности в минуту, согласно Национальной лаборатории Роки-Маунтин.

    Новые малые модульные реакторы (ММР), разработкой которых занимаются многие стартапы, могут реагировать быстрее — примерно на 10% от их номинальной мощности в минуту, по данным NRL. Но работа на сниженной мощности не идеальна — сложно зарабатывать деньги, когда ты не генерируешь электроэнергию.

    Это верно для любой электростанции, но особенно это касается ядерных, которые имеют самые высокие капитальные затраты среди всех технологий производства электроэнергии. Стартапы надеются, что массовое производство ММР снизит капитальные затраты, но это ещё предстоит доказать. И если это сработает, может потребоваться десятилетие или больше, чтобы ощутить выгоду. Каждый стартап признаёт, что его первые электростанции будут дорогими, поэтому имеет смысл использовать их на полную мощность как можно чаще.

    Для центров обработки данных, особенно тех, которые полагаются на электроэнергию, вырабатываемую за счёт собственных источников, это создаёт проблему. Их нагрузки, особенно при обучении ИИ или ответе на запросы, могут быстро падать и возрастать по мере того, как графические процессоры выполняют задачи. Колебания настолько велики, что турбины, работающие на природном газе, ломаются под нагрузкой. Чтобы сгладить график, им нужно использовать большие банки аккумуляторов, что ещё больше увеличивает расходы.

    Компания TerraPower разработала свой реактор мощностью 345 мегаватт с охлаждением расплавленной солью, чтобы справиться с этими проблемами. Одним из ключевых соображений было обеспечение того, чтобы реактор мог дополнять такие прерывистые источники электроэнергии, как ветровая и солнечная — электростанция должна была быстро увеличивать и уменьшать мощность. Хотя TerraPower планировала свои проекты, имея в виду возобновляемые источники энергии, а не центры обработки данных, эти два понятия схожи по своей прерывистости, просто с разных сторон уравнения.

    Чтобы быстро увеличить мощность, компания TerraPower не увеличивает и не уменьшает выходную мощность своего реактора. Скорее, он продолжает расщеплять атомы, а дополнительное тепло сохраняется в гигантском чане с расплавленным натрием. Когда спрос на электроэнергию резко возрастает, электростанция может использовать этот резервуар, чтобы произвести больше пара для вращения турбин. Дорогостоящее оборудование продолжает работать, даже когда спрос низкий, что позволяет компании амортизировать свои инвестиции за большее количество часов работы.

    Подход использует лучшее из ядерной энергетики — высокий коэффициент использования мощности — и сочетает его с технологией хранения энергии, что позволяет TerraPower эффективно работать в сети с большой долей возобновляемых источников или при подключении к центру обработки данных. Это гибкий подход, который может дать стартапу преимущество в гонке за обеспечение электроэнергией искусственного интеллекта.

    Читайте также другие новости на нашем сайте: Главная страница

    Источник: techcrunch.com